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.
본 논문은 BIM 기반 설계 검토를 통하여 사전에 방지된 설계 오류와 그 영향도를 통계적으로 분석한다. 이를 위하여 한국에서 수행되었던 2개 BIM 프로젝트에서 BIM 기반 설계 검토를 도입함으로써 발견되었던 약 800여건 이상의 설계오류를 설계 오류 발생 원인별(비논리적 오류, 도면 상이, 누락), 발생 공종별(구조, 건축, 설비)로 분류한다. 시공 이전에 발견된 설계 오류로 인하여 발생할 수 있는 재작업과 공사비, 공사기간, 품질에의 영향 여부를 해당 현장의 실무자와의 인터뷰를 통해서 분류하고, 설계 오류와의 확률적 관계를 로지스틱 회귀분석을 이용하여 분석한다. 분석결과, 설계 오류 발생원인이 공사비 증가, 공기 지연, 품질 저하, 재작업을 유발 확률 예측에 통계적으로 가장 유의미한 관계가 있었다. 두 개의 프로젝트에서 수집된 자료만을 활용하여 설계 오류 간의 관계를 분석하였지만 설계 오류의 특성의 관계가 유사하다는 점에서 의미가 있다고 할 수 있다. 향후에는 다수의 프로젝트에서 수집된 자료를 분석하여 이를 검증하고자 한다.
본 연구에서는 산사태가 다수 발생한 충주 산척면 지역을 대상으로 야외지질조사 및 일련의 실내시험을 수행하여 데이터를 취득하고, 이후 인공신경망(Artificial neural network)과 로지스틱 회귀분석(Logistic regression)을 적용하여 각 인자가 산사태 발생에 미치는 영향도를 분석하였다. 야외지질조사 시 산사태 발생 유무에 따라 불교란시료를 채취하였으며, 동적 콘 관입시험기를 이용하여 토심을 측정하였다. 실내시험은 미국 표준시험법인 ASTM 규정에 따라 진행되었으며, 인자간 다중공선성을 해결하기 위해 VIF(Variation inflation factor)를 산정하였다. 다중공선성 분석을 통해 총 9개 인자(전단강도, 암종, 토심, 포화함수비, 비중, 투수계수, USCS, 사면 경사, 고도)가 분석에 적용되었다. 추후 도출되는 각 인자별 영향도를 직접적으로 비교하기 위해서 데이터는 최소값 0, 최대값 1이 되도록 최소-최대 정규화한 후 로지스틱 회귀분석 및 인공신경망 분석에 적용되었다. 로지스틱 회귀분석 결과, 토심, 경사, 포화함수비, 전단강도 순으로 산사태 발생에 영향력이 크게 나타났으며, 인공신경망 분석 결과, 경사, 토심, 포화함수비, 전단강도 순으로 영향력이 크게 나타났다. 각 분석기법으로 산정된 영향도를 산술평균한 결과, 토심, 경사, 포화함수비, 전단강도가 상위 4개 인자로 선정되었으며, 이들의 영향도 합계는 약 70%로 분석되었다.
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.
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.
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.
