• 전자통신동향분석
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• 제17권3호통권75호
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• pp.80-86
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• 2002

본 연구는 현재 통신서비스 산업에서 가장 많이 사용하고 있는 5개 예측모형(단순 성장 모형, 단순 Logistic 모형, Gompertz 모형, 확장 Bass 모형, 시간 변동 Bass 모형)을 이용한 초고속 인터넷 가입자에 대한 예측력을 비교 평가하는 데 있다. 예측모형의 추정 방법으로 비선형 회귀방정식(nonlinear regression)을 사용하여 추정의 효율성을 높였다. 예측력 비교분석 기준은 (i) 포화점에 대한 타당성 (ii) 모수에 대한 통계적 유의성 (iii) 실제치 대비 예측치에 대한 AAD 기준을 통하여 예측모형의 예측력을 비교 평가하였다. 본 연구에서 실시한 방법론에 따라 다섯 가지 통신서비스 예측모형의 예측력을 분석한 결과 가장 작은 AAD를 나타낸 예측모형은 Log-Logistic 모형으로 나타났으며, 가장 큰 AAD를 나타낸 예측모형은 단순 Logistic 모형으로 나타났다. 또한 AAD 기준에서 보면 일반적으로 많이 사용하고 있는 Gompertz 예측모형과 Bass 모형 중에서는 Gompertz 예측모형이 더 우월한 것으로 나타났다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권10호
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• pp.2923-2934
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• 2009

본 논문에서는 차세대 디스플레이 기술에 대해서 기술의 추세를 예측하였다. 차세대 디스플레이 기술은 최근에 급부상 하는 기술로 연구개발을 수행하는데 있어 추후 연구 방향을 설정하고 기술전략을 세우는데 불확실성을 줄여주기 위해 기술의 미래 발전 방향이나 추세에 대해서 예측을 해 보는 것이 중요하다. 이렇게 함으로써 연구개발 목표를 좀 더 명확히 설정할 수 있고 불필요한 투자를 방지할 수 있다. 본 논문에서는 차세대 디스플레이 기술에 대해서 특허 데이터를 사용하여 정량적인 예측을 수행하였다. 예측 방법으로는 Gompertz, Logistic, Bass모형을 사용하였다. 이 세 모형들은 과거 시장에서의 제품의 확산과정을 설명하는데 사용되었던 모형이다. Gompertz, Logistic모형은 시장의 수요예측 뿐만 아니라 기술의 수요예측에도 주로 쓰였기 때문에 본 논문에서도 이 두 모형을 적용하였다. 하지만 Gompertz, Logistic 모형은 시장에서의 내부 효과에 의한 확산만을 반영한 모형이고 성장의 상한 값을 추정하는 데 있어 추정이 쉽지 않다는 단점이 있다. 기술의 수요도 시장에서의 제품의 확산처럼 기술혁신에 의한 외부 효과와 산업으로 전파될 때의 내부효과가 함께 수요의 확산에 영향을 끼칠 것이라고 판단하여 본 논문에서는 시장에서의 제품 확산의 외부효과와 내부효과를 동시에 고려한 Bass모형도 함께 적용하여 예측을 수행하였다. 또한 Gompertz, Logistic 모형의 상한 값을 Bass모형을 통해 객관적으로 추정하여 예측을 수행함으로써 두 모형의 단점을 보완하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.157-165
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• 2016

