• 품질경영학회지
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• 제49권2호
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• pp.213-231
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• 2021

Purpose: This study intends to provide decision-making information to improve efficiency by analyzing the management efficiency of smart greenhouse business entities and identifying factors that affect the efficiency based on input and output. Methods: The subjects of analysis were business entities for cultivating strawberries in smart greenhouses in Jeolla region (northern and southern Jeolla provinces), and the analysis focused on the management performance of the 2019-2020 crop period (year). Data Envelopment Analysis(DEA) was applied as an analysis method for efficiency analysis, Quantile Regression(QR) analysis was applied as a factor affecting the efficiency. Results: The reason for the efficiency gap between business entities was that there were many business entities that did not minimize the input cost at the current level of output, and the area where the variance among business entities was large was the fixed cost per 10a. In the results of the affecting factor analysis, it was found that the seed-seedlings cost, fertilizer cost, other material cost, and employment and labor cost had a negative (-) effect on the efficiency, and that the repair and maintenance cost had a positive (+) effect. Conclusion: Therefore, to achieve the efficiency of scale, it is necessary to reduce the input scale to an appropriate level. In the case of business entities with low efficiency by quartile, the seed-seedlings, fertilizer, and other material costs reduce expenditures, and repair maintenance costs can improve efficiency by increasing expenditures.

• 농촌계획
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• 제28권2호
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• pp.41-50
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• 2022

The primary purpose of this study is to identify various factors that affect farmland prices according to changes in the actual transaction price of farmland over the past decade, and to use this to derive policy implications for price stabilization. To this end, the farmland price model are constructed at the parcel level in the case area (Namwon-si, Jinju-si). The analysis method is based on the Hedonic price function, and the OLS and the quantile regression are used for the parcel level model. As a result of estimating the parcel level farmland price model in the case area, the larger the parcel area, the lower the farmland price, and the higher the farmland price outside the agricultural promotion area. It was found that there was a price difference according to the type of special purpose areas, and the location characteristics showed some differences across the cities. The farmland price models presented in this study are suitable for identifying the factors affecting farmland prices, and are expected to be highly utilized in that it is possible to construct flexible variables suitable for regional characteristics.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.130-130
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• 2022

기후변화로 인한 기상이변 현상으로 폭우와 홍수 등 수문학적 극치 사상의 출현 빈도가 잦아지고 있다. 따라서 이러한 기상이변 현상에 적응하기 위하여 보다 정확한 확률강우량 측정의 필요성이 증가하고 있다. 대장 지점의 미래 확률강우량 계산을 위해선 기후변화 시나리오의 비정상성을 고려해야 한다. 본 연구는 비정상적인 미래 기후에서 확률강우량이 어떻게 변화하는지 측정하는 것을 목표로 한다. Representative Concentration Pathway (RCP4.5)에 따른 우리나라의 확률강우량 계산에 인공신경망을 포함한 정상성, 비정상성 확률강우량 산정 모델들이 사용되었다. 지점빈도해석(AFA), 홍수지수법(IFM), 모분포홍수지수법(PIF), 인공신경망을 이용한 Quantile & Parameter regression technique(QRT & PRT)이 정상성 자료에 대해 확률강우량을 계산하는 모델로 사용되었으며, 비정상성 자료에 대해서는 비정상성 지점빈도해석(NS-AFA), 비정상성 홍수지수법(NS-IFM), 비정상성 모분포홍수지수법(NS-PIF), 인공신경망을 사용한 비정상성 Quantile & Parameter regression technique(NS-QRT & NS-PRT)이 사용되었다. Rescaled Akaike information criterion(rAIC)를 사용한 불확실성 분석과 적합도 검정을 통해서 generalized extreme value(GEV) 분포형 모델이 정상성 및 비정상성 확률강우량 산정에 가장 적합한 모델로 선정되었다. 이후, 관측자료가 GEV(0,0,0)을 따르고 시나리오 자료가 GEV(1,0,0)을 따르는 지점들을 선택하여 미래의 확률강우량 변화를 추정하였다. 각 빈도해석 모델들은 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 bias, relative bias(Rbias), root mean square error(RMSE), relative root mean square error(RRMSE)를 바탕으로 측정하여 정확도를 계산하였으며 그 결과 QRT와 NS-QRT가 각각 정상성과 비정상성 자료로부터 가장 정확하게 확률강우량을 계산하였다. 본 연구를 통해 향후 기후변화의 영향으로 확률강우량이 증가할 것으로 예상되며, 비정상성을 고려한 빈도분석 또한 필요함을 제안하였다.

