• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.22 no.4
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• pp.691-699
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• 2011

Land sliding is one of well-known nature disaster. As a part of effort to reduce damage from land sliding, many researchers worked on increasing prediction ability. However, because previous studies are conducted mostly by non-statisticians, previously proposed models were hardly statistically justifiable. In this paper, we predicted the probability of land sliding using the logistic regression model. Since most explanatory variables under consideration were correlated, we proposed the final model after backward elimination process.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.27 no.1
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• pp.51-60
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• 2018

This study aims to understand crucial factors affecting user's Fintech payment service adoption. On the basis of innovation diffusion theory and prior Fintech literature, this study classifies the influence factors of users' adoption of Fintech payment service into two dimensions - service dimension containing complexity, perceived benefit, trust in service provider and user dimension containing personal innovativeness and security breach experience. The data analysis results using binary logistic regression shows the negative direct effects of perceived risk, complexity, security accident experience on user's service adoption are statistically significant. Personal innovativeness has a positive effect on user's Fintech payment service adoption. The moderation effect of security accident experience is also significant at p<0.05.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.17 no.11
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• pp.432-436
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• 2016

The cooler, which is the main part in a Thermal Observation Device (TOD), makes the TOD function by reducing the temperature. As the cooler is imported, overseas enterprises presented 20,000 hours as the operation time and the military have used the cooler as presented. However, failures have occurred occasionally after mass production stage. Therefore, we need to analyze the MTBF of the TOD cooler. So, military and defense industry companies collected the failure data of the TOD cooler. We analyze the MTBF of the TOD cooler using survival probability function and failure data. We find the optimal distribution by applying parametric method and estimate parameters. We determine that the Log-logistic distribution is the most appropriate for this data. Also, we analyze the reliability per hour of the TOD cooler. The result of MTBF of the TOD cooler was higher than that of presented by oversee enterprises.

• Journal of Applied Reliability
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• v.16 no.4
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• pp.323-330
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• 2016

Purpose: Recently, propensity score matching method is used in a large number of research paper, nonetheless, there is no research using fitness test of before and after propensity score matching. Therefore, comparing fitness of before and after propensity score matching by logistic regression analysis using data from 'online survey of adolescent health' is the main significance of this research. Method: Data that has similar propensity in two groups is extracted by using propensity score matching then implement logistic regression analysis on before and after matching separately. Results: To test fitness of logistic regression analysis model, we use Model summary, -2Log Likelihood and Hosmer-Lomeshow methods. As a result, it is confirmed that the data after matching is more suitable for logistic regression analysis than data before matching. Conclusion: Therefore, better result which has appropriate fitness will be shown by using propensity score matching shows better result which has better fitness.

• 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.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.33 no.1
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• pp.107-114
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• 2020

Extreme value distributions have often been used for the analysis (e.g., prediction of return level) of data which are observed from natural disaster. By the extreme value theory, the block maxima asymptotically follow the generalized extreme value distribution as sample size increases; however, this may not hold in a small sample case. For solving this problem, this paper proposes the use of a log-logistic (LLG) distribution whose validity is evaluated through goodness-of-fit test and model selection. The proposed method is illustrated with data from annual maximum earthquake magnitudes of China. Here, we present the predicted return level and confidence interval according to each return period using LLG distribution.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2011.05b
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• pp.926-929
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• 2011

