• 응용통계연구
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• 제19권3호
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• pp.421-430
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• 2006

표본조사에서는 일반적으로 지형학적 범위가 넓거나 흔히 우리가 알고 있는 지형적 범위 즉시 또는 도 단위로 표본설계가 이루어진다. 그러므로 지형학적 범위가 작은 소지역은 충분한 표본의 확보가 불가능하며 따라서 정확한 소지역 통계를 얻는 것은 매우 어렵다. 이러한 문제로 정확한 소지역 통계를 얻기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 최근 신기일과 이상은(2003)은 공간통계 모형을 이용한 소지역 추정을 연구하였다. 본 논문은 신기일과 이상은(2003)의 공간자기회귀(Spatial Autoregressive: SAR) 모형을 확장한 모형인 베이지안 자기 포아송 모형 (Bayesian Auto-Poisson Model: BAPM)을 이용한 소지역 추정에 관하여 연구하였다. 분석에 사용된 자료는 호주의 1998년 장애인 통계 (Survey of Disability, Aging and Cares:SDAC)이 며 MSE, MB 그러고 회귀 분석을 이용한 편의 분석기법이 비교에 사용되었다.

• 정보관리연구
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• 제41권3호
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• pp.27-44
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• 2010

지금까지 특허분석에 관한 연구는 특허지도(Patent Map; PM)분석을 수행하여 기술동향을 분석하고 있으나, 주제에 대한 검색결과를 엑셀 등을 이용하여 그래프화하여 출원빈도에 대한 추이를 나타내는 것이 대부분이다. 이러한 분석은 특정주제에 대한 것으로 국가의 산업이나 국제적인 산업의 동향을 직접 비교 분석하기에는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 PM분석의 신뢰성을 높이기 위해 통계분석의 필요성을 제시하고, 1990년부터 2004년에 출원된(출원번호 기준) 한국특허 전체를 대상으로 연도별, 분류별(IPC Section 분류)로 각 국가(한국, 미국, 일본, 독일)의 출원빈도를 통계적으로 유의한 수준을 분석하였다. 또한 국가 및 기술 분류에 대한 출원빈도에 대해 포아송 회귀분석을 수행하고, 통계 적으로 유의한 수준에 따른 평가를 R&D에 활용할 수 있도록 하였다.

• 한국도로학회논문집
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• 제9권2호
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• pp.1-11
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• 2007

1970년대 이후 급속한 경제성장과자동차의 증가로 인해 도심지의 극심한 교통정체와 환경파괴의 문제가 대두되었다. 이러한 도시의 부정적 문제를 해결하기 위해서는 승용차위주의 교통수단을 승용차외의 대체교통수단으로 전환하는 것이 보다 효과적인 방법이라 할 수 있다. 이러한 관점에서 자전거는 환경친화적인 그린교통수단(Green Mode)으로 세계 각국에서는 각광받고 있고, 국내에서도 자전거의 이용률을 높이기 위한 다양한 시도가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 자전거 이용의 활성화를 위해 우선적으로 고려되어져야 하는 안전성 측면에서 자전거 사고에 영향을 미치는 영향인자들에 대한 분석을 시도하였다. 자전거 사고의 안전성 분석을 위하여 비선형 회귀분석을 통해 사고모델을 개발하였고, 이들 개발된 모델들을 이용하여 자전거사고에 영향을 미치는 주요설명변수들에 대한 분석을 시도하였다. 모델분석결과, 포아송회귀분석(poisson regression)이 모델개발에 가장 적합한 것으로 나타났으며, 자전거 사고에 영향을 미치는 변수로는 교통량, 진출입구 수, 지형, 자전거도로, 학교, 주거지역, 교차로의 크기 버스정류장 등으로 분석되었다.

