본 연구는 성인의 고위험음주율에 영향을 미치는 지역의 사회환경요인을 검증하는데 목적이 있다. 연구는 지역을 분석단위로 전국 229개 시군구를 대상으로 하였고, 독립변수는 인구구조와 주류판매점과 같은 환경요인으로 지리적가중회귀분석을 사용하여 상관관계를 분석하였다. 주요 분석결과는 스트레스인지율, 일반음식점과 유흥주점 등 주류판매점이 고위험음주율에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히 일반음식점과 유흥주점은 주류판매점의 목적과 형태에 따라 문제음주에 미치는 영향이 차별성을 갖는 것으로 나타났는데, 이러한 결과는 음주문제의 예방을 위한 알코올 가용성 규제정책을 보완하는데 있어 함의를 갖는다.
본 연구에서는 전체 시간대별 교통량을 관측하지 못하여 설계시간교통량을 구할 수 없는 지점에 대하여 설계시간계수를 추정하는 방법에 대하여 분석하였다. 수시조사는 연 1~5회 조사되며, 이러한 지점에서는 설계시간교통량을 구할 수 없어 설계시간계수를 구할 수 없다. 분석을 위하여 2006년 일반국도 상시조사 지점의 시간대별 교통량을 이용하여 분석하였다. 설계시간계수를 추정하기 위하여 시간대별 교통량의 변동을 반영하는 시간대별 교통량의 변동계수(Coefficient of Variance), 시간대별 교통량의 표준편차, 첨두시간교통량(peak hour volume)과 도로의 특성을 파악할 수 있는 중차량비율, 주야율, AADT와 중방향계수 등의 변수를 독립변수로 하여 각 변수들과 설계시간계수와의 상관분석 및 회귀분석을 이용하여 설계시간교통량을 추정하였다. 산점도를 통하여 독립변수와 종속변수의 관계를 분석한 결과 대부분의 변수들이 곡선의 형태를 띠는 것으로 나타나 선형회귀분석보다 곡선회귀분석이 더 적합한 것으로 나타났다. 곡선회귀분석으로 분석한 결과 AADT를 독립변수로 하여 분석한 대수모형이 결정계수가 가장 높은 것으로 나타났다.
이 연구는 고령운전자의 사고를 다루고 있다. 본 논문은 고령운전자와 일반운전자 사이의 교통사고 특성을 비교 분석하고, 사고모형을 개발하는데 목적이 있다. 이를 위해 본 연구에서는 청주시 4지 신호교차로를 중심으로 두 운전자 집단 간의 차이를 검증하고, 포아송 및 음이항 회귀모형을 개발하는데 중점을 두고 있다. 분석된 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 고령운전자와 일반운전자 사고의 차이점이 시간대별, 사고유형별 등으로 파악되었다. 둘째, 통계적으로 설명력이 높은 고령 및 일반운전자 총 3개의 사고모형이 개발되었다. 마지막으로 공통변수와 특정변수를 활용하여 고령 일반 운전자 사고모형의 차이가 비교 분석되었다.
수문변량 사이의 관계는 대부분 비선형 관계를 보이고 있다. 일반적으로 이런 비선형 관계는 어떤 선행하는 명백한 하나의 함수적인 형태로 표현할 수 없는 것이 일반적이다. 본 논문에서는, 비매개변수적 다변량 회귀분석 방법을 지역적으로 가중된 다항식을 이용하여 비선형 예상 함수를 추정하였다. 지역적으로 가중된 다항식은 추정치 각 점에서의 인접한 이웃자료를 가지고 목적 함수를 테일러 급수 확장을 통하여 고려하였다. 이런 비매개변수적 회귀분석을 실용성을 Great Salt Lake의 격주 체적자료에 대한 단기간 예측을 통하여 보여주었다.
취약성 분석의 결과로 폭설에 의한 기후노출은 현재에는 강원권이 가장 취약한 것으로 나타났다. 그러나 미래에는 강원권, 충청권, 호남권을 연결하는 축으로 취약지역이 확대될 것으로 전망된다. 본 연구에서는 다양한 머신러닝 기법을 이용하여 대설피해 예측을 실시하였다. 머신러닝 기법으로는 로지스틱회귀모형, 서포트벡터 머신, 의사결정트리 모형을 적용하였다. 종속변수로 대설피해액 자료를 이용하였고, 독립변수로 기상관측자료, 사회·경제적 요소를 사용하였다. 결과적으로 기존에 사용했던 다중회귀모형과 머신러닝 기법으로 예측한 예측력을 비교 및 분석하였고, 예측력이 가장 높은 머신러닝 기법을 제시하였다. 본 연구에서 대설피해 예측을 위해 사용된 예측력이 가장 높은 기법을 활용하여 대설피해를 예측한다면, 미래에 전국적으로 확대될 대설피해에 대해 효과적으로 대비할 수 있을 것으로 기대된다.
