• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.31 no.2
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• pp.303-313
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• 2018

This study considers time series models to forecast drug expenditures in national health insurance. We adopt autoregressive error model (ARE) and transfer function model (TFM) with segmented level and trends (before and after 2012) in order to reflect drug price reduction in 2012. The ARE has only a segmented deterministic term to increase the forecasting performance, while the TFM explains a causality mechanism of drug expenditure with closely related exogenous variables. The mechanism is developed by cross-correlations of drug expenditures and exogenous variables. In both models, the level change appears significant and the number of drug users and ratio of elderly patients variables are significant in the TFM. The ARE tends to produce relatively low forecasts that have been influenced by a drug price reduction; however, the TFM does relatively high forecasts that have appropriately reflected the effects of exogenous variables. The ARIMA model without the exogenous variables produce the highest forecasts.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.20 no.7
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• pp.135-142
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• 2002

본 연구에서는 2개의 사례지구에 대한 설문조사를 통해 서비스평가 구조모형을 개발하였다. 모형의 가설로서 요인분석과 신뢰성 분석 등을 통해 구성된 '질적서비스에 대한 인식', '이동성에 대한 인식 '환승에 대한 인식', '경제성에 대한 인식'이란 인지서비스(Perceived service)를 나타내는 4개의 잠재변수는 '개인속성'과 '교통특성'이란 잠재변수의 영향을 받으며, 상호 구조적인 관계를 가지고 전반적인 만족도로 대표되는 '서비스평가'에 영향을 미친다고 가정한다. 모형추정결과, 기초적합지수(GFI)가 상인·월성 0.864, 지산·범물 0.807로 나타났고, 조정 적합지수 (AGFI)는 상인·월성 0.823. 지산·범물 0.759로 나타나 적합성은 대체로 양호하다고 할 수 있다. 또한 두 지역 모두에 있어서 잠재변수 간이나 잠재변수와 관측변수간의 인과계수의 유의성도 2, 3개의 인과계수를 제외하면 모두 5% 유의수준에서 유의한 것으로 나타나 전체적으로 모형이 타당하다고 판단된다. 상인·월성의 경우, 운전기사에 대한 인식치가 '서비스평가'에 미치는 영향력이 가장 크며, 요금수준과 더불어 직접적으로 '서비스평가'에 영향을 미치고 있다 기타 편리성, 쾌적성, 시설 및 운영성이 중요한 원인으로 작용하고 있다는 것을 시사하고 있다. 지산·범물의 경우, 쾌적성, 시설 및 운영성, 편리성이 '서비스평가'에 직접적으로 큰 영향력을 미치고 있다. 특히 이러한 '질적서비스에 대한 인식'은 버스의 현행 요금수준과 대기시간에, 그리고 유의성이 높다고 할 수 없지만 이용자의 연령과 버스이용빈도에 영향을 받고 있는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2004.05a
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• pp.41-47
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• 2004

중심합성계획(central composite design: ccd)은 반응 표면이 곡면적인 특성을 나타낼때 반응 공간을 추정하기 위해 사용되는 실험계획이다. 반응공간이 2차 회귀모형으로 나타나는 경우에 반응곡면의 변화량을 알기 위해서는 변수의 수준이 3이상이 되어야하는데 ccd는 적은 횟수의 실험으로 곡면을 효과적으로 추정하기 위해 2$^{k}$ 요인실험에 추가적으로 중심점(central point)과 축점(axial point)을 표본점에 포함시키는 계획이다. 본 연구에서는 시뮬레이션 실험에서 반응변수가 2차 회귀모형으로 근사되는 경우에 cod를 이용하여 관심 성과치의 반응표면을 추정하고자 한다. 일반적인 실험에서와는 달리 시뮬레이션 실험에서는 두개의 표본점(인자 수준의 조합)에서 분석자가 공통 난수계열(common random number series)을 부여하여 시뮬레이션 시스템 요소의 변화과정을 유사하게 통제할 수 있다. 일반적으로 공통난수법(common random number method)에 의해 얻어지는 두 표본점에서의 반응변수는 서로 양의 상관관계를 가지며 대조 난수(antithetic random number)에 의한 두 반응변수는 음의 상관성을 가지는 것으로 알려졌다. 본 연구는 ccd의 표본점에 공통난수와 대조난수 법을 이용하여 회귀모형의 파라미터를 효과적으로 추정하는 방법을 조사하고 이를 (s, S) 재고관리 모형에 적용하여 그 효율성을 평가하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2012.07a
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• pp.141-144
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• 2012

