• 한국지구과학회지
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• 제38권4호
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• pp.283-292
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• 2017

본 연구에서는 서울지역의 지상 미세먼지($PM_{2.5}$) 농도를 산출하기 위하여 경험적인 모델들을 개발하였다. 연구에 이용한 자료는 2012년 1월 1일부터 2013년 12월 31일까지이며 Terra와 Aqua위성의 MODIS센서에서 산출되는 에어로졸 광학두께, 옹스트롬 지수, 기상변수들과 행성경계층두께와 관련된 6개의 다중 선형 회귀모델들의 차이를 분석하였다. 그 결과 에어로졸 광학두께와 옹스트롬 지수, 상대습도, 풍속, 풍향, 행성경계층두께, 기온 자료를 입력 자료로 사용한 $M_6$모델이 가장 좋은 결과를 보였다. 통계적인 분석에 따르면 $M_6$ 모델을 사용하여 계산된 $PM_{2.5}$와 관측된 $PM_{2.5}$농도 사이의 결과는 상관계수(R=0.62)와 평균제곱근오차($RMSE=10.70{\mu}gm^{-3}$)이다. 또한 산출된 계절별 지표면 $PM_{2.5}$농도는 여름철(R=0.38)과 겨울철(R=0.56)보다 봄(R=0.66)과 가을철(R=0.75)에 상대적으로 더 좋은 상관 관계를 보였다. 이러한 결과는 에어로졸 광학두께의 계절별 관측 특성으로 인한 것으로써 다른 계절에 비하여 여름과 겨울철 에어로졸 광학두께 관측이 구름과 눈/얼음 표면에 의한 관측 제한과 오차를 가져온 것으로 분석되었다. 따라서 본 연구에서 사용한 경험적 다중선형회귀 모델은 위성에서 산출된 에어로졸 광학두께 자료가 지배적인 변수로 작용하며 $PM_{2.5}$산출 결과들을 향상시키기 위해서는 추가적인 기상 변수를 이용해야 할 것이다. 또한 경험적 다중선형회귀 모델을 이용하여 $PM_{2.5}$를 산출한 결과는 인공위성 자료로부터 대기환경 감시를 가능하게 하는 방법이 될 수 있어 유용할 것이다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제16권2호
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• pp.95-118
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• 2011

본 연구는 다음과 같은 연구목적을 가진다. 첫째, 프랜차이즈 시스템에서 사회연결망 밀도와 중앙성이 가맹점의 가맹본부와의 정보공유와 다른 가맹점들과의 정보공유에 미치는 영향에 대한 관계를 실증적으로 밝히고자 한다. 둘째, 앞서 제시한 관계들에 있어 가맹점과 가맹본부 간의 유대강도의 조절역할을 하는지에 대하여 탐색적으로 확인하고자 한다. 셋째, 실증분석의 결과를 토대로 학문적 실무적 시사점을 제시하고자 한다. 본 연구는 실증분석을 하기 위하여 부산지역에 소재한 프랜차이즈 가맹점들을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 설문응답의 신뢰성을 높이기 위해서 가맹점의 점주와 점장을 중심으로 설문조사 하였다. 회수된 설문지는 총 200부이며, 이 중 무성의하게 응답한 11부를 제외한 189부를 실증분석에 사용하였다. 평균변환법과 위계적 다중회귀분석법을 사용하여 가설들을 검증한 결과는 다음과 같다. 첫째, 정보공유 대상이 가맹본부인 경우 사회연결망 중앙성, 유대강도, 밀도 및 중앙성과 유대강도의 상호작용이 정보공유에 유의하게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 정보공유 대상이 다른 가맹점인 경우 사회연결망 중앙성이 정보공유에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 본 연구의 실증분석 결과를 토대로 학문적 실무적 시사점과 본 연구의 한계점 및 향후 과제를 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.147-168
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• 2017

