농업부문의 에너지 관련 정책의 합리적인 수립을 위해서 농업부문의 에너지 수급을 예측하고, 농가 에너지 소비현황을 파악해야 한다. 특히 에너지원별 및 작물별 소비량을 파악하는 것이 중요하다. 또한 최근 기후 온난화에 대응하여 세계는 온실가스를 의무적으로 감축하고자 하며, 우리나라도 2020년 까지 온실가스 배출 전망치의 30%를 감축하기로 하고, 관련법을 제정하였다. 국가 온실가스 감축목표 달성을 위해 농림어업부문은 5.2%의 감축목표를 설정하였다. 농업부문 온실가스 배출은 에너지 소비와 관련되어 있어 감축목표 이행을 위한 합리적인 정책 수립을 위해서 작물별 및 에너지원별 온실가스 배출량 수준을 파악하는 것이 필요하다. 이 연구는 농업부문 탄소배출량 및 에너지 소비량 수준을 파악하기 위해 기반이 되는 표본설계에 중점을 두고, 조사 및 추정 오차를 줄이고, 신뢰도를 높일 수 있는 설계 방안을 제안하고 있다. 농업부문 에너지 소비실태 조사를 위한 모집단을 농업총조사 자료를 기준으로 설정하였고, 왜도(Skewness)가 높은 품목과 전국적으로 재배가 분산된 품목들에 대해서는 주산지를 대상으로 표본 추출틀을 설정하는 등 통계적으로 유의한 범위에서 규모를 절사하였다. 표본의 수는 품목별 각 층의 경계를 결정한 이후 95% 신뢰수준을 활용하여 네이만 할당방식에 의해 설정되었다. 또한 이 연구는 품목별로 추출된 표본을 이용하여 도출된 추정결과와 모수를 비교 검정하고, 오차를 관리하는 방법을 제안하고 있다.
제5차 국가산림자원조사는 국가단위의 산림자원 통계량을 산출하기 위해 설계되어 2006년부터 야외 표본점 자료를 수집하고 있다. 하지만, 표본의 개수가 적은 소면적 시군구의 산림통계를 산출하기 위해서는 보정자료를 이용하는 소면적 추정기법의 적용이 요구된다. 본 연구에서는 야외 표본점의 위치정보를 활용할 수 있는 공간통계기반 합성추정법을 적용하여 소면적 시군구의 임상별 산림면적 및 ha당 평균축적 등을 추정할 수 있는 방안을 제시하기 위해 수행하였다. 먼저 조사된 표본점은 수종별 흉고단면적의 비율에 의해 임상별로 사후층화되었다. 합성추정법을 적용하기 위하여 목표 시군과 인접하는 시군들을 하나의 가상 시군으로 설정한 후, 이러한 가상 시군에 포함되는 표본점 자료를 산림통계량 산출에 이용하였다. 합성추정법에 의한 임상별 비율은 임상도와 차이가 있는 것으로 나타났다. 한편, 합성추정법에 의한 임상별 ha당 평균축적은 표준오차가 ${\pm}3.5\;m^3/ha{\sim}{\pm}7.7\;m^3/ha$로 직접추정에 의한 표준오차(${\pm}7.8\;m^3/ha{\sim}{\pm}24.7\;m^3/ha$)보다 낮아 상대적으로 정확한 추정치를 나타내었다.
