• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권1호
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• pp.1-15
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• 2023

본 연구에서는 전국 고속도로를 대상으로 화물차 교통사고에 영향을 미치는 주요 요인을 파악하고자 한다. 이를 위해, 고속도로 교통사고 자료들과 포아송 및 음이항 회귀모형을 이용하여 화물차 교통사고 건수 예측모형을 개발하였다. 모형에서 유의한 것으로 확인된 변수는 화물차 연속주행시간지수, 구간연장, 화물차 교통량, 구간내 교량 수, 졸음쉼터 개수이다. 또한, 구축된 예측모형을 이용하여 고속도로 구간별 안전등급(level of service of safety, LOSS)을 도출하였다. 이후 LOSS를 전국 고속도로 네트워크에 표출하여 고속도로 구간별 화물차 교통사고 위험도를 진단하였다. 본 연구에서 개발된 모형과 LOSS는 고속도로에서의 화물차 교통사고 저감을 위한 정책수립의 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.

• 산업융합연구
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• 제22권8호
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• pp.1-17
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• 2024

최근 에듀테크의 관심이 AI 기술과의 접목에 집중되어 있는 가운데, 관련 분야 시장이 확대되고 있는 추세이다. 이에 본 연구는 AI-에듀테크 분야의 주요국 기술경쟁력과 핵심 기술분야를 분석하는 것을 목적으로 하였다. 또한 AI-에듀테크가 AI 기술과 에듀테크 간 융합임을 고려하여, 주요국별 AI-에듀테크 기술이 과연 기존의 AI 혹은 에듀테크 기술에 기반한 것인지 경로의존성도 분석하고자 하였다. 이를 위해 AI-에듀테크 분야 특허를 수집한 뒤, 특허활동력, 특허영향력, 시장확보력 등의 지표로 경쟁력을 분석하였고, 국제특허분류 코드로 국가별 핵심 기술 분야를 살펴보며, 허들 음이항 회귀모형으로 국가별 경로의존성을 분석하였다. 분석 결과, AI-에듀테크 분야 특허활동력은 중국이 가장 높고 한국, 미국, 인도, 일본이 그 뒤를 이었다. 특허영향력과 시장확보력 측면에서, 미국은 두 지표 모두 높고, 일본은 시장확보력이 높으며, 한국은 특허영향력이 높은 것으로 분석되었다. 또한 국제특허분류코드로 볼 때 국가 간 차별성이 나타나고 있으며, 한국은 머신러닝과 생체 모델 기반의 AI에 집중하면서 다양한 기술과 융합하는 특징이 있었다. 허들 음이항 분석 결과 중, 로짓 부분 결과로는 과거의 AI 또는 교육 분야 기술 보유 여부가 현재의 AI-에듀테크 기술의 등장 여부에 정의 영향을 주지는 않았으나, 카운트 부분 결과는 정의 영향을 주는 것으로 나타났다. 이는 현재의 AI-에듀테크 기술이 전반적으로 과거의 AI 또는 에듀테크 기술에 기반한다고 보기는 어려우나, 일부 과거 AI 또는 교육 기술에 기반한 AI-에듀테크가 일단 등장하면 이는 기존 기술로부터의 영향을 받음을 의미한다. 이러한 결과는 이 분야 향후 연구와 기술전략을 위한 시사점을 제공한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.152-161
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• 2013

본 연구는 도시지역의 사회구조적 특성이 범죄에 미치는 영향을 생태학적 범죄이론에 근거하여 검증하고자 했다. 이를 위해 서울시의 424개 행정동을 대상으로 살인범죄에 대한 음이항 회귀분석을 실시했다. 그 결과, 기초수급자비율이 높을수록, 세대당인구수가 적을수록, 숙박 음식업비율이 높을수록 살인범죄가 증가하는 것으로 드러났다. 이는 온전한 가족의 중요성을 다시 한 번 증명해보임과 동시에, 도시지역에서는 숙박 음식업비율과 기초수급자비율이 범죄유발요인으로 작용할 수 있음을 보여준 결과였다. 과거의 시군구 대상 연구들과 더불어 유추하면 지역 특성에 맞는 맞춤형 범죄예방책이 필요함을 알 수 있었다. 살인범죄에 국한되고 횡단적 연구설계가 이루어지는 등의 몇 가지 한계점들이 있었지만, 서울시의 전체 행정동을 분석단위로 한 최초의 범죄연구로서 향후 동 단위 연구의 활성화와 효과적인 범죄예방책 마련에 기여한 의미가 있다.