오래 전부터 학계에서는 정확한 주식 시장의 예측에 대한 많은 연구가 진행되어 왔고 현재에도 다양한 기법을 응용한 예측모형들이 연구되고 있다. 특히 최근에는 딥러닝(Deep-Learning)을 포함한 다양한 기계학습기법(Machine Learning Methods)을 이용해 주가지수를 예측하려는 많은 시도들이 진행되고 있다. 전통적인 주식투자거래의 분석기법으로는 기본적 분석과 기술적 분석방법이 사용되지만 보다 단기적인 거래예측이나 통계학적, 수리적 기법을 응용하기에는 기술적 분석 방법이 보다 유용한 측면이 있다. 이러한 기술적 지표들을 이용하여 진행된 대부분의 연구는 미래시장의 (보통은 다음 거래일) 주가 등락을 이진분류-상승 또는 하락-하여 주가를 예측하는 모형을 연구한 것이다. 하지만 이러한 이진분류로는 추세를 예측하여 매매시그널을 파악하거나, 포트폴리오 리밸런싱(Portfolio Rebalancing)의 신호로 삼기에는 적합치 않은 측면이 많은 것 또한 사실이다. 이에 본 연구에서는 기존의 주가지수 예측방법인 이진 분류 (binary classification) 방법에서 주가지수 추세를 (상승추세, 박스권, 하락추세) 다분류 (multiple classification) 체계로 확장하여 주가지수 추세를 예측하고자 한다. 이러한 다 분류 문제 해결을 위해 기존에 사용하던 통계적 방법인 다항로지스틱 회귀분석(Multinomial Logistic Regression Analysis, MLOGIT)이나 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA) 또는 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN)과 같은 기법보다는 예측성과의 우수성이 입증된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM, MSVM)을 사용하고, 이 모델의 성능을 향상시키기 위한 래퍼(wrapper)로서 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 최적화 모델을 제안한다. 특히 GA-MSVM으로 명명된 본 연구의 제안 모형에서는 MSVM의 커널함수 매개변수, 그리고 최적의 입력변수 선택(feature selection) 뿐만이 아니라 학습사례 선택(instance selection)까지 최적화하여 모델의 성능을 극대화 하도록 설계하였다. 제안 모형의 성능을 검증하기 위해 국내주식시장의 실제 데이터를 적용해본 결과 ANN이나 CBR, MLOGIT, MDA와 같은 기존 데이터마이닝 기법들이나 인공지능 알고리즘은 물론 현재까지 가장 우수한 예측 성과를 나타내는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안 모형이 보다 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 특히 주가지수 추세 예측에 있어서 학습사례의 선택이 매우 중요한 역할을 하는 것으로 확인 되었으며, 모델의 성능의 개선효과에 다른 요인보다 중요한 요소임을 확인할 수 있었다.

• 유통과학연구
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• 제12권4호
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• pp.31-39
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• 2014

Purpose - This study investigates the following two issues. First, we attempt to find the important determinants of housing investment and to identify their significance rank using survey panel data. Recently, the expansion of global uncertainty in the real estate market has directly and indirectly influenced the Korean housing market; households demonstrate a sensitive reaction to changes in that market. Therefore, this study aims to draw conclusions from understanding how the impact of financial strength of the household is related to house investment. Second, we attempt to verify the effectiveness of diverse indices of financial strength such as DTI, LTV, and PIR as measures to monitor the housing market. In the continuous housing market recession after the global crisis, the government places top priority on residence stability. However, the government still imposes forceful restraints on indices of financial strength. We believe this study verifies the utility of these regulations when used in the housing market. Research design, data, and methodology - The data source for this study is the "National Survey of Tax and Benefit" from 2007 (1st) to 2011 (5th) by the Korea Institute of Public Finance. Based on this survey data, we use panel data of 3,838 households that have been surveyed continuously for 5 years. We sort the base variables according to relevance of house investment criteria using the decision tree model (DTM), which is the standard decision-making model for data-mining techniques. The DTM method is known as a powerful methodology to identify contributory variables for predictive power. In addition, we analyze how important explanatory variables and the financial strength index of households affect housing investment with the binary logistic multi-regressive model. Based on the analyses, we conclude that the financial strength index has a significant role in house investment demand. Results - The results of this research are as follows: 1) The determinants of housing investment are age, consumption expenditures, income, total assets, rent deposit, housing price, habits satisfaction, housing scale, number of household members, and debt related to housing. 2) The impact power of these determinants has changed more or less annually due to economic situations and housing market conditions. The level of consumption expenditure and income are the main determinants before 2009; however, the determinants of housing investment changed to indices of the financial strength of households, i.e., DTI, LTV, and PIR, after 2009. 3) Most of all, since 2009, housing loans has been a more important variable than the level of consumption in making housing market decisions. Conclusions - The results of this research show that sound financing of households has a stronger effect on housing investment than reduced consumption expenditures. At the same time, the key indices that must be monitored by the government under economic emergency conditions differ from those requiring monitoring under normal market conditions; therefore, political indices to encourage and promote the housing market must be divided based on market conditions.

