• 물과 미래
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• 제26권1호
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• pp.51-62
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• 1993

연유출량에 영향을 미치는 가장 직접적인 인자는 강수량인데 회귀분석을 이용한 이전의 연구에서는 유출률이 20% 미만 또는 100% 이상인 경우에는 강수와 유량자료는 이상점(outlier)으로서 분석에서 제외시킨 결과 강수량은 독립변수로서 의의가 없고 대신 유역면적을 중요한 독립변수로 포함시켰다. 본 연구에서는 유출률대신 (연강수량-연유출량)을 연증발산량의 좋은 추정치로 간주하고 우리나라에서 가능한 연증발산의 범위를 벗어나는 자료를 제외시키고 회귀분석을 한 결과 수문학적인 이론에 부합되며 결정계수가 높은 다음과 같은 회귀분석식을 얻었다. R=-518.25+0.8834P 단, R: 유출고(mm) P: 연강수량(mm) 이 회귀분석식은 cross-validation을 거친 결과 계수가 매우 안정되어 있어서 우리나라의 미계측 중소수게에서 사용할 수 있는 좋은 연유출량 추정모델로서 제안한다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 한국벤처창업학회 2023년도 춘계학술대회
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• pp.145-148
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• 2023

최근 딥테크 및 글로벌 스타트업들의 기술경쟁력 제고를 위한 국가적 지원이 증대함에 따라 원천기술을 보유한 기술창업 건 수역대급으로 증가하고 있는 추세이다. 기술 기업들은 사업의 다각화 및 글로벌 진출에 유리하다는 장점이 있으나, 이들의 전략 성공을 위해서는 체계적인 인큐베이팅 및 자금유치는 필수적이라 할 수 있다. 본 연구는 첨단 가술스타트업의 투자유치성과에 중요하게 여겨지는 요인들이 IT 및 BT 산업별로 어떻게 다르게 영향을 미치고 있는지를 연구하는 목적으로 하고 있다. 선행연구에 따르면 기술 스타트업에 대해서는 그들이 보유한 기술 역량(특허), 창업자/팀의 능력, 제휴 등을 중요한 자원으로 보고 있으며, 이는 기업의 퀄리티를 차별화하는 신호로 작용하여 투자유치에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 국내 기술 스타트업의 산업별 차이에 따라 기술 스타트업의 특성이 투자유치성가에 미치는 영향을 비교분석하고자 한다. 본 연구는 2022년 기준 서울시 창업지원시설에 입주한 스타트업 122개사를 대상으로, 전 산업을 대상으로 한 회귀분석모델과 글로벌 산업기술 분류 기준에 따라 구분된 BT 및 IT 산업만을 대상으로 한 회귀분석 모델을 설정하여 연구목적을 규명하고자 한다. 본 연구 결과는 국내 기술스타트업의 투자유치 의사결정에 대한 실증분석을 통하여 기존 이론을 검증하였다는 것에 의의가 있으며, 산업별로 투자유치에서 중요하게 고려하는 요소들이 다르게 작용할 수 있음을 밝히고 산업별 특성에 따라 투자유치 시 실질적으로 필요한 요소들을 제시한다는데 실무적인 시사점을 지니고 있다.

• 콘크리트학회논문집
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• 제27권6호
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• pp.669-676
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• 2015

본 연구에서는 촉진양생기술 중 하나인 마이크로웨이브 발열거푸집으로 양생된 콘크리트의 재령에 따른 압축강도를 예측할 수 있는 모델을 제시하였다. 제시된 모델은 ACI 209R-92에서 제시하고 있는 모델식과 유사하지만 시멘트종류와 양생방법에 따른 계수를 실험과 그 결과의 회귀분석에 근거하여 수정하여 제안하였다. 실험실 규모의 실험체를 타설한 후 마이크로웨이브 발열거푸집으로 촉진양생한 후 실험체로부터 채취된 코어의 압축강도를 측정하였다. 측정강도결과는 표준코어강도와 현장 콘크리트강도로 보정되었으며, 이 자료를 근거로 회귀분석을 수행하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제5권10호
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• pp.293-302
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• 2016

