• 한국유통학회지:유통연구
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• 제4권3호
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• pp.47-64
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• 2000

본 연구는 점포간의 유사성이 존재하는 경우 소비자의 점포 선택문제를 다루었다. 기존 IIA모형은 점포간 유사성을 고려하지 않기 때문에 유사한 서비스를 제공하는 점포간의 경쟁관계를 정확히 파악할 수가 없었다. 본 연구에서는 기존의 로짓모형에 대안간의 교차효과(cross-effect)를 포함함으로써 경쟁관계를 파악할 수 있는 mother 로짓모형을 활용하였다. 모형의 입력자료는 컨조인트와 같은 실험설계를 사용하여 구성된 선택세트중 선호하는 점포를 선택하게 하여 수집하였다. 적용 사례로 서울의 한 지역에 신규점포가 진입하는 가상적 상황을 설정하고 mother 로짓모형을 이용하여 소비자의 패스트푸드점 선택행위을 분석하였다. 분석결과 점포간 교차효과가 유의한 것으로 나타나 IIA가정은 기각되었고 mother 로짓모형의 예측력이 IIA모형보다 높은 것으로 나타났다. 본 연구에서 제안한 mother 로짓모형은 IIA의 한계점을 극복할 수 있다는 장점과 더불어 대안간의 cannibalization상황을 파악할 수 있기 때문에 점포 선택문제 뿐 아니라 상표선택의 시장구조분석에서도 유용하게 이용될 수 있을 것이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제37권2호
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• pp.437-444
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• 2017

본 연구의 목적은 고령층의 사회경제적 특성이 주택연금 이용 및 만족도에 영향을 미치는 요인을 실증분석하는 것이다. 2016년 주택연금 수요실태조사 자료를 바탕으로 이항로짓모형과 순서형로짓모형을 통한 실증분석을 실시하였다. 우선, 이항로짓모형을 활용하여 주택연금의 이용의 결정요인을 실증분석한 결과, 통계적으로 유의한 변수는 연령, 거주 지역, 보유자산, 가구원 수, 경제적으로 도움을 주고 있는 자녀의 유무로 나타났다. 구체적으로 연령이 높고, 수도권에 거주하며, 학력이 높을수록 주택연금의 이용 확률이 높아지는 것으로 추정되었다. 그리고 보유 자산이 작고, 가구원 수가 적으며, 경제적으로 도움을 주고 있는 자녀가 없는 경우에 주택연금의 이용 확률이 높아지는 것으로 추정되었다. 다음으로 순서형로짓모형을 활용하여 주택연금 이용 만족도를 실증분석한 결과, 통계적으로 유의한 변수는 연령, 성별, 거주 지역으로 추정되었다. 특히, 연령이 높고, 수도권에 거주하는 경우에는 주택연금 이용을 만족할 확률이 높아지는 것으로 추정되었다. 그리고 남성보다는 여성이 주택연금 이용에 만족할 확률이 높은 것으로 추정되었다. 실증분석 결과를 바탕으로 향후에 주택연금 가입률을 제고하고, 이용 만족도를 높이는 방안을 모색하는 것이 필요하다고 사료된다.

• 대한교통학회지
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• 제34권6호
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• pp.570-579
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• 2016

Stepwise 환승계수(이하 STC)는 환승회수 증가에 따라 환승비용을 실제보다 많게 인식하도록 한다. 통행시간과 최소환승회수 정보를 제공하는 것은 이러한 경향을 감안하는 취지이다. STC가 포함된 경로탐색문제는 비가산성비용을 포함하며 최적조건의 비성립으로 경로열거가 요구된다. 따라서 대중교통망에서 STC를 고려하는 경로탐색에 대한 이론적 검토를 통해서 경로탐색의 실패를 우회하는 방안이 요구된다. 본 연구는 STC가 포함되는 대중교통망에서 확률적 통행배정모형에 대하여 검토한다. 비가산성 경로문제를 완화하는 방안으로 유입링크기반 전체경로삭제기법을 활용하는 방안을 제안한다. 전체경로삭제기법은 출발지에서 도착지까지 서로 상이한 경로의 구성된 가능경로집합을 구축하기 용이하다. STC를 반영한 경로기반 Logit 모형을 대중교통통행배정기법으로 구축한다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제14권4호
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• pp.867-891
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• 2005

