본 연구의 목적은 독립적으로 수행되어진 하천 복원 가치추정 선행연구들을 대상으로 메타회귀분석을 활용한 편익이전을 제시함으로써, 편익이전의 타당성 및 적용 가능성을 검토하는 데 있다. 문헌검색을 통해 '하천 가치평가', '하천 가치', '물 환경 가치추정', '하천 편익' 등에 관한 자료를 수집하였으며, 총 60편의 연구를 수집했다. 그 중 중복된 연구를 제외하고 가치추정 단위를 '원/년/가구'로 통일함으로써 51편의 연구를 분석에 사용했으며, 90개의 가치 추정치가 실증분석에 사용되었다. 본 연구는 국내에서 수행된 하천 복원 가치 추정연구를 집대성하여 DB를 구축하고 요약통계량을 중심으로 선행연구 결과를 기술하였으며, 메타회귀분석을 실시한 후, policy site의 특성과 조건에 맞게 함수를 조정하고, 조정된 함수를 사용하여 policy site의 가치를 예측하였다. 종속변수로는 총 가치(원/년/가구, 2015년 불변가격)가, 독립변수로는 하천유형, 위치, 규모, 환경 서비스특성, 그리고 방법론 특성, 지불형태, 대상지 사회경제적 특성 변수들이 포함되었다. 모형의 추정결과 조정된 값은.420으로써 종속변수 총변이의 42.0%를 모형이 설명하는 것으로 나타났다. 메타회귀분석을 통해 본류에서 멀어지는 소규모하천일수록 하천의 경제적 가치를 더 크게 느끼는 것으로 나타났으며, 전체적인 영향력 크기를 고려해 본다면 하천을 복원할 때 수질정화기능, 서식지기능, 이수기능, 치수기능, 여가 및 수변공간으로의 기능 순으로 고려하는 것이 하천의 가치를 보다 높일 수 있을 것으로 보였다. 또한 지불방법은 매월, 인당 지불하는 것으로 제시할 때 경제적 가치 추정치를 높일 수 있는 것으로 해석되었다. 모델추정 결과를 활용한 함수이전에서는 만경강의 특성을 반영하고 조정함으로써 만경강의 가치를 추정하였으며, 모형으로부터 얻은 만경강 가치 예측치는 가구당 매년 41,214원으로 추정되었다. 본 연구의 메타회귀분석은 선행연구를 객관적으로 종합할 수 있는 분석의 틀로서 충분한 활용 타당성이 인정되는 것으로 보이며, 편익이전 시에 policy site의 자원특성과 조건에 맞춰 함수를 조정하여 예측치를 제시함으로써 메타회귀분석 함수이전의 융통성을 보여주었다. 이에 메타회귀분석을 통한 편익이전은 타당성 및 적용 가능성 측면에서 긍정적으로 판단된다.
형제 쌍(sibpair)의 연속형 형질(continuous traits) 자료를 이용한 유전연관성 검정 법(linkage test)으로서 Haseman과 Elston (1972)의 최소제곱(ordinary least square, OLS) 회귀분석법이 주로 사용된다. 비모수적 방법으로서 제시된 Kruglyak과 Lander (1995)의 검정통계량은 Haseman과 Elston (1972)의 방법에 대응되는 방법처럼 보이지만 실제로는 매우 다르다. 본 논문에서는 Kruglyak와 Lander (1995)의 검정통계량과 Haseman과 Elston (1972)의 검정통계량의 관계를 설명하고 모의실험으로 두 검정통계량의 검정력을 비교한다. 유전연관성에 사용되는 형제 자료의 특징은 한정된 설명변수의 값에 매우 많은 자료가 반복(replicated)되었다는 점이며, 이러한 반복 자료에 더욱 적절한 가중 회귀분석법을 제안한다. 가중 회귀분석법의 효율성을 정규분포 또는 정규분포가 아닌 연속형 형질 모의실험 자료로 알아본 결과 형제 쌍 자료의 유전연관성 검정에서 가중 회귀분석법이 다른 검정법들보다도 검정력이 높음을 확인하였다.
본 논문에서 우리는 범함수 회귀모형을 이용한 양파의 성장단계별 무게를 예측할 수 있는 새로운 통계적 추정방법을 제안한다. 여기서 우리는 풍속, 평균온도, 강우량, 일조량 그리고 습도 등 나타내는 환경요인들을 설명변수들로 사용하고, 양파의 성장단계별 무게를 반응변수로 사용하여 범함수 회귀모형을 적용하였다. 먼저 그래프분석과 상관분석을 통하여 우리는 일일 평균온도는 양파의 무게 증진에 가장 큰 양의상관이 있고, 풍속이나 습도 그리고 일조량들은 양파의 성장에 약간의 영향력이 있으며 강우량은 양파의 성장에 전혀 도움이 안됨을 알 수 있었다. 두 번째로 범함수 회귀 분석을 통하여 얻어진 각 환경요인들에 대한 회귀계수들의 그림을 통하여 우리는 양파의 성장 기간 동안에 이들의 무게를 향상시키기 위해서는 어떻게 환경요인들을 관리해야 되는 가를 알 수 있는 재배방법을 유도하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제23권3호
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pp.457-465
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2012
본 연구의 목적은 한국대학교육협의회 대학정보공시센터의 '대학알리미'에서 주요 대학지표들을 분석하고, 지표들 간의 연관성과 통계적 모형을 추정하는데 있다. 먼저 상관계수에 대한 통계적 검정을 이용하여 변수들 간의 통계적으로 유의한 상관성을 추정하고, 이들 주요 지표들의 모형을 추정하기 위해서 회귀분석 방법의 변수선택 방법을 이용하여 회귀 방정식을 추정하여 변수들 간의 연관성을 조사하였다. 변수선택의 판정기준에 따른 방법으로 전진선택법과 후진제거법, 단계별 회귀방법을 사용하였다.
