셀 수 있는 이산 자료(discrete count data)에 대한 분석은 여러 분야에서 활용되고 있지만 영(zero)을 과도하게 포함하고 있는 영과잉 자료는 자료의 성격상 포아송 분포를 따르지 못할 때가 있어 분석에 어려움이 따른다. Zero-Inflated Poisson(ZIP)모형은 이런 어려움을 극복하기 위하여 영에 대한 점확률을 가지는 분포와 포아송 분포를 합성하여 과도한 영과 영이 아닌 자료를 설명하는 모형이다. 설명 변수가 존재할 때는 포아송 분포 부분에서 반응변수의 평균과 공변량사이에 로그선형 연결함수를 사용한 Zero-Inflated Poisson Regression(ZIPR)모형이 사용될 수 있다. 본 논문에서는 Markov Chain Monte Carlo 기법을 이용한 ZIPR모형의 베이지안 추론방법을 제안하고, 이를 실제 구강위생 자료에 적용하며 다른 모형들과 비교한다. 그 결과 베이지안 추론 방법을 적용한 영과잉 모형의 추정오차가 다른 모형들의 추정오차보다 작았고, 예측치가 더 정확했다는 점에서 우수함을 알 수 있었다.
본 연구에서는 저수지의 저류량-유출량 관계를 비선형 저수지 모형으로 표현하고, 이를 근거로 저수지의 저류특성을 이론적으로 정량화하였다. 비선형 모형으로는 지수함수, 로그함수 및 멱함수 형태를 고려하였으며, 이 중 저류량-유출량 간의 관계를 지수함수로 표현한 경우가 가장 적절한 것으로 판단되었다. 제안된 모형은 충주댐 및 소양강댐에 적용하였으며, 그 결과로 충주댐의 홍수기 저류효과는 약23시간, 소양강댐의 홍수기 저류효과는 약 43시간 정도로 추정되었다. 이러한 결과는 비록 댐의 규모 및 총 저수용량은 비슷하지만 유역면적 및 유입량에 비해 댐의 규모가 상대적으로 작은 충주댐이 소양강 댐에 비해 충분한 저류효과를 거두지 못하고 있음을 의미한다.
자연자원인 갯벌에 비시장가치평가법 중의 하나인 조건부가치평가법을 적용하여 근접효과를 검증하고자 하였다. 전국의 가구 수에 비례하여 1,000가구를 임의추출하였다. 그리고 갯벌로부터의 거주거리에 따라 30분 간격으로 I 구역에서 V구역까지 구역을 나누어서 표본을 재구성하였다. 이러한 근접효과 분석에는 모형의 적합성과 변수의 통계적 유의성을 고려하여 로그선형모형(log-linear)을 적용하였다. 일반적으로는 로짓모형이 많이 사용되지만 소득효과를 제어할 수 없기 때문에, 소득효과를 제어할 수 있는 로그선형 모형을 이용하였다. 결과를 살펴보면, 각 구간별 지불의사액의 차이를 명확하게 보여주었으며(${\theta}_1$ >0. ${\theta}_2$ >0), 또한 모형에서 더미변수들이 통계적으로 5% 유의수준에서 유의하다는 결론($dum1{\neq}0$, $dum2{\neq}0$, $dum3{\neq}0$, $dum4{\neq}0$)을 얻을 수 있었다. 실제로 개방형 설문조사에서도 I 구역 거주자들의 지불의사액이 V구역 거주자들의 지불의사액보다 약 26% 이상 크게 나타났다. 따라서 이렇게 도출된 결과로부터 비시장재화의 특징을 지닌 자연자원에 대하여 비시장가치평가법을 적용하는 경우에는 근접효과가 존재하기 때문에 설문에 이를 충분히 반영(embedded)하여야 한다는 결론을 도출하였다. 이를 통해서 좀 더 명확한 지불의사액 추정이 가능하며, 편익이전시 과소평가되는 문제를 예방할 수 있다.
