다중회귀분석을 통한 건설 프로젝트 특성요인과 손익율의 영향 관계 분석 : 해외 건축 프로젝트를 중심으로

김진언 성균관대학교 일반대학원 2014 국내석사

1960년대부터 우리나라 건설사는 중동 건설붐을 통해 노동집약적인 건설산업을 부흥시키기 위해 진출을 하였고, 이를 자양분으로 삼아 경제 부흥에 큰 일조를 하였다. 하지만 최근 20년간 해외 건설산업은 매출규모는 이전에 비해 비약적인 증대를 보였으나 이익 측면에서는 개선이 이루어지지 않으며 오히려 그 추세는 하향세를 그리는 것을 알 수 있다. 따라서 본 연구에서는 대형 시공사의 최근 30년간 180여개의 프로젝트를 구성하는 요소가 손익율에 어떠한 영향을 미치는지 통계적인 시각에서 그 독립변수가 종속변수에 미치는 영향에 대해 알아보려 한다. 통계적인 기법은 다중회귀분석을 선택하였고, 다수의 독립변수가 하나의 종속변수에 미치는 영향정도를 도출하여 향 후 해외 건설 프로젝트 입찰 또는 수행 시 참고가 가능한 판별 기준의 설정이 가능하도록 각 프로젝트 특성요인의 영향관계를 계약적 특성 요인, 물리적 특성 요인, 시공 전 단계에 속하는 특성 요인 그리고 시공 중·후 단계에 속하는 특성 요인으로 구분하였다. 또한 이러한 영향 관계 분석을 토대로 업계에서 참고가 가능한 가이드라인을 제시함은 물론이거니와 다양한 특성 요인을 반영한 확장적인 연구가 가능하도록 연구를 구성하였다. From 1960th Korean construction industry has been rapidly grown due to Middel-East construction market growth. To earn foreign currency and to raise overall Korean industry government has encouraged construction frontiers. As construction industry could grow up for its labour based originity but the time passes by and overseas construction market requests engineering know-how and technology for productivity to earn more profit. Over last 20 years overseas construction market share has been dramatically raised but its profit share is gradually declining. This study analyzed data sets of over 180 overseas construction projects for last 30 years of a specific domestic contractor by using multiple-regression analysis and derived an output how input variables of characters explaining the construction project effects its profit. Multiple-regression model has devided into four groups to explain how projects characteristics can affect construction projects profit. Total 22 input variables are devided into four groups and each four models are ‘physical descriptive model’, ‘contractual descriptive model’, ‘pre-construction phase related model’ and ‘construction and post-construction phase related model’. Each models have shown 39%, 25%, 22% and 27% of R square values explaning its statistical meaning. With these models’ explanation of how construction project’s characteristics affects profit and this analysis furthermore can be used for domestic contractors before they plan or bid overseas projects as a risk managing guideline.

다중회귀분석을 통한 얕은기초 지반의 특성과 지지력에 관한 연구

전익로 서울시립대학교 대학원 2019 국내석사

국 문 초 록 본 연구에서는 정보화기술의 발전으로 가능해질 수 있는 지반 빅데이터 구축에 대비하여 한정된 지반데이터로도 지반의 지지력을 산정할 수 있는 예측모형을 제시하여 지반의 지지력을 예측하고자 하였다. 예측방법으로 데이터마이닝 기법 중 예측에 많이 사용되고 각각의 변수들이 결과에 어느 정도의 영향력을 가지는지 판단하기 적합한 다중선형 회귀분석을 사용하였다. 이를 위해 독립변수를 선정하고 종속변수와의 상관관계를 확인하고 지반의 지지력에 대하여 지반 물성값이 가지는 영향력을 분석하였다. 본 연구의 다중선형 회귀분석을 위한 연구대상으로 서부간선도로의 지지력 산정결과를 표본으로 하였다. 해당 현장의 지지력 산정방법은 Terzaghi, Hansen, 수정 Meyerhof, 구조물기초설계기준 등 4가지를 근거로 산출하여 그 중 최소값(안전측)이 적용 지지력으로 산정되었다. 각각의 지지력 방법에 사용된 지반 데이터가 지반의 지지력과 선형의 관계를 이루는지를 상관관계분석 등 통계적 분석을 통해 확인하고, 상관관계가 있는 지반 데이터를 독립변수로 지지력을 종속변수로 설정하여 산정된 회귀계수를 통하여 지지력 예측모형을 제시하였다. 건설분야에 대한 빅데이터 등 최신 정보화기술 적용이 점진적으로 확대되어 지는 추세이기 때문에 지반물성치와 지지력과의 관계가 더욱 정교하게 분석된다면 한정된 지반데이터로도 지반전문가가 아닌 현장 수습생들도 몇가지 지반데이터를 통해 해당 지역의 지지력을 예측할 수 있을 것이다. 핵심용어 : 다중선형회귀분석, 회귀계수, 지지력 ABSTRACT With the development of information technology, the new era of big data is breaking and affecting the style of research methods as well. And lately, using big data has also became regarded as one of efficient and accurate ways of achieving meaningful results. And it that sense, the purpose of this study was designed to validate whether using big data to a prediction model of bearing capacity is feasible methods or not. For the analysis, multiple linear regression, which is a prevalent method of data mining and identifying the strength of the effect that the independent variables have on a dependent variable, was used. In particular, setting a minimum bearing capacity of Seobu Expressway in Seoul as standard, which was calculated by methods suggested in precedent studies, Terzaghi, Hansen, Meyerhof(revision) and Basic Design Criteria of Structure, was exemplified. Further, the precedent studies allowed to evaluate whether the corelation that are revealed is linear in nature. In this study, geotechnical data was defined as independent variable and a sort of bearing capacities were defined as a dependent variable, and determine whether regression coefficients have statistical significance. With using the regression coefficients, a calculating model for bearing capacity was presented. In conclusion, because information technology, especially the usage of big data is increasing at an ever and make it widely accessible, if the relationship between geotechnical properties and bearing capacity is analyzed precisely, it will allow both engineering and construction apprentices to easily calculate the bearing capacity in near future. Keywords : multiple linear regression, regression coefficient, bearing capacity

