본 연구는 전국 보건기관 이용률과 보건기관 이용에 영향을 미치는 요인 중 개인특성과 지역특성변수를 규명하는데 목적이 있다. 자료는 개인특성변수 선정을 위해 2016 지역사회건강조사자료를 이용하였고, 지역특성변수는 국가통계포털과 한국환경공단의 대기환경 연보 자료를 이용하였다. 자료 분석은 독립표본 t-test, 분산분석, 다중로지스틱회귀분석을 이용하였고 보건기관 이용률에 대한 개인특성변수와 지역특성변수를 함께 분석하기 위해 다수준회귀분석을 이용하였다. 연구결과, 전체 보건기관 이용률은 25.54%이고 군, 시, 대도시 순으로 나타났다. 다수준회귀분석 결과, 고령지역, 여자, 높은 연령, 낮은 교육수준과 낮은 소득수준, 걷기 실천자, 영양표시 독해자, 우울감 경험자, 고혈압 진단을 받은 자, 건강검진을 받은 자, 필수 의료서비스 미충족자, 배우자가 있는 자, 기초생활수급권자에서 보건소 이용률이 증가하였다. 반면, 스트레스 인지자, 인구 천명당 보건의료인 수가 전국 평균이상이고 보건복지예산 비중과 재정자주도, 그리고 실업율이 평균 이상으로 높은 지역에서 보건소 이용이 감소하는 것으로 나타났다. 이상의 결과에서 중앙정부와 지자체는 지역보건의료정책 수립시 지역주민의 건강행태와 정신심리적 변수 등 개인특성 뿐 아니라 지역특성 변수들을 포괄적으로 분석하고 동시에 고려하는 것이 필요함을 시사한다.
본 연구의 목적은 코로나19에서 고혈압 치료율의 지역 간 변이요인을 분석하는 것이다. 이를 위해 생태학적 분석에 적합한 데이터를 2020년 질병관리청 지역건강통계, 각 지자체 코로나19 확진자 현황 자료, 국민건강보험공단, 건강보험심사평가원의 건강보험통계, 한국사회보장정보원의 복지통계, 한국교통연구원의 교통접근성 지표 자료를 수집하였다. 고혈압 치료율의 지역 간 변이와 관련 요인을 SPSS Statistics 23을 활용하여 기술통계, 상관분석을 실시하였으며, 지역 간 변이 요인을 Arc GIS를 이용하여 지리적 가중회귀분석을 실시하였다. 연구결과로 지리적 가중회귀모형의 전반적인 설명력은 27.6%였으며, 지역별로는 23.1%에서 33.4%까지 분포하는 것으로 나타났고, 고혈압 치료율에 영향을 미치는 요인으로 기초생활보장 의료급여 수급자 비율, 당뇨병 치료율, 인구10만 명당 보건기관 수가 높을수록 고혈압 치료율이 높았으며, 코로나19 확진자수, 코로나19 유행으로 감소된 신체활동 비율, 코로나19 유행으로 감소된 음주 비율이 낮을수록 고혈압 치료율이 높은 것으로 분석되었다. 이러한 결과를 기반으로 코로나19에서 고혈압 치료율의 지역 간 변이요인 분석은 효과적인 고혈압 치료율 관리 사업을 기대할 수 있을 것이며, 더 나아가 지역사회 중심의 건강증진 정책 수립에 활용될 것으로 기대된다.
최근 자연재난으로 인한 인명피해는 감소하는 추세를 나타내고 있으나, 기후변화 및 도시화 등으로 인해 재산피해는 점차 증가하고 있는 실정이다. 기존의 연구는 재난이 일어난 후 사후복구차원에서 피해액을 집계하거나 복구비를 추정하는 연구가 주를 이루고 있으며, 재난이 발생하기 전에 피해액을 추정하는 연구는 매우 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 과거 통계자료를 기반으로 인공신경망과 다중회귀분석을 이용하여 전체 자연재난 피해액의 약 95%를 차지하는 호우피해액을 예측하기 위한 피해함수 개발하고자 한다. 대상지역으로는 경기도 지역으로 선정하였고, 1994년부터 2015년까지의 수문기상자료와 시군구별 재해통계자료를 수집하여 분석을 위한 함수개발을 위한 자료로 재구축하였다. 또한 시간별 최대 강우량과 피해액에 대한 상관분석을 실시하여 지속시간별(1~24시간) 최대강우 자료와 재해기간별 선행강우(1~5일)자료, 그리고 재해기간의 총강우량 자료가 상관성이 높다는 것을 파악했다. 이를 독립변수로 활용하고, 재해기간별 피해액을 종속변수로 사용하여 지역별 호우피해 예측함수를 개발하였다. 본 연구는 효율적이고, 효과적으로 재해예방을 위한 방재체계를 수립하는데 기초자료로 활용될 것으로 판단되며, 사전대비 차원의 재난관리를 통해 정책결정권자들의 의사결정에도 도움을 줄 수 있다고 판단된다.
