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기계학습 알고리즘을 이용한 국방 비용추정 모델 개발에 대한 연구
박기홍(Park, Kihong) 대구과학대학교 국방안보연구소 2021 사회융합연구 Vol.5 No.4
본 연구에서는 기계학습 알고리즘을 이용하여 무기체계 획득 프로세스 초기 단계에서 신뢰성있는 소요비용 추정(예측)을 위한 효율적인 비용 추정(예측)모형 개발의 방법과 절차를 제시하고, 상용 통계분석 프로그램과 공개된 자료를 이용한 사례 연구를 진행하였다. 특히, 무기체계 비용 예측모델 개발 및 추정절차를 사례분석의 방법을 통하여 이해하기 쉽고 상세하게 제시함으로써 실무자들의 비용분석 실무에 도움을 줄 수 있도록 하였다. 구체적으로, 본 연구는 단계적 회귀(stepwise regression) 방법을 이용하여 획득비용의 다양한 비용인자(cost drive factors) 중 획득비용 추정에 결정적(deterministic)으로 영향을 미치는 주요 비용인자를 우선 식별하고 이를 기반으로 비용추정관계식(cost estimation relationship)을 추정하였다. 이러한 일련의 절차는 상용 통계 프로그램(Stata)을 이용하여 수행하였으며 이를 위한 각종 명령어 코드(code)와 결과 분석을 단계별로 상세하게 제시하여 통계 프로그램에 익숙하지 못한 사용자도 큰 어려움 없이 현장에서 즉시 무기체계 비용 추정(예측)을 위한 절차를 진행할 수 있도록 하였다. Many previous studies on defense cost analysis have attempted to identify a cost estimation relationship (CER) for weapon systems, especially at the early stage of the development. However, there is a little attention to use machine learning algorithm for developing a cost estimation model for an effective cost analysis of weapon systems. This paper clearly attempts to construct a accurate and reliable prediction model for cost analysis for defense acquisition through a stepwise regression approach which is one popular algorithm in machine learning. In particular, to encourage the conduct of high quality cost analysis for the acquisition of weapon systems, this article also provides detailed commands of the statistical analysis software (i.e., Stata) with stepwise regression. Stata software is widely used to perform statistical analysis of the data and provides a fairly intuitive command syntax and easy to use. This study definitely introduces a powerful, accurate, and fast way for cost analyses of weapon systems.
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박기홍(Kihong Park) 육군사관학교 화랑대연구소 2018 한국군사학논집 Vol.74 No.3
It is well known that sample selection is one of the sources of a fundamental aspect of many social processes. Sample selection bias affects surveys and empirical studies and thus, without controling for these problems, leads to be biased inferences about social processes. There have been numerous methods proposed to reduce its effects, so many that researchers may be unclear which method is most suitable for their study. This article reviews several straightforward methods to take account of sample selection and applications in studies investigating the relationship between military outplacement and career transition programs and their labor market performance.
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박기홍 ( Kihong Park ),홍일영 ( Ilyoung Hong ) 한국지리학회 2017 한국지리학회지 Vol.6 No.1
In this study, the spatial information was acquired by using the popular rotorary-wing UAV and the image processing software was used to find a way to utilize it directly from the municipality to the land administration. A total of 195 aerial photographs were taken through the automatic mode flight for 20 minutes using the smartphone app, and mosaic images and orthophtotos were quickly generated using software that provides image processing functions in a batch processing. The usefulness of the UAV model obtained through research is that spatial decision makers can quickly acquire the latest data with high resolution and use them for civil affairs such as landuse change counseling so that they can preemptively respond to the changing demands of civil petitions to be. These advantages are expected to be utilized in the related land administration tasks such as survey of unregistered land, investigation of occupation status of national and common land as a plan for constructing participatory spatial information in the future.
