• 제목/요약/키워드: statistical prediction

검색결과 1,566건 처리시간 0.024초

출산율 예측모형을 이용한 한국의 출산력 시나리오 분석 (Scenario Analysis of Fertility in Korea using the Fertility Rate Prediction Model)

  • 김기환;전새봄
    • 응용통계연구
    • /
    • 제28권4호
    • /
    • pp.685-701
    • /
    • 2015
  • 한국의 지속적인 저출산은 세계적으로 유례가 없을 정도의 급격한 고령화 속도와 맞물려 국가경쟁력 및 사회보장 시스템을 약화시키는 요인이 되었다. 저출산 문제를 해결하기 위하여 정부에서는 각종 출산장려정책을 실시하고 있으나, 현재까지 저출산에서 벗어나지 못하고 있어 정책이 효과적이지 못하였던 것으로 평가된다. 그러므로 본 연구에서는 보다 효과적인 정책개발의 근간을 마련하기 위하여 조건부 순위별 출산율을 제안하고, 이를 이용하여 한국의 출산정책 효과를 파악하였다. 조건부 순위별 출산율을 사용하면 순위별 출산율을 사용하는 것보다 합계출산율의 변화와 효과를 명확히 산출할 수 있으므로, 다양한 순위별 출산율의 시나리오에 따라 합계출산율의 변화를 비교하였다. 이를 통하여 현재 정부의 셋째 아 출산지원 정책으로 도달할 수 있는 합계출산율 및 둘째 아 또는 첫째 아의 출산지원을 하였을 때 도달할 수 있는 합계출산율을 산출할 수 있었다. 또한 지속적인 저출산으로 빠르게 감소하고 있는 가임여성(15-49세)을 고려하여 합계출산율에 따른 출생아수를 함께 제시하여 실질적인 출생아수의 증가를 유도하는 정책개발에 도움이 될 수 있도록 연구결과를 정리하였다.

상호정보량 기법을 적용한 인공신경망 입력자료의 선정 (Input Variables Selection of Artificial Neural Network Using Mutual Information)

  • 한광희;류용준;김태순;허준행
    • 한국수자원학회논문집
    • /
    • 제43권1호
    • /
    • pp.81-94
    • /
    • 2010
  • 본 연구는 인공신경망의 성능을 향상시키기 위한 여러 가지 방법들 중의 하나인 입력변수 선정기법에 관한 연구로서, 일반적으로 널리 사용되고 있는 상관계수를 이용한 입력변수 선정기법 외에 상호정보량을 활용한 방법을 적용하여 인공신경망의 성능을 향상시키고자 하였다. 대상자료는 기상청에서 제공하는 RDAPS자료의 152개 출력값으로 지상강우량의 예측값인 APCP를 포함하고 있으며, 강우관측값간의 상호정보량을 구해 가장 영향력이 큰 변수를 입력변수로 사용하였다. 기존연구결과, 그리고 상관계수만을 이용해서 입력변수를 선정한 결과와 비교해볼 때, 상호정보량을 적용한 경우 입력변수는 주로 바람과 관련된 변수들이 선정되었으며, 평균제곱근오차, 평균제곱근상대오차, 그룹별로 구분한 경우의 절대오차, 그리고 구간별로 구분한 경우의 상대오차를 비교한 경과 상호정보량을 이용한 입력변수 선정방법의 정확도가 전반적으로 높은 것으로 나타났으며, 특히 강우량이 상대적으로 큰 경우의 오차를 많이 감소시킬 수 있는 것으로 나타났다.

고추역병균(Phytophthora capsici)에 대한 N-Phenylbenzenesulfonamide 유도체들의 살균활성에 관한 3D-QSAR 분석과 고활성 화합물의 예측 (3D-QSAR Analysis on the Fungicidal Activity with N-Phenylbenzenesulfonamide Analogues against Phytophthora blight (Phytophthora capsici) and Prediction of Higher Active Compounds)

