빅데이터 산업 부상과 함께 교육 데이터 분석 분야가 새롭게 주목받고 있다. 교육 현장에서 학습 데이터의 양과 종류는 꾸준히 증가하고 있고 이를 분석하기 위한 정보기술도 계속 발전하고 있다. 한편, 학교 교육은 사회적 성취와 밀접한 관련이 있어 사회이동의 중요한 수단이 되는 만큼 학교 교육으로부터 이탈할 위험이 있는 학생들을 조기에 발견하여 이탈을 방지하는 것은 매우 중요하다. 본 논문은 대학생의 중도탈락을 예방하기 위해 로지스틱 회귀분석과 다층 퍼셉트론 기법을 이용해 학습 데이터를 분석하여 예측 모델을 생성하고 해당 모델을 평가한다. 평가 결과, 다층 퍼셉트론 모델이 로지스틱 회귀분석 모델에 비해 정확도와 재현율은 우수하였지만 정밀도는 약간 저조하였다.
이 논문에서는 시스템 수준의 전력 소모를 분석하는 방법론을 설명한다. 응용의 시스템 수준 전력 모델을 구하기 위해서, 시스템을 이루는 각 부분들을 선형적으로 모델링하고, 이를 모두 더한다. 선형적으로 모델링된 식의 파라메터들을 구하기 위해서, 회귀분석에 기반한 분석을 한다. 이를 위해서 다양한 벤치마크들을 준비하고, 응용에 대해서 측정을 한 것과 수정된 시뮬레이터에서 필요한 정보를 얻어야 한다. 이렇게 분석한 전력 모델의 예측치는 5% 내의 정확도를 가짐을 확인하였다.
본 논문은 비선형 회귀분석 모델(Nonlinear Regression Models)에서의 추산잔차(Recursive Residuals)를 정의하기 위한 것을 목적으로 한다. 선형 회귀분석 모델(Linear Regression Models)에서는 추산잔차가 우리가 측정할 수 없는 진짜 오차(True Error)와 같은 확률 분포를 갖는데 이의 평균은 0이고 분산은 ${sigma}^2$이다. 그러나 비선형 회귀분석에서는 이와 같은 정확한 분포를 알 수가 없기 때문에, 여러 종류의 잔차들을 연구 검토하고 나아가서 시뮬레이션(Simulation)을 통하여 분석.비교한 뒤 추산잔차를 정의하기로 한다.
국내의 수로교는 쌀문화로 상징되는 농업용수를 공급하는 교량으로서 수로교를 개보수하기 위해서는 기본설계를 실시하는 것이 바람직하나 현재 생략되고 있는 실정이므로 이에 소요되는 공사비를 산정할 필요가 있다. 이 연구에서는 2003년 이후 교체한 RC구조 수로교에 대한 실적자료를 기초로 개략공사비 산정 회귀분석(RA) 모델과 사례기반추론(CBR) 모델을 개발하였다. RA 모델의 경우 단순회귀 모델이 다중회귀 모델보다 오차율이 낮았다. CBR 모델의 경우 유전 알고리즘을 이용하였으며 영향요인의 가중치, 편차, 순위조건을 최적화 대상으로 하였고 특히 영향요인 가중치의 범위를 제한하여 수로교 개보수 공사비의 예측 정확도를 제고하였다. RA 모델과 CBR 모델 사이의 오차율은 통계적 차이를 보이지 않았다. 본 논문에서 제시된 수로교 개보수 개략공사비 산정방법은 개보수사업의 시행에 따른 신속한 의사결정을 하는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 인과관계 분석에서 주로 활용되는 SPSS statistics(회귀분석)과 구조방정식모델을 구현하는 프로그램 중 하나인 AMOS 프로그램을 각각 활용하여 동일한 데이터에 대하여 조절효과 검정을 위한 실증분석을 실시하였다. 실증분석 결과, SPSS statistics을 활용한 회귀분석에서 상황변수가 범주형데이터인 성별과 연속형데이터인 컨설팅만족도 모두에서 조절효과가 없는 것으로 나타난 반면, AMOS 프로그램을 활용한 구조방정식모델에서는 10% 유의수준에서 컨설턴트의 능력 및 태도가 컨설팅재구매에 미치는 영향관계를 컨설팅만족도가 부분적으로 조절하고 있는 것으로 나타났다. 결국, 조절효과 분석은 AMOS 프로그램을 활용한 구조방정식모델과 SPSS statistics을 활용한 회귀분석모델이 전혀 다른 접근방법을 사용하고 있어 얼마든지 상이한 결과가 나올 수 있음을 보여준다.
본 논문에서는 로지스틱 회귀분석 기법을 이용하여 산사태 취약성 분석을 수행하였다. 예측모델의 성능은 모델의 적합도 검증을 통해 사용된 데이터가 모델에 얼마나 잘 반영되어 구축되었는지에 대한 적합도 평가뿐만 아니라 예측성능에 대한 평가가 필요하다. 따라서 이 논문에서는 모델에 대한 객관적인 결과를 얻기 위해 이와 같은 두 가지 측면에 대하여 예측성능 평가를 적용하였다. 연구지역은 2006년도 집중 호우로 많은 산사태가 발생한 강원도 인제 일대를 대상으로 하였다. 산사태 관련인자들은 지형도, 토양도, 임상도로부터 추출하였다. 예측모델에 대한 평가는 누적이득차트 곡선의 하부영역을 계산하였다. 예측모델의 적합도 평가에서는 87.9% 교차검증을 통한 예측정확도 평가 결과 84.8%로 두 평가 결과간의 큰 차이를 보이지 않으며 좋은 성능의 결과를 산출하였다. 이는 산사태와 관련성이 높은 유발인자와 예측모델 성능에서 기인된 결과로 해석 될 수 있다.
