• 응용통계연구
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• 제14권1호
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• pp.71-80
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• 2001

로지스틱 회귀모형은 이항 반응자료에 대한 가장 보편적인 일반화 선형모형으로 독립변수에 대한 확률함수를 추정하는데 이용된다. 많은 실제적 상황에서 확률함수가 종형의 곡선형태로 표현되는데 이 경우에는 2차항을 포함한 로지스틱 회귀모형을 이용한 분석은 대칭성을 갖는 확률함수에 대한 가정으로 인해 비대칭 형태의 종형곡선에서는 확률함수의 신뢰성이 저하되고, 2차항을 포함하기 때문에 독립변수의 효과를 설명하기가 쉽지 않다는 제한점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해소하기 위해서 로지스틱 회귀분석과 반복적 이분법을 이용하여 종형의 형태에 관계없이 확률곡선을 추정하는 방법론을 제안하고 모의 실험을 통해 2차항을 포함한 로지스틱 회귀모형과 비교하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.354-354
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• 2021

2020년은 장마기간이 49일간 지속됨에 따라 침수, 산사태 등 많은 홍수피해가 발생하였다. 특히 서울에서는 한강 본류의 수위가 급격하게 증가함에 따라 둔치 및 도로 침수 피해가 발생하였다. 이처럼 하천의 수위증가로 인한 홍수피해에 대응하기 위해 홍수통제소 및 기초지자체에서는 홍수특보를 발령한다. 이 홍수특보는 수위관측소 지점별 계획홍수량의 50 %, 70 % 이상의 홍수량이 발생할 경우 홍수주의보와 홍수경보가 발령되며, 이 기준은 각 권역별로 동일하다. 하지만 2017년 의정부시에서는 중랑천 수위증가로 인해 주변 지역에 침수피해가 발생하였지만, 이때 홍수량은 계획홍수량 대비 약 30 %에 불과하였다. 이처럼 한강권역 내 하천수위 증가로 인한 홍수피해는 계획홍수량의 50 % 이내에서 발생하기도 한다. 이에 본 연구에서는 한강권역을 대상으로 현재 2단계로 발령되는 홍수특보를 3단계로 세분화하고자 하였다. 단계별 홍수량 위험기준을 산정하기 위해 과거 홍수피해 발생 이력이 있는 한강권역 내 43개의 수위관측소 지점을 선정하였으며, 지점별 홍수기 동안의 홍수량 및 피해액 자료를 수집하였다. 각 단계별 홍수량 기준을 산정하기 위해서는 로지스틱 회귀분석 방법을 활용하여 피해발생 확률을 산정하였다. 1단계 기준은 계획홍수량 대비 홍수량 비율과 홍수피해 발생여부를 고려한 이항 로지스틱 회귀분석 모델을 구축한 후 3계 도함수에 적용하여 홍수피해 발생확률이 급격하게 증가하는 특이점을 산정하였다. 2단계와 3단계 기준은 다항 로지스틱 회귀분석 중 계층형 로지스틱 회귀분석을 활용하여 지점별 피해액 비율이 60 ~ 80 %, 80 ~ 100 % 구간에 속할 확률을 산정하고, 1단계와 동일한 방법으로 특이점을 산정하였다. 그 결과 지점별로 기존 제공되고 있는 홍수특보 기준을 과거 발생한 홍수피해를 고려하여 세분화할 수 있었으며, 이 결과는 지역별 홍수피해 저감대책에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한교통학회지
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• 제34권1호
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• pp.29-42
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• 2016

과속은 교통안전에 있어서 중요한 영향요인이며, 사고 심각도에 영향을 끼칠 뿐만 아니라 사고 위험성과 밀접한 관련성이 있다. 본 연구는 청주시의 신호교차로에 설치된 36개 다기능단속카메라(신호 및 과속)에서 수집한 27,968건의 속도위반 자료에 대한 분석 결과를 제시하고 있다. 이 자료에는 위반자의 3년간 위반이력을 포함한 다양한 인구통계학적 특성들을 포함하고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 속도위반과 인적, 차량 및 도로 환경요인들 간의 관련성을 알아보기 위함으로 분석방법은 통계프로그램 SPSS 20의 기술통계와 이항로지스틱 회귀분석을 이용하였다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 속도위반은 지방부와 도시외곽부 지역에서 많이 일어났다. 둘째, 속도위반 운전자의 약 25.6%는 제한속도 대비 20km/h 이상의 심각한 수준의 과속운전을 한다. 셋째, 과속운전자와 정상속도 운전자에 영향을 주는 변수로는 교차로의 공간적 위치와 운전자의 성별 및 연령이 선정되었다. 마지막으로, 이항 로지스틱 회귀분석에 의해 통계적으로 유의한 모형이 개발되었다(Hosmer and Lemeshow test : 11.586, p-value: 0.171).

