• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2006년도 춘계학술대회
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• pp.195-202
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• 2006

본 연구에서는 보다 효과적인 기업부도예측을 위하여, 동계적 방법과 인공지능 방법을 결합한 통합모형을 제시하였다. 이를 위하여 통계적인 모형 중에서 가장 널리 활용되고 있는 다변량 판별분석, 로지스틱 회귀분석과 인공 지능적인 방법으로서 최근 널리 사용되고 있는 인공신경망, 규칙유도기법, 베이지안 망의 5가지 방법론을 통합한 Voting with Performance & Weights from ANN(WP-ANN) 통합모형을 제시하였다. 실험결과, 본 연구에서 제안한 WP-ANN 통합모형은 다변량 판별분석, 로지스탁 회귀분석, 인공신경망, 규칙유도기법, 베이지안 망 등의 단일모형과 비교한 결과 가장 예측정확성이 유수한 것으로 나타났다. 따라서 본 연구를 통해 기업부도예측에 있어서 WP-ANN 통합모형이 기존의 모형들에 비해 우수한 예측정확성을 나타냄을 알 수 있었다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제41권10호
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• pp.997-1004
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• 2017

엘리베이터 와이어로프의 수명은 제품의 매우 중요한 특성 가운데 하나로서 사용자의 안전 및 장비의 정비 정책과 밀접한 관계가 있다. 엘리베이터 와이어로프의 수명을 사용조건에서 측정하는 것은 매우 비경제적이다. 이 연구에서는 엘리베이터 와이어로프 (8x19W-IWRC)의 가속열화시험 데이터를 활용하여 와이어로프의 수명을 추정하는 방법을 다루었다. 굽힘피로시험기를 이용하여 가속열화시험을 진행하였으며 가속변수로는 인장하중을 사용하였다. 와이어로프의 수명은 대수정규분포를 가정하였고, 선형회귀모형을 이용하여 가수명을 구한 후 가속수명모형을 이용하여 와이어로프의 수명을 추정하는 방법과 고장 확률에 대한 로지스틱 회귀모형을 이용하여 추정하는 방법을 제시하고 두 모형의 수명 추정결과를 비교하였다.

• 응용통계연구
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• 제30권6호
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• pp.809-825
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• 2017

오디션, 육아, 버라이어티 등 다양한 예능 프로그램들의 수가 점점 증가하고 있다. 특히 종합편성채널이 개국한 이후에 예능 시장 경쟁이 심화되고 있다. 그에 따라 시청률과 회차에 대한 연구의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구의 목적은 예능 프로그램 시청률과 회차의 예측모형을 제시하고 주요요인을 살펴보는 데 있다. 모형 적합 시 선형회귀모형, 로지스틱 회귀모형, LASSO 회귀모형, 랜덤 포레스트, 그래디언트 부스팅, 서포트 벡터 머신 등과 같은 다양한 분석 방법을 고려하였다. 예능 시청률 예측 모형에서는 첫 회가 방영되기 전과 방영된 후 두 가지 모형을 적합하였고, 회차 예측 모형에서는 예능 시청률 예측 모형의 예측치를 추가 변수로 생성하여 모형을 적합하였다. 그 결과 첫 회 방영 전 예능 시청률 예측에서는 방송사, 이전 시즌 시청률, 시작 연도, 기사 수가 큰 영향을 주는 것으로 나타났다. 첫 회 방영 후 예능 시청률 예측에서는 첫 회 시청률, 방송사, 예능 유형이 중요한 변수로 나타났으며, 두 모형 모두 랜덤 포레스트 모형에서 가장 좋은 결과를 보였다. 예능 회차 예측에서는 평균 시청률 예측치, 시작 연도, 예능유형, 방송국 등이 중요한 변수로 나타났다.