다중회귀분석 기반 지하도상가 시설물의 유지관리비 예측

김재호 서울시립대학교 도시과학대학원 2013 국내석사

다중회귀분석 기반 지하도상가 시설물의 유지관리비 예측 김 재 호 서울시립대학교 도시과학대학원 지하도상가는 다른 기반시설에 비해 이용 인구가 많아서 이용기간 중 기능 유지를 위해 지속적이고 장기적인 유지관리 계획이 필요하다. 지속적인 기능유지 및 유지관리비의 효율성을 위해서 유지관리비 각 항목별로 명료한 산출기준을 가지고 각 항목별로 관리·운영해야 하는데, 일부 항목에 대해서는 명료한 산출기준이 없어서 정확한 예산 배정과 관리에 장애요소가 되고 있다. 또한 일부 항목의 명료한 산출기준 부재는 해당시설의 관리자가 시설을 운영 관리하는데 있어서 장기계획의 수립을 어렵게 할 뿐만 아니라 장기적인 운영비 및 임대료 등의 예산계획 수립을 어렵게 하여 시설의 운영관리에 막대한 영향을 가져온다. 이러한 문제점을 인지하여 지자체에서는 시설물의 유지관리비 각 항목에 대해 분석하고 절감계획을 세우고 시설물의 유지관리비 절감 및 효율화에 대해 힘쓰고 있다. 본 연구는 지하도상가의 유지관리비 모든 예산항목을 분류·분석하고, 유지관리비 산출기준이 명료한 항목은 항목별 세부산정기준을 통해 유지관리비를 산출하고 산출기준이 불명료한 항목에 대해서는 다중회귀분석을 통하여 회귀모델을 도출하여 유지관리비를 산출하고 이들을 합산하여 정확한 유지관리비를 예측함을 목적으로 한다. 항목별 유지관리비 선행 연구를 기반으로 하여 본 논문에서는 지하도상가의 모든 예산항목의 주요 산출기준과 시설물 현황을 분석하여 유지관리비 산출기준이 명료한 항목과 유지관리비 산출기준이 불명료한 항목을 분류하였다. 유지관리비 산출기준이 불명료한 항목인 수선유지비, 수도광열비-수도, 수도광열비-전기의 회귀모델을 도출하였다. 26개 지하도상가 중 수선유지비는 23개의 유지관리비 모델 개발용 상가, 3개는 검증용 상가로 구분하였다. 수도광열비-수도는 20개는 유지관리비 모델 개발용, 3개는 검증용 상가, 수도광열비-전기는 18개는 유지관리비 모델 개발용, 3개는 검증용 상가로 나누어 구축된 변수를 바탕으로 회귀분석을 실시하였다. 또한 개발된 모델의 유효성을 확인하기 위하여 수선유지비, 수도광열비-수도, 수도광열비-전기에 대한 회귀모델에 각 입력변수를 적용하여 검증을 실시하였다. 검증결과 수선유지비의 다중회귀모델의 평균 오차율은 5.28%, 서울시설공단의 기존 예산 편성방식의 평균 오차율은 10.76%, 수도광열비-전기 다중회귀모델의 평균 오차율은 2.8%, 기존방식은 평균 오차율은 4.6%로 산정되었다. 또한 수도광열비-수도 다중회귀모델의 평균 오차율은 2.75%, 기존방식은 평균 오차율은 4.65%로 산정되었고, 전체 예산에 대해서는 4.31%, 기존방식은 6.31%로 산정되었다. 도출된 예측결과는 시설공단의 기존의 예산편성방식보다 오차율이 감소됨을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 도출된 수선유지비, 수도광열비-수도, 수도광열비-전기 산정모델을 통해, 시설관리자가 예산계획을 수립할 경우, 유지관리비 산출기준 불명료한 항목에 대해 세부항목을 검토할 수 있는 자료를 제시하여, 유지관리비의 절감의 효율화에 기여할 것으로 기대된다. 하지만 보다 효율적이고 타당한 모델개발을 위하여 시설물 현황의 입력변수를 추가 입력하고 이에 대해 분석하는 추가 연구가 필요하다. 또한 예산항목 중 상가별로 나눌 수 없는 항목, 정책적으로 시행되어 편성된 예산항목에 대한 추가적인 연구의 진행이 필요하다. 주요어 : 지하도상가, 유지관리비, 예산항목, 다중회귀분석 지도교수 : 구교진 Estimation of Maintenance Costs of Shopping Facilities in Underground Passage Based on Multiple Regression Analysis By Jae-ho Kim Graduate School of Urban Science, University of Seoul The underground shopping center has more user population than other kinds of infrastructure, and during the period of use, it requires sustainable maintenance of function. In order to secure sustainable maintenance of function and the efficiency of maintenance and administrative expenses, it is needed to have clear standards of computation for each of the items of maintenance and administrative expenses for the operation. However, since some of the items do not have clear standards of calculation, it becomes the hindrance factor in the accurate arrangement and management of the budget. In addition, some items with the absence of clear output standard manager operating facilities difficult for the establishment of long-term planning , as well as long-term operating costs and rent, including budget planning difficult for the operational management of the facility brings an enormous impact. in fact, Seoul City is analyzing each of the items of maintenance and administrative expenses spent by the facilities managed within Seoul, making plans for their reduction, and also focusing on the reduction and efficiency of the facilities’ maintenance and administrative expenses. Therefore, this study will categorize and analyze all the budget items of the maintenance and administrative expenses spent by underground shopping centers in order to calculate the maintenance and administrative expenses efficiently. Also, about the items of which standards for calculating their maintenance and administrative expenses are unclear, the study will perform multiple regression analysis to draw the regression model in order to arrange the budget precisely and also secure the efficiency of the maintenance and administrative expenses. Based on the advanced researches on the maintenance and administrative expenses for each item, this article analyzes major standards of computation for all the budget items of underground shopping centers and the current status of facilities and distinguishes items whose standards for computing their maintenance and administrative expenses are either clear or unclear. And the paper selects the items whose standards for computing their maintenance and administrative expenses are unclear, say, repair and maintenance expenses, utility expenses-waterworks, and utility expenses-electricity, for multiple regression analysis. For repair and maintenance expenses, among 26 underground shopping centers, the study divides 23 shopping centers for developing a maintenance and administrative expense model and the rest 3 shopping centers for verifying maintenance and administrative expenses. For utility expenses-waterworks, among 21, the paper divides 18 shopping centers for developing a maintenance and administrative expense model and the rest 3 for verifying maintenance and administrative expenses. And for utility expenses-electricity, among 20, the study divides 18 shopping centers for developing a maintenance and administrative expense model and the rest 3 for verifying maintenance and administrative expenses. Based on the variables established, the study performs regression analysis and draws a multiple regression model. Also, to examine the developed model’s effectiveness, the study conducts verification with six materials of the regression model on repair and maintenance expenses, utility expenses-waterworks, and utility expenses-electricity and also one overall budget document. The mean error rate of the multiple regression model of repair and maintenance expenses is calculated as 5.28%, the mean error rate of the current budget planning of the infrastructure corporation is 10.76%, the mean error rate of the utility expenses-electricity multiple regression model is 2.8%, and the mean error rate of the current budget planning of the infrastructure corporation is 4.6%. Moreover, the mean error rate of the utility expenses-waterworks multiple regression model is computed as 2.75%, the mean error rate of the current budget planning of the infrastructure corporation is 4.65%, that of the entire budget is 4.31%, and the mean error rate of the current budget planning of the infrastructure corporation is 6.31%. The model for calculating maintenance and administrative expenses suggested in this study has been found to reduce the error rate more than the method being used in the stage of budget planning. If the facility manager makes a budget plan with the model for calculating repair and maintenance expenses, utility expenses-waterworks, and utility expenses-electricity which is developed in this study, it will provide data for checking detailed items regarding those whose standards for computing their maintenance and administrative expenses are unclear; thus, it will contribute to the efficiency of reducing maintenance and administrative expenses. However, in order to develop a model that is even more efficient and valid, it is needed to perform additional research on entering variables about the current status of the facilities additionally and then analyzing it. Moreover, it is also necessary to conduct additional research on the items undividable by shopping centers among the budget items and also those that have been politically executed and planned. Keywords: Shopping Facilities in Underground Passage, maintenance costs, budget items, multiple regression analysis Thesis Supervisor : Professor Kyo-Jin Koo