• 대한교통학회지
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• 제33권1호
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• pp.81-89
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• 2015

고속도로 영업소에서 발생하는 교통사고는 사고발생 원인, 사고 유형, 사고 차종 측면에서 본선 구간 교통사고와 다른 특성을 보이므로, 본선 구간과는 별도로 고속도로 영업소에 초점을 맞춘 안전성능함수의 개발이 필요하다. 이에 본 연구에서는 고속도로 영업소의 교통사고 발생건수에 유의한 영향을 미치는 요인들을 규명하고, 이를 기반으로 사고예측을 위한 안전성능함수를 개발하고자 한다. 기존 문헌 및 사고 특성 분석을 통해 고속도로 영업소에서 발생하는 사고에 영향을 미치는 설명변수들을 설정하였으며, 설명변수의 형태에 따라 사고 예측을 위한 두 개의 음이항 회귀모형을 구축하여 모형 간 설명력 비교를 통해 고속도로 영업소에 대한 최종 안전성능함수를 제시하였다. 모형 구축 결과 AADT, 하이패스차로비율, 중차량 혼입률이 증가할수록, 평균 차로폭이 감소할수록, 그리고 본선형 영업소 유형에서 사고 건수가 증가하는 것으로 분석되었다. 본 연구에서 제시된 안전성능함수는 고속도로 영업소 사고다발지점 선정을 위한 근거로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제13권2호
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• pp.12-26
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• 2014

이 연구에서는 교통사고 영향요인 중 야간의 시인성 저하가 교통사고 발생에 미치는 영향을 진단하였다. 연구를 위해 경기지역의 경부선, 서해안선, 영동선, 서울외곽순환고속도로의 기본구간을 58개의 소구간으로 분할하였고, 2009년에서 2012년 상반기까지 소구간에서 발생한 교통사고 410건을 이용하여 야간의 어두움으로 인한 시인성 저하가 교통사고에 미치는 영향을 진단하였다. 실험방법은 준실험설계를 준용하여 시인성 외 교통사고에 영향을 주는 변인을 통제하고 음이항 회귀분석을 활용하였다. 조사 결과, 맑음 기상조건에서의 LOS A 상태 등 특정조건에서 주간과 야간의 시인성 차이가 교통사고 발생에 유의한 영향을 미치는 것으로 진단되었다. 그리고 진단 결과를 이용하여 교통사고의 유형과 원인에 대하여 다양한 분석을 시도하였다.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제7권4호
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• pp.33-44
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• 2019

Altmetrics measure the frequency of references about an article on social media platforms, like Twitter. This paper studies a variety of factors that affect the popularity of articles (i.e., the number of article mentions) in the field of psychology on Twitter. Firstly, in this study, we classify Twitter users mentioning research articles as academic versus non-academic users and experts versus non-experts, using a machine learning approach. Then we build a negative binomial regression model with the number of Twitter mentions of an article as a dependant variable, and nine Twitter related factors (the number of followers, number of friends, number of status, number of lists, number of favourites, number of retweets, number of likes, ratio of academic users, and ratio of expert users) and seven article related factors (the number of authors, title length, abstract length, abstract readability, number of institutions, citation count, and availability of research funding) as independent variables. From our findings, if a research article is mentioned by Twitter users with a greater number of friends, status, favourites, and lists, by tweets with a large number of retweets and likes, and largely by Twitter users with academic and expertise knowledge on the field of psychology, the article gains more Twitter mentions. In addition, articles with a greater number of authors, title length, abstract length, and citation count, and articles with research funding get more attention from Twitter users.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권2호
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• pp.54-63
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• 2023

보행 교통사고를 예측하기 위해서는 보행 및 차량 통행량을 정확히 반영해야 한다. 그러나 보행량은 차량 통행량에 비해 측정에 어려움이 있다. 기존 연구는 직접 조사, 가구통행실태조사 등을 통해 추정하였지만 이는 많은 비용과 시간이 소요되며 정확도가 떨어진다. 이에 본 연구는 적은 시간과 비용으로 실시간으로 데이터를 수집 및 분석할 수 있는 스마트폰을 활용한 모바일 cctv를 대안으로 제시하였다. 본 연구는 사고로 발전할 수 있는 보행자-차량간 상충을 보행사고 노출로 정의하였다. 대구 동성로 일대의 40개 구간에 모바일 cctv를 설치한 후, 수집된 데이터를 활용하여 음이항 회귀분석을 통해 보행사고 노출을 추정한다. 분석 결과 보행사고 노출 변수들도 통계적으로 유의한 결과를 보인다. 분석 결과를 통해 보행사고 노출 추정 모형을 개발하였고, 이를 통해 잠재적으로 보행사고 발생할 수 있는 구간을 도출하는 것에 활용될 수 있음을 보여준다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제13권6호
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• pp.54-63
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• 2014