본 연구는 부산·울산·경남 지역의 관광호텔을 대상으로 에너지사용량과 이들의 개별적인 호텔특성 및 입지특성 간의 관계를 실증분석하였다. 복합적인 관계식 도출을 위해 다중회귀모형에서부터 다수준회귀분석(multi-level regression analysis)으로 모형을 확장하였고, 이를 통해 건축물의 개별적인 특성만을 고려한 대부분의 선행연구에서 나아가 호텔이 위치한 지역의 입지적 특성과 호텔-지역 간 위계적 구조를 고려하여 좀 더 개선된 모형을 도출하였다. 분석결과에 따르면, 호텔의 규모, 연한, 서비스 등급과 같은 개별적인 특성은 에너지사용량을 설명하는 주요 변수이고, 그들의 영향은 지역적으로 유의한 차이를 보이는 것으로 나타났다. 또한, 중심상업지에 인접하거나 다수의 관광호텔이 밀집한 지역에 위치할수록 에너지사용량은 달라지는 것으로 나타났으며, 이러한 입지특성 또한 개별호텔의 에너지사용량을 설명함에 있어 주요한 요인임을 확인하였다. 이와 같은 결과는 건축물단위의 에너지정책과 소비수준이 높고 에너지 집약시설이 밀집한 지역에 대한 지역단위의 에너지정책이 함께 고려될 필요성을 시사하며, 관광산업의 지속가능성을 높이기 위한 지역적 책임을 제언한다.
본 연구에서는 아파트 실거래가와 이에 영향을 미치는 변인들의 공간적 이질성을 시공간적인 측면에서 탐색하는데 초점을 두었다. 아파트 실거래가에 영향을 미칠 것으로 사료되는 독립변수로서 교통 및 지역적 특성과 교육여건, 인구 경제적 특성을 고려하였다. 따라서 전역적인 측면과 국지적인 측면에서 독립변수의 영향력과 공간상의 분포패턴을 분석하였으며, 종속변수인 아파트 실거래가의 시공간적인 변화패턴을 살펴보았다. 먼저, 분석모형 구축을 위해 일반최소제곱분석과 지리가중회귀분석을 수행하여 보다 효율적이고 적합한 모형을 채택하였다. 2010년과 2013년의 모형 분석결과는 유사한 패턴을 보이며, 두 시기 모두 지리가중회귀모형이 일반최소제곱모형보다 더 설명력이 있는 모형인 것으로 분석되었다. 둘째, 채택된 지리가중회귀모형을 이용하여 독립변수의 시공간적 이질성을 파악하기 위해 Local $R^2$를 이용하여 국지적 분석을 수행하였다. Local $R^2$값은 지역별로 상이하게 나타났으며 이는 공간상의 이질성이 존재함을 보여주는 것으로 판단할 수 있다. 셋째, 지리가중회귀분석 시 종속변수로 사용했던 아파트 실거래가의 시기별/전용면적별 공간분포를 살펴보기 위해 크리깅분석을 실시하였다. 이를 통해 아파트 실거래가와 같은 공간데이터에 영향을 미치는 외부적 환경도 지역별 이질성이 크기 때문에 공간적 편차가 있는 것으로 나타났다. 따라서 이러한 결과를 바탕으로 보다 미시적인 주택하위시장분석을 수행할 수 있고, 부동산정책을 수립하는데 근간이 될 수 있을 것으로 사료된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제23권3호
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pp.535-542
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2012
소비자물가지수는 국가의 중요한 경제 척도 중의 하나이다. 본 연구에서는 4개 도시, 서울, 부산, 대구, 광주지역의 소비자물가지수를 연구하였다. 자료는 모두 통계청에서 발췌하였고, 기간은 1998년-2011년 월별자료이며, 시계열분석 기법인 자기회귀오차모형으로 분석하였다. 소비자물가 분석을 위한 설명변수는 9가지 경제변수인 경기동행지수, 미국환욜, 생산자물가지수, 원유수입단가, 원유수입물량, 국제경상수지, 수입물가지수, 실업율, 화폐통화량을 사용하였다. 분석 결과, 자기회귀오차모형으로 각 지역별 소비자물가지수를 46%-52% 정도 설명할 수 있다.