댐건설 관련 합리적 의사결정을 위해서는 댐건설로 인해 발생하는 편익과 비용을 적절히 평가하여 비교하는 것이 필요하다. 댐건설 관련 많은 비시장적 편익과 비용이 현재로서는 의사결정에 적절히 반영되지 못하고 있는데, 본고는 비시장적 편익 가운데서도 댐이 건설될 경우 생성되는 인공호수가 제공하는 휴양가치를 분석한다. 방문객수가 많은 10개 댐호수에서 963명의 방문객을 조사하여 각 방문객이 이용 가능한 댐호수 가운데 한 군데를 선택하는 행위를 분석하였고, 이들의 선택행위를 혼합로짓모형(mixed logit model) 흑은 확률파라미터 로짓모형(random parameters logit model)을 추정하여 분석하였다. 모형추정을 통해 호수의 저수량, 낚시행위의 가능 여부, 유람선 이용 가능 여부, 수변 음식점이 이용 가능한지의 여부 등 댐호수의 특성별 경제적 가치와 호수별 전체 휴양가치의 분포를 도출하였다.

• 한국조경학회지
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• 제24권4호
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• pp.96-111
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• 1997

This study was carried out to identify users' choice behavior of theme parks. overland. Lotte World, Seoul Land, Dreamland and Children's Grand Park were selected as study areas. Both multinomial logic model(MNL), nested logic model(NMNL) and joint logit model wet$.$e test using a choice-based sample collected on study areas. Hausman-McFadden test showed that the MNL is not appropriate because the IIA assumption is violated. To avoid the problematic IIA assumption, the NMNL was tested. It splits similar alternatives into groups and nests separate decisions into hierarchical order to avoid the IIA assumption. Cluster analysis and discriminant analysis were conducted to find applicable nest structures. The inclusive value coefficient was 0.7788. It meant that sufficient condition of this model is met and users' choice behavior can be better understood by NMNL than MNL. The $\rho$2 value and accuracy of prediction of this model were 0.402 and 46.33% , respectively. Several comments were suggested to make the NMNL to be more reliable for future research on users' choice behavior of theme park.

• 한국산림과학회지
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• 제95권6호
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• pp.768-777
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• 2006

이 연구는 지리산 국립공원 방문자를 대상으로 경관선호 모델을 형성하기 위하여, 지리산 경관과 영국의 케이른고럼스 경관의 선택적 상황에서 경관선호를 결정하게 하는 요소로서 시각적 경관 요소와 더불어 경관자체의 효과를 검증하는 조건부 로짓모델을 제시하는데 그 목적이 있다. 선택적 상황에 따른 경관선호를 측정하기 위하여 지리산 국립공원을 방문한 탐방객에 대하여 영국의 케이른고럼스 국립공원의 경관사진과 지리산 경관사진을 쌍체로 배열한 사진설문조사를 실시하였다. 시각적 경관의 구성요소는 디지털사진측정의 과정을 거쳐 상호 수직적인 주요인들로 축약되어, 모델의 설명변수로 사용되었다. 연구의 결과, 시각적 경관의 구성요소만으로 형성되는 일반조건부로짓모델은 비유관대안도립성(IIA)의 가정을 충족하지 못하고, 모델의 설명력이 낮게 나타났다(${\rho}^2=0.06$). 반면, 대안특성상수(ASC)로서 표현되는 경관자체의 효과를 포함하는 혼합조건부로짓모델은 비유관대안독립성(IIA)의 가정을 충족하였고, 모델의 적합성 또한 양호하게 나타났다(${\rho}^2=0.25$). 이는 경관선호모델에 있어서 선호의 요인으로써 시각적 경관의 구성요소 뿐만 아니라, 경관자체의 효과를 포함하는 혼합조건부로짓모델이 적합한 것으로 해석된다.

• 응용통계연구
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• 제35권1호
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• pp.131-146
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• 2022

로지스틱 회귀 모형은 다양한 분야에서 범주형 종속 변수를 예측하거나 분류하기 위한 모형으로 많이 사용되고 있다. 로지스틱 회귀 모형에 대한 전통적인 베이지안 추론 기법으로 메트로폴리스-헤이스팅스 알고리즘이 많이 사용되었지만, 수렴의 속도가 느리고 제안 분포에 대한 적절성을 보장하기 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 모형에 대한 베이지안 추론 방법으로 Frühwirth-Schnatter와 Frühwirth (2007)에서 제안된 보조 혼합 샘플링(auxiliary mixture sampling) 기법을 사용하였다. 이 방법은 모형의 선형성과 정규성을 만족시키기 위해 두 단계에 거쳐 잠재변수를 도입하며, 결과적으로 깁스 샘플링을 통한 추론을 가능하게 한다. 제안한 모형의 효과를 검증하기 위해 2020년 지역사회 건강조사 당뇨병 자료에 적용하여 메트로폴리스-헤이스팅스를 사용한 모형과 추론 결과를 비교 분석하였다. 또한, 다양한 분류 모형들과 본 논문에서 제안한 모형의 분류 성능을 비교한 결과 제안된 모형이 분류 분석에서도 좋은 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 대한교통학회지
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• 제32권4호
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• pp.389-400
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• 2014

