• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권5호
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• pp.25-34
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• 2008

동일한 위치에서 같은 장면을 담고 있지만 서로 다른 시간에 획득된 두 장의 영상을 서로 비교하여 움직이는 자동차등에 의한 겹침과 같은 이상점의 집합을 검출할 수 있다. 영상들의 서로 다른 밝기 특성에 의한 영향을 줄이기 위하여 다항식 회귀 모델에 근거한 밝기 보정을 하였다. 이상점 집합으로 인한 영향을 약화시키면서 정확한 이상점 검출을 위하여 회귀분석을 단순히 반복하는 알고리듬을 도입하였다. 본 논문에서는 회귀분석을 반복하는 알고리듬의 성능을 잡음분산의 추정의 수렴 특성을 관찰하므로 분석하였으며, 교정 상수를 잡음분산 추정에 사용하여 강인한 검출이 가능하도록 하였다. 합성 영상과 실제 영상에 검출 알고리듬을 실험하여 그 강인성을 보였다.

• 한국건축시공학회지
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• 제19권5호
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• pp.439-448
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• 2019

아파트 프로젝트는 사업성패에 영향을 미치는 요인은 매우 다양하다. 그러나 분양단가가 결정되고, 분양이 시작된 이후에는 사업에 가장 큰 영향을 미치는 요인은 분양 후 1개월간의 초기분양률이다. 일반적으로 사업주체는 경제상황, 주택시장의 동향, 사업지 인근의 주택가격 등 다양한 자료에 의해 초기분양률을 예측한다. 그러나 이러한 요인들을 초기분양률과 연계하여 정량적으로 계산하는 것은 매우 어렵다. 따라서 본 연구는 실제 수행된 아파트 프로젝트의 분양결과 자료를 이용하여 초기분양률 예측 회귀모델을 제안하는 것을 목적으로 한다. 본 연구를 위해 기존 분양실적자료 수집, 영향요인들의 상관관계 분석, 초기분양률 예측 회귀모델 작성을 진행한다. 본 연구의 결과는 아파트 프로젝트의 사업성 분석 시 초기 분양률 예측을 위한 기초자료로 활용되며, 사업 리스크 모델 개발의 핵심 자료로 활용된다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제13권2호
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• pp.91-101
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• 2012

공공아파트 프로젝트의 기획단계에서 수행되는 적정 공사비 예측은 기획부터 유지관리까지 전(全) 단계에 걸쳐서 영향을 미치게 되므로 명확한 예측기준 및 방법이 제시되어야 한다. 그러나 현재까지 다양한 다중회귀모델을 활용한 공사비 예측 방법이 개발되어 왔으나, 정성변수를 포함하여 공사비를 예측하는 방법에 대한 연구는 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 기획단계 활용을 위한 정성변수를 포함하는 공사비 예측모델을 개발하고자 하였다. 이를 위하여 공사비 영향요인을 분석 및 추출하고, 회귀분석을 위한 독립변수를 선정하였다. 그리고 정성변수를 포함하는 공사비 예측모델을 개발하며 사례적용을 통한 검증을 실시하였다. 개발된 공사비 예측모델과 "RESAMPLING 기법"을 사용하여 구조형식별 공사비 가산비율을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 더미회귀모델과 가산비율을 활용하면, 일반적인 공사비 예측과 함께 동일한 평형, 세대수, 연면적에서 평면형식과 구조형식을 변경시켰을 때의 공사비 예측이 가능할 것으로 기대된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권5D호
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• pp.797-804
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• 2006

