• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권6호
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• pp.1075-1083
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• 2009

과학적 연구 방법은 가설을 세우고 실험이나 관찰을 통해 얻은 자료를 이용한 경험적 사실을 바탕으로 가설을 추상화하는 과정을 거치게 된다. 이 과정에서 자료를 획득하는 방법이 추상화의 최초 과정이 되고 많은 경우 서베이 리서치라는 구조화된 문항을 통한 방법이 사용 된다. 자료가 획득된 후에는 회귀분석, 선형구조방정식 등 고급 통계 기법들을 사용하여 가설들을 추상화하는 과정을 거치게 된다. 여기서, 설문지를 통해 많은 수 의 문항들의 응답이 획득되고 추상화를 위해 차원 축소라는 과정을 거치게 된다. 하지만 차원 축소된 정보들이 때때로 실제 현상을 이해하는데 있어서 현실감을 떨어지게 하는 경우도 존재하고 추상화 보다는 설문지 자체에서 어떤 지식을 얻기가 요구되기도 한다. 본 연구에서 설문지의 문항들 중에서 과연 어떤 문항들이 연구하고자 하는 문제의 해답을 줄 수 있는 핵심적인 문항인지를 찾아내고 이들 핵심 문항들로 모델을 구축하는 방법을 제시하였다. 강의 평가 자료를 예제로 사용하여 보다 나은 강의 평가를 받기 위한 전략들을 구상하여 보았다.

• 응용통계연구
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• 제28권5호
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• pp.977-990
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• 2015

우리나라는 세계적으로 배달음식 문화가 가장 많이 발달한 나라 중에 하나로 최근에는 일인가구의 증가와 배달앱 시장의 발달과 함께 그 성장 속도 또한 눈부시게 증가하고 있다. 따라서 배달음식 이용에 큰 영향을 미칠 것으로 예상되는 날씨와 날짜별 변수를 고려하여 시간대별 배달음식 이용건수를 예측함으로써 소비자와 생산자 모두에게 이익을 주는 예측모형을 찾고자 한다. 본 연구의 목적은 다양한 데이터마이닝 기법을 이용하여 2014년도 배달음식 통화건수를 예측하는데 있다. 예측에 사용되는 회귀 모형은 선형회귀모형, 랜덤 포레스트, 그래디언트 부스팅, 서포트 벡터 기계, 신경망, 로지스틱 회귀모형으로 총 6가지이다. 고려되는 배달음식 업종은 총 4가지(족발/보쌈정식, 중국음식, 치킨, 피자)로 크게 두 가지 방법을 이용하여 각 업종별 배달음식 이용건수를 예측하였다. 첫 번째 방법은 총 이용건수와 각 업종별 배달음식 이용비율을 곱하여 각 업종별 배달음식 이용건수를 예측하는 것이고, 두 번째 방법은 각 업종별 모형을 세워 각 업종별 배달음식 이용건수를 예측하는 방법이다. 최종적으로 선택된 모형은 방법 1에서는 신경망 모형과 선형회귀모형이며, 방법 2에서는 신경망 모형이었다. 방법 2보다는 방법 1로 구한 결과가 더 예측력이 좋은 것으로 나타났다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.126-136
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• 2018

본 연구는 머신러닝을 활용하여 급성 뇌졸중 퇴원 환자의 중증도 보정 사망 예측 모형 개발을 목적으로 시행하였다. 전국 단위의 퇴원손상심층조사 2006~2015년 자료 중 한국표준질병사인분류(Korean standard classification of disease-KCD 7)에 따라 뇌졸중 코드 I60-I63에 해당하는 대상자를 추출하여 분석하였다. 동반질환 중증도 보정 도구로는 Charlson comorbidity index(CCI), Elixhauser comorbidity index(ECI), Clinical classification software(CCS)의 3가지 도구를 사용하였고 중증도 보정 모형 예측 개발은 로지스틱회귀분석, 의사결정나무, 신경망, 서포트 벡터 머신 기법을 활용하여 비교해 보았다. 뇌졸중 환자의 동반질환으로는 ECI에서는 합병증을 동반하지 않은 고혈압(hypertension, uncomplicated)이 43.8%로, CCS에서는 본태성고혈압(essential hypertension)이 43.9%로 다른 질환에 비해 가장 월등하게 높은 것으로 나타났다. 동반질환 중중도 보정 도구를 비교해 본 결과 CCI, ECI, CCS 중 CCS가 가장 높은 AUC값으로 분석되어 가장 우수한 중증도 보정 도구인 것으로 확인되었다. 또한 CCS, 주진단, 성, 연령, 입원경로, 수술유무 변수를 포함한 중증도 보정 모형 개발 AUC값은 로지스틱 회귀분석의 경우 0.808, 의사결정나무 0.785, 신경망 0.809, 서포트 벡터 머신 0.830로 분석되어 가장 우수한 예측력을 보인 것은 서포트 벡터머신 기법인 것으로 최종 확인되었고 이러한 결과는 추후 보건의료정책 수립에 활용될 수 있을 것이다.

