• Journal of the Korean Data Analysis Society
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• 제20권6호
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• pp.2829-2840
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• 2018

음이 아닌(non-negative) 측정값을 가지는 확률변수에 있어서, 영(0)이 과도하게 측정되는 자료를 반연속형(semi-continuous) 자료와 영-과잉(zero-inflated) 자료로 구분한다. 이러한 자료에서는 특정 확률 분포(probability distribution) 하에서의 확률보다 훨씬 큰 확률로 0을 관측하게 되는데, 연속형(continuous) 확률분포를 고려하는 경우에는 반연속형으로, 이산형(discrete) 확률분포를 고려하는 경우에는 영-과잉이라고 한다. 본 연구에서는 경계값(0)의 측정 여부에 관한 모형과 0보다 큰 확률변수에 대한 확률분포를 활용한 모형 등 두 개의 부문으로 이루어진 모형, 즉 2-부문 모형(two-part model)을 소개하고자 한다. 특히, 이산형 확률분포 중 포아송 분포와 음이항 분포를 고려한 영-과잉 회귀모형(regression model)을 설명하고 그 특성을 파악하고자 한다. 실증연구에서는 이러한 영-과잉 회귀모형을 활용하여 지난 10년(2009년부터 2018년) 간 한국의 여름철(6-8월) 폭염주의보(heat-wave advisory) 및 폭염경보(heat-wave warning) 발생일수를 적합하였다. 또한 공간예측기법 중 하나인 범용크리깅(universal kriging)을 이용하여 적합결과를 바탕으로 한 폭염 발생일수에 대한 예측지도를 작성하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권7호
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• pp.361-368
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• 2013

본 연구는 무등산 국립공원 방문객들의 인구통계학적 특성 및 사회경제학적 특성을 조사하여 공원방문객 수요증진을 위한 마케팅전략차원의 정보제공을 목적으로 수행되었다. 이 연구를 수행하기 위해서는 적절한 모형설정이 중요하다. 이른바 종속변수가 이산확률분포를 가진 이산형 변수일 경우, 연속확률분포의 자료 분석에 적합한 회귀모형을 설정한다면 추정치에 대한 심각한 오류가 발생하기 때문이다. 따라서 본 연구의 자료 분석은 포아송모델을 통해 수행되었으며, 자료의 특성이 과산포를 보였기 때문에 이를 고려할 수 있는 보다 적합한 모델로 음이항 포아송모델을 설정하여 최종적으로 파라미터를 추정하였다. 그 결과, 수요자의 연령, 직업, 방문선호계절, 동반유형, 주 5일 근무제 그리고 선호관광형태 등이 방문객 수요에 긍정적인 역할을 하고 있는 것으로 파악되었으며, 이 주요영향변수들을 바탕으로 국립공원 측에 핵심시장에 대한 특성과 그들을 위한 마케팅 전략 및 정보 등을 제공할 수 있었다.

• 대한교통학회지
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• 제26권4호
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• pp.29-40
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• 2008

우리나라는 건설교통부에서 규정하는 지침에 의거하여 도로를 설계하는데 안전한 도로의 건설을 위해서는 사고와 연관된 기하구조요인의 정확한 이해와 분석을 통해 도로의 설계자가 도로 설계과정에 반영하도록 하고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 고속도로 인터체인지에서 발생하는 교통사고를 실제로 수집이 가능한 도로기하구조 및 교통여건에 관한 자료만을 이용하여 신뢰성있게 분석할 수 있는 모형으로 정립하는데 있다. 본 연구에서는 고속도로상의 총 129개 트럼펫인터체인지와 35개 클로버인터체인지 상에서 연결로 형식별로 발생한 교통사고를 이용하여 다양한 교통사고요인들의 관계를 분석하기 위해 교통사고발생분포를 통계학적 방법을 통하여 분석한 바, 음이항분포가 가장 적합한 것으로 확인되었다. 따라서 트럼펫인터체인지의 연결로 형식별, 그리고 클로버인터체인지의 연결로 형식별로 교통사고를 분석할 수 있는 음이항회귀모형을 개발하였다. 본 모형은 고속도로를 계획 및 설계하는 초기단계에서 인터체인지의 유형과 인터체인지 연결로의 유형을 결정하는데 활용할 목적으로 개발되었으며, 본 모형의 적합성을 판단하는 여러 가지 통계학적 값들과 모형을 통해 예측한 값들, 그리고 실제로 현장에서 관측한 값들의 차이를 분석한 바 본 논문에서 구축한 모형이 이론적 및 실용적 측면에서 적합하게 구축되었음을 확인하였다.