본 연구에서는 비파괴 시험 장비인 FWD(Falling Weight Deflectometer)에 의한 처짐곡선을 활용하여 아스팔트 포장구조체의 물성을 합리적으로 추정할 수 있는 방법을 개발하였다. 2004년 국도 PMS(Pavement Management System)의 FWD 자료로 다층탄성이론에 근거한 역산프로그램을 사용하여 역해석을 실시하였다. 3층 포장구조체로 기반암을 고려하여 역해석을 실시하였으며, 통계분석을 통하여 각 층 탄성계수의 95% 신뢰구간을 선정하였다. 이 신뢰구간의 범위와 기존 문헌상의 범위를 비교한 결과 차이가 없었으며, 그 결과를 바탕으로 회귀분석을 실시하여 탄성계수를 직접 추정할 수 있는 회귀 분석 모델을 제시하였다. 회귀 분석모델의 적합성 및 유의성 검증, 다중공선성 분석, 잔차 분석 그리고 분산 분석을 통하여 본 연구에서 제시한 회귀 분석모델이 유의하며 높은 적합성을 갖고 있음을 증명하였다. 따라서, 본 연구에서 제시한 회귀 분석 모델을 통해 FWD 시험시 현장에서 역해석을 실시하지 않고도 직접 탄성계수를 추정하여 포장구조체의 상태평가를 할 수 있을 것으로 판단된다. 또한, 아스팔트층의 탄성계수는 온도변화에 따라 많은 차이를 나타내므로 기준온도로 온도보정을 실시하였으며 그 결과를 토대로 현재 공용중인 국도 아스팔트 포장구조체 각 층의 탄성계수와 95%신뢰구간의 탄성계수를 제시하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권4호
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• pp.685-692
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• 2018

본 연구는 통계분석을 이용한 중년 성인의 고혈압 예측모델 개발이 목적이다. 국민건강영양조사자료(2013년-2016년)를 사용하여 통계분석과 예측모델을 개발하였다. 이진 로지스틱 회귀분석으로 통계적 유의한 고혈압 위험인자를 제시하였으며, Wrapper 변수선택기법을 적용한 로지스틱회귀와 나이브베이즈 알고리즘을 이용하여 예측모델을 개발하였다. 통계분석에서 고혈압에 가장 높은 연관성을 갖는 인자는 남성에서 WHtR (p<0.0001, OR = 2.0242), 여성에서 AGE(p<0.0001, OR = 3.9185)로 나타났다. 예측모델의 성능평가에서, 로지스틱 회귀 모델이 남성(AUC = 0.782)과 여성(AUC = 0.858)에서 가장 좋은 예측력을 보였다. 우리의 연구 결과는 고혈압에 대한 대규모 스크리링 도구를 개발하는데 중요한 정보를 제공하며, 고혈압 연구에 대한 기반정보로 활용할 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권6호
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• pp.167-175
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• 2016

본 연구는 인과관계 분석에서 주로 활용되는 SPSS statistic(회귀분석)과 구조방정식모델을 구현하는 프로그램 중 하나인 AMOS 프로그램을 각각 활용하여 동일한 데이터에 대하여 실증분석을 실시하였다. 실증분석 결과, 회귀계수 및 유의확률에서 서로 다른 결과값이 나왔으며, 특히 매개효과 검정에서 귀무가설 기각역 근처의 유의확률값(즉, t값 및 C.R.값의 절대값이 1.96 근처)을 보이는 상황에서 SPSS statistic(회귀분석)에서는 매개효과가 있는 반면, AMOS 프로그램(구조방정식)에서는 매개효과가 없는 것으로 나타났다. 결국, 동일한 데이터임에도 불구하고 어떤 통계프로그램을 활용하느냐에 따라 다른 결과값(특히, 측정오차가 클수록 결과값이 크게 달라짐)이 나올 수 있음을 알 수 있다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권11호
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• pp.1270-1274
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• 2016

로지스틱 회귀분석은 통계학 등의 분야에서 예측을 위한 기술 혹은 변수 간의 상관관계를 설명하기 위하여 오랫동안 사용되어 왔다. 이러한 로지스틱 회귀분석 방법에서 현재 각 속성들은 목적 값에 대하여 동일한 중요도를 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 가중치 계산을 좀더 세분화하여 각 속성의 값이 서로 다른 중요도를 가지는 새로운 학습 방법을 제시한다. 알고리즘의 성능을 최대화하는 각 속성값 가중치의 값을 계산하기 위하여 점진적 하강법을 이용하여 개발하였다. 본 연구에서 제안된 방법은 다양한 데이터를 이용하여 실험하였고 속성값 기반 로지스틱 회귀분석 방법은 기존의 로지스틱 회귀분석보다 우수한 학습 능력을 보임을 알 수 있었다.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권6호
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• pp.822-831
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• 2021

