• 한국심리학회지ㆍ일반
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• 제36권1호
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• pp.81-107
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• 2017

베일리영유아발달검사 제3판(Bayley-III)의 미국 규준이 영유아의 발달수행을 과대추정하고 발달지연율을 과소추정 한다는 논란이 있어서, 본 연구는 발달지연의 고위험군인 미숙아를 대상으로 미국 규준 적용시 Bayley-III의 임상적 유용성을 살펴보고자 하였다. 본 연구는 생후 1개월부터 24개월(교정원령)의 미숙아(재태기간 37주 미만)와 만삭아 93명을 대상으로 Bayley-III와 한국형베일리영유아발달검사 2판(K-BSID-II)을 실시하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 미숙아/만삭아 각 93명을 대상으로 혼합설계 분산분석을 실시한 결과 재태기간(경증미숙아, 중증미숙아, 극중증미숙아, 만삭아)에 따른 Bayley-III의 발달지수 및 척도점수 간에 유의미한 차이가 있었다. 특히 경증미숙아 집단 내에서는 발달영역(인지, 언어, 운동)에 따라 유의미한 차이가 있는 것으로 나타냈다. 둘째, Bayley-III와 K-BSID-II을 모두 실시한 미숙아(n=79)를 대상으로 환산점수 평균 간의 차이를 살펴본 결과, Bayley-III의 발달지수는 K-BSID-II의 발달지수에 비해 유의미하게 높은 것으로 나타났으며 발달지연률은 크게 감소하는 것으로 나타났다. 마지막으로 ROC 분석을 통해 발달지연 변별에 대한 Bayley-III의 민감도와 특이도를 분석하고 Bayley-III의 임상적 절단점을 탐색한 결과, Bayley-III의 하위 척도 모두 우수한 수준의 변별정확도를 나타냈으나, 미국 규준 적용시 절단점은 더 높게 나타났다. 본 연구는 미국 규준을 사용하여 Bayley-III를 임상 현장에 적용할 때 점수 해석의 주의를 알리는 실증적인 자료로서, 한국 규준 마련시 표집 문제와 관련된 논의를 제공하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_2호
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• pp.1723-1735
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• 2022

산사태는 가장 널리 퍼진 자연재해 중 하나로 인명 및 재산피해 뿐만 아니라 범 국가적 차원의 피해를 유발할 수 있기 때문에 효과적인 예측 및 예방이 필수적이다. 높은 정확도를 갖는 산사태 취약성도를 제작하려는 연구는 꾸준히 진행되고 있으며 다양한 모델이 산사태 취약성 분석에 적용되어 왔다. 빈도비 모델, logistic regression 모델, ensembles 모델, 인공신경망 등의 모델과 같이 픽셀기반 머신러닝 모델들이 주로 적용되어 왔고 최근 연구에서는 커널기반의 합성곱신경망 기법이 효과적이라는 사실과 함께 입력자료의 공간적 특성이 산사태 취약성 매핑의 정확도에 중요한 영향을 미친다는 사실이 알려졌다. 이러한 이유로 본 연구에서는 픽셀기반 deep neural network (DNN) 모델과 패치기반 convolutional neural network (CNN) 모델을 이용하여 산사태 취약성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 연구지역은 산사태 발생 빈도가 높고 피해가 큰 인제, 강릉, 평창을 포함한 강원도 지역으로 설정하였고, 산사태 관련인자로는 경사도, 곡률, 하천강도지수, 지형습윤지수, 지형위치 지수, 임상경급, 임상영급, 암상, 토지이용, 유효토심, 토양모재, 선구조 밀도, 단층 밀도, 정규식생지수, 정규수분지수의 15개 데이터를 이용하였다. 데이터 전처리 과정을 통해 산사태관련인자를 공간데이터베이스로 구축하였으며 DNN, CNN 모델을 이용하여 산사태 취약성도를 작성하였다. 정량적인 지표를 통해 모델과 산사태 취약성도에 대한 검증을 진행하였으며 검증결과 패치기반의 CNN 모델에서 픽셀기반의 DNN 모델에 비해 3.4% 향상된 성능을 보였다. 본 연구의 결과는 산사태를 예측하는데 사용될 수 있고 토지 이용 정책 및 산사태 관리에 관한 정책 수립에 있어 기초자료 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국항만경제학회지
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• 제37권4호
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• pp.127-144
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• 2021

본 연구 목적은 1990년 이후 2019년까지의 철도서비스 공급자인 철도청과 한국철도공사의 '철도통계 연보' 자료에 근거하여 서비스 요인을 도출하고, 그 서비스 요인이 철도수송 서비스 공급자의 대표적 경영성과 변수인 영업이익률에 미친 영향을 분석하고자 함에 있다. 특히, 한국철도공사 출범 이후인 2004년을 기점으로 전기(1990년~2003년)와 후기(2004년~2019년)로 연구 시기를 구분하여, 최근 10여년 간의 한국철도공사의 경영혁신이 공사로의 설립 목적에 부합하는 변화를 보였는지를 평가하는 실증적 연구라는 차원에서 학술적 의미가 있다. 본 연구 내용은 철도여객수송 서비스 품질에 관한 선행연구를 조사하고 한국철도공사의 경영성과 평과와 관련된 정부 발표자료 내용을 분석하였다. 실증분석 모델로서 분석기간 29년 동안의 철도여객수송 서비스 공급자의 운영·경영 활동 정보를 기초로 영업이익률을 종속변수로, 그리고 기반성, 경제성, 안전성, 연계성, 사업다양성의 서비스 요인변수를 설명변수로 이용하여 연구모형을 구축하였다. 연구 분석 결과에서 영업이익률은 기반성 요인이 구조적 개혁 또는 효율성 개선으로 향상된다는 점이다. 그리고 경제성 요인은 원가를 절감함으로써 영업이익률이 향상된다는 사실이다. 안전성 요인은 회귀계수의 유의한 설명력을 밝히지는 못하였지만, 그 영향력 부호는 예측과 같았다. 연결성 요인은 KTX 서비스 개시 전후, 변수가 미치는 영향력 차이가 드러났는데, 영업이익률에 미치는 영향력 방향이 전기에는 부에서 후기에는 정으로 변하였다. 이는 후기에 연결성 효과가 실제로 발휘될 수 있는 환경이었다고 해석된다. 수입다양성 요인은 종속기업투자지분과 정부보조금의 효과가 경영성과에 나타나지 않았다는 점도 확인된다.

