본 연구는 산림의 기능구분에서 시간에 따라 변화가 있는지 여부를 알아보고자 하였다. 또한 생태계서비스 개념이 현재 국유림 관리계획에서 고려되는 수준을 파악하고자 하였다. 자료는 98개 국유림의 경영계획구의 현재와 직전 기간의 경영계획서를 활용하였다, 경영계획서상 전, 현차기의 경영계획구별 산림기능별 면적의 구성 비율을 분석대상으로 삼았다. 전차기, 현차기의 2개 그룹의 평균이 정규분포를 따르는지 우선 검정하였다. 그 결과, 정규분포를 따르면 모수적 t-검정, 그렇지 않은 경우 비모수적 Wilcoxon 부호순위 검정을 실시하였다. 정규분포를 따르는 것은 목재생산림 경우가 해당되고, 나머지 5가지 기능: 수원함양림, 산지재해방지림, 자연환경보전림, 산림휴양림, 생활환경보전림은 정규분포하지 않는다. t-검정 또는 Wilcoxon 부호순위 검정을 실시한 결과, 유의미한 기능별 산림면적 비율의 변화를 보인 것은 목재생산림, 자연환경보전림이었다. '생태계서비스' 개념이 활발하게 언급되기 시작한 것은 2018년에 시작된 제6차 산림기본계획에서 부터이다. 지방산림청별 지역산림계획에서는 차이가 있었는데, 동부와 서부지방산림청 소관 지역산림계획에서는 위 개념에 대한 언급이 빈번하게 이루어졌으나 나머지 3개 지방산림청의 계획들에서는 그렇지 않았다.
기존 Ordinary Regression (OR) 방법을 이용한 경향성 분석은 경향성을 과소평가하는 문제점을 나타낸다. 이러한 점에서 본 연구에서는 자료의 정규분포 가정과 평균을 중심으로 경향성 평가가 이루어지는 기존 Ordinary Regression (OR) 방법을 개선한 Quantile Regression (QR) 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 64개 강우 관측지점의 연 최대 극대강수량 자료에 대하여 QR 방법과 OR 방법에 대하여 통계적 성능을 평가하였다. QR 방법의경향성 분석결과 47개 지점에서 5% 오차수준 내에서 t-검정을 통과한 반면 OR 방법에서는 13개 지점 만이 통계적 유의성을 가지는 것으로 나타났다. 이는 OR 방법이 자료의 평균을 중심으로 경향성을 평가하는 기법인데 반해 QR은 자료의 다양한 분위에서 경향성을 평가함으로써 극대 및 극소 부분에서의 경향성을 보다 유연하게 감지하는 이유로 판단된다. QR 방법을 통한 경향성 평가는 평균 중심의 해석문제점을 개선할 수 있으며 자료가 정규분포를 따르지 않거나 왜곡된 분포형태를 갖는 자료의 수문학적 경향성 평가에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
Objectives Advanced researches on the relationship between obesity and heart rate variability (HRV), heretofore, focused on characteristics of HRV depending on the state of obesity. However, the previous researches have not quantified predictive power of HRV toward the obesity-related variables, which is rather more meaningful for clinicians who regularly treat obese patients. Hence, we designed a research to investigate whether HRV could predict serum levels of obesity-related metabolites. Methods Ninety obese premenopausal women meeting the inclusion criteria were recruited. The HRV test, blood sampling, and measurement of physical traits were conducted. Multiple regression analysis of the measurement data was carried out, putting obesity-related metabolites (insulin, glucose, triglyceride, hs-CRP, HDL, LDL, total cholesterol) as outcome variables and the others as predictors. To select appropriate predictive variables, the Akaike's Information Criterion (AIC) was applied. Normality and homoskedasticity of residuals for each model were tested to identify if there were any violations of the regression analysis's basic assumption. Logarithm transformation was used for the values of the concentration of metabolites and the HRV. Results The regression model including Total Power (TP) value and BMI had significant predictive power for serum insulin concentration (F(2, 88)=835.7, p<0.001, $R^2=0.95$). The regression coefficient of ln (TP) was -0.1002. However, it was not sure if the HRV could predict concentrations of other metabolites. Conclusions The results suggest that the Total Power (TP) value of the HRV can predict the level of serum insulin. If the BMI could be assumed as being constant, when the TP value is multiplied by n, the predicted change of insulin could be drawn by multiplying $n^{-0.1002}$. The uncertainty of this model can be assumed as approximately 5%.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권2호
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pp.339-348
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2017
전통적인 통계적 공정관리에서 품질특성치의 위치모수와 척도모수의 변화를 탐지하는 것은 주된 관심사였고, 이를 위해 일반적으로 두 개의 관리도를 병행하여 사용한다. 그러나 하나의 관리도를 사용하여 두 모수의 변화를 동시에 탐지하는 절차에 대한 연구도 많이 진행되어 왔다. 하나 또는 두 개의 관리도를 사용할 때, 제1국면 (phase I)을 통하여 모수를 추정하여 관리한계를 설정하여 제2국면(phase II)의 관리도를 운영하는데 이때 정규성 가정의 만족 여부는 아주 중요한 점검 사항이다. 실제 공정에서는 종종 분포에 대한 가정을 하기 어렵거나 정규분포를 따른다고 가정하기 어려운 경우가 있는데, 이러한 경우에는 비모수적 관리도를 사용할 수 있다. 이 논문에서는 비모수적 관리도이면서, 하나의 관리도를 사용하여 위치모수와 척도모수의 변화를 탐지하는 Shewhart-Lepage 관리도를 소개하고, 위치모수와 척도모수가 동시에 변화할 때 진단 단계에서 변화의 원인을 가장 정확하게 진단할 수 있는 최적의 진단한계를 모의실험을 통해 제시하고 그 효율에 대해 연구하였다.
