• Title/Summary/Keyword: 다중위험모형

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The Effect of Social Trust on Risk Perception : Focused on the Seoul Citizens' Perception (사회신뢰가 위험인식에 미치는 효과 : 서울시민의 인식을 중심으로)

  • Lee, Jae-Wan
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.18 no.10
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    • pp.518-526
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    • 2018
  • The purpose of this study is to analyze the effect of social trust on risk perception. In other words, I tried to analyze empirically how the generalized trust about other people they have based on subjective perception of Seoul citizens affects the perception of risk factors. First, the risk factors that Seoul citizens face in everyday life are classified into five categories: natural disaster, technical disaster risk, economic risk, social disintegration risk and health risk. Then, the influence of social trust on each of these risk perception was analyzed by multiple regression model. The results show that social trust has a statistically significant negative impact on all types of risk perception. These results imply that social trust makes low-risk assessments of various risk factors around people. The implication of this study is that the responsibility for risk is given to the central and local governments in the modern risk society. In order to prevent effective risk, it is necessary to make efforts to promote social trust through various activities together with efforts to prevent the spread of unfounded risk will be. And trust among people also promotes cooperation in coping with risks, so it is necessary to promote communication and mutual understanding that can build trust among people in their daily life.

Predictive Analysis of Fire Risk Factors in Gyeonggi-do Using Machine Learning (머신러닝을 이용한 경기도 화재위험요인 예측분석)

  • Seo, Min Song;Castillo Osorio, Ever Enrique;Yoo, Hwan Hee
    • Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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    • v.39 no.6
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    • pp.351-361
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    • 2021
  • The seriousness of fire is rising because fire causes enormous damage to property and human life. Therefore, this study aims to predict various risk factors affecting fire by fire type. The predictive analysis of fire factors was carried out targeting Gyeonggi-do, which has the highest number of fires in the country. For the analysis, using machine learning methods SVM (Support Vector Machine), RF (Random Forest), GBRT (Gradient Boosted Regression Tree) the accuracy of each model was presented with a high fit model through MAE (Mean Absolute Error) and RMSE (Root Mean Squared Error), and based on this, predictive analysis of fire factors in Gyeonggi-do was conducted. In addition, using machine learning methods such as SVM (Support Vector Machine), RF (Random Forest), and GBRT (Gradient Boosted Regression Tree), the accuracy of each model was presented with a high-fit model through MAE and RMSE. Predictive analysis of occurrence factors was achieved. Based on this, as a result of comparative analysis of three machine learning methods, the RF method showed a MAE = 1.765 and RMSE = 1.876, as well as the MAE and RMSE verification and test data were very similar with a difference between MAE = 0.046 and RMSE = 0.04 showing the best predictive results. The results of this study are expected to be used as useful data for fire safety management allowing decision makers to identify the sequence of dangers related to the factors affecting the occurrence of fire.

Actuarial Analyses of Long Term Care Insurance for the Elderly in Korea (노인장기요양보험의 보험수리적 분석)

  • Kwon, Hyuk-Sung
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.26 no.5
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    • pp.725-736
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    • 2013
  • Retirement income is an important personal and social issue. Problems associated with financial risk wil1 become more pronounced with the growth in the elderly population. Medical expenses in senescence is closely related to financial risk; in addition, some diseases that require long term care will increase financial risk which result in lower quality of life for the elderly. Therefore, it is necessary to understand expected long-term care costs and to manage financial risk from the perspective of an individual. This study evaluate the length of period in which a person is expected to need long term care and actuarial present values of the total cost which needs to be prepared for the care through the Korean public long term care system based on the experience data obtained from Long Term Care Insurance for the Elderly in Korea and a multi-state model.