• Asia Marketing Journal
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• 제14권1호
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• pp.83-98
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• 2012

신차와 중고차가 함께 경쟁하는 시장에서 신차의 경쟁만을 모형화한다면 가격이나 기타 프로모션 탄력성의 추정이 왜곡될 수 있다. 그러나 자동차 시장을 연구대상으로 한 선행연구의 대부분이 신차 시장의 경쟁에만 관심을 기울였던 바, 합리적인 가격결정이나 프로모션 기획에 도움을 주기에 미흡한 점이 있었다. 본 연구는 신차의 가격결정 및 프로모션 기획이 향후 중고차 시장을 통해 리바운드되어 신차 매출에 다시 영향을 미친다는 점을 반영하여 모형을 설정하였다. 즉, 서로 다른 신차간의 (혹은 서로 다른 중고차간의) 교차탄력성보다, 동일 모델의 신차와 중고차간의 교차탄력성이 높다는 가정하에 모형을 설정하였다. 방법론적으로는 네스티드 로짓(Nested Logit) 모형을 설정하여 소비자의 자동차 선택은 단계적으로 이루어진다고 가정하였다. 즉, 1단계에서 자동차 모델을 선택하고, 모델이 정해지면 2단계에서 신차와 중고차 중 선택하는 구조를 가정하였다 실증분석은 미국 전역에서 2009년 1월부터 2009년 6월까지 판매된 모든 컴팩트 카 모델 중에서 시장점유율 상위 9개 모델의 신차와 중고차를 대상으로 하였다. 실증분석을 통하여 비교 대상 모형보다 제안된 모형이 모형 적합도 측면에서 우월하고 예측타당성도 높다는 것을 보여주었다. 제안된 모형으로 부터 추정된 모수를 사용하여 몇 가지 시나리오를 상정하여 시뮬레이션을 실시한 결과, 신차(중고차)가 점유율을 높이고자 리베이트를 실시할 경우 중고차(신차)는 현재의 시장점유율을 유지하기 위해 대응 가격할인을 실시하게 되는데 할인 폭은 반대의 경우에 비해 높다는(낮다는)점을 확인하였다. 또한 시뮬레이션 결과가 시사하는 바는 신차와 중고차가 함께 경쟁하는 시장에서 IIA(Independence of Irrelevant Alternatives)모형을 적용할 경우 동일모델의 신차와 중고차간의 교차 탄력성을 과소평가하게 되어 현상유지를 위한 가격할인을 실시할 경우 적정한 수준이하로 하게 된다는 것이다.

• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.1-27
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• 2017

경제주체들의 경기상황에 대한 판단 및 전망은 경기변동에 영향을 미치므로 경기심리지수와 거시경제지표들 간에는 밀접한 관련성을 나타내는 것으로 알려져 있다. 경기선행지표로 국내에서 많이 사용되는 경기심리지수에는 소비자동향조사, 기업경기조사, 경제심리지수가 있다. 그러나 설문조사를 통해 생성된 지수는 자료의 성격상 속보성이 떨어지는 문제가 있다. 본 연구에서는 이러한 정형데이터의 한계를 보완할 수 있도록 비정형데이터에서 정보를 추출해 경기심리지수를 생성하고, 경제분석에서의 활용 가능성을 검토하였다. 민간소비와 관련된 실물지표에는 소매판매업지수와 서비스업생산지수를 사용하였고, 고용지표에는 고용률과 실업률을, 가격지표에는 소비자물가상승률과 가계의 대출금리를 사용하여 지표들 간의 추이 분석 및 시차구조 파악을 위한 교차상관분석을 수행하였다. 마지막으로 이들 지표들에 대한 예측 가능성을 점검하였다. 분석결과, 다른 지표들의 선행지수로 많이 사용되는 소비자심리지수와 비교해 선택 지표들과 높은 상관관계를 보이며, 1~2개월 선행한 것으로 나타났다. 예측력 또한 향상되어 텍스트데이터에서 생성한 소비자 경기심리지수의 유용성이 확인되었다. 온라인에서 생성되는 뉴스기사나 소셜 SNS 등의 텍스트 데이터는 속보성이 뛰어나고, 커버리지가 넓어 특정 경제적 이슈가 발생할 경우 이것이 경제에 미치는 영향을 빠르게 파악할 수 있다는 점에서 경기판단지표로써의 잠재적 가능성이 클 것으로 보인다. 경제분석에서 비정형데이터를 활용한 국내연구는 초기 단계지만 데이터의 유용성이 확인되면 그 활용도가 크게 높아질 것으로 기대한다.