국민연금의 효율적인 운영을 위하여 고령화, 저출산과 같은 사회현상에 대비한 연금 관리를 위한 연구가 요구되고 있다. 본 연구는 유족연금의 발생을 예측하고 유족연금의 발생가능성 정도에 따라 대상자들을 분류하기 위한 통계적 모델을 제안하기 위하여 두 단계의 로지스틱 분석을 실시하였다. 첫 단계의 분석으로부터, 전체 대상자에 대하여 유족연금의 발생에 영향을 주는 주요인의 특성과 국민연금의 종류를 파악하고 이를 대상으로 유족연금의 발생에 대한 로지스틱 회귀모형을 적용하되 대상자를 합리적으로 등급화하기 위한 모델을 제안하고 이를 일반적인 로지스틱모델과 비교하였다. 정확도, 민감도, 특이도와 사후 확률의 분포를 비교하고 K-S통계량을 통하여 등급의 타당성 평가와 리프트 그래프를 통한 모델의 예측력평가를 함으로써 합리적 등급분류를 통한 대상자관리가 가능한 통계적 모델임을 보였다. 예측된 통계적 모델을 적용하여 유족연금 수급유무와 등급별 분류, 등급에 따른 유족연금액 예측을 통하여 효율적인 연금관리 방안을 제안할 수 있다.
태풍은 인류에 큰 피해를 주는 재난재해로 몇몇 선진국에서는 태풍으로 인한 건축물 피해액 사전예측 모델에 관한 연구가 진행되고 있다. 국내에서도 해외 연구를 토대로 국내에 적용시키는 연구가 진행되었지만, 태풍의 특성이나 크기 등이 차이가 나므로 국내에 적합한 모델이 필요한 실정이다. 또한, 국내의 연구는 태풍의 특성, 지역적 특성만을 고려하여 진행 하였으나, 태풍은 복합재해로서 태풍의 특성, 지리적 특성만이 아닌 태풍의 진로, 건설환경, 등 다양한 요인을 고려하여야한다. 이에 본 연구에서는 국내에 영향을 미친 태풍을 7가지 타입으로 분류하여 건물피해액 영향인자를 도출하고, 회귀분석을 실시하여 태풍 타입별 건물피해율 예측모델을 개발 목적으로 한다. 이는 선진국의 자연재해 예측모델들과 같이 국내의 상황에 맞는 태풍에 따른 피해를 예측하기 위한 모델 개발을 위한 자료로 활용 될 것이다.
본 논문에서는 매년 성장하는 웹툰 시장 속에서 신인 작가들이 성공할 수 있는 성공 요인을 밝히고자 하였다. 국내 1위 웹툰 플랫폼인 네이버 웹툰 중 데뷔작을 기준으로 완결 웹툰 212개, 연재 중인 웹툰 112개, 총 324개의 웹툰을 수집하여 연구를 진행하였다. 기존 선행연구와의 차별화를 두기 위해 독자의 직접적인 반응 중 하나인 댓글을 성공 요인에 포함하였다. 댓글에 담긴 긍정, 부정을 나타내는 주관을 탐지하기 위해 딥러닝을 이용하여 감성 분석을 실시하였다. 각 웹툰에 대한 댓글 반응을 포함하여 평균, '좋아요' 수, 장르 그리고 첫 화 댓글 수와 5화까지 평균 댓글 수를 흥행에 영향을 미치는 독립변수로 사용했다. 댓글 반응이 중요 요인인지를 확인하기 위해 각 모델 생성 시 댓글 반응을 포함한 모델과 포함하지 않은 모델을 생성하여 성능 평가를 실시하였다. 로지스틱 회귀분석, 아다 부스트, 그리고 서포트 벡터 머신 모델을 정확도와 ROC 그래프를 이용해 효율성을 비교하고, 이를 통해 댓글 반응을 활용한 로지스틱 회귀 모델이 가장 적합하다고 판단하였다. 모델 생성 결과 '좋아요' 수, 1화 댓글 수, 댓글 반응 순으로 성공 요인에 많은 영향을 미치는 것을 알 수 있었다.