전기는 생산과 소비가 동시에 이루어지므로 필요한 전력 사용량을 예측하고, 이를 충족시킬 수 있는 충분한 공급능력을 확보해야만 안정적인 전력 공급이 가능하다. 특히, 대학 캠퍼스는 전력 사용이 많은 곳으로 시간과 환경에 따라 전력 변화폭이 다양하다. 이러한 이유로, 효율적인 전력 공급 및 관리를 위해서는 전력 사용량을 실시간으로 예측할 수 있는 모델이 요구된다. 국내외 대학 건물에 대해서는 전력 사용 패턴과 사례 분석을 통해 전력 사용에 영향을 주는 요인들을 파악하기 위한 다양한 연구가 진행되었으나, 전력 사용량의 정량적 예측을 위해서는 더 많은 연구가 필요한 상황이다. 본 논문에서는, 기계 학습 기법을 이용하여 대학 캠퍼스의 전력 사용량 예측 모델을 구성하고 평가한다. 이를 위해, 대학 캠퍼스의 주요 건물 클러스터에 대해 전력 사용량을 15분마다 1년 이상 수집한 데이터 셋을 사용한다. 수집된 전력 사용량 데이터는 수열 형태의 시계열 데이터로 기계 학습 모델에 적용 시 주기성 정보를 반영할 수 없으므로, 2차원 공간의 연속적인 데이터로 증강함으로써 주기성을 반영하였다. 이 데이터와 교육기관의 특성을 반영하기 위한 요일과 공휴일로 구성된 8차원 특성 벡터에 대해 주성분 분석(Principal Component Analysis) 알고리즘을 적용한다. 이어, 인공 신경망(Artificial Neural Network)과 지지 벡터 회귀분석(Support Vector Regression)을 이용하여 전력 사용량 예측 모델을 학습시키고, 5겹 교차검증(5-fold Cross Validation)을 통하여 적용된 기법의 성능을 평가하여, 실제 전력 사용량과 예측 결과를 비교한다.

• 치위생과학회지
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• 제9권4호
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• pp.419-426
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• 2009

치통의 발생은 구강건강의 이상을 알리는 신호로 발생 초기에 구강의 이상 유무를 파악하게 하여 조기에 질병의 악화를 차단할 수 있게 함으로써 사전에 예방이 가능할 것으로 사료되어, 대학생 235명을 대상으로 구조화된 설문을 통하여 치통과 관련된 구강건강관리실태를 조사 분석하였다. 이를 토대로 치통 발생에 관여하는 구강건강관리습관 요인과의 관계를 규명하고자 회귀분석, CART 모델 간의 치통 발생 예측을 비교하고자 한다. 연구결과 대상자의 치통 발생 유무에 따른 현재 건강상태, 지난 1년간의 건강상태는 차이가 있었다(p<0.05). 대상자의 식생활 습관에 따른 치통 발생 유무에서 규칙적인 식사 여부와 치이가 있었다(p<0.05). 대상자의 구강건강 관리습관에 따른 치통발생 유무에서는 칫솔질이나 치실 사용시 잇몸 출혈 여부에서 차이가 있었다(p<0.05). 회귀분석 결과 건강샐활습관 및 구강건강관리실태에 따른 치통발생 유무와의 관계에서는 어느 요인도 유의하지 않았다. 연구 조사된 집단에서 70.0%의 샘플을 무작위 추출하여 분석용 모형을 생성하였고, 나머지 30%의 샘플로 평가용모형을 생성하였다. CART 모델 결과 식사 시간이 불규칙하면서 현재 건강상태가 나쁜 경우 치통 발생이 건강상태가 좋거나 보통인 경우보다 높게 나타났다. 이상의 결과는 치통의 발생을 예측하는데 회귀분석에 비하여 CART모델이 매우 유용한 기법임을 시사하며, 향후 치통을 포함한 다른 구강 질환을 예측하는데 매우 도움이 될 것으로 기대된다.

