• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권5호
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• pp.901-908
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• 2010

다중회귀모형에서 변수선택법 중에서 전진선택과 후진제거의 과정을 기하학적으로 표현하는 그래픽적 방법을 제안한다. 반지름이 1인 반원의 제1사분면에는 전진선택 과정을, 제2사분면에는 후진제거 과정을 표현한다. 각 단계에서 회귀제곱합을 벡터로 표현하고, 추가제곱합 또는 부분결정계수를 벡터 사이의 각도로 나타내며 벡터의 끝을 연결할 때 통계적으로 유의하면 점선으로 표현하여 부분가설검정의 통계적 분석결과를 인지할 수 있도록 작성한다. 이 방법을 이용하면 전진선택과 후진제거 방법에 의한 최종모형을 비교 분석하고 전체적으로 모형의 적합도를 파악할 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제22권2호
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• pp.297-307
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• 2009

최근 금융위기의 요인이 되고 있는 가계부채에 대하여 가계구성원이 느끼는 부담감, 즉, 가계부채에 대한 체감도에 가계구성원의 속성들(주택점유형태, 가구주 학력, 가구주 연령, 월소득, 거주지역)이 미치는 영향을 2004년도 국민은행이 조사한 실제자료를 가지고 분석하였다. 체감도를 부채에 대한 부담감이 낮음과 높음의 이항자료로 구분하여 가계구성원의 속성들을 설명변수로 갖는 로지스틱 회귀분석을 수행하였다. 적합도에 대한 우도비 통계량을 이용한 후진제거법을 사용하여 간단하면서도 자료를 잘 적합시키는 모형을 선택한 결과 2개의 2차 교호작용을 갖는 모형이 선택되었다. 선택된 모형에 대한 계수 추정치를 통하여 각 속성이 부채 체감도에 대하여 미치는 영향을 분석하였다. 또한 가계부채의 유무에 대하여 가계구성원의 속성들이 미치는 영향을 로지스틱 회귀모형을 통하여 유사한 방법으로 분석하였다 자가주택일수록, 월소득이 증가할수록, 가구주 학력이 낮을수록 그리고 가구주 연령이 낮아질수록 부채에 대한 체감도가 낮아짐을 알 수 있었다.

• 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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (A)
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• pp.683-685
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• 2000

이 논문에서는 새로운 중앙 소거 방식과 행렬 이분법의 개념을 시스톨릭한 구조 위에 결합시켜{{{{ { O}^{ } }}}}({{{{ { N}^{ 3} }}}})의 문제를 해결한다. 새로운 중앙 소거 방식은 주어진 시스톨릭한 구조의 병렬성을 최대한 증가시키는 것을 가능하게 해주며, 행렬 이분법은 기존의 가우스 소거 방식 상에서 나타나는 {{{{ { O}^{ } }}}}({{{{ { N}^{ 2} }}}})의 복잡도를 요구하는 후진 대입을 효과적으로 제거 시켜준다. 새로운 소거 방법은 독립적인 선형방정식으로 이루어진 시스템의 차수를 N이라 할 때 2N(N+1)의 저장 공간과 4N+2log2N-4의 시간 복잡도를 갖는다. 제안 한 새로운 소거 방식은 단순한 구조와 연결 방식을 가진 그물 구조의 시스톨릭 병렬 시스템에 적용되기에 충분히 적합한 단순한 알고리즘을 사용하면서도 이전의 방법과 동일한 구조의 저정공간을 요구하고 동시에 훨씬 우수한 시간 성능을 나타내는 것이 가능하다.

• 응용통계연구
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• 제18권2호
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• pp.435-443
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• 2005

로지스틱 회귀모형에서 결정계수는 선형 회귀모형보다 다양하게 정의되며 그 값들도 매우 작아 로지스틱 회귀모형 평가기준으로 사용되는 통계량이 라고 할 수 없다. Liao와 McGee(2003)는 부적절한 설명변수의 추가 또는 표본크기의 변화에 민감하지 않은 두 종류의 수정 결정계수를 제안하였다. 본 연구에서는 실제자료에 적용한 로지스틱 회귀모형에서 수정 결정계수를 포함한 네 종류의 결정계수들을 변수선택의 기준으로 사용하여 기존의 변수선택 방법인 전진선택, 후진제거, 단계적 선택방법, AIC 통계량 등을 사용한 방법들과 비교하여 그 적절함과 효율성을 토론한다.

