• 디지털융복합연구
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• 제14권12호
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• pp.667-675
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• 2016

본 연구는 개인이 행복한 삶을 영위하는데 있어 규칙적인 체육활동 참여가 미치는 영향력과 체육활동 참여 결정요인을 파악하는데 목적이 있다. 연구 목적 달성을 위해 '2014년 국민생활체육참여실태조사' 자료를 이용하여 규칙적 체육활동 참여 집단과 그렇지 않은 집단 간 행복감 차이 교차분석, 다중회귀모형을 통한 규칙적 체육활동이 행복감에 미치는 영향력과 영향요인을 분석하였다. 교차분석과 이항로짓 분석을 통해 집주변 체육시설 인지 여부에 따른 체육활동의 참여 차이와 영향요인도 분석하였다. 분석결과 규칙적 체육활동에 참여하는 집단이 그렇지 않은 경우에 비해 행복감이 높은 것으로 나타났고, 연령, 교육수준, 직업유무, 소득, 결혼여부, 건강수준이 행복지수에 정(+)의 영향력을 미치는 것으로 나타났다. 집주변 체육시설 인지 여부와 규칙적 체육활동 참여와의 관계 분석 결과는 두 변수 간에 정(+)의 관계가 있는 것으로 나타나 집주변 체육시설 인지 여부가 참여 동기로 작용하는 것으로 분석되었다.

• 한국지역사회생활과학회지
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• 제24권1호
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• pp.51-70
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• 2013

The purpose of the study was to analyze the determinants on the absence of after-school care among elementary students. This study is based on the National Children and Youth Panel Survey(2010) data and analyzed through Binary Logit Model and Multinominal Logit Model. The Following results were obtained: First, school grades, the number of siblings, mother's education, family type by parental employment, family structure, family type by parental nativity, and family income, all affected the absence of after-school care. Second, the absence days of after-school care was affected by different factors. 1day-2days a week in absence of after-school was more likely to increase among children with more siblings and an older father. On the other hand, spending over 3-4days a week without after-school care was more likely to increase among mothers with lower education, dual-earner families, multicultural families, lower family incomes, small cities and rural areas. Based on the results of this study, we agree with the generalization and the diversification of after-school care policy for elementary school students.

• 한국항해항만학회지
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• 제44권6호
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• pp.534-540
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• 2020

승선 환경의 폐쇄성과 이사회성, 선내 규율의 엄격함 등으로 청년들은 선원직을 기피하고 있다. 우리나라는 승선근무예비역제도라는 특수한 제도가 존재해 청년들을 선원직으로 유인하고 있지만, 이 제도마저 존립이 위태롭다. 최근의 선원 고용유형은 선박관리회사로부터 고용되어 선사에 파견되는 비정규직 형태가 대부분이다. 선박관리회사(SM)와 선원 간에 임시 고용계약을 맺고, SM이 선사에 선원을 파견하는 비정규직 고용형태가 유행하고 있다. 선원직 매력도가 떨어지고 있는 상황에도 2018년 발표된 국가 해운재건 5개년 계획에는 선박과 화물의 확보 방안만 담겨 있다. 이 논문의 핵심 내용은 이항로짓모형을 이용해 선원의 고용형태 결정요인을 분석하는 것이다. 분석 결과, 선원의 최종학력이 고용형태를 결정하는 요소로 나타난 반면, 소속선사 유형, 승선 선종, 소속 선박관리회사 유형, 근무 분야, 해기사 면허 소지 여부 등은 선원 고용형태 결정에 유의미한 변수가 아닌 것으로 나타났다.

• 응용통계연구
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• 제33권1호
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• pp.47-59
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• 2020