교통사고 원인분석 및 사고예방을 위해서는 교통사고 유발요인에 대한 이해가 필요하다. 기존 연구에서는 기하구조, 운전자 특성 등의 요인을 고려하여 연구를 진행하였다. 그러나, 운전자 특성요인 분석에 사용된 자료는 검지기에서 측정된 집계된 속도로써, 속도 변화량을 이용한 사고분석연구에는 한계가 존재한다. 따라서, 본 연구에서는 차량의 속도변화 등의 수집이 용이한 센서를 이용하여 자료를 수집하였다. 가속도자료 및 기하구조 특성을 나타내는 변수를 설정하고, 사고자료와 매칭을 통해 사고개연성이 높은 잠재적 변수로의 적합성을 평가하였다. T-test, 이항 로지스틱 회귀분석을 사용했으며, T-test 결과로써 도출된 변수를 이항 로지스틱 회귀분석의 독립변수에 적용하고, 사고발생 유 무를 종속변수로 설정하였다. 분석결과, 5개의 변수가 사고발생에 영향을 주는 변수로 도출되었다. 또한, 도출된 모형은 사고발생구간의 예측에 적용할 수 있는 타당성을 확보하는 것으로 분석되었다. 본 연구에서 도출된 위험 운전행태 변수 및 모형은 프로브차량에 설치하여 활용할 수 있는 장치 등에 적용시켜 사고위험도 및 안전성 평가에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
통계청은 1999과 2004년 두 차례에 걸쳐 '생활시간조사(Time Use Survey)'를 실시한 바 있다. 이 조사는 우리나라 국민이 하루 24시간을 어떠한 이용 행태로 시간 사용을 하고 있는 지를 조사함으로써 오늘의 국민들의 평균적인 생활방식과 삶의 질을 파악하고, 시간자원의 효율적 활용에 필요한 기초자료를 제공하는데 그 의의를 두고 있다. 특히 생활시간조사는 각 개인의 시간별 활동내용 뿐 아니라 개인의 여러 가지 인구통계학적 특성들을 함께 조사함으로써 이와 관련된 실증적 연구를 가능하게 한다. 본 연구에서 관심을 가지고 살펴보고자 하는 것은 개인의 생활시간소비 행태는 성별 및 사회적 역할과 연관되어 있다고 생각되기 때문이다. 특히 개인의 피로도의 정도와 생활시간 소비 형태와의 관련성에 초점을 두고 로지스틱 회귀, 대응분석을 통하여 살펴보고자 한다.
중앙해양안전심판원의 연간 통계에 따르면 어선의 충돌사고가 전체 충돌사고 중 과반 이상을 점유한다. 충돌사고에서 어선은 타선종보다 규모가 작고 빠른 속력으로 통항함에 따라 중대 사고의 비율도 높다. 이에 따라 충돌요인을 기반으로 한 사고 심각도간의 관계 규명이 필요하다. 본 논문에서는 도로 교통공학에서 다루고 있는 유효충돌속도의 개념을 활용하여, 어선 충돌 시 유효충돌속도를 산출하는 방법을 제시하였다. 그리고 유효충돌속도가 증가할수록 사고 선체 손상 심각도가 증가하는지를 확인하기 위해, 순서형 로지스틱 회귀분석 방법으로 중앙해양안전심판원 해양사고 재결서 5년간(2016~2020년)의 데이터 286건을 분석하였다. 분석결과, 충돌 당시 산출된 유효충돌속도가 클수록 중손과 전손사고의 확률은 증가하는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과는 추후 유효충돌속도를 기반으로 한 어선의 적정항행 속력이나 제한 속력의 제한 등에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 들어 경리단길처럼 빠른 성장세를 보이는 골목상권에 대한 사회적 관심이 높아지면서 골목상권 성장요인에 대한 분석의 필요성이 커지고 있다. 이 연구에서는 서울시의 골목상권 매출액 자료에 동적타임워핑(DTW)을 적용한 시계열 군집분석을 통해 성장 골목상권을 찾아내고 로지스틱 회귀분석을 통해 골목상권의 성장에 영향을 미치는 요인들을 분석하였다. 군집분석 결과, 성장상권은 서남권과 동북권, 동남권에 많이 분포하는 것으로 나타났지만 성장상권의 권역 내 비중은 서북권, 동북권, 서남권이 높게 나타난 반면 동남권은 낮게 나타났다. 로지스틱 회귀분석 결과, 20~30대가 매출액에 미치는 영향은 50대에 비해 낮지만 성장에 미치는 영향은 더 큰 것으로 나타났다. 또한, 소득이 높은 지역에 위치한 골목상권들은 성장 한계에 도달한 경우가 많아 정체 또는 쇠퇴하는 경향이 나타났다. 지하철에 가까운 골목상권일 경우 매출액은 더 많지만 성장성은 오히려 떨어지는 것으로 나타났다. 본 연구는 기존연구에서 다루어지지 않던 골목상권의 성장요인을 처음으로 분석했다는 점에서 의의를 둘 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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