• 대한공간정보학회지
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• 제19권3호
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• pp.33-40
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• 2011

본 연구에서는 제주지역의 산사태가능성을 분석하기 위하여 사람의 발길이 많은 사라봉, 별도봉 지역과 송악산 지역의 지형 및 토질공학적 사면 붕괴 유발 인자들을 이용하여 로지스틱회귀분석기법과 인공신경망기법을 GIS기법과 결합하여 예측지도를 작성하고 비교분석하였다. 산사태 예측지도를 작성하기 위해서 산사태 발생에 영향을 주는 사면경사, 고도, 건조밀도, 투수계수, 간극율을 선택하였으며 선정된 지역을 대상으로 실시한 야외조사와 토양물성시험 결과를 정리한 후 이를 토대로 GIS기법을 적용하여 각 레이어별 주제도를 작성하였다. 생성된 주제도를 각각 로지스틱회귀분석기법과 인공신경망기법으로 작성하여 비교분석한 결과 사면경사와 간극율의 경중률이 가장 높게 나타났고, 예측지도는 로지스틱회귀분석기법이 더욱 정확한 결과를 나타내었으며, 도로변과 산책로를 중심으로 산사태 발생가능성이 높게 분포하고 있음을 알 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.2001-2005
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• 2006

우리나라는 매년 집중호우로 인한 산사태로 인해 인적, 물질적 피해를 일으킨다. 반복적인 산사태의 피해를 방지 하기위해서는 산사태 예측 시스템이 필요하다. 본 연구에서는 안성시를 대상으로 GIS와 RS 자료를 활용하여 산사태 위험지를 분석하고자 Logistic 회귀분석 방법과 AHP 기법을 이용하였다. Logistic 회귀분석과 AHP 기법에는 6개의 인자(경사, 경사향, 고도, 토양배수, 토심, 토지이용)를 사용하여, 7등급으로 산사태 위험도를 분류하였다. Logistic 회귀분석 방법과 AHP 기법을 이용한 산사태 위험지도를 표본 자료와 비교하면 산사태가 발생한 표본에서 산사태 위험성이 높은(1-2등급)지역이 Logistic 회귀분석에서는 46.1% AHP 기법은 48.7%로 분류되어 AHP 기법이 분류도가 높다고 분석 되었다. 하지만 Logistic 회귀분석과 AHP 기법은 서로 분석 과정의 차이를 가지고 있기 때문에 Logistic 회귀분석과 AHP기법을 적용한 결과에 동일 가중치를 부여한 후 7개 등급으로 재분류(reclass)하여 산사태 위험지역을 추출 할 수 있는 방법론을 제시하였다. 그 결과 산사태가 발생한 표본에서 1-2등급지역이 58.9%로 분석되어 분류정확도를 높일 수 있었다.

• 한국철도학회논문집
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• 제20권4호
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• pp.482-490
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• 2017

본 연구는 사고심각도 분류 및 예측을 위한 철도사고조사 통계기법에 관한 연구이다. 그동안의 선형 회귀분석은 사고 심각도 분석에 어려움이 있었으나 로지스틱회귀분석은 이를 보완할 수 있었다. 데이터마이닝 기법인 로지스틱회귀분석을 활용, 서울지하철(5~8호선) 역사 내 전도사고 중 에스컬레이터 전도사고 발생에 영향을 주는 사고예측 모형 변수는 사고자 연령, 음주여부, 사고 당시상황 및 행동, 핸드레일 잡음 여부였다. 분석의 정확도는 76.7%로 설명되었고 분석방법 결과에 따르면 정확도와 유의수준 측에서 로지스틱회귀분석 방법이 도시철도 사상사고 예측모형을 개발하는데 유용한 데이터마이닝 기법으로 판단된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권5D호
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• pp.861-867
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• 2006

본 연구에서는 안성시($520km^2$)를 대상으로 Logistic 회귀분석 방법과 AHP 기법을 이용하여, GIS와 RS 자료를 활용한 산사태 위험지를 분석하였다. Logistic 회귀분석과 AHP 기법에는 6개의 인자(경사, 경사향, 고도, 토양배수, 토심, 토지이용)를 사용하여, 7등급으로 산사태 위험도를 분류하였다. Logistic 회귀분석 방법과 AHP 기법을 이용한 산사태 위험지도를 표본 자료와 비교하면 산사태가 발생한 표본에서 산사태 위험성이 높은(1-2등급)지역이 Logistic 회귀분석에서는 46.1% AHP 기법은 48.7%로 분류되어 AHP 기법이 분류도가 높다고 분석되었다. Logistic 회귀분석과 AHP 기법은 서로 분석 과정의 차이를 가지고 있기 때문에 Logistic 회귀분석과 AHP기법을 적용한 결과에 동일 가중치를 부여한 후 7개 등급으로 재분류(reclass)하여 산사태 위험지역을 추출할 수 있는 방법론을 본 연구에서 제시하였다. 그 결과 산사태가 발생한 표본에서 1-2 등급지역이 58.9%로 분석되어 분류정확도를 높일 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.192-192
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• 2020