다차원법과 다중회귀분석 기반 홍수피해액 산정에 관한 연구 : 평창강 유역을 대상으로

임지온 인하대학교 대학원 2019 국내석사

최근 지구온난화로 인한 기후변동 및 기후변화에 의해 강우강도가 증가하고 있으며, 홍수피해 또한 증가하고 있다. 따라서 홍수에 대한 예방, 대비, 대응, 복구 등을 위해 정확한 홍수피해 분석이 필요하다. 특히, 신뢰성 있는 홍수 피해액 산정 방법을 마련하는 것은 매우 중요하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 예방 사업을 목적으로 활용하는 다차원법에 의해 예상홍수피해액을 산정하였고, 대비 차원에서 활용하고자 개발하고 있는 회귀분석 기법에 의해 호우피해액을 추정하였다. 또한 실제호우피해액은 다중회귀모형에 의해 추정된 호우피해액과 비교・분석하였다. 대상 지역을 평창강 유역으로 선정하여 예상홍수피해액과 추정호우피해액을 산정하고 이들을 비교・분석하였다. 2017년 7월 평창강 유역에 발생한 호우사상을 토대로 피해액을 산정한 결과, 다차원법에 의한 예상홍수피해액은 약 180억원으로 산정되었다. 또한 호우피해액 추정을 위해 총4가지의 다중회귀모형에 의한 추정함수를 개발하고 평가하여, 주성분분석-단계선택법을 선정하였다. 이를 통해, 약 1억9천1백만원의 호우피해액을 추정하였다. 하지만 이는 재해연보에 의한 실제 피해액(2억7천6백만원) 보다 30.91% 과소추정된 결과이다. 다차원법은 무제방을 고려한 하천의 홍수범람을 전제로 하여 범람이 미칠 수 있는 전지역을 대상으로 예상홍수피해액을 산정한다. 즉, 하천제방으로 예방사업을 추진하기 위해 예상홍수피해액을 산정하게 된다. 그리고 다중회귀모형은 개략적인 호우피해 추정을 통해 신속한 대비를 하고자 하는 것이다. 실제와 추정피해액이 차이가 있는 이유는 독립변수들에 내재하는 오류 및 불확실성 등에 기인하는 것으로 원인 분석을 통해 이들의 불확실성을 줄여나가는 노력이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 피해액 산정 방법론들과 활용목적 등을 비교・분석함으로 명확히 이해하고자 하였으며 이는 향후 피해액 산정을 위한 기초 자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

주택연금 선택요인 실증분석

이시은 고려대학교 정책대학원 2022 국내석사

우리나라의 인구 고령화는 급속도로 빠르게 진행되어가고 있고 2036년에는 30%의 인구가 초고령사회로 진입하게 되며 유례없이 빠른 속도로 장수국가에 진입하게 된다. 정부에서는 2007년 노인복지정책의 일환인 주택연금제도를 도입했으며 현재까지 꾸준히 이용인구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 주택연금제도가 본래의 정책적 목표를 잘 수행하고 있는지의 여부와 효과성을 실증적으로 검증하기 위해 한국주택공사에서 매년 실시하고 있는 주택연금 수요실태 조사 자료를 이용하여 실증분석을 실시하였다. 연구의 분석 자료는 2020년 전국 17개 지역의 만 60세 이상 주택연금이용 가구 800명과 일반노년가구 2,398명 총 3,198명을 대상으로 다중회귀분석을 실시하였다. 분석결과로는 연령 70세 이상으로 월평균소득 2백만원 이하이고 총자산 4억 이하의 대도시거주자로 배우자가 없는 아파트 거주가구에서 많이 이용하고 있고, 특히 총자산 4억 이상에서는 주택연금 이용율이 매우 낮은 반면에 이용의향은 매우 높은 그룹으로 확인되었다.

