본 연구는 1991년~2005년의 기간 동안 한국 특허청에 출원된 내국인 특허의 공동발명자료를 이용해 네트워크 특성 변수들의 '연도별 x 발명자별' 패널 자료를 구축하고, 이 자료를 사용하여 발명자 네트워크의 특성변수들이 발명자의 특허생산성에 미치는 효과를 패널 회귀분석하였으며, 다음과 같은 결과를 얻었다. 첫째 네트워크상의 강한 연계는 발명자 생산성에 정(+)의 효과를 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 네트워크내 중심에 있는 발명자일수록 특허생산성이 높았다. 셋째, 네트워크의 기술적 다양성은 발명자의 특허생산성을 높이는 요인이다. 넷째, 발명자 네트워크의 질이 좋을수록 그 네트워크에 속한 발명자의 특허생산성이 높아진다. 다섯째, 네트워크의 크기가 클수록 네트워크내 발명자의 특허생산성이 높다. 여섯째, 네트워크에만 의존하는 발명자의 특허생산성은 상대적으로 낮았지만, 네트워크에 속하지 않은 발명자의 특허생산성은 오히려 높았다. 일곱째, 네트워크 변수들의 효과는 지역별로 차이가 있다. 여덟째, 지리적 경계가 약화되고 있지만, 네트워크 효과의 지역적 차이는 줄어들지 않고 있다.
본 연구의 목적은 가로구간 사고특성을 분석하고 주 야간 사고모형을 개발하는데 있다. 이를 위해 청주시 가로구간 24개 도로를 연구대상으로 2007년 사고 자료를 이용한다. 연구의 주요결과는 다음과 같다. 첫째, 가로구간의 주간 사고건수가 야간 사고건수보다 많았지만, 사고율에서는 야간사고율이 높은 것으로 분석되었다. 둘째, 4개의 사고모형이 개발되었으며, 이들은 통계적으로 모두 유의한 것으로 분석되었다. 마지막으로, 모형에 채택된 독립변수를 활용하여 주 야간 사고모형의 차이가 비교 분석되었다.
본 논문은 내국인 특허출원 자료에서 복수 발명자들의 주소지들을 파악하고 가산자료의 특성을 통제할 수 있는 영과잉 음이항 회귀모형을 사용하여 230개 시군구 간 발명자 네트워크의 공간구조와 그것의 결정요인을 분석한다. 발명자 네트워크의 공간적 연계에 영향을 미치는 몇 가지 요인들이 확인된다. 이출지역이 민간 R&D, 고등교육수준, 인구규모, 특허 생산성 등과 같은 R&D 관련 지역 특수적 자산들을 많이 보유하면 동태적인 수요효과를 통해 공간적 연계는 다른 지역으로 확대된다. 그리고 물리적 거리뿐만 아니라 기술적 거리에서도 거리조락현상이 나타난다. 이입지역이 R&D 관련 지역 특수적 자산을 많이 보유하면 유사한 논리로 공간적 연계에서 정(+)의 효과가 발생한다.
이 논문에서는 우리나라에서 발생하는 원인균별 식중독 발생건수를 예측하는 방법을 제안한다. 우리나라에서 보고되는 주별 식중독 발생 건수를 원인균로 나누면 자료에 많은 0의 관측값이 포함되어 있으며 식중독 발생 간에 종속성을 가진다. 이 현상을 모형화하기 위해 이 논문에서는 전체 식중독 건수를 자기회귀모형으로 예측하고 원인균별 식중독 발생 확률을 다범주 로짓모형으로 추정한다. 예측된 식중독 건수와 추정된 원인균별 식중독 발생 확률을 곱하여 원인균별 식중독 발생건수를 예측한다. 제안된 방법의 타당성을 확인하기 위해 평균제곱오차와 평균절대편차를 이용하여 제안 방법과 영과잉모형을 비교해 본다.