• 대한토목학회논문집
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• 제38권6호
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• pp.887-894
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• 2018

전 세계적으로 자동차 시장은 전기차, 수소차와 같은 친환경 차량의 도입이 추진되고 있다. 그러나 내연기관 차량 대비 고가의 차량가격, 제한적인 주행거리 등의 단점은 친환경 차량 확대에 장애요인이 되고 있다. 이에 본 연구에서는 친환경 차량인 전기차 구매에 미치는 영향요인을 분석하기 위해 이항 로지스틱 회귀 모형을 구축하였다. 모형의 종속변수는 구매의사 여부, 독립변수는 사회 경제적 변수와 전기차 구매에 영향을 미치는 특성변수로 설정하였으며, 다중공선성 문제를 해결하기 위해 독립변수 간 상관관계를 분석하여 상관계수가 높은 변수들을 제외하였다. 분석결과, 사회경제적변수인 차량보유대수, 성별, 나이는 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 반면, 차량가격에 영향을 미치는 변수와 전기차 충전과 관련된 변수, 전기차 정책 및 시승정보 제공 부족 변수는 전기차 구매에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이를 통해 향후 전기차 보급과 관련된 정책 입안 시 전기차의 가격 결정과 찾아가는 전기차 충전 서비스 운영 등 충전 불편 해소 방안, 전기차에 대한 정보 제공 및 시승기회 확대 등의 정책을 추진하는 것이 바람직할 것으로 보인다. 본 연구 결과는 지자체 전기차 보급 활성화 및 정책 수립에 도움이 될 것으로 기대된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권1호
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• pp.21-32
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• 2010

그래픽적 회귀는 모형에 대한 가정을 하지 않고 회귀정보를 모두 포함하는 충분요약그림을 찾아내는 분석 방법으로 모든 회귀정보를 저차원의 그림으로 표현할 수 있게 하는 데에 그 목적이 있다. 잔차산점도를 이용한 모형의 평가는 적용 범위가 선형회귀모형에 국한되는 문제점이 있기 때문에 일반화선형모형에서는 그 대안으로 주변모형 산점도를 이용하여 모형의 적절성을 평가한다. 본 논문에서는 일반화선형모형 중에서 이진반응변수를 갖는 로지스틱모형에서의 그래픽적 회귀 방법과 주변모형 산점도를 이용한 모형평가 방법을 알아본다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제19권1호
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• pp.1-11
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• 2012

로지스틱회귀모형에서 반응변수가 주어졌을 때 설명변수의 조건부 확률분포의 로그-밀도비는 어떤 설명변수가어떻게모형에포함되는지에대한변수선택문제에서유용한정보를제공한다. 설명변수의 조건부 확률분포가 좌우대칭이 아닌 경우 감마분포로 가정하는 것이 적절하다. 여러 가지 모의실험을 수행한 결과를 보면, $x{\mid}y$ = 0과 $x{\mid}y$ = 1의 두 분포가 겹치는 경우에서는 x항과 log(x)항 모두 필요하다. 그리고 두 분포가 분리된 경우에는 x항 또는 log(x)항 중 하나만 필요하다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.51-60
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• 2018

본 연구는 혁신확산이론과 관련 선행연구를 기반으로 사용자의 핀테크 결제 서비스 사용 영향요인을 서비스와 사용자 측면으로 분류하여 파악하고 인과관계를 실증 검증하였다. 사용자 수용에 영향을 미치는 서비스 특성으로 복잡성, 혜택, 서비스 제공자 신뢰와 인지된 위험을 서비스 특성으로, 개인 혁신성과 보안사고 경험을 사용자 특성으로 분류하여 연구모형을 구성하였다. 이항 로지스틱 회귀분석 결과 인지된 위험과 사용의 복잡성, 보안사고 경험은 사용자의 핀테크 수용에 부정적인 영향을 미치며 개인혁신성은 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 추가로 인지된 위험이 핀테크 서비스 수용에 미치는 부정적인 영향을 강화하는 보안사고 경험의 조절효과 역시 유의미하게 나타났다.

