nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
반도체 제조 산업에서는 Big Data에 기초한 Smart Factory 도입과 적용이 가시화되면서 생산 공정의 각 단계에서 수집 가능한 다양한 센서(sensor) 데이터를 활용하여 공정 이상 탐지 및 최종 수율 예측 등에 다양한 분석 방법을 시도하고 있다. 현재 반도체 공정은 원료인 잉곳(ingot)에서 패키징(packaging) 작업 이전의 웨이퍼(wafer) 생산까지 500 600개 이상의 세부 공정과 이와 연계된 수천 개의 계측 공정으로 구성된다. 개별 계측 공정 내의 실제 계측 비율은 대상 제품 대비 0.1%에서 최대 5%를 넘지 못하고 계측 시점별로 일정하게 유지할 수 없다. 이러한 이유로 공정 각 단계의 정상 상태를 간접적으로 판단할 수 있는 장비 센서(sensor) 데이터를 활용하여 관리 여부를 판단하고자 하는 노력이 계속되고 있다. 본 연구에서는 장비 센서 데이터 기반의 공정 이상 탐지 프로세스를 정의하고 현재 적용 되고 있는 기술 통계량 기반 진단 방법의 단점을 보완하기 위해 FDA(Functional Data Analysis)방법을 활용하였다. 실제 현장 사례 데이터에 머신러닝을 이용하여 이상 탐지 정확도 비교를 통해 효과성을 검증하였다.

With the Fourth Industrial Revolution based on new technology, the semiconductor manufacturing industry researches various analysis methods such as detecting process abnormalities and predicting yield based on equipment sensor data generated in the manufacturing process. The semiconductor manufacturing process consists of hundreds of processes and thousands of measurement processes associated with them, each of which has properties that cannot be defined by chemical or physical equations. In the individual measurement process, the actual measurement ratio does not exceed 0.1% to 5% of the target product, and it cannot be kept constant for each measurement point. For this reason, efforts are being made to determine whether to manage by using equipment sensor data that can indirectly determine the normal state of each step of the process. In this study, the Functional Data Analysis (FDA) was proposed to define a process abnormality detection process based on equipment sensor data and compensate for the disadvantages of the currently applied statistics-based diagnosis method. Anomaly detection accuracy was compared using machine learning on actual field case data, and its effectiveness was verified.

(게재일: 2021.02.28)
Markowitz (1952)의 분산투자 모형 발표 이후 포트폴리오 최적화에 대한 많은 연구가 이루어졌다. 마코위츠의 평균-분산 포트폴리오 최적화 모형은 수익 분포가 정규분포를 따른다는 가정하에서 성립한다. 그러나 실생활에서는 수익 분포가 정규분포를 따르지 않는 경우가 존재한다. 또한 분산은 이상치의 영향을 많이 받는 민감한 지표이다. 이런 분산의 단점을 보완할 수 있는 하방위험인 숏폴(Shortfall)을 위험 지표로 적용함으로써 수익 분포에 대해 최적화가 가능한 평균-숏폴 포트폴리오 모형이 제안되었다. 또한 Jorion (2003)과 Park(2019)은 포트폴리오의 위험도를 최소화하는 동시에 적은 수의 자산으로 구성(sparse)되고 안정적(stable)인 포트폴리오를 얻는 퍼터베이션 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 평균-숏폴 포트폴리오 모형에 퍼터베이션 방법과 adaptive Lasso를 적용하여 사용되는 자산의 수가 적으면서 안정적이고 쉽게 적용 가능한 포트폴리오 모형을 제안한다. 그리고 실증 데이터 분석을 통하여 모형의 타당성을 입증한다.

Many researches have been done on portfolio optimization since Markowitz (1952) published a diversified investment model. Markowitz's mean-variance portfolio optimization problem is established under the assumption that the distribution of returns follows a normal distribution. However, in real life, the distribution of returns does not follow a normal distribution, and variance is not a robust statistic as it is heavily influenced by outliers. To overcome these potential issues, mean-shortfall portfolio model was proposed that utilized downside risk, shortfall, as a risk index. In this paper, we propose a perturbation method that uses the shortfall as a risk index of the portfolio. The proposed portfolio utilizes an adaptive Lasso to obtain a sparse and stable asset selection because it can reduce management and transaction costs. The proposed optimization is easily applicable as it can be computed using an efficient linear programming. In our real data analysis, we show the validity of the proposed perturbation method.

