• 한국화재소방학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.54-63
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• 2006

최근 14년간('91-'04) 산림청에 보고된 전국 산불발생 통계자료를 변수로 SPSS Ver 13.0 프로그램을 이용하여 연도별, 월별, 시간대별, 요일별, 지역별, 피해 수종별, 원인별, 피해면적별, 진화 소요시간별 빈도분석을 실시하였다. 그 결과 연도별 산불발생건수는 2001년도에 가장 많았고, 월별로는 매년 4월에, 시간대 별로는 $14{\sim}15$시 사이에, 요일별로는 일요일에, 지역별로는 경북 > 강원 > 전남 > 경기 순으로, 피해 수종별로는 소나무림에서 가장 많이 발생하였다. 또한 원인별로는 입산자실화와 논 밭두렁소각 등이 주요 원인이지만 최근에는 방화에 의한 산불발생이 증가하는 경향이었다. 피해면적별로는 5 ha 미만의 소형 산불이 93.7%로 가장 많이 발생하는 경향이었고, 30 ha 이상의 대형 산불은 강원도 지역이 44.2%로서 가장 많이 발생하였다. 진화소요 시간별로는 30 ha 이상의 대형 산불(1,113분)이 5 ha 미만의 소형 산불(148분)보다 7.5배 더 소요되는 것으로 나타났다. 특히 대형 산불에 의한 피해면적은 건당 평균 470 ha로 나타났다.

• Journal of Forest and Environmental Science
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• 제22권1호
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• pp.1-12
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• 2006

미국 동부에 위치한 버지니아 주의 최근 2001년 산림자원에 대한 통계를 검토해 본 결과, 산림면적은 15.8백만 에이커(6.4백만ha)로 전체 토지의 62%를 차지하고, 산림의 77%가 사유림, 78%가 활엽수인 것으로 파악되었다. 산림의 총 입목 재적량은 265억$ft^3$으로 평균 입목축적이 $1.677ft^3/ac(117m^3/ha)$, 연 목재생산량은 543백만$ft^3$인 것으로 나타났다. 산림 생장량은 벌채량에 비해 연 271백만$ft^3$씩 증가하고 있는 반면, 산림면적은 최근 연 평균 20.000에이커(8.094ha)씩 감소되고 있는 것으로 나타났다. 버지니아 주 임산업의 경제규모는 1999년 기준 년 $254억에 해당하며, 산림관련 종사자는 약 248,000명인 것으로 추정하고 있다. 임산업 중 산림벌채로부터 매년 $863백만에 해당하는 소득을 창출하고 있으며, 이는 다른 농림축산 작물 통계 중 가장 높은 비율(28%)을 차지하는 것으로 나타났으며, 산림소유자들은 그들의 산림으로부터 매년 $345백만의 부가가치 수익을 얻는 것으로 파악되었다. 전체적으로 버지니아 주 산림의 경제적 및 공익적 가치는 연 간 총 $305억(약 30조원)이 되는 것으로 추정하고 있으며, 이 중 휴양평가액은 $30억, 공기정화 및 탄소고정평가액은 $19억인 것으로 나타났다.

• 한국산림과학회지
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• 제100권3호
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• pp.455-465
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• 2011

기후변화에 대응하기 위해 산림의 탄소저장 능력을 정량적으로 이해하기 위한 연구가 국내외적으로 요구되고 있다. 본 연구에서는 지상부바이오매스의 공간적 분포현황을 제공하기 위해 국가산림자원조사 표본점 단위로 계산된 지상부바이오매스를 임상도를 이용하여 공간규모를 확장(upscaling)하는 기법을 개발하고자 한다. 이를 위해 국가산림자원조사 자료를 이용하여 우세/준우세목 수고와 수관 밀도를 설명변수로 하는 지상부바이오매스 회귀모델과 영급을 설명변수로 하는 우세/준우세목 수고 회귀모델을 개발하였다. 그리고 이 회귀모델들과 임상도 속성정보(수종, 수관밀도, 영급)을 결합하여 지상부 바이오매스 공간분포를 추정하였다. 그 결과 단양군 산림의 지상부바이오매스는 6,606,324 ton으로 추정되었고, 표본점 기반 통계에 의한 추정치와 유의적인 차이가 없는 것으로 나타났다. 임상도를 활용하는 본 기법은 손쉽게 대면적에 대한 바이오매스를 추정하는 장점이 있는 반면, 임상도의 주요 속성이 범주형이기 때문에 산림바이오매스 공간 변이의 세밀한 추정에는 한계가 있었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권1호
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• pp.29-37
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• 2017

산림경영 계획을 위한 필요한 산림재적을 보다 효율적으로 추정하기 위해서 다양한 연구가 요구되어져 왔는데, 이러한 산림구조에 관한 연구는 주로 현장조사와 위성영상을 이용하여 이루어진다. 현장조사를 통한 연구는 비교적 정확하나 시간과 비용이 많이 들 뿐 아니라 접근의 용이성이 떨어지는 지역이 있기 때문에, 넓은 지역의 조사가 어렵다는 단점이 있다. 최근에는 항공기에서 발사된 레이저 펄스가 반사되어 돌아오는 시간을 측정하여 대상의 3차원 좌표를 얻는 LiDAR (Light Detection and Ranging) 기술을 활용하여 획득한 정밀한 수치형자료를 이용한 산림의 구조에 관한 연구가 이루어지고 있다. 일반적으로 산림재적을 추정하기 위해서 LiDAR자료를 이용한 수고자료와 산림 재적에 대한 회귀모형의 중요성이 점차 높아지는데, 국내의 경우 수목의 종류와 그 분포가 다르기 때문에 회귀모형만으로 재적을 추정하는 데 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 산림의 수고와 흉고직경을 측정하여 재적값을 추정하고 산림의 공간효과를 고려한 계층적 베이지안 분석을 통해 관측되지 않은 전체 산림재적에 대한 추정을 하고자 한다.