이 연구는 지하철 정기권의 수단적 이용범위 확대에 관하여 다루고 있다. 연구의 목적은 확률적 통계모형을 이용하여 지하철 정기권을 버스까지 이용할 수 있도록 정기권의 이용범위를 확대했을 때 정기권의 이용확률을 산출하고, 정기권이 가진 특수성인 매몰비용을 이용하여 대중교통 이용자가 승용차로 전환하는 수요를 억제하는 방안을 마련하는데 있다. 이를 위하여 25-35세 사이의 통행자 324명을 대상으로 한 설문조사와 교통 시뮬레이션 프로그램인 STRADA 3.5를 이용하여 Nested Logit Model을 구축하였다. 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 정기권이 활성화 되어 있는 도시에서는 다양한 형태의 정기권을 발행하고 있었다. 둘째, 정기권의 할인율, 이용범위, 결제수단, 이용기간 네가지 요인을 통하여 모형을 구축한 결과, 네 가지 요인 모두 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 셋째, 모형분석 결과 현재 지하철 정기권의 이용범위를 확대하였을 때 정기권 이용율이 상당히 증가하는 것으로 나타났다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제21권4호
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• pp.921-945
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• 2012

조건부 로짓(Conditional Logit: CL)모형은 모형추정 및 결과해석이 비교적 용이하다는 장점으로 널리 사용되는 반면에 응답자의 선호이질성(preference heterogeneity)을 충분히 반영하지 못한다는 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 최근 지배적인 방식으로 제시되고 있는 두개의 모형인 혼합로짓(Mixed Logit; ML)모형과 잠재계층모형(Latent Class Model; LCM)을 사용하여 우리나라 보령댐 주변 습지보호에 있어서 응답자간 선호이질성을 설명하고자 하였다. 6대광역시와 보령시 표본에 대하여 응답자별 이질성의 존재여부를 검토한 결과 두 지역간 뚜렷한 차이가 있음을 알 수 있었다. 즉 보령시의 경우에는 응답자간 선호이질성이 뚜렷하게 나타난데 반하여 6대광역시의 경우 응답자간 선호이질성이 거의 나타나지 않았다. 따라서 6대광역시의 경우에는 모수추정을 위해 CL 모형의 사용이 가능하나 보령시의 경우에는 선호이질성을 반영하기 위해 ML모형이나 LCM에 근거한 모수추정이 요구된다. 선호이질성의 원인을 규명하기 위하여 교차항이 있는 혼합로짓모형과 잠재계층모형을 고려할 수 있다. 교차항이 있는 혼합로짓모형의 경우 관찰되지 않은 개인단위의 이질성을 설명할 수 있는 장점이 있다. 그러나 두 모형을 비교한 결과 LCM이 교차항이 있는 ML모형이 제공하지 않는 추가적인 정보를 보여주는 것으로 나타나고 있다. 따라서 본 연구에서의 응답자간 선호이질성은 혼합로짓모형에 의한 개인적인 수준보다 잠재계층모형에 의한 계층단위에서 더 잘 설명될 수 있다고 할 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제15권2호
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• pp.355-366
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• 2002

범주형 자료의 구조파악에 주로 이용되는 로짓모형에서 비모수적 방법을 이용한 모수의 신뢰구간추정과 가설검정 등의 통계적 추론에 대하여 살펴보았다. 모수에 대한 통계적 추론에서 정규분포에 근거한 모수적 방법(Wald 방법)보다는 붓스트랩 방법이나 임의순열을 활용한 비모수적 방법이 많이 활용되고 있다. 본 연구에서는 로짓모형의 모수에 대한 비모수적 추론방법으로 붓스트랩(bootstrap)과 임의순열(random permutation)의 두 방법을 고려하고 모의실험을 통하여 가설검정의 검정력과 신뢰구간추정의 포함확률을 비교하였고 사례분석을 다루었다.