• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.84-92
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• 2019

기후변화로 인한 도시열환경 악화, 온열질환자 발생은 중요한 사회 문제 중 하나로 대두되었다. 이에 폭염 등의 기후변화에 관한 연구가 활발해졌으나 주로 기후요소에 집중되고 있다. 그러나 도시열섬현상은 여름철 폭염을 가속화시키며, 도시지역에서의 온열질환자가 급증하는 추세로 미루어 도시의 환경의 영향을 짐작할 수 있다. 이에 본 연구는 서울시와 경기도를 대상으로 도시지역의 물리적·사회적 특성이 온열질환자에 미치는 영향을 분석하였다. 분석을 위해 본 연구에서는 음이항회귀분석을 활용하였다. 분석 결과, 토지이용현황 중 주요열에너지방출원인 주거·상업·공업시설 연면적의 비율은 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타났지만, 도로면적과 녹지면적은 각각 양과 음의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 사회적 특성 변수에 포함된 인구밀도와 65세 이상 인구 비율, 독거노인 비율, 기초생활수급자 비율은 모두 유의한 것으로 나타났는데, 독거노인 비율과 인구밀도 비율만 음의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 연구의 결과는 지역별 온열질환자와 관련한 도시 정책적 대안을 마련하는데 활용할 수 있다.

• 대한교통학회지
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• 제26권4호
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• pp.29-40
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• 2008

우리나라는 건설교통부에서 규정하는 지침에 의거하여 도로를 설계하는데 안전한 도로의 건설을 위해서는 사고와 연관된 기하구조요인의 정확한 이해와 분석을 통해 도로의 설계자가 도로 설계과정에 반영하도록 하고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 고속도로 인터체인지에서 발생하는 교통사고를 실제로 수집이 가능한 도로기하구조 및 교통여건에 관한 자료만을 이용하여 신뢰성있게 분석할 수 있는 모형으로 정립하는데 있다. 본 연구에서는 고속도로상의 총 129개 트럼펫인터체인지와 35개 클로버인터체인지 상에서 연결로 형식별로 발생한 교통사고를 이용하여 다양한 교통사고요인들의 관계를 분석하기 위해 교통사고발생분포를 통계학적 방법을 통하여 분석한 바, 음이항분포가 가장 적합한 것으로 확인되었다. 따라서 트럼펫인터체인지의 연결로 형식별, 그리고 클로버인터체인지의 연결로 형식별로 교통사고를 분석할 수 있는 음이항회귀모형을 개발하였다. 본 모형은 고속도로를 계획 및 설계하는 초기단계에서 인터체인지의 유형과 인터체인지 연결로의 유형을 결정하는데 활용할 목적으로 개발되었으며, 본 모형의 적합성을 판단하는 여러 가지 통계학적 값들과 모형을 통해 예측한 값들, 그리고 실제로 현장에서 관측한 값들의 차이를 분석한 바 본 논문에서 구축한 모형이 이론적 및 실용적 측면에서 적합하게 구축되었음을 확인하였다.

• 대한교통학회지
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• 제30권4호
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• pp.95-106
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• 2012

고속의 주행속도로 고속도로를 주행하는 운전자는 교통사고 예방을 위하여 일반도로 운전자와 비교하여 도로선형, 교통상황, 환경요인에 보다 신속하고 능동적으로 반응해야 한다. 특히 야간 및 일출몰 시간대에는 운전자의 도로선형변화 인지 능력이 주간 보다 떨어질 수 있으므로, 이러한 시간대에 발생하는 교통사고와 도로기하구조 특성을 체계적으로 분석하고 대응방안을 도출 것은 고속도로 교통안전 제고를 위해 대단히 중요한 작업이다. 본 연구에서는 교통안전과 고속도로의 기하구조의 특성과의 관계를 주간과 야간으로 비교하여 분석하였다. 또한 일출 및 일몰과 같이 태양의 고도가 운전자의 전방 상황주시에 영향을 주는 환경에서 도로의 선형과 교통안전과의 관계를 추가로 분석하여 위험한 도로조건을 찾고자 하였다. 본 연구에서는 이를 위해 사고발생 시간대를 주간, 야간, 일출몰 3가지로 나누어 포아송회귀분석과 음이항회귀분석을 활용하여 고속도로 교통사고빈도 모형을 도출하였다. 분석대상 구간은 전국 고속도로 중 제한속도를 110km/h로 운영 중인 서해안선, 중부선, 중부내륙선으로 설정하였으며, 분석구간의 2007년~2010년 4년간 교통사고 자료를 활용하였다. 분석결과 시간대에 따라 교통사고에 영향을 미치는 요인들은 차이가 있는 것으로 나타났다. 본 연구결과는 고속도로 교통사고 예방을 위해 야간 및 일출몰 시간대에 운전자의 안전운전을 지원할 수 있는 다양한 대응방안을 수립하는데 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권12호
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• pp.835-843
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• 2013