(게재일: 2021.02.28)
스마트폰과 태블릿PC 등의 스마트기기의 확산으로 모바일 기반 인터넷의 이용률이 눈에 띄게 증가하였으며, 이로 인해 모바일 인터넷의 영향력도 중요해졌다. 따라서 본 연구는 지난 일주일동안 모바일 인터넷을 통해 뉴스를 본 뉴스 이용자의 어떠한 특성들에 따라 정치, 경제, 사회적 주요 현안에 대한 의견을 형성할 때 모바일 인터넷의 영향을 받는지 파악하고자 수행되었다. 이를 위해 한국 언론 진흥재단의 2016년과 2017년의 언론수용자 의식조사의 자료를 분석에 사용하였다. 모바일 인터넷 뉴스 이용자의 성별, 연령, 학력, 가구소득, 뉴스 이용일수, 뉴스 이용시간, 언론사 애플리케이션 이용일수, 뉴스모음 애플리케이션 이용일수, 포털 이용일수, 언론사 공식 홈페이지 이용일수를 뉴스 이용자의 특성으로 지정하였다. 모바일 인터넷 의견 형성 여부에 뉴스 이용자의 어떠한 특성이 영향을 미치는지 알아보기 위해 다중 로지스틱 회귀를 적합하고 해석하였다.

The proliferation of smart devices (such as smart phones and tablet PCs) has led to a marked increase in the use of mobile-based internet. As a result, the influence of the mobile internet has become important to make opinions on social issues. This study explores the effects of mobile internet news users' characteristics on formation of opinions about major political, economic and social issues. We used the data from the media audience awareness survey by the Korean Press Foundation in 2016 and 2017 in this analysis. The characteristics of the news users are gender, age, education, income, news usage days, news usage hours, media application usage days, news gathering application usage days, portal usage days, and media official website usage days. These characteristics are known as possible explanatory variables for the mobile internet news users. Multiple logistic regressions were done with interpretation to know which covariates affect on formation of major opinion.

(게재일: 2021.02.28)
최근 동적 연결망의 비정상적 변화를 감시하기 위한 연결망 모니터링의 필요성이 높아지고 있다. 이 논문에서는 연결망의 구조적 변화를 감시하기 위한 동적 연결망의 모형으로 DCSBM(degree corrected stochastic block model)을 고려하였다. 관리도 절차를 사용하여 동적 연결망을 감시하려면 제1국면을 통해 초기 연결망을 확보한 후 모형의 모수를 추정하는 단계를 거쳐야 한다. 그러나 연결망의 감시에서는 충분한 수의 초기 연결망을 확보하기 어려운 경우가 대부분이다. 이 논문에서는 동적 DCSBM을 감시하기 위한 자기출발 관리도 절차를 제안한다. 이 절차는 모형의 모수 추정을 위해 확보한 연결망의 수가 아주 적은 경우에 유용하게 사용할 수 있는 절차이다. 모의실험을 통해 절차의 성능을 평가한 결과, 제안된 절차는 초기 연결망의 수가 아주 적은 경우에도 좋은 관리상태의 성능을 나타내는 것을 알 수 있었다.

Recently the need for network surveillance to detect abnormal behavior within dynamic social networks has increased. We consider a dynamic version of the degree corrected stochastic block model (DCSBM) to simulate dynamic social networks and to monitor for a significant structural change in these networks. To apply a control charting procedure to network surveillance, in-control model parameters must be estimated from the Phase I data, that is from historical data. In network surveillance, however, there are many situations where sufficient relevant historical data are unavailable. In this paper we propose a self-starting Shewhart control charting procedure for detecting change in the dynamic networks. This procedure can be a very useful option when we have only a few initial samples for parameter estimation. Simulation results show that the proposed procedure has good in-control performance even when the number of initial samples is very small.