소규모 공공하수처리시설 설치시 타당성 평가 모델 개발 연구

정일정 서울시립대학교 도시과학대학원 2024 국내석사

Small-scale public wastewater treatment facilities in Korea are facing problems due to inefficient operation and inadequate maintenance, but the number of facilities is continuously increasing. Small-scale public wastewater treatment facilities are small in scale and geographically scattered, which leads to limitations in facility management. However, there is no established policy direction to address operational problems. Meanwhile, in order to solve these problems, the Ministry of Environment(2019) proposed an economic assessment method for connecting low-efficiency small-scale wastewater treatment facilities to nearby public wastewater treatment facilities through a study on ways to improve the operational efficiency of small-scale wastewater treatment facilities. However, the process is still complex and there is a possibility that different results may be derived depending on the reviewer's subjectivity, and there may be limitations in terms of time and cost that make it difficult to apply when establishing a basic plan, Therefore, in order to ensure objectivity, it is judged necessary to develop a model that can determine the feasibility of linked treatment of small-scale sewage treatment facilities or roughly predict life cycle costs through statistical methods. In this study, a statistical verification method was applied through discriminant analysis to examine the feasibility of individual processing and linked processing, and a cost function equation using multiple regression method was developed to predict total cost (approximate construction cost + maintenance cost). The analysis target was 150 out of 171 selected based on the collection of previous research materials and field survey data. For reliability comparison the reliability of the life cycle costs required for the improvement or connection of individual treatment facilities, which is the basis of this study, the life cycle costs were estimated by calculating the initial investment costs (construction costs) and maintenance costs for the connection of existing treatment facilities and the installation of new small-scale wastewater treatment facilities using field surveys and design data. The estimated life cycle costs were used as verification data for the discriminant analysis and multiple regression analysis used in model development. As a result of the analysis, five items were identified as influencing factors and applied as variables for discriminant analysis and multiple regression analysis. These five items are: the capacity of the connected wastewater treatment facility; the length of the connected pipe; the operating costs of the existing wastewater treatment facility; and the operating costs of the connected wastewater treatment facility. First, discriminant analysis was divided into 98 facilities with a capacity of less than 50 m3/day and 52 facilities with a capacity of more than 50 m3/day, based on the facility capacity of 50 m3/day, which is different in terms of water quality standards and legal standards, and analysed for new and existing treatment facilities. As a result of discriminant analysis, when comparing the results of the life cycle costs in the discrimination of new small-scale wastewater treatment facilities, 77 out of 98 facilities with a capacity of less than 50 m3/day were matched, showing a matching rate of 78.6%, and 48 out of 52 facilities with a capacity of more than 50 m3/day were matched, showing a matching rate of 92.3%, and the characteristics of the 21 treatment facilities below 50 ㎥/day and 4 treatment facilities above 50 ㎥/day that did not match were the life cycle when treated individually and when combined. It was found that the difference in cost was not significant. If the connection pipe extension is short (less than 300 m) or long (more than 2 km), the adequacy of the connection can be judged by re-verifying it by calculating the life cycle cost or applying a functional equation through multiple regression analysis. When comparing the results of the life cycle costs in the identification of existing small-scale wastewater treatment facilities, 73 out of 98 facilities with a capacity of less than 50 m3/day were matched, showing a matching rate of 74.5%, and 42 out of 52 facilities with a capacity of more than 50 m3/day were matched, showing a matching rate of 80.8%, the characteristics of the 25 treatment facilities with a capacity of less than 50㎥/day that do not match are believed to be the reason why the unit cost of operating the existing treatment facility, which is a major factor when calculating life cycle costs, was excluded from the discriminant analysis equation and reviewed. For the 10 treatment facilities above 50㎥/day, the difference in the calculation results of life cycle costs during facility improvement and integrated treatment is not significant, so it is judged that an error occurred in the