• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권4호
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• pp.39-46
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• 2024

많은 연구자들이 다양한 모델을 이용하여 물의 수질을 평가하기 위해 노력하고 있다. 평가 모델에는 결측값이 없는 데이터셋이 필요하지만, 관측 데이터셋에는 결측값이 다수 포함되는 것이 현실이다. 단순히 결측값을 삭제하는 방법은 경우에 따라 기저 데이터의 분포를 왜곡시키고 모델의 예측성능에도 편의(bias)를 불러올 위험성이 있다. 본 연구에서는 수질 데이터의 결측값 처리에 적합한 기법을 탐색하기 위해, 기존의 KNN과 MICE Imputation, 그리고 생성형 신경망 모델인 Autoencoder와 Denoising Autoencoder를 기반으로 몇 가지 대치 기법을 실험하였다. 실험 결과, KNN과 MICE Imputation의 결과를 평균한 Combined Imputation이 실측치에 가장 가깝게 값을 추정하였으며, 이 기법을 적용하여 결측값을 처리한 관측 데이터셋을 support vector machine과 ensemble 기반의 분류 모델로 평가한 결과, 결측값을 삭제했을 때에 비해 Accuracy, F1 score, ROC-AUC score, 그리고 MCC(Mathews Correlation Coefficient) 지표가 향상되었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.195-202
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• 2016

정부는 시장개방에 따른 농가의 경영불안정을 완화하고 농가소득보전을 위해 다양한 형태의 직접지불제를 운용하고 있다. 그러나 농업부문의 직불제는 농업정책의 중심으로 농가소득 안정화의 중요한 역할을 수행하는 핵심적인 정책수단으로 자리잡고 많은 예산이 지출됨에도 불구하고 직불금 수급실태와 소득안정기여도 등 정책효과에 대한 분석이 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 농식품부의 2014년과 2015년의 농업경영체 D.B.를 이용하여 직불금 농가단위 실태분석, 시사점을 도출하고, 제도의 성과평가를 시도하고자 한다. 본 연구에서는 평균 거시지표를 활용한 농업분석 등 기존의 연구 틀에서 벗어나, 경영체 DB를 활용하여 농가단위 제도의 성과평가를 시도하고 시사점을 도출한 것이 특징이라 할 수 있다. 직불금 수급실태와 성과평가를 시도한 결과, 직불금 수급액 분포가 정상분포곡선보다 왼쪽으로 많이 치우친 것을 알 수 있었다. 2014년 농업경영체DB에 의하면 전체 농업경영체의 약 절반 수준인 49.3%의 농가가 연간 10만 원도 안 되는 직불금을 수령하고 있는 것으로 나타났다. 영농규모가 클수록 소득증대효과와 소득안정화효과 모두 크게 나타났는데, 이는 면적에 비례해서 직불금이 높았기 때문이다. 고령농업경영체일수록 직불금에 의한 농가소득 기여도가 높게 나타난 점은 장점으로 평가되나, 영농규모가 0.5ha미만의 소규모 농가의 직불금의 농가소득 기여도가 3% 수준에 불과한 반면, 10ha이상의 대규모 농가의 직불금 농가소득 기여도가 29.4%로 높게 분석되었다. 대규모 농가는 소규모 농가보다 농업소득은 10배 차이인데, 직불금 수급액은 110배를 더 받는 것으로 분석되어, 향후 직불제도 정책개선 및 수정이 요구된다.