(게재일: 2021.02.28)
현수교의 지중정착식 앵커리지는 기초 암반이 신선할 경우에 적용될 수 있는 형식으로, 앵커리지 형식 중 환경성과 경제성 측면에서 뚜렷한 장점이 있다. 그러나 케이블 하중 재하시 암반의 거동특성이 아직 명확하게 규명되지 않았고 설계기법이 정립되어 있지 않아, 실무자들이 구조물 계획을 수립하는데 많은 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 국내 도서지역의 경암 지반에 계획된 지중정착식 앵커리지를 대상으로 모형실험과 수치해석을 수행하고 지지암반의 거동 특성을 평가하였으며, 자중과 전단력으로 케이블 하중에 저항하는 비대칭 형태의 암반 쐐기 블록을 제안하였다. 또한 경암 지반에서 강연선 홀 설치를 위한 실규모 시험천공을 실시하고, 경사 천공의 정밀도를 확인하여 지중정착식 앵커리지의 적용 가능성을 평가하였다.

The rock anchorage of a suspension bridge is an outstanding anchorage type from environmental and economical perspective, although it should be applied when the bearing foundation is fresh enough to resist large cable loads. In practice, geotechnical engineers have encountered difficulties in designing the anchorage structure due to the fact that the physical behaviors of rocks against cable loads have not yet been fully proved and its design method was not established yet. In this study, model tests and numerical studies were performed to evaluate the behavior of the rock anchorage system planned under hard rock layers in domestic islands, and results suggest that the shape of asymmetric rock wedges can resist the tension loads with self weight and shear resistance. Additionally, real scale trial tests were carried out to verify the accuracy of an inclined drilling penetrating hard rock layers to install tendon to the bearing plate.

(게재일: 2021.02.28)
랜덤포레스트는 여러 의사결정나무 모형들을 융합하여 안정성과 예측력을 높여주기 때문에 종종 사용되는 방법이다. 예측력을 증가시키는 반면 해석의 용이성을 희생하기 때문에 이를 보상하기 위해 변수의 중요도를 제공한다. 변수의 중요도는 랜덤포레스트를 구축할 때 변수가 얼마나 중요한 역할을 하는지를 알려 준다. 그러나 어떤 예측변수가 다른 예측변수들과 상관되어 있을 때 기존 알고리즘의 변수중요도는 왜곡될 수 있다. 상관된 예측변수들의 하향 편향은 예측변수의 중요도를 실제 중요도보다 낮게 측정하게 한다. 우리는 기존 알고리즘을 수정하여 상관 예측변수의 하향 편향을 회복하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 성능은 모의 자료에 의해 증명되고 실제 자료에 의해 설명된다.

Random forests is a popular method that improves the instability and accuracy of decision trees by ensembles. In contrast to increasing the accuracy, the ease of interpretation is sacrificed; hence, to compensate for this, variable importance is provided. The variable importance indicates which variable plays a role more importantly in constructing the random forests. However, when a predictor is correlated with other predictors, the variable importance of the existing importance algorithm may be distorted. The downward bias of correlated predictors may reduce the importance of truly important predictors. We propose a new algorithm remedying the downward bias of correlated predictors. The performance of the proposed algorithm is demonstrated by the simulated data and illustrated by the real data.

(게재일: 2021.04.30)
약물유전체학 연구의 주요 목표는 고차원의 유전 변수를 기반으로 개인의 약물 반응성을 예측하는 것이다. 변수의 개수가 많기 때문에 변수의 개수를 줄이기 위해서는 변수 선택이 필요하며, 선택된 변수들은 머신러닝 알고리즘을 사용하여 예측 모델을 구축하는데 사용된다. 본 연구에서는 400명의 뇌전증 환자의 차세대 염기서열 분석 데이터에 로지스틱 회귀, ReliefF, TurF, 랜덤 포레스트, LASSO의 조합과 같은 여러 가지 혼합 변수 선택 방법을 적용하였다. 선택된 변수들에 랜덤포레스트, 그래디언트 부스팅, 서포트벡터머신을 포함한 머신러닝 방법들을 적용했고 스태킹을 통해 앙상블 모형을 구축하였다. 본 연구의 결과는 랜덤포레스트와 ReliefF의 혼합 변수 선택 방법을 이용한 스태킹 모형이 다른 모형보다 더 좋은 성능을 보인다는 것을 보여주었다. 5-폴드 교차 검증을 기반으로 하여 적합한 최적 모형의 평균 검증 정확도는 0.727이고 평균 검증 AUC 값은 0.761로 나타났다. 또한, 동일한 변수를 사용할 때 스태킹 모델이 단일 머신러닝 예측 모델보다 성능이 우수한 것으로 나타났다.