선박의 주묘 위험성을 평가할 수 있는 프로그램이 개발되어 있지만 선박의 제원에 해당되는 다양한 입력요소들을 직접 찾아서 입력해야 하므로 VTS 관제사가 정박지에 정박 중인 선박들로부터 이러한 입력요소들을 모두 확인하여 프로그램을 활용하는 것은 현실적으로 어려운 상황이다. 이에 본 연구에서는 VTS 관제사 입장에서 선박으로부터 쉽게 획득할 수 있는 총톤수(GT)를 독립변수로 설정하고 프로그램 입력요소들을 종속변수로 하여 선형 및 비선형 회귀분석을 실시하였다. 다항식 모델(선형)과 멱급수 모델(비선형)의 적합도를 비교한 결과, 컨테이너선과 벌크선의 경우에는 모든 입력요소에서 멱수급 모델이 적합한 것으로 평가되었다. 하지만 탱커선의 경우에는 수선간장, 선폭, 흘수는 멱수급 모델이 적합하고, 정면풍압면적, 앵커의 무게, 의장수, 묘쇄공으로부터 선저까지의 높이는 다항식 모델이 더 적합한 것으로 평가되었다. 또한 탱커선의 정면풍압면적 요소를 제외한 다른 나머지 종속변수들은 모두 결정계수가 0.7 이상으로 높은 적합도를 보였다. 따라서 주묘 위험성 평가 프로그램의 입력요소 중 외력 요소, 해저 저질, 수심 및 앵커 체인의 신출량을 제외한 나머지 입력요소들은 선박의 총톤수만 입력하면 회귀분석 모델식에 의해 자동으로 입력됨으로써 주묘 위험성 평가가 가능할 것으로 판단된다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권11호
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• pp.403-418
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• 2012

본 논문에서는 IT와 서비스 산업의 디지털융합 모델의 가치 창출요소의 시너지 효과를 이론적으로 정형화하고 실증분석을 통하여 시사점을 도출하였다. 경영전략 분야의 상황적합 이론에 기반 하여 IT융합의 근원적 가치요소를 고정형, 이동형으로 구분하고 이들 가치의 전략적 적합과 서비스 프로세스 제약완화 기여 등을 시너지 효과에 초점을 맞추어 탐색하였다. 본 논문에서 도출된 융합 시너지 연구 모델은 실증분석을 통하여 계층적 회귀분석 방법을 통하여 검증하였으며, 분석 결과 융합 모델의 가치 창출 요소의 유용성은 산업 별로 확연하게 구분되며 혁신에 의한 상대적 이점과 함께 일상생활 습관과의 부합성이 채택의 중요한 영향을 미치는 것이 발견되었다. IPTV 등에 기반 한 고정형 가치와 스마트 폰 등 모바일 기반 응용에 대한 시너지 효과와 프로세스 제약완화 등에 대한 시너지 효과가 제한적으로 나타났으며 이는 이들 가치가 서로 독립적으로 존재하며 융합 산업의 고유 특성과의 조화가 핵심적이라는 시사점이 도출되었다. 본 연구 결과는 향후 IT기반 산업 융합 모델 비즈니스 모델 연구에 유용한 시사점을 제공한다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2007년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.288-305
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• 2007

본 논문은 데이터 마이닝의 기법 중 가장 잘 알려진 지도학습 기법의 성능 향상을 위한 새로운 Hybrid 및 Combined 기법인 불일치 패턴 모델(오차 패턴 모델)에 대한 연구 논문이다. 불일치 패턴 모델이란 2개 이상의 기법 중 향후 더 레코드별로 더 잘 맞출 수 있는 기법을 메타 분류하는 불일치 패턴 모델을 개발하여, 최종적으로는 기존의 기법보다 더 좋은 분류 정확도 및 예측 향상율을 기대하기 위한 기법을 의미한다. 본 논문에서는 의사 결정나무 추론 기법인 C5.0과 C&RT 그리고 신경망 분석, 그리고 로지스틱 회귀분석과 같은 대표적인 데이터 마이닝의 지도학습 기법을 이용하여 불일치 패턴 모델을 생성하여 보고, 이들이 기존 단일 기법과 기존의 Combined 모델인 Bagging, Boosting 그리고 Stacking 기법보다 성능이 우수함을 23개의 실제 데이터 및 공신력 있는 공개 데이터를 이용하여 증명하여 보였다. 또한 데이터의 특성에 따라서 불일치 패턴 모델의 성능의 변화 및 더 우수해 지는지를 알아보기 위한 연구포 같이 수행을 하여 본 모델의 활용성을 높이고자 하였다.