최근 건설프로젝트는 산업성장의 영향으로 대형화 복잡화 첨단화 되어 가며, 이로 인해 건설공사 리스크의 불확실 요소가 증가하고 있다. 이에 따라, 복잡해진 현대 건설 프로젝트에서 예측 및 대응할 수 없는 리스크 관리 방법에 관한 연구가 필요하다. 이에 본 연구는 A보험사의 클레임레코드를 토대로 실제 건설 공사 현장 내에 보상금 지급액 데이터를 수집하였으며, 사고원인 분석 및 회귀분석을 실시하였다. 사고원인 분석을 위해 본 연구에서는 공정률별, 계절별, 총공사금액별로 분류하고, 사고 빈도와 보상금 지급액으로 분석하여 리스크 중점관리요인을 도출하였다. 두 번째, 종속변수로 피해율을, 독립변수로 자연재해 위험도와 지리정보, 시공방법 및 능력, 프로젝트 규모로 분류하여 다중회귀분석을 실시하여, 총공사금액 대비 보상금 지급액에 대한 피해율 예측 모델을 개발하였다. 회귀분석 결과 45.5%의 설명력을 가진 피해율예측모델을 개발 및 검증하였다. 본 연구의 결과는 향후 건설 공사의 정량적인 리스크 분석 모델 개발 및 리스크 인자에 대한 검토를 위한 자료로 활용될 것이다.
본 연구는 기획단계에서 이루어지는 개산견적 예측 모델의 정확도를 향상시키기 위하여 최적의 영향요인 조합을 제시하였다. 이에 기획단계에서 활용이 가능한 정량적인 영향요인을 선정하여 상관분석 통해 공사비에 가장 많은 영향을 주는 연면적을 중심으로 8가지의 영향요인 조합을 설정하였다. 8가지 영향요인 조합을 다중회귀분석을 통하여 VIF계수 및 회귀식을 도출하였다. VIF계수를 통해 연면적, 건축면적과 층 영향요인을 함께 사용할 경우 연면적과 건축면적 두 영향요인 간의 종속적인 관계를 확인하였다. 이에 독립성이 예측 모델 정확도의 관계를 분석하기 위하여 실 사례 프로젝트 10건을 회귀식에 대입하여 정확도를 분석하였다. 분석결과, 독립성이 확보가 안 된 영향요인 조합은 다른 영향요인에 비해 정확도 떨어지는 것을 확인할 수 있다. 따라서 최대한 많은 영향요인을 활용하는 것보다 최적의 영향요인 조합을 선정하는 것이 예측 모델의 정확도를 향상시킬 수 있다고 판단되며, 본 연구에서는 연면적과 건축면적을 활용하였을 경우 정확도가 가장 높은 것을 확인하였다.
소프트웨어 제품의 품질을 보장하기 위해서는 제품을 개발하는 단계에 미리 결함율을 예측하여 원하는 수준의 품질을 확보하는 것이 중요하다. 결함은 사용자의 요구사항이 제품으로 구현되고 기능에 대한 테스트가 수행되는 단계에 가장 객관적이며 정량적으로 관리될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 통합테스트에 대한 계획을 수립하는 단계에 제품에 대한 결함율을 미리 예측하여 제품 결함율이 조직의 관리범위에 들어올 수 있도록 통제하는 결함예측모델을 제안한다. 조직의 제품 결함율 베이스라인을 설정하고 통합테스트 결함율에 영향을 미치는 변수들과의 회귀분석을 통해 통합테스트 결함예측모형을 구축한다. 또한 제품 결함율에 영향을 미치는 변수들과의 회귀분석을 통해 제품 결함예측모형을 구축하고 결함예측모형을 활용해 제품 결함율을 분석 및 통제한다. 본 논문에서 제안한 결함예측모델은 실제 프로젝트에 적용하여 실효성을 검증하였으며 제품이 완성되기 전에 결함율을 예측하여 통제할 수 있게 함으로써 소프트웨어 품질을 향상한다.