• 응용통계연구
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• 제30권5호
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• pp.681-690
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• 2017

파산감지, 스팸메일 감지, 불량품 감지 등 일상생활에서 불균형적인 이항 분류 문제를 다양하게 접할 수 있다. 반응변수의 클래스의 비율이 상당히 불균형한 경우 이항 분류 모형의 예측 성능이 좋지 않다는 점은 이미 잘 알려진 사실이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 그 동안 오버 샘플링, 언더 샘플링, SMOTE와 같은 여러 샘플링 기법이 개발되어 왔다. 본 연구에서는 분류 모형으로 많이 사용되는 기계학습모형으로 로지스틱 회귀모형, Lasso, 랜덤포레스트, 부스팅, 서포트 벡터 머신을 위의 샘플링 기법들과 결합하여 사용했을 때의 예측 성능을 살펴보았다. 실질적인 예측 성능의 개선 여부를 확인하기 위해 네 개의 실제 자료를 분석하였다. 이와 더불어, 샘플링 방법이 사용될 때 주의해야 할 점에 대해서 강조하였다.

• 응용통계연구
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• 제35권2호
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• pp.311-325
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• 2022

0의 값을 과도하게 포함하는 가산자료는 다양한 연구 분야에서 흔히 나타난다. 영과잉 모형은 영과잉 가산자료를 분석하기 위해 가장 일반적으로 사용되는 모형이다. 영과잉 모형에 대한 전통적인 베이지안 추론은 조건부 사후분포의 형태가 폐쇄형 분포로 나타나지 않아 모형 적합 과정이 용이하지 않다는 한계점이 존재했다. 그러나 최근 Pillow와 Scott (2012)과 Polson 등 (2013)이 제안한 폴랴-감마 자료확대전략으로 인해, 로지스틱 회귀모형과 음이항 회귀모형에서 깁스 샘플링을 통한 추론이 가능해지면서, 영과잉 모형에 대한 베이지안 추론이 용이해졌다. 본 논문에서는 베이지안 추론에 기반한 영과잉 음이항 회귀모형을 Min과 Agresti(2005)에서 분석된 약학 연구 자료에 적용해본다. 분석에 사용된 자료는 경시적 영과잉 가산자료로 복잡한 자료 구조를 가지고 있다. 모형 적합 과정에서는 깁스 샘플링을 통한 추론을 수행하기 위해 폴랴-감마 자료확대전략을 사용한다.

• 대한교통학회지
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• 제29권4호
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• pp.43-51
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• 2011

교통사고는 단일요인에 의해 발생하기도 하지만 대부분 다양한 요인이 복합적으로 작용하여 교통사고의 사후분석시 명확한 인과관계를 규명하는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 초보운전자에 의한 교통사고를 대상으로 교통사고의 심각도에 영향을 주는 요인들에 대해 분석하였다. 사고발생 시 인명피해가 큰 보행자-차량 교통사고의 사고 심각도를 종속변수로 설정하고 사고 심각도의 증가에 유의한 영향을 미칠 것으로 판단되는 성별, 연령, 교통법규위반 횟수, 교통사고위치 등의 운전자 특성에 관련된 각종 변수들을 독립변수로 설정하여 운전자 운전 경력에 따라 분류하였다. 이항 로지스틱 회귀분석(BLR)을 적용하여 운전경력별 사고심각도 영향 요인을 도출하였다. 분석결과, 운전경력 그룹에 관계없이 운전자 연령, 교통법규위반 횟수, 교통사고위치가 보행자-차량 교통사고 심각도 증가에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 교통사고 심각도에 영향을 미치는 운전자 특성은 향후 운전자 인적 특성과 더불어 도로환경 및 차량관련 요소에 관련된 교통사고 심각도에 영향을 미치는 요인 분석에 효과적으로 사용될 것으로 기대된다.