  • 성민규;강규영;조윤기;성낙도
    • Applied Biological Chemistry
    • /
    • 제50권3호
    • /
    • pp.192-197
    • /
    • 2007
  • 고추역병균(Phytophthora capsici)에 대한 N-phenylbenzenesulfonamide 및 N-phenyl-2-thienylsulfonamide 유도체(1-37)들의 살균활성에 관한 3차원적인 정량적 구조와 활성과의 관계(3DQSARs)들을 비교 분자장 분석(CoMFA)과 비교분자 유사성 지수분석(CoMSIA) 방법으로 각각 검토하였다. CoMFA(2) 모델($r^2_{cv.}(q^2)$ = 0.692 및 $r^2_{ncv.}$= 0.965)이 CoMSIA(2) 모델($r^2_{cv.}(q^2)$ =0.796 및 $r^2_{ncv.}$= 0.958)보다 상관성과 예측성이 양호하였다. 최적의 CoMFA(2) 모델에 따른 살균활성은 분자의 입체장과 정전기장에 의존적이었다. 또한, CoMFA(2) 모델의 등고도 분석 결과로부터 살균활성의 63%가 입체적으로 큰 S-phenyl 고리의 meta-치환기($R_1$) 그리고 나머지 살균활성의 32.9%가 양하전을 띄는 N-phenyl 고리의 $R_4$-치환기와 S-phenyl 고리의 para-치환기($R_1$)에 기인하는것으로 예측되었으며 이 같은 사실에 기초하여 일련의 고활성 화합물, $R_1$ = 3-decyl 치환체 ($pred.pI_50$ = 5.88) 등이 예측되었다.

수종의 합성 고무탄성재의 성질에 관한 연구 (PHYSICAL PROPERTIES OF VAR10US BRANDS OF ELASTOMERIC CHAINS)

  • 김경호;황충주;성상진
    • 대한치과교정학회지
    • /
    • 제27권6호
    • /
    • pp.943-954
    • /
    • 1997
  • 교정적인 치아이동에 필요한 힘들은 orthodontic wire나 여러 가지 elastic rubber등으로 얻을 수 있다. 이중 교정용 elastic rubber는 환경 변화, 시간 경과, 신장(stretch) 정도에 따라 영구 변형과 힘의 소실(force decay)이 다양하게 나타나므로 적용된 힘을 예측하기 힘든 단점이 있다. 본 연구에서는 임상에서 널리 사용되는 3가지 종류 (Ormco : Generation II Power Chains ; brand A, RMO : Energy-Chain ; brand B, Unitek : AlastiK ; brand C)의 교정용 합성고무탄성재를 실험 환경, 초기 힘의 크기, 고무탄성재의 형태 그리고 신장속도를 달리한 뒤 시간에 따른 잔존 힘의 변화를 비교하였으며, 종류에 따른 특징적인 물리적 성질에 대하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 세 종류 모두에서 상온의 공기에 보관된 경우 잔존 힘의 비율이 가장 컸으며 물과 타액 간에는 차이가 없었다. 2. 세 종류 모두에서 24시간 이후로는 초기 힘의 크기에 따른 잔존 힘의 비율에 차이가 없었다. 3. A, B는 filament 유무에 따른 잔존 힘의 비율에 차이가 없었으나 C에서는 filament가 있는 경우 힘의 소실이 더 많았다. 4. 신장속도를 달리하여도 잔존 힘의 비율에는 큰 차이가 없었다. 5. B는 각각의 실험조건에서 A, C보다 상대적으로 잔존 힘의 비율이 높았다.

  • PDF

실시간 수위 예측을 위한 다중선형회귀 모형의 비교 (Comparison of Different Multiple Linear Regression Models for Real-time Flood Stage Forecasting)

  • 최승용;한건연;김병현
    • 대한토목학회논문집
    • /
    • 제32권1B호
    • /
    • pp.9-20
    • /
    • 2012
  • 최근 수위 예측을 위한 개념적 기반, 수문학적, 물리적 기반 모형 등의 단점을 극복하고자 홍수예측을 위해 자료지향형 모형 중의 하나인 다중선형회귀 모형이 널리 도입되고 있다. 본 연구의 목적은 이러한 다중선형회귀 모형의 서로 다른 회귀계수 선정 방법에 따른 홍수예측 성능을 비교 검토하고 이를 통해 적절한 다중회귀 홍수예측 모형을 구축하는 것이다. 이를 위해 입력자료의 자기상관분석을 통해 독립변수의 시간 규모를 결정한 후 최소 자승법, 가중 최소 자승법, 단계별 선택법의 각기 다른 회귀계수 산정 방법을 이용한 홍수예측 모형을 구축하고 중랑천 유역의 다양한 홍수사상에 대해 적용하였다. 구축된 모형들의 성능을 평가하기 위해 평균제곱근오차, Nash-Suttcliffe 효율계수, 평균절대오차, 수정 결정계수와 같이 4개의 통계지표들을 사용하였다. 모의결과 단계별 선택법을 이용한 다중선형회귀 홍수예측 모형이 가장 정확한 예측 결과를 보였고, 최소자승법을 이용한 홍수예측 모형이 가중 최소자승법을 이용한 홍수예측 모형보다 좀 더 나은 예측 결과를 나타냈다.