이 연구는 스마트교육 수용의도에 영향을 미치는 요인들의 관계를 분석하는데 목적이 있다. 기존 정보기술수용모형(technology acceptance model) 관련 선행연구를 토대로, 스마트교육 수용의도에 영향을 미치는 잠재모형을 개발하였다. 잠재모형의 예비타당성 검증절차를 거친 후, 이를 통해 수정된 모형을 검증하기 위해 경기도 A 연구소의 스마트교육 체험학습프로그램을 이수한 초 중 고등학생 132명을 대상으로 설문조사를 실시하고 그 자료를 수집 및 분석하였다. 연구결과, 다음과 같은 가설들이 채택되었다. 상호작용성은 지각된 유용성에 영향을 미친다(가설 I). 상호작용성은 지각된 사용용이성에 영향을 미친다(가설 II). 상호작용성은 지각된 수용의도에 영향을 미친다(가설 III). 사회적 영향은 지각된 유용성에 영향을 미친다(가설 IV). 사회적 영향과 상호작용성은 서로 영향을 미친다(가설 V). 지각된 유용성은 수용의도에 영향을 미친다(가설 VI). 지각된 사용용이성은 수용의도에 영향을 미친다(가설 VII). 또한 연구모형의 적합도 검증 결과, $x^2$값은 6.600, 유의확률은 .086으로서 유의수준 .05에서 모형과 자료가 일치한다는 영가설이 채택되었으며, GFI, CFI, TLI 값은 각각 .98, .99, .99로 높은 적합도 수준을 보였다. 다만, RMSEA 값은 .09로서 다소 높은 값을 보이지만, 수정된 연구모형의 적합성을 해하는 수준은 아닌 것으로 판단되었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.25 no.6
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• pp.1507-1520
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• 2014

In this paper, we show that there is a positive correlation between the level and the volatility of interest rate and thus suggest that a proper interest rate volatility coefficient (IRVC), a factor used in evaluating the interest rate risk that insurers are exposed to, should be chosen in accordance with the level of interest rate. To this end, we calculate the historical volatility of interest rate using data on government bond yields and show a proportionate relationship between interest rate and historical volatility. The review of exponential Vasicek (EV) and Cox-Ingersoll-Ross (CIR) models for interest rate also confirms the positive correlation between them. The estimation of IRVC by EV and CIR models are 0.9 and 1.1, respectively, which are much smaller than the one under the current risk-based capital (RBC) requirement. We provide modified IRVCs reflecting the level of interest by the two interest rate models. Using modified IRVCs can be a more reasonable method to evaluate the interest rate risk that insurers face.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.21 no.2
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• pp.395-405
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• 2021

This study explored the structural relationship between achievement goal orientation, learning motivation, and level of interest on the level of flow in distance PBL classes. A structural model was constructed through analysis of previous studies. Data for the verification of the structural model were collected from 59 students in the teaching courses. The study took PBL lessons remotely. After the PBL class was ended, flow, achievement goal orientation, learning motivation, and level of interest were measured. The collected data were analyzed using the structural equation model analysis method. As a result, the structural model proposed in this study was verified to be valid. It was verified that the level of interest mediated the influence of achievement goal orientation and learning motivation to influence commitment. Next, it was verified that the path through which the level of interest mediates the effect of achievement goal orientation has the greatest influence. Therefore, it is possible to suggest that the level of flow can be adjusted if the level of interest is adjusted in consideration of the achievement goal orientation of learners when operating distance PBL classes.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.24 no.6
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• pp.1285-1296
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• 2013

