3D 콘텐츠 산업 분야의 급격한 성장과 더불어, 3D 콘텐츠 인증 및 신뢰, 검색을 위한 콘텐츠 해싱 기술이 요구되어지고 있다. 그러나 영상 및 동영상과 같은 2D 콘텐츠 해싱에 비하여 3D 콘텐츠 해싱에 대한 연구가 아직까지 미비하다. 본 논문에서는 키 기반의 3D 표면 계수 분포를 이용한 강인한 3D 메쉬 모델 해싱 기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 기본적인 Euclid 기하학 변환에 강인한 3D SSD와 표면 곡률의 평면계 기반의 블록 표면 계수를 특징 벡터로 사용하며, 이를 치환 키 및 랜덤 변수 키에 의하여 최종 이진 해쉬를 생성한다. 실험 결과로부터 제안한 해싱 기법은 다양한 기하학 및 위상학 공격에 강인하며, 모델 및 키별로 해쉬의 유일성을 확인하였다.
This study aims to analyze the qualitative and quantitative effects of environmental policies in terms of green space management using logistic regression model(LRM). Landsat satellite imageries in 1985, 1992, 2000, 2008, and 2015 are classified using a hybrid-classification method. Based on these classified maps, logistic regression model having a deforestation tendency of the past is built. Binary green space change map is used for the dependent variable and four explanatory variables are used: distance from green space, distance from settlements, elevation, and slope. The green space map of 2008 and 2015 is predicted using the constructed model. The conservation effect of Ulsan's environmental policies is quantified through the numerical comparison of green area between the predicted and real data. Time-series analysis of green space showed that restoration and destruction of green space are highly related to human activities rather than natural land transition. The effect of green space management policy was spatially-explicit and brought a significant increase in green space. Furthermore, as a result of quantitative analysis, Ulsan's environmental policy had effects of conserving and restoring 111.75㎢ and 175.45㎢ respectively for the periods of eight and fifteen years. Among four variables, slope was the most determinant factor that accounts for the destruction of green space in the city. This study presents logistic regression model as a way of evaluating the effect of environmental policies that have been practiced in the city. It has its significance in that it allows us a comprehensive understanding of the effect by considering every direct and indirect effect from other domains, such as air and water, on green space. We conclude discussing practicability of implementing environmental policy in terms of green space management with the focus on a non-statutory plan.
Background: Although the mortality rate in cancers has been decreased recently, it is still one of the leading causes of death in most of the countries. This study analyzed the relationship between surgery volume and in hospital mortality of cancer patients. The purpose of this study is to investigate the relationship in Korean healthcare environment and to provide information for the policy development in reducing cancer mortality. Methods: The study sample was the 20,517 cancer patients who underwent surgery and discharged during a month period between 2008-2011. The data were collected in Patient Survey by Korean Institute of Social Affairs. Logistic regression was used to analyse a comprehensive analytic model that includes a binary dependent variable indicating death discharge and independent variables such as surgery volume, organizational characteristics of hospitals, socio-economical characteristics of the patients, and severity of disease indicators. Results: In chi-square test, as the surgery volume increases, the in-hospitals mortality showed a downward trends. In regression analysis, the relationship between surgery volume and mortality showed significant negative associations in all types of cancer except for pancreatic cancer. Conclusion: In the absence of other information patients undergoing cancer surgery can reduce their risk of operative death by selecting a high-volume hospital. Therefore, policies to enhance centralization of cancer surgery services should be considered.
급속한 경제발전으로 인한 차량중심의 도로교통정책으로 보행자 환경은 상대적으로 열악해졌고, OECD 회원국 평균 보행자 사고율은 17.8%인데 비하여 우리나라는 36.4%의 높은 보행자 사고율을 기록하였다(2009년 기준). 보행환경 개선을 위한 관심이 증가하고 있으며, 보행을 보장하고 안전하게 보행할 수 있는 환경을 만들기 위한 노력을 기울이고 있다. 이에 본 연구는 보행자 안전성 증진을 위하여 집 앞 도로, 즉 집 분산도로를 포함할 수 있도록 폭원 9m 미만 도로에 대하여 분석을 수행하였다. 이분형 로지스틱회귀모형을 사용하였으며, 종속변수는 폭원 9m 미만 도로에서 발생한 교통사고 여부, 독립변수는 교통사고 자료에서 얻을 수 있는 변수를 추출하였다. 폭원 9m 미만 도로 내 교통사고에 영향을 미치는 변수로는 운전자가 직진 중 일 때, 운전자가 여성일 때, 보행자가 차도로 통행 중일 때, 자전거 운전 중 일때 등의 순으로 나타났다. 이를 예방하기 위해 폭원 9m 미만 도로에 직진차량 속도저감 기술, 교통약자 보호, C-ITS를 이용한 안전한 보행환경 조성 등 노력을 기울여야 한다.
