• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.21 no.2
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• pp.183-200
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• 2008

Research for efficient management of the National Pension has been emphasized as the current society trends toward aging and low birth rate. In this article, we suggest a statistical model for effective classification and prediction of the reserve for the survivor's pension in Korea. Logistic regression model is incorporated; correct classification rate, and distribution of the posterior probability for the reserve of survivor's pension are investigated and compared with the results from the general logistic models. Assessment of predictive model is also done with lift graph, ROC curve and K-S statistic. We suggest strategies for reducing financial risks in managing and planning the pension as an application of the suggested model.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.345-348
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• 2005

소프트웨어 개발 후 인도 전 테스트 단계중에 발생되는 테스트 노력 소요량을 고려한 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 제시하여 테스트 노력소요량 동태를 시간함수인 로지스틱 곡선으로 설명한다. 테스트 단계중에 소요되는 테스트노력의 양에 대한 결함 검출비를 현재의 결함 내용에 비례하는 것으로 가정하여 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 비동차 포아송 프로세스(NHPP)로 공식화하여, 이 모델을 이용하여 소프트웨어 신뢰도 척도에 대한 데이터 분석기법을 개발한다. 그간 여러 문헌에서 소프트웨어 신뢰도 향상 모델을 연구할 때 소프트웨어 테스트 중에 소요되는 테스트노력의 양으로서 지수함수 곡선, 레일레이 곡선, 웨이불 곡선을 사용해 왔다. 그러나, 모든 소프트웨어 개발 환경에서 지금까지 제시된 그러한 곡선중 하나에 의해서 테스트노력 소요 곡선을 표현하는 것은 적절하지 못하다는 것이 밝혀지고 있다. 본 논문에서는 로지스틱 테스트노력 곡선이 소프트웨어의 개발/테스트 노력곡선으로 적절하게 표현될 수 있다는 것과 실제 데이터를 근거로 하여 적용하여서 예측성이 매우 좋은 능력을 가지고 있다는 것을 보이고자 한다.

• Proceedings of the Korea Society of Information Technology Applications Conference
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• 2006.06a
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• pp.710-716
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• 2006

소프트웨어 개발 후 인도 전 테스트 단계중에 발생되는 테스트 노력 소요량을 고려한 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 제시하여 테스트 노력소요량 동태를 시간함수인 로지스틱 곡선으로 설명한다. 테스트 단계중에 소요되는 테스트노력의 양에 대한 결함 검출비를 현재의 결함 내용에 비례하는 것으로 가정하여 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 비동차 포아송 프로세스(NHPP)로 공식화하되, 이 모델을 이용하여 소프트웨어 신뢰도 척도에 대한 데이터 분석기법을 개발한다. 모든 소프트웨어 개발 환경에서 지금까지 제시된 여러 곡선중 하나에 의해서 테스트노력 소요 고선을 표현하는 것은 적절하지 못하다는 것이 밝혀지고 있다. 그러므로, 본 논문에서는 로지스틱 테스트노력 곡선이 소프트웨어의 개발/테스트 노력곡선으로 적절하게 표현될 수 있다는 것과 실제 데이터를 근거로 하여 적용하여서 예측성이 매우 좋은 능력을 가지고 있다는 것을 보이고자 한다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.53 no.9
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• pp.77-81
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• 2016

Logistic regression (LR) has been widely used for predicting the relationships among variables in various fields. We propose a new logistic regression model with a fine-grained weighting method, called value weighted logistic regression, by assigning different weights to each feature value. A gradient approach is utilized to obtain the optimal weights of feature values. We conduct experiments on several data sets and the experimental results show that the proposed method shows meaningful improvement in prediction accuracy.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.316-318
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• 2021

영화 수익에 있어 영화의 흥행 여부는 중요한 영향을 끼친다. 영화 흥행 요인은 영화 산업의 규모가 커지면서 많은 제작사들 및 투자자들이 고려해야 하는 사항이 되었다. 따라서 영화의 흥행을 예측하기 위한 많은 모델이 연구되었다. 본 연구의 목적은 선행연구에서 흥행에 유의미한 영향을 끼친다고 밝혀진 스크린 수, 감독명, 제작사명 등의 내재적인 속성과 더불어 온라인 구전 변수를 사용하여 영화 흥행 예측 모델을 만드는 것이다. 이때 기사 수, 블로그 수와 같이 온라인 구전의 크기를 나타내는 변수들을 사용하는 대신 개봉 후 첫 주간의 관람객 리뷰를 텍스트마이닝을 이용하여 전체 리뷰 중 긍정 리뷰의 비율에 따라 점수를 매긴 후 독립변수로 사용한다. 그 후, 데이터 마이닝 기법을 활용하여 만든 모델에 앞서 언급한 독립변수를 입력 값으로 사용하여 영화의 흥행을 예측한다. 최종적으로 의사결정트리와 로지스틱회귀를 수행한 결과 영화 흥행에 영향을 주는 독립변수를 찾고 모델의 성능을 평가하였다. 로지스틱회귀의 결과 관객 수, 평점이 영화의 흥행에 특히 유의한 영향을 끼치는 변수로 선정되었고 리뷰 역시 유의한 변수로 선정되었다. 이때 만들어진 모델은 약 90%의 높은 수준의 정확도를 보여주었다. 의사결정트리의 결과 관객 수가 가장 중요한 변수로 선정되었다.

• Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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• v.18 no.2
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• pp.53-66
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• 2023

Role models are also known to influence an individual's job or career choice. The positive effect of role models on entrepreneurship has already been revealed through many precious researches. It is said that people choose not only family members who are related by blood, such as parents, siblings, and relatives, but also acquaintances whom they have met through social relationships as role models. In this study, we divided into entrepreneurs with no role models other than themselves and entrepreneurs with role models. In addition, we classified parental siblings and relative role models as role models with strong ties, and acquaintance role models as role models with weak ties. We analyzed the differences in personal attributes, entrepreneurial orientation factors, and learning orientation between the entrepreneurs with role models and those without role models. Also, the differences in personal attributes, innovativeness, proactiveness, risk-taking propensity, and learning orientation between the entrepreneurs with strong ties role models and those with weak ties role models were examined. The empirical analysis results are as follows. First, it was found that the proportion of women entrepreneurs without role models is higher. Second, the entrepreneurs with role models with weak ties tend to run larger scale start-ups. Third, it was found that the entrepreneurs with role models of weak ties tend to have higher learning orientation. Fourth, gender shows the greatest influence on th absence or presence of role models. Fifth, it was found that learning orientation and startup size have the greatest influence on the decision of the role model with weak ties or that with strong ties.

• The Journal of Engineering Geology
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• v.14 no.2
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• pp.211-222
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• 2004

In this study, a probabilistic prediction model for debris flow occurrence was developed using a logistic regression analysis. The model can be applicable to metamorphic rocks and granite area. order to develop the prediction model, detailed field survey and laboratory soil tests were conducted both in the northern and the southern Gyeonggi province and in Sangju, Gyeongbuk province, Korea. The seven landslide triggering factors were selected by a logistic regression analysis as well as several basic statistical analyses. The seven factors consist of two topographic factors and five geological and geotechnical factors. The model assigns a weight value to each selected factor. The verification results reveal that the model has 90.74% of prediction accuracy. Therefore, it is possible to predict landslide occurrence in a probabilistic and quantitative manner.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.261-264
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• 2006

소프트웨어 개발 후 인도 전 테스트 단계중에 발생되는 테스트 노력 소요량을 고려한 소프트웨어 신뢰도 성장 모델을 제시하여 테스트 노력소요량 동태를 시간함수인 로지스틱 곡선으로 설명한다. 그러므로, 본 논문에서는 로지스틱 테스트노력 곡선이 소프트웨어의 개발/테스트 노력곡선으로 적절하게 표현될 수 있다는 것과 실제 데이터를 근거로 하여 적용하여서 예측성이 매우 좋은 능력을 가지고 있다는 것을 보이고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.501-504
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• 2021

한국어 심층학습 언어모델인 KoBERT와, 확률적 기계학습 분류기인 나이브 베이즈와 로지스틱 회귀를 이용하여 유학생이 작성한 한국어 쓰기 답안지의 점수 구간을 예측하는 실험을 진행하였다. 네가지 주제('직업', '행복', '경제', '성공')를 다룬 답안지와 점수 레이블(A, B, C, D)로 쌍을 이룬 학습데이터 총 304건으로 다양한 자동분류 모델을 구축하여 7-겹 교차검증을 시행한 결과 KoBERT가 나이브 베이즈나 로지스틱 회귀보다 약간 우세한 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.37-40
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• 2018

빅데이터 산업 부상과 함께 교육 데이터 분석 분야가 새롭게 주목받고 있다. 교육 현장에서 학습 데이터의 양과 종류는 꾸준히 증가하고 있고 이를 분석하기 위한 정보기술도 계속 발전하고 있다. 한편, 학교 교육은 사회적 성취와 밀접한 관련이 있어 사회이동의 중요한 수단이 되는 만큼 학교 교육으로부터 이탈할 위험이 있는 학생들을 조기에 발견하여 이탈을 방지하는 것은 매우 중요하다. 본 논문은 대학생의 중도탈락을 예방하기 위해 로지스틱 회귀분석과 다층 퍼셉트론 기법을 이용해 학습 데이터를 분석하여 예측 모델을 생성하고 해당 모델을 평가한다. 평가 결과, 다층 퍼셉트론 모델이 로지스틱 회귀분석 모델에 비해 정확도와 재현율은 우수하였지만 정밀도는 약간 저조하였다.