• 지식경영연구
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• 제24권2호
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• pp.161-183
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• 2023

소셜 Q&A 사이트에서는 사용자들이 서로 질문하고 답변한 내용들이 실시간으로 저장되어, 지식 저장소로서 중요한 역할을 수행한다. 이러한 소셜 Q&A 사이트가 지속적으로 성장하려면 신규 질문자와 답변자가 지속적으로 유입되어야 한다. 하지만 선행 연구는 기존 사용자, 그 중에서도 답변자의 자발적 지식 공유에 주로 초점을 맞추었고, 신규 참여자에 대한 관심이 부족했다. 본 연구는 동기부여 어포던스 이론과 자기결정이론을 이론적 근거로 하여 신규 참여자들이 소셜 Q&A 사이트를 지속적으로 사용하도록 하는 요인에 대해서 살펴보았으며, 신규 참여자가 질문자인지 답변자인지에 따라 영향요인에 차이가 있는지도 알아보았다. 추가적으로, 전환 비용의 개념을 활용하여 신규 사용자의 다른 멤버 사이트에 대한 사전 경험이 지속사용 영향요인에 대해서 가지는 조절효과도 확인해 보았다. Stack Exchange Network의 5개 주요 사이트에서 수집된 25,000명의 온라인 활동 데이터를 로지스틱 회귀분석과 XGBoost 기법을 통해 분석한 결과, 자기결정 이론에서 제시하는 근본적인 욕구 세가지(역량, 자율, 관계)와 연관된 동기부여 어포던스들이 신규사용자의 지속사용 행위에 유의한 영향력을 보여주었다. 멤버 사이트 사용 경험은 사용자들의 전환비용을 높여서 지속사용 선행요인들의 영향력을 약화시켰다. 흥미로운 점으로, 규제 관련 어포던스는 신규 사용자 전체를 대상으로 한 분석에서 유의하지 않은 결과를 보였으나, 질문자와 답변자를 구분한 분석에서는 서로 반대 방향으로 유의한 영향력을 보였다.

• 한국도로학회논문집
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• 제12권3호
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• pp.49-57
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• 2010

본 연구는 충북도내 도심부/도시외곽부/지방부 신호교차로에서의 신호위반에 관한 것이다. 연구의 목적은 신호위반과 다양한 인적, 차량 및 도로환경요인의 관계를 이해하고자 함에 있다. 본 연구의 기술통계와 로지스틱 분석을 위해서 SPSS 12.0을 이용하였다. 분석된 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 신호위반은 도시외곽부보다는 지방부와 도심부에서 많이 발생하는 것으로 분석되었다. 둘째, 신호위반 운전자의 81.1%가 제한속도 이하로 주행하였으며, 77.3%는 적색등화후 2.0초 이내에 교차로에 진입하다 단속되었다. 마지막으로, 로지스틱 회귀분석에 의해 통계적으로 유의한 모형식이 개발 되었다(chi-square=0.000, McFadde=0.265). 개발된 모형의 독립변수로는 지역(도심부/도시외곽부/지방부), 운전자 성별, 계절, 차종, 주야간, 주행속도를 포함하고 있다. 본 연구에서는 신호위반 운전자의 연령과 신호교차로 접근부에서의 운전행태 간의 밀접한 관련성은 발견하지 못하였다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제25권3호
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• pp.273-286
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• 2017

We develop an inspection method for bearing faults with a rapid change in the rotation speed and present indexes for the pass/fail inspection. At the end of line, impulse noises generated by the operation of machines and conveyors may distort the inspection results. In this paper, we present robust inspection indexes for bearing faults under impulse noises, by taking into account fault signals having pulse train. Using logistic regression, we optimize the pass/fail criterion for each index and evaluate the performance of the inspection indexes based on the total error rate.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.354-357
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• 2018