하이테크 제품 중에서 이동통신 단말기는 빠른 속도로 혁신이 이루어지고 있으며 이에 따라 제품수명주기도 짧아지고 있다. 이렇게 짧아진 제품수명주기를 정확히 예측하기 위해서는 정확한 수요예측방법론의 선택이 중요하며 이는 전략적 경영계획 수립에 가장 기본적인 요소라고 할 수 있다. 본 연구의 목적은 이동통신 단말기의 전체 확산 수명에 적용될 수 있는 최적의 모형을 제시하는 것이다. 우리는 2013년 3월부터 2014년 8월까지 국내 특정 이동통신 서비스 사업자의 이동통신 단말기 판매 데이터를 활용하여 이동통신 단말기의 판매추이 및 수요예측을 위한 최적의 모형을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 네 가지 모형의 성능을 비교분석하였는데 두 가지 S자형 확산모형인 Gompertz와 logistic 모형, 두 가지 비선형 회귀모형인 Michaelis-Menten과 logarithmic 모형을 비교한다. 모형 적합도에 따르면 logistic 모형이 모형일치성에 있어서 다른 세 개의 모형보다 성능이 우수한 것으로 발견되었으며 수요예측모델로는 확산이 정체하기 전까지는 logistic 모형이 우수하며 포화단계에 근접할수록 Gompertz 모형이 적합한 것으로 나타났다. 이러한 분석결과는 이동통신 단말기 시장 규모를 추정하거나 이동통신 단말기의 재고 및 주문관리를 하는데 있어서 유용한 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국조경학회지
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• 제39권6호
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• pp.110-117
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• 2011

본 연구는 2010년 4월 3일부터 3가지 토양 조성에 따른 섬기린초의 월동 후 생육상태를 측정하였고, 초고-생장시간 생장모형을 개발하고자 하였다. 이를 위해 함수식(Logistic식과 Gompertz식)을 사용하였고, SPSS를 이용하여 비선형 회귀분석을 진행하였다. 섬기린초의 초고-생장시간 생장모형을 통하여 섬기린초 월동 후의 생장과정과 관리방법을 명확하게 파악할 수 있다. 섬기린초의 생육상태 측정치에 의하면, 펄라이트($P_1$)보다는 혼합한 토양($P_2P_1V_1$, $P_1P_2V_1$)의 생육상태가 더 양호하고, 평균초고는 최대 약 2배 정도의 차이가 나타났다. 그리고 섬기린초의 Logistic생장모형과 Gompertz생장모형의 평균결정계수($R^2$)는 0.995, 0.978 순으로 나타났으며, Logistic생장모형의 적합성은 Gompertz생장모형보다 높은 것으로 확인되었다. 또한 섬기린초의 생장모형을 통하여 월동 후의 생장 기간은 3기간으로 나눌 수 있으며, 생장형태는 "비교적 빠른 생장기간---아주 빠른 생장기간---느린 생장기간"으로 구분할 수 있다. 옥상녹화용 섬기린초를 관리할 때 빠른 생장기간에서만 관리하면 섬기린초의 생육상태는 많이 좋아질 것으로 판단된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제8권2호
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• pp.153-161
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• 1997

본 연구에서는 우리나라 6대 생명보험회사의 모든 남자의 개인보험 계약자를 대상으로 조사한 1988년부터 1992년까지 25,000,000건의 자료를 가중이동평균모형을 이용한 보간법과 곰페 르츠모형을 이용한 보외법을 적용하여 경험생명표를 작성하였다. 적합성 및 평활성 기준에서 가중이동평균모형의 차분수와 항수, 곰페르츠모형의 모수 및 두 모형이 접촉하는 접점의 연령을 산출하였다. 특히 연립방정식을 이용하여 곰페르츠 모형의 모수를 폐쇄형으로 추정하는 방법을 제안하였다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제45권4호
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• pp.509-516
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• 2003

