• 방송공학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.798-809
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• 2014

본 논문에서는 블랙박스 혹은 운전석에 장착된 카메라로부터 얻어진 차량 영상에 대한 영역별 수직 투영 히스토그램 매칭 및 선형 회귀분석 모델을 활용한 강건한 차량 운행 동영상의 안정화 기법을 제안한다. 동영상 안정화 기법은 영상의 흔들림 보정 뿐 아니라 동영상 내 강건한 특징점 추적 및 매칭을 위한 이전의 전처리 과정으로 활용된다. 일반적으로 촬영 과정에서 많은 떨림이 포함될 수 있는 야외 CCTV 영상이나 손으로 들고 촬영된 동영상에 대한 흔들림 보정 등에 적용되고 있으나 영상 내 특징점이 지속적으로 변하고 영상의 변화 정도가 매우 심한 차량 운행 동영상에서는 적용된 사례가 드물다. 본 연구에서는 일반적인 비디오 안정화 기술이 적용되기 어려운 차량 운행 동영상에 대하여 흔들림 보정을 위한 동영상 안정화 기법을 제안한다. 제안된 기법은 입력 영상에 대한 영역별 수직 투영 히스토그램 매칭을 수행하고 선형 회귀모델을 통해 영상에 나타나는 수직 및 회전 이동 변환을 선형 근사하여 시간 영역상에서의 입력 영상에 대한 안정화를 수행한다. 제안 방법의 검증을 위해 블랙박스로 촬영된 동영상에 동영상 안정화 기술을 적용하였으며, 운행 중 불규칙한 노면으로 인한 영상의 흔들림이 효과적으로 제거되는 것을 확인할 수 있었다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.730-735
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• 2014

This paper introduces a GP (Genetic Programming) based robust technique for the prediction of a heavy rain newsflash. The nature of prediction for precipitation is very complex, irregular and highly fluctuating. Especially, the prediction of heavy precipitation is very difficult. Because not only it depends on various elements, such as location, season, time and geographical features, but also the case data is rare. In order to provide a robust model for precipitation prediction, a nonlinear and symbolic regression method using GP is suggested. The remaining part of the study is to evaluate the performance of prediction for a heavy rain newsflash using a GP based nonlinear regression technique in Korean regions. Analysis of the feature selection is executed and various fitness functions are proposed to improve performances. The KLAPS data of 2006-2010 is used for training and the data of 2011 is adopted for verification.

• 부동산연구
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• 제27권3호
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• pp.51-70
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• 2017

이 연구는 가로망 폭을 반영하여 가로망 중심성을 측정하고 그 효과를 토지가격을 통해 규명한다. 그동안 도시공간구조를 분석한 도시경제와 정책에 대한 연구는 단핵도시구조에서 다핵도시구조로 발전하여 왔다. 그러나 이러한 시각은 여전히 도시현상을 설명하는 데 한계가 있으므로 미시공간수준의 가로망 분석이 새로운 연구영역으로 자리잡고 있다. 특히, 최근에 가로망 중심성을 다양한 방법으로 측정하고 도시현상에 대한 효과를 경험적으로 분석하는 연구가 많아지고 있다. 이 연구는 기존의 시각을 확장하기 위해 가로망 폭을 반영한 중심성을 측정한 후 주거용과 비주거용 토지가격에 대한 효과를 분석하였다. 이 연구의 다층회귀분석모형 결과는 대체로 주거용 토지의 경우 폭이 넓은 가로망에 도달하는 경유 빈도가 많고 이러한 가로망에 가까이 있으면 가격이 높은 것으로 나타났다. 비주거용 토지는 넓은 가로망에 도달하는 경유 빈도가 높고 가시성이 높은 가로망에 가까이 있으면 가격 수준이 높았다. 이러한 연구 결과는 가로망 폭을 고려한 보다 현실적인 가로망 중심성이 토지 시장에 미치는 효과를 경험적으로 검증한 것이다. 이를 통해 가로망 중심성이 향후 토지가격에 미치는 영향을 규명하고 장기적으로 토지시장의 변화를 예측할 수 있는 기초 자료가 될 것이다.

• 마케팅과학연구
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• 제7권
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• pp.321-337
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• 2001

본 연구의 옥적은 한국적 상황에서 전자상거래의 소비자 구매행위에 영향을 미치는 요인을 실증적으로 밝히기 위한 것이다. 이를 위하여 선행연구에서 구매행위에 영향을 미치는 것으로 밝혀진 온라인 기업의 특성, 거래 안정성의 우려, 프라이버시의 보장, 쇼핑성향, 인 지된 유통구조를 독립변수로 사용하였고, 소비자의 구매행위를 종속변수로 설정하여 다중 회귀분석을 실시하였다. 가설 검증 결과, 인지된 유통구조와 소비자의 오락적 성향과 경험 적 성향이 구매행위에 유의적인 정의 영향을 미치는 것으로 밝혀졌고, 거래 안정성의 우려 및 개인 정보의 누출은 구매행위에 유의적인 부의 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다.

