As big data is diffused throughout the industry, big data analytics is regarded as a corporate competitiveness, and data mining techniques are pouring in exponential methodologies and techniques in the field of computational science. Using mathematical and statistical techniques that have sufficient academic depth, we aim to increase mining efficiency by increasing efficiency and applying efficient data to mining procedures and processing procedures.

본 연구의 목적은 다층자료 매개효과의 분석 방법을 제안하는 것이다. 연구내용은 다층자료 매개효과의 통계방법 탐색, 분석절차 제안, 그리고 분석의 실례 제시 등 세 가지다. 첫째, MLM (multilevel modeling)과 MSEM (multilevel structural equation modeling) 중에서 어떤 방법이 다층자료의 매개효과 분석에 유용한지 탐색하였다. MSEM은 MLM 의 약점을 극복한 것으로서 유용한 다층 매개효과 분석방법이었다. 둘째, 다층자료 매개효과의 분석절차를 연구모형설 정, 전제조건 검토, 모형검증, 계수검증의 4단계로 전개하였다. 셋째, 매개효과 분석의 실례에 사용된 자료는 2,695명의 초중등 학생과 88명의 학급교사로 구성되었다. 분석 실례로 2층→2층→1층과 1층→1층→2층 두 가지를 제시하였다. 2층→2층→1층과 1층→1층→2층 모형은 완전매개모형이 지지되었지만, 2층→2층→1층 모형의 매개효과 계수만 95% 신뢰구간에서 유의하였다. 분석 실례에 사용된 Mplus 프로그램은 부록에 제시하였다. 연구결과를 기초로 본 연구의 의의와 제한점, 그리고 후속연구의 방향이 논의되었다.

구제역(Foot and Mouth Disease: FMD)은 제1종 가축전염병으로 발생 시 살처분 및 이동제한 등의 방역조치로 인하여 막대한 사회경제 적 피해를 초래한다. 구제역은 일단 발생하면 매우 빠르게 확산되기 때문에 현장에서의 사후 방역활동과 함께 예방을 위한 노력 역시 필요하다. 따라서 이를 위한 중장기적 방역정책이 필요하다. 그런데 현실적으로 가용한 방역자원의 한계를 감안하면, 선택과 집중이라는 측면에서 중장 기적 방역관리가 우선적으로 필요한 지역을 파악하고 전략적으로 관리하는 것이 중요하다. 이 지역들은 잠재적으로 구제역 발생위험이 높은 지리적 권역을 의미한다. 이 연구의 목적은 국지적 공간통계량을 이용한 실증분석을 통하여 국내의 구제역 발생 가능성이 높은 잠재적 고위험지역을 탐색적으로 파악하는 것이다. 분석에 사용된 국지적 공간통계량은 스코어 통계량(Score statistic)으로 이를 국내에서 2014년 12월부터 2015년 4월까지 발생한 구제역 자료에 적용하여 실증적 분석결과를 도출하였다. 분석결과 잠재적 고위험지역의 뚜렷한 공간적 군집을 확인할 수 있었다. 아울러 실증결과를 토대로 중장기적 측면에서의 방역활동과 관련된 정책적 함의를 논의하였다.

The purpose of this study was to raise some questions about the supply and demand statistics of fisheries products and to find implications for food supply and demand. There are three problems in the statistics of fisheries supply and demand. First, it is a structural problem of supply and demand statistics. Supply and demand statistics are not accurate because the feed, the amount of loss, and the waste rate are not surveyed. Second, the amount of fish used as a moist pellet is missing. Third, although some of the seaweed and kelp production is used as abalone feed, it is not classified as feed. Taking these results into consideration, at least 300,000 tons should be classified as feed for fisheries supply and demand statistics. As mentioned above, the current statistics on the supply and demand of fisheries are incomplete and structural improvement is needed.