본 연구의 목적은 저축은행 부실에 영향을 미치는 주요 변수를 선정하고, 기존 전통적인 통계기법에 국한된 국내 부실 예측 연구를 벗어나 기계학습을 활용하여 부설 예측모형에 대한 성능을 향상시키는 것이다. 이를 위해 본 연구는 2010년부터 2014년까지의 부실저축은행 297개사와 건전 저축은행 88 개사의 재무정보 1,5067개 분기자료를 기반으로 로지스틱회귀분석 뿐만 아니라, ANN, SVM 및 Decision Tree와 같은 알고리즘을 이용하여 보다 정교한 부실 예측 모형을 개발하고 활용함으로써 금융기관에 대한 리스크 상시 감시를 통해 부실을 사전에 예방하고 시장의 안정화 및 금융질서를 유지함을 목적으로 하고 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권2호
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• pp.121-129
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• 2020

도시화로 인한 불투수층 증가와 하천 주변 개발은 홍수 시 위험에 노출되는 재해요인의 증가뿐 아니라 피해의 파급을 발생시켜 홍수 관리 측면에서 어려움을 낳는다. 홍수 방재대책을 위해서는 도시지역에 분포하는 다양한 지표면 공간특성을 반영하여 침수가 예상되는 지역에 대한 파악이 우선시되어야 한다. 본 연구에서는 도시하천의 홍수 위험지역을 대상으로 확률적 홍수위험 평가가 수행되었다. 홍수와 관련된 지형적 영향요인인 고도, 경사, 유출곡선지수, 하천까지 거리를 예측변수로 하여 하천 주변 침수 예상지역을 설명하기 위해 모형의 학습데이터로 100년 빈도 홍수위험 지도가 사용되었다. 연구 대상 지역은 격자로 변환하여 Bayesian Logistic 회귀분석을 수행하여 각 격자별로 홍수영향요인이 침수 여부를 설명하는 모형을 구축하였다. 최종적으로 모형을 통해 대상 지역 전체에 대하여 침수위험도를 확률적으로 제시하였다.

• 부동산연구
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• 제28권4호
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• pp.63-73
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• 2018

본 연구의 목적은 임야 거래가격과 공시지가 적정성에 영향을 미치는 주요 요인을 분석하여 현실에 부합하는 공시지가 결정요인 모색 및 감정평가액 결정의 적정성을 도모하는 데 있다. 본 연구는 서울시 강남 강북권 6개구(區)에 소재한 임야 거래가격 적정성 여부를 독립표본 t-검정분석, 로지스틱 회귀분석의 통계적 기법으로 분석하였다. 분석 결과 지역차이와 형상의 정형여부는 적정거래여부와 무관하였고 비오톱 지정여부, 개발제한구역 여부, 고저의 차이, 보전산지 여부, 이용상황의 차이, 방위 및 접면도로의 차이는 임야거래 적정성에 유의미한 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 이를 바탕으로 임야 고유의 독특한 가격형성요인을 면밀히 분석하여 공시지가의 조사 평가에 반영하여야 한다는 함의를 지닌다. 국민경제활동과 밀접한 관련이 있는 임야 감정평가는 시장참가인들이 중시하는 임야가격형성요인을 반영할 필요가 있다. 본 연구를 통해 제시된 임야 적정거래 여부와 관련된 변수들은 향후 임야 거래질서정착과 시장 안정화 지표로 적용되기를 기대한다.

• 응용통계연구
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• 제30권1호
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• pp.25-39
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• 2017

최근 경륜은 2015년도 기준, 5백만 명 이상의 많은 사람들이 참여하고 2조를 넘어선 매출을 발생시키는 대중적인 레저스포츠로서 자리 잡고 있다. 본 연구의 목적은 다양한 통계적 분석기법을 사용하여 경륜경기의 순위를 예측하고, 순위에 유의한 영향을 미치는 변수들을 파악하는 데에 있다. 다양한 Classification 방법과 Regression 방법들을 적용하여 순위예측모형을 만들고 비교분석하였다. 대부분의 모형에서 공통적으로 선택된 변수들을 살펴보면, 등급이 강급될수록, 종합득점이 높을수록 순위가 높아지며 반대로 등급이 승급될수록, 번호 4번을 부여받을수록 그리고 최근성적의 순위가 낮을수록 순위가 낮아지는 것을 알 수 있었다. 또한, 선수의 실력과 관련된 연속형 변수들을 각 경기별로 평균값을 빼서 보정한 자료와 원자료를 사용하여 모형을 적합시킨 결과 모든 모형에서 보정된 자료를 사용하였을 때 더 낮은 오분류율을 보였다. 마지막으로 분석에 사용하지 않은 최근 한 달 경기결과를 예측해서 베팅했을 때 모든 경우에 예측률은 높았지만 큰 이익을 거두지 못했는데 그 이유는 낮은 배당률을 가진 경기의 결과만을 잘 예측했기 때문이다.