• 응용통계연구
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• 제32권5호
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• pp.653-669
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• 2019

뉴미디어의 등장과 발달로 인해, 과거 미디어의 대부분을 차지한 종이신문의 이용량이 점차 줄어들어 종이신문의 정기구독률이 2016년 14%로 매우 저조하게 나타났다. 따라서 본 연구는 종이신문 정기구독 여부에 영향을 미치는 열독자 요인을 파악하고자 수행되었다. 이를 위해 한국 언론 진흥재단의 2016년과 2017년의 언론수용자 의식조사의 자료를 분석에 사용하였다. 열독자의 성별, 연령, 학력, 가구소득, 열독일수, 열독시간, 열독분량을 열독자의 특성으로 지정하였으며, 정기구독 여부에 열독자의 어떠한 특성이 영향을 미치는지 알아보기 위해 다중 로지스틱 회귀를 적합하고 해석하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.51-60
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• 2018

본 연구는 혁신확산이론과 관련 선행연구를 기반으로 사용자의 핀테크 결제 서비스 사용 영향요인을 서비스와 사용자 측면으로 분류하여 파악하고 인과관계를 실증 검증하였다. 사용자 수용에 영향을 미치는 서비스 특성으로 복잡성, 혜택, 서비스 제공자 신뢰와 인지된 위험을 서비스 특성으로, 개인 혁신성과 보안사고 경험을 사용자 특성으로 분류하여 연구모형을 구성하였다. 이항 로지스틱 회귀분석 결과 인지된 위험과 사용의 복잡성, 보안사고 경험은 사용자의 핀테크 수용에 부정적인 영향을 미치며 개인혁신성은 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 추가로 인지된 위험이 핀테크 서비스 수용에 미치는 부정적인 영향을 강화하는 보안사고 경험의 조절효과 역시 유의미하게 나타났다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제15권1호
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• pp.1-15
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• 2016

본 연구는 시내버스 운전자의 실제 운행기록 정보를 토대로 사고발생 가능성을 내포한 운전자를 판단할 수 있는 모형개발을 목적으로 하였다. 본 연구를 위하여 사고발생 운전자 및 사고 미발생 운전자의 실제 운행기록 정보에서 교통사고와 관련한 유의변수를 도출하는 한편, 판별분석(Discriminant Analysis) 및 로지스틱회귀분석(Logistic Regression Analysis)을 적용하여 개발된 분류모형에 대한 모형간 정확도를 비교하였다. 또한, 개발된 모형을 다른 운전자들의 운행기록자료에 적용하여 모형의 정확도를 검증하였다. 사고발생 가능성을 내포한 운전자 분류모형을 개발한 결과 감속도($X_{deceleration}$) 및 우측방향 가속도($Y_{right}$)가 동시에 작용할 때 이 변수가 사고발생 운전자 분류의 최적 요인변수로 도출되었으며, 판별분석에 의한 예측모형은 최대 62.8%, 로지스틱회귀분석에 의한 예측모형은 최대 76.7%의 비율로 사고 발생 운전자 분류가 가능한 것으로 나타났다. 또한, 모형 예측력에 대한 검증결과 84.1%의 적중률을 보이는 것으로 나타났다.

• 한국측량학회지
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• 제36권6호
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• pp.507-514
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• 2018

TPI (Topographic Position Index)와 경사도를 조합하여 새로운 산사태 인자인 TSI (TPI-Slope Index)를 제안하고 산사태 예측모형에 적용하였다. 이를 위해, 먼저 다양한 분석 반경의 TPI를 서로 비교하여 TPI350이 연구 대상 지역에 가장 적합함을 알아내었고, 이를 경사도와 조합하여 TSI를 제작하였다. 본 논문에서 제안한 TSI의 적용성을 평가하기 위해 로지스틱 회귀분석을 이용한 결과, 산사태 예측 모형에 활용할 수 있다는 결론을 얻었다. 그 후, 기타 지형 정보들과 토양 및 임상 정보를 추가하여 산사태 위험도를 평가하는 로지스틱 회귀 모형을 제작하였다. 이를 위해 DEM (Digital Elevation Model), 토양도, 임상도로부터 추출할 수 있는 산사태 관련 인자들을 수집하고 이들을 검토하여 다른 인자와 상관도가 높거나 산사태와의 연관성이 낮은 인자들은 우선 제외하였다. 그 결과, TSI, 고도, 사면 길이, 경사향, 유효 토심, 영급, 나무 밀도, 임상 등 8개의 인자가 선정되어 회귀분석에 독립변수로 입력되었다. 변수의 입력 방법(전진 선택법, 후진 제거법, 직접 선택법)에 따라 3가지 모형을 생성하였고, 이들에 대한 평가를 수행하였다. 세 모형에서 선택된 변수는 조금씩 다르지만, 공통적으로 유효 토심, 나무 밀도, TSI 인자의 중요도가 높은 것으로 나타났다.