process of applying the functional formula. Therefore, when re-verified by applying the functional formula through multiple regression analysis, It is believed that it will be possible to determine the appropriateness of the linkage. Multiple regression analysis was additionally conducted to re-verify the discriminant analysis results and roughly estimate life cycle costs, four functional equations were developed for individual treatment of new treatment facilities, linked treatment, improvement of existing treatment facilities, and integrated treatment. As a result of reviewing the results of multiple regression analysis for individual treatment of new treatment facilities with an error margin of 10%, the accuracy within 10% of the error range was 99.3%, and the accuracy of linked processing of new treatment facilities was 89.3%, it was able to get good results. In the case of existing processing facilities, the accuracy within 10% of the error range was 74.6% when improving facilities, and 76.0% when integrated processing. If the feasibility of linked processing is determined through discriminant analysis and the life cycle cost is calculated and reviewed simultaneously through multiple regression analysis, the accuracy of the adequacy judgment is expected to increase further. As a result of comparing the results of discriminant analysis and multiple regression analysis, 129 out of 150 new small-scale sewage treatment plants were judged to have the same results, showing a reliability of 86.0%. In addition, as a result of checking the agreement rate between the multiple regression analysis results and the discriminant analysis results in existing small-scale sewage treatment facilities, 124 out of 150 locations were judged to have the same results, confirming a reliability of 82.7%. This study proposes a straightforward method for assessing the feasibility and estimating the life cycle costs of either connecting existing small-scale sewage treatment facilities or planning new ones, considering nearby public sewage treatment sites. This approach is expected to be highly useful due to its simplicity and practicality in the field of sewage treatment planning and management. 국내 소규모 공공 하수처리시설은 비효율적인 운영과 유지관리의 미흡으로 인하여 문제점이 대두되고 있으나, 시설의 개소수는 지속적 으로 증가하는 추세가 이루어지고 있다. 또한, 소규모 공공하수처리시 설은 규모가 작을뿐더러 지역적으로 산재하고 있어 시설관리의 한계 가 발생하고 있지만 운영상 문제점 해결을 위한 정책 방향은 정립되 지 않고 있는 실정이다. 한편, 이러한 문제점을 해결하고자 환경부(2019)는 소규모하수처 리시설의 운영효율화 방안 연구를 통해 운영효율이 낮은 소규모 하수 처리시설을 인접한 공공하수처리시설로 연계처리하는 방안에 대한 경 제성 평가방법을 제시하였다. 하지만 아직 그 과정이 복잡하고 검토 담당자의 주관에 따라 다른 결과값을 도출할 가능성이 있으며, 시간 과 비용측면에서도 기본계획 등의 수립시에는 적용하기가 곤란한 한 계성이 있을 수 있다. 따라서 객관성을 담보하기 위하여 통계적인 방법을 통해 소규모 하 수처리시설의 연계처리의 타당성 판단이나, 생애주기비용의 개략적 예측이 가능한 모델 개발이 필요할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 개별처리와 연계처리의 타당성 검토를 위한 판별분 석을 통해 통계적 검증방법을 적용하였으며, 총비용(개략공사비 + 유 지관리비용) 예측을 위하여 다중회귀방법을 활용한 비용함수식을 개 발하였다. 분석대상은 선행연구자료 및 현장조사 자료를 수집하여 선정된 171개소 중 150개소를 대상으로 하였으며, 본 연구의 기초가 되는 개별처리시설의 개량 또는 연계 시 소요되는 생애주기비용의 신뢰성 비교를 위해 환경부(2019)에서 적용한 생애주기비용의 산정방법에 따라, 현장조사와 설계자료 등을 활용하여 기존처리시설의 연계 시와 신설소규모 하수처리시설의 신규설치 시에 대한 초기투자비(공사비) 와 유지관리비를 산출하여 생애주기비용을 산정하였다. 산정된 생애주기비용은 모델 개발에 사용된 판별분석과 다중회귀분 석의 검증자료로 사용하였으며, 분석한 결과 기존하수처리시설 용량, 연계처리시설 용량, 연계관로 연장, 기존처리시설 운영비, 연계처리시 설 운영비 총 5개의 항목이 영향인자로 도출되어 판별분석과 다중회 귀분석의 변수로 적용하였다. 먼저, 판별분석은 소규모 하수처리장의 판별분석 시 수질기준과 법 적기준이 상이한 시설용량 50㎥/일을 기준으로 50㎥/일 미만 시설 98개소와 50㎥/일 이상 시설 52개소로 구분하였으며, 신설처리시설 과 기존처리시설에 대해 각각 분석을 진행하였다. 판별분석은 개별처리 그룹과 연계처리 그룹이 잘 분류되어 있는지 또는 새로운 대상이 어디에 속할 것인지를 결정하기 위한 분석방법이 며, 판별분석 결과 신설 소규모 하수처리시설의 판별에서 생애주기비 용 결과와 비교하였을 때 50㎥/일 미만 98개소 중 77개소가 일치하 여 78.6%의 일치율을 보였고 50㎥/일 이상에서는 52개소 중 48개소 가 일치하여 92.3%의 일치율을 나타내었으며, 일치하지 않는 50㎥/ 일 미만 처리시설 21개소와 50㎥/일 이상 처리시설 4개소의 특징은 개별처리 시와 연계처리 시 생애주기비용의 차이가 크지 않은 것으로 나타났다. 연계관로 연장이 300m이하로 짧거나, 2㎞이상으로 길 경 우에는 생애주기비용의 산출 또는 다중회귀분석에 의한 함수식 적용 을 통해 재검증 할 경우 연계의 적정성 판단이 가능하다. 기존 소규모하수처리시설의 판별분석에서 생애주기비용 결과와 비 교하였을 때 50㎥/일 미만 98개소 중 73개소가 일치하여 74.5%의 일치율을 보였고 50㎥/일 이상에서는 52개소 중 42개소가 일치하여 80.8%의 일치율을 나타내었으며, 일치하지 않는 50㎥/일 미만 처리 시설 25개소의 특징은 생애주기비용 산정 시 주요인자인 기존처리시 설 운영비 단가가 판별분석식에서는 제외되어 검토된 사유로 나타난 것으로 판단된다. 50㎥/일 이상 처리시설 10개소는 시설개선과 통합 처리 시 생애주기비용의 산정결과의 차이가 크지 않아 함수식 적용과 정에서 오차가 발생한 것으로 판단되므로 다중회귀분석에 의한 함수 식 적용을 통해 재검증할 경우 연계의 적정성 판단이 가능할 것으로 판단된다. 판별분석 결과를 재검증하고 생애주기비용을 개략적으로 산정하기 위하여 다중회귀 분석을 추가로 실시하였으며, 신설처리시설의 개별 처리처리 시, 연계처리 시, 기존처리시설의 시설개선 시, 통합처리 시 에 대한 4가지 함수식을 개발하였다. 신설처리시설의 개별처리 시에 대한 다중회귀분석 결과를 오차범위 를 10%로 설정하여 검토한 결과 오차범위 10%이내 정확도는 99.3%이며, 신설처리시설의 연계처리 시 정확도는 89.3%의 좋은 결 과를 얻을 수 있었다. 기존처리시설의 경우 오차범위 10%이내 정확도는 시설개선 시 74.6%로 나타났으며, 통합처리 시는 76.0%로 나타났다. 판별분석을 통해 연계처리의 타당성을 판별하고 다중회귀분석을 통 해 생애주기비용을 산출하여 동시에 검토할 경우 적정성 판단 정확도 는 더욱 증가할 것으로 판단된다. 판별분석과 다중회귀분석 결과를 비교한 결과 신설 소규모 하수처 리장 150개소 중 129개소가 같은 결과로 판정되어, 86.0%의 신뢰도 를 가지는 것으로 나타났다. 또한, 기존 소규모 하수처리시설에서 다 중회귀분석 결과와 판별분석 결과의 일치율을 확인한 결과 150개소 중 124개소가 같은 결과로 판정되어 82.7%의 신뢰도를 확인하였다. 본 연구는 기존 소규모 하수처리시설의 연계 또는 신규 소규모 하 수처리시설의 설치계획 시 인근의 다수 공공하수처리시설을 대상으로 객관적인 통계적 방법을 통해 연계 적합시설 판정 및 개략적 생애주 기비용의 산출이 가능하므로 활용도가 높을 것으로 판단된다.

