• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.34 no.5
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• pp.773-794
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• 2021

Prediction of vehicle traffic volume is very important in planning municipal administration. It may help promote social and economic interests and also prevent traffic congestion costs. Traffic volume as a time-varying trajectory is considered as functional data. In this paper we study three functional regression models that can be used to predict an unseen trajectory of traffic volume based on already observed trajectories. We apply the methods to highway tollgate traffic volume data collected at some tollgates in Seoul, Chuncheon and Gangneung. We compare the prediction errors of the three models to find the best one for each of the three tollgate traffic volumes.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.781-783
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• 2020

여름철만 되면 폭염 취약계층의 피해 소식이 꾸준히 발생하고 있다. 본 연구는 폭염 취약계층을 예측하기 위한 방법으로 통신사와 공공데이터에서 유동인구데이터, 전기사용량, 온도데이터, 건물 면적, 병원 접근성 등을 활용하여 분석하였다. 디지털 트윈 기법을 활용해 분석결과 높은 온도대비 면적당 전기사용량이 적으며 동시에 유동인구가 많고 병원 접근성이 떨어질수록 폭염 취약계층일 확률이 높을 것으로 예측하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.264-264
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• 2016

홍수위험의 정도를 표시하기 위한 연구는 다양한 방법으로 진행되어 왔으나, 많은 지역에 수리 및 수문모형을 적용하여 홍수위험을 평가하기에는 매개변수 보정이나 모형의 검정에 한계가 있을 수밖에 없다. 특히, 많은 지역에 대하여 행정구역별로 홍수위험을 평가한다던지, 기후변화에 따른 홍수위험 변화양상을 평가하기 위하여는 더욱 그러하다. 이에 본 연구에서는 기존의 수위관측소에서 관측되어진 유량 자료를 적극 활용하여 시강우량과의 다중회귀분석을 통하여 첨두유량을 예측할 수 있는 회귀방정식을 구축하고 홍수위험을 평가할 수 있도록 시도하였다. 홍수피해는 하천의 유량 증가가 가장 직접적인 원인이 될 수 있으며, 비교적 하천정비가 잘 이루어진 우리나라의 경우는 하천정비 시 설정한 계획홍수량과 호우에 따라 발생되는 첨두유량을 비교하여 홍수피해 발생여부를 판단할 수 있을 것이다. 하천의 첨두유량 값은 복잡한 유역특성이나 수문특성에 의하여 결정되지만, 결국은 시간별 순간 최대강우량의 조합에 의하여 크게 좌우 되는 것으로 판단된다. 본 연구에서는 수도권의 일부 행정구역별 대표 수위관측소를 정하고, 각 지점의 최근 10년 동안의 하천유량 관측자료를 이용하여 단일 호우사상의 1시간, 2시간, 3시간, 5시간, 10시간, 1일, 2일, 3일, 5일, 10일 순간최대강우량과 첨두유량 사이의 다중회귀분석을 실시하여 유의한 통계값을 보이는 자료끼리 회귀방정식을 구성하도록 하였다. 다중회귀분석은 각 하천 지점별로 해당 하천의 수리특성이 일정하게 유지되어진 기간 동안만을 선정하여 분석하였으며, 유량자료 가운데 각 지점에서 관심수위 이상으로 유량이 크게 증가하였던 호우사상만을 사용하였다. 회귀분석 결과, 매우 의미 있는 회귀방정식의 도출이 가능하였는데, 의정부시 신곡교의 경우는 1시간, 10시간, 1일 강우량으로부터, 광주시 경안교 지점의 경우는 3시간, 1일, 10일 강우량으로부터, 양평군 흑천교 지점의 경우는 10시간, 3일 강우량으로부터 각각 첨두유량을 예측할 수 있는 회귀방정식이 높은 유의성을 보이는 것으로 나타나, 유역면적이나 도달시간 등의 유역특성을 어느 정도 반영하고 있는 회귀방정식이 도출된 것으로 판단되었다. 이와 같은 회귀방정식에 의하여 예상되어지는 시간별 강우량 자료를 적용하면 첨두유량을 예측할 수 있으며, 이를 기존 계획홍수량과 비교하여 홍수위험 정도를 적절하게 평가할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.58-58
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• 2020