• 경영과정보연구
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• 제30권2호
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• pp.211-235
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• 2011

본 연구의 목적은 R&D 혁신역량의 구성요소가 기업성과에 미치는 영향을 분석하고자 하는데 있다. 그리고 지역산업에 있어서 전략산업의 비중을 감안하여 전략산업과 비전략산업 간에 비교분석을 하고자 하였다. 주요 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 전략산업과 비전략산업 간의 차이분석 결과를 보면 CEO 기술혁신의지를 제외한 모든 R&D 혁신역량 부문에 있어서 전략산업이 유의적으로 높게 나타났다. 기업성과에 있어서는 비유의적이지만 전략산업의 기업성과가 높게 나타났다. 둘째, 전략산업 간 차이분석을 한 결과를 보면 기업성과에 있어서 유의적인 차이를 보였다. 총자산순이익률의 경우 메카트로닉스와 전자정보기기산업이 가장높게 나타났고, 매출액성장률에서는 전자정보기기산업이 가장 높았다. R&D투입에 있어서 연구개발투자인력은 전자정보기기산업이 그리고 석 박사연구인력은 생물산업이 가장 높았고 모두 1% 유의수준에서 전략산업 간에 유의적인 차이를 보였다. R&D과정에 있어서는 기술혁신전략을 제외한 나머지 부분에서 전략산업 간 유의적인 차이가 있는 것으로 나타났고, 대부분에서 전기정보기기산업이 가장 높게 나타났다. R&D산출인 지적재산권 보유 정도에 있어서도 전자정보기기산업이 6.75건으로 가장 높았다. 셋째, 모든 산업에 있어서 R&D 혁신역량이 기업성과에 동일하게 영향을 미치지는 않고 있다는 점이다. 그리고 일반적으로 R&D투입이 기업성과에 양(+)의 영향을 미친다는 것과는 달리 석 박사연구인력과 같이 연구개발인력의 질이 더 유의적으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 부분적이지만 R&D성과 보다는 R&D과정이 더 기업성과에 영향을 미칠 수 있는 R&D 혁신역량이라는 점을 함께 발견할 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.653-659
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• 2018

공사비의 정확한 예측은 프로젝트 성공의 핵심 요소이다. 그러나 도면, 시방서, 공사비 산출내역서 등이 아직 불완전한 기획단계의 경우 신속하고 정확하게 공사비를 산출하기가 용이하지 않다. 또한 프로젝트의 기획단계에서 정확한 공사비 예측은 프로젝트의 타당성 조사 및 성공적인 완료에 중요하다. 따라서 프로젝트 정보가 제한적 일 때 사업 초기에 공사비를 정확하게 예측하기 위해 다양한 기법(회귀분석, 인공신경망, 사례기반추론, 유전자알고리즘, 몬테카를로시뮬레이션, 빌딩정보모델링)이 적용되고 있다. 공사비 예측에 영향을 미치는 많은 요소가 있다. 본 논문에서는 7개(대지면적, 연면적, 지하층수, 지상층수, 주동수, 전체세대수, 공사기간)의 건축개요를 독립변수로 사용하는 다중회귀모델(후진제거법)로 공사비 예측치를 제시한다. 다중회귀모델을 이용한 지역주택조합사업 공사비의 예측 결과 오차율은 4.87%로 나타났다. 이는 지역주택조합사업의 기획단계에서 공사비 예측에 관한 연구가 없어 비교가 불가능하나, 기존에 사용하던 단위면적에 대한 단가산정방식에 비하여 높은 예측 정확도를 가짐으로써, 향후 지역주택조합사업의 기획단계에서 공사비 산출업무에 적용 가능성이 높고, 지역주택조합사업의 사업예산 수립에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국측량학회지
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• 제36권6호
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• pp.507-514
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• 2018