본 연구는 첨단운전자보조시스템(Advanced Driver Assistance System, ADAS)이 빠르게 보급됨에 따라 표본 프로브 차량에 설치된 ADAS로부터 얻은 개별차량의 궤적 데이터와 전방차량과의 차두거리 데이터를 이용하여 연속류의 교통밀도를 추정 및 분석하는 것을 목적으로 한다. 과거 연속류 교통밀도는 주로 차량검지시스템(Vehicle Detection System, VDS)에서 수집되는 교통량, 속도, 점유율 등의 데이터를 가공하여 추정되거나, CCTV등의 영상정보를 활용하여 직접 차량 대수를 계수하여 추정되었다. 이러한 방식은 교통밀도 추정의 공간적 제약이 있고, 교통 혼잡시 추정의 신뢰도가 낮다는 한계를 보였다. 이에 본 연구에서는 선행연구의 한계를 극복하기 위해 ADAS로부터 수집된 개별차량 궤적 데이터와 차두거리 정보를 활용하여 도로의 공간을 검지하고 일반화된 밀도(Generalized Density)방식을 이용하여 시공간적 교통밀도를 추정한다. 이에 따라 ADAS차량의 표본율에 따른 교통밀도 추정의 정확도를 분석한 결과, 30%의 표본율일 경우 교통밀도 참 값과 약 90% 일치하는 것으로 나타났다. 이를 통해 본 연구는 향후 ADAS 및 자율주행차량이 혼재되는 도로 상황에서 신뢰도 높은 교통밀도 추정을 가능하게 하며 효율적인 교통운영관리에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 SVM (Support Vector Machine)을 기반으로 하여 인체의 뇌 하부구조인 해마에 대한 지능적 형상분석 방법을 제공한다. 일반적으로 의료 영상으로부터 해마의 형상 분석을 하기 위해서는 충분한 임상 데이터를 필요로 한다. 하지만 현실적으로 많은 양의 표본들을 얻는 것이 쉽지 않기 때문에 전문가의 지식을 기반으로 한 작업이 수반되어야 한다. 결국 이러한 요소들이 분석 작업을 어렵게 한다. 의학 기술이 복잡해 지면서 최근의 형상 분석 연구는 점차 통계적 모델을 기반으로 진행되고 있다. 본 연구에서는 해마로부터 고해상도의 매개변수형 모델을 만들어 형상 표현으로 이용하고, 집단간 분류 작업에 SVM 알고리즘을 적용하는 지능적 분석 방법을 구현한다. 우선 메쉬 데이터로부터 물리변형모델 기반의 매개변수 모델을 구축하고, PDM (point distribution model) 방법을 적용하여 두 집단을 대표하는 평균 모델을 생성한다. 마지막으로 SVM 기반의 이진 분류기를 구축하여 집단간 분류 작업을 수행한다. 구현한 모델링 방법과 분류기의 성능을 평가하기 위하여 본 연구에서는 네 가지 커널 함수 (linear, radial basis function, polynomial, sigmoid)들을 적용한다. 본 논문에서 제시한 매개변수형 모델은 다양한 형태의 의료 데이터로부터 보편적인 3차원 모델을 생성하고, 또한 모델의 전역적, 국부적인 특징들을 복합적으로 표현할 수 있기 때문에 통계적 형상분석에 적합하다. 그리고 SVM 기반의 분류기는 적은 수의 학습 데이터로부터 정상인 해마 집단과 간질 환자 집단간의 정확한 분류를 가능하게 한다.
대한결핵협회는 지난 1965년도부터 매년 5년 간격으로 우리나라 결핵문제의 크기 및 추세를 파악하기 위해 표본조사통계방법인 전국결핵실태조사를 실시해 왔으며 이어 2000년도에는 인터넷 웹 기반의 전국결핵정보감시체계 구축을 통해 현행 결핵관리체계 안에서 공공의료부문과 민간의료부문을 통합 연계하는 정보수집 및 감시체계를 구축, 새로운 패러다임의 2000년대 결핵관리 정보체계를 개발 실시하고자 한다. 이에 올해 실시되는 전국결핵감시체계에 관해 살펴보고자 한다.
본 논문에서는 패널의 일부를 규칙적으로 교체하는 4-8-4 교체표본설계에서 발생할 수 있는 항목 무응답을 대체하는 방법에 대하여 연구하였다. 특히 소득이나 취업과 같이 민감한 질문에 대하여 발생할 수 있는 무응답에 대하여 무시할 수 없는 무응답(nonignorable nonresponse) 체계하에서 발생하는 무응답을 가정하였다. 무응답들의 대체방법으로 모형에 기반한 대체방법을 고려하였으며 베이지안 방법을 이용하여 사후확률밀도함수를 최대화하는 최대사후우도추정량(maximum posterior likelihood estimator)을 구하였다. 그리고 대체된 자료를 이용하여 면접시점이 달라질 때 발생하는 편향을 추정하였으며 추정된 편향을 제거한 후 연속적인 두 조사기간에서의 각 칸의 확률과 고정된 시점에서의 주변확률을 계산하였다. 모의실험을 통해 최종적으로 도출된 결과를 평균제곱오차와 편향의 관점에서 비교하였다.
본 연구는 우리나라 초등학교 수학과 교육과정에서 가능성 지도가 우연(chance)과 무작위성(randomness)의 개념과 관련하여 어떻게 이루어지고 있는지 비판적으로 고찰하여 문제점을 분석하고자 한다. 이를 위해 먼저 우연과 무작위성 개념에 대해 살펴보고, 이를 바탕으로 우리나라 초등학교 수학에서 가능성 지도의 문제점을 제시하였다. 우리나라 초등학교 수학과 교육과정에서는 자료에 기반을 둔 추론의 경험이 결여되어 있었으며, 무작위성 지도가 적절히 이루어지지 않고 있었다. 또한 표본공간의 지도가 누락되면서 모순적인 소재가 활용되고 있었다. 마지막으로 가능성에 대한 지도가 특정 학년에 편중되어 지도되고 있음을 지적하였다. 확률 지도의 개선을 위해 크게 확률 실험의 지도와 표본공간의 지도를 제안하며, 또한 특정 학년에 편중된 구성을 위해 자료 영역의 내용을 조절할 것을 제안한다.
