• 대한원격탐사학회지
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• 제33권1호
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• pp.25-35
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• 2017

Spatial downscaling with fine resolution auxiliary variables has been widely applied to predict precipitation at fine resolution from coarse resolution satellite-based precipitation products. The spatial downscaling framework is usually based on the decomposition of precipitation values into trend and residual components. The fine resolution auxiliary variables contribute to the estimation of the trend components. The main focus of this study is on quantitative analysis of impacts of trend component estimates on predictive performance in spatial downscaling. Two regression models were considered to estimate the trend components: multiple linear regression (MLR) and geographically weighted regression (GWR). After estimating the trend components using the two models,residual components were predicted at fine resolution grids using area-to-point kriging. Finally, the sum of the trend and residual components were considered as downscaling results. From the downscaling experiments with time-series Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) 3B43 precipitation data, MLR-based downscaling showed the similar or even better predictive performance, compared with GWR-based downscaling with very high explanatory power. Despite very high explanatory power of GWR, the relationships quantified from TRMM precipitation data with errors and the auxiliary variables at coarse resolution may exaggerate the errors in the trend components at fine resolution. As a result, the errors attached to the trend estimates greatly affected the predictive performance. These results indicate that any regression model with high explanatory power does not always improve predictive performance due to intrinsic errors of the input coarse resolution data. Thus, it is suggested that the explanatory power of trend estimation models alone cannot be always used for the selection of an optimal model in spatial downscaling with fine resolution auxiliary variables.

• 한국학교ㆍ지역보건교육학회지
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• 제10권2호
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• pp.15-27
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• 2009

Background and Goals: This study set out to apply the Theory of Planned Behavior (TPB), which is known to provide good explanations about human behavior, and test it to see if it could predict safety behavior by affecting the intention for safety behavior and perceived behavioral control and if intention for safety behavior would be influenced by attitude toward behavior, subjective norm, and perceived behavioral control. Methods: The subjects were 98 dental technology majors in D City. The questionnaires were distributed, filled out and collected on the spot. Each item was measured on a seven-point scale, and it's interpreted that the higher mean of each item would translate into safety behavior. Results: The analysis results of the Theory of Reasoned Action (TRA) variables indicate that only subjective norm ($\beta$ = .528, p < .000) had explanatory power of 27.2% (F = 37.170, P <.001) for intention for safety behavior. The results show that subjective norm and attitude toward behavior affect intention for safety behavior. The analysis results of the TPB variables revealed that intention for safety behavior had explanatory power of 26.6% (F = 36.072, p <.000) for behavior. When intention was added by perceived behavioral control, the explanatory power increased to 34.5% (F = 26.530, p <.000). And when it's added by knowledge, the explanatory power increased to 39.0% (F =21.661, p <.000). The results suggest that intention has the biggest influence on predicting safety behavior. Conclusion: The results show that the TPB model by Ajzen (1985) has greater forecasting power for intention and act of safety behavior than the TRA model by Fishbein & Ajzen (1980) and the TPB model can applied in the prediction of safety behavior. Thus safety behavior is considered as behavior whose determination control is limited. And safety education programs that add knowledge to the TPB variables will help the students promote their safety behavior.

• 응용통계연구
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• 제20권1호
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• pp.195-204
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• 2007

기하학적인 방법을 사용하여 다중회귀모형 자료를 그래프로 구현하는 회귀제곱합 그림을 제안한다. 두 설명변수의 회귀제곱합은 한 변수의 단순회귀제곱합과 한 변수의 회귀모형에 다른 변수가 추가되었을 때 회귀제곱합의 증가분의 합으로 표현되는 관계식을 이용하여 회귀제곱합 그림을 반원의 형태로 구현한다. 회귀제곱합 그림은 설명변수에 대응하는 벡터로 표현되고, 반응변수에 영향력 정도를 시각적으로 구현하는 그래픽적인 방법이다. 수평축에 가까운 벡터에 대응하는 설명변수가 반응변수에 더 많은 영향을 주는 설명변수라고 판단할 수 있다 또한 두개의 설명변수에 대응하는 벡터 사이의 각도 크기로 서프레션의 발생여부를 진단 가능하다.