• 구강회복응용과학지
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• 제24권3호
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• pp.299-310
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• 2008

경부골 최대응력을 안정적으로 산출하기 위해서, 경부 디자인 형상이 비교적 단순한 메가젠 임플란트 모델을 대상으로, 유한요소 모델링을 통하여 경부골의 응력분포를 계산하였다. 그리고 산출된 응력분포를 회귀분석법으로 통계 처리하여 응력 집중점의 응력을 정량화 하였다. 결과는 모든 모델에서 경부골 응력은 치밀골 외면에 집중되었으며, 그 범위는 0.5mm 이내였다. 회귀분석법을 활용하기 위해서는 mesh 정밀도가 높아야 했으며, 이 경우 특이점의 최대 응력을 안정적으로 산출 할 수 있었다.

• 산업융합연구
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• 제16권4호
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• pp.33-46
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• 2018

개인신용평가는 은행이 대출을 승인할 때 수익성 있는 의사결정을 적절히 유도할 수 있는 효과적인 도구이다. 최근 많은 분류 알고리즘 및 모델이 개인신용평가에 사용되고 있다. 개인신용평가 기법은 대체로 통계적 방법과 비 통계적 방법으로 구분된다. 통계적 방법에는 선형회귀분석, 판별분석, 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무 등이 포함된다. 비 통계적 방법에는 선형계획법, 신경망, 유전자 알고리즘 및 Support Vector Machines 등이 포함된다. 그러나 신용평가모형 개발을 위해 어떠한 방법이 최선인지에 관해서는 일관된 결론을 내리기는 어렵다. 본 논문에서는 중국 금융기관의 개인 신용 데이터를 사용하여 가장 대표적인 신용평가 기법인 로지스틱 회귀분석, 신경망 그리고 Support Vector Machines의 성능을 비교하고자 한다. 구체적으로, 세 가지 모형을 각각 구축하여 고객을 분류하고 분석 결과를 비교하였다. 분석결과에 따르면, Support Vector Machines이 로지스틱 회귀분석과 신경망보다 더 나은 성능을 가지는 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.6-6
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• 2017

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.

• 콘크리트학회논문집
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• 제22권4호
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• pp.481-488
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• 2010

횡구속된 고강도 콘크리트의 역학적 거동을 예측하기 위해 보통강도 콘크리트의 구성모델을 적용할 경우 연성 거동이 과대평가된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 콘크리트 강도가 증가함에 따라 구속효과에 미치는 영향을 고찰하여 고강도 콘크리트에 적용 가능한 정확한 응력-변형률 관계가 요구된다. 따라서 이 연구에서는 횡구속된 고강도 콘크리트의 강도와 연성 거동에 양향을 미치는 변수들의 회귀분석을 통한 변수별 회귀식을 바탕으로 새로운 횡구속된 고강도 콘크리트의 구성모델이 제안된다. 횡구속된 고강도 콘크리트의 강도 및 초기강성을 나타내는 응력-변형률 곡선의 상승부는 제안된 구성모델과 잘 일치하였고 연성 거동을 나타내는 하강부 곡선은 원형 단면을 가지는 낮은 횡구속 철근의 항복강도 및 철근비일 때 과대평가되었다. 콘크리트 강도를 주요 변수로 하는 제안된 구성모델은 문헌분석을 통한 25개의 횡구속된 고강도 콘크리트 기둥의 실험적 연구와 비교 분석한 결과 콘크리트 압축강도 60~124 MPa 범위에서의 응력-변형률 곡선과 잘 일치되었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2002년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2749-2751
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• 2002

일반화된 회귀 신경망 (GRNN)을 이용하여 플라즈마을 분류하는 새로운 알고리즘을 보고한다. 데이터분포를 통계적인 평균치와 표준편차를 이용하여 특징지었으며, 바이어스 인자을 이용하여 9 종류의 데이터을 발생하였다. 각 데이터에 대하여 GRNN의 학습인자를 최적화하였으며, 모델성능은 예측과 분류 정확도로 나누어 바이어스와 학습인자의 함수로 분석하였다. 바이어스는 모델성능에 상당한 영향을 주었으며, 학습인자와의 상호작용을 통하여 완전 분류를 이루었다.