• 벤처창업연구
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• 제15권2호
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• pp.19-32
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• 2020

이 연구는 기업가형 대학에 대한 관심이 높아지는 상황에서 대학생과 전임교원의 창업 성과를 중심으로 대학 차원의 영향 요인을 구명하는데 목적이 있었다. 연구목적을 달성하기 위하여 2015년부터 2018년까지 대학알리미 공시자료를 바탕으로 최소 2개년도 대학생 및 전임 교원 창업자 수에 대한 자료가 확보되어 있는 대학을 대상으로 패널을 구축하였다. 이를 통해 154개 대학의 4개년도 자료를 분석에 활용하였다. 분석 방법으로는 대학의 특성을 확인하기 위해 빈도분석과 기술통계를 실시하였으며, 이후 자료의 종단적 성격과 분포를 고려하여 패널 음이항 회귀분석을 실시하였다. 또한 Hausman test를 통해 확률효과를 중심으로 결과를 해석하였다. 연구를 통해 도출된 결과는 다음과 같다. 첫째, 2015년부터 2018년까지 국내 대학의 창업성과와 변화 추이에 대한 분석 결과, 최근 4년간 대학의 창업 성과는 꾸준히 증가하고 있는 것으로 나타났으며, 상대적으로 대학생 창업자 수의 증가폭이 더 높았다. 둘째, 대학생의 창업을 촉진하기 위해서 경제적, 교육적 접근이 병행될 필요가 있다. 대학생의 창업을 촉진하는 대학 차원의 요인은 학생 1인당 장학금, 창업 지원금, 창업 강의, 창업 동아리인 것으로 확인되었다. 셋째, 학교의 개방성 및 지역적 특성이 대학생의 창업을 촉진할 수 있다. 넷째, 전임교원에 대한 연구 환경 조성 및 창업 지원이 이들의 창업 성과를 높일 수 있다. 전임교원의 창업을 촉진하는 대학 차원의 요인은 전임 교원 1인당 연구비, 창업 지원인력 인 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 도출된 결론의 다음과 같다. 첫째, 기업가형 대학으로 발전하기 위한 국내 대학 전반의 노력이 요구된다. 둘째, 기업가형 대학으로 변화하기 위해 창업에 대한 직접적인 지원이 필요하다. 셋째, 기업가형 대학으로서, 지역, 규모에 따른 대학별 격차를 해소할 수 있는 방안을 모색해야 한다. 넷째, 대학의 연구 성과를 창업으로 연계할 수 있는 지원을 강화할 필요가 있다. 다섯째, 전임교원의 창업에 대한 분위기 마련이 필요하다.

• 한국조리학회지
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• 제22권3호
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• pp.240-253
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• 2016

