• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권4호
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• pp.931-946
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• 2015

부부 또는 가족 등의 혈연관계는 생활환경 및 방식이 유사하기 때문에 그들의 생존기간 간에 상관관계가 존재한다는 것을 짐작할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 실제 부부 데이터를 이용하여 상관 분석을 위해 피어슨의 상관계수, 스피어만의 상관계수, 그리고 켄달의 타우를 계산해 본다. 또한, 부부 중 한 명이 사망 후 최종생존자가 사망할 때까지의 사망시차를 분석하여 부부의 사망 시점 간에 종속관계에 대하여도 분석하도록 한다. 실제로 보험에 함께 가입한 부부나 가족은 생존기간 또는 사망시점 간에 상관성이 존재하기 때문에 그들의 생존기간이 독립이라 가정하는 보험 실무 방법 대신 상관성을 고려하여 보험 상품의 가치를 평가하는 것이 더 타당할 수 있다. 본 연구를 통해 부부 중 한 명의 배우자의 사망으로 인한 최종생존자의 잔존생존기간의 변화를 분석하여 연생보험의 보험료 및 준비금 산출 등에 활용할 수 있는 근거를 제시해 보고자 한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.31-39
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• 2014

계절적 유행성 독감은 매년 전 세계적으로 300만-500만 명이 감염되어 25만-50만 명이 사망에 이르는 무서운 질병이다. 유행성 독감에 대한 통제를 강화하기 위해 독감의 유행을 실시간으로 감시하기 위한 연구들이 제안되고 있다. 우리나라의 질병관리본부는(CDC)는 인플루엔자에 대한 임상 자료를 1주 단위로 발표하고 있으며 질병의 유행과 1-2주 정도의 보고 시차가 존재한다. 조기에 독감의 유행을 감지하기 위해 비임상적 자료(뉴스 리포트, 소셜 미디어)의 검색 정보를 활용하여 유행성 독감 발생을 효과적으로 대비하기 위한 연구들이 최근 이루어지고 있다. 비임상적 자료의 수집은 적은 비용으로 거의 실시간으로 이루어질 수 있는 이점이 있다. 본 연구는 네이버 검색엔진이 제공하는 PC와 모바일 키워드 정보를 활용하여 우리나라의 유행성 독감 활동을 감지하는 회귀모형을 개발하고자 한다. 이를 위해 문헌연구를 통하여 인플루엔자 의사분율(ILI)과 높은 상관성을 가질 것으로 예상되는 키워드를 20개 선정하고 키워드와 ILI와의 관계를 로지스틱 회귀모형과 다중회귀모형으로 가정하고 ILI를 예측하였다. 모형적합성 측면에서 다중회귀모형이 로지스틱모형보다 우수하였으며 모바일-기반 회귀모형이 PC-기반 회귀모형보다 ILI 퍼센티지를 추정하는데 우월한 결과를 보이고 있다.