인터넷 쇼핑몰의 소비자만족 요인에 관한 실증적 연구

  • 지효원;염창선
    • Proceedings of the CALSEC Conference
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    • 1999.11a
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    • pp.621-626
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    • 1999
  • 전자상거래는 ‘제3의 산업혁명’이라는 별칭이 무색하지 않을 만큼 유통구조 뿐만 아니라 산업 전반에 걸쳐 일대 변혁을 가져오고 있다. 전자상거래 중에서도 인터넷 쇼핑은 가장 활성화가 빠르고, 성장 가능성이 무한한 분야이다. 사이버 쇼핑 시대가 다가옴에 따라 소비자가 인터넷 쇼핑몰을 이용할 때, 어떠한 요인들이 소비자의 만족에 직접적으로 영향을 미치고 있는가에 대한 연구가 요구되고 있다. 이를 따라 본 연구에서는 인터넷 쇼핑몰의 이용자를 대상으로 한 설문조사를 통해 인터넷 쇼핑몰의 소비자 만족에 영향을 미치는 요인을 분석 하였다. 설문조사 내용을 다중회귀모형을 통해 분석한 결과, 인터넷 쇼핑몰의 인터넷 상품의 품질, 제공 정보의 종류, 제공 정보의 품질, 주문 시간의 편리성, 주문 취소의 편리성이 인터넷 쇼핑몰의 만족과 유의적인 정의(+) 상관관계를 갖는 것으로 나타났다. 그리고 이와는 반대로 인터넷 상품의 가격 요인, 개인 정보 누출의 위험성은 유의적인 부의(-) 상관관계를 갖는 것으로 나타났다.

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Hydraulic Experiment on Roughness Coefficient of PE pipe (폴리에틸렌관의 조도계수에 관한 수리모형실험)

  • Dongwoo Ko;Byeong Wook Lee;Jae-Seon Yoon;Hyun-Gu Song
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.288-288
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    • 2023
  • 도로, 철도 등의 횡단통로, 오폐수관로, 지하배수관 등 연약지반에서 상재하중과 부등침하에 의한 파괴 위험을 줄이기 위해 구조적인 안전성과 내구성이 개선된 다양한 관로들이 활용되고 있다. 관은 매설특성에 따라 콘크리트관, 도관, 합성수지관, 덕타일 주철관, 파형강관, 유리섬유 강화 플라스틱과 폴리에스테르수지 콘크리트관 등의 종류로 구분된다(환경부, 2017). 수리설계 시 이러한 관의 단면 규모 결정 및 흐름 특성을 파악하기 위해 관수로 유량측정에 이용되는 Manning의 경험식을 이용하고 있으며, 관로의 주요 재질에 따른 다양한 조도계수가 제시되어 있다. 새로운 재질을 이용하여 제작된 관은 수리실험을 통해 조도계수를 결정하는 것이 바람직하지만, 조도계수 실험은 대규모의 실험시설과 유량공급이 요구되기 때문에 여러 한계가 있다. PE관의 경우, 미국의 ASTM 표준에 의해 저밀도 폴리에틸렌(LDPE), 선형 저밀도 폴리에틸렌(LLDPE), 고밀도 폴리에틸렌(HDPE) 등으로 분류되는데 본 연구에서는 HDPE 재질의 서로 직경이 다른 다중벽관 PE관을 대상으로 조도계수를 결정하기 위한 현장 실규모 수리실험을 수행하였다. 본 실험에서는 식생, 수로의 불규칙성, 수로노선, 침전과 세굴, 장애물, 계절적 변화, 부유물질과 소류사는 무시되며 표면조도, 관의 크기와 형상, 수위와 유량이 조도계수에 영향을 미치는 주요 인자라고 할 수 있다. 수리실험은 실물모형(Prototype)으로 한국농어촌공사 농어촌연구원의 대형수리모형실험장에서 수행되었으며. 길이 24 m, 직경 150 mm의 PE 관은 고정식 개수로, 직경 800 mm의 관은 대형유사순환수로에 각각 설치되었다. 관로의 전면에 차폐막을 설치하여 상류부 수위를 안정시킨 상태에서 실험을 수행하였고, 차폐막으로부터 하류방향으로 약 7 m(측정기준지점), 11 m, 13 m, 15 m, 17 m 떨어진 곳에서 각각 수위와 유속을 측정하였다. 실험 결과, φ150관은 직경대비 수심이 클수록 조도계수가 감소하는 경향이 나타났고, φ800관은 직경대비 수심의 변화에 따른 조도계수의 경향이 크게 드러나지 않았다. 결론적으로 PE관의 조도계수는 수심별로 변화하는 것으로 나타났으며, 특정 수심을 지나면 조도계수가 다시 감소할 것으로 판단된다.