우리나라 교통사고의 심각성은 OECD 회원국 평균보다 굉장히 높은 수준이며 보행자 사고는 이보다 더 심각한 상황이다. 그럼에도 불구하고 경찰청은 야간의 불필요한 신호대기를 최소화하고 운전자의 운전편의를 개선하기 위하여 점멸신호운영을 확대하고 있는 추세이다. 비록 경찰청은 점멸신호운영이 사고감소에도 긍정적인 영향을 미친다고 발표하고 있지만, 대부분의 해외연구들은 이와는 상반되는 결과를 제시하고 있다. 본 연구에서는 서울시내 54개 점멸신호 운영 교차로를 대상으로 점멸신호운영이 교통사고에 미치는 영향을 분석하고 이에 대한 개선방안을 제시하였다. 분석자료는 점멸신호가 운영되고 있는 교차로의 3년(2011~2013) 동안 사고자료와 사고에 영향을 미칠 것으로 판단되는 교통량과 교차로 기하구조(교차로면적, 좌회전차로, 차선수 등)를 바탕으로 하였다. 평균보다 분산이 큰 교통사고자료의 고유특성을 반영하기 위하여 음 이항 회귀모형(Negative Binomial Regression Model)을 사용하였으며, 모형구축 결과 보행과 연관된 횡단보도 면적 및 버튼식 보행신호기 개수가 사고와 밀접한 연관이 있는 것으로 나타났다. 또한 기존 연구결과와는 달리 일반신호운영교차로에 비해 점멸신호운영교차로의 사고안전성이 더 취약한 것으로 분석되었으며, 그 격차는 약 9% 정도로 나타났다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제26권3호
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• pp.325-336
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• 2019

In this article we extend the discrete Weibull regression model in the presence of missing data. Discrete Weibull regression models can be adapted to various type of dispersion data however, it is not widely used. Recently Yoo (Journal of the Korean Data and Information Science Society, 30, 11-22, 2019) adapted the discrete Weibull regression model using single imputation. We extend their studies by using multiple imputation also with several various settings and compare the results. The purpose of this study is to address the merit of using multiple imputation in the presence of missing data in discrete count data. We analyzed the seventh Korean National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES VII), from 2016 to assess the factors influencing the variable, 1 month hospital stay, and we compared the results using discrete Weibull regression model with those of Poisson, negative Binomial and zero-inflated Poisson regression models, which are widely used in count data analyses. The results showed that the discrete Weibull regression model using multiple imputation provided the best fit. We also performed simulation studies to show the accuracy of the discrete Weibull regression using multiple imputation given both under- and over-dispersed distribution, as well as varying missing rates and sample size. Sensitivity analysis showed the influence of mis-specification and the robustness of the discrete Weibull model. Using imputation with discrete Weibull regression to analyze discrete data will increase explanatory power and is widely applicable to various types of dispersion data with a unified model.

• 기술혁신학회지
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• 제15권3호
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• pp.586-603
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• 2012

우리나라는 수도권 과밀화해소를 위해 기업들의 수도권 입지에 대해 규제하고 있으나 그 기준이 행정구역상 위치에 의존하고 있다. 따라서 본 연구는 입지규제 차이가 기업의 경영성과나 혁신성에 어떠한 영향을 미치는지 인접해있는 평택(수도권)과 천안(비수도권)의 KIS-Value 기업자료를 이용하여 다중회귀분석과 음이항회귀분석을 수행하였다. 분석결과 경영성과측면에서는 두 지역기업 간에 차이를 발견할 수 없었으나 혁신성에서는 천안에 위치한 기업이 더 나은 성과를 보이는 것으로 나타났다. 이러한 분석결과는 입지규제가 기업의 혁신성에 부정적 영향을 미칠 가능성이 높으며 기업입지규제가 보다 정밀한 방식으로 개선될 필요가 있는 것으로 판단할 수 있다.