대학 경쟁력이 졸업생 임금의 부가가치에 미치는 영향 분석

우상식 성균관대학교 일반대학원 2019 국내박사

과거에는 대학의 경쟁력을 평가할만한 합의된 지표나 기준이 존재하지 않아 대학서열 또는 대학평판도가 대학교육의 질과 동일 시 되기도 하였다. 하지만 최근에 대학서열이나 대학 평판도만으로 대학교육의 질 제고를 위한 대학의 경쟁력이 제대로 측정되고 있는지 의문이 제기되고 있다. 대학 경쟁력을 향상시키기 위해서 대학이 어떻게 자원을 투입하고 그것이 수요자인 학생에게 어떠한 이익을 주는지 부가가치 관점에서 연구가 필요하다. 본 연구는 이러한 부가가치 관점에서 대학 경쟁력 요인이 졸업생 임금에 어떠한 영향을 미치는가를 분석하는데 목적이 있으며 주요 연구 문제는 다음과 같다. 첫째, 졸업생 임금의 부가가치와 관련이 있는 대학 경쟁력 요인들은 무엇이며 요인별로는 어떠한 특성이 있는가? 둘째, 학생요인, 재정요인, 질적요인, 대학특성요인으로 구분된 대학 경쟁력 요인들은 각각 졸업생 임금의 부가가치에 어떠한 영향을 미치는가? 연구모형은 종속변수인 졸업생 임금에 영향을 미치는 대학 경쟁력 관련 변수를독립변수로 활용하여 다중회귀분석을 실시하였다. 분석 결과를 요약하면, 대학 경쟁력 요인 중 인적투입요인인 학생과 교원의 역량수준을 보여주는 대학수능점수, 전임교원1인당 SCI논문수는 졸업생 임금에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으나 물적 투입요인인 전임교원1인당 연구비, 학생1인당 재정지원금 및 학생1인당 장학금은 영향을 미치는 못하는 것으로 나타나 재정투입 요인보다는 학생 및 교원역량의 인적자원 투입요인이 졸업생 임금에 영향을 미치고 있음을 나타내고 있다. 마지막으로 통제변수(설립유형, 대학소재지역, 대학순위그룹)를 더비변수로 추가한 다중회귀분석을 실시한 결과, 사립대학이 국립대학보다 졸업생 임금에 더 영향을 미치는 것으로 나타난 반면, 대학소재지역과 대학순위그룹은 졸업생 임금에 집단 간의 차이가 나타나지 않았다. 본 연구는 대학 경쟁력 요인 중 인적투입요인만이 졸업생 임금에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타나 대학이 우수 학생과 교원을 확보하기 위한 선별기능에만 집중하고 있음을 실증ㆍ분석하였다. 대학평판에 의한 인적 선별기능이 아닌 졸업생 임금의 부가가치가 향상될 수 있는 대학 경쟁력 요인에 자원을 선택하고 집중하는 대학이 우수한 평가를 받을 수 있도록 대학 평가체계의 전환이 요구된다. 이를 위해서는 부가가치 관점의 졸업생 임금에 영향을 미치는 대학 경쟁력 요인에 대한 지속적인 연구가 요구되며 특히, 과정 및 산출요인에 대한 지표 개발이 시급하다. 관련하여 연구의 한계점과 후속 연구를 위한 정책적 제언을 제시하였다.