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인공신경망을 이용한 부실기업예측모형 개발에 관한 연구

  • Jung, Yoon;Hwang, Seok-Hae
    • Proceedings of the Korea Database Society Conference
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    • 1999.06a
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    • pp.415-421
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    • 1999
  • Altman의 연구(1965, 1977)나 Beaver의 연구(1986)와 같은 전통적 예측모형은 분석자의 판단에 따른 예측도가 높은 재무비율을 선정하여 다변량판별분석(MDA: multiple discriminant analysis), 로지스틱회귀분석 등과 같은 통계기법을 주로 이용해 왔으나 1980년 후반부터 인공지능 기법인 귀납적 학습방법, 인공신경망모형, 유전모형 둥이 부실기업예측에 응용되기 시작했다. 최근 연구에서는 인공신경망을 활용한 변수 및 모형개발에 관한 보고가 있다. 그러나 지금까지의 연구가 주로 기업의 재무적 비율지표를 고려한 모형에 치중되었으며 정성적 자료인 비재무지표에 대한 검증과 선정이 자의적으로 이루어져온 경향이었다. 또한 너무 많은 입력변수를 사용할 경우 다중공선성 문제를 유발시킬 위험을 내포하고 있다. 본 연구에서는 부실기업예측모형을 수립하기 위하여 정량적 요인인 재무적 지표변수와 정성적요인인 비재무적 지표변수를 모두 고려하였다. 재무적 지표변수는 상관분석 및 요인분석들을 통하여 유의한 변수들을 도출하였으며 비재무적 지표변수는 조직생태학내에서의 조직군내 조직사멸과 관련된 생태적 과정에 대한 요인들 중 조직군 내적요인으로 조직의 연령, 조직의 규모, 조직의 산업밀도를 도출하여 4개의 실험집단으로 분류하여 비재무적 지표변수를 보완하였다. 인공신경망은 다층퍼셉트론(multi-layer perceptrons)과 역방향 학습(back-propagation )알고리듬으로 입력변수와 출력변수, 그리고 하나의 은닉층을 가지는 3층 퍼셉트론(three layer perceptron)을 사용하였으며 은닉충의 노드(node)수는 3개를 사용하였다. 입력변수로 안정성, 활동성, 수익성, 성장성을 나타내는 재무적 지표변수와 조직규모, 조직연령, 그 조직이 속한 산업의 밀도를 비재무적 지표변수로 산정하여 로지스틱회귀 분석과 인공신경망 기법으로 검증하였다. 로지스틱회귀분석 결과에서는 재무적 지표변수 모형의 전체적 예측적중률이 87.50%인 반면에 재무/비재무적 지표모형은 90.18%로서 비재무적 지표변수 사용에 대한 개선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적 중률을 나타내었다.

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인공신경망을 이용한 부실기업예측모형 개발에 관한 연구

  • Jung, Yoon;Hwang, Seok-Hae
    • Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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    • 1999.03a
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    • pp.415-421
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    • 1999
  • Altman의 연구(1965, 1977)나 Beaver의 연구(1986)와 같은 전통적 예측모형은 분석자의 판단에 따른 예측도가 높은 재무비율을 선정하여 다변량판별분석(MDA:multiple discriminant analysis), 로지스틱회귀분석 등과 같은 통계기법을 주로 이용해 왔으나 1980년 후반부터 인공지능 기법인 귀납적 학습방법, 인공신경망모형, 유전모형 등이 부실기업예측에 응용되기 시작했다. 최근 연구에서는 인공신경망을 활용한 변수 및 모형개발에 관한 보고가 있다. 그러나 지금까지의 연구가 주로 기업의 재무적 비율지표를 고려한 모형에 치중되었으며 정성적 자료인 비재무지표에 대한 검증과 선정이 자의적으로 이루어져온 경향이었다. 또한 너무 많은 입력변수를 사용할 경우 다중공선성 문제를 유발시킬 위험을 내포하고 있다. 본 연구에서는 부실기업예측모형을 수립하기 위하여 정량적 요인인 재무적 지표변수와 정성적 요인인 비재무적 지표변수를 모두 고려하였다. 재무적 지표변수는 상관분석 및 요인분석들을 통하여 유의한 변수들을 도출하였으며 비재무적 지표변수는 조직생태학내에서의 조직군내 조직사멸과 관련된 생태적 과정에 대한 요인들 중 조직군 내적요인으로 조직의 연령, 조직의 규모, 조직의 산업밀도를 도출하여 4개의 실험집단으로 분류하여 비재무적 지표변수를 보완하였다. 인공신경망은 다층퍼셉트론(multi-layer perceptrons)과 역방향 학습(back-propagation)알고리듬으로 입력변수와 출력변수, 그리고 하나의 은닉층을 가지는 3층 퍼셉트론(three layer perceptron)을 사용하였으며 은닉층의 노드(node)수는 3개를 사용하였다. 입력변수로 안정성, 활동성, 수익성, 성장성을 나타내는 재무적 지표변수와 조직규모, 조직연령, 그 조직이 속한 산업의 밀도를 비재무적 지표변수로 산정하여 로지스틱회귀 분석과 인공신경망 기법으로 검증하였다. 로지스틱회귀분석 결과에서는 재무적 지표변수 모형의 전체적 예측적중률이 87.50%인 반면에 재무/비재무적 지표모형은 90.18%로서 비재무적 지표변수 사용에 대한 개선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.