최근 우리나라에도 대설로 인한 피해가 발생하고 있으며, 피해의 대부분은 강설 발생 이후 남아 있는 적설량이 주된 원인이 되고 있다. 적설량에 대한 예측은 대설피해에 대응하기 위한 중요한 정보이다. 따라서 본 연구에서는 융설량에 영향을 미칠것으로 판단되는 적설량, 기온, 습도, 일사량을 반영하여 일일 융설량을 모의하는 다중회귀모형을 구성하였다. 모형은 2000년부터 2020년까지의 강설 사상을 대상으로 구축하였으며, 2021년에 발생한 광주, 대관령, 목포, 서산, 전주 지역의 강설 사상에 적용하였다. 분석 대상 지역의 평균 적설량은 7.41 cm로 나타났으며, 평균 RMSE는 1.64 cm가 발생하였다. 오차의 원인으로는 적설량이 1 cm 미만 감소했을 경우, 바람이나 승화의 영향이 상대적으로 크게 작용할 수 있으나, 본 연구에 이용된 함수는 바람과 증발산 등이 고려되지 않았다. 또한, 회귀계수 결정에서 급격한 온도 변화를 능동적으로 반영하기 어려워 급상승한 온도나 매우 낮은 온도에 오차가 더 크게 나타난다. 따라서, 본 함수를 통하여 융설 깊이를 예측하기 위해서는 매우 높은 온도나, 매우 낮은 온도에서의 영향을 통제할 수 있는 변수 또는 상수를 추가할 필요가 있는 것으로 판단된다. 또한 초기 강설 당시의 기온과 습도 등에 따라, 눈의 결정이 달라지고, 이에 따라 융설에도 영향을 미칠 수 있다는 점을 이해하여, 초기 적설에 대한 변수도 고려되어야 할 것이다.
본 연구는 지역간 소득분포의 수렴/발산의 주요 측면인 베타-수렴을 공간자료분석에 의거하여 비판적으로 검토하고 있다. 베타-수렴에 대한 통상적인 접근법은 두 가지 측면에서 문제점을 갖고 있다. 첫째, 회귀분석 결과 도출되는 잔차의 공간적 자기상관을 고려하지 못한다. 둘째, 베타-수렴의 국지적 변이, 즉 공간적 이질성을 탐색할 어떠한 절차도 제공하지 못한다. 이러한 비판적 검토를 바탕으로, 다양한 공간자료분석 기법들, 즉, 공간적 자기회기 모델(spatial autoregressive models), 이변량 국지통지(bivariate local statistics)를 이용한 탐색적 공간자료분석(ESDA: exploratory spatial data analysis) 기법, 그리고 지리적 가중회귀분석(GWR: geographically weighted regression)을 사용하여 1969-1999년 간의 미국 노동시장지역에 대한 소득 자료를 분석하였다. 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, OSL모델을 적용한 결과 베타-수렴은 단지 부분적으로만 드러났고, 베타-수렴 계수도 시기별로 상당한 편차를 보였다. 둘째, 공간적 자기회기 모델의 분석 결과 OLS에 의해 유의한 것으로 나타난 베타-수렴 계수가 99% 신뢰수준에서 유의하지 않은 것으로 드러났다. 셋째, 탐색적 공간자료분석과 지리적 가중회귀분석의 결과는 베타-수렴의 경향에 상당한 정도의 공간적 이질성이 존재한다는 점을 보여주고 있다. 또한 이 공간적 이질성의 양상이 시기별로도 다양하게 드러남이 관찰되었다.
