• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2017.11a
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• pp.205-206
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• 2017

도로교통공단 교통사고 분석시스템(TAAS)에 따르면 2016년 기준 전체사고의 약 11%가 고령운전자 사고이며, 고령운전자 사고로 인한 사망자수는 759명에 달한다. 본 연구에서는 고령운전자의 신체적 특징을 감안하여 전기(65세~74세), 중기(75세~84세), 후기(85세 이후)로 나누고 로지스틱 회귀분석을 이용하여 고령운전자의 연령대별 사고특성과 사망사고에 영향을 미치는 요인을 파악하고 그 특성을 고려한 안전대책을 제시하고자 하였다. 분석결과 차량단독사고일 때 고령자 전 연령대에서 사고위험도가 높게 나타났으며, 도로이탈로 인한 사고인 경우 다른 사고요인에 비해 위험도가 높게 나타났다. 사고원인별로 살펴보면 안전운전의무 불이행, 중앙선침범으로 인한 사고인 경우가 높았으며, 기상상태별로 볼 때 전기고령자에서 중기, 후기 고령자로 갈수록 흐릴 때의 사고위험도가 높아지는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2017.11a
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• pp.207-208
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• 2017

본 연구는 전국 고속도로별 첨두 비첨두 시간에 발생되는 교통사고 중 사망사고의 주요 요인들을 발견하고 분석하여 각 노선별 사고 특성을 제시하고자 한다. 이에 로지스틱 회귀분석을 통해 분석한 결과 남해선의 경우 첨두 시간에 발생되는 사망사고의 요인 중 주시태만이 첨두가 비첨두의 경우보다 높게 나타났고, 논산천안선, 호남선과 중부내륙선의 경우 모두 졸음의 사망사고 위험도가 첨두일 경우 비첨두의 경우보다 높게 나왔으며 논산천안선, 호남선의 경우 비첨두일 때 과속에도 영향을 받는 경향을 나타냈다. 특이하게 경부선의 경우 졸음의 사망사고 위험도가 오히려 비첨두일 경우가 첨두의 경우보다 높게 나타났다. 비첨두일 경우 경인선, 서해안선, 영동선 등의 노선에서도 졸음, 주시태만과 과속의 위험도가 나타났다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2016.11a
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• pp.263-264
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• 2016

본 연구는 첨두 비첨두시간에 발생되는 교통사고의 주요 요인들을 발견하고 비교하여 각 시간대의 사고특성을 제시하고자 한다. 이에 로지스틱 회귀분석을 통해 분석한 결과 흐린 날씨의 경우 첨두시간에 발생되는 사망사고 위험도가 비첨두시간의 경우보다 더 높게 나타났고, 비첨두시간 사망사고 위험도의 경우 안개가 낀 날 증가하고 맑은 날 감소하는 모습이 나타났다. 과속의 경우 비첨두시간이 첨두시간의 경우 보다 크게 나타났고, 횡단 중인 보행자와 발생되는 사고에 대해서는 첨두시간의 사망위험도가 상대적으로 높은 것으로 나타났다. 차량단독 사고의 경우 공작물과 충돌로 인한 사망위험도는 첨두시간이 높은 것으로 나타났고, 도로 이탈로 인한 사망위험도는 비첨두시간이 높은 것으로 나타났다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.27 no.2
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• pp.277-290
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• 2014

We analyzed binary landslide data from the Boeun area with logistic regression. Since the number of landslide occurrences is only 9 out of 5000 observations, this can be regarded as a rare event data. The main issue of logistic regression with the rare event data is a serious bias problem in regression coefficient estimates. Two bias correction methods were proposed before and we quantitatively compared them via simulation. Firth (1993)'s approach outperformed and provided the most stable results for analyzing the rare-event binary data.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2016.11a
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• pp.259-260
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• 2016

어린이의 경우 다른 연령층에 비해 신체적, 정신적으로 완성되지 못하여 교통사고의 가능성이 높으며, 특히 전국의 어린이 교통사고는 점진적으로 감소 추세이나 인천의 어린이 교통사고는 감소하다가 다시 증가 추세에 들어선 실정이다. 따라서 본 연구의 목적은 어린이 교통사고 심각도에 영향을 미치는 주요 요인들을 발견하고 제시하고자 하였다. 순서형 로지스틱 회귀분석을 활용하여 순서척도인 반응변수에 대한 설명변수의 오즈(Odds)를 확인하고자 하였으며 안전운전불이행, 차대사람(횡단중), 차대차(측면직각충돌)사고가 유의한 결과로 나타났다. 안전운전불이행으로 인한 사망사고와 기타사고의 오즈차이는 1.35배, 측면직각충돌로 인한 사망사고와 기타사고의 오즈차이는 1.76배 증가하는 것으로 나타났고, 횡단중인 경우에는 오히려 사망 위험도의 오즈값이 0.58배로 감소하는 것으로 나타났다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.28 no.2
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• pp.269-279
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• 2015

This paper considers inferences of random effects. We show that the proposed confidence distribution (CD) performs well in logistic regression for random intercepts with small samples. Real data analyses are also done to identify the subject effects clearly.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.28 no.6
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• pp.1337-1348
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• 2017

In this paper, we develop the high-risk drinking predictive model in Korea using the cross-sectional data from Korea Community Health Survey (2014). We perform the logistic regression analysis, the decision tree analysis, and the neural network analysis using the data mining technique. The results of logistic regression analysis showed that men in their forties had a high risk and the risk of office workers and sales workers were high. Especially, current smokers had higher risk of high-risk drinking. Neural network analysis and logistic regression were the most significant in terms of AUROC (area under a receiver operation characteristic curve) among the three models. The high-risk drinking predictive model developed in this study and the selection method of the high-risk intensive drinking group can be the basis for providing more effective health care services such as hazardous drinking prevention education, and improvement of drinking program.

• 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.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.21 no.4
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• pp.571-580
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• 2008

The logistic regression analysis is widely used in the area of customer relationship management and credit risk management. It is well known that the maximum likelihood estimation is not appropriate when multicollinearity exists among the regressors. Thus we propose the logistic principal components regression to deal with the multicollinearity problem. In particular, new method is suggested to select proper principal components. The selection method is based on the condition index instead of the eigenvalue. When a condition index is larger than the upper limit of cutoff value, principal component corresponding to the index is removed from the estimation. And hypothesis test is sequentially employed to eliminate the principal component when a condition index is between the upper limit and the lower limit. The limits are obtained by a linear model which is constructed on the basis of the conjoint analysis. The proposed method is evaluated by means of the variance of the estimates and the correct classification rate. The results indicate that the proposed method is superior to the existing method in terms of efficiency and goodness of fit.

• Tunnel and Underground Space
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• v.14 no.2
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• pp.133-141
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• 2004

Through the many site investigations, different methods for evaluating stability of rock slopes have been proposed. Those methods, however, may lead to different results depending on the subjective judgments associated with the selection of the evaluation items and the application of weighting factor. Accordingly, binary logistic regression analysis was carried out to ensure fair appliction of the weighting factor, leading to an equation for evaluating the stability of rock slopes.