한우 암소로부터 시간적인 간격을 두고 조사된 체중측정 기록에 대해 기존에 제안된 몇 가지 비선형의 성장곡선 모형을 적용하여 한우 암소의 성장모형을 추정하고, 추정된 성장모형의 모수를 이용하여 한우암소에 대한 성장특성을 규명하기 위해 실시하였다. 각 성장곡선 함수로 추정한 한우 암소 집단의 성장 곡선은 다음과 같다. Gompertz 모형 : $W_t=370.2e^{-2.208e^{-0.00327t}$ von Bertalanffy 모형 : $W_t=388.6(1-0.549e^{-0.00261t})^3$ Logistic 모형 : $W_t=341.2(1+5.652e^{-0.00524t})^{-1}$ 각 모형으로 전체자료를 이용하여 추정한 일반적인 성장곡선의 모수 A(성숙체중), b(성장비) 및 k(성숙률)와 추정된 모수들을 이용하여 변곡점 도달일령, 변곡점에서의 체중 및 변곡점에서의 일당증체량과 각 모형별 오차 제곱합 등을 계산하였는데, 세 모형 중 von Bertalanffy 모형이 성숙체중이 제일 크고(388.6kg), 변곡점 도달일령이 제일 빠르며(191일), 변곡점 도달시 체중이 제일 작고(약 115kg), 오차 제곱합도 제일 작았다(1,1170.9) 그리고 Logistic 모형이 성숙체중이 제일 작고(341.2kg), 변곡점 도달일령이 제일 늦으며(약 330일), 변곡점 도달시 체중이 제일 크고(약 170kg), 오차 제곱합도 제일 컸다(1,287.7). Logistic 모형이 세 모형 중에서 오차 제곱합이 제일 크고 생시와 36개월령에서 실측체중과 적합 체중간의 차이가 제일 큰 반면 von Bertalanffy 모형이 세 모형 중에서 오차 제곱합이 제일 작고 생시와 36개월령에서 실측체중과 적합 체중간의 차이가 제일 작은 결과를 볼 때, 본 연구 자료인 한우 암소의 성장은 von Bertalanffy 모형, Gompertz 모형 그리고 Logistic 모형 순으로 적합도가 좋은 것으로 판단된다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제48권1호
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• pp.29-38
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• 2006