• 응용통계연구
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• 제26권3호
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• pp.441-452
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• 2013

국내 영화 산업은 투자 배급사 멀티플렉스로 수직 계열화된 대기업 중심으로 온라인 구전 마케팅이 활발히 진행되고 있다, 최근에는 대기업 계열의 멀티플렉스 영화관 중심으로 3D 4D 영화포맷 복합상영을 통해 up-selling을 통한 흥행성과 극대화를 도모하고 있다. 영화산업 기술진보와 흥행여건 변화에 따라, 기존 관객 수 대신 매출액을 흥행성과로 정의하고, 국내 개봉 상업영화를 대상으로 축소추정기법을 포함한 여러 회귀모형을 적용하였다. 특히 LASSO회귀의 경우, 교차타당성 방법을 이용한 예측오차가 가장 적고 흥행성과에 설명력이 높은 변수 순으로 의미 있는 독립변수들을 빠르고 효율적으로 선택할 수 있었다. 2013년도 1분기 개봉 영화를 대상으로 실증분석 결과, 개봉 후 온라인 평점과 빈도 모두 영향력이 높았으나, 개봉 전에는 온라인 평점만 효과적인 것으로 나타났다. 상영포맷 또한 흥행성과에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 기술혁신학회지
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• 제10권2호
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• pp.183-205
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• 2007

본 연구는 기술력평가에 근거해서 중소기업 부실예측 가능성을 사전에 예측할 수 있는 최적 판별 모형을 개발 제안하였다. 판별모형에 포함될 설명변수는 요인분석과 판별모형의 단계별 선택방법에 의하여 선정되었다. 분석결과 선형판별모형이 로지스틱판별모형보다 임계확률 관점에서 적절한 것으로 나타났다. 최적 선형판별모형의 분류 정분류율은 70.4%, 분류 예측력은 67.5%로 나타났다. 최적 선형판별모형의 활용도를 높이기 위해서 확실 범주와 유보범주를 구분할 수 있는 경계값을 설정하였다. 분석결과를 활용하면 기술금융 취급기관은 부실위험 평가와 더불어 기술금융 신청기업의 순위를 부여할 때 유용하게 사용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국과학교육학회지
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• 제33권2호
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• pp.522-537
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• 2013

이 연구는 과학적 문제해결을 위한 소집단 논의과정에서 생성된 비유의 수준, 상호작용, 결과 예측에 대한 불확실성을 분석하여 설명적 모델과의 관계를 논의하였다. 이 연구의 참여자는 4년제 K 대학에 재학 중인 대학생 8명으로 4명 2개조로 편성되어 과학적 문제해결과제를 수행하였다. 연구 참여자들은 개별적으로 과학적 문제해결과제 수행한 이후, 조별로 모여 논의에 참여하였다. 이후 다시 개별적 면담을 통해 소집단 논의 활동을 통한 사고의 변화를 알아보았다. 이 연구의 결과는 다음과 같다. 논의 과정에서 속성/실체 수준의 비유는 논의 과정에서 어떠한 실체나 속성의 특징을 보다 명료하게 이해시키기 위해 사용되었다. 논의과정에서 생성된 공간적 배치/움직임 수준의 비유는 다른 참여자가 문제해결결과를 예측하는데 불확실성을 낮추어주었다. 메커니즘/인과성 수준의 비유 생성은 문제 상황의 구조를 변화시켜 다른 참여자가 설명적 모델을 재구성하는데 도움을 주거나, 자신이 생성한 메커니즘을 정당화하기 위해 메커니즘 상황이 유지된 채 이전에는 경험하지 못하였던 새로운 상황을 떠올려 적용하는 형태의 비유로 생성되었으며, 이를 통해 논의과정에서 사고실험의 생성 사례를 확인할 수 있었다. 소집단 과정에서 생성된 비유의 변화를 살펴보면, 논의과정에서 각 개인의 비유 패러다임은 생산적 패러다임, 수용-생산 패러다임, 생산-수용 패러다임, 수용 패러다임으로 나타났다. 설명적 모델의 생성과 재구성은 비유의 생산적 패러다임에서 나타났으며, 비유의 수용적 패러다임에서 예측이 바뀌거나, 예측에 대한 불확실성이 달라졌다.