선형회귀모형의 학습은 일반적으로 자료의 개수가 설명변수의 개수보다 충분히 크고, 설명변수들 사이에 심각한 다중공선성이 없다는 가정 하에서 안정적으로 이루어진다. 본 연구에서는 이러한 가정이 위배되었을 경우 모형 학습의 어려움을 실제 호우피해자료를 분석함으로써 조명하였고, 이를 해결하기 위해 자료를 통합한 다음 주성분회귀모형 또는 능형회귀모형을 사용할 것을 검토하였다. 모형의 학습에 사용된 자료와 별도의 독립된 자료에서 제안된 모형들의 예측력을 평가하였고, 제안된 방법이 선형회귀모형보다 더 나은 예측력을 보이는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 분위회귀를 이용하여 1993~2016년 동안의 한반도 조위 자료의 장주기 선형 추세를 분석하였다. 일반 선형회귀(OLS: Ordinary Least Square)와 50% 중간 분위 회귀 결과를 비교했을 때 특히 황해에서 약 2~3 mm/year의 회귀 결과의 차이를 발견하였으며, 이는 극한 값 변화에 기인함을 확인할 수 있었다. 또한 해역별로 하위(1%) 분위와 중간(50%) 분위, 상위(99%) 분위의 값이 모두 다르게 나타났다. 황해의 대부분 지역에서는 상위 분위와 하위 분위가 모두 증가하는 경향을 나타냈으나, 유의미한 "상향 발산형" 회귀 결과를 보였다. 이는 상위 분위가 중간 분위에 비해 유의미하게 크게 나타나는 경향을 의미한다. 대한민국 남해안에서는 상위 분위가 하위 분위보다 더 작은 증가 값을 가지는 "상향 수렴형" 회귀 결과가 특징적으로 나타났다. 이러한 경향은 조화 분석을 통해 알려진 조석 분조들을 제거한 결과에서는 없어지는 것을 확인하였다. 그러므로 분위 회귀의 지역적 특성은 조석 세기의 장주기 변동과 연관이 있다고 추측된다.
목적 : 본 연구는 노인들의 인지기능과 구강건강관련 삶의 질 사이의 연관성을 분석하기 위해 수행되었다. 연구방법 : 2020년에 수집된 제8차 고령화연구패널조사에 참여한 지역에 거주하는 45세 이상의 중고령자를 대상으로 인구통계학적 및 임상적 특성을 추출하여 활용하였다. 독립변수는 한국형 간이정신상태검사 점수를 기준으로 분류한 인지기능, 종속변수는 구강건강관련 삶의 질을 측정하기 위한 노인구강건강평가지수이다. 인지기능 그룹 간 공변량의 차이를 보정하기 위해 성향점수 활용법 중 역확률가중치를 적용 후 인지기능과 구강건강관련 삶의 질의 연관성을 분석하기 위해 역확률가중치 적용 전의 다중회귀분석과 적용 후의 다중회귀분석 결과에 차이가 있는지 결과를 비교하였다. 결과 : 연구 대상자는 총 6,116명으로 인지정상군 4,367명, 경도 인지손상군 1,155명, 중증 인지손상군 594명으로 구성되었다. 성향점수 역확률가중치 적용 결과로 표준화된 평균 차이(standardized mean difference)를 확인하여 0.2 이상인 변수를 다시 통제하고 분석한 다중회귀모델에서 인지기능 그룹과 구강건강관련 삶의 질 간의 부정적인 연관성이 있었다(정상 vs. 경도: β = -2.534, p < .0001; 정상 vs. 중증: β = -2.452, p < .0001). 결론 : 본 연구 결과에서 인지손상과 구강건강관련 삶의 질은 음의 연관성을 나타내었다. 성향점수 활용 후 중증 인지손상보다 경도 인지손상에서 더 부정적인 연관성을 나타낸 결과는 인지손상은 저하된 정도와 관계없이 구강건강관련 삶의 질에 부정적인 영향을 미치는 것을 의미한다. 따라서 인지기능의 감퇴가 나타난 모든 환자들은 구강관리의 중요성과 교육이 필요하다는 것을 시사한다.
Tobin (1958)에 의해 처음 소개된 절단 회귀모형에서 베이지안 추정은 최대가능도 추정보다 실제값에 가까운 것으로 알려져 있으나 베이지안 방법론이 구간추정 문제에 있어서도 성공적으로 작동할 수 있을 지에 대해서는 알려진 바가 없다. 일반적으로 베이지안 방법론에서 사전분포는 분석자의 사전정보를 반영하기 때문에 주관적인 분석이 될 수 밖에 없는데, 이렇게 주관적인 분석에서는 빈도학파들이 요구하는 기준을 따르기 어렵다. 그러나 무정보사전분포는 때때로 빈도학파적 특성을 갖는 베이지안 추론을 가능하게 한다. 본 연구에서는 절단 회귀모형에서 무정보사전분포에 의한 베이지안 신뢰구간의 빈도학파적 특성을 살펴보고 최대가능도 추정 신뢰구간과 포함확률을 비교한다. 이를 통해 최대가능도 추정의 표준오차가 과소 추정되고 있음 밝힌다.
e-러닝 환경에서는 학습자의 학습행동이 학습관리시스템(LMS)에 자동으로 기록되며, 최근에는 이러한 데이터를 분석하여 수업과 학습성과 향상에 활용하는 학습분석학(learning analytics)적 접근이 증가하고 있다. 중도탈락은 e-러닝에서 지속되어 온 문제로, 본 연구는 일반대학 e-러닝 강좌에서 LMS에 기록된 데이터로부터 중도탈락 예측 모형을 구축하여 e-러닝 중도탈락 처방에 기초 자료를 제공하고자 하였다. 국내 일반대학에서 운영되는 교양 e-러닝 강좌를 편의표집하고, 이 강좌를 수강하는 578명의 자료로 중도탈락을 예측하는 로지스틱 회귀분석을 실시한 결과, 주차별로 계획된 학습을 규칙적으로 완료하는 출석과 총 학습시간이 중도탈락 예측에 유의한 선행요인으로 분석되었고, 이 로지스틱 회귀모형은 전체적으로 96%의 정확도로 수강완료자와 중도탈락자를 구분하였다. 또한 학습자가 중도탈락을 결정하기 이전 시점에서 이 모형을 적용하여 중도탈락 조기 판별 가능성을 탐색하고, 본 연구결과를 토대로 시사점과 이 모형의 잠재적 활용가치를 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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