• 노동경제논집
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• 제39권3호
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• pp.75-97
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• 2016

본 논문에서는 학업성취도가 낮은 학생이 학업성취도가 보통 이상 학생의 학업성취도에 미치는 친구효과를 추정하였다. 친구효과 추정을 위해 2009년에 시행되었던 학력향상중점학교 정책이 수반하는 회귀불연속설계를 이용하였다. 중학교를 대상으로 한 국가수준 학업성취도 평가 전수 자료를 이용하여 분석한 결과, 이러한 친구효과는 존재하였음을 확인하였다. 구체적으로는 학력향상중점학교 정책으로 학업성취도 미달학생 비중이 1%p 감소할 때, 보통 이상 학생의 비중이 5%p 이상 증가하였다. 더 나아가서 이러한 친구효과는 다양한 강건성 검정 하에서도 여전히 존재함을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제8권2호
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• pp.15-35
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• 2002

최근 데이터 마이닝 기법이 주목받고 있는 이유 중의 가장 큰 이유는 자사가 보유하고 있는 고객의 특성을 파악함으로써 기존의 고객을 효과적으로 유지ㆍ관리할 수 있도록 지원하기 때문이다. 특히 고객 보유율 5%신장이 수익률 120% 증대를 가져오는 것으로 보고되고 있는 신용카드 업계에서는 신규고객을 확보하는 것만큼 기존 고객을 유지ㆍ관리하는 것이 중요하다. 특히, 신용카드를 발급 받고 거의 사용하지 않은 고객이나 쉽게 이탈하는 고객을 판별하는 것은 신용카드사의 입장에서는 비용절감 차원에서 매우 중요하다. 그러나 아직까지 어떠한 속성을 보유하고 있는 고객이 쉽게 이탈하는지를 판별할 수 있는 연구는 거의 진행되지 않았다. 이에 본 연구에서는 데이터 마이닝 기법 중 널리 알려진 인공신경망, 로지스틱 회귀분석, C5.0방법을 이용하여 신용카드 시장에서의 고객현황에 대하여 분석하고자 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 모 신용카드사의 최근 4년간(97년 3월 이후) 가입고객 및 이탈고객을 대상으로 실증분석을 실시하였다 분석결과 신용카드 시장에서 카드를 지속적으로 보유하고 있는 고객과 이탈하는 고객을 구분하는 속성이 존재함을 발견하였고, 이를 바탕으로 신용카드사가 수립해야 할 마케팅 전략을 제시하였다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제29권2호
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• pp.1-40
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• 2007

본 연구는 재정수입 및 지출 그리고 국민소득의 세 변수를 구조적 벡터자기회귀(Structural VAR) 모형에 대입하여 재정의 경기조절기능을 분석하고자 하는 시도에서 비롯하였다. 이를 위해 우선 교란항에 다양한 형태의 선험적 제약을 부여하여 재정승수를 추정한 후 그 결과를 제약식별로 비교 검토한다. 다음으로는 3-변수모형을 확장하여 외부경제로부터의 충격을 반영하는 변수를 추가한 4-변수 SVAR을 분석한다. 이는 다른 나라와 비교하여 우리나라 경제의 해외부문 의존도가 큰 것을 감안한 까닭이다. 1979년부터 2000년까지의 한국은행의 "조사통계월보" 자료를 이용하여 3-변수 SVAR을 실증분석한 결과에 따르면, 추정된 재정승수의 규모와 지속기간이 매우 작거나 짧을 뿐 아니라 추정값의 통계적 유의성도 그리 높지 않은 것으로 나타났다. 또한 해외부문을 포함한 4-변수 SVAR 모형을 계산한 결과도, 추정된 재정승수의 통계적 유의성이 일부의 경우에서 다소 높아짐에도 불구하고, 3-변수 SVAR 모형의 결과와 대체적으로 일치하는 것으로 나타났다. 따라서 해외부문으로부터의 외생적 충격의 고려 여부와는 상관없이 재정정책의 유효성이 우리나라에서는 통계적으로 유의한 수준에서 확인되지 않는 것으로 보인다. 하지만 이 결과를 받아들임에 있어 사용된 "조사통계월보" 자료 및 분석모형의 한계에 대해서도 고려하여야 할 것이다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제16권5호
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• pp.77-85
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• 2015