• 사회복지연구
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• 제43권2호
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• pp.345-366
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• 2012

본 연구는 소득계층에 따른 '자녀유무별 여성임금격차(Family gap)'의 크기를 비교하는 것을 목적으로 한다. 2008년 한국노동패널의 조사자료를 활용하여 헤크만 2단계 추정법(Heckman's two stage estimation) 모형을 통해 분석대상 여성의 경제활동참가 선택을 결정하는 조건부 기댓값을 통제한 후, 소득분위에 따른 자녀양육의 영향력을 파악하기 위해 분위회귀분석(Quantile regression) 방법을 사용하였다. 분석결과 저소득계층(10분위)과 고소득계층(90분위)을 제외한 모든 소득분위에서 자녀를 한 명 양육하는 경우 자녀가 없는 경우에 비해 시간당임금이 낮아지는 결과, 즉 Family gap이 발견되었다. 또한 모든 소득계층에서 둘 이상의 자녀를 양육하는 경우 자녀가 없는 경우에 비해 시간당임금이 낮아지는 Family gap이 발견되었다. Family gap은 자녀가 하나 있는 경우와 둘 이상 있는 경우 모두 소득계층 25분위에서 가장 크게 나타났다. 이러한 연구결과를 바탕으로 자녀양육으로 인한 여성의 노동시장 불평등과 여성 간(間)의 불평등 완화를 위한 보편적인 가족정책의 확대에 대해 논의하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제44권3호
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• pp.117-124
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• 2021

The development of IOT technology and artificial intelligence technology is promoting the smartization of manufacturing system. In this study, data extracted from acceleration sensor and current sensor were obtained through experiments in the cutting process of SKD11, which is widely used as a material for special mold steel, and the amount of tool wear and product surface roughness were measured. SVR (Support Vector Regression) is applied to predict the roughness of the product surface in real time using the obtained data. SVR, a machine learning technique, is widely used for linear and non-linear prediction using the concept of kernel. In particular, by applying GSVQR (Generalized Support Vector Quantile Regression), overestimation, underestimation, and neutral estimation of product surface roughness are performed and compared. Furthermore, surface roughness is predicted using the linear kernel and the RBF kernel. In terms of accuracy, the results of the RBF kernel are better than those of the linear kernel. Since it is difficult to predict the amount of tool wear in real time, the product surface roughness is predicted with acceleration and current data excluding the amount of tool wear. In terms of accuracy, the results of excluding the amount of tool wear were not significantly different from those including the amount of tool wear.

• 지적과 국토정보
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• 제50권2호
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• pp.133-153
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• 2020

우리나라의 공시지가 제도는 1989년 도입되어 각종 조세와 복지 등 여러 분야에 걸쳐 활용되어 왔다. 공시지가는 부동산의 보유세를 대표하는 재산세에 대한 과세평가액으로 활용되고 있으며, 국민 공평과세에 있어서 공시지가의 형평성은 가장 중요한 요소라고 할 수 있다. 이에 본 연구는 서울특별시의 토지의 실거래가격을 활용하여 2016~2018년 공시지가의 형평성을 분석하고 검증하였다. 그 결과 서울특별시의 현실화율은 해마다 점진적으로 상승하는 것으로 나타났으며, 3년 전체 현실화율은 60.64%로 나타났다. 수평적 형평성은 2017년이 가장 양호한 것으로 나타났으며, 해마다 자치구별 수평적 형평성이 개선되는 것으로 나타났다. 수직적 형평성은 대부분 지역에서 역진적 불형평성이 존재하는 것으로 나타났지만 강남구, 서초구, 강동구 등 강남권역에서 누진적 불형평성으로 나타나 자치구별 균형성 측면에서의 개선이 필요한 것으로 확인되었다. 분위 회귀분석 결과는 대부분 분위에서 역진적 불형평성이 나타났지만, 분위별 계수 값에 차이가 존재하여 공시지가 분위별 형평성 개선이 필요한 것으로 확인되었다. 공시지가 형평성 검증 결과 연도별, 자치구별, 용도지역별 형평성이 결여된 것으로 분석되었으며, 이를 보완하기 위해 정부는 비율 연구를 도입하여 수평적·수직적 형평성을 검증하고 부동산 공시 제도를 체계적으로 보완·점검해야 한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.607-614
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• 2020