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박기홍(Kihong Park),조아라(Ara Cho) 한국경제통상학회 2019 경제연구 Vol.37 No.3
본 연구는 대졸자직업이동경로조사(GOMS)의 최근 5개년 자료(2012GOMS~2016GOMS)를 이용하여 대졸 남성 청년층의 병역의무 이행 경험과 취업간의 관계를 실증적으로 분석하였다. 분석을 위해 이항 종속변수 모델 중의 하나인 로짓모형과 군 복무 변수가 내생적으로 결정될 가능성을 고려하여 준실험적 방법 중의 하나인 성향점수매칭방법을 사용하였다. 로짓모형으로 분석한 결과 대졸 남성청년층의 병역의무 이행 경험과 취업이 대체로 유의한 양(+)의 관계를 갖는 것으로 나타났으나, 그 효과는 미미했다. 병역의무이행자와 병역의무면제자간의 관찰되지 않는 개인의 이질성을 통제하기 위한 성향점수매칭 방법의 추정결과에 의하면, 앞서 로짓분석의 결과와는 달리 병역의무 이행 경험과 취업성과 간에는 통계적으로 유의한 관계가 발견되지 않았다. 추정계수의 크기는 로짓분석의 결과와 비교하여 대체로 감소하였으며 일부 모형의 경우 크게 감소하여 음(-)의 계수값을 나타냈다. 이러한 결과는 병역의무 이행 여부에 영향을 미치는 관찰되지 않는 개인의 특성을 통제하지 않은 로짓분석결과의 해석에 유의해야 함을 의미한다. 아울러 병역의무 이행 경험이 취업성공과 같은 노동시장성과와 긍정적으로 연계될 수 있도록 국가적 차원의 지원정책이 필요함을 암시한다. Using the Graduate Occupational Mobility Survey (GOMS) data from the GOMS2012 through GOMS2016, this paper attempts to examine the causal relationship between compulsory military service (conscription) and post-service employment among young male college graduates in Korea. Based on the propensity score matching (PSM) method, the empirical results do not show any evidence that compulsory military service has an impact on employment of young male college graduate workers in the Korean labor market. These results may indicate that there are no benefits to conscription that transfer to the subsequent civilian labor market. The results presented in this paper may suggest that veteran status in Korea does not provide civilian employers with valuable information on employee productivity. Stated another way, civilian employers do not use veteran status as a productivity screening or certification device.
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박기홍(Kihong Park) 한국경제통상학회 2021 경제연구 Vol.39 No.2
본 연구는 전역예정 군인을 대상으로 한 전직 및 취업지원교육 프로그램이 제대군인의 취업 성공에미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 분석을 위해 대표적인 이항 종속변수 모델인 로짓모형과전직 및 취업지원교육 프로그램 참여 여부가 내생적으로 결정될 가능성을 고려한 비모수적 성향점수매칭방법을 사용하였다. 분석 결과, 전직 및 취업지원교육 프로그램의 참가 경험은 대체로 제대군인의 취업확률을 유의하게 상승시키는 것으로 추정되었다. 로짓모형은 평균 6.9%p 수준, 성향점수매칭방법을 이용한 분석은 평균 5.5%p 수준을 보였다. 로짓모형과 성향점수매칭 모형의 추정치는 유사하였으나 내생성 문제의 가능성을 고려한 성향점수매칭 분석의 경우 고용(취업)효과가 다소 작게 추정됨을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 전직 및 취업지원교육 프로그램의 성과에 대한 보다 엄밀한평가(분석)를 위해 정책 프로그램의 참가 여부에 대한 내생적인 선택의 가능성을 고려할 수 있는평가방법론의 적용이 필요함을 암시한다. Based on unique data obtained from Military Outplacement Training Institute (MOTI), this paper attempts to investigate the impact of military outplacement services on employment among Korean veterans in the civilian labor market. Relatively little attention has been paid in the literature to the transition to post-military employment for veterans in Korea. To address the endogeneity issue of training in general, this study employs the counterfactual framework via a non-parametric propensity score matching technique (PSM) in the empirical analysis. Unlike logit regression, the PSM approach allows for estimates of the average treatment effect on the treated (ATET). The results provide evidence that military outplacement support programs increase the probability of employment among veterans in Korea, suggesting that there exist some benefits for veterans that transfer to the labor market after military service.
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