임상 의학의 연구에 사용되는 대표적 다변량 분석 방법은 다중 회귀 분석 방법인데, 이는 인과 관계를 토대로 여러 개의 변수에 의한 한꺼번에의 영향력을 분석하기 위한 방법이다. 다중 회귀 분석은 기본적으로 회귀 분석의 기본 가정을 만족해야 함은 물론, 여러 개의 독립 변수들이 포함되기 때문에 변수들을 모형에 포함시키는 방법 및 다중 공선성 문제에 대한 고려가 필요하다. 다중 회귀 분석 모형의 설명력은 결정 계수 $R^2$으로 표현되어 1에 가까울수록 설명력이 크며, 각 독립 변수들의 결과에의 영향력은 회귀 계수인 ${\beta}$값으로 표현된다. 다중 회귀 분석은 종속 변수의 형태에 따라 다중 선형 회귀 분석, 다중 로지스틱 회귀 분석, 콕스 회귀 분석으로 나눌 수 있다. 종속 변수가 연속 변수인 경우 다중 선형 회귀 분석, 범주형 변수인 경우 다중 로지스틱 회귀 분석, 시간의 영향을 고려한 상태 변수인 경우는 콕스 회귀 분석을 시행해야 하며, 각각 결과에의 영향력은 회귀 계수 ${\beta}$, 교차비, 위험비로 평가한다. 이러한 다변량 분석에 대한 이해는 연구를 계획하고 결과를 분석하고자 하는 임상 의사에게 있어 보다 효율적인 연구를 위해 필수적인 소양이라고 할 수 있다.
Background: Most developed countries are working to improve their universal health coverage systems. This study investigates regional disparities in unmet healthcare needs and their causes in South Korea. Additionally, it compares the unmet healthcare needs rate in South Korea with that of 33 European countries. Methods: The analysis incorporates information from 13,359 adults aged 19 or older, using data from the Korea Health Panel. The dependent variables encompass the experience of unmet healthcare needs and the three causes of occurrence: "burden of medical expenses," "time constraints," and "lack of care." The primary variable of interest is the region of residence, while control variables encompass 14 socio-demographic, health, and functional characteristics. Multivariable binary logistic regression analysis, accounting for the sampling design, is conducted. Results: The rate of unmet healthcare needs in Korea is 11.7% (95% confidence interval [CI], 11.0%-13.3%), which is approximately 30 times higher than that of Austria (0.4%). The causes of unmet healthcare needs, ranked in descending order, are "lack of care," "time constraints," and "burden of medical expenses." Predictive probabilities for experiencing unmet healthcare needs and each cause differ significantly between regions. For instance, the probability of experiencing unmet healthcare needs due to "lack of care" is approximately 10 times higher in Gangwon-do (13.5%; 95% CI, 13.0%-14.1%) than in Busan (1.3%; 95% CI, 1.3%-1.4%). The probability due to "burden of medical expenses" is approximately 14 times higher in Seoul (4.1%; 95% CI, 3.6%-4.6%) compared to Jeollanam-do (0.3%; 95% CI, 0.2%-0.4%). Conclusion: Amid rapid sociodemographic transitions, South Korea must make significant efforts to alleviate unmet healthcare needs and the associated regional disparities. To effectively achieve this, it is recommended that South Korea involves the National Assembly in healthcare policy-making, while maintaining a centralized financing model and delegating healthcare planning and implementation to regional authorities for their local residents-similar to the approaches of the United Kingdom and France.