우리는 회귀분석에서 설명변수들 중 일부가 질적 변수인 경우 지시변수를 사용한다. 또한 공분산분석모형에서는 관심인자의 효과에 대한 유의성 검정시 연속변수인 공변수로 주어지는 방해인자를 미리 회귀분석으로 제거한다. 지시변수 사용 회귀모형이나 공분산분석모형을 위한 확증적 자료분석 전에 탐색적 자료분석의 한 수단으로서 자료깊이에 근거한 DD-plot을 이용하면 집단 간의 차이를 쉽게 알아볼 수 있다. 이 방법은 오차항의 통계모형을 가정하지 않으므로 유용한 탐색적 방법이 될 수 있다. 몇 가지 사례들을 통하여 DD-plot이 지시변수 사용 회귀모형이나 공분산분석모형을 위한 그래픽 탐색적 자료분석방법으로서 유용함을 보였다.
본 연구에서는 로지스틱 회귀 모형을 이용하여 보은 지방의 산사태 자료를 분석하였다. 5000 지역의 관측치 가운데 단 9개만이 산사태 발생 지역이므로 이 자료는 희귀 사건 자료로 간주될 수 있다. 로지스틱 회귀 분석 모형이 희귀사건 자료에 적용될 때 주요 이슈는 회귀 계수 추정치에 심각한 편의 문제가 생길 수 있다는 것이다. 기존에 두 가지의 편의 수정 방법이 제안되었는데, 본 논문에서는 시뮬레이션을 통해 정량적으로 비교 연구를 진행하였다. Firth(1993)의 방식이 다른 방법에 비해 우수한 성능을 보였으며, 이항 희귀 사건을 분석하는 데 있어서 매우 안정된 결과를 보여주었다.
빈도별 홍수량의 지역분석을 위하여 유역의 지형특성을 독립변수로 이용하는 회귀모형을 검정하였다. 그런데 이들 독립변수들간의 상관관계가 존재할 경우 능형회귀모형이 이용되기도 하는 이 방법은 다중공선성 문제를 극복하는데 적합한 방법으로 알려져 있다. 능형회귀모형을 최적화하기 위해서는 조정변수가 포함되는 비용함수를 최소화하여야 한다. 본 연구에서는 이 최적화를 위하여 유전알고리즘을 이용하였다. 유전알고리즘은 자연 생물의 유전 및 진화과정을 모방한 추계학적 탐색방법을 말한다. 이러한 유전알고리즘을 이용하여 지역분석 모형을 검정한 결과 안정된 매개변수의 가중치를 얻을 수 있었다.
신용위험 관리에서 필수적인 방법론이 스코어 카드이며 이를 작성하는 데에 있어서 널리 쓰이는 방법 중의 하나가 로지스틱 회귀분석이다. 본 논문에서는 로지스틱 회귀 방법에 기초한 스플라인 방법론을 소개하고자 한다. 최종 스코어 카드는 연속형 변수를 범주형 변수화 하므로 조각 선형 스플라인을 채택하였다. 모의 실험을 통하여 제안된 방법의 성 능을 규명 하였다.
정보 기술의 발전과 더불어 인공 지능 및 기계 학습 분야는 다양한 응용 분야에서 성능을 인정받고 있으며, 다양한 응용 분야로 확대되고 있다. 본 논문에서는 기계 학습 방법을 응용한 소프트웨어 분석 방법을 제안한다. 소프트웨어의 특성을 표현하기 위해 소프트웨어의 코드 분포를 분석하고 이 정보를 기계 학습 방법인 선형 회귀를 통해 분석함으로써 유사 소프트웨어를 분석할 수 있는 방법을 제안한다. 소프트웨어의 특성은 프로그램 내에 포함된 명령어에 의해 표현될 수 있으며, 명령어의 분포 정보를 학습 데이터로 활용하였다. 또한, 학습 데이터를 통한 학습 과정은 소프트웨어 유사성 분석을 위한 선형 회귀 모델을 구성한다. 본 논문에서 제안한 방법은 구현 및 실험을 통해 정확성을 검증한다. 본 논문에서 제안한 방법은 소프트웨어의 유사성을 판단할 수 있는 기본 기술로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 또한 기계 학습 방법을 통한 소프트웨어 분석 기술에 응용될 수 있을 것으로 기대된다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제5권1호
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pp.121-131
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1998
이 논문의 목적은 비모수 회귀모형에 있어서의 오차의 분산을 추정하는 방법들 중 차분에 기저한 방법 (difference-based methods)을 이용한 기존의 추정량들을 비교 분석하는데 있다. 특히 점근적인 최적 이차 차분에 기저한 Hall과 Kay, Titterington(1990)의 HKT 추정량에 대한 그들의 추정량에 대한 문제점들을 제시하고, HKT추정량과, GSJS추정량, Rice추정량에 대하여 모의 실험을 이용하여 모수에 대한 수렴 속도를 비교 분석 하였다. 또한 GSJS 추정량에 대한 일치성과 수렴 속도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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