본 연구는 사찰음식의 수요영향요인을 추정하고, 외식시장에서 세분화 마케팅 전략수립 위한 대안 마련을 목적으로 수행되었다. 본 연구의 대상은 템플스테이 참가한 대상으로 사찰음식에 대한 선택 투입된 독립변수들이 구매횟수 빈도에 미치는 영향력의 차이를 파악하였다. 본 연구의 목적을 도모하기 위하여 편의표본추출법으로 서울소재 템플스테이 4곳에 참가자 대상으로 2015년 8월 6일~20일까지 15일간 진행되었으며, 설문지는 자기기입식방법으로 총 300부의 설문지를 배포하여 이중 278부를 회수하였으며, 최종 232부(83%)를 연구 자료로 사용하였다. 수집된 자료를 분석하기 위해 적절한 모형설정으로 절단된 음이항 포아송 모형을 설정하였다. 사찰음식의 활성화와 저변확대를 위한 세분화 마케팅자료로 사찰음식에 대한 수요영향분석을 통하여 사찰음식에 대하여 인지하고 있다는 점, 그리고 40대이상의 연령층과 4천만 원 이상의 소득분포에서 수요영향이 높았고, 미혼 및 남성층이 높았으며, 종교에 따라 불교층에서 높았고, 크리스찬 집단이 무교집단보다 사찰음식 수요영향에서 높았다. 이에 맞는 다양한 인구통계특성에 따른 소비계층의 심층적인 세분화 마케팅의 홍보정책을 우선적으로 수립되어야 한다. 또한, 사찰음식이 건강음식이란 이미지를 살려, 향후 소비계층의 세분화로 마케팅에 적용하여 사찰음식의 저변확대에 적극적인 홍보와 활성화에 대한 노력이 요구된다.

• 대한교통학회지
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• 제32권4호
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• pp.369-379
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• 2014

전통적인 사고예측모형은 통계적 회귀분석에 주로 의존하였으나, 이는 자료 분포 및 함수 형태에 대한 가정에 따른 한계를 가지고 있다. 이에 따라 일부 연구는 신경망 등의 비모수적 기법을 모형 구축에 활용하였으나, 이는 독립변수와 종속변수 간의 직접적인 관계 규명이 어렵다는 한계가 있다. 유전자 프로그래밍 기법은 모형 개발에 특별한 가정이 필요없고, 사고요인 규명이 가능하다는 장점이 있다. 따라서 본 연구에서는 고속도로의 사고예측에 유전자 프로그래밍 기법을 적용함으로써 이러한 한계를 극복하고자 하였다. 이를 위하여 경부고속도로에서 최근 3년간(2010-2012년) 구득된 자료를 활용하였으며, 보다 세밀한 사고 특성 규명을 위해 고속도로 구간을 직선 구간과 곡선 구간으로 구분하였다. 사고 발생에 중요한 영향을 미치는 변수를 선택하기 위하여 랜덤 포레스트 기법을 이용하였으며, 최종 선택된 변수들을 활용하여 사고예측을 위한 유전자 프로그래밍 모형을 구축하였다. 구축된 모형의 예측 성능을 평가하기 위해 음이항 회귀모형과 비교해본 결과, 유전자 프로그래밍 모형의 예측 성능이 더 우수한 것으로 나타났다.

• 대한교통학회지
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• 제28권2호
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• pp.151-159
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• 2010

본 논문은 기존 모형들보다 더 정확한 고속도로 사고 예측 모형을 개발하기 위해 수행한 연구 결과를 제시하고 있다. 기존 모형들은 도로 기하구조와 사고 건수 간 연관성을 밝히기 위해 해당 사고 지점 주변의도로 특성만을 고려하는 반면, 본 연구에서는 해당 사고지점 전방에 위치한 도로구간을 합쳐서 고려하는 점이 다르다. 차량교통사고는 주행중인 상황에서 발생하고, 특히 고속도로의 경우 한 지점의 차량 속도는 전방 도로 상황에 따라 민감하게 변하기 때문에 본 연구에서 적용한 기법은 상당히 현실적이라 할 수 있다. 모형을 구축하기 위해 서해안고속도로 4차로 구간 269.3km를 선정하여 기하구조 데이터를 구축하였고, 해당 구간에서 2003~2008년 6년 동안 발생한 1,664건의 교통사고를 매칭시켰다. 본 데이터의 사고발생특성은 포아송분포보다 음이항분포를 따르는 것으로 분석되었으며, 본 연구에서 개발한 모형에 따르면 교통사고 발생은 곡선길이와 곡선반경에 반비례 관계인 것으로 나타났다. 한편 교통사고 발생은 직선부의 직선길이에 비례하는 것으로 나타났다. 이 결과는 기존 연구 결과와는 다른 결과로서, 본 연구에서 가정했던대로 교통사고 발생은 해당 사고지점 전방에 위치한 도로구간상황에 의존한다는 것을 알 수 있다. 그 외에도 본 연구에서는 내리막 직선길이, 과속카메라 설치여부, 분류부와 합류부의 교통사고 발생에 미치는 영향에 대해서도 중요한 결과를 도출했다. 본 연구 결과는 고속도로 도로 설계와 안전 진단 사업에 도움이 될 것으로 기대하며, 향후 본 연구 기법을 일반 국도나 도시내 주요 도로들에 대해서도 적용해 보는 것이 바람직할 것이다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권5호
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• pp.35-44
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• 2021

