• 제목/요약/키워드: 로지스틱 회귀분석

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가중치 세분화 기반의 로지스틱 회귀분석 모델 (Fine-Grain Weighted Logistic Regression Model)

  • 이창환
    • 전자공학회논문지
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    • 제53권9호
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    • pp.77-81
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    • 2016
  • 로지스틱 회귀분석은 오랫동안 다양한 분야에서 예측을 위한 기술 혹은 변수 간의 관계를 설명하기 위하여 사용되어 왔다. 로지스틱 회귀분석에서 각 속성은 목적 값에 대한 중요도를 가지는데 본 연구에서는 이를 세분화하여 각 속성의 값에 따라서 중요도를 부여하는 새로운 방법을 제시한다. 점진적 하강법을 이용하여 알고리즘의 성능을 최대화하는 각 속성값 가중치의 값을 계산하였다. 제안된 방법은 다양한 데이터를 이용하여 실험하였고 본 연구의 속성값 기반 로지스틱 회귀분석 방법은 기존의 로지스틱 회귀분석보다 우수한 학습 능력을 보임을 알 수 있었다.

로지스틱 회귀모형을 분석하기 위한 SPSS, SAS, STATA의 비교분석

  • 김순귀;정동빈
    • 한국통계학회:학술대회논문집
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    • 한국통계학회 2002년도 추계 학술발표회 논문집
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    • pp.287-292
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    • 2002
  • 최근 여러 분야에서 로지스틱 회귀에 대한 필요성과 그 응용이 급증하면서 이를 분석하기 위한 통계패키지가 많이 개발되어 사용되고 있다. 이 논문에서는 자료의 유형에 따라 활용할 수 있는 여러 형태의 로지스틱 회귀모형을 간단히 살펴보고, SPSS, SAS, STATA, MINITAB과 같은 통계패키지를 사용하여 로지스틱 회귀모형에 적용할 때 각각 다룰 수 있는 범위와 그 특징에 대해 다룬다.

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속성값 기반의 정규화된 로지스틱 회귀분석 모델 (Value Weighted Regularized Logistic Regression Model)

  • 이창환;정미나
    • 정보과학회 논문지
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    • 제43권11호
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    • pp.1270-1274
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    • 2016
  • 로지스틱 회귀분석은 통계학 등의 분야에서 예측을 위한 기술 혹은 변수 간의 상관관계를 설명하기 위하여 오랫동안 사용되어 왔다. 이러한 로지스틱 회귀분석 방법에서 현재 각 속성들은 목적 값에 대하여 동일한 중요도를 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 가중치 계산을 좀더 세분화하여 각 속성의 값이 서로 다른 중요도를 가지는 새로운 학습 방법을 제시한다. 알고리즘의 성능을 최대화하는 각 속성값 가중치의 값을 계산하기 위하여 점진적 하강법을 이용하여 개발하였다. 본 연구에서 제안된 방법은 다양한 데이터를 이용하여 실험하였고 속성값 기반 로지스틱 회귀분석 방법은 기존의 로지스틱 회귀분석보다 우수한 학습 능력을 보임을 알 수 있었다.

로지스틱 회귀분석과 의사결정나무 분석을 이용한 일 대도시 주민의 우울 예측요인 비교 연구 (Comparative Analysis of Predictors of Depression for Residents in a Metropolitan City using Logistic Regression and Decision Making Tree)

  • 김수진;김보영
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제13권12호
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    • pp.829-839
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    • 2013
  • 본 연구는 로지스틱 회귀분석과 의사결정나무 분석을 활용하여 일 대도시 주민의 우울에 영향을 주는 요인을 예측하고 비교하고자 시도된 서술적 조사연구이다. 연구대상은 20세에서 65세 미만의 일 대도시 주민 462명이었다. 자료 수집은 2011년 10월 7일부터 10월 21일까지이었으며, 자료 분석은 SPSS 18.0 프로그램을 이용하여 빈도, 백분율, 평균과 표준편차 및 ${\chi}^2$-test, t-test, 로지스틱 회귀분석, roc curve, 의사결정나무 분석으로 분석하였다. 본 연구 결과, 로지스틱 회귀분석과 의사결정나무 분석에서 공통적으로 나타난 우울 예측요인은 사회부적응, 주관적 신체증상 및 가족 지지이었다. 로지스틱 회귀분석에서 특이도 93.8%, 민감도 42.5%이었고, 본 연구의 모형 적합도를 roc curve 검증 한 결과 AUC=.84으로 본 연구 모형은 적합(p=<.001)하다고 할 수 있다. 우울예측에 대한 의사결정나무 분석은 분류에 대한 예측 정확도에서 특이도 98.3%, 민감도 20.8%이었고, 전체 분류 정확도는 로지스틱 회귀분석은 82.0%, 의사결정나무 분석은 80.5% 이었다. 본 연구 결과 민감성과 분류 정확도와 더 높게 나타난 로지스틱 회귀분석 방법이 지역 주민의 우울 예측 모형을 구축하는데 더 유용한 자료로 사용될 수 있으리라 사료된다.