본 논문에서는 마코프 이항 회귀 모형의 시차가 알려져 있거나 그렇지 않은 경우일 때, t-링크 함수를 갖는 종단적 마코프 이항 회귀 모형을 제시한다. 일반적으로, 이항 회귀 모형에서는 로직 모형이나 프로빗 모형이 주로 사용된다. t-링크 함수는 t 분포가 자유도가 커질수록 정규분포로 근사하기 때문에 프로빗 모형을 대신 더 많은 유연성을 위해 사용될 수 있다. 게다가 마코프 회귀모형은 종단 자료에 대해 사용될 수 있다. 우리는 마코프 회귀 모형의 시차를 결정하기 위해 베이지안 방법을 제시하고자 한다. 특히, 각 모델의 차수에 대해 알고 있는 경우에는 DIC를 기준으로 모델 비교를 실시하였다. 모델의 차수에 대해 모르는 경우에는 가능한 모델들의 사후 확률을 이용하였다. 복잡한 베이지안 계산을 해결하기 위하여 Albert와 Chib (1993), Kuo와 Mallick (1998)과 Erkanli 등 (2001)의 방법을 이용하여 모델을 재설정하였다. 제안하는 방법은 시뮬레이션 데이터와 Somer 등 (1984)에 의해 조사된 인도네시아 어린이 종단 데이터에 적용했다. 마코프 이항 회귀모형의 순서에 대해서 아는 경우와 모르는 경우를 각각 가정하여 최적의 모델을 알아보기 위해 MCMC 방법을 사용하였다. 또한, 매트로폴리스 해스팅 알고리즘의 수렴성을 점검하기 위해 Gelman과 Rubin의 진단을 이용했다.

• 보건행정학회지
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• 제33권3호
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• pp.295-310
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• 2023

Background: The long-term care (LTC) group has higher rates of chronic disease and disability registration compared to the general older people population. There is a need to provide integrated medical services and care for LTC group. Consequently, this study aimed to identify medical usage patterns based on the ratings of LTC and the characteristics of benefits usage in the LTC group. Methods: This study employed the National Health Insurance Service Database to analyze the effects of demographic and LTC-related characteristics on medical usage from 2015 to 2019 using a repeated measures analysis. A longitudinal logit model was applied to binary data, while a linear mixed model was utilized for continuous data. Results: In the case of LTC ratings, a positive correlation was observed with overall medical usage. In terms of LTC benefit usage characteristics, a higher overall level of medical usage was found in the group using home care benefits. Detailed analysis by medical institution classification revealed a maintained correlation between care ratings and the volume of medical usage. However, medical usage by classification varied based on the characteristics of LTC benefit usage. Conclusion: This study identified a complex interaction between LTC characteristics and medical usage. Predicting the requisite medical services based on the LTC rating presented a challenge. Consequently, it becomes essential for the LTC group to continuously monitor medical and care needs, even after admission into the LTC system. To facilitate this, it is crucial to devise an LTC rating system that accurately reflects medical needs and to broaden the implementation of integrated medical-care policies.

• 응용통계연구
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• 제27권6호
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• pp.923-932
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• 2014

허들모형은 영이 과잉 가산자료를 분석하기 위해서 사용되어 왔다. 이 모형은 이산부분을 위한 로짓모형과 절삭된 가산부분을 위한 절삭된 포아송모형의 혼합모형이다. 이 논문에서 우리는 경시적 영과잉 가산자료를 분석하기 위해서 수정된 콜레스키 분해을 이용하여 일반적인 이분산성을 가지는 변량효과 공분산행렬을 제안한다. 수정된 콜레스키 분해는 변량효과 공분산행렬을 일반화자기상관 모수와 혁신분산모수로 분리되면, 이러한 모수들은 베이지안 일반화 선형모형을 통해 추정된다. 그리고 실제 자료분석을 통하여 설명한다.

• 한국철도학회논문집
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• 제20권2호
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• pp.265-274
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• 2017

본 연구는 공로로의 화물수송 편중에 따른 사회 경제적 문제를 해결하는 데 정확한 화물수요예측이 필요함에 따라 환적과 셔틀을 고려한 생산지-소비지(P-C) 자료를 활용하여 화물수단선택모형을 구축하였다. 모형은 집계적 형태의 RP 자료와 비집계적 형태의 SP 자료를 모두 활용하여 구축하였다. 철도수송이 이루어지는 주요한 품목 - 컨테이너, 양회, 철강 - 에 대하여 모형을 구축하였는데, 컨테이너는 기존의 SP기반 모형과는 달리 본 연구의 RP기반 집계모형에서는 타 품목에 비해 수송시간에 대해 민감한 것으로 나타났다. 한편, 양회와 철강은 RP, SP기반 모형 모두에서 수송비용에 민감한 것으로 나타났다. 기존의 대다수 SP기반 화물수단선택모형에서는 양회와 철강의 수단선택에서 수송시간이 일정 수준의 영향을 미친다는 것과는 다르게 본 연구의 RP기반 집계모형에서는 수송시간의 모수가 유효하지 않았다. 향후 철도수송을 보다 육성하기 위하여 컨테이너와 다른 품목간에 차별화된 전략이 필요함을 알 수 있었다.