최근 고속도로 본선구간에서 발생한 교통사고에 대한 연구가 다수 수행되고 있으나, 램프와 같이 본선 외 구간에 대한 교통안전을 다루는 연구는 미미한 실정이다. 최근 5년(2015년~2019년)동안 램프에서 발생한 사고는 총 6,717건으로 이는 전체 고속도로 사고의 약 15%를 차지한다. 본 연구에서는 고속도로 램프구간에 대해 보다 정확한 사고 예측 모형을 제공하기 위해 포아송 감마(PG)와 포아송 역가우스(PIG)와 같은 다양한 통계 분포를 비롯하여 랜덤효과와 같은 기법을 적용하여 Simple 및 Full SPF를 구축하고 비교하였다. 교통 및 도로 기하구조 데이터는 로드뷰와 같은 다양한 시스템에서 수집되었다. 분석 결과, PIG 모형은 일반적으로 더 정확한 사고 예측을 제시하며, Simpe SPF와 Full SPF 모두에서 임의효과 모형이 더욱 우수한 성능을 나타내었다. 본 연구결과는 교통실무자들에게 정확한 사고 예측 모형을 기반으로 램프구간 교통안전을 증대시키고 이해할 수 있는 참고자료로써 활용될 수 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권5D호
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• pp.453-459
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• 2010

교통안전연구에서 한 지점 (또는 구간)의 기대교통사고건수를 신뢰성 높게 추정하는 것은 매우 중요하다. 기대교통사고건수를 추정하기 위해 현재 국내에서는 주로 관측교통사고건수를 사용하고 있으나 국외에서는 포아송-감마 혼합모형에 기반한 경험적 베이즈 추정치를 활용하고 있는 추세이다. 그간 많은 연구들이 경험적 베이즈 추정치를 이용해 기대교통사고건수 추정 및 교통안전개선사업의 평가를 시도 하였으나 전술한 2가지 추정방법의 추정오차를 비교연구한 문헌은 없는 실정인 바 본 연구는 2가지 추정방법의 추정오차를 모의실험을 통해 비교 분석하여 제시하였다. 모의 발생된 총 3,000,000개 지점의 교통사고 자료를 분석한 결과 기대교통사고건수를 경험적 베이즈 추정방법을 이용해 추정했을 경우 그 추정오차는 관측교통 사고건수만을 이용했을 때 발생하는 추정오차에 비해 항상 작은 것으로 나타나 국내의 교통안전연구 가이드라인에 경험적 베이지안 추정방법의 도입이 필요할 것으로 판단된다. 그러나 사전분포의 불확실성이 높아질수록 두 가지 추정방법의 추정오차의 차이는 감소하는 것으로 나타나, 기대교통사고건수 추정 시 추정된 음이항 모형에 대한 종합적인 검증을 수행한 후 신뢰성 있는 초모수의 추정치를 이용해 경험적 베이지안 방법을 적용하는 것이 바람직하다고 판단된다.