• 대한산업공학회지
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• 제40권3호
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• pp.283-290
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• 2014

In the flat panel display industry, to meet production target quantities and the deadline of production, the scheduler and dispatching systems are major production management systems which control the order of facility production and the distribution of WIP (Work In Process). Especially the delivery time is a key factor of the dispatching system for the time when a lot can be supplied to the facility. In this paper, we use survival analysis methods to identify main factors of the delivery time and to build the delivery time forecasting model. To select important explanatory variables, the cox proportional hazard model is used to. To make a prediction model, the accelerated failure time (AFT) model was used. Performance comparisons were conducted with two other models, which are the technical statistics model based on transfer history and the linear regression model using same explanatory variables with AFT model. As a result, the mean square error (MSE) criteria, the AFT model decreased by 33.8% compared to the statistics prediction model, decreased by 5.3% compared to the linear regression model. This survival analysis approach is applicable to implementing the delivery time estimator in display manufacturing. And it can contribute to improve the productivity and reliability of production management system.

• 대한지리학회지
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• 제51권2호
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• pp.219-233
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• 2016

수리 또는 계량적 모형을 사용하는 사회과학연구에서 분석의 초점은 종속변수와 설명변수의 관계를 밝히는 것, 즉 설명 중심의 모형(explanatory modeling)이 지금까지 주류를 이루었다. 반면 예측(prediction) 능력 제고에 초점을 맞춘 분석은 드물었다. 본 연구에서는 이론 및 가설을 검증하거나 변수 간의 관계를 밝히는 설명 중심의 모형이 아니라 신규 관찰치에 대한 예측 오차를 줄이는, 예측 중심의 비모수 모형(non-parametric model)을 검토하였다. 서울시 강남구를 사례지역으로 선정한 후, 2011년부터 2014년까지 신고된 단독주택 실거래가를 기초자료로 하여 주택가격을 추정하였다. 적용한 비모수 모형은 기계학습 분야에서 제시된 일반가산모형(generalized additive model), 랜덤 포리스트, MARS(multivariate adaptive regression splines), SVM(support vector machines) 등이며 비교적 최근에 개발된 MARS나 SVM의 예측력이 뛰어남을 확인할 수 있었다. 마지막으로 이러한 비모수 모형에 공간적 자기상관성을 추가적으로 반영한 결과, 모형의 가격 예측력이 보다 개선되었음을 알 수 있었다. 본 연구를 계기로 그간 모수 모형에 집중되었던 부동산 가격추정 방법론이 비모수 모형으로 확대 및 다양화되기를 기대한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제20권2호
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• pp.129-136
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• 2013

Linear regression is the most basic statistical model for exploring the relationship between a numerical response variable and several explanatory variables. Logistic regression secures the role of linear regression for the dichotomous response variable. In this paper, we propose a biplot-type display of the multivariate data guided by the linear regression and/or the logistic regression. The figures show the directional flow of the response variable as well as the interrelationship of explanatory variables.

• 대한가정학회지
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• 제38권1호
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• pp.39-49
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• 2000

This research investigated the effect of socio-economic variables and economic distress variables on the university students' coping behavior in meal management. The data used in this research included 544 university students in Ulsan Areas. The independent explanatory power of socio-economic variables was larger than economic distress variables. But the explanatory power was increased in the regression analysis model that was included both the socio-economic variables and the economic distress variables. The influencing variables that effected the level of coping behavior in meal management were the amount of discretionary expenditure, gender, status of housing, employment distress and income distress.