퍼지 이론을 이용한 GIS기반 자료유도형 지질자료 통합의 이론과 응용 (GIS-based Data-driven Geological Data Integration using Fuzzy Logic: Theory and Application)

  • 박노욱;지광훈;;권병두
    • 자원환경지질
    • /
    • 제36권3호
    • /
    • pp.243-255
    • /
    • 2003
  • 유용광물자원탐사나 산사태 취약성 분석과 같은 지질학적 응용을 목적으로 GIS를 이용하여 다양한 지질자료를 통합하기 위한 수학적 모델이 개발되어 왔다. 여러 공간통합 방법 중에서 불확실한 정보를 효율적으로 다룰 수 있는 것으로 알려진 퍼지 이론을 이용한 지질정보의 통합에 대해서 논의하였다. 그동안 전문가의 의견에 의존하여 지질자료를 표현하는 목표 유도형 통합방법과 달리, 통합 목표와 지질자료 사이의 통계적 관계를 이용하는 자료 유도형 통합 방법을 제안하였다. 제안된 기법은 퍼지 소속함수로의 표현, 퍼지 연산자를 이용한 결합, 비퍼지화, 검증의 4단계로 구성된다. 자료 표현에는 우도비에 기반한 퍼지 소속함수를, 퍼지 소속함수들의 결합에는 퍼지 연산자 네트웍을, 통합결과의 상대적인 가능성값을 도시하기 위해 비퍼지화 단계를 각각 제안하였다. 최종적으로 통합 목표에 대한 의미있는 해석과 다양한 퍼지 연산자 네트웍의 정량적 비교를 위해 공간 분할에 기반한 검증 과정을 제안하였다. 지질학적 응용을 목적으로 제안한 방법론의 적용가능성, 실제 적용시의 제안점을 산사태 취약성 분석 적용연구를 통해 논의하였다. 적용연구 결과, 대상지역에서 산사태에 대한 취약한 지역을 구분하는데 제안기법이 효과적으로 이용될 수 있음을 확인할 수 있었으며, 검증을 통해 최종 퍼지 소속함수의 결합에 ${\gamma}$연산자를 사용한 경우가 최대, 최소 연산자를 사용한 경우에 비해 높은 예측능력을 나타내었다.

논벼 NPP 지수를 이용한 우리나라 벼 수량 추정 - MODIS 영상과 CASA 모형의 적용 - (Prediction of Rice Yield in Korea using Paddy Rice NPP index - Application of MODIS data and CASA Model -)

  • 나상일;홍석영;김이현;이경도;장소영
    • 대한원격탐사학회지
    • /
    • 제29권5호
    • /
    • pp.461-476
    • /
    • 2013
  • CASA 모델은 작물의 순 일차생산량(NPP)을 추정하는 가장 빠르고 정확한 모델 중 하나이다. 본 연구의 목적은 (1) 2002년 ~ 2012년 동안 한국의 논지역을 대상으로 작물 NPP의 시공간적 변화 패턴을 분석하고, (2) 연간 NPP와 쌀 생산성 간의 관계를 파악하여, (3) MODIS Product와 태양 복사량을 CASA 모형에 적용하여 2012년 한국의 쌀 수량을 추정하는 것이다. 또한, (4) 통계청이 발표한 최종 수량과 비교를 통해 적용을 검토하였다. 이를 위해, 월별 또는 누적 NPP와 수량과의 상관분석을 실시하였다. 그 결과, 총 누적 NPP와 9월의 NPP가 쌀 수량과 높은 상관성을 나타내었으며, 이를 이용하여 추정한 2012년 예측 수량은 누적 NPP 적용시 526.93 kg/10a, 9월의 NPP 적용시 520.32 kg/10a로 추정되었다. 통계청의 최종 수량과의 RMSE는 각각 9.46 kg/10a, 12.93 kg/10a를 나타내었으나, 전반적으로 두 모형 모두 1:1선에 근접한 결과를 보이고 있어 NPP를 이용한 벼 수량 추정 모형이 논벼 수량의 변화특성을 잘 반영하고 있는 것으로 판단된다.

고해상도 주제 정보 생성을 위한 저해상도 원격탐사 자료의 지구통계학기반 상세화 및 정밀 관측 자료와의 통합 (Geostatistical Downscaling of Coarse Scale Remote Sensing Data and Integration with Precise Observation Data for Generation of Fine Scale Thematic Information)