취약성 분석의 결과로 폭설에 의한 기후노출은 현재에는 강원권이 가장 취약한 것으로 나타났다. 그러나 미래에는 강원권, 충청권, 호남권을 연결하는 축으로 취약지역이 확대될 것으로 전망된다. 본 연구에서는 다양한 머신러닝 기법을 이용하여 대설피해 예측을 실시하였다. 머신러닝 기법으로는 로지스틱회귀모형, 서포트벡터 머신, 의사결정트리 모형을 적용하였다. 종속변수로 대설피해액 자료를 이용하였고, 독립변수로 기상관측자료, 사회·경제적 요소를 사용하였다. 결과적으로 기존에 사용했던 다중회귀모형과 머신러닝 기법으로 예측한 예측력을 비교 및 분석하였고, 예측력이 가장 높은 머신러닝 기법을 제시하였다. 본 연구에서 대설피해 예측을 위해 사용된 예측력이 가장 높은 기법을 활용하여 대설피해를 예측한다면, 미래에 전국적으로 확대될 대설피해에 대해 효과적으로 대비할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2009년도 춘계학술대회 미래 IT융합기술 및 전략
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• pp.114-119
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• 2009

본 논문에서는 수량화 방법과 AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법을 사용하여 산사태 발생에 대한 통계적 예측모형을 구축하는데 목적이 있다. 수량화(Quantification) 방법은 질적변수에 수량을 부여하는 통계적 방법으로, 기 조사된 자료에 기반하여 분석을 수행하는 방법이다. 본 논문에서는 서구의 다변량분석 기법인 정준상관분석의 결과를 토대로 수량화 과정을 구체적으로 제안한다. 데이터에 기반한 수량화 방법과는 달리 AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법은 일종의 다기준 의사결정을 위해 사용되는 기법으로, 설문자료에 기반한 분석법이다. 실제자료에 대한 분석으로 산사태 발생여부를 측정한 자료(한국지질자원연구원 제공)와 전문가 설문을 통해 수집된 자료를 이용하였다. 이들 자료에 대해 수량화 분석과 AHP분석을 통해 산사태 발생여부를 예측할 수 있는 두 종류의 평가표와 함께 로지스틱 회귀를 통한 통계적 예측모형을 개발하였으며, 두 모형간의 성능비교와 안정성 평가를 수행하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.354-354
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• 2021

2020년은 장마기간이 49일간 지속됨에 따라 침수, 산사태 등 많은 홍수피해가 발생하였다. 특히 서울에서는 한강 본류의 수위가 급격하게 증가함에 따라 둔치 및 도로 침수 피해가 발생하였다. 이처럼 하천의 수위증가로 인한 홍수피해에 대응하기 위해 홍수통제소 및 기초지자체에서는 홍수특보를 발령한다. 이 홍수특보는 수위관측소 지점별 계획홍수량의 50 %, 70 % 이상의 홍수량이 발생할 경우 홍수주의보와 홍수경보가 발령되며, 이 기준은 각 권역별로 동일하다. 하지만 2017년 의정부시에서는 중랑천 수위증가로 인해 주변 지역에 침수피해가 발생하였지만, 이때 홍수량은 계획홍수량 대비 약 30 %에 불과하였다. 이처럼 한강권역 내 하천수위 증가로 인한 홍수피해는 계획홍수량의 50 % 이내에서 발생하기도 한다. 이에 본 연구에서는 한강권역을 대상으로 현재 2단계로 발령되는 홍수특보를 3단계로 세분화하고자 하였다. 단계별 홍수량 위험기준을 산정하기 위해 과거 홍수피해 발생 이력이 있는 한강권역 내 43개의 수위관측소 지점을 선정하였으며, 지점별 홍수기 동안의 홍수량 및 피해액 자료를 수집하였다. 각 단계별 홍수량 기준을 산정하기 위해서는 로지스틱 회귀분석 방법을 활용하여 피해발생 확률을 산정하였다. 1단계 기준은 계획홍수량 대비 홍수량 비율과 홍수피해 발생여부를 고려한 이항 로지스틱 회귀분석 모델을 구축한 후 3계 도함수에 적용하여 홍수피해 발생확률이 급격하게 증가하는 특이점을 산정하였다. 2단계와 3단계 기준은 다항 로지스틱 회귀분석 중 계층형 로지스틱 회귀분석을 활용하여 지점별 피해액 비율이 60 ~ 80 %, 80 ~ 100 % 구간에 속할 확률을 산정하고, 1단계와 동일한 방법으로 특이점을 산정하였다. 그 결과 지점별로 기존 제공되고 있는 홍수특보 기준을 과거 발생한 홍수피해를 고려하여 세분화할 수 있었으며, 이 결과는 지역별 홍수피해 저감대책에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 산업융합연구
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• 제16권4호
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• pp.33-46
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• 2018