본 연구에서는 기상청 산한 56개 기상관측소의 연최대치계열 일 강우자료를 대상으로 Bootstrap기법과 SIR알고리즘을 이용하여 표본을 재추출한 후, 빈도해석을 적용하여 결과를 비교검토 하였다. SIR알고리즘은 기존에 발생되었던 극한 사상에 가중치를 두어 표본을 재추출하는 방법으로 과거에 발생한 극한사상이 기후변화에 의해서 더욱 빈발하게될 것 이라는 가정에 기초한다고 할 수 있다. 반면에 Bootstrap기법은 현재 발생한 사상에 동일한 가중치를 두어 표본을 재추출하는 방법이다. 따라서 두 방법의 차이를 계산하여 기후변화로 인한 극한강우의 빈도별 확률강우량의 변화를 산정할 수 있다. 비교결과 SIR알고리즘에 의하여 재추출된 강우를 이용하여 산정된 확률강우량의 경우, Bootstrap기법에 의해서 재추출된 강우를 이용하여 산정한 확률강우량에 비해 지점에 따라 작게는 -10%정도의 감소와 크게는 60%정도의 차이를 보임을 확인하였다.
본 논문은 스마트 사회에 요구되는 핵심역량으로서 디지털리터러시를 제안하고 선행연구에서 다루었던 학습지향성을 자원기반관점의 핵심역량으로 채택하여 기업성과와의 관계를 실증적으로 분석하였다. 이를 위해 중소기업창업지원법상의 기술기반 창업기업 200개 업체를 표본으로 하여 연구를 진행하였다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 학습지향성이 기업성과에 유의적인 정(+)의 영향을 미칠 것이라는 가설은 채택되었다. 둘째, 디지털리터러시가 기업성과에 유의적인 정(+)의 영향을 미칠 것이라는 가설은 채택되었다. 셋째, 디지털리터러시가 높을수록 기업성과에 대한 학습지향성의 영향력이 커질 것이라는 가설은 채택되었다. 본 논문의 이론적 실무적 시사점은 다음과 같다. 첫째, 스마트 사회의 등장으로 창업 및 기업성과에 대한 디지털리터러시의 영향이 중요해지고 있음에도 불구하고 디지털리터러시와 기업성과 간의 관계에 대한 실증 연구가 많이 부족하였다. 본 연구는 스마트 사회의 창업성공요인으로 디지털리터러시를 제안하여 학습지향성과 기업성과 간의 관계에 대한 디지털리터러시의 조절효과 및 디지털리터러시와 기업성과 간의 관계를 실증적으로 분석함으로써 디지털리터러시 관련 연구의 확산에 기여하고 있다. 둘째, 자원기반관점과 핵심역량이론에 따라 창업기업의 핵심역량으로서 학습지향성과 디지털리터러시를 채택하고 기업성과와의 관련성을 도출함으로써 두 가지 변수 모두 혁신형 창업을 활성화할 수 있는 스마트 사회의 핵심역량임을 확인하였다. 셋째, 연구방법론 측면에서 본 연구는 기업성과의 하위변수로 재무성과와 비재무성과 이외에 지적재산권의 출원이나 등록 등을 통해 측정되는 연구개발성과를 추가함으로써 기술기반 창업기업의 성장성 및 미래관점을 반영하고 있다.
본 연구는 NCS기반 교육 및 학습동기와 학업성과간 영향관계를 규명하고자 시도하였다. 또한 정부의 NCS(국가직무능력표준)와 학습모듈 개발 장려에 따른 NCS 기반 교육의 실효성을 진단하는데 그 목적이 있다. 연구을 위해 우선, 실무중심 교육이 주를 이루는 항공서비스 분야를 중심으로 관련내용 척도를 개발하였다. 관련학과 학생들을 표본대상으로 검증을 실시하였고 그 결과 교수역량, 교육내용, 교육방법 등으로 측정된 NCS(국가직무능력표준) 기반교육은 학업성과에 유의한 긍정적 영향을 미쳤다. 또한 내재적 동기와 외재적 동기를 영향요인으로 한 학습동기는 학업성과에 정의 영향을 미치는 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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