• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.431-431
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• 2015

일반적으로 유량을 계산하는 수문모형은 강우에서부터 유출에 이르는 수문현상을 해석하는 방법에 따라 하나 이상의 매개변수가 이용된다. 이러한 수문모형의 보정은 계산된 유량과 관측 유량을 비교하고, 계산된 유량이 관측유량을 잘 재현할 수 있도록 모형의 매개변수를 반복적으로 수정하는 과정을 통해서 이루어진다. 수문모형의 매개변수는 수문학적으로 의미가 있는 값을 가지며, 매개변수를 수정하기 위해서는 대상 매개변수가 모형내에서 수문학적으로 어떠한 의미를 가지에 대한 이해가 필요하다. 또한 하나의 매개변수는 다른 매개변수와 함께 복합적으로 유량계산에 작용하므로, 다수의 매개변수를 함께 추정하여 최적 계산결과를 도출하는 과정은 일반적으로 전문성과 함께 많은 시간이 소요된다. 본 연구에서는 범용 매개변수 추정모형인 PEST와 GRM 모형을 연계하여 GRM 모형의 매개 변수를 자동으로 추정할 수 있는 모듈을 개발하였다. 개발된 모듈에서는 GRM 모형의 보정을 위한 PEST 모형의 입력파일을 자동으로 생성하고, PEST 혹은 병렬 PEST를 실행할 수 있다. 사용자는 GRM 모형의 추정대상 매개변수 선택, 관측자료 설정, 자동으로 생성된 PEST 입력파일을 확인 및 수정하며, 병렬 PEST를 실행할 경우에는 slave PEST 개수 등을 설정한다. 본 연구에서 개발된 모듈은 OpenGIS인 MapWindow GIS의 Plug-in으로 개발된 GRM(MW-GRM)에서 메뉴로 제공되며, GUI를 통해서 편리하게 활용될 수 있다. 본 연구에서는 물리적 분포형 모형인 GRM의 보정시 다수의 매개변수를 편리하게 추정할 수 있는 방안을 마련하였다. 본 연구의 결과는 강우-유출 해석 분야에서 GRM 모형이 좀 더 쉽게 활용되는 데 기여할 수 있을 것이다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.6 no.11
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• pp.25-37
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• 2006

The purpose of this study examines the interrelationships among antecedents and consequences of privacy concern on the online-shopping mall. Based on relevant literature review, a customer's attitude toward direct marketing, a customer's desire to information control, and a customer's prediction of negative effect as antecedents that affect the privacy concern. Also, consequences are a firm's reputation and a customer's purchase experience. Then related hypotheses were tested using data from 165 online shopping mall customer. The results for empirical analysis are as follows; 1) a customer's attitude toward direct marketing affected negatively the privacy concern, 2) a customer's desire to information control and a customer's prediction of negative effect affected positively the privacy concern, 3) a firm's reputation negatively related to the privacy concern, 4) a customer's purchase experience positively related to a firm's reputation.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2019.04a
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• pp.181-185
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• 2019

본 연구는 중소기업에 종사하는 구성원들의 직무역량에 영향을 미치는 요인으로 개인의 직무적합성과 조직의 공정성 두 변수를 독립변수로 하여 분석하였다. 각각의 독립변수별로 하위에 세부변수를 도출하여 세부변수별로 직무역량에 미치는 상관관계 정도를 분석하여 중소기업 인사 실무담당자들이 인력채용이나 직무관리 시에 종사원들의 직무역량 향상을 위해 필요한 시사점을 제시하고자 한다. 국내 중소기업 종사자 323명을 대상으로 설문지를 회수하여 SPSS와 AMOS를 활용하여 요인분석 및 신뢰도 분석, 타당성 분석을 실시하고, 회귀분석 등을 통해 독립변수와 종속변수간 상관관계를 분석하였다. 대부분의 선행연구가 직무역량이 직무만족이나 조직몰입 등에 미치는 영향을 분석한 반면, 본 연구는 직무역량 향상에 영향을 미치는 변수들을 도출하고 세부변수별로 직무역량에 미치는 영향 정도를 구분하여 제시하고자 한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.17 no.3
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• pp.459-473
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• 2004