• 응용통계연구
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• 제24권2호
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• pp.323-333
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• 2011

정신장애 질병과 관련된 인자를 찾기 위해 쉽고 간단하게 위험인자를 얻을 수 있는 로지스틱 회귀모형을 주로 이용하였다. 본 논문에서는 데이터마이닝 기업인 로지스틱 회귀모형과 신경망, C5.0, Cart, 베이지안 네트워크를 지저질환과 밀접하게 연관된 가역적 기질성 정신장애인 섬망(delirium) 자료에 적용하여 베이지안 네트워크 기법을 최적의 모형으로 선택하였다. 또한 베이지안 네트워크 기법을 활용하여 정신장애 질병인 섬망과 관련된 주요 위험인자 간 네트워크를 규명하였다.

• 한국산림과학회지
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• 제102권3호
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• pp.415-419
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• 2013

산불로 인한 피해를 최소화하기 위해서는 대형산불 가능성이 있는 산불에 대해 초기 단계에서부터 진화자원을 집중해야 한다. 따라서 본 연구에서는 산불 발생 초기에 대형화 여부를 판정할 수 있는 모형을 개발하고자 하였다. 이를 위해 132건의 산불에 대해 피해 규모를 현장조사하고, 발화지를 중심으로 100 ha 이내의 기상, 지형, 연료인자를 분석하였다. 그리고 분석 내용을 로지스틱 회귀식을 적용한 결과, 산불은 온도, 풍속, 무강우일수, 경사변이, 산림면적이 높을수록 대형화되었으며, 고도는 낮을수록 그 확률이 높았다. 본 모형을 사용하면 산불 발생 초기에 대형화 여부를 판단할 수 있으므로, 초기 진화자원의 규모와 지역 주민 대피 결정에 근거 자료로 활용될 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.305-311
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• 2009

기업부실 및 그에 따른 도산은 직접적으로는 주주, 종업원, 채권자 등에게 막대한 피해를 주고, 더 나아가 금융기관의 부실화를 초래하는 등 파급효과가 매우 크다. 코스닥 시장에 상장된 기업들은 기술력은 높으나 사업화 가능성이 낮고 자본력이 취약하여 부실화 가능성이 높다. 이에 본 연구는 코스닥기업들 가운데 건전기업과 부실기업을 표본으로 삼아 로지스틱 회귀분석을 이용하여 부실예측모형을 개발하고 검증하였다. 본 연구결과는 첫째, 연도별 모형의 분류정확도는 $76.5%{\sim}77.5%$로 나타났으며. 평균모형의 분류정확도는 $70.6%{\sim}83.4%$로 나타났다. 이들 모형 중 분류정확도가 가장 높은 모형은 부실 3년, 2년, 1년전 평균모형으로 83.4%이다. 둘째, 분류정확도가 가장 높은(부실 3년, 2년, 1년 전) 모형을 선정하여 확인 표본을 대상으로 검증한 결과 예측정확도가 부실 3년 전 71.7%, 부실 2년 전 75.0%, 부실 1년 전 90.0%로 부실 3년 전에서 부실 1년 전으로 갈수록 높은 예측력을 보이고 있다. 특히 부실 1년 전의 경우 90.0%의 높은 예측정확도를 나타내 개발한 모형이 우수한 것으로 판단된다.