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Relationships between optimistic bias, subjective perception, risk perception, and future-time-perspectives in terms of particulate matter and depression (미세먼지에 대한 낙관적 편향, 미세먼지에 대한 인식, 미래시간 조망과 우울의 관계)

  • Lim, Hyeon-Been;Lee, Jong-Sun
    • Journal of the Korea Convergence Society
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    • v.11 no.9
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    • pp.341-349
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    • 2020
  • The present study aims to investigate the sequential mediation model in the relationships between optimistic bias, subjective perception, risk perception, and the future time perspective in terms of a particulate matter and depression, using the sequential mediation model. An online self-reported survey was conducted on 545 participants who agreed to participate in the current study. We considered depression as a dependent variable, optimistic bias as an independent variable, and subjective perception of particulate matter, the risk perception of particulate matter, future-time-perspective as mediators. The sequential mediation analysis was conducted using the SPSS Macro. The results show that optimistic bias was not directly related to depression, but was related to indirect paths through the subjective perception of particulate matter, the risk perception of particulate matter, and future time perspective. More specifically, the lack of optimistic bias was related to a tendency to subjectively perceive the quality of air pollution more seriously and a limited future time perspective, which subsequently related to depression. Future studies should pay more attention to the effects of particulate matter on the quality of life and mental health.

A Landscape Ecological Model for Assessing the Korean Urban Forests (도시숲 평가를 위한 경관생태학적 모형 개발)

  • Oh, Jeong-Hak;Kwon, Jin-O;You, Ju-Han;Kim, Kyung-Tae
    • Korean Journal of Environment and Ecology
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    • v.24 no.2
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    • pp.178-185
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    • 2010
  • The purpose of this study is to verify the effectiveness of the biotope model in applying and developing Korean urban forests. We found that there are 17 biotope assessment indicators, including forest layer structure, site conditions, ratio of broad-leaved trees, species richness, etc. In terms of correlation analysis between indicators, the stand ages and the period of space formation have the highest relativity(coefficient 0.684). On the other hand, indicators that have negative relativity are layer structure and risk, with a coefficient of -0.412. Ten models were developed for the multiple regression analysis. 10 variables(site conditions(X2), ratio of broad-leaved trees(X3) and so forth except layer structure(X1), species richness(X4)) were found to have a 95% significance level The results from comparing the regression model and adding-up estimation matrix, the most accurate one was Model 3, which has a 91.7% out of the 10 models. However more monitoring will be needed to improve the accuracy of models for the Korean urban forests in future.

A comparison of synthetic data approaches using utility and disclosure risk measures (유용성과 노출 위험성 지표를 이용한 재현자료 기법 비교 연구)

  • Seongbin An;Trang Doan;Juhee Lee;Jiwoo Kim;Yong Jae Kim;Yunji Kim;Changwon Yoon;Sungkyu Jung;Dongha Kim;Sunghoon Kwon;Hang J Kim;Jeongyoun Ahn;Cheolwoo Park
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.36 no.2
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    • pp.141-166
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    • 2023
  • This paper investigates synthetic data generation methods and their evaluation measures. There have been increasing demands for releasing various types of data to the public for different purposes. At the same time, there are also unavoidable concerns about leaking critical or sensitive information. Many synthetic data generation methods have been proposed over the years in order to address these concerns and implemented in some countries, including Korea. The current study aims to introduce and compare three representative synthetic data generation approaches: Sequential regression, nonparametric Bayesian multiple imputations, and deep generative models. Several evaluation metrics that measure the utility and disclosure risk of synthetic data are also reviewed. We provide empirical comparisons of the three synthetic data generation approaches with respect to various evaluation measures. The findings of this work will help practitioners to have a better understanding of the advantages and disadvantages of those synthetic data methods.