최근 소규모 창업을 위한 상권분석, 지역 산업 수요 조사 등에 잠재적 서비스 인구 통계에 대한 수요가 점차 증가하고 있다. 하지만 센서스 조사와 같이 장기적 시간 간격을 두고 수행되는 방식으로는 현시성 있는 잠재적 서비스 수요를 파악하는데 한계가 있다. 개인의 모바일폰으로 수집되는 이동통신 빅데이터는 센서스 조사의 이러한 단점을 극복할 수 있으며, 실시간으로 변하는 지역 인구 분포와 유동성을 잘 보여줄 수 있다. 본 연구는 이동통신 빅데이터와 공간통계 기법을 이용하여 지역의 잠재적 서비스 수요인 현주인구를 추정하고자 한다. 이를 위해 먼저, 대구광역시를 사례로 한 민간 이동통신사가 제공하는 '서비스인구'의 성별, 연령별, 시간대별 분포 특성을 살펴보았고, 지역의 인구, 사회, 경제적 특성 변수에 기반한 일반회귀모델(OLS)과 공간회귀모델(SEM, SLM)을 이용하여 집계구별 현주인구를 추정하였다. 사례 분석 결과, 지역 특성을 반영하는 여러 통계 자료를 활용하여 해당 지역의 잠재적 서비스 수요 인구를 유의미하게 추정할 수 있었다. 또한 인구의 공간적 의존성을 명시적으로 반영하는 공간회귀모델이 현주인구를 추정하는데 가장 적합한 모델인 것으로 나타났다. 집계구 수준의 공간 단위에서 추정 오차도 유의미하게 작았으며, 연령별 현주인구의 추정값이 성별, 시간대별 현주인구에 비해 정확하게 산출되었다. 오차의 공간적 분포는 대체로 도심부에서 과대 추정이, 외곽 지역은 과소 추정이 나타났다. 이는 지역간 모바일폰 사용 행태와 이동성의 차이가 추정 정확성에 영향을 미칠 수 있음을 시사한다.

작물 재배 시 주요 해충 발생에 대해 한두 달 이상 앞선 계절전망이 가능하다면 농가의 해충관리 의사결정이 보다 효율적으로 이루어질 수 있을 것이다. 본 연구에서는 국내 해충 발생과 통계적으로 유의미한 원격상관관계에 있는 기후현상을 찾기 위해 Moving Window Regression (MWR) 기법을 활용하였다. 벼멸구의 발생과 비래는 장기간에 걸쳐 여러 지역에서 연속적으로 일어나는 사건이기 때문에 비슷한 시공간적 규모 를 갖는 기후현상과 통계적인 연관성을 가질 가능성이 높아 본 연구의 대상 해충으로 선택하였다. MWR 통계 분석의 반응변수로써 1983년부터 2014년까지 국내 벼멸구 발생면적 자료를 사용하였고, 10개의 기후모형에서 생산되는 10개의 기후변수를 예보 선행시간별로 추출하여 설명변 수로 사용하였다. 최종적으로 선정된 각 MWR 모형의 특정 시기와 지역의 기후변수는 연간 벼멸구 발생면적 자료와 통계적으로 유의한 상관관 계를 보였다. 결론적으로, 본 연구에서 개발한 MWR 통계 모형을 통해 국내 벼멸구 발생 위험도에 따른 선제적 대응을 위한 벼멸구 계절전망이 가능할 것으로 보인다.

PURPOSES: The demand for extending national highways is increasing, but traffic monitoring is hindered because of resource limitations. Hence, this study classified highway segments into 5 types to improve the efficiency of short-term traffic count planning. METHODS : The traffic volume trends of 880 highway segments were classified through R-squared and linear regression analyses; the steadiness of traffic volume trends was evaluated through coefficient of variance (COV), and the normality of the data were determined through the Shapiro-Wilk W-test. RESULTS : Of the 880 segments, 574 segments had relatively low COV and were classified as type 1 segments, and 123 and 64 segments with increasing and decreasing traffic volume trends were classified as type 2 and type 3 segments, respectively; 80 segments that failed the normality test were classified as type 4, and the remaining 39 were classified as type 5 segments. CONCLUSIONS : A theoretical basis for biennial count planning was established. Biennial count is recommended for types 1~4 because their mean absolute percentage errors (MAPEs) are approximately 10%. For type 5 (MAPE =19.26%), the conventional annual count can be continued. The results of this analysis can reduce the traffic monitoring budget.

본 연구는 생명표 통계량을 이용하여 RCP 8.5 기상시나리오에 따른 기장테두리진딧물의 기후적응능력 및 잠재적 발생세대 수를 평가하였다. 기장테두리진딧물의 내적자연증가율(rm)과 온도와의 관계는 곤충발육율 모형에서 주로 사용하는 비선형모 형을 적용하여 매개변수를 추정하였고 잠재적 발생세대수는 생명표통계량 인자 중 하나인 세대기간(T)을 이용하여 온도 의존적 세대완료율모형을 작성한 후 기후시나리오에 따른 발생세대수를 추정하였다. 기후적응능력 평가의 경우 기후시나리오에 따른 내적자연증가율을 기반으로 개체군 크기의 증가를 유도하는 서식처 온도분포의 폭을 나타내는 TSM(Thermal Safety Margin)을 계산한 후 기후변화시나리오에 따라 10년 단위로 비교하였다. TSM은 내적자연증가율이 최고치가 되는 온도를 최적온도(Topt)로 설정한 후 각 시기별 온도와 최적온도와의 차로 구하였다. 본 연구에서는 생명표통계량을 활용한 기후변화 관련 개체군 영향평가 방법을 제시하고 기장테두리진딧물의 조기관리방 안 연구를 위한 기초자료를 제공하고자 한다.