한국을 비롯한 많은 국가에서 수출보험은 수출증진을 위한 수단으로 이용되어 왔다. 무역자유화를 위한 세계무역기구의 출범 이후에도 수출보험은 여전히 수출증진을 위한 주요 수단으로 인식된다. 본 논문은 국내 기업의 해외법인이 체결한 단기수출보험의 자료를 이용하여 수출보험과 관련한 위험요소(수입자의 신용등급, 결제기간, 모기업의 크기)의 각 등급에 따른 보험가입금액 대비 보험금 지급비율을 산출한다. 이를 위해 일반화 선형모형을 활용, 모델 선택과정을 거쳐 사고빈도(frequency)와 사고심도(severity)를 각각 음이항분포와 로그노말분포로 적합한다. 그리고 일반화 선형모형의 분석결과를 바탕으로 사고빈도와 사고심도에 미치는 각 위험요소의 등급에 따른 계약건수 대비 평균 사고발생 비율과 보험가입금액 대비 평균 지급비율을 제시한다. 이후 이를 통합함으로써 각 위험요소의 등급별 지급비율의 기댓값을 추정한다. 그리고 이 결과를 이용하여 요율산정에 대한 시사점을 논의한다.
범주형 자료분석에서 차원축소(collapsibility)는 오즈비로 설명되었다. 실제의 $2\times2\timesK$ 분할표 자료를 이 이론에 적용시켰을 때 오즈비의 값으로 차원축소가 가능한지의 여부를 판단하기는 어렵다. 오즈비를 시각적으로 표현하는 방법 중에서 Doi, Nakamura와 Yamamoto(2001)가 제안한 Contour plot을 통해서 분할표 자료를 설명하는 것은 가능하지만 차원축소의 가능성을 결정하기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 오즈비의 신뢰구간을 시각적으로 표현할 수 있는 방법으로 Barrowman과 Myers(2003)가 제안한 Raindrop plot을 이용하여 $P_{\lambda,;,T}^M-policy$ 분할표 자료를 설명할 수 있으며 동시에 차원축소의 가능성을 판단할 수 있는 방법을 제안하고자 한다.
외식산업의 발달과 함께 학교와 기업 등의 단체 급식이 증가하고 있는 오늘날, 관련분야에서는 식중독 예방에 대해 많은 관심을 갖고 연구하고 있다. 우리나라에서는 온도에 따른 세균의 증식속도를 이용하여 식중독지수를 개발하여 식중독 위험에 대한 정보를 제공하고 있는데 그 정보가 식중독 발생상황과는 차이가 있음이 지적되고 있다. 본 연구에서는 최근 3년간($2004{\sim}2006$년)의 일별 식중독 발생과 기상자료를 이용하여 일 최고기온, 습도, 월효과를 설명변수로 하고, 식중독 발생건수를 반응변수로 하는 로그선형모형(Log Linear Model)을 이용하여 식중독 발생의 위험을 예보할 수 있는 사고발생지수를 개발하였다. 개발된 지수와 기존지수를 비교한 결과 개발된 지수가 식중독 발생 상황을 반영함에 있어서 더 나은 설명력이 있음이 나타났다.
교통사고는 사람과 자동차, 도로환경 등의 여러 요인들이 결합되어 발생됨으로 요인들에 대한 과학적, 심층적인 조사와 분석을 통해 사고요인을 사전에 제거하여 유사한 형태로 반복되는 사고를 예방하는 것이 중요하다. 특히, 인적요인은 교통사고에 있어 큰 부분을 차지하고 있어 인적요인에 의한 음주교통사고는 경각심을 갖고 해결해야 할 중요한 사회적 문제이다. 연구는 교통사고자료를 활용하여 사고 빈도와 사고 심각성에 영향을 주는 요인에 대해 분석한다. 교통사고를 음주 및 비음주 사고로 분류하고, 비음주 사고에 대한 음주 사고 발생 가능성에 대해 로그선형모형을 이용하여 변수간의 관계성을 분석한다. 음주교통사고 영향요인으로는 여성보다는 남성이, 비승용차 운전자보다는 승용차 운전자가 음주관련 사고 발생가능성이 높은 것으로 나타났다. 연령의 증가, 커브구간, 단일로, 노면 불량상태 등에서도 발생가능성이 높은 것으로 분석되었다. 또한, 음주교통사고의 경중을 고려한 심각성 분석을 위해 순위회귀모형의 적용 가능성을 탐색하였다. 종속변수가 이산적 특성과 함께 순위적 특징을 보일 경우 순위회귀모형이 적용되어야 하는데, 종속변수가 정성적 표현이 아닌 단지 순위를 반영하는데 유익한 모형이다. 사고의 심각성 분석에서 교통사고 발생시간대, 기후, 도로형태, 사고유형, 성별, 차량종류 등에 의해 심각성이 가중됨을 알 수 있었다. 계절적으로는 봄과 겨울이 사고의 심각성이 증대되며 반면에 여름과 가을은 감소될 가능성이 높았다.