A main goal of pharmacogenomics studies is to predict individual's drug responsiveness based on high dimensional genetic variables. Due to a large number of variables, feature selection is required in order to reduce the number of variables. The selected features are used to construct a predictive model using machine learning algorithms. In the present study, we applied several hybrid feature selection methods such as combinations of logistic regression, ReliefF, TurF, random forest, and LASSO to a next generation sequencing data set of 400 epilepsy patients. We then applied the selected features to machine learning methods including random forest, gradient boosting, and support vector machine as well as a stacking ensemble method. Our results showed that the stacking model with a hybrid feature selection of random forest and ReliefF performs better than with other combinations of approaches. Based on a 5-fold cross validation partition, the mean test accuracy value of the best model was 0.727 and the mean test AUC value of the best model was 0.761. It also appeared that the stacking models outperform than single machine learning predictive models when using the same selected features.

(게재일: 2021.04.30)
미결정자 추론을 재평가하기 위해 기존 변수에 새로운 변수들을 추가하는 통계 모형이 필요하다. 미결정자와 결정자의 양성률은 다르게 계산되기 때문에 MNAR 가정이 필요하다. 본 연구에서는 두 통계적 모형이 계층 관계를 가지고 있으므로, 두 AUC 차이의 신뢰구간을 이용하여 MNAR 가정하에서 미결정자를 추론한다. AUC 차이 신뢰구간의 추정방법 중에서 모의실험을 통하여 네 종류의 방법의 성능이 우수함을 발견하였다. 그리고 네 종류의 방법을 바탕으로 로지스틱 회귀를 이용한 미결정자 추론에 도움이 되는 변수를 선택하는 방법을 제안한다.

A new statistical model needs additional variables in order to re-evaluate the undecided inference. Then the MNAR assumption is required, since the probabilities for the positivity of the indeterminant and the determinant is calculated differently. In this study, since two statistical models have a hierarchical relationship, we determine the undecided inference under the MNAR assumption using the confidence interval of the difference between two AUCs. Among many methods of estimating the confidence interval of the AUC difference, it is found that four kinds of methods show excellent performance through simulations. And based on these methods, we propose a variable selection method that are useful for the undecided inference using logistic regression models.

(게재일: 2021.04.30)
본 논문은 선형 회귀모형에서 벌점 추정량의 신의 성질에 대한 충분조건을 구성하는 방법을 소개하였다. 신의 추정량, 벌점 추정량, 신의 벌점 추정량, 신의 성질을 명확히 정의하였으며 이를 바탕으로 신의 성질에 대한 최적조건과 최적조건에 대한 충분조건을 구성하는 방법을 대부분의 벌점함수에 적용 가능하도록 하나의 통합된 원리로 소개하였다. 추가로 신의 성질에 대한 이해를 돕기 위해 간단한 예제와 함께 가상실험 결과를 첨부하였다.

In this paper, we introduce how to construct sufficient conditions for the oracle property in penalized linear regression model. We give formal definitions of the oracle estimator, penalized estimator, oracle penalized estimator, and the oracle property of the oracle estimator. Based on the definitions, we present a unified way of constructing optimality conditions for the oracle property and sufficient conditions for the optimality conditions that covers most of the existing penalties. In addition, we present an illustrative example and results from the numerical study.

(게재일: 2021.04.30)
시간이 갈 수록, 정부, 기업, 국내, 해외를 막론하고 데이터의 양이 증가하고 있다. 이에따라 학계에서도 빅데이터에 대한 연구들이 늘어나고 있다. 통계학은 빅데이터 연구의 중심이 되는 학문들 중 하나이며, 늘어나는 통계학 분야 논문 빅데이터를 통해 통계학의 연구동향을 파악해 보는 것도 재미있을 것이다. 본 연구에서는 국내와 해외의 통계학 논문들의 초록데이터를 통해 어떤 연구들이 이루어지고 있는지 분석을 진행하였다. 저자들이 선정한 논문들의 키워드 데이터 빈도를 통해 국내외 연구 동향을 분석하였고, Word Embedding 방법을 통해 해당 키워드들의 관계성을 시각화 하였다. 여기서 저자들이 선정한 키워드들 외에 Textrank를 통해 선정된 통계학 분야 논문들에서 중요하게 사용되는 단어들도 추가적으로 시각화 하였다. 마지막으로 초록 데이터에 LDA 기법을 적용하여 10가지 토픽을 알아보았다. 각 토픽들에 대한 분석을 통해 어떤 연구 주제들이 자주 연구되며, 어떤 단어들이 중요하게 사용되는지 알아보았다.