• 응용통계연구
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• 제31권2호
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• pp.265-285
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• 2018

본 연구에서는 미세먼지 $PM_{10}$의 4가지 분류 등급인 '좋음, 보통, 나쁨, 매우 나쁨' 그리고 2가지 분류 등급인 '좋음 혹은 보통, 나쁨 혹은 매우 나쁨'을 예측하기 위해서 심층 신경망모형을 사용하였다. 2010년부터 2015년까지 국내 6개 대도시 지역에서 관측한 일별 미세먼지 데이터에 대하여 기존 분류기법인 신경망모형, 다항 로지스틱 회귀모형, Support Vector Machine, Random Forest을 적용했을 때에 비해서 심층 신경망모형의 정확도는 더 높아졌다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권1호
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• pp.255-264
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• 2016

Classification is a predictive modeling for a categorical target variable. Various classification ensemble methods, which predict with better accuracy by combining multiple classifiers, became a powerful machine learning and data mining paradigm. Well-known methodologies of classification ensemble are boosting, bagging and random forest. In this article, we assume that decision trees are used as classifiers in the ensemble. Further, we hypothesized that tree size affects classification accuracy. To study how the tree size in uences accuracy, we performed experiments using twenty-eight data sets. Then we compare the performances of ensemble algorithms; bagging, double-bagging, boosting and random forest, with different tree sizes in the experiment.

• 응용통계연구
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• 제32권3호
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• pp.391-404
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• 2019

그동안의 고객 행동에 대한 예측은 주로 고객이 가지는 고정적인 특성을 이용해왔다. 최근에는 점차 고객들의 활동이 오프라인에서 온라인으로 이동하면서 각 고객의 웹 로그를 추적하는 일이 가능해졌다. 그러나 방대한 양의 웹 로그 데이터를 수집할 수 있게 된 반면, 이에 대한 연구는 로그 데이터를 정리하거나 기술적인 특성만을 설명하는 것에 그쳤다. 본 연구에서는 웹사이트 Kaggle에서 제공하는 Airbnb 고객들의 성별, 연령 등의 기본 정보 및 웹 로그가 포함된 데이터셋을 이용하여 첫 숙소 예약까지 걸리는 개인의 의사 결정 시간을 예측하였다. Lasso, SVM, Random Forest, XGBoost 등 다양한 방법론을 활용하여 최적의 모형을 찾고, 웹 로그 데이터의 유무에 따른 예측 오차를 비교하여 웹 로그의 효용성을 확인하였다. 결과적으로 오분류율이 약 20%로 낮은 랜덤 포레스트 분류모형을 최적모형으로 선택하였다. 또한, 웹 로그 데이터를 이용하여 고객 개개인의 행동을 예측한 결과 사용하지 않은 경우와 비교해 예측의 정확도가 최대 두 배 더 높아진 것을 확인할 수 있었다.

• 한국산림과학회지
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• 제99권3호
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• pp.285-291
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• 2010

제5차 국가산림자원조사는 국가단위의 산림자원 통계량을 산출하기 위해 설계되어 2006년부터 야외 표본점 자료를 수집하고 있다. 하지만, 표본의 개수가 적은 소면적 시군구의 산림통계를 산출하기 위해서는 보정자료를 이용하는 소면적 추정기법의 적용이 요구된다. 본 연구에서는 야외 표본점의 위치정보를 활용할 수 있는 공간통계기반 합성추정법을 적용하여 소면적 시군구의 임상별 산림면적 및 ha당 평균축적 등을 추정할 수 있는 방안을 제시하기 위해 수행하였다. 먼저 조사된 표본점은 수종별 흉고단면적의 비율에 의해 임상별로 사후층화되었다. 합성추정법을 적용하기 위하여 목표 시군과 인접하는 시군들을 하나의 가상 시군으로 설정한 후, 이러한 가상 시군에 포함되는 표본점 자료를 산림통계량 산출에 이용하였다. 합성추정법에 의한 임상별 비율은 임상도와 차이가 있는 것으로 나타났다. 한편, 합성추정법에 의한 임상별 ha당 평균축적은 표준오차가 ${\pm}3.5\;m^3/ha{\sim}{\pm}7.7\;m^3/ha$로 직접추정에 의한 표준오차(${\pm}7.8\;m^3/ha{\sim}{\pm}24.7\;m^3/ha$)보다 낮아 상대적으로 정확한 추정치를 나타내었다.

• International Journal of Reliability and Applications
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• 제9권1호
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• pp.53-70
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• 2008

In this paper, we discuss the plethora of uses for the software package R, and focus specifically on its helpful applications in reliability data analyses. Examples are presented; including the R coding protocol, R code, and plots for various statistical as well as reliability analyses. We explore Kaplan-Meier estimates and maximum likelihood estimation for distributions including the Weibull. Finally, we discuss future applications of R, and usages of quantile regression in reliability.

• International Journal of Reliability and Applications
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• 제4권4호
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• pp.157-170
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• 2003

In this paper we apply statistical reliability tools to manage and seek improvements in the strengths of medium density fiberboard (MDF). As a part of the MDF manufacturing process, the product undergoes destructive testing at various intervals to determine compliance with customer′s specifications. Workers perform these tests over sampled cross sections of the MDF panel to measure the internal bond (IB) in pounds per square inches until failure. We explore both graphically and statistically this "pressure-to-failure" of MDF. Also, we briefly comment on reducing sources of variability in the IB of MDF.