일반적인 다차원 분할표 분석을 위해 고려 할 수 있는 로그 선형 모형 (log-linear model)과 순위 변수(ordered variables)가 고려된 여러 연관성 모형(association models)을 위한 가중값이 부여된 LAD(least absolute deviations) 추정량을 제안하고 추정을 위한 반복 추정법을 제안하였다. 모의실험을 통하여 제안된 LAD추정량이 최우추정량에 비해 로버스트한 성질을 갖는 다는 것을 밝히고, 이상칸 식별을 위해 많은 선행 연구들에서 인용된 자료들의 경험적 분석을 통해 제안된 추정량과 추정방법이 가질 수 있는 문제점과 특징에 관하여 토론하였다
본 연구는 운전자 특성 및 교통사고 발생유형에 따른 사고 심각도(Severity)를 분석함으로써 교통사고를 유발키 쉬운 운전자 집단과 사고 발생시 위험도가 높은 사고유형을 규명하고자 하였다. 교통사고 위험집단 분석을 위한 운전자 특성은 성별, 차종, 연령 등을 대상으로 하였으며, 사고유형별 심각도 분석은 사고유형을 여덟 가지로 분류하고, 결과의 신뢰성 확보를 위하여 안전벨트 착용여부를 추가하여 상해정도와의 관계를 비교하였다. 로그-선형 모형 및 로짓 모형을 사용하여 카테고리 자료를 분석하였으며, 그 결과 위험집단 분석에서는 '20세 미만의 이륜차 운전자', '41세에서 50세까지의 택시운전자'가 가장 위험한 것으로, 또한 남자보다는 여자가 승용차, 택시, 이륜차 등에 관계되었을 때 위험한 것으로 조사되었다. 사고유형과 심각도와의 관계에서는 정면충돌 사고와 앞지르기 시 우회전시 사고가 기여위험도(Odds Multiplier)가 매우 높아 부상 또는 사망사고와 연계될 가능성이 큰 것으로 나타났다. 따라서 교통사고의 예방과 사고발생시의 심각도 경감을 위해서는 교통사고 취약계층으로 분석된 위험집단에 대한 교통안전 교육 및 홍보가 강화되어야 하고, 정면충돌 사고와 앞지르기 시 우회전시 발생하는 사고를 줄일 수 있는 방안이 연구되어야 할 것이다.
본 논문의 목적은 양분선택질문형 비시장가치평가법을 통한 편익추정에 사용되는 제 함수의 적합성 여부를 검증하기 위해 사용될 수 있는 방법론들을 비교 검토하는 것이다. 여가수렵의 환경적 요인의 변화에 따른 편익추정에 사용된 함수의 적합성을 판단하기 위해 변이계수접근법, 함수설정 오류 테스트, 그리고 비모수접근법 등이 각 함수에 적용되었다. 결과에 따르면, 편익추정에 이용된 세 가지 로짓함수(선형, 로그, 쉐어모형) 모두 적합한 것으로 판정되었다. 주어진 함수형태에 적용된 세 방법론간에 밀접한 일치성을 보였으며 경우에 따라서는 상호보완적이라는 함축성을 보이기도 하였다 이와 같은 결론은 로짓함수로부터 추정된 값들에 Krinsky-Robb 시뮬레이션을 이용하여 구축한 신뢰구간의 함수간 비교를 통해서도 확인되었다. 주어진 환경 시나리오에 대해 각 함수로부터 도출된 평균 추정치의 신뢰구간이 모두 충분히 중복되었기 때문에 편익추정과 관련하여 함수형태간에 유의적 차이가 없음이 입증된 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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