TPI (Topographic Position Index)와 경사도를 조합하여 새로운 산사태 인자인 TSI (TPI-Slope Index)를 제안하고 산사태 예측모형에 적용하였다. 이를 위해, 먼저 다양한 분석 반경의 TPI를 서로 비교하여 TPI350이 연구 대상 지역에 가장 적합함을 알아내었고, 이를 경사도와 조합하여 TSI를 제작하였다. 본 논문에서 제안한 TSI의 적용성을 평가하기 위해 로지스틱 회귀분석을 이용한 결과, 산사태 예측 모형에 활용할 수 있다는 결론을 얻었다. 그 후, 기타 지형 정보들과 토양 및 임상 정보를 추가하여 산사태 위험도를 평가하는 로지스틱 회귀 모형을 제작하였다. 이를 위해 DEM (Digital Elevation Model), 토양도, 임상도로부터 추출할 수 있는 산사태 관련 인자들을 수집하고 이들을 검토하여 다른 인자와 상관도가 높거나 산사태와의 연관성이 낮은 인자들은 우선 제외하였다. 그 결과, TSI, 고도, 사면 길이, 경사향, 유효 토심, 영급, 나무 밀도, 임상 등 8개의 인자가 선정되어 회귀분석에 독립변수로 입력되었다. 변수의 입력 방법(전진 선택법, 후진 제거법, 직접 선택법)에 따라 3가지 모형을 생성하였고, 이들에 대한 평가를 수행하였다. 세 모형에서 선택된 변수는 조금씩 다르지만, 공통적으로 유효 토심, 나무 밀도, TSI 인자의 중요도가 높은 것으로 나타났다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권2호
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• pp.59-76
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• 2023

코로나 시대 이후 아파트 가격 상승은 비상식적이었다. 이러한 불확실한 부동산 시장에서 가격 예측 연구는 매우 중요하다. 본 논문에서는 다양한 부동산 사이트에서 자료 수집 및 크롤링을 통해 2015년부터 2020년까지 87만개의 방대한 데이터셋을 구축하고 다양한 아파트 정보와 경제지표 등 가능한 많은 변수를 모은 뒤 미래 아파트 매매실거래가격을 예측하는 모델을 만든다. 해당 연구는 먼저 다중 공선성 문제를 변수 제거 및 결합으로 해결하였다. 이후 의미있는 독립변수들을 뽑아내는 전진선택법(Forward Selection), 후진소거법(Backward Elimination), 단계적선택법(Stepwise Selection), L1 Regularization, 주성분분석(PCA) 총 5개의 변수 선택 알고리즘을 사용했다. 또한 심층신경망(DNN), XGBoost, CatBoost, Linear Regression 총 4개의 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘을 이용해 하이퍼파라미터 최적화 후 모델을 학습시키고 모형간 예측력을 비교하였다. 추가 실험에서는 DNN의 node와 layer 수를 바꿔가면서 실험을 진행하여 가장 적절한 node와 layer 수를 찾고자 하였다. 결론적으로 가장 성능이 우수한 모델로 2021년의 아파트 매매실거래가격을 예측한 후 실제 2021년 데이터와 비교한 결과 훌륭한 성과를 보였다. 이를 통해 머신러닝과 딥러닝은 다양한 경제 상황 속에서 투자자들이 주택을 구매할 때 올바른 판단을 할 수 있도록 도움을 줄 수 있을 것이라 확신한다.

• 농촌의학ㆍ지역보건
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• 제38권2호
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• pp.85-96
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• 2013

간호대학생의 아동학대에 대한 인식과 관심 및 경험실태를 파악하고, 이와 관련된 요인을 검토하고자 2개 간호학과 임상실습을 경험한 3-4학년 학생을 대상으로 아동학대인식 측정도구를 번안한 44항목으로 구성된 설문지를 전문조사자에 의해 실시한 결과 370명을 최종 분석대상으로 하였다. 분석은 관련요인 특성 별 아동학대 인식 비교는 독립표본 t-검정 방법을, 관련 요인 파악은 후진제거방식 회귀분석을 이용하였다. 간호대학생들은 아동학대에 대한 관심은 있었지만 법에 대해서 잘 모르고 있었으며, 교육이나 연수를 받은 경험도 상당히 낮은 것으로 조사되었다. 그러다 보니 아동학대에 대한 신고경험도 거의 전무하였다. 교육이나 훈련경험, 법에 대한 인지도는 고학년이 더 높은 것으로 나타났는데, 이는 아동간호학에서 일부 다루어지기 때문인 것으로 보인다. 전체적으로 아동학대 인식은 3.01점으로 도구에 포함된 행동을 '가끔'이라도 하면 학대로 인식하는 수준이었다. 하부 영역에서는 성적 학대에 대한 인식이 가장 높았으며, 신체학대, 심리적 학대가 그 다음 이었고, 방임에 대한 인식은 아주 낮은 수준이었다. 또한 평소 아동학대에 관심이 있거나, 학대가 의심될 때 관심이 있는 학생의 인식 점수가 유의하게 높았다. 간호대학생은 미래 신고의무자가 될 의료인으로서 아동학대에 대한 관심과 인식수준을 높이기 위한 방안으로 교육을 강화하여 아동학대에 대한 전문성을 높여야 할 것이다.