메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이창헌 (제주대학교) 김광일 (제주대학교) 유상록 ((주)미래해양정보기술 기업부설연구소) 김민선 (군산대학교) 한승훈 (경상국립대학교)
저널정보
한국수산해양기술학회(구한국어업기술학회) 수산해양기술연구 수산해양기술연구 제60권 제1호
발행연도
2024.2
수록면
57 - 70 (14page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
표류 예측모델을 제시하기 위하여 표류시험을 수행하였으며, 이상치 및 영향점을 검증한 후 회귀분석을 하였다. DFFITS, Cook’s distance 분석결과, 표류속도의 경우 데이터 index 1, 27, 28, 72, 73, 74번째, 표류방향의 경우 index 2, 8, 68, 70, 71, 73, 74번째에서 회귀모형에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 하지만, 회귀계수에 영향을 미치는 척도를 나타내는 DFBETAS 분석 결과, 표류속도에서는 index 1번째에서만 풍향의 DFBETAS 절대값이 임계값인 1을 초과하지만, 1에 가까우며 예측값에 대한 적합도에는 크게 영향이 미치지 않을 것으로 판단되어, 81개 샘플에 대해 다중회귀분석을 하는 데 크게 문제되지 않을 것으로 분석되었다. 예측 표류속도 및 표류방향의 예측값과 잔차의 분석 결과, 선형성과 독립성을 만족하였다. 독립변수의 다중 공선성은 10이하로 나타나 공선성이 전혀 없었으며, 잔차의 왜도 및 첨도에서도 임계값 이하로 나타났으며, omnibus 및 kolmogorv-smirnov 검정통계량도 만족하는 것으로 나타나 정규분포를 따른다고 할 수 있다. 다만, 잔차의 독립성을 나타내는 Durbin-Watson 검정통계량에서는 미흡한 점이 있지만, 양의 상관관계를 이루고 1에 가까우므로 큰 문제가 없다고 볼 수 있었다. 종속변수와 독립변수들 상관계수는 표류속도에서 유속이 0.49, 표류방향에서 유향이 0.81로 가장 높게 나타났다. 독립변수가 종속변수에 미치는 비율을 나타내는 표준회귀계수에서 표류속도는 유속이 47.1%, 표류방향에는 유향이 58.1%로 영향력이 가장 큰 변수로 나타났고, 도출한 다중회귀예측모델의   는 표류속도 69.3%, 표류방향 79.3%이며,    는 67.6%, 78.3%인 것으로 나타났다. 향후, 연구결과로 나타난 독립변수에 의한 표류속도/표류방향의 다중선형회귀모델을 추가적인 실험을 통하여 확인이 필요하다. 또한, 다양한 회귀모형을 적용하여 예측 정확도가 높은 모형 도출이 필요하다.
#표류 #다중회귀분석 #이상치 #영향점 #예측 #Drift #Multiple regression #Outlier #Influence point #Prediction

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0