무테두리진딧물(Lipaphis erysimi (Hemiptera : Aphididae))은 주로 십자화과 작물(배추, 양배추, 무 등)을 기주로 하는 경제적으로 매우 중요한 해충이다. 진딧물은 상대적으로 짧은 세대기간과 높은 번식력을 가지고 있는 종으로, 향후 지구온난화 에 따라 다발생이 우려되는 해충이기도 하다. 본 연구는 생명표통계량을 이용하여 RCP 8.5 기상시나리오에 따른 무테두리진딧물의 기후적응능력 및 잠재적 발생세대 수를 평가하였다. 무테두리진딧물의 내적자연증가율(r)과 온도와의 관계는 곤충발육율 모형에서 주로 사용되는 비선형모형 을 적용하여 매개변수를 추정하였고 잠재적 발생세대수는 생명표통계량 인자 중 하나인 세대기간(T)을 이용하여 온도의존적 세대완료율모형을 작성한 후 기후시나리오에 따른 발생세대수를 추정하였다. 기후적응능력 평가의 경우 기후시나리오에 따른 내적자연증가율을 기반으로 개체군 크기의 증가를 유도하는 서식처 온도분포의 폭을 나타내는 TSM(thermal safety margin)을 계산한 후 기후변화시나리오에 따라 10년단위로 비교하였다. TSM은 내적자연증가율이 최고치가 되는 온도를 최적온도(Topt)로 설정한 후 각 시기별 온도와 Topt와의 차로 구하였다. 본 연구에서는 생명표통계량을 활용한 기후변화 관련 개체군 영향평가 방법을 제시하고 무테두리진딧물의 조기관리방안 연구를 위한 기초자료를 제공하고자 한다.

The purpose of this paper is to analyze the problems and the sources of defective products and draw improvement plans in a small plastic boat manufacturing process using TOC (Theory Of Constraints) and statistical analysis. TOC is a methodology to present a scheme for optimization of production process by finding the CCR (Capacity Constraints Resource) in the organization or the all production process through the concentration improvement activity. In this paper, we found and reformed constraints and bottlenecks in plastic boat manufacturing process in the target company for less defect ratio and production cost by applying DBR (Drum, Buffer, Rope) scheduling. And we set the threshold values for the critical process variables using statistical analysis. The result can be summarized as follows. First, CCRs in inventory control, material mix, and oven setting were found and solutions were suggested by applying DBR method. Second, the logical thinking process was utilized to find core conflict factors and draw solutions. Third, to specify the solution plan, experiment data were statistically analyzed. Data were collected from the daily journal addressing the details of 96 products such as temperature, humidity, duration and temperature of heating process, rotation speed, duration time of cooling, and the temperature of removal process. Basic statistics and logistic regression analysis were conducted with the defection as the dependent variable. Finally, critical values for major processes were proposed based on the analysis. This paper has a practical importance in contribution to the quality level of the target company through theoretical approach, TOC, and statistical analysis. However, limited number of data might depreciate the significance of the analysis and therefore it will be interesting further research direction to specify the significant manufacturing conditions across different products and processes.

절화용으로 재배중인 스프레이 국화의 탄수화물 함량 과 각 품종 별 함량에 대한 변이계수, 유전력 및 유전 자 전이율 등의 통계학적 분석을 실시하였던 바 그 결 과를 요약하면 다음과 같다. 화서 조직, 줄기조직, 화서 에 부착된 엽조직, 줄기에 부착된 엽조직의 당 함량을 분 석한 결과, 줄기조직 및 화서 부분의 줄기는 sucrose, fructose 및 glucose 등 3종류의 당이 모두 검출되었으며 대부분의 품종에서 fructose 함량이 가장 높았다. 반면 줄 기와 화서에 부착된 잎 조직에서는 sucrose는 전혀 검출 할 수 없었으며, fructose 및 glucose 등 2종류의 당만이 검출되었고 대부분의 품종에서 fructose 함량이 높았다. 아 울러 이들 조직 내의 유리당의 함량은 품종 간 상당한 차이를 나타내고 있어 통계학적 유의차가 인정되었다. 변 이계수, 표현형 변이계수, 유전 변이계수, 유전력 및 유 전자 전이율은 유리당의 종류에 관계없이 매우 높은 경 향을 나타내었으며 오차 또는 환경 변이계수와 유전자 전 이는 대단히 낮은 편이었다. 화서와 줄기 조직 내 전분 함량은 품종 간 통계학적 유의차는 인정되었으며 표현형 변이계수, 유전 변이계수, 오차 또는 환경 변이계수를 포 함한 변이계수는 중정도 수준의 변이율을 나타내었으나, 화서를 포함한 줄기 조직은 변이율이 낮고 화서 내 엽 조직은 높은 편이었다. 유전력은 중정도에서 다소 높은 수준까지 차이를 나타내었는데 화서 내 엽 조직이 낮은 편이었고 화서와 줄기 내 잎의 조직이 높은 편이었다. 유 전자 전이는 대단히 낮았고 유전자 전이율 또한 전반적 으로 낮은 편이었다.