본 연구에서는 경영학 재무 분야 중 국내 유가증권 시장 상장기업의 연구개발비에 관한 2가지 가설이 수립, 검정되었다. 기업의 목표인 이윤 극대화라는 관점에서, 동 연구개발비의 최적 수준을 유지하는 것이 실무적으로도 중필수적 요인이라고 판단된다. 이와 관련하여, 본 논문의 첫 번째 가설에서는 국제금융위기 이후인 2010년부터 2015년의 표본기간 동안, 국내 KOSPI 유가증권 시장에 상장된 기업들을 표본 대상으로 동 연구개발비 지출에 관한 재무적 결정요인들이 통계적으로 분석되었다. 또한, 이와 관련된 두 번째 가설 검정에서는 동 표본기업들을 대상으로 이들을 상대적 고성장산업과 저성장산업 그룹으로 2분화하여 양 그룹 간의 재무적 차이점에 대한 재무적 결정 요인 분석을 시행하였다. 동 가설검정 결과와 관련하여, 전기의 연구개발비 비율, 산업더비변수와 전기의 연구개발비 간의 교차효과, 그리고 광고비 등 3가징 요인들이 (당기의) 연구개발비 (비율)에 통계적으로 유의한 영향을 주는 설명변수들로서 판명되었다. 또한, 고성장산업 소속 KOSPI 상장기업들은 비교그룹인 저성장산업 소속의 기업들과 비교하여, 전기의 연구개발비 비율, 수익성, 그리고 외국인 지분율 등에서 상대적으로 높은 수준을 유지한 것으로 실증적으로 분석되었고, 반면에, 후자인 저성장산업 소속 기업들은 시장가치 기준의 부채비율과 광고비 등에서 높은 수준을 유지한 것으로 판명되었다. 종합적인 관점에서, 본 연구 결과는 향후 기업 경영의 목표인 주주의 부의 극대화를 위한 방안 중 하나인, 연구개발비의 최적 수준을 규명하기 위한 측면에 응용될 수 있을 것으로 기대된다.
오래 전부터 학계에서는 정확한 주식 시장의 예측에 대한 많은 연구가 진행되어 왔고 현재에도 다양한 기법을 응용한 예측모형들이 연구되고 있다. 특히 최근에는 딥러닝(Deep-Learning)을 포함한 다양한 기계학습기법(Machine Learning Methods)을 이용해 주가지수를 예측하려는 많은 시도들이 진행되고 있다. 전통적인 주식투자거래의 분석기법으로는 기본적 분석과 기술적 분석방법이 사용되지만 보다 단기적인 거래예측이나 통계학적, 수리적 기법을 응용하기에는 기술적 분석 방법이 보다 유용한 측면이 있다. 이러한 기술적 지표들을 이용하여 진행된 대부분의 연구는 미래시장의 (보통은 다음 거래일) 주가 등락을 이진분류-상승 또는 하락-하여 주가를 예측하는 모형을 연구한 것이다. 하지만 이러한 이진분류로는 추세를 예측하여 매매시그널을 파악하거나, 포트폴리오 리밸런싱(Portfolio Rebalancing)의 신호로 삼기에는 적합치 않은 측면이 많은 것 또한 사실이다. 이에 본 연구에서는 기존의 주가지수 예측방법인 이진 분류 (binary classification) 방법에서 주가지수 추세를 (상승추세, 박스권, 하락추세) 다분류 (multiple classification) 체계로 확장하여 주가지수 추세를 예측하고자 한다. 이러한 다 분류 문제 해결을 위해 기존에 사용하던 통계적 방법인 다항로지스틱 회귀분석(Multinomial Logistic Regression Analysis, MLOGIT)이나 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA) 또는 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN)과 같은 기법보다는 예측성과의 우수성이 입증된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM, MSVM)을 사용하고, 이 모델의 성능을 향상시키기 위한 래퍼(wrapper)로서 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 최적화 모델을 제안한다. 특히 GA-MSVM으로 명명된 본 연구의 제안 모형에서는 MSVM의 커널함수 매개변수, 그리고 최적의 입력변수 선택(feature selection) 뿐만이 아니라 학습사례 선택(instance selection)까지 최적화하여 모델의 성능을 극대화 하도록 설계하였다. 제안 모형의 성능을 검증하기 위해 국내주식시장의 실제 데이터를 적용해본 결과 ANN이나 CBR, MLOGIT, MDA와 같은 기존 데이터마이닝 기법들이나 인공지능 알고리즘은 물론 현재까지 가장 우수한 예측 성과를 나타내는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안 모형이 보다 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 특히 주가지수 추세 예측에 있어서 학습사례의 선택이 매우 중요한 역할을 하는 것으로 확인 되었으며, 모델의 성능의 개선효과에 다른 요인보다 중요한 요소임을 확인할 수 있었다.