본 연구는 축산연구소 한우시험장에서 출생한 한우 암소로부터 시간적인 간격을 두고 조사된 체중측정 기록에 대해 비선형의 성장곡선 모형을 적용하여 추정된 성장곡선 모수의 유전적인 경향을 평가하기 위해 실시하였다. 본 연구에서 성장곡선 모수들의 유전력 추정은 단형질 모형과 다형질 모형으로 분석하였으며 단형질 모형의 경우 선형모형은 출생년도－계절과 어미소의 나이의 효과가 포함된 동기우 집단을 고정효과로 상가적 개체유전효과를 임의효과로 하는 Model I과 Model I에 최종 체중측정시의 일령을 일차식 공변이로 추가시킨 Model II 등 두 가지 분석모형을, 그리고 다형질 모형의 경우 출생년도－계절과 어미소 나이의 효과를 고정효과로 하는 Model I과 Model I에 최종 측정시 일령을 공변이로 추가시킨 Model II 등 두 가지 분석모형을 이용하였는데, 단형질 모형의 Model I을 이용하여 추정된 성장곡선 모수 중 성숙체중의 유전력은 모형별로 0.09～0.22의 범위였으며, 성장비는 0.07～0.13의 범위였고, 성숙률은 0.05～0.07의 범위였다. 그리고 Model II를 이용하였을 때는 모형별로 성숙체중이 0.12～0.28, 성장비가 0.07～0.13의 범위였으며 성숙률은 0.12로 Gompertz 모형이나, Von Bertalanffy 모형 그리고 Logistic 모형이 모두 같았다. 한편 다형질 모형의 Model I을 이용하여 추정된 성장곡선모수 중 성숙체중의 유전력은 모형별로 0.09~0.17의 범위였으며, 성장비는 0.07~ 0.13의 범위였고, 성숙률은 0.06으로 세모형이 같았다. 그리고 Model II를 이용하였을 때는 성숙체중은 0.10～0.23, 성장비는 0.00～0.01, 성숙률은 0.06～0.11의 범위였다. 본 연구에서 추정된 성장곡선 모수들의 유전력은 외국의 육우에서 보고되는 유전력보다 낮았으며 한우수소에서 보고된 것과 유사한 결과였다. 그리고 Model II는 성숙체중과 성숙률의 유전력이 Model I보다 크게 추정되어 최종 측정시 일령을 공변이로 첨가할 경우 성숙체중과 성숙률의 상가적유전분산의 크기를 증가시키는 결과를 얻었다. 각 월령별 실측체중과 각 성장곡선 모형에 적합시켜 추정한 월령별 체중들에 대해서는 단형질모형을 이용하여 유전력을 추정하였는데 분석에 이용된 선형모형은 출생년도－계절과 어미소의 나이의 효과가 포함된 동기우 집단을 고정효과로 상가적 개체유전효과를 임의효과로 하는 Model I이었다. 실측체중의 경우 24개월령 체중만 0.52로 한우에 대한 타 연구자들의 결과에 비해 높았고 그 외의 월령별 체중은 타 연구자들의 결과 범위에 포함되는 성적이었다. 각 성장곡선모형으로 적합시켜 구한 생시체중의 유전력은 Gom- pertz 모형이 0.08, Von Bertalanffy 모형이 0.08 그리고 Logistic 모형이 0.06으로서 실측된 생시체중의 유전력 0.27에 비해 높게 나타났다. 그리고 실측체중의 경우 24개월령 체중의 유전력이 0.52, 36개월령 체중의 유전력이 0.32로서 36개월령의 유전력이 24개월령의 유전력에 비해 낮아지는데 적합체중의 경우에는 36개월령 체중의 유전력과 24개월령 체중의 유전력의 차이가 없거나(Gompertz 모형), 오히려 36개월령 체중이 24개월령 체중에 비해 유전력 추정치가 높아지고 있다(Von Bertalanffy 모형, Logistic 모형). 이렇게 적합체중에서 생시의 유전력이 낮아지거나 실측체중의 경우처럼 24개월령 체중보다 36개월령 체중의 유전력이 낮아지지 않는 것은 본 연구에 이용된 각 성장모형들이 생시체중을 실측체중보다 높게 추정하고 36개월령 체중을 낮게 추정하기 때문인 것으로 판단된다. 본 연구 결과로 볼 때 성장곡선 모형으로 추정된 월령별 체중들간에 유전력의 차이가 나타나 한우 암소의 성장예측을 위한 성장곡선의 사용은 중요하게 다루어져야 할 것으로 사료되며, 성장곡선 모수들에 대한 유전능력을 예측하여 한우 암소집단에 대한 선발과 도태의 기준으로 활용한다면 암소의 육용형 개량에 도움이 될 것으로 사료된다.

• 전기전자학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.143-151
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• 2005

본 연구에서는 유한고장 비동질적인 포아송 과정 모형에서 결함당 고장 발생률이 상수이거나, 단조 증가 또는 단조 감소하는 패턴을 가질수 있다. 감마족 분포를 적용하여 고장발생률에 대한 특징을 알아보았고 감마족 분포는 형상 모수의 선택에 따라 다양한 모형으로 유도 될 수 있다. 따라서 본 연구는 형상모형에 근거한 감마 또는 와이블 그리고 곰페르츠 모형을 제시하여 신뢰도 분석 결과를 나열하였고 모형 선택 및 자료 분석을 위하여 산술과 라플라스 검정과 편차 자승합 등을 이용하였다.