The fundamental concerns of this paper are to analyze the effects of student course evaluation using subject characteristic and student characteristic variables. We use a 2-level hierarchical linear model since the data structure of subject characteristic and student characteristic variables is multilevel. Four models we consider are as follows; (1) null model, (2) random coefficient model, (3) mean as outcomes model, (4) intercepts and slopes as outcomes model. The results of the analysis were given as follows. First, the result of null model was that subject characteristics effects on course evaluation had much larger than student characteristics. Second, the result of conditional model specifying subject and student level predictors revealed that class size, grade, tenure, mean GPA of the class, native class for level-1, and sex, department category, admission method, mean GPA of the student for level-2 had statistically significant effects on course evaluation. The explained variance was 13% in subject level, 13% in student level.

• Korean Journal of Child Studies
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• v.27 no.3
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• pp.169-187
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• 2006

A hierarchical linear model(HLM) provides advantages over existing traditional statistical methods (e.g., ordinary least squares regression, repeated measures analysis of variance, etc.) for analyzing multilevel/longitudinal data or diary methods. HLM can gauge a more precise estimation of lower-level effects within higher-level units, as well as describe each individual's growth trajectory across time with improved estimation. This article 1) provides scholars who study children and families with an overview of HLM (i.e., statistical assumptions, advantages/disadvantages, etc.), 2) provides an empirical study to illustrate the application of HLM, and 3) discusses the application of HLM to the study of children and families. In addition, this article provided useful information on available articles and websites to enhance the reader's understanding of HLM.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.15 no.2
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• pp.55-75
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• 2010

The primary purposes of this study are to find a proper model for government's selections of Mainbiz and present what are the better weights of the current indexes. We prepared three sets of models：first one using original 10 variables; second one using 9principally composed variables; third one using 7 principally composed variables. Among 3 models, the last one had higher explanation power than the other two models. Therefore, if index weights are adjusted according to the third newly developed model, the credibility in evaluating and selecting Mainbiz will be improved. When transforming the index weights and running the analysis, 5 variables(organization process, marketing management, management process, production-facility states, the level of forecasting) have more direct influences than other 4 variables(innovation strategies, knowledge management, achieving level, operational level) on selecting Main-biz.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.29 no.2
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• pp.273-292
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• 2020

본고는 코로나19라는 글로벌 팬데믹 상황에서 감염병 역학모형에 관한 내용과 기초재생산수, 집단면역임계, 백신비축 등의 주요 개념을 개론 수준에서 다루었다. 국내 첫 감염자 발생 이후 4월 12일까지의 데이터를 기준으로 분석해 볼 때 한국의 기초재생산수는 약 2의 값을 가지는데 이는 코로나19가 발생한 다른 나라에 비해 현저히 낮은 수치로 평가된다. 만일에 코로나19 백신이 개발되는 것을 가정하여 이의 비축규모를 추정해보면 인구의 최소 62%에 공급할 수 있는 수준이어야 하는 것으로 나타났다. 한편, 한국의 코로나19의 성공적 대응에는 사회적 거리두기 정책이 주된 요인 중의 하나라는 점도 발견하였다. 그러나 5월 이후 사회적 거리두기에 대한 다소 느슨해진 경향이 없지 않은데, 지역감염의 확산을 위해서는 원론적으로 대응할 필요가 있다. 본고는 학술적 관점이 아닌, 방역의 실무적 차원에서 역학모형, 그리고 경제-역학 모형을 활용하는 방법을 소개한 것 뿐이다. 보다 정교한 역학 모형을 제대로 연구하기 위해서는 상당한 규모의 팀워크가 필요하다. 2015년 메르스 이후 역학조사를 위한 자원이 보강되었다 하지만, 앞으로 역학조사 인력, 데이터 시스템 구축, 그리고 보건·경제·통계·수학 분야 등의 연구진이 보강되어야 할 것이다.