In this paper we study numerical behavior of the adjustments for the variances of the pearson and deviance type dispersion statistics in two overdispersed mixture models; negative binomial and beta-binomial distribution. They are important families of an extended quasi-likelihood model which is very useful for the joint modelling of mean and dispersion. Comparisons are done for two types of dispersion statistics for various mean and dispersion parameters by simulation studies.
The main purpose of this study is to introduce Hauer's(2004) approach that overcomes current accident prediction models' limitation and to apply this approach to Korean situation using fatal accident data on motorways. After developing accident prediction models according to this approach, it is found that AADT and vertical grade could improve fitness of the model, whereas a radius of roads is not related to the number of accidents. The advantage of Hauer's approach is to reduce possibility to eliminate critical variables and to keep uncritical variables when we consider many variables to develop accident prediction models.
Women's roles have changed substantially in economically developed countries; subsequently, the ratio of female drivers has also increased. In such countries, there has been considerable interest in assessing gender differences in vehicle accident risks and reasons to explain the gender differences. This study investigates the gender differences in vehicle accident risk based on 500,000 drivers randomly selected from a population sample. A Heckman model is used for accident damage and a negative binomial model is used for the accident frequency. Empirical results show that male drivers are 8.3% riskier than female drivers in terms of accident damage; however, female drivers are 113% risker than male drivers in term of accident frequency. We can implement more practical policies to reduce vehicle accidents if we can understand the reasons for the gender differences.
After empirically investigating the vehicle accident risks by age groups, various programs and policies have been imposed to reduce the old's risks in other countries. In Korea, it is little known the risk level by age groups and no policy changes has been implemented even if the number of vehicle accidents occurred by the old has been rapidly rising while the total number of vehicle accidents has been decreasing. This study empirically investigates the vehicle accident risks by age groups and the results show that the old drivers over age 65 has the highest accident risk except for the young drivers below age 25. Thus, we emphasize the necessity of reinforcing the qualifications for reissuing the drive licence and programs for educating the old drivers in Korea which is facing the most rapid population aging in the world. On the other hand, various changes are needed reflecting the old drivers such as reforming the road signs, issuing a sticker and providing them incentives such that the old drivers use the public transportation instead of self-driving.
Traffic problems caused by drunk drivers have been steadily raised from the past. Even though the previous researches have focused on the development of countermeasures for preventing drunk driving, the number of drivers violating the DUI (Driving-Under-Influence) regulation is still increasing. Many studies seek countermeasures for preventing drunk driving by comparing the differences between general and drunk drivers. However, few researches have investigated focusing only on the characteristics of drunk drivers. It is well known that characteristics of general drivers are different from those of drunk drivers, and also habitual drunk drivers have different characteristics from non-habitual drunk drivers. Motivated by this fact, only the drivers who have violated DUI regulation are considered in the analysis. This study primarily aims to provide alternative solutions for reducing habitual drunk drivers who are highly inclined to do drunk driving repeatedly. For the analysis, various types of variables potentially effecting drunk driving behavior were investigated, and then truncated count data models were developed to analyze the effects of the variables selected on drunk driving. The results showed that 1) a truncated negative binomial model is better fitted to the data; and 2) five variables including experiential learning, the lack of self-control, self-reflection, the fear of crackdown, and the level of dependence on vehicles were found to be statistically significant.
Accident prediction models have been utilized to predict accident possibilities in existing or projected freeways and to evaluate programs or policies for improving safety. In this study, a traffic accident prediction model for freeways was developed for the above purposes. When selecting variables for the model, the highest priority was on the ease of both collecting data and applying them into the model. The dependent variable was set as the number of total accidents and the number of accidents including casualties in the unit of IC(or JCT). As a result, two models were developed; the overall accident model and the casualty-related accident model. The error structure adjusted to each model was the negative binomial distribution and the Poisson distribution, respectively. Among the two models, a more appropriate model was selected by statistical estimation. Major nine national freeways were selected and five-year dada of 2003~2007 were utilized. Explanatory variables should take on either a predictable value such as traffic volumes or a fixed value with respect to geometric conditions. As a result of the Maximum Likelihood estimation, significant variables of the overall accident model were found to be the link length between ICs(or JCTs), the daily volumes(AADT), and the ratio of bus volume to the number of curved segments between ICs(or JCTs). For the casualty-related accident model, the link length between ICs(or JCTs), the daily volumes(AADT), and the ratio of bus volumes had a significant impact on the accident. The likelihood ratio test was conducted to verify the spatial and temporal transferability for estimated parameters of each model. It was found that the overall accident model could be transferred only to the road with four or more than six lanes. On the other hand, the casualty-related accident model was transferrable to every road and every time period. In conclusion, the model developed in this study was able to be extended to various applications to establish future plans and evaluate policies.