개인신용평가는 은행이 대출을 승인할 때 수익성 있는 의사결정을 적절히 유도할 수 있는 효과적인 도구이다. 최근 많은 분류 알고리즘 및 모델이 개인신용평가에 사용되고 있다. 개인신용평가 기법은 대체로 통계적 방법과 비 통계적 방법으로 구분된다. 통계적 방법에는 선형회귀분석, 판별분석, 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무 등이 포함된다. 비 통계적 방법에는 선형계획법, 신경망, 유전자 알고리즘 및 Support Vector Machines 등이 포함된다. 그러나 신용평가모형 개발을 위해 어떠한 방법이 최선인지에 관해서는 일관된 결론을 내리기는 어렵다. 본 논문에서는 중국 금융기관의 개인 신용 데이터를 사용하여 가장 대표적인 신용평가 기법인 로지스틱 회귀분석, 신경망 그리고 Support Vector Machines의 성능을 비교하고자 한다. 구체적으로, 세 가지 모형을 각각 구축하여 고객을 분류하고 분석 결과를 비교하였다. 분석결과에 따르면, Support Vector Machines이 로지스틱 회귀분석과 신경망보다 더 나은 성능을 가지는 것으로 나타났다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권6호
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• pp.297-309
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• 2020

본 연구는 국내 공공 DB에 데이터마이닝 기법인 로지스틱 회귀분석과 의사결정나무 분석을 적용하여 국내 청소년의 삶의 만족도 증진에 관한 의미 있는 의사결정 규칙을 추출하는 과정을 분석한다. 분석을 위하여 한국아동·청소년패널조사(KYCPS) 중에서 중1 패널데이터의 4~6차연도 자료인 고등학생 학년별 자료를 활용하였다. 로지스틱 회귀분석으로 추출된 영향요인은 1학년은 전체 성적 만족도, 주의집중 문제, 우울, 자아 탄력성, 애정, 과잉간섭, 학습활동, 교사관계, 2학년은 가정의 경제 수준, 건강상태, 전체 성적 만족도, 신뢰, 소외, 학습활동, 학교규칙, 교우관계, 교사 관계, 3학년은 가정의 경제 수준, 전체 성적 만족도, 우울, 자아 탄력성, 애정, 학대, 학교규칙, 교사 관계로 나타났다. 의사결정나무 기법을 적용한 결과 국내 고등학생의 삶의 만족도는 개인의 정서 문제, 학교성적, 가정의 경제적 환경, 학교적응 등에 의하여 복합적으로 영향을 받는 것으로 파악되었다.

• 응용통계연구
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• 제21권4호
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• pp.571-580
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• 2008

로지스틱회귀분석은 고객관계관리나 신용위험관리 등의 분야에서 많이 사용되는 기법인데, 이러한 분야에서의 로지스틱회귀모형에는 연관성이 높은 설명변수들이 다수 포함되어 다중공선성의 문제를 유발하는 경우가 있다. 다중공선성이 존재하는 상황에서 최우추정량은 심각한 결함을 갖는다는 사실은 잘 알려졌다. 이 문제를 해결하기 위하여 로지스틱주성분회귀를 연구하되, 분석상의 주요 과정인 주성분 선정을 위한 방법을 새롭게 제안하였다. 추정량의 분산을 최소가 되게 하는 상태지수 값을 측정하고, 이 값에 영향을 미치는 주요 요인들을 컨조인트분석에 의해 파악하여 주성분 선정기준을 결정하는 모형을 구축하였다. 제안된 방법은 다중공선성 문제를 적절히 해결하면서도 모형의 적합성을 향상시킨다는 사실이 모의실험을 통하여 확인되었다.