• 한국조경학회지
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• 제37권1호
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• pp.78-86
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• 2009

본 연구는 경관계획 수립에 앞서 해당 도시의 주요 경관자원을 객관적인 기준으로 평가하고, 평가결과를 토대로 도시경관의 수준을 진단하여 향후 수립되는 경관계획의 방향설정에 기여하고자 도시경관 진단을 위한 평가모델 및 평가지표를 도출하고자 하였다. 이를 위해 도시 전체의 경관을 다루고 있는 경관계획 관리 연구사례의 경관구성요소를 비교 분석하여 거시적 경관 구성요소 중 수치화가 가능한 요소를 대상으로 물적지표를 추출하고, 해당 지역에 거주하는 시민을 대상으로 경관미 값을 평가하여 경관미 평균값을 종속변수로, 물적지표를 독립변수로 회귀분석을 통해 통계적으로 유의성이 검증된 회귀모델과 지표를 도출하고자 하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 도시경관에 영향을 줄 수 있다고 판단되며, 수치화가 가능한 데이터들로서 범용화가 가능한 통계량으로 서울시 통계DB를 참고하여 공원전체면적률, 공원시가지면적률, 1인당 공원면적, 녹지전체면적률, 녹지시가지면적률, 녹지율, 하천전체면적률, 하천시가지면적률, 개발제한구역전체면적률, 개발제한구역시가지면적률, 상업지역전체면적률, 상업지역시가지면적률, 공업지역전체면적률, 공업지역시가지면적률, 공장용지전체면적률, 공장용지시가지면적률, 20층 이상 아파트단지 개소, 광로 연장비율 등 총 18개의 물적지표를 선정하였다. 둘째, 통계분석을 통해 통계적 유의성이 검증된 회귀모델의 공통적인 독립변수로 도출된 녹지전체면적률, 공원전체면적률, 20층 이상 아파트 단지 개소를 도시경관 진단을 위한 최종 평가지표로 선정하였다. 셋째, 녹지전체면적률, 공원전체면적률, 20층 이상 아파트 단지 개소의 표준화계수를 토대로 경관미 값에 녹지전체면적률이 가장 영향을 많이 미치는 것으로 나타났으며, 20층 이상 아파트단지 개소는 경관미 값과 부의 상관관계를 갖는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과는 경관계획 관리의 방향을 제시해 주는 기초적인 자료가 될 것으로 판단되며, 향후 물적지표의 추가개발과 대상지 추가조사로 더욱 종합적인 경관미 예측모델과 평가지표 개발이 예상된다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제54권4호
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• pp.383-392
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• 2015

야외 사육과 성페로몬트랩 조사를 통해 왕담배나방 휴면 유도시기와 연중 발생 세대가 연구되었다. 2013년과 2014년에 갓부화 유충을 수원 야외에서 사육하였을 때, 8월 하순~10월 상순에 사육을 시작한 집단들에서 휴면용이 생성되었고, 9월 중순 이후 사육 집단에서는 휴면용들만 생성되었다. 2013년 집단의 경우 휴면용들은 이듬해 5월 하순~6월 상순에 우화하였고 2014년 집단의 경우 5월 하순~6월 하순에 우화하였다. 휴면용들만 생성된 집단들에서, 사육을 시작한 날의 일장은 11시간 49분~12시간 24분이었고, 이들이 번데기가 될 때까지 평균온도는 $14.8{\sim}20.7^{\circ}C$이었다. 야외 사육에서 하면은 관찰되지 않았다. 수원과 화성에서 2010년부터 2014년까지 조사한 페로몬 트랩의 성충 발생 시기는 연중 4회(1화기: 4월 하순~6월 중순, 2화기: 6월 중순~7월 하순, 3화기: 7월 중순~8월 하순, 4화기: 8월 하순~10월 중순)으로 조사되었다. 여기에 Mironidis and Savopoulou-Soultani (2008)의 선형발육모델을 적용하였을 때 4세대 출현이 가능한 것으로 분석되었다. 가을철 3세대와 월동세대는 일부 중첩되는 것으로 조사되었다. 왕담배나방은 연중 월동세대 이후 온전한 3세대를 거치고, 휴면용은 3화기와 4화기 성충들의 자손들에서 출현하는 것으로 조사되었다. 마지막으로 4월 말 파종되는 옥수수 포장에서 출사기에서 수확기 사이의 이삭 피해는 1세대와 2세대의 왕담배나방 유충이 피해를 주는 것으로 고찰되었다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.263-286
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• 2022