본 연구는 한국 당뇨병 성인의 삶의 질 수준을 파악하고 삶의 질 수준에 따른 영향요인의 차이를 확인하기 위하여, 2015년도 한국의료패널 자료를 이용한 2차분석 연구이다. 당뇨병을 진단받은 만 19세 이상 성인 중 대상자 선정기준을 충족한 1,343명의 자료를 multiple linear regression과 quantile regression 등으로 분석하였다. 연구결과, 연구대상자의 삶의 질은 평균 .86(±.14)점이었다. 연구대상자의 삶의 질에 영향을 미치는 요인은 연령, 성별, 교육수준, 배우자 유무, 경제활동 유무, 건강보험 종류, 규칙적인 신체활동이었다(all p<.05). 그러나 연구대상자를 삶의 질 수준에 따라 세 집단으로 구분하고 확인한 결과에서는 하위 25% 집단은 연령, 성별, 교육수준, 배우자 유무, 경제활동 유무, 건강보험 종류, 규칙적인 신체활동이고, 중간 50% 집단은 연령, 성별, 교육수준, 배우자 유무, 건강보험 종류, 규칙적인 신체활동이며, 상위 75% 집단은 배우자 유무, 경제활동 유무, 가구당 수입, 건강보험 종류, 당뇨병 유병기간으로, 삶의 질 수준에 따른 영향요인에 차이가 있었다. 본 연구의 결과를 바탕으로, 당뇨병 성인의 삶의 질을 향상시키기 위하여 삶의 질 수준에 따른 영향요인의 차이를 고려한 차별화된 중재 전략이 개발 및 제공되어야 할 것이다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제27권2호
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• pp.94-104
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• 2015

우리나라의 연안은 도시개발, 인구증가가 지속적으로 나타나고 있으며, 이러한 점에서 해수면 상승으로 인한 연안재해 취약성이 가중될 것으로 전망되고 있다. 본 연구에서는 우리나라 연안의 20개 지역의 조위자료를 바탕으로 Mann-Kendall(MK) 검정, 선형회귀분석(OR), 분위회귀분석(QRA) 등을 이용하여 해수면상승에 대한 분석을 수행하였다. MK 검정결과 연평균조위의 경우 18개 지점에서 경향성이 통계적으로 유의한 것으로 분석되었으며, 연최대치의 경우에도 10개 지점에서 경향성이 통계적으로 유의(p < 0.05)한 것으로 평가되었다. QRA 방법을 이용하여 해수면의 경향성을 분위별로 평가한 결과 기존 회귀분석 방법에 비해 다각적인 경향성 검토가 가능하였다. QRA분석 결과 연평균해수면은 매년 1-6 mm의 범위에서 상승하고 있으며, 연최대해수면의 경우 1-20 mm의 범위에서 증가경향이 나타나고 있음을 확인할 수 있었다. 우리나라의 해수면상승의 경우 대부분 상향수렴 및 상향발산의 형태를 가지는 경향성을 나타내고 있었다. 향후 연구로서 이러한 경향성을 기반으로 연최대해수면 자료에 대한 비정상성빈도해석 절차의 개발 및 적용이 필요할 것으로 판단된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권6호
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• pp.1253-1262
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• 2014

회귀나무 (regression tree)는 독립변수로 이루어진 공간을 재귀적으로 분할하고 해당 영역에서 종속변수의 최선의 예측값을 찾고자 하는 비모수적 방법론이다. 회귀나무 모형이 제안된 이래 로지스틱 회귀나무모형이나 분위수 회귀나무모형과 같이 유연하고 다양한 모형적합을 위한 연구가 진행되어 왔다. 최근에 들어서는 Sela와 Simonoff (2012)의 RE-EM 알고리즘, Loh와 Zheng (2013)의 GUIDE 등 패널데이터와 관련하여 진일보한 나무모형 알고리즘도 제안되었다. 본 논문에서는 각 알고리즘을 소개하고 특징을 살펴보는 한편, 실험 데이터를 생성하여 평균제곱오차 (mean squared error)를 바탕으로 예측력을 비교하였다. 분석결과, RE-EM 알고리즘의 예측력이 상대적으로 우수하게 나타났다. 이 알고리즘을 통해 기업경기실사지수 업종별 패널자료를 분석한 결과 최근의 업황에 가장 큰 영향을 미치는 요소는 매출 실적으로 나타났으며 매출 상위 그룹의 경우 비제조업이 제조업에 비해 업황에 대한 판단이 긍정적인 것으로 나타났다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권2호
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• pp.1237-1246
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• 2021

The purpose of the research is to evaluate how education influences the income of household heads, who are young adult in rural Vietnam. In order to examine the impact of education on the households where their heads are young adults, in this paper, the authors employ two research methods. First, ordinary least squares (OLS) regression is used to study the impact of education on different groups of income; second, quantile regression is applied to find out how education influences the income of households. The dataset includes a survey of 800 young households aged between18 and 35 who are the head of agricultural farms in rural areas. The findings indicate that education has a positive impact on income of young households. Furthermore, the results prove that the longer schooling years, the higher income youth can attain. The results showed that, at the survey time (Sep 2019), the average monthly income of rural young adults who are joining the production process shows a big gap between low and high incomes. Moreover, the study has revealed that other factors positively affect the incomes, namely, joining job-related associations, land resource, hired labour, hi-tech application as well as extension of producing unit.