As time goes by, the amount of data is increasing regardless of government, business, domestic or overseas. Accordingly, research on big data is increasing in academia. Statistics is one of the major disciplines of big data research, and it will be interesting to understand the research trend of statistics through big data in the growing number of papers in statistics. In this study, we analyzed what studies are being conducted through abstract data of statistical papers in Korea and abroad. Research trends in domestic and international were analyzed through the frequency of keyword data of the papers, and the relationship between the keywords was visualized through the Word Embedding method. In addition to the keywords selected by the authors, words that are importantly used in statistical papers selected through Textrank were also visualized. Lastly, 10 topics were investigated by applying the LDA technique to the abstract data. Through the analysis of each topic, we investigated which research topics are frequently studied and which words are used importantly.

(게재일: 2021.04.30)
본 연구는 미국 국립암연구소의 SEER 프로그램에서 제공하는 위암 3기 자료에 대해 항암치료의 효과를 비교하고 위암 생존율에 유의한 영향을 미치는 요인을 알아보고자 한다. 본 연구에서 분석한 위암 3기 자료는 비례위험 가정이 성립하지 않아 대안으로 제한된 평균 생존시간을 이용한 분석 방법을 자료 분석에 적용하였다. 의사-관측들을 이용하여 제한된 평균 생존시간을 추정하였고, 제한된 평균 생존시간 추정량에 기반한 검정통계량을 이용하여 항암치료의 효과를 파악하였다. 일반화 선형모형을 이용한 회귀모형을 통해 위암 3기 환자의 평균 생존시간에 유의한 영향을 미치는 공변량들의 효과를 추정하였다. 항암치료법에 따라 위암 3기 환자의 평균 생존시간에 유의한 차이가 있음을 확인하였고, 진단연령, 인종, 세분화병기, 분화도, 종양의 크기, 수술여부, 항암치료가 위암 3기 환자의 평균 생존시간에 유의한 영향을 미치는 요인들이였으며, 그 중 수술여부가 위암 3기 환자의 평균 생존시간을 늘리는데 가장 큰 영향을 미치는 요인임을 확인하였다.

The purpose of this study is to compare the effects of treatment on stage III stomach cancer data obtained from the SEER program of the National Cancer Institute and to identify the significant risk factors for the survival rates of stage III stomach cancer. Since the proportional hazards assumption was violated for treatment, we used the restricted mean survival time as an alternative to the proportional hazards model. The restricted mean survival time was estimated using pseudo-observations, and the effects of treatment were compared using a test statistic based on the estimated restricted mean survival times. We conducted the regression analysis using a generalized linear model to investigate the significant predictors for the restricted mean survival time of patients with stage III stomach cancer. We found that there was a significant difference between the restricted mean survival times of treatment groups. Age at diagnosis, race, substage, grade, tumor size, surgery, and treatment were significant predictors for the restricted mean survival time of patients with stage III stomach cancer. Surgery was the most significant predictor for increasing the restricted mean survival time of patients with stage III stomach cancer.

(게재일: 2021.04.30)
이진분류모형의 성능을 탐색하는 시각적인 대표적인 방법인 ROC 곡선과 TOC 곡선 그리고 TROC 곡선은 혼동행렬을 구성하는 TP, TN, FP, FN 그리고 이들의 비율인 TPR, TNR, FPR, FNR으로 구현된다. 본 연구에서는 두 종류의 비율비인 오즈를 고려하여 단위면적인 정사각형에서의 구현하는 오즈 곡선을 제안하고, ROC 곡선과의 관계를 보인다. 오즈 곡선에서 판별력을 측정하는 두 종류의 측도를 제안하고, 오즈 곡선들의 형태를 바탕으로 두 종류의 측도를 이용하여 두 분류 분포의 판단 기준을 설정한다. 본 연구에서 제안한 오즈 곡선은 다른 시각적인 방법 등과 같이 유용하게 사용할 수 있으며, 오즈 곡선의 판별력을 측정하는 두 종류의 측도들은 분류 성능을 판단하는 대안적인 방법으로 같이 이용할 수 있다.