It has well known that an exhaustive search algorithm suggested by Breiman et. a1.(1984) has a trend to select the variable having relatively many possible splits as an splitting rule. We propose an algorithm to overcome this variable selection bias problem and then construct unbiased regression trees based on the algorithm. The proposed algorithm runs two steps of selecting a split variable and determining a split rule for binary split based on the split variable. Simulation studies were performed to compare the proposed algorithm with Breiman et a1.(1984)'s CART(Classification and Regression Tree) in terms of degree of variable selection bias, variable selection power, and MSE(Mean Squared Error). Also, we illustrate the proposed algorithm with real data sets.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.41 no.8
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• pp.598-604
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• 2014

In this paper, we develop stepwise regression data envelopment model to select important variables. We formulate null hypothesis to understand the importance of each variable and use Kruskal-Wallis test for this purpose. If the Kruskal-Wallis test does reject the null hypothesis this will imply there is significant fluctuation in the efficiency score relative to base model. And therefore we have to further check the pair of variables that causes the fluctuation in order to determine its importance using Conover-Inman test. The proposed models helps understand the extent of misclassification decision making units as efficient/inefficient when variables are retained or discarded alongside provides useful managerial prescription to make improvement strategies.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.25 no.5
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• pp.1079-1094
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• 2014

In this paper, we study efficient gene selection methods by using conditional mutual information. We suggest gene selection methods using conditional mutual information based on semiparametric methods utilizing multivariate normal distribution and Edgeworth approximation. We compare our suggested methods with other methods such as mutual information filter, SVM-RFE, Cai et al. (2009)'s gene selection (MIGS-original) in SVM classification. By these experiments, we show that gene selection methods using conditional mutual information based on semiparametric methods have better performance than mutual information filter. Furthermore, we show that they take far less computing time than Cai et al. (2009)'s gene selection but have similar performance.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.7 no.3
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• pp.15-25
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• 2004

The regression analysis and Adaptive -Network based Fuzzy-inference system (ANFIS) were applied to the explanation on human's visual texture of cotton fabrics with 7 mechanical properties. The ANFIS uses the structure with fuzzy membership function and neural network. The results obtained by the statistical analysis through the coefficient of correlation and regression analysis showed that subjective texture had a linear relationship with mechanical properties. But It had a relatively low coefficient of determination and was difficult that the statistical analysis explained other relationship with the exception of a lineality and interaction among mechanical properties. Comparing the statistical analysis, the ANFIS was an effective tool to explain human's non-linear perceptions and their interactions. But to apply ANFIS to human's perceptions more effectively, it is necessary to discriminate effective input variables through controlling the properties of samples.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.8 no.1
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• pp.51-60
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• 1995

Given an $n \times p$ data matrix, if we add the $p_s$ variables somewhat different nature than the p variables to this matrix, we have a new $n \times (p+p_s)$ data matrix. Because of these $p_s$ variables, the traditional principal component analysis can't provide its efficient results. In this study, to improve this problem we review the supplementary principal component analysis putting $p_s$ variables to supplementary variable. This technique is based on the algebraic and geometric aspects of the traditional principal component analysis. So we provide a type of statistical data analysis for the records of eight teams and fourteen fields of the 1982-1992 Korean Pro Baseball Data based on the supplementary principal component analysis and the traditional principal component analysis. And we compare the their results.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.179-180
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• 2019

본 연구는 5차국민노후보장패널 데이터(KReIS)를 활용하여 노인의 신체적 건강과, 자산(총자산-총부채=순자산)이 우울감을 매개로 삶의 만족에 어떠한 영향을 미치는가늘 규명하고자 한다. 분석대상은 65세이상 노인 3,960명이다. 주요 분석변수는 독립변수로 신체적 건강, 순자산, 매개변수로 우울감, 종속변수로 삶의만족을 분석할 것이다. 이러한 자료분석을 위해 SPSS 21.0을 사용할 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2010.11a
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• pp.465-466
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• 2010