본 연구의 목적은 산림재적 현장자료와 항공 LiDAR 자료 기반의 산림재적 추정을 위한 회귀모델의 개발이다. 추정 모델은 경상북도 봉화군 지역에서 임의추출법에 의해 선정된 30개의 원형 표본지로부터 산출한 표본지별 산림재적을 반응변수로 하고, 항공 LiDAR 원자료로부터 개별 표본지의 고도분포 백분위수(Height Percentiles, HP) 및 층위 단위 점 개체수 백분율(Height Bin, HB)을 추출하여 예측변수로 사용하여 구성하였다. 단순선형회귀분석, 이차 다항회귀분석 및 단계적 회귀분석 방법을 이용한 다중회귀분석을 실시하여 적합모델들의 후보들을 도출하였으며, 검증을 위하여 각 모델별로 교차 타당성 검증을 실시하여 PRESS 통계치를 구하였다. 모델의 $R^2$ 및 PRESS을 비교하여 적합성을 검토한 결과, $HB_{5-10}$, $HB_{15-20}$, $HB_{20-25}$, $HBgt_{25}$의 다중회귀모델의 $R^2$이 0.509로 가장 높고, $HP_{25}$ 단순회귀모델의 PRESS 값이 122.352으로 가장 낮은 것으로 나타났다. 수직구조가 복잡한 우리나라 산림재적을 추정하는 모델로는 다양한 수직적 정보를 포함하고 있는 $HB_{5-10}$, $HB_{15-20}$, $HB_{20-25}$, $HBgt_{25}$이 상대적으로 보다 적합하다고 사료된다.
본 논문에서는 고리 1호기 해체 비용 추정을 위해 외국 원자력발전소 해체 비용 데이터를 현가화한 후 원자력발전소 해체 비용 추정 회귀 분석모델을 개발하였다. 이 모델 개발에 사용된 데이터는 해체 또는 진행 중인 BWR 13기, PWR 16기의 해체 비용 데이터이다. 회귀 분석모델 도출을 위해, 해체 비용을 종속변수로 정하고, 해체 원전의 운전 특성을 반영할 수 있게 고안된 Contamination factor와 해체 기간을 독립변수로 선정하였다. 빅데이터 분석 도구인 R language의 통계패키지를 이용하여 회귀 분석모델을 도출하였다. 이 회귀 분석 모델을 적용하여 고리 1호기 해체 비용을 예측한 결과, 미화 663.40~928.32백만 달러, 한화 약 7,828.12억~1조 954.18억 원이 소요될 것으로 예측되었다.
단기풍속 예측을 위한 진화적 선형 및 비선형 회귀분석 기반의 보정 기법을 비교한다. 모델의 체계적 오류를 교정하기 위한 효율적인 MOS(Model Output Statistics)의 개발이 필요하나, 기존의 선형회귀분석 기반의 보정기법은 다양한 기상요소의 복잡한 비선형 특성을 반영하기 힘들다. 이를 개선하기 위해서 유전 프로그래밍을 사용하여 풍속 예측에 대한 비선형 보정 수식을 생성하는 기법을 제안하고 기본 다중선형회귀분석법 및 Ridge, Lasso 회귀분석법과 비교한다. 더불어, 선형회귀분석법과 진화적 비선형회귀분석 기법의 인자 선택의 차이와 유사성을 비교하고 분석한다. 2007년~2013년의 KLAPS(Korea Local Analysis and Prediction System) 재분석자료를 사용하여 제주도와 부산지역의 격자점에 대한 실험을 수행한다.
산재 발생 시 산재근로자는 근로복지공단을 통해서 각종 급여를 받게 된다. 본 논문은 심사 과정과 급여지급 후에 부정수급으로 판명된 산재 청구 건을 데이터 마이닝을 통해서 분석하여 부정수급의 유형을 발견하고자 한다. 이 연구에서는 서울관내 4개 지사에서 8년 동안(2000년$\sim$2007년)의 총 61,536명의 최초요양 신청을 한 산재근로자 자료를 대상으로 하였고, 종속변수에 영향을 미치는 8개의 독립변수를 선택해서 사용한다. 데이터 마이닝을 적용함에 있어서 가장 효율적인 허위 부정 탐지 모델을 만들기 위해 의사결정나무분석(Decision Tree)과 로지스틱 회귀분석(Logistic Regresion)등의 다양한 기법을 적용하여 결과를 비교분석 하고, 오분류 비용을 적용하여, 최적의 분류결정 값을 가지는 모델을 도출한다. 분석결과, 로지스틱 회귀분석이 산재보험 부정수급 유형 발견에 보다 효과적인 모델로 판명되었다. 또한 판별점(Cut-Off) 0.01로 했을 때 4개변수(요양기간, 업종형태, 의료기관, 재해발생형태)가 부정수급에 탐지하는데 영향력이 큰 변수로 선정되었다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.