The ROC, TOC, and TROC curves, which are visually descriptive methods of exploring the performance of the binary classification model, are implemented with TP, TN, FP, FN which consist of the confusion matrix, as well as their ratios TPR, TNR, FPR, FNR. In this study, we consider two types odds and then propose an odds curve representing these odds. And show the relationship between the odds curve and ROC curve. Based on the odds curve, we propose not only two statistics that measure the discriminant power of the odds curve but also the criteria for validation ratings of the odds curve. According to the shape of the odds curves, two classification distributions can be estimated and a criterion for validation ratings can be determined. The odds curve can be meaningfully used like other visual methods, and two kinds of measures for the discriminant power can be also applied together as an alternative criterion.

(게재일: 2021.04.30)
이 논문에서는, 2개의 혼합된 t-분포(TP-T)의 오차과정을 따르는 이질적 자기회귀 (HAR) 모형을 이용하여, 한국 코로나 (COVID-19) 확진자 수 데이터에 대한 시계열 분석, 즉 추정과 예측에 대하여 연구한다. HAR-TP-T 시계열 모형을 고려하여 HAR 모형의 계수 뿐 아니라 TP-T 오차과정의 모수를 추정하고자 단계별 추정법을 제안한다. 본 연구에서 제안하고 있는 단계별 추정법은, HAR 계수 추정을 위해서는 통상적 최소제곱추정법을 채택하고, TP-T 모수 추정을 위해서는 최대우도추정법을 이용한다. 단계별 추정법에 대한 모의실험을 수행하여, 성능이 우수함을 입증한다. 한국 코로나 확진자 수에 대한 실증적 데이터 분석에서, HAR 모형에서의 차수 p = 2, 3, 4에 대해, 모형의 평균제곱오차가 최소가 되도록 하는 최적화 시간간격(optimal lag)을 포함하여, 여러가지 시간간격을 고려한 HAR-TP-T 모형의 모수 추정값을 계산한다. 제안된 단계별 추정방법과 기존의 MLE만의 방법을, 추정 결과를 제시함으로 함께 비교한다. 본 연구에서 제안하고 있는 추정은 두 가지의 오차 측면, 즉 HAR 모형의 평균제곱오차와 잔차분포에 대한 밀도함수 추정의 평균제곱오차, 두 측면에서 모두 우수함을 입증하였다. 나아가, 추정 결과를 활용한 코로나 확진자 수 예측을 수행하였고, 예측정확도의 한 측도로서 mean absolute percentage error (MAPE)를 계산하여 0.0953%의 매우 작은 오차값을 얻었다. 본 연구에서 선택한 최적화 시간간격을 고려한 HAR-TP-T 시계열 모형 및 단계별 추정 방법은, 정확한 한국 코로나 확진자 수 예측 성능을 제공한다고 할 수 있다.

This paper studies time series analysis with estimation and forecasting for Korean COVID-19 confirmed cases, based on the approach of a heterogeneous autoregressive (HAR) model with two-piece t (TP-T) distributed errors. We consider HAR-TP-T time series models and suggest a step-by-step method to estimate HAR coefficients as well as TP-T distribution parameters. In our proposed step-by-step estimation, the ordinary least squares method is utilized to estimate the HAR coefficients while the maximum likelihood estimation (MLE) method is adopted to estimate the TP-T error parameters. A simulation study on the step-by-step method is conducted and it shows a good performance. For the empirical analysis on the Korean COVID-19 confirmed cases, estimates in the HAR-TP-T models of order p = 2, 3, 4 are computed along with a couple of selected lags, which include the optimal lags chosen by minimizing the mean squares errors of the models. The estimation results by our proposed method and the solely MLE are compared with some criteria rules. Our proposed step-by-step method outperforms the MLE in two aspects: mean squares error of the HAR model and mean squares difference between the TP-T residuals and their densities. Moreover, forecasting for the Korean COVID-19 confirmed cases is discussed with the optimally selected HAR-TP-T model. Mean absolute percentage error of one-step ahead out-of-sample forecasts is evaluated as 0.0953% in the proposed model. We conclude that our proposed HAR-TP-T time series model with optimally selected lags and its step-by-step estimation provide an accurate forecasting performance for the Korean COVID-19 confirmed cases.