다중회귀분석을 이용한 ALC (Autoclaved lightweight concrete) 제조공정 경도예측에 관한 연구

백승훈 충주대학교 산업대학원 2012 국내석사

ALC(Autoclaved lightweight concrete) 제조공정 중에서 예비양생이 완료된 반 경화제품(cake)인 상태에서 탈형을 실시할 때 적절한 탈형시기가 지난 후에 탈형을 하게 되면 보습력이 떨어지고 절단시 피아노선이 절단되어 제품에 균열이 발생할 우려가 있다. 이에 본 연구에서는 탈형시기의 관리기준이 되는 경도(hardness)에 관한 예측을 하기 위해 관련된 변수들 간에 상호관련성을 찾고자 다중회귀분석(multiple regression analysis)을 이용한 연구를 진행하였으며, 이를 ALC 제조공정의 기초적 자료로 활용하고자 한다. ALC 제조공정의 V/T(Vibration Time)대기, V/T동작, 발포높이, 경화시간, 타설온도, Rising, C/S비의 독립변수(Independent variables)들이 종속변수(Dependent variables)인 경도(hardness)에 어떠한 관련성이 있는지를 다중 회귀분석을 이용한 연구를 진행하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 1) 7개의 독립변수 조건에 따른 62개의 실험 데이터에 대하여 다중 회귀분석을 실시한 결과 추정된 회귀방정식은 경도 = - 88.8 - 0.0056 V/T대기 - 0.0036 V/T동작 + 0.037 발포높이 + 84.1 경화시간 + 0.256 타설온도 - 0.054 Rising + 137 C/S비로써 회귀 계수의 유의성을 보면 경화시간, C/S비는 p-값이 0.005, 0.000으로 유의하게 나타났으며, V/T대기, V/T동작, 발포높이, 타설온도, Rising은 p-값이 각각 0.815, 0.848, 0.757, 0.174, 0.661로 유의수준 0.05보다 크므로 유의하지 않은 결과가 나왔다. 회귀모형의 설명력은 R-제곱이 89.9%, R-제곱(수정)값이 88.6%로써 설명력이 높게 나타났으며, 분산분석 결과 p-값이 0.000으로 회귀식이 유의하다고 할 수 있었다. 2) 7개의 예측변수에 대해 전진 선택법을 수행한 결과 C/S비, 경화시간, Rising만이 유의한 예측변수로 선택되었다. 1단계에서는 상수항과 C/S비가 회귀모형에 포함되어 R-제곱이 84.00%, 2단계에서는 경화시간이 회귀모형에 추가로 포함되어 R-제곱이 88.49%, 3단계에서는 Rising이 회귀모형에 추가로 포함되어 R-제곱이 89.47%로 나타났다. R-제곱(수정)은 1단계 83.73%에서 3단계 88.93%로 5.2% 증가하였다. Mallows C-p 통계량은 1단계 27.9에서 3단계 2.5로 작은 값일수록 실제 회귀계수를 추정하고 미래 반응 값을 예측하는데 있어서 비교적 정확함을 나타내었다. 3) 후진 제거법 수행 결과 5단계에서 끝이 나고 7개의 예측변수 중 경화시간, Rising, C/S비만이 유의한 예측변수로 선택되었다. R-제곱은 89.47%, R-제곱(수정)은 88.93%로 전진 선택법을 이용하여 변수 선택을 했을 때와 동일한 결과를 얻었다. (4) 최량 부분 집합 회귀 분석 결과에서는 R-제곱 89.9%, R-제곱(수정) 89.2%, Mallows C-p값이 2.1, S값이 0.46897인 4개의 예측변수 경화시간, 타설온도, Rising, C/S비의 모형을 최종 모형으로 선택되었다. (5) 최종 모형으로 선택된 모형이 타당한지를 검토하기 위해 회귀 분석과 잔차 분석을 실시한 결과 추정된 회귀식은 경도 = - 76.4 + 88.6 경화시간 + 0.238 타설온도 - 0.0157 Rising + 136 C/S비로 회귀모형이 적합 되었고, 분산분석의 p-값 0.000으로 모형자체가 유의함을 나타내었다. 잔차 분석 결과 잔차 정규 확률도에서 데이터가 직선에 가까운 정규분포를, 잔차 대 적합치에서는 규칙이나 패턴을 보이지 않고 랜덤으로 분포되어 등분산성을 만족 시켰으며, 잔차 대 데이터 순서 그래프는 특정한 패턴을 보이지 않은 잔차의 독립성을 만족시켰다. 본 연구에서는 회귀분석에 따른 추정된 회귀방정식을 산출하여 단계적 회귀분석과 최량부분 집합 회귀분석, 잔차 분석을 수행 후 유의성이 입증된 추정 회귀식을 통하여 경화시간, 타설온도, Rising, C/S비가 경도(hardness)에 영향을 주고 있음이 확인되었다. 본 연구는 ALC 제조공정 전체가 아닌 탈형 및 절단 공정에서 탈형시기의 기준이 되는 경도에 관한 다중 회귀분석을 수행한 제한적 연구로 진행되었으며, 향후 ALC의 대중 보편화를 위해서라도 ALC에 관한 많은 연구가 필요하며, ALC와 관련성이 있는 콘크리트, 건축 재료에 관한 연구에 국한되기 보다는 산업공학적 측면에서 보다 과학적인 기법을 통한 연구도 병행되어야 할 것이다. In the ALC(Autoclaved lightweight concrete) manufacturing process, if the pre-cured semi-cake is removed after the proper time is passed, it will be hard to retain the moisture and easy to be cracked. Therefore, in this research, we took the research by multiple regression analysis to find relationship between variables for the prediction the hardness that is the control standard of the removal time. Moreover, we are going to use this result as the base data for ALC manufacturing process. Through we study the relationship between Independent variables such as the wait for the V/T(Vibration Time), V/T movement, expansion height, curing time, placing temperature, Rising and C/S ratio and the Dependent variables, the hardness by multiple regression analysis. we drew the conclusion. 1) We tried to multiple regression analyze sixty two research data which are based on seven independent variables' condition. From this study, we could find the next regression equation is 'Hardness = - 88.8 - 0.0056 V/T wait - 0.0036 V/T movement + 0.037 expansion height + 84.1 curing time + 0.256 placing temperature - 0.054 Rising + 137 C/S ratio. In the significance of regression coefficient, curing time and C/S ratio, p- value were 0.005, 0.000; it means result was significant. In V/T wait, V/T movement, expansion height, placing temperature and Rising, p- value was 0.815, 0.848, 0.757, 0.174, 0.661each. This result was higher than the significant standard 0.05, it was not significant. Regression model's R-square value was 89.9%, R-square(adjusted) value was 88.6%, it was high. The result of analysis of variance was what p-value was 0.000. It tells regression equation was significant. 2) As a result of taking forward selection method to seven predictors, C/S ratio, curing time and Rising are selected only as the significant variables. In the first stage, constant term and C/S ratio were included in the regression model, so R-square was 84.00%, In the second stage, curing time was also included, so R-square was 88.49%, and in the third stage, Rising was included, then R-square was 89.47%. R-square(adjusted) was increased from 83.73% of the first stage to 88.93% of the third stage, it was increased 5.2% totally. Mallows C-p statistic was from 27.9 of 1st stage to 2.5 of 3rd stage, it shows the low value is more accurate to predict the regression coefficient and future react value relatively. 3) As a result of backward elimination, it finished in the 5th stage, and among the seven predictors, curing time, Rising and C/S ratio was only selected as the predictors. R-square was 89.47%, R-square(adjusted) was 88.93%. Its values are same as the case we used the forward selection method to select variable. (4) In the best subset regression analysis result, four predictors; curing time, placing temperature, Rising and C/S ratio's models were selected as the final model R-square was 89.9%, R-square(adjusted) was 89.2%, Mallows C-p value was 2.1 and S value was 0.46897. (5) To check whether or not the final model was relevant, we did the regression analysis and residual analysis, then we could get the regression equation 'hardness = - 76.4 + 88.6 curing time + 0.238 placing temperature - 0.0157 Rising + 136 C/S ratio,' was fit to regression model. In addition, as the p-value of variance analysis was 0.000, it showed model was significant. The result of residual analysis was that data for the residual normal ratio close to linear for the normal distribution. On the other hand, In the residual to fit, it didn't show rule or pattern, and was distributed randomly, so it was satisfied to the homoscedasticity. Furthermore, The residual to data sequence graph was satisfied the indepence of residual, it doesn't show specific pattern. In this study, first, we calculated regression equation by the regression analysis, then we tried phased regression analysis, best subset regression analysis and residual analysis. Finally, we could verify curing time, placing temperature, Rising and C/S ratio influence to the hardness by the estimated regression equation. This study was taken as the limited study which used multiple regression analysis about the hardness is the standard for the removal time of removal and cutting, not the whole ALC manufacturing process. For the generalization of ALC, it is necessary many research about ALC. Moreover, This is not only the study about the concrete or architectural materials, but the study by more scientific method in the business must be done.

