• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제24권1호
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• pp.81-96
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• 2017

Cumulative logit random effects models are typically used to analyze longitudinal ordinal data. The random effects covariance matrix is used in the models to demonstrate both subject-specific and time variations. The covariance matrix may also be homogeneous; however, the structure of the covariance matrix is assumed to be homoscedastic and restricted because the matrix is high-dimensional and should be positive definite. To satisfy these restrictions two Cholesky decomposition methods were proposed in linear (mixed) models for the random effects precision matrix and the random effects covariance matrix, respectively: modified Cholesky and moving average Cholesky decompositions. In this paper, we use these two methods to model the random effects precision matrix and the random effects covariance matrix in cumulative logit random effects models for longitudinal ordinal data. The methods are illustrated by a lung cancer data set.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제17권4호
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• pp.1053-1065
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• 2006

This paper proposes a method in one-way layouts for longitudinal data with informative drop-out. When dropouts are informative, that is, correlated with unobserved data and/or the previous observed data, the simple imputation methods such as 'last observation carried forward' (LOCF) methods would arise the bias of the testing models. The maximum likelihood procedure combined with a logit model for the drop-out process is proposed to test treatment effects for one factorial designs and compared with LOCF method in two examples.

• 한국경영과학회지
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• 제26권1호
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• pp.109-116
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• 2001

The detection of corporate failures is a subject that has been particularly amenable to cross-sectional financial ratio analysis. In most of firms, however, the financial data are available over past years. Because of this, a model utilizing these longitudinal data could provide useful information on the prediction of bankruptcy. To correctly reflect the longitudinal and firm-specific data, the generalized linear model with assuming the first order AR(autoregressive) process is proposed. The method is motivated by the clinical research that several characteristics are measured repeatedly from individual over the time. The model is compared with several other predictive models to evaluate the performance. By using the financial data from manufacturing corporations in the Korea Stock Exchange (KSE) list, we will discuss some experiences learned from the procedure of sampling scheme, variable transformation, imputation, variable selection, and model evaluation. Finally, implications of the model with repeated measurement and future direction of research will be discussed.

• 대한토목학회논문집
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• 제32권6D호
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• pp.549-556
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• 2012

장대터널은 터널연장이 1km 이상인 터널로 정의한다. 우리나라의 지형적 조건과 안전한 선형설계를 위한 방편으로 터널구간이 불가피하게 많이 건설되고 있는 실정이다. 고속도로에 건설된 장대터널은 2010년 말 104개소, 총 연장 192km로 터널의 수요증가와 더불어 터널구간 또한 장대화 되고 있어 장대터널에 대한 안전성 평가가 이루어져야 할 것으로 판단된다. 이에 본 연구에서는 장대터널을 구성하고 있는 설계요소, 교통환경, 시선유도시설 등의 요인을 선정하여 교통사고 영향요인을 도출하고자 한다. 이를 위해 교통사고가 발생한 터널과 발생하지 않은 터널로 구분하여 통계적으로 유의한 설명변수를 선정하였다. 통계적으로 유의한 설명변수를 이용하여 교통사고에 더 직접적으로 영향을 미치는 요인을 파악하기 위해 로짓모형을 구축하였다. 분석결과, 운전자의 시인성 관련 요인인 주행차로 및 추월차로의 공동구 내장재 시설과 터널의 공간 확보를 위한 측방여유폭, 차로당 연평균일교통량 요인이 교통사고와 관련이 있는 것으로 분석되었다. 이러한 연구결과는 향후 장대터널 내 교통사고 예방대책을 수립하는 분석지표로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 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.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권12호
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• pp.753-763
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• 2014