(게재일: 2021.04.30)
이 연구는 탐구보고서에 기반하여 화학교사의 학생 역량 평가 실태를 알아보았다. 이를 위해 2020학년도 1급 화학 정교사 연수를 수행한 2개의 대학에서 연수를 수강한 화학교사를 대상으로 탐구보고서를 수합하였다. 교사들이 탐구보고서를 통해 학생의 어떠한 역량을 평가하고 있는지를 국가수준학업성취도 평가틀에서 제시한 과학과 교과 역량을 이용하여 분석하였다. 총 63명의 화학교사 탐구보고서를 수집하였으며, 이를 역량별, 각 역량의 하위 요소별, 세부 요소별로 분석하여 실태를 분석하였다. 연구결과, 대부분의 화학교사들은 탐구보고서를 통해 '과학적 탐구 및 문제 해결 능력'을 평가에 반영하고 있었다. 지필평가를 통해 주로 평가하는 '과학 원리의 이해 및 적용 능력'은 탐구 시작 시 선수학습의 확인으로 일부 사용되고 있었으며, '과학적 의사소통 능력'을 평가 하는 비중은 크지 않았다. 탐구보고서를 통해 '과학적 탐구 및 문제 해결력' 의 경우 '탐구 설계 및 수행', '자료의 분석과 해석', '결론 도출 및 해결 방안 제시'가 주로 평가되고 있었으며, '문제 발견 및 인식'과 '모형의 개발과 사용'은 거의 평가되지 않는 것으로 나타났다.

This study investigated the condition of chemistry teacher's student competency assessment based on the inquiry report. To this end, an inquiry report was collected for chemistry teachers who took the training at two universities that conducted the 2020 first-class chemistry teacher training. The science subject competencies presented in NAEA analysis framework was used to analyze what kind of competencies teachers assess students through inquiry reports. A total of 63 chemistry teachers submitted inquiry reports, which were analyzed by competency, sub-element of each competency, and detail element to analyze the actual situation. As a result of the study, most chemistry teachers reflected their 'scientific inquiry and problem-solving ability' in their evaluation through inquiry reports. 'Ability to understand and apply scientific principles', which is mainly evaluated through paper-based evaluation, was partially used as confirmation of prerequisite learning at the beginning of the inquiry and the weight of evaluating 'scientific communication skill' was not large. In 'scientific inquiry and problem-solving ability' through inquiry report, 'design and conduct explorations', 'data analysis and interpretation' and 'drawing conclusion and suggesting solution' were mainly assessed. However, 'discover and recognize problems' and 'development and use of model' were hardly assessed.

(게재일: 2021.06.20)
본 논문은 만곡부 제방에 대해 곡률각도, 곡률반경에 따라 3차원 해석을 실시하여 침투특성을 규명하였다. 제방만곡부에서 동수경사는 2차원 해석 결과에 비해 외측제방에서는 감소하였고, 내측제방에서는 증가하였다. 곡률각도와 곡률반경이 작을수록 2차원 해석 대비 동수경사의 변화가 큰 경향을 나타내었으며, 곡률각도보다는 곡률반경이 동수경사에 미치는 영향이 큰 것으로 나타났다. 한계동수경사에 의한 파이핑 안전율 산정결과, 2차원 해석에 대비하여 안전율은 외측제방에서는 2~5%가 증가되었고, 내측제방에서는 4~12%가 감소되었다. 이 감소폭을 고려해 볼 때 제방만곡부에 대해 2차원 해석을 실시하고 파이핑에 대한 허용안전율 Fs=2.0보다 0.1~0.3정도 더 크게 설계하면 만곡부의 안전율은 약간 감소되지만 안정성 확보에는 무리가 없는 것으로 판단되었다.

In this paper, three-dimensional analysis of the curved levee was performed according to curvature angle, and radius of curvature to investigate the property of seepage. The hydraulic gradients in the curved parts of levees decreased in the outer levee and increased in the inner levee, compared to the two-dimensional analysis. The smaller the curvature angle and the radius of curvature, the larger the change of the hydraulic gradient, compared to the two-dimensional analysis. The effect of curvature radius on the hydraulic gradient was greater than the curvature angle. As a result of evaluating the piping safety factor for the critical hydraulic gradient, the safety factor was increased by 2~5% in the outer levee and decreased by 4~12% in the inner levee, compared to the two-dimensional analysis. Considering this reduction, if the two-dimensional analysis is performed on the curved part of the levee, and if designed the safety factor for piping is 0.1~0.3 greater than allowable FS=2.0, the safety factor of the curved part is slightly reduced, but there is no difficulty in securing stability.

(게재일: 2021.04.30)