• 콘크리트학회논문집
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• 제27권4호
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• pp.331-341
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• 2015

본 연구는 섬유보강 콘크리트의 실무 적용을 위한 성능 평가에 대해 재료 시험으로 낭비되던 시간과 노력을 최소화하고 적용에 있어서의 이론적인 배경을 확보하기 위해, 기존의 가이드라인 및 시험 기준에 따른 실험 결과의 수집과 통계적 분석을 통한, 콘크리트의 압축강도에 기반한 주요 특성들을 특정하기 위해 수행되었다. 섬유보강콘크리트는 다양한 변수에 영향을 받게 되므로 이론적인 접근이 어려운 측면이 있어 본 연구에서는 현재 실무에서 다방면으로 사용되고 있는 100MPa 이하의 압축강도를 가지는 콘크리트를 중심으로 0.25%에서 2% 사이의 강섬유 혼입량에 대한 압축강도와 인장강도 시험을 수행하였다. 인장강도 시험은 표준기관에서 정하고 있는 시험방법인 쪼갬인장강도와 휨인장강도에 대해 수행하였다. 섬유보강콘크리트의 재료시험 결과 쪼갬인장강도와 휨인장강도 모두 압축강도의 증가에 따라 증가하는 추세를 보였으며 강도의 증진률은 압축강도 증가와 함께 감소하는 추세를 보였다. 또한섬유의 혼입량 증가는 인장강도의 증가를 유발하는 것을 확인할 수 있었으며, 압축강도 증가에 따른 인장강도 증진률 감소를 막아 콘크리트 압축강도 증가에 선형적으로 인장강도가 증가하도록 해주는 것을 확인할 수 있었다. 기존 연구들로부터 구축한 데이터베이스를 통한 섬유보강콘크리트의 기계적 성질에 대한 검토를 수행하였다. 다양한 변수에 따른 인장강도의 추정을 위해 인공신경망을 적용하였다. 인공신경망은 multi layer perceptron으로 구성하였으며 전달함수로는 sigmoid 함수를 사용하였고 역전파 알고리즘을 통해 학습을 수행하였다. 인공신경망을 사용한 콘크리트 인장강도의 추정 결과 시험 결과와 추정결과가 유사하게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 인공신경망에서 결합력이 큰 변수들은 물-시멘트비와 섬유의 혼입량으로 나타났으며 섬유보강콘크리트의 인장강도는 물-시멘트비에 영향을 받는 압축강도와 혼입량을 통해 추정할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국의료질향상학회지
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• 제9권2호
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• pp.116-133
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• 2002

Background : It is very common in Korea to take care of non-acute patients in an acute setting, due to the lack of long-term facilities. Long term hospitalization increase medical expenses and decreases the bed utilization, which can affect the urgent and emergent admissions, and eventually jeopardize the hospital financially. In this study, strategies for effective transfers to the lower levels of care, and to decrease the length of stay were presented by surveying and analyzing the patient's knowledge of the transfer needs, and the willingness to transfer those whose hospital length of stay was more than 30days. Method : The survey is subject to a group of 251 patients who have been hospitalized over 30 days in a general hospital in Seoul. Excluding those that were in the Intensive Care Unit and psychiatric ward, 214 in-patients were used as participants. They were surveyed from April 9, 2002 to April 17, 2002. One hundred and thirty seven out of 214 were responded which made the response rate 64%. Data were analyzed by SAS and SPSS. Result : Multi-variable Logistic Regression Analysis showed a significant effect in medical expenses, knowledge of referral system and the information of the receiving hospital. The financial burden in medical expenses made the patient 10.7 times more willing to be transferred, knowledge of the referral system made them 5 times more willing to be transferred, and the information of receiving hospital makes 6.5 times more willing to be transferred. Reasons for willing to be transferred to a lower level of care were the phase of physical therapy, the distance from home, the attending physician's advice and being unable to be treated as an out patient. Reasons for refusing to be transferred were the following. The attending physician's competency, not being ready to be discharged, not trusting the receiving hospital's competency due to the lack of information, or never hearing about the referring system by the attending physician. Conclusion : Based on this, strategies for the effective transfer to the lower levels of care were suggested. It is desirable for the attending physician to be actively involved by making an effort to explain the transfer need, and referring to the Healthcare Coordinating Center, which can help the patient make the right decision. Nationwide networking for the referral system is the another key factor that may need to be suggested as an alternative to decrease the medical expenses. Collaborating with the Home Health Agency for the early discharge planning and the Social Service Department for financial aid are also needed. It is recommended that the hospital should expedite the transfer process by prioritizing the cost and the information as medical expenses, knowledge of referring system and the information of the receiving hospital, are the most important factors to the willingness to transfer to a lower level of care.