본 연구는 웹 크롤링을 이용하여 1990년부터 2022년까지 총 32개년에 해당하는 NBA 통계 정보를 획득하고, 탐색적 데이터 분석을 통해 관심 변수를 관찰하고 관련된 파생변수를 생성한다. 입력 데이터에 대한 정제 과정을 거쳐 무의미한 변수들을 제거하고, 남은 변수에 대한 상관관계 분석, t 검정 및 분산분석을 수행하였다. 관심 변수에 대해 플레이오프 진출/미진출 그룹 간 평균의 차이를 검정하였고, 이를 보완하기 위해 순위를 기준으로 하는 3개 집단(상위/중위/하위) 간 평균 차이를 재확인하였다. 입력 데이터 중 올해 시즌 데이터만을 테스트 세트로 활용하였고, 모델 훈련을 위해서는 훈련 세트와 검증 세트를 분할하여 5-fold 교차검증을 수행하였다. 교차검증 결과와 시험 세트를 이용한 최종 분석 결과를 비교하여 성능 지표에서 차이가 없음을 확인함으로써 과적합 문제를 해결하였다. 원시 데이터의 품질 수준이 높고, 통계적 가정을 만족하기 때문에 적은 수준의 데이터 세트임에도 불구하고 대부분 모델에서 좋은 결과를 나타냈다. 본 연구는 단순히 머신러닝을 이용하여 NBA의 경기 결과를 예측하거나 플레이오프 진출 여부만을 분류하는 것에서 그치지 않고, 입력 특성의 중요도를 파악하여 높은 중요도를 갖는 주요 변수에 본 연구의 관심 대상 변수가 포함되는지를 확인하였다. Shap value의 시각화를 통해 특성 중요도의 결과만으로 해석할 수 없었던 한계를 극복하고, 변수의 진입/제거 과정에서 중요도 산출에 일관성이 부족하다는 점을 보완할 수 있었다. 본 연구에서 관심 대상으로 분류했던 3점 및 실책과 관련된 다수의 변수가 미국 프로농구에서의 플레이오프 진출에 영향을 미치는 주요 변수에 포함되는 것으로 나타났다. 본 연구는 기존의 스포츠 데이터 분석 분야에서 다루었던 경기 결과, 플레이오프 및 우승 예측 등의 주제를 포함하고 분석을 위해 여러 머신러닝 모델을 비교 분석했다는 점에서 유사성이 있지만, 사전에 관심 속성을 설정하고, 이를 통계적으로 검증함으로써 머신러닝 분석 결과와 비교하였다는 측면에서 차이가 있다. 또한 XAI 모델 중 하나인 SHAP를 이용하여 설명 가능한 시각화 결과를 제시함으로써 기존 연구와 차별화하였다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제15권4호
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• pp.1-19
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• 2010

최근 대형마트를 중심으로 유통업자브랜드(PB) 상품의 확대가 이루어지고 있다. 대형마트는 소비자가 상품을 구입할 때 PB를 또 하나의 고려 상표군으로 인식하길 바라고 있지만, 소비자들의 반응은 여전히 PB상품에 대해 중립적인 입장이다. 즉 소비자마다 각기 다른 평가를 내리고 있다. 따라서 본 연구는 PB상품을 구매한 소비자들의 특성을 분석하여 PB상품 개발과 판매에 있어 마케팅적 시사점을 주고자 한다. 본 연구는 서울과 경기 지역에 있는 소비자 설문조사 자료를 이용하였으며 프로빗 모형을 이용하여 PB상품을 구매하는 소비자들의 특성을 분석하였다. 분석 결과 인구통계학적 특성으로는 결혼여부, 소득수준, 거주지역이 PB상품 구매에 영향을 미치는 요인으로 나타났으며, 구매특성으로는 대형마트 방문 빈도가 유의한 요인으로 나타났다. 구체적으로 살펴보면, 미혼자보다 기혼자가 PB상품을 구입할 확률이 더 높게 나타나, DM(Direct Mail)발송이나 핸드폰 SMS(Short Message Service) 발송 등 PB상품 판촉활동의 타겟팅에 있어 기혼자에 대한 비중을 높일 필요가 있을 것으로 보인다. 둘째, 소득수준과 관련해서는 고소득계층보다 중산층(월소득 301~600만원) 소비자들이, 서울지역보다는 지방 거주 소비자들이 PB상품 구매 확률이 높았다. 이러한 소비자들의 특성은 가격에 민감하기 때문에 소비자를 위한 추가 증정, 사은품 지급, 1+1행사 등을 강화할 필요가 있을 것으로 보인다. 셋째, 대형마트 방문 빈도가 월 2회 증가할 경우, PB상품을 구매할 확률이 5.3%이상 증가하는 것으로 나타나 소비자들의 내점빈도를 높일 수 있는 재미있는 매장 만들기, 찾아오는 서비스 등 다양한 집객 전략이 필요해 보인다. 결론적으로 PB상품이 단지 가격이 저렴한 일회성 구매 상품이라는 한계를 넘어 NB상품처럼 상품에 대한 로열티를 높이고 지속적 구매가 일어나도록 하기 위해서는 PB상품을 다른 제조업체 브랜드처럼 카테고리 내에서 하나의 고려 상품군(consideration commodity set)이 될 수 있도록 하는 노력이 필요하다.