제조기업의 서비스화(Servitization)는 새로운 비즈니스 가치를 창출을 위한 혁신 모델로서 자동차 및 관련 부품 업계에서도 예외가 아니다. 본 연구는 타이어 업계의 렌탈 비즈니스를 통한 서비스화 모형을 소개하고, 기업의 서비스화 제공 형태와 고객 특성을 중심으로 서비스 재계약에 영향을 미치는 결정 요인을 도출하는 것을 목표로 한다. 국내 사례 기업의 2016~2019년 렌탈 비즈니스 계약 163,742건을 대상으로 서비스 타입, 인구 통계 및 지역, 유입 채널을 독립변수로 설정하였으며, 종속변수는 재계약 여부로 교차분석과 이항 로지스틱 회귀분석을 통하여 변수 간 상관관계를 분석하였다. 연구 결과, 서비스 타입 중 고객 맞춤 서비스 이용 경험은 재계약률과 정(+)의 관계가 있으나 차량 정비 서비스는 부(-)의 관계를 보였다. 고객 특성에서는 성별과 지역에 따른 재계약률 차이가 있으나 연령대와 차량 종류(국산/외산)는 뚜렷한 상관관계가 없는 것으로 나타났다. 서비스를 계약하는 유입 채널에서는, 오프라인 채널이 온라인 채널보다 재계약률이 높은 경향이 있으며, 오픈몰의 경우 오프라인 채널에서 계약 전환으로 재계약 건수가 8.4배 증가하였다. 본 연구를 통하여 제조기업의 서비스화 실행에 따른 신규 서비스 개발, 고객 중심의 서비스화 수행, 판매 채널 운영에 대한 실무적 전략방향에 대해 논의하고자 한다.
이 연구는 프로야구 관람객의 소비지출 결정요인을 분석해 프로야구단의 수익 증대에 기여할 수 있는 마케팅 정보를 제공하기 위해 수행되었다. 이러한 연구 목적을 달성하기 위해 C시에 연고지를 두고 있는 N구단의 프로야구 관람객 372명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 프로야구 관람객의 소비지출 결정요인으로는 인구통계적 요인, 소비형태 요인 및 사회심리적 효과요인이 포함되었으며 종속변수로는 선행연구에서 도출된 평균 FCI를 토대로 3만원 미만 및 3만원 이상 등 이분형 데이터를 활용하였다. 수집된 유효 설문지는 SPSS 22.0 통계 프로그램을 활용해 기술통계, 신뢰도 분석 그리고 로지스틱 회귀분석을 실시하였고 다음과 같은 결과를 도출하였다. 첫째, 프로야구 관람객의 인구통계적 요인 중 소득수준 및 주거지 요인만이 유의한 소비지출 결정요인으로 나타났다. 소득 요인에서는 200만원 미만의 소득 수준 집단이 400만원 이상의 집단보다 .38배 정도 3만원 이상 소비할 가능성이 낮게 나타났으며, 주거지에서는 마산과 창원 거주자가 진해 거주자보다 3만원 이상 소비할 가능성이 각각 3.49배 그리고 3.05배 정도 높게 나타났다. 둘째, 프로야구 관람객의 소비형태 요인 중 동반자 요인만이 유의한 소비지출 결정요인으로 분석되었으며 이를 구체적으로 살펴보면 혼자 관람하는 집단이 친구와 함께 관람하는 집단에 비해 .36배 정도 3만원 이상 소비할 가능성이 낮게 나타났다. 셋째, 프로야구 관람객이 인지하는 프로야구팀의 사회심리적 효과 요인은 유의한 소비지출 결정요인으로 파악되었으며 구체적으로 살펴보면 프로야구 관람객이 인지하는 사회심리적 효과가 한 단위 증가할수록 관람객이 3만원 이상 지출할 가능성은 1.37배 만큼 높아지는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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