• 한국가금학회지
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• 제48권4호
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• pp.193-206
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• 2021

이 연구는 국립축산과학원 가금연구소에서 보유하고 있는 토종닭 순계 12계통의 육성기 성장능력을 파악하기 위해 생시(0주령)부터 16주령까지 2주 간격으로 체중, 증체량을 측정하고, 성장곡선을 추정하여 제시하였다. 각 주령별 체중에 대한 성별 효과와 계통 효과는 전 기간에서 각각 유의적인 차이를 보였으며 전 기간 체중은 수컷이 암컷보다 유의적으로 무겁게 나타났다. 계통별 체중 차이는 코니쉬 품종과 그 외 품종으로 구분되어 나타났고, 코니쉬 품종이 생시 체중을 제외하고 다른 품종에 비해 약 2배 정도 체중이 무거운 경향을 보였다. 증체량의 경우 생시부터 6주령까지 증체량이 빠르게 증가하는 경향과 이후 피크에 도달하고 12주령부터 14주령까지 기간에 증체량이 감소하는 경향은 모든 성별과 계통에서 공통적으로 나타났다. 그러나 성별과 계통에 따라 증체량의 피크 도달 시점과 횟수의 차이를 보였다. 주령별 체중 간 상관분석 결과, 토종닭 시장 출하 주령인 10주령과 8주령 체중에서 가장 높은 표현형 상관계수를 나타났다. 증체량과 증체량 간의 상관분석 결과는 0-2주령 증체량과 2~4주령 증체량 간 표현형 상관계수를 제외하고 -0.16에서 0.29로 낮은 표현형 상관을 보였다. 성장곡선 모형의 결정계수와 수정된 결정계수는 99.1~99.9로 계통과 성별에 상관없이 모두 높은 적합도를 나타냈다. 그러나 각 모형별 적합도는 성별과 계통에 따라 차이가 나타났다. 암컷의 성장 곡선은 D계통을 제외한 모든 계통에서 Von Betalanffy 모형이 가장 높은 적합도를 보였다. 반면에 수컷의 성장 곡선은 C계통을 제외한 모든 계통에서 Gompertz 모형이 가장 높은 적합도를 보였다. Logistic 모형은 모든 성별과 계통에서 모든 모형 중 가장 낮은 모형 적합도를 보였다. 성숙체중(α)의 경우 모든 성별과 계통에서 Von Bertalanffy, Gompertz, Logistic 모형 순으로 높게 나타났으며, 성장비(β)와 성숙률(γ)은 Logistic, Gompertz, Von Bertalanffy 모형 순으로 높게 나타났다. 성장곡선 모수인 α, β, γ는 암컷보다 수컷에서 높게 나타나는 경향을 보였다. 이 연구에서 수행한 가금연구소 보유 토종닭 순계 12계통의 육성기 성장 특성은 향후 토종닭 종계, 실용계를 생산하기 위한 교배조합 시험 설계와 순계의 개량방향, 그리고 사료 제한급이를 위한 기초자료로 활용될 것이다.

• 한국산림과학회지
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• 제98권3호
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• pp.351-356
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• 2009

본 연구는 전통적인 empirical 생장모델에 환경 인자를 독립변수로 사용하여 이를 환경 인자에 대한 생장 모델의 변화를 분석하여 정도가 높은 생장 모형 구축 가능성 여부를 판단하였다. 이를 위하여 기본적으로 추정된 편백의 수고 및 직경 생장모델에 각 지역의 환경 인자인 평균 기온, 평균 강수량, 고도, 토양의 유기질 함유량을 독립 변수로 추가 하였다. 수고 생장 모델은 Gompertz 다형방정식에 점근 변수인 ${\alpha}$에 온도 고도 인자의 2독립 변수로 도입하여 모델의 정도를 향상 시킬 수 있었다. 직경 생장 모델 또한 Gompertz 다형방정식에 연평균 강수량과 해발고를 도입한 모델이 정도가 높은 것으로 나타났다. 환경 인자를 도입하기 전과 후의 모델의 정도 향상을 비교 했을 때 아주 뚜렷하게 모델의 향상은 나타나지 않았으나 일정 비율의 정도를 향상 시킬 수 있었다. 이는 생장 모델을 구축하기 위한 데이터 조사의 어려움 및 투자할 수 있는 예산을 감안하여 모델의 정도를 향상시키기 위하여 비교적 쉽게 구할 수 있는 환경 인자들의 이용 가능성이 많은 것으로 판단된다.