• 한국도로학회논문집
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• 제10권4호
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• pp.53-63
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• 2008

일반도로구간에서의 사고발생건수는 2000년부터 2006년까지 감소추세를 보이는 반면 교차로에서의 교통사고건수는 현재까지 꾸준하게 증가하고 있기 때문에 교차로에서의 안전성을 증대시키기 위한 노력이 절실히 필요한 실정이다. 본 연구에서는 신호교차로에서의 도로조건, 교통조건, 교통운영상의 조건 등을 분석하여 교차로의 설계 안전성을 저해시키는 요인들을 찾아내고, 그 요인들과 사고와의 상관관계를 이용하여 지방부 4지 신호교차로의 안전성 판단을 위한 사고예측모형을 개발하고자 한다. 또한 사전에 위험요소를 제거하여 교차로에서의 안전성 평가를 위한 가이드라인을 제시함으로써, 교차로에서의 안전성을 높이는데 그 목적이 있다. 본 연구는 교차로에서의 사고분석을 위하여 비선형 회귀분석을 통해 사고모형을 개발하였고, 이러한 모형들을 이용하여 차대차 사고에 영향을 미치는 주요 설명변수들에 대한 분석을 시도하였다. 모형분석결과, 포아송회귀분석(Poisson Regression)이 모형개발에 가장 적합한 것으로 나타났으며, 사고에 영향을 미치는 변수로는 좌회전 전용차로, 횡단보도, 제한속도, 조명시설, 교차각, ADT 등으로 분석되었다.

• 대한교통학회지
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• 제29권6호
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• pp.67-74
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• 2011

이 연구는 차량유형별 로터리 교통사고를 다루고 있다. 이 논문은 차량유형별 교통사고 특성을 비교 분석하고, 사고모형을 개발하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 이 연구에서는 차량유형을 세 그룹으로 나누어 그 차이점을 분석하고, 국내 로터리 자료를 이용하여 포아송 및 음이항 회귀모형과 ZAM모형을 개발하는데 중점을 두고 있다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 승용차량과 화물 및 승합차, 원동기의 사고건수를 종속변수로 하는 통계적으로 의미있는 2개의 ZIP 모형과 1개의 음이항 모형이 개발되었다. 둘째, 모형별 채택된 독립변수를 활용하여 세 모형의 차이가 비교 분석되었다. 마지막으로 로터리 사고를 예방하기 위해 조명시설, 과속방지턱과 같은 교통안전시설물 설치가 필요한 것으로 평가되었다.

• 응용통계연구
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• 제19권1호
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• pp.1-12
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• 2006

본 논문에서는 2002년에 (사)볼런티어21에서 실시한 설문조사 자료를 이용하여 2001년에 우리나라 개인들이 기부한 횟수에 영향을 주는 유의한 변수들을 식별하였다. 기부횟수의 경험적 분포로 미루어 모집단은 기부를 적게 하는 집단과 많이 하는 집단으로 구성되며 따라서 모집단 분포를 두개 포아송 분포의 혼합분포로 모형화하였다. 이 모형에 기초하여 기부횟수에 영향을 미치는 변수들을 식별하였다. EM알고리즘을 이용하여 모수를 추정하고 2.5%와 97.5%에 기초한 백분위수 신뢰구간을 보완한 BCa(bias-corrected and accelerated) 신뢰구간을 계산하여 유의한 변수들을 찾았다. 연구결과 혼합 포아송 회귀모형에서는 기부횟수가 적은 집단("작은 군")과 기부횟수가 많은 집단("큰 군") 모두에서 소득과 자원봉사의 경험 유무(1:예, 0:아니오)가 기부횟수에 유의적으로 영향을 주는 변수로 밝혀졌다. 또한 두 변수 각각에서 회귀계수가 양수로 나타나 소득이 많을수록, 혹은 자원봉사의 경험이 있는 사람일수록 기부횟수가 증가하는 것을 알 수 있다. 그러나 소득과 자원봉사 변수의 회귀계수는 "작은 군"이 "큰 군"에 비해 더욱 크게 나타나고 있다. "작은 군"보다 "큰 군"의 사람들에게 기부가 생활화되어 있고, 따라서 소득과 자원봉사의 경험 유무가 기부횟수에 미치는 영향이 상대적으로 적은 것으로 파악된다.