은퇴 후 사회적 관계망은 삶의 만족도에 중요한 영향을 끼친다. 사회적 관계망은 개인을 중심으로 여러 사람들과 관계를 맺는 것으로 구조적/기능적 특성으로 구분될 수 있다. 본 연구에서는 이러한 두 가지 특징에 의해 체계적으로 은퇴 후 사회적 관계망의 변화와 변화에 영향을 주는 요인을 검증하였다. 본 연구에는 "고령화연구패널조사" 2008년도, 2010년도, 2012년도 자료를 활용하여, 45세 이상의 은퇴자 1,569명을 최종분석대상으로 추출하였다. STATA 12.0을 이용하여 빈도분석, 기술통계분석을 실시하였으며, 은퇴자의 개인적 특성과 은퇴여부가 사회적관계망의 변화에 미치는 영향을 보기 위해 Panel logit model과 fixed effects regression model방식을 이용하였다. 마지막으로 은퇴 여부와 사회적 관계망의 관계에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위해 Multiple panel logit model과 fixed effects model의 within추정 방식을 통해 분석하였다. 분석 결과 구조적 특성에서는 친한 사람 접촉빈도와 사회활동 참여 정도가 더 줄어들었다. 기능적 특성인 자녀로부터의 지원 유무는 은퇴자가 비은퇴자에 비해 지원이 더 적었다. 이에 본 연구는 은퇴 이후 사회적 관계망을 변화를 확인 하였으며 은퇴 후 노년기의 삶의 시작과 맞물린 현실에서 사회적 관계망이 축소되는 은퇴자들을 위한 제도적 지원 필요성을 시사한다.

• 한국사회정책
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• 제23권1호
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• pp.95-123
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• 2016

고령화가 급속도로 진행됨에 따라 고령자의 취업 행동에 대한 객관적 분석은 효과적인 고령자 고용정책의 설계와 안정적인 노후소득보장 체제 개편을 위해 반드시 필요한 선결과제가 되었다. 고령자의 취업 결정요인을 분석하고자 한 선행연구들은 교육수준이나 비근로소득이 취업확률에 미치는 영향을 추정함에 있어 고령자 개인의 비관측 이질성과 독립변수 내생성 문제를 고려하지 못했으며, 따라서 그렇게 추정된 이들 두 변수의 회귀계수는 일치추정량으로 간주될 수 없다. 이 연구는 한국고용정보원의 고령화연구패널조사 1~4차웨이브 자료를 이용하여 패널로짓 모형을 추정함으로써 교육수준과 비근로소득의 효과에 대한 일치 추정량을 구하고자 했다. 그 결과, 비관측 이질성이나 내생성 문제를 고려한 후에도 교육수준과 비근로소득은 고령자 취업에 유의미한 음의 영향을 미친다는 것이 재확인되었다. 이러한 연구 결과는 향후 과거 어느 세대보다 학력이 높고 연금 등 비근로 소득이 높은 세대집단인 베이비부머들이 노동시장을 떠날 시점이 되면, 다른 조건이 동일할 경우 이들의 취업 유인은 그 이전세대의 그것보다 훨씬 더 약할 것이며 따라서 전례 없는 노동시장 인력부족과 연금재정 고갈이 초래될 수 있음을 시사한다. 마지막으로 이에 대비하기 위한 정책 방향으로 저학력 저소득 고령자와 고학력 고소득 고령자 각각을 대상으로 하는 취업지원 정책의 개편 방안을 제안한다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권4호
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• pp.365-379
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• 2019

본 연구는 사이버 비행에 영향을 미치는 요인은 무엇인지를 살펴보기 위해 기존의 여러 연구에서 검토된 일반긴장 이론, 비행기회 이론을 중심으로 선행연구를 고찰한 이후 한국 아동 청소년 패널 초등학교 4학년을 대상으로 한 패널 4차 자료와 7차 자료를 이용하여 청소년이 중학교에서 고등학교로 이행하는 과정에서 사이버 비행에 영향을 주는 요인을 종단적 측면에서 분석하고자 하였다. 연구방법은 STATA 프로그램을 이용하여 사이버 비행을 저지르는 결정요인을 패널 로짓분석을 통해 살펴본 다음 이후 패널 토빗확률효과 모형을 통하여 청소년의 사이버 비행횟수에 영향을 주는 요인들에 대해 분석하였다. 분석결과, 사이버 비행횟수와 관련해서는 성인매체몰입, 컴퓨터 사용시간, 휴대폰 의존 정도는 사이버 비행횟수를 증가시켰으며, 연령증가, 부모의 양육태도 중 관심적 감독은 청소년의 사이버 비행횟수를 감소시키는 것으로 나타났다.

• 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.