본 연구의 목적은 수도권을 분석의 공간적 범위로 설정하여 2010년부터 2019년까지의 신성장산업의 창업 사업체 및 종사자 이전 패턴을 탐색적으로 분석하고, 신성장산업 창업 사업체의 유입 및 유출에 영향을 미치는 지역 수준 요인을 밝히는 데에 있다. 분석을 위한 자료로는 「전국사업체조사」원자료를 이용했으며, 신성장산업 사업체 및 종사자 수 유입 및 유출 자료를 바탕으로 시군구 수준 공간 자료를 구축했다. 분석을 위해 지역별 유출 유입에 대한 연결정도 중심성을 산출했으며, 음이항 회귀모형을 응용해 신성장산업의 유입 및 유출에 영향을 미치는 지역 수준 요인에 대한 실증 분석을 수행했다. 분석 결과에 따르면, 신성장산업 제조업 부문은 경기 남부 지역을 중심으로, 신성장산업 서비스업 부문은 강남 및 구로-금천구 일대를 중심으로 활발한 입지 이전이 발생하고 있었으며, 지역 수준 요인들이 신성장산업 창업 사업체의 유입 및 유출에 미치는 영향은 업종에 따라 상이한 것으로 나타났다. 본 연구는 최근 정책적 관심이 증가하고 있는 신성장산업에 대한 공간 이전 패턴을 파악하고, 영향 요인을 밝혀내기 위해 실증 분석을 수행함으로써 신성장산업 유치를 통해 지역 경제의 경쟁력 향상을 달성하고자 하는 지역산업정책에 대해 시사점을 제시했다.
모바일 게임 산업은 빠르게 성장하는 산업으로 이미 놀라운 크기의 시장 규모를 가지고 있다. 이러한 모바일 게임의 산업적 중요성에 따라 점차 구매의도에 대한 연구와 함께 실제 인앱구매 행동에 관한 연구가 요구되고 있다. 따라서 본 논문은 국내 모바일 게임업체에서 제공한 실제 게임 로그 데이터셋을 분석하여 인앱 구매의 핵심 동인을 연구하였다. 구체적으로, 목표 지향적, 습관적, 그리고 사회적 상호작용적 게임플레이의 인앱구매에 대한 영향을 분석하고, 추가적으로 게임플레이와 구매 행동과의 재귀적 관계도 고려하였다. 음이항 회귀분석 분석 결과, 모든 요인들이 당기의 인앱구매에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 일반화 적률법 분석 결과, 이전의 습관적인 게임플레이는 인앱구매에 긍정적인 영향을 미치지만, 이전의 사회적 상호작용적 게임플레이와 이전의 인앱구매는 현재의 인앱구매에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과를 토대로 본 연구는 모바일 게임플레이의 다양한 특성들이 인앱구매에 미치는 영향에 대한 이해를 향상시킬 수 있으며, 나아가 연구자와 실무자에게 의미 있는 통찰력을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
Objective: This study aimed to examine parenting education participation of Korean mothers in the transition to parenthood and its related variables. Method: A study sample was composed of 870 mothers whose first child was younger than one-year old from the Panel Study on Korean Children in 2008(mean age=30.1, SD = 3.69). The descriptive statistics of parenting education participation were presented. In addition, negative binomial and logistic regression models were used in Stata13 in order to examine the variables related to parenting education participation of mothers in the transition to parenthood. Results: Approximately 82% of the mothers reported that they had participated in at least one parenting education program. Further, mother's educational level, monthly household income, mother's working experience, and community type generally predicted parenting education participation of mothers. However, the effects of these variables varied by the subjects and the providing institutions. Conclusion: This study provides the overall picture of parenting education participation of Korean mothers in the transition to parenthood and its related variables. The findings can be utilized to plan more effective parenting education programs for new parents.