• 대한교통학회지
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• 제25권5호
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• pp.57-66
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• 2007

본 연구는 청주시 4지 신호교차로의 후미추돌사고를 다루고 있다. 연구의 목적은 후미추돌사고의 특성을 분석하고, 교통사고, 교통량 및 기하구조 사이의 관계를 설명하는 모형을 개발하는데 있다. 이를 위해 본 연구는 2004년 106개 교차로에서 발생한 308건의 후미추돌사고 자료를 이용한다. 분석된 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 후미추돌사고 중 심각사고는 77.6%로 매우 심각한 것으로 분석되었다. 둘째, 주간보다는 야간에 그리고 교차로 유입부에서 더 많은 후미추돌사고가 발생하였다. 특히, 대형 선행차량의 사고가 더 심각한 것으로 분석되었다. 마지막으로, 본 연구에서 개발된 다중회귀모형과 포아송회귀모형 모두 통계적 신뢰성이 매우 높은 것으로 분석되었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권2D호
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• pp.181-189
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• 2008

본 연구는 주간과 야간의 교통사고 특성과 사고모형을 비교 분석하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 본 연구에서는 청주시 4지 신호교차로를 중심으로 주 야간 교통사고의 차이를 검증하고, 주야간별 다중선형, 다중비선형 과 포아송 및 음이항회귀모형을 개발하는데 중점을 두고 있다. 분석된 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 사고특성 분석을 통해 주간과 야간 사고의 차이점이 파악되었다. 둘째, 통계적으로 설명력이 높은 주 야간 총 12개의 사고모형이 개발되었다. 마지막으로 공통변수와 특정변수를 활용하여 주야간 사고모형의 차이가 비교 분석되었다.

• 응용통계연구
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• 제34권3호
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• pp.375-388
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• 2021

본 연구는 대전광역시에서 나타난 확진자 증가 현상을 분석하여 COVID-19의 확산을 방지할 대책 마련에 도움이 되고자 계획되었다. 확진자 증가의 원인이 시민들의 잦은 이동과 장기간 지속한 사회적 거리두기로 인한 피로와 방심에 있다고 보고, 각 행정동의 주별 확진자 수를 반응변수로, 생활 속 거리두기로 전환된 시점으로부터 흐른 시간, 행정동의 버스 하차 인원을 설명변수로 하여 이들의 관계를 모형화하였다. 행정동별 확진자 수가 주 단위로 반복측정 되었고, 포아송분포로 기대되는 0보다 더 많은 0이 관측될 수 있기 때문에 혼합효과 영과잉 포아송 회귀모형을 적용하였다. 행정동의 성격에 따라 확진자 발생 동향이 다를 수 있어서서 서로 유사한 성격을 갖는 행정동을 군집화하여 이를 범주형 설명변수로 사용하였다. 또한 버스 하차 인원의 효과가 행정동의 성격에 따라 달라질 수 있다는 점을 고려하여 두 변수 간의 교호작용항을 포함하였고 상대적으로 번화한 행정동에서 그 효과가 유의한 것으로 나타났다 (유의수준=0.1). 모형 적합 결과 인구수의 증가와 번화한 행정동이라는 요인, 그리고 버스 하차 인원의 증가가 확진자 수의 증가와 중요한 연관 관계를 가진다는 것을 보였다. 한편, 추정된 모형에 따르면 인구수와 버스 하차량이 고정되었을 때 번화한 집단의 확진자 수가 그렇지 않은 집단에 비해 훨씬 적을 것으로 기대되었는데, 이는 코로나 고위험 지역에 대한 시 차원의 강력한 대응이 효과를 발휘한 것으로 해석할 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.179-186
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• 2017

기술예측은 과거부터 현재까지의 기술개발 결과를 수집, 분석하여 특정 기술의 미래 추세 및 상태를 예측하는 것이다. 일반적으로 특허는 현재까지의 기술개발 결과를 가장 잘 가지고 있다. 왜냐하면 특허에 포함된 세부 기술은 일정기간 동안 배타적 권리가 법에 의해 보장되기 때문이다. 따라서 특허 데이터의 분석을 이용한 기술예측의 다양한 연구가 진행되었다. 특허문서의 분석을 위하여 널리 사용되는 특허 키워드 데이터는 주로 기술키워드에 대한 빈도 값으로 이루어진다. 기존의 많은 특허분석에서는 회귀분석, 박스-젠킨스 모형 등 연속형 데이터분석 기법이 적용하였다. 하지만 빈도 데이터는 이산형 데이터이기 때문에 이산형 데이터분석 방법을 사용해야 한다. 본 연구에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 베이지안 포아송 이산모형을 이용한 특허분석 방법을 제안한다. 연구방법의 성능평가를 위하여 지금까지 출원, 등록된 애플의 전체특허를 분석하여 향후 기술을 예측하는 사례분석을 수행한다.