• 정보기술응용연구
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• 제1권
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• pp.173-211
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• 1999

The task of classification permeates all walks of life, from business and economics to science and public policy. In this context, nonlinear techniques from artificial intelligence have often proven to be more effective than the methods of classical statistics. The objective of knowledge discovery and data mining is to support decision making through the effective use of information. The automated approach to knowledge discovery is especially useful when dealing with large data sets or complex relationships. For many applications, automated software may find subtle patterns which escape the notice of manual analysis, or whose complexity exceeds the cognitive capabilities of humans. This paper explores the utility of a collaborative learning approach involving integrated models in the preprocessing and postprocessing stages. For instance, a genetic algorithm effects feature-weight optimization in a preprocessing module. Moreover, an inductive tree, artificial neural network (ANN), and k-nearest neighbor (kNN) techniques serve as postprocessing modules. More specifically, the postprocessors act as second0order classifiers which determine the best first-order classifier on a case-by-case basis. In addition to the second-order models, a voting scheme is investigated as a simple, but efficient, postprocessing model. The first-order models consist of statistical and machine learning models such as logistic regression (logit), multivariate discriminant analysis (MDA), ANN, and kNN. The genetic algorithm, inductive decision tree, and voting scheme act as kernel modules for collaborative learning. These ideas are explored against the background of a practical application relating to financial fraud management which exemplifies a binary classification problem.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권6D호
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• pp.791-799
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• 2008

이용자들에게 이용성과 효용성이 높은 버스정보시스템 구축을 위해서는 이용자들이 원하는 정보종류와 이용수요를 파악하는 것이 필요하므로, 본 연구에서는 핸드폰 등에 버스정보를 제공했을 경우의 버스정보에 대한 선호도분석 및 이용수요를 예측하는 것을 목적으로 하였다. 본 연구에서 얻어진 성과는 첫째, 컨조인트 분석에 의한 버스정보의 선호도 분석을 통하여 개별 속성 수준들에 대한 중요도, 부분효용 변화치의 가치를 평가할 수 있었다. 둘째, 이항 로짓 모형에 의한 버스정보 이용수요예측 모형을 구축하여 이용자의 이용여부에 영향을 미치는 요인들과 이용률을 파악할 수 있었다. 셋째, 순서형 프로빗 모형을 사용하여 버스정보 잠재 이용자를 대상으로 통화당 지불방식이나 월별 정액제의 지불방식별로 이용행태모형을 구축을 통하여, 이용료 지불방식별로 통화횟수, 민감도 분석을 통하여 이용료에 대한 단위 탄력점을 분석하고, 적정 이용료와 이용확률을 분석하였다. 본 연구는 이용자들의 정보에 대한 선호도 분석, 다양한 요구사항을 반영한 이용수요 예측과 적정 이용료 산정이 가능하므로, 향후 효율적인 버스정보정책과 버스정보 이용률을 제고시킬 수 있는 근거로 활용할 수 있을 것이다.

• 가정과삶의질연구
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• 제27권3호
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• pp.31-43
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• 2009

Using the first wave of KLoSA(Korean Longitudinal Study of Ageing) beta version, this study analyzed factors affecting early retired men's subjective life satisfaction through Binary Logit and Multiple Regression. Total 552 men were selected as a sample. The main results of empirical analysis in this study were as follows: The retirement reason(health-) and monthly household income(+) affected whether they were satisfied with the retirement life or not and subjective life satisfaction over all. Especially, the retirement reason(health-) had a stronger effect on whether early retired min were satisfied with the retirement life or not and their subjective life satisfaction than monthly household income revealed significant variable in previous studies. This result represents that the retiree's life satisfaction analysis model must include retiree's characteristics at the time of retirement as well as retiree's current status characteristics or socio-economic characteristics.