계수(Count) 데이터는 반응변수가 음이 아닌 계수로, 자동차 사고건수나 지진이 일어난 횟수, 보험처리 발생건수 등을 말한다. 이런 경우에는 주로 포아송 회귀모형을 사용하지만, 평균과 분산이 동일한 경우만 이용될 수 있다는 제약이 따른다. 실증적 자료에서는 그룹 간 이질성으로 인해 분산이 매우 큰 과대산포(Overdispersion) 현상을 볼 수 있는데, 이를 무시할 경우 회귀계수나 표준오차가 편의되는 현상이 발생한다. 보험은 보장성 개념이 강하기 때문에 실제로 보험처리가 발생하지 않는 경우가 많아, 보험처리 건수에 '0'값이 있을 수 있다. 본 논문에서는 '0'값이 많은 자료의 분석을 위해 제로팽창 모형(Zero-Inflated Model)을 고려하고, 여러 모형들의 효율성을 실증자료를 통하여 비교하였다. 실증 자료 분석 결과, 과대산포와 제로팽창 현상이 존재하는 자료에서 제로팽창 음이항 모형(Zero-Inflated Negative Binomial Regression Model)이 가장 효율적인 모형임을 보여 주었다.
지난 10년 간 졸음운전은 전체 고속도로 사고건수의 약 23%로 교통사고 사망원인 중 가장 높은 비중을 차지하고 있다. 과속, 주시태만 등 운전자 과실이 주요원인인 일반적인 사고유형과 달리, 졸음운전은 졸음이라는 불가항력적 원인에 의해 발생한다는 점에서 타 사고유형과 차별화된 접근이 요구된다. 그 동안의 졸음운전 감소대책은 일반적인 교통사고 대책과 마찬가지로 사고다발지점과 같은 특정지점(spot)에 집중하였으나, 도로특성(해당구간의 화물차 비율 등) 또는 시간특성(누적주행시간에 따른 위험 운전행동 증가 등)을 고려한 감소대책이 필요함에 따라, 본 연구에서는 시 공간적으로 확대한 구간(link) 개념을 도입하였다. 고속도로 졸음운전 위험구간 분석을 위해 화물차 디지털 운행기록계(digital tacho graph: DTG) 자료를 활용하였으며, 이를 바탕으로 졸음운전 위험구간을 산정하였다. 위험 행동지표와 사고 발생건수 간의 상관 분석을 위해 음이항 회귀모형(negative binomial regression)을 통한 졸음사고 예측모형을 추정하였으며 모형의 결과 값을 바탕으로 경험적 베이즈(empirical Bayes: EB) 추정치와 구간별 잠재적 안전개선 지수(potential for safety improvement: PSI)를 산출하여 졸음운전 위험 구간을 선정하였다. 졸음사고 모형 추정 결과, 연평균 일교통량, 화물차 비율, DTG 수집 자료건수, 평균 과속비율(20km/h 초과), 평균 급감속비율 및 평균 급차로변경비율이 늘어날 경우 졸음운전 사고건수 역시 증가하는 것으로 분석되었다.
우리나라 교통사고의 심각성은 OECD 회원국 평균보다 굉장히 높은 수준이며 보행자 사고는 이보다 더 심각한 상황이다. 그럼에도 불구하고 경찰청은 야간의 불필요한 신호대기를 최소화하고 운전자의 운전편의를 개선하기 위하여 점멸신호운영을 확대하고 있는 추세이다. 비록 경찰청은 점멸신호운영이 사고감소에도 긍정적인 영향을 미친다고 발표하고 있지만, 대부분의 해외연구들은 이와는 상반되는 결과를 제시하고 있다. 본 연구에서는 서울시내 54개 점멸신호 운영 교차로를 대상으로 점멸신호운영이 교통사고에 미치는 영향을 분석하고 이에 대한 개선방안을 제시하였다. 분석자료는 점멸신호가 운영되고 있는 교차로의 3년(2011~2013) 동안 사고자료와 사고에 영향을 미칠 것으로 판단되는 교통량과 교차로 기하구조(교차로면적, 좌회전차로, 차선수 등)를 바탕으로 하였다. 평균보다 분산이 큰 교통사고자료의 고유특성을 반영하기 위하여 음 이항 회귀모형(Negative Binomial Regression Model)을 사용하였으며, 모형구축 결과 보행과 연관된 횡단보도 면적 및 버튼식 보행신호기 개수가 사고와 밀접한 연관이 있는 것으로 나타났다. 또한 기존 연구결과와는 달리 일반신호운영교차로에 비해 점멸신호운영교차로의 사고안전성이 더 취약한 것으로 분석되었으며, 그 격차는 약 9% 정도로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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