최근 급속한 지하공간의 개발로 인해 도로함몰 등 지반침하가 지속적으로 발생되어 이에 대한 안전문제가 끊임없이 제기됨에 따라, 원인규명 및 대책방안을 두고 다양한 조사 및 연구가 진행되고 있다. 특히 지하개발 시 필연적으로 발생하는 유출지하수 내 지하수와 함께 토사가 유출될 경우 지반함몰이나 붕괴로 이어져 대규모 재해가 발생할 수 있기 때문에 현장에서 계측되는 데이터를 통해 사전에 지반침하를 감지할 수 있는 경보 시스템이 마련될 필요가 있으며, 이에 대한 기술개발과 관리기준의 변화가 필요하다. 본 연구에서는 현재 지하공간 개발 시 적용되는 지하수 관리 매뉴얼 중 가장 중요한 부분인 계측관리 부분에 관해 문제점을 분석하고 이를 보완하기 위한 계측 관리 및 행정 절차의 문제점을 개선하고자 한다. 지중에서 발생하는 토립자의 이동, 공동발생 및 지반함몰의 거동은 근본적으로 지하수의 이동에 의해 필연적으로 발생되며, 그 규모는 유출지하수량의 발생규모와 상관성이 높게 분석되었다. 계측 관리의 문제를 보완하기 위하여 첫 번째로 지중 굴착 시 계측되는 유출지하수와 지하수위를 연계하여 분석하여 기준을 마련하였고, 추가로 지하수 내 탁도 값을 측정하여 이를 더하여 서로간 상관성 분석을 통해 기존 지하수위 계측자료의 관리기준을 보완하였으며, 최종적으로 현장에서의 계측된 데이터를 통해 지반침하를 사전에 예측할 수 있다. 계측된 데이터의 분석결과 위험도가 감지될 경우 공동발생의 방지 및 복구에 관한 방안이 제시되며, 문제 발생 지점의 범위를 국한하여 신속하고, 경제적으로 해결해 나갈 수 있다. 이를 위해 현행 지하수법의 개선과 행정적 절차가 보완되어야 할 필요가 있다. 이러한 지하공간 개발 시 지하수 관리의 개선으로 사전에 지반침하를 예측 할 수 있고, 이를 통해 재해를 미연에 방지할 뿐만 아니라 건설산업 현장의 스마트 관리체계를 구성하여 미래 지향적인 토목현장 및 국민에 대한 신뢰도를 재고 할 수 있을 것으로 사료된다.

• Health Policy and Management
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• v.13 no.3
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• pp.91-103
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• 2003

The purpose of this study was to provide basic reference data for stabilization scheme of health expenditure through forecasting of health expenditure. The authors analyzed the health expenditure from 1985 to 2000 that had been calculated by Korean institute for health and social affair using transfer function model as ARIMA model with input series. They used GDP as the input series for more precise forecasting. The model of error term was identified ARIMA(2,2,0) and Portmanteau statics of residuals was not significant. Forecasting health expenditure as percent of GDP at 2010 was 6.8%, under assumption of 5% GDP increase rate. Moreover that was 7.4%, under assumption of 3% GDP increase rate and that was 6.4%, under assumption of 7% GDP increase rate.

• Health Policy and Management
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• v.12 no.3
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• pp.54-76
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• 2002

This study investigated how much EVA which evaluate firm's value can explain hospital bankruptcy prediction as a explanatory variable including financial indicators in Korea. In this study, artificial neural network and logit regression which are traditional statistical were used as the model for bankruptcy prediction. Data used in this study were financial and economic value added indicators of 34 bankrupt and -:4 non-bankrupt hospitals from the Database of Korean Health Industry Development Institute. The main results of this study were as follows: First, there was a significant difference between the financial variable model including EVA and the financial variable model excluding EVA in pre-bankruptcy analysis. Second, EVA could forecast bankruptcy hospitals up to 83% by the logistic analysis. Third, the EVA model outperformed the financial model in terms of the predictive power of hospital bankruptcy. Fourth, The predictive power of neural network model of hospital bankruptcy was more powerful than the legit model. After all the result of this study will be useful to future study on EVA to evaluate bankruptcy hospitals forecast.

• Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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• v.3 no.2
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• pp.130-135
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• 1995

In this paper, the numerical simulation of the method of characteristics for a two-stroke SI engine was carried out, and the scavenging efficiency and the performance of single engine with two types of exhaust system, that is, a pipe exhaust system and a tuned exhaust system, were predicted and compared. The conculusions are obtained as follows. (1) The method of characteristics of hometropic flow considering the friction and the variation of area is useful to predict the scavenging efficiency and the performance of the two-stroke engine. (2) The shape of exhaust system effects directly on the scavenging and the trapping efficiency. (3) A tuned exhaust system consisted of the diffuser and the convergent nozzle makes the plugging pulse and therefore enhances the scavenging and the trapping efficiency. (4) It may be possible to design the optimum exhaust system by using the plugging pulse.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• v.10
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• pp.69-74
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• 1981

경제가 발전하고 사회생활이 다양화됨에 따라 미래를 예측하여 계획을 수립하게 되고, 제반시책을 보다 과학적으로 수행하게 된다. 1960년이후 우리나라 행정은 경제개발을 위한 시책에 치중하여 왔고, 따라서 경제정책에 필요한 통계수요가 증가하였으며, 이러한 행정상의 필요에 따라 경제분야의 통계가 크게 발달하였다고 볼 수 있다. 정부에서 실시하고 있는 경제분야의 통계가운데 주요한 조사통계를 보면 1960년 인구, 주택 및 농업센서스가 있었고, 1960년 경제활동에 참여하는 노동력을 조사하는 경제활동 인구조사가 실시되었고 1962년에 식량작물생산량조사가 실시되었다. 1962년 농가경제조사 및 농산물생산비조사가 있었고, 1960년 광공업센서스, 1967년 광공업통계조사 1969년 건설업통계조사, 1968년 도소매업센서스가 있었고, 1969년 이를 보충하기 위한 도소매업동태조사가 실시되었으며, 이밖에도 1968년 기업경영통계, 1963년 도시가계조사, 1964년 전국소매물가조사 등이 있다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.29 no.6
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• pp.39-56
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• 2011

This study proposed a traffic accident prediction model developed based on administrative districts of Seoul. The model was to find the relationship between accident rates and the representative land usage of the districts (development density) - the higher the development density (building floor area) is, the higher the traffic accident rate is. The findings showed that traffic accident statistics differ from (1) residential building floor area, (2) commercial building floor area and (3) business building floor area.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.20 no.4
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• pp.435-447
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• 2019

In order to prevent unnecessary re-admission, it is necessary to intensively manage the groups with high probability of re-admission. For this, it is necessary to develop a re-admission prediction model. Two - year discharge summary data of one university hospital were collected from 2016 to 2017 to develop a predictive model of re-admission. In this case, the re-admitted patients were defined as those who were discharged more than once during the study period. We conducted descriptive statistics and crosstab analysis to identify the characteristics of rehospitalized patients. The re-admission prediction model was developed using logistic regression, neural network, and decision tree. AUC (Area Under Curve) was used for model evaluation. The logistic regression model was selected as the final re-admission predictive model because the AUC was the best at 0.81. The main variables affecting the selected rehospitalization in the logistic regression model were Residental regions, Age, CCS, Charlson Index Score, Discharge Dept., Via ER, LOS, Operation, Sex, Total payment, and Insurance. The model developed in this study was limited to generalization because it was two years data of one hospital. It is necessary to develop a model that can collect and generalize long-term data from various hospitals in the future. Furthermore, it is necessary to develop a model that can predict the re-admission that was not planned.