This study was conducted to understand the settlement process of Ascotis selenaria larvae into citrus orchards with respect to oviposition site and analysis of the spatial distribution pattern of the larvae. A. selenaria eggs were not found on citrus trees in field and green house, but not on citrus trees in the field. A. selenaria larvae showed a significant clump distribution in the greenhouse. In the open citrus field, the index of dispersion was around 1.0 in most cases, with a weak clumping degree. However, the d-statistic was between -1.96 and 1.96, indicating a statistically significant random distribution. In addition, the Green's index (a clumping index) was very low in all cases, even though the clump distribution was accepted. for most samples, the probability distribution of larval frequency in the field satisfied the probability distribution functions of Poisson (random pattern) and the negative binomial (clump pattern) distribution. In addition, the temporal distribution of the larvae in the open field showed a pattern which was formed by colonizers from outside oviposition sites. Further, the difference in larval spatial distribution between field and greenhouse orchards was discussed.
The purpose of this study is to investigate demand-determinant factors based on the number of visits and substitutive relations inter-restaurants, which are four major domestic family restaurants. Findings indicate that the factors of demand-determinant for visiting are affected by demographic characteristics, brand images of family restaurants, and the rate of the number of visits. In addition, this study used partial co-relation analysis to determine the substitutive relations of competitive restaurants. Considering these results, this study suggests how family restaurants' marketing strategy could be differentiated by discriminating the determinant factors which affect the number of visits. Also, this study makes it possible to arrange the opportunity to strengthen restaurants' competitiveness by examining competitive relations to the inter-restaurants.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.28
no.1
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pp.269-281
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2018
Many organizations are threatened by numerous information security attacks which are resulting in information security incidents. To prevent information security incidents, organizations invest on various information security measures like information security products, monitoring services and security training and educations. However they do not have enough knowledge about measurable utilities of information security investments. Since there is little studies empirically examining the effect of information security investments, this research aims to find out utilities of information security investment. We especially focuse on information security service investments. This study examined the data from the survey on information security for business sector which was conducted by Korean information & security agency. We utilized negative binomial regression model, which is a suitable model for over-dispersed count data. We found out that an investment on information security education and vulnerability testing have direct impact on reducing information security incidents. This research academically contributed to shed light on the utility of information security investments on reducing information security incidents. This research practically contributed to providing information security investment guideline for organizations which want to reduce information security incidents efficiently.
Over the last decade, avian influenza (AI) has been considered an emerging disease that would become the next pandemic, particularly in countries like South Korea, with continuous animal outbreaks. In this situation, risk assessment is highly needed to prevent and prepare for human infection with AI. Thus, we developed the risk assessment matrix for a high-risk area of human infection with AI in South Korea based on the notion that risk is the multiplication of hazards with vulnerability. This matrix consisted of highly pathogenic avian influenza (HPAI) in poultry farms and the number of poultry-associated production facilities assumed as hazards of avian influenza and vulnerability, respectively. The average number of HPAI in poultry farms at the 229-municipal level as the hazard axis of the matrix was predicted using a negative binomial regression with nationwide outbreaks data from 2003 to 2018. The two components of the matrix were classified into five groups using the K-means clustering algorithm and multiplied, consequently producing the area-specific risk level of human infection. As a result, Naju-si, Jeongeup-si, and Namwon-si were categorized as high-risk areas for human infection with AI. These findings would contribute to designing the policies for human infection to minimize socio-economic damages.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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