우리나라 주요 항만의 입출항 통항패턴을 연구하기 위한 사전 연구로서, 부산항에 입 출항하는 위험화물운반선의 통항량을 항만운영정보시스템(Port Management Information Systim, Port-MIS) 자료를 이용하여 사전 조사하고, 통항량이 가장 높은 각 계절별 연속 3일을 선별하였다. 해양안전종합정보시스템(General Information Center on Maritime Safety & Security, GICOMS) 자료를 이용하여 선별된 12일간 위험화물운반선의 부산항 주요 통항로의 통항 패턴을 분석하였다. 또한 주요 입출항 지점인 북항 오륙도 방파제와 감천항 동방파제의 위험 화물운반선의 통항 이격거리를 분석하였다. 항로 단면에서 선박의 궤적이 정규분포를 이룬다는 가정을 근거로 해상교통안전진단 등에서 정규분포의 누적 확률분포 함수를 이용하여 충돌확률을 추정하여 사용하고 있지만, 오륙도 방파제 입출항 및 감천항 동방파제 입항에서의 선박의 항해 궤적은 KS-test 및 SW-test를 이용한 정규성 검정결과 정규분포를 따르지 않는 것으로 평가되었다. 특히 북항에서는 선박의 우측통항 경향이 두드러지게 나타났다. 일반적인 통항이론의 적용보다는 항만의 특성에 맞는 통항모델을 개발하여, 해상교통안전진단 등에서 적용하는 것이 바람직하여 이에 대한 후속연구가 필요할 것으로 판단된다.
본 연구는 기술보증기금이 2017년부터 2019년까지 기술평가를 통하여 보증 지원한 기술 중소기업 중 3,214개 기업을 대상으로 4차 산업혁명 기업과 일반 중소기업으로 구분한 후 경영 특성이 고성장 기업 결정에 미치는 영향을 실증 분석하였다. 고성장 기업 판단은 OECD(2007)의 정의를 적용하여 최근 2년간 매출액 증가율이 연간 평균 20% 이상인 기업이다. 표본 대상의 두집단이 비정규분포를 따르고 있어 Mann-Whitney U test 비모수 검증으로 평균치 차이 분석을 하였다. 또한 정규성 가정이 덜 엄격한 이변량 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 독립변수는 대표자 역량, 인적자본 역량, 기술혁신 역량, 기본 특성, 지역더미, 기술수준 더미이다. 이에 대응하는 하위변수는 대표자 학력, 대표자 동업종 경험 수준, 상시 종업원, 연구 인력, 지식 재산권 수, 연구개발 투자금액, 기업 업력, 총자산, 지역_수도권, 지역_중부권, 기술수준_첨단기술, 기술수준_중기술이다. 분석결과, 4차 산업혁명 기업은 대표자 동업종 경험수준, 상시종업원, 기업업력, 총자산, 기술수준_첨단기술의 연구가설이 지지되었다. 일반 중소기업은 대표자 동업종 경험수준, 연구인력, 총자산, 지역_수도권의 연구가설이 지지되었다.
비율자료와 같이 반응변수가 제한된 구간에 속하는 경우 비대칭성이나 이분산성의 문제들로 인해 정규성 가정을 기반으로 하는 회귀모형의 적용은 부정확한 결과가 도출될 수 있다. 이러한 경우 대안으로 베타회귀모형이 고려된다. 베타회귀모형은 베타분포를 평균과 정밀도 모수로 재모수화 하였을 때, 반응변수가 베타분포를 따른다는 가정하에 평균과 정밀도에 대한 하위모형을 갖는 회귀모형으로 자료의 이분산성을 쉽게 고려할 수 있다. 본 연구에서는 두 가지 실증분석에서 비율자료에 베타회귀모형을 적합하여 분석하고자 한다. 특히, 제6기 국민 건강조사자료를 통해 흡연율과 커피 섭취와의 연관성을, COVID-19 자료를 기반으로 미국의 지역 특성들과 누적 사망률의 연관성을 고찰한다. 각 분석에서는 보통최소제곱 회귀모형과 베타회귀모형 및 확장된 베타회귀모형을 적용하여 최적의 모형을 선택하고 결과를 해석한다. 분석의 결과는 비율자료에서 베타회귀모형 및 확장된 베타회귀모형 적용의 적절성을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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