• 응용통계연구
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• 제34권3호
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• pp.309-327
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• 2021

동적 치료 요법(dynamic treatment regimes; DTRs)은 다단계 무작위 시험에서 개인에 맞는 치료를 제공하도록 설계된 의사결정 규칙이다. 모든 개인이 동일한 유형의 치료를 처방받는 고전적인 방법과 달리 DTR은 시간이 지남에 따라 변할 수 있는 개별 특성을 고려한 환자 맞춤형 치료를 제공한다. 최적의 치료 규칙을 파악하기 위한 회귀 기반 알고리즘 중 하나인 Q-학습 방법은 쉽게 구현될 수 있기 때문에 더욱 인기를 끌고 있다. 그러나 Q-학습 알고리즘의 성능은 Q-함수를 제대로 설정했는지의 여부에 크게 의존한다. 본 논문에서는 고차원 데이터가 수집되는 DTRs 문제에 대한 다양한 이중강건 Q-학습 알고리즘을 연구하고 가중 최소제곱 추정 방법을 제안한다. 이중강건성(double-robustness)은 반응변수에 대한 모형 혹은 처리변수에 대한 모형 둘 중 하나만 제대로 설정되어도 불편추정량을 얻을 수 있음을 의미한다. 다양한 모의실험 연구를 통해 제안된 방법이 여러 시나리오 하에서도 잘 작동함을 확인하였으며 실제 데이터 예제를 통해 방법론에 대한 예시를 제시하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.5875-5881
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• 2012

본 연구의 연구목적은 다문화가정 여성들이 우리사회에 적응하는 과정에서 겪는 많은 문제들을 한국적응도와 관련하여 의료기관이용과정과 만족에 관련된 요인을 파악함으로써 보다 나은 양질의 의료서비스를 다문화가정여성들에게 제공할 수 있는 자료로 사용하는 것이다. 연구대상은 다문화가정 여성 188명을 대상으로 설문지를 조사하여 빈도분석 및 기술통계, ANOVA, 다중회귀분석 연구방법을 사용하였다. 연구결과는 첫째, 국가별에 따른 각급 의료기관의 만족도 중 보건소는 베트남이 가장 높은 만족도를 나타내고 있으며, 다음으로 필리핀, 중국 순이었고 일본이 가장 만족도가 낮은 것으로 나타났다. 한방병원의 경우 보건소와는 반대로 일본이 가장 만족도가 높았고, 필리핀, 중국 순이었고 베트남이 가장 만족도가 낮은 것으로 나타났다. 둘째, '국적, 학력, 소득, 적응도와 의료기관 교통접근도 만족도'에서는 한국사회 적응도가 영향력 있는 변수로 나타났는데, 한국사회에 대한 적응도가 높을수록 의료기관 교통 접근도에 대한 만족도가 높은 것으로 나타났다. 셋째, '국적, 학력, 소득, 적응도와 병원행정수준 만족도'는 소득면에서는 먼저 100만원-150만원 보다 150만원-200만원이 만족도가 낮은 것으로 나타났고, 한국사회에 대한 적응도가 높을수록 의료기관 병원행정수준에 대한 만족도가 높은 것으로 나타났다. 이에 따른 연구 결론은 국적, 학력, 소득, 한국사회의 적응도는 의료기관의 만족도에 영향을 미치고 있다. 의료기관의 만족요인을 높이기 위해서는 국적별, 학력별, 소득별로 다각적 접근이 요구되고 특히 기본적인 한국적응도를 높이는 것은 중요하다고 할 수 있다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제17권4호
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• pp.55-80
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• 2012