본 연구에서는 FT-IR 스펙트럼데이터의 다변량 통계분석 기법을 활용하여 인도수집 옥수수 계통 및 품종으로부터 단백질 함량이 높은 옥수수를 신속하게 선발할 수 있는 선발체계를 확립함과 동시에 lysine과 tryptophan의 함량분석을 목적으로 연구를 수행하였다. 총 48시료의 인도수집 옥수수 계통 및 품종과 국내산 품종을 이용하여 종자로부터 FT-IR 스펙트럼을 조사하였으며, 무작위로 선발된 24시 료를 대상으로 총 단백질 함량을 조사하였다. 대조구로 사용한 광평옥 모계(GPO1)의 경우 단백질 함량 이 9.34 ± 0.3mg/g dw인데 비하여 H4 계통의 경우 단백질 함량이 10.26 ± 0.5mg/g dw로 48개 옥 수수 시료 중에서 가장 높게 나타났다. 특히 옥수수 H4, H6, H11, 그리고 H12 계통의 경우 총 단백질 함량이 각각 10mg/g dw 이상으로 측정되어 광평옥 모계(9.34mg/g dw)와 부계(9.36mg/g dw) 및 이 들의 F1(9.14mg/g dw)보다 총 단백질 함량이 높은 계통으로 판명되었다. Cross-validation test에서 옥수수 종자 내 총 단백질 함량예측 PLS regression model의 regression coefficient(R2) 는 0.77로 비교적 정확하게 총 단백질 함량예측이 가능한 것으로 나타났다. 따라서 본 PLS regression model을 이용하여 단백질 함량이 높은 사일리지 옥수수 계통의 선발이 가능할 것으로 기대되며, 더 나아가 다양 한 옥수수 계통의 신속한 대사체 수준 평가가 가능할 것으로 예상된다.

PURPOSES : This study estimated the load effect of a single heavy truck to develop a live load model for the design and assessment of bridges located on an expressway with a limited truck entry weight. METHODS: The statistical estimation methods for the live load effect acting on a bridge by a heavy vehicle are reviewed, and applications using the actual measurement data for trucks traveling on an expressway are presented. The weight estimation of a single vehicle and its effect on a bridge are fundamental elements in the construction of a live load model. Two statistical estimation methods for the application of extrapolation in a probabilistic study and an additional estimation method that adopts the extreme value theory are reviewed. RESULTS : The proposed methods are applied to the traffic data measured on an expressway. All of the estimation methods yield similar results using the data measured when the weight limit has been relatively well observed because of the rigid enforcement of the weight regulation. On the other hand, when the estimations are made using overweight traffic data, the resulting values differ with the estimation method. CONCLUSIONS: The estimation methods based on the extreme distribution theory and the modified procedure presented in this paper can yield reasonable values for the maximum weight of a single truck, which can be applied in both the design and evaluation of a bridge on an expressway.

This study suggests a prediction model of ground motion spectral shape considering characteristics of earthquake records in Korea. Based on the Graizer and Kalkan’s prediction procedure, a spectral shape model is defined as a continuous function of period in order to improve the complex problems of the conventional models. The approximate spectral shape function is then developed with parameters such as moment magnitude, fault distance, and average shear velocity of independent variables. This paper finally determines estimator coefficients of subfunctions which explain the corelation among the independent variables using the nonlinear optimization. As a result of generating the prediction model of ground motion spectral shape, the ground motion spectral shape well estimates the response spectrum of earthquake recordings in Korea.

The study of water environment system using a multivariate analysis in Changnyeong-Haman weir section has been conducted. The purpose of this study is to establish better understanding related water qualities in the Changnyeong-Haman weir section which can provide useful information. The data were consisted of water quality data and algae data including WT(water temperature), pH, DO, EC, COD, SS, T-N, NH3-N, T-P, PO4-P, Chl-a, TOC, d-silica, t-silica, Cyanobacteria, Diatoms, and Green algae. Statistical analyses used in this study were correlation analysis, principal components, and factor analysis. According to correlation analysis on COD and TOC, it revealed that the each value of correlation coefficient was 0.843. On the other result, a negative correlation was observed between diatoms and d-silica. Furthermore, the results of principal component analysis to the overall water quality were classified into four main factors with contribution rate 81.071%.