로지스틱 회귀분석을 활용한 한강권역 홍수위험 예보기법 개발 (Flood Risk Forecasting using Logistic Regression for the Han River Basin)

  • 이선미;최영제;이재응
    • 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.

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한계강우량 산정을 위한 로지스틱 회귀분석 (Logistic regression analysis for Critical Rainfall Estimation)

  • 이창현;이강원;금호준;김병현
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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    • pp.232-232
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    • 2022
  • 1차원 관망해석모형과 2차원 지표면범람 해석모형을 이용한 도시지역의 실시간 홍수예·경보시스템 구축은 모형의 모의에 많은 시간이 소요되므로 한계가 있다. 또한, 연구유역에서 시나리오 강우에 대해 침수를 유발시키는 한계강우량을 1-2차원 모형의 시행착오법을 적용한 반복적인 수행을 통해 산정하는 것은 비효율적인 방법이다. 따라서, 본 연구에서는 이에 대한 해결책으로 로지스틱 회귀를 이용하여 배수분구별 침수 발생기준 강우량을 산정하고자 한다. 침수 발생 한계강우량 산정을 배수분구 단위로 제시하기 위하여 로지스틱 회귀분석을 이용하였다. 풍수해저감종합계획(2015)과 침수흔적도를 이용하여 배수분구 별 침수이력에 대한 데이터베이스를 구축하고, 이를 1-2차원 수리해석을 통한 침수심과 함께 로지스틱 회귀모형에 학습하였다. 지속시간 1시간, 10mm 강우부터 500년 빈도의 Huff 3분위 시나리오 17개를 사용하여 확률강우량을 산정하였고, 이를 1-2차원 수리해석을 위한 입력자료로 사용하였다. EPA-SWMM을 통한 1차원 도시유출해석과 FLO-2D를 통한 2차원 침수해석에서 20cm 이상의 침수심이 발생하거나 지상관측자료, 침수흔적도 및 풍수해저감종합계획에서 실제 침수가 발생했을 경우를 1, 그렇지 않은 경우를 0으로 하여 데이터베이스를 구축하여 로지스틱 회귀모형에 학습시켜 침수 발생 한계강우량을 산정하였다. 로지스틱 회귀분석을 통해 서울시 지역의 배수분구별 한계강우량을 산정할 수 있으며, 지속적으로 관측되는 강우 및 침수 발생 유무 자료를 추가함으로써 산정된 침수 한계강우량을 상회하는 강우 사상이 나타났을 시에 침수 발생 유무를 확인하여 본 연구에서 제안한 방법에 대해 검증이 가능할 것으로 보인다.

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2007년 한국프로야구에서 도루성공모형 (Steal Success Model for 2007 Korean Professional Baseball Games)

  • 홍종선;최정민
    • 응용통계연구
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    • 제21권3호
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    • pp.455-468
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    • 2008
  • 야구경기의 승패에 영향을 미치는 중요한 요인으로 간주되는 도루의 성공모형을 개발하기 위하여 2007년 한국프로야구 기록자료를 바탕으로 로지스틱 회귀모형들을 제안한다. 또한 한국프로야구의 도루성공과 실패에 대해 판별분석을 실시하고 분류 기준값을 결정하였으며, 판별분석 분류표를 이용해 로지스틱 회귀분석과 판별분석의 효율성을 비교한다. 전체적인 모형의 정확도는 로지스틱 회귀모형이 판별분석보다 더 좋은 것으로 나타났고, 연속형 자료를 범주형으로 변환한 자료에 대한 로지스틱 회귀모형도 유사한 효율성을 갖고있다.

로지스틱 회귀분석을 이용한 고령운전자 연령대별 상대위험도 분석에 관한 연구 (A Study on the Relative Risk by Elderly Driver's Age using Logistic Regression)

  • 윤병조;이소연;양승룡
    • 한국재난정보학회:학술대회논문집
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    • 한국재난정보학회 2017년 정기학술대회
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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.

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로지스틱 회귀분석을 이용한 첨두·비첨두시간대 고속도로 노선별 사망사고 원인 분석에 관한 연구 (A Study on the Cause of Death Accident on Peak and Non-Peak Hours in Highway using Logistic Regression Analysis)

  • 윤병조;백준혁;정소연
    • 한국재난정보학회:학술대회논문집
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    • 한국재난정보학회 2017년 정기학술대회
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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.

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로지스틱 회귀분석을 이용한 첨두·비첨두시간 사고유형 비교분석 연구 (Comparative Analysis on Peak and non-peak hours Traffic Accident using Logistic Regression Analysis)

  • 윤병조;고은혁;양승룡
    • 한국재난정보학회:학술대회논문집
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    • 한국재난정보학회 2016년 정기학술대회
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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.

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