인천지역의 상수도공급은 팔당댐을 취수원으로 하여 도수, 송수관을 거쳐 인천지역 내 정수장을 통하여 각 급수지역까지 일원화된 관로시스템으로 공급되고 있다. 관망에서의 적절한 수압관리, 노후관로 교체사업 등은 급수관망 내 관로 사고위험을 줄일 수 있고, 누수량을 저감하여 무수율의 감소로 이어질 수 있다. 상수관망 내 누수에 영향을 주는 물리적, 운영적 요소를 파악하고, 이를 이용하여 누수해결을 위한 방법론을 제시하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 인천시 배수관망 데이터를 활용하여 통계분석 및 인공신경망을 통하여 무수율에 영향을 미치는 인자를 선별하고, 무수율과의 연관성을 분석하고자 하였다. 이를 위해 대상지역에 대한 시설현황 및 운영자료를 취득하고, 무수율 분석에 활용하였다. 인천시의 소블럭을 대상으로 관로노후도, 배수관연장, 평균관경, 급수전당 공급량, 누수발생 횟수, 용도지역, 관망구성 형태 등을 고려하여 무수율과의 관계분석을 위한 통계분석을 수행하였다. 특히 급수에 필요한 최소에너지와 관망에서 공급되는 에너지를 비교하기 위하여 관망해석 프로그램인 EPANET을 이용하여 관망내 절점에서의 수압과 수요량이 적용된 최소공급에너지를 활용하였고, 이를 통하여 블록 내 과잉공급에너지와 무수율의 영향성을 비교하였다. 최종적으로 산출된 주요인자에 대한 주성분분석, 분산분석, 다중회귀분석 등의 통계분석과 인공신경망에 의해 학습된 알고리즘을 통하여 산정된 무수율을 실측 무수율과 비교, 분석하였다. 인공신경망에 의해 산정된 무수율과 실측 무수율의 정확도를 평가하기 위하여 MAE, MSE, PBIAS 등의 정확도 평가와 산점도 분석을 수행하고, 상관계수를 도출하여 가장 정확한 방법을 결정하였다. 분석 결과 통계분석에 의한 다중회귀식으로 산출된 무수율 보다 인공신경망에 의한 무수율이 실측값에 더욱 근접한 것으로 나타났으며 이용된 뉴런의 수의 따라 산출결과가 상이하기 때문에 최적 뉴런의 수를 산정해야 할 필요가 있음을 확인하였다. 특히 사용된 상수관망 주요인자 중 주성분분석을 통하여 선정된 각 성분을 인공신경망에 적용시 더욱 정확한 무수율 예측이 가능한 것으로 나타났다.
Purposes: 우리나라 공공의료기관들의 경영실적 보고에 따르면 대부분의 공공의료기관들이 만성적자로 인한 경영난 문제를 겪고 있는 실정이다. 이는 공공의료서비스 제공 등이 주요 원인이겠지만 그럼에도 공공의료기관들의 경영효율화 문제는 지속적으로 지적되고 있음은 공공연한 사실이다. 이에 본 연구는 고정비 성격이 강한 인적자원관리비용과 경영성과 간의 관계를 분석하여 공공의료기관의 경영성과 개선을 위한 경영적 함의를 제공하고자 하였다. Methodology: 분석자료는 2014년부터 2019년까지 39개 지역거점 공공병원의 재무자료를 이용하였고, STATA SE 12.0을 사용하여 다중회귀분석과 패널회귀분석을 실시하였다. Findings: 다중회귀분석을 통한 단면연구 결과에서는 인건비가 높을수록 경영성과가 높은 경향을(2014년 의료수익:1.523/ 2015년 의료수익: 2.002, 의료수익의료이익률: 0.002/ 2016년 의료수익: 1.223) 보였으나 패널회귀분석을 통한 종단연구 결과에서는 복리후생비가 높을수록 경영성과가 의미있게 높은 경향을(의료수익: 3.232582/ 의료수익의료이익률: 0.0014502) 보였다. 이는 인건비는 경영성과에 단기적인 효과가 있는 반면 복리후생비는 경영성과에 장기적인 효과가 있음을 반영하는 것이라고 볼 수 있다. Practical Implication: 본 연구는 이러한 결과를 기반으로 장기적인 효과가 있는 복리후생비의 중요성을 제시하고, 공공의료기관의 경영성과에 영향을 미치는 인건비와 복리후생비의 특성 파악을 통하여 효과적인 인적자원관리방법을 위한 경영적 함의를 도출하였다는 점에서 의의가 있겠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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