이 연구의 목적은 인공신경망 기법을 이용하여 사면의 내진 성능을 비교적 정확하면서도 효율적으로 예측하는 모델을 도출하는데 있다. 사면의 내진 성능은 지진입력 및 사면모델의 무작위성 및 불확실성으로 인하여 정량화하기 쉽지 않다. 이러한 배경 아래 사면에 대한 확률론적 지진 취약도 분석이 몇몇 연구자에 의해 수행되었고, 이를 기반으로 다중 선형회귀분석을 통하여 사면 내진성능에 대한 닫힌식이 제안된 바 있다. 그러나 전통적인 통계학적 선형회귀분석은 다양한 조건의 사면과 이에 따른 내진 성능 사이의 비선형적 관계를 정확하게 표현하지 못하는 한계를 보였다. 이에 따라 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하고자 인공신경망 기법을 사면 내진성능 예측 모델을 생성하는데 적용하였다. 도출된 모델의 유효성은 기존의 다중 선형 및 다중 비선형 회귀분석을 통한 모델과 비교하여 검증하였다. 결과적으로 이전 연구의 전통적인 통계학적 회귀 분석을 통한 모델과 비교 결과, 기본적으로 인공신경망 기법을 통하여 도출된 모델이 사면의 내진성능을 예측하는데 있어 우수한 성능을 보여주었다. 이러한 정확도 높은 모델은 향후 확률에 기반한 사면의 지진취약도 지도를 개발하고, 주요 구조물의 인근 사면으로 인한 리스크를 효과적으로 평가하는데 활용될 수 있을 것이라 기대된다.
GDP는 한 나라의 가계, 기업, 정부 등 모든 경제 주체가 일정 기간 동안 창출한 재화와 서비스의 시장 가치의 합을 나타낸다. GDP를 통하여 국가의 경제 규모를 파악할 수 있으며, 정부의 정책 방향에 영향을 미치는 대표적인 경제 지표이므로 이에 대한 연구가 다양하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는 G20 국가들의 주요 거시경제 지표를 활용하여 dynamic factor model 기반의 GDP 성장률 예측 모델을 제시하였다. 추출된 factor를 다양한 회귀분석 방법론과 결합하여 그 결과들을 비교하였으며, 기존의 전통적인 시계열 예측방법인 ARIMA 모델, common component를 이용한 예측 등도 함께 비교하였다. COVID 이후 지표의 변동성이 큰 점을 고려하여 예측 시기를 COVID 전후로 나누었으며, 그 결과 factor에 대해 ridge regression과 lasso regression을 적용하여 예측한 경우 가장 좋은 성능을 나타내었다.
이 연구는 최근 건설 프로젝트의 불확실성이 증가하고, 국내 건설 산업이 다변화되는 상황에서 시작되었다 프로젝트의 Pre-Design 단계와 Construction 단계에서 얻을 수 있는 변수들을 도출해냄으로써 적절한 노무량을 예측할 수 있는 모델을 제시하는 데에 이 연구의 목적이 있다. 표준품셈과 같은 기존의 방법으로는 퇴직공제금과 같은비용을 정확하게 산출하는 데에 어려움이 있기 때문에 본 연구에서는 수도권 지역에서 2000년부터 현재까지 공사가 완료 된 공동주택 38곳의 실적자료를 이용한 통계적 방법을 사용하여, 실제 공사에 투입되고 있는 노무량과 공사의 전체적인 개요와의 상관관계를 분석하고, 회귀모델을 제시하였다. 회귀모델의 검증에서는 몇몇의 현장을 제외하고는 결과값이 통계적으로 비교적 유의한 것으로 확인되었다. 이 회귀모델은 기존의 방법보다 퇴직공제금의 적절한 산정에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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