  • 박노욱
    • 대한원격탐사학회지
    • /
    • 제29권1호
    • /
    • pp.69-79
    • /
    • 2013
  • 이 논문에서는 저해상도 원격탐사 자료 기반 주제도의 상세화를 목적으로 2단계로 구성된 지구통계학적 통합 기법을 제안하였다. 우선 영역-점 변환 크리깅을 이용하여 저해상도 부가 자료의 상세화를 수행하고, 이 정보는 이후 통합 과정에서 경향 성분으로 이용된다. 그리고 상세화된 부가 자료와 소수의 정밀 관측 자료와의 통합에 가변적 지역 평균 기반 단순 크리깅을 적용한다. 제안 기법은 저해상도 부가 자료의 상세화를 통해 해상도 차이에 따른 정밀 관측 자료와 부가 자료와의 통계적 연관성을 반영할 수 있으며, 정밀 조사 자료와의 통합을 통해 부가 자료의 오류를 보정할 수 있는 장점이 있다. 제안 기법의 적용성 평가를 위해, 지상 관측 강수 자료와 TRMM 자료와의 통합을 이용한 고해상도 강수 주제도 제작 연구를 수행하였다. 실험 결과, 영역-점 변환 크리깅을 통해 원 자료 스케일의 TRMM 강수값을 재생산할 수 있는 다양한 목표 고해상도에서의 상세 정보 추출이 가능하였다. 그리고 이 자료를 정밀 관측 자료와 통합함으로써 정밀 관측 자료만을 이용하는 단변량 공간 예측 기법에 비해 향상된 예측 정확도를 보였다. 따라서 제안 기법은 서로 다른 해상도를 가지는 자료를 대상으로 저해상도 부가 자료의 상세화에 효율적으로 이용될 수 있을 것으로 기대된다.

시계열 모형을 이용한 범죄예측 사례연구 (A Case Study on Crime Prediction using Time Series Models)

  • 주일엽
    • 시큐리티연구
    • /
    • 제30호
    • /
    • pp.139-169
    • /
    • 2012
  • 본 연구는 살인, 강도, 강간, 절도, 폭력 등 주요 범죄를 예측할 수 있는 시계열 모형을 도출하고 이를 이용한 주요 범죄의 발생 전망을 파악하여 범죄 발생에 대한 과학적인 치안정책 수립에 기여하는데 그 목적이 있다. 이와 같은 목적을 달성하기 위하여 2002년부터 2010년까지의 살인, 강도, 강간, 절도, 폭력 등 주요범죄에 대한 월별 발생건수를 IBM PASW(SPSS) 19.0을 사용하여 주요 범죄의 시계열 예측모형을 규명하기 위한 시계열 모형생성(C), 주요 범죄의 시계열 예측모형에 대한 정확도 규명을 위한 시계열 모형생성(C) 및 시계열 순차도표(N)를 실시하였다. 이와 같은 연구목적과 연구방법을 통하여 도출한 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 살인, 강도, 강간, 절도, 폭력 등 주요 범죄에 대한 시계열 예측모형은 각각 단순계절, Winters 승법, ARIMA(0,1,1)(0,1,1), ARIMA(1,1,0)(0,1,1), 단순계절로 나타났다. 둘째, 살인, 강도, 강간, 절도, 폭력 등 주요 범죄에 대하여 시계열 예측모형을 이용한 주요 범죄에 대한 단기적 발생 전망이 가능한 것으로 나타났다. 이러한 연구결과를 토대로 범죄 발생에 대한 지속적인 시계열 예측모형 제시, 분기별, 연도별 범죄 발생건수를 기초로 하는 중 장기 시계열 예측모형에 대한 관심이 요구된다.

  • PDF

하천수위표지점에서 신경망기법을 이용한 홍수위의 예측 (The Flood Water Stage Prediction based on Neural Networks Method in Stream Gauge Station)

  • 김성원;호세살라스
    • 한국수자원학회논문집
    • /
    • 제33권2호
    • /
    • pp.247-262
    • /
    • 2000
  • 본 연구에서는 낙동강유역의 주요 수위표지점중 진동수위표지점에서 홍수위를 예측하기위한 신경망모형인 WSANN모형이 제시되었다. WSANN모형은 모멘트방법, 초기조건의 개선 및 적응학습속도에 의해 보완되어진 개선된 역전파훈련 알고리즘을 이용하였고, 본 연구에 사용된 자료는 훈련자료와 테스팅자료로 분할하였으며, 최적 은닉층 노드수를 결정하기 위하여 은닉층노드와 임계학습횟수로부터 경험식이 유도되었다. 그리고 WSANN모형의 보정은 4개의 훈련자료에 의해 실시되었으며, WSANN22와 WSANN32모형이 모델의 검증에 사용될 최적모형으로 결정되었다. 모형의 검증은 훈련되지 않은 2개의 테스팅자료를 이용하여 모형의 적합성을 평가하기 위하여 이루어 졌으며, 통계분석의 결과를 통하여 홍수위를 합리적으로 예측하는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구의 결과를 기본으로 신경망기법을 이용한 실시간 홍수예경보 시스템의 구축 및 홍수위의 제어에 관한 지속적인 연구가 필요것으로 사료된다.

  • PDF