다른 기업과 거래관계를 형성하고 유지하는 것은 빠르게 변화하는 치열한 환경에서 대부분의 기업에게 불가피한 전략적 선택이다. 유통망 안의 모든 기업들도 결국 독립적 기업 간의 이러한 거래 계약으로 맺어져 있다. 하지만 모든 기업 간의 거래가 하나의 목표를 가지고 공동의 이익 창출을 위해 노력하여, 모두 효과적이고 효율적인 성과만을 낼 수는 없다. 대리인 이론에 따르면, 기업들은 모두 독립적 주체로서 각자의 이해를 추구하고, 위험을 회피하려하며, 제한된 합리성을 가지고 불충분한 정보를 처리하게 된다. 즉, 기업 간 거래관계는 그 속에서 신뢰와 협력을 기대하는 동시에, 갈등과 기회주의적 행위도 예측해야 한다. 이에 본 연구는 기업 간 거래의 갈등 원인을 확인하고, 실제 기업이 주로 활용하는 거래조정 방식의 갈등관리 효과를 밝히고자 한다. 이를 위해 관련된 기존 연구와 대리인 이론을 활용하여, 제조업자와 공급업자 간 갈등이 관계성과에 미치는 영향과 거래 위험요인(환경동태성, 자산특유화 수준)의 갈등 유발 효과, 그리고 국내 기업거래 연구에서 잘 다루어지지 않은 거래 조정방식의 갈등관리 효과를 가정하였다. 더불어 국내 중소기업 데이터 329개를 대상으로 연구모델을 검증하였다. 연구 결과, 구매기업(제조업자)의 환경 동태성과 자산 특유화 수준이 높을수록 더 큰 갈등이 유발되었으며, 이러한 B2B 갈등은 기업 간 관계질과 재무성과에 부정적 영향을 끼쳤다. 또한 사회적 조정방식과 법적 조정방식은 갈등의 관계질에 대한 부정적 영향을 매우 유의한 수준에서 완화시키는 조절효과가 검증되었다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구는 B2B갈등의 원인과 관리기법에 대하여 실증적으로 확인하였다는 의의가 있으며, 특히 국내 거래관리 연구에서 소홀히 다루어졌던 법적 계약 방식의 긍정적이고 유의한 효과를 확인하였다는 의의가 있다.

• 마케팅과학연구
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• 제17권4호
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• pp.51-89
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• 2007

본 연구는 의류 브랜드 온라인 커뮤니티의 이용욕구충족과 커뮤니티 몰입간의 관계 및 이들 관계에 대한 브랜드 이미지의 조절효과를 검증하는 것이다. 9개 캐주얼 의류 브랜드 커뮤니티 회원 317명을 대상으로 온라인 서베이를 실시하여 자료를 수집하였다. 다중회귀분석 결과, 의류 브랜드 커뮤니티에서의 이용욕구 충족은 커뮤니티에 대한 몰입과 유의한 관계가 있었다. 그리고 조절회귀분석 결과, 의류 브랜드 커뮤니티에서의 관계욕구 충족이 커뮤니티 몰입(감정적 몰입, 지속적 몰입, 규범적 몰입)에 영향을 미칠때 의류 브랜드 이미지 수준에 따른 조절효과가 작용함이 발견되었다. 또한 의류 브랜드 이미지의 조절효과는 의류 브랜드 커뮤니티에서의 거래욕구 충족과 커뮤니티에 대한 감정적 몰입의 관계에서도 나타났다. 특히 의류 브랜드 커뮤니티인 경우, 커뮤니티에서의 관계욕구 충족수준에 따른 커뮤니티 몰입의 정도는 브랜드 이미지가 낮을 때 보다 높을 때 더 크게 나타났다. 이것은 의류 브랜드 커뮤니티에서의 이용욕구 충족을 통해 회원들의 커뮤니티 몰입을 증대시키는 전략은 의류 브랜드 이미지 수준이 다른 의류 브랜드 유형에 따라 그 효과에 차이가 있음을 의미한다. 따라서 의류기업의 마케터들은 자사 브랜드의 이미지 수준을 평가하고, 이에 맞춰 커뮤니티 몰입을 증대시키는 전략을 모색할 필요가 있다. 브랜드 커뮤니티에 대한 몰입은 브랜드에 대한 구전이나 재구매 행동과 연결되므로, 명품 의류 브랜드들인 경우 온라인 브랜드 커뮤니티를 구축하고 회원들의 커뮤니티에 대한 몰입을 증대시킴으로써 브랜드 자산을 극대화시킬 수 있을 것이다.