이 연구는 음주 관련 요인을 일반적 특성과 사회-경제적, 건강행태 측면에서 규명하기 위하여 일개 광역시에 거주하는 만 19세 이상 남녀를 대상으로 한국 갤럽의 표준조사로 2007년 7월 30일부터 2달간 시행하였고, 전화 설문조사에 참여한 총 1,013명을 대상으로 일반적 사항, 건강 행태관련 설문지를 이용하여 관련 요인들을 추출하였고, 음주도를 산출하였다. 연구대상자의 지난 1년간 음주여부를 결과 변수로 하는 로지스틱 회귀분석 결과 연령에 따른 분류에서 19-29세와 30-39세에서 음주에 유의하게 영향을 미치는 것으로 나타났고, 가계수입에 따른 분류에서는 300~499만원과 500만원 이상에서 음주에 유의하게 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 변수별 95% 신뢰구간에서는 유의하게 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 연구대상자의 지난 한 달간 음주여부를 결과변수로 하는 로지스틱 회귀분석 결과 성별에 따른 분류에서 여성의 경우 음주에 유의하게 영향을 미치는 것으로 나타났고, 연령에 따른 분류에서 19-29세와 40-49세에서 음주에 유의하게 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 가계수입에 따른 분류에서는 300~499만원과 500만원 이상이 음주에 유의하게 영향을 미치는 것으로 나타났고, 흡연에 따른 분류에서 현재 흡연의 경우 음주에 유의하게 영향을 미치는 것으로 나타났고, 스트레스 여부에 따른 분류에서 대단히 많이 느낌과, 조금 느끼는 편임의 경우 음주에 유의하게 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 다른 변수들의 경우 95% 신뢰구간에서는 유의하게 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 연구대상자의 주2회 이상 음주여부를 결과변수로 하는 로지스틱 회귀분석 결과 성별에 따른 분류에서 여성의 경우 음주에 유의하게 영향을 미치는 것으로 나타났고, 직업에서 가정주부, 학생의 경우 음주에 유의하게 영향을 미치는 것으로 나타났고, 흡연에서 현재 흡연과 과거 흡연에서 음주에 유의하게 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 다른 변수들의 경우 95% 신뢰구간에서는 유의하게 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이상의 연구 결과를 종합해 볼 때, 직업분류에서 가정주부와 학생의 경우 음주에 유의하게 영향을 미치는 것으로 판단된다. 적정 섭취 알코올 기준이 남, 여가 다르게 제시되고 있기 때문에 성별에 따른 비교분석자료를 통하여 남, 여 적정 음주 기준에 따른 일반적 특성과 사회적 특성 및 건강행태와의 관련성에 대한 후속 연구가 필요하다고 생각된다.

• Proceedings of the Korean Reliability Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.343-350
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• 2000

제조물 책임법(PL： Product Liability) 시행을 앞두고, 최근 고객 및 기업에 주목을 받고 있는 제도가 리콜제도이다. 본 연구에서는 고객 보호측면에서 국내에서 시행중인 리콜제도에 대한 고객반응을 연구하여 장차 시행될 PL에 대한 대응방향을 제시하고자 한다. 기존의 연구에서는 리콜에 대한 고객의 반응을 알아보기 위한 방법으로 경쟁을 고려하자 않은 리콜 시나리오를 구성하여 기존과 잠재고객의 반응을 파악하였다. 본 연구에서는 리콜 관련 신문보도 이후 고객의 반응을 알아보고자 경쟁관계에 있는 국내 2개 자동차사의 브랜드에 대한 상대적인지도, 리콜 정보에 대한 상대적 심각도, 그리고 각 기업의 리콜대응에 대한 고객 만족도 등이 향후 신규구매 및 재구매에 미치는 영향을 분석하고자 로지스틱 모형을 이용하였다. 그 결과, 향후 재구매시는 기업의 상대적 사회적인지도, 리콜정보에 대한 상대적 심각도 등이 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이에 반해 신규 구매시는 향후 구매하고자 하는 제조기업과 구매시 고려하는 상품정보가 관련성이 있는 것으로 파악되었다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.11 no.9
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• pp.159-166
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• 2013

In this paper, make a study decision problem called an optimal release policies after testing a software system in development phase and transfer it to the user. When correcting or modifying the software, finite failure non-homogeneous Poisson process model, presented and propose release policies of the life distribution, half-logistic property model which used to an area of reliability because of various shape and scale parameter. In this paper, discuss optimal software release policies which minimize a total average software cost of development and maintenance under the constraint of satisfying a software reliability requirement. In a numerical example, the parameters estimation using maximum likelihood estimation of failure time data, make out estimating software optimal release time. Software release time is used as prior information, potential security damages should be reduced.

• Journal of Digital Convergence
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• v.18 no.6
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• pp.297-309
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• 2020

This study focuses on the application of the data mining technique logistic regression analysis and decision tree analysis to the domestic public database called Korean Children Youth Panel Survey (KCYPS) to derive a series of important factors affecting the enhancement of life satisfaction of domestic youth. As a result, the general impact factors on life satisfaction for each grade were derived from logistic regression. Using decision tree analysis, we came to conclusions that those factors such as depression, overall grade satisfaction, household economic level, and school adaptation play crucial roles in affecting high school adolesscents' life satisfaction.