다중회귀분석을 통한 특허 인용 빈도에 영향을 주는 요인에 관한 연구 : 고장력강판을 대상으로

한창선 성균관대학교 일반대학원 2017 국내석사

고장력강판은 일반 강판보다 무게는 적게 나가면서 강도가 더 우수한 강판으로 자동차 산업에 많이 활용되고 있고, 차량 제조시 자동차의 중량을 줄여 자동차 연비를 높이면서 안전성을 높일 수 있어 최근 자동차 경량화 재료 부분에서 주목받고 있다. 본 연구에서는 2007년부터 2017년까지 미국특허청에 등록된 고장력강판 특허자료를 활용하여 고장력강판의 연구개발 진행 현황과 앞으로의 발전 가능성을 살펴보았다. 특허수, 청구항수, 피인용수의 변화를 통해 최근 10년간 고장력강판 특허의 양적 측면과 질적 측면 모두 증가하였음을 확인하였고, 이를 통해 고장력강판 기술분야의 연구개발 활동은 꾸준히 증가해 왔으며 앞으로도 이러한 경향은 지속될 것이라 것이라 전망된다. 후속 특허에 의해 빈번하게 인용되는 특허는 후속 특허의 개발에 기초가 되는 중요한 기술적 진보를 담고 있다. 본 연구에서는 더 자주 인용되는 특허의 특징을 알아보기 위해 특허 인용 빈도에 영향을 주는 여러 가지 요인을 설정하여 다중회귀분석을 수행하였다. 기존 특허 인용 빈도와 관련된 선행연구에서는 피인용수 자체에만 주목하였지만, 특허의 인용 빈도는 오래된 특허일수록 증가할 가능성이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 피인용수에 특허 등록 후 경과 기간을 고려한 새로운 피인용도를 활용하여 다중회귀분석을 실시하였고, 청구항수, IPC 종류수, 세분화한 IPC 종류수, 패밀리특허수, 발명자수, 인용수 등 총6가지 독립변수를 설정하였다. 다중회귀분석 결과 청구항수, IPC 종류수, 인용수 등 3개의 변수가 유의하였고, 청구항수, 인용수는 양의 상관관계, IPC 종류수는 음의 상관관계를 나타냈다. 또한 동일 년도 특허 중에서 상대적으로 피인용수가 많은 특허들의 특징을 살펴보기 위해 또다른 피인용도를 설정하여 다중회귀분석을 실시하였다. 동일한 독립변수로 다중회귀분석을 실시한 결과 청구항수, IPC 종류수, 세분화한 IPC 종류수 인용수 등 4개의 변수가 유의하였고, 청구항수, 세분화한 IPC 종류수, 인용수는 양의 상관관계, IPC 종류수는 음의 상관관계를 나타냈다. 두 회귀분석 공통적으로 청구항수, 인용수는 특허 인용 빈도에 양의 상관관계, IPC 종류수는 음의 상관관계를 나타냈고, 이는 청구항수가 많을수록, 인용수가 많을수록 특허 인용 빈도에 긍정적인 영향을 미치며, 다방면의 기술분야에 속해있는 특허는 특허 인용 빈도에 부정적인 영향을 미치는 것을 의미한다. 본 연구에서 실시한 특허 인용 빈도와 관련된 다중회귀분석에서는 6가지 변수만을 사용하였지만, 특허의 다른 요인들을 설정하여 추가 연구를 실시한다면 새로운 시사점을 얻을 수 있을 것으로 기대된다.

다중회귀분석과 신경망모델을 이용한 축제 만족도 평가방법

정복희 중부대학교 대학원 2013 국내박사

A festival is an act of performing rituals to commemorate an event or a moment in time that has a special meaning or that provides unity for individuals or groups. The word “festival” was derived from Latin, meaning that the roots of festivals are in religious rites. Festivals, in a religious origin sense, confers a potent power of social integration, and also at times, it can be a means of communication that enables meeting with a divine being or power. In the modern society where the sacred domain is being incorporated into the secular domain a festival that is of significance for disconnecting us from the everyday life can be interpreted as a sort of a ritualistic event or a symbol of the collective. In this paper, facilitate the calculation of the evaluation factors that are most influential to the satisfaction levels of festival attendees from the planning stages of various festivals, proposes a calculation for the evaluation factors and a calculation for evaluation of the satisfaction levels of festivals. Through the selection of the recent Expo 2012 Yeosu Korea a study model was designed and as a case study the Ansung World Folk Festival 2012 was selected because it is most similar to the Expo 2012 Yeosu Korea and is of the larger scale than other local festivals. The factors affecting the evaluation of festival satisfaction levels were separated into dependent variables and independent variables for designing a research model, and 8 independent variables (X1~X8) and 1 dependent variable (Y) were used. The respondents were requested to evaluate the festival satisfaction levels which is a dependent variable the independent variables, including the respondents gender, area of residence, type of booking used, type of admission ticket, type of exhibitions visited, times of visit, amount of wait time and amenity facilities. This study was by selecting the 2012 Ansung World Folk Festival as the subject of investigation, conducted by using questionnaires that targeted attendees who visited the festival site. The questionnaire administrators explained the purpose of the survey to the survey respondents and conducted surveys using interviews and a format of answering questions through self-administered questionnaires. As for the data collected data after conducting a survey based on the input and output variables, after undergoing data coding and data processing, a multiple regression analysis was conducted and the study model was verified by using, among the data mining techniques, an analysis of neural network. By calculating the values of the independent variables from the data investigated in the Ansung World Folk Festival 2012, the case study of this paper, an arrangement was made to predict the dependent variable’s value which represents the festival satisfaction levels. As a result of the calculation of the dependent variable which is the festival satisfaction levels by using a multiple regression equation based on using the independent variables in accordance with the multiple regression model for evaluating festival satisfaction levels, the predicted value of festival satisfaction levels (Y′) was predicted to being almost the same as the actual investigation results. As such one can ascertain that festival satisfaction levels according to an estimated regression equation can predict the ratios associated with the levels of satisfaction for a festival. In neural network analysis, the amenity facilities were seen to be most important and the least important was the type of booking whereby showing that the amenity facilities are being analyzed to be the most important evaluation factor when evaluating satisfaction levels. To be the most influential festivals and other evaluation factors using multiple regression analysis to predict the results of this analysis and taking into account the specific attendees will be able to identify satisfaction. Neural network analysis of the results of the evaluation factors the most influential on the level of satisfaction when other festival they will recognize the most important evaluation items and the most important item forecasting capabilities. By taking advantage of the neural network would be able to predict the future to evaluate the level of satisfaction of the festival can be applied.