헤도닉 가격 모형은 부동산 가격에 영향을 미치는 여러 요소를 모델링하는데 활용되는 대표적 방법이다. 부동산 가격은 전용면적, 방의 개수, 주차공간과 같은 내재적 속성 뿐 아니라 주변 선호/비선호시설의 존재여부에 따라 영향을 받는다. 주변 입지시설의 경우, 그 영향을 파악하기 위해서는 해당 부동산과의 인접거리를 설명변수로 사용하게 된다. 그러나 다수의 입지시설이 인접해 있는 경우에는 설명 변수 간 다중공선성이 발생하는 문제가 존재한다. 본 연구에서는 분산팽창지수 및 능형회귀분석을 이용해 다중공선성을 파악하고 유의한 설명변수를 선별하는데에 활용하였다. 이들 기법을 서울시 구로구 아파트들에 적용한 결과, 전철 차량 기지, 디지털 단지 및 위도에 해당하는 변수간의 다중공선성을 파악하였으며, 능형회귀분석을 통해 적합한 변수들을 체계적으로 선정할 수 있었다. 본 사례를 통해 상기 기법들이 더 정확하고 적정한 헤도닉 가격 모형을 구축하는데 중요한 보완적 기능을 해준다는 것을 알 수 있다.

• 복식문화연구
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• 제10권3호
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• pp.248-260
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• 2002

본 연구는 심미적, 상징적, 감정적 제품으로 특징지워지는 의류는 구매행동에 있어서 의류소비 과정에서 경험하는 느낌은 의사결정에 중요한 영향을 미칠 것이라는 가정하에 인지적 요소와 아울러 감정적 요소도 소비자 행동연구에 포함되어야함을 주장하고자 시도되었다. 이를 위하여 본 연구는 최근 상징적 제품으로 소비자들 사이에 커다란 호응을 얻고 있는 유명브랜드 의류를 중심으로 하여 1) 여대생들의 유명브랜드 의류구매행동에 영향을 미치는 인지적 측면과 의복착용 시 경험하는 감정적 측면의 내용을 알아보고, 2) 이 두 요인의 유명브랜드 의류구매의도 예측력을 파악함으로써 의류소비자행동연구에서 소비감정에 대한 연구의 중요성을 부각시키고자 하였다. 이러한 목적을 위하여 본 연구는 덕성여자대학교 여대생들을 대상으로 설문지법을 통하여 자료를 수집하여 요인분석, t-test 및 회귀분석을 하였다. 분석결과는 다음과 같다. 1 여대생들의 유명브랜드에 대한 평가기준(인지적)은 디자인/브랜드 명성, 의복의 구성적 측면 그리고 실용성의 3차원으로 분류되었다. 2. 유명브랜드 구매의도집단은 비구매의도집단에 비하여 유명브랜드 의류에 대해 전반적으로 좀더 호의적인 태도를 갖고 있으며 특히 브랜드 명성과 스타일에 좀 더 긍정적 태도를 갖고 있다. 3. 여대생들의 유명브랜드 의류 착용 시 경험하는 느낌들은 즐거움/자신감, 능동적인, 후회의 3차원으로 밝혔다.

• 응용통계연구
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• 제31권1호
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• pp.123-137
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• 2018

비선형 혼합효과 모형은 다양한 분야에서 반복 측정 자료를 분석할 때 주로 사용된다. 비선형 혼합효과 모형은 개체 내 변동(intra-individual variation)에 대해 고려하는 제 1단계 개별수준모델(individual-level model)과 개체간 변동(inter-individual variation)에 대해 고려하는 제 2단계 개체군모델(population model)의 두 단계로 구성되어 있다. 비선형 혼합효과 모형의 첫 번째 단계인 개별수준모델은 비선형 회귀모형의 모수를 추정하는 것으로 일반적인 비선형 회귀모형과 같고, 주로 보통최소제곱추정 방법을 사용하여 모수를 추정한다. 그러나 최소제곱추정방법은 가정된 비선형 함수가 자료에 의해 명시적으로 드러나지 않는 경우 모수의 추정값과 그 표준오차가 극단적으로 커지는 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 최근에 비선형 회귀모형에서 제안된 능형회귀(ridge regression) 방법을 비선형 혼합효과 모형의 제 1단계 개별수준모델에 도입함으로써 이러한 문제를 해결할 수 있는 새로운 추정방법을 제안하였다. 제안된 추정량은 모의실험 연구를 통하여 기존의 표준적인 추정량과 그 성능을 비교하였다. 또한 미국의 National Toxicology Program으로부터 얻어진 정량적 대량고속 스크리닝(quantitative high throughput screening) 실제 자료를 사용하여 추정 방법들을 비교하였다.