사회적기업은 사회적 미션에도 불구하고, 급변하는 글로벌 환경에서 경제적 성과 목표에도 응해야 한다. 이러한 상황은 인적자원관리 전략이 중요한 역할을 지님을 의미한다. 특히 경쟁력있는 효율성을 유지하기 위한 과제는 근로자 이직을 낮추는데 달려 있다. 본 연구는 사회적기업 근로자를 대상으로 재직 의도에 영향을 끼치는 직무불안, 직무만족, 고객과의 관계의 영향력을 검증하고자 한다. 조사 대상은 서울 경기 지역의 36곳의 사회적기업 여성 근로자 271명으로 삼았고, 이항로짓회귀분석(Binominal Logistic regression)을 적용하였다. 연구결과, 사회적기업 근로자의 재직 의도는 상당히 긍정적인 수준으로 높게 나타났다. 하지만 사회적기업 근로자의 직무불안정성은 재직 의도에 부정적인 영향을 끼치는 반면 직무만족과 고객와의 관계는 재직 의도에 긍정적인 요인으로 밝혀졌다. 결론적으로 사회적기업의 지속가능성을 위한 근로자의 근속 유지를 위해서는 인적자원 관리가 중요한 역할을 할 수 있음을 밝히고 직무 환경 개선을 위한 관리적 함의를 도출하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.56-65
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• 2019

물리적 환경이 보행에 미치는 영향에 관한 연구들은 지속적으로 이루어져 왔다. 그러나 도시공간에서의 보행량에 날씨가 미치는 영향에 대한 연구는 부족하다. 이에 본 연구는 도시공간에서 날씨가 보행량에 미치는 영향을 실증 분석하는 것을 목적으로 한다. 본 연구는 2009년 서울시 유동인구 조사자료를 활용하였으며, 지점별 보행량을 종속변수, 날씨와 물리적 환경을 독립변수로 하는 모형을 구축하였다. 날씨가 보행량에 미치는 영향을 계절별, 토지이용별, 시간대별로 파악하고자 계절-토지이용-시간대로 구분된 28개의 모형을 작성하여 결과를 비교 해석하였다. 본 연구의 종속변수가 정규성을 만족하지 못하기 때문에 음이항 회귀모형을 활용하였다. 분석결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 날씨요인들은 보행량에 영향을 미친다. "비"는 대부분의 모형에서 보행량을 감소시키는 효과가 나타났으며, "눈"과 "천둥번개"는 소수의 모형에서 매우 큰 보행량 감소효과를 나타냈다. 둘째, 날씨가 보행량에 미치는 영향은 계절과 토지이용에 따라 다르게 나타났다. 예를 들어 "비"의 보행량 감소효과는 주거지역보다는 상업지역에서 크게 나타났으며, 동절기 보다는 하절기에 그 효과가 크게 나타났다. 셋째, 환경요인들의 영향도 계절에 따라 다르게 나타났다. 차로 수는 하절기에는 보행량에 정(+)의 영향을, 동절기에는 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 지하철역 여부 또한 하절기에는 보행량에 강한 정의 영향을 미치지만 동절기에는 그 효과가 작거나 음의 영향을 미쳤다. 본 연구의 정책적 시사점은 다음과 같다. 첫째, 보행량을 감소시키는 효과가 있는 눈이나 비에 대응할 수 있는 반옥외 도시공간의 조성이 필요하다. 둘째 계절별로 특화된 보행활성화 정책이 필요하다.

• Journal of Korea Trade
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• 제24권7호
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• pp.1-28
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• 2020

Purpose - This paper empirically investigates the predictors and main determinants of consumers' ratings of mobile applications in the Google Play Store. Using a linear and nonlinear model comparison to identify the function of users' review, in determining application rating across countries, this study estimates the direct effects of users' reviews on the application rating. In addition, extending our modelling into a sentimental analysis, this paper also aims to explore the effects of review polarity and subjectivity on the application rating, followed by an examination of the moderating effect of user reviews on the polarity-rating and subjectivity-rating relationships. Design/methodology - Our empirical model considers nonlinear association as well as linear causality between features and targets. This study employs competing theoretical frameworks - multiple regression, decision-tree and neural network models - to identify the predictors and main determinants of app ratings, using data from the Google Play Store. Using a cross-validation method, our analysis investigates the direct and moderating effects of predictors and main determinants of application ratings in a global app market. Findings - The main findings of this study can be summarized as follows: the number of user's review is positively associated with the ratings of a given app and it positively moderates the polarity-rating relationship. Applying the review polarity measured by a sentimental analysis to the modelling, it was found that the polarity is not significantly associated with the rating. This result best applies to the function of both positive and negative reviews in playing a word-of-mouth role, as well as serving as a channel for communication, leading to product innovation. Originality/value - Applying a proxy measured by binomial figures, previous studies have predominantly focused on positive and negative sentiment in examining the determinants of app ratings, assuming that they are significantly associated. Given the constraints to measurement of sentiment in current research, this paper employs sentimental analysis to measure the real integer for users' polarity and subjectivity. This paper also seeks to compare the suitability of three distinct models - linear regression, decision-tree and neural network models. Although a comparison between methodologies has long been considered important to the empirical approach, it has hitherto been underexplored in studies on the app market.

• 응용통계연구
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• 제23권2호
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• pp.335-344
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• 2010

공간자료분석에서 공간적 상관성을 배제한 일반적인 회귀모형을 통한 모수 추정값들은 신뢰성의 문제가 지적 되어 오고 있다. 본 연구에서는 공간자료의 상관성을 고려한 모형을 구축하기 위하여 일변량 조건부자기회귀모형을 이용하였으며 베이지안 기법을 통하여 모수를 추정하고 공간상관성이 고려된 공간 가산자료모형과 고려되지 않은 일반 가산자료모형을 비교하였다. 연구 대상으로는 서울시의 25개 행정자치구별 총범죄 자료를 이용하였으며 자료분석을 통하여 도시계획과 같은 국가 정책의 수립에 참고자료로 활용될 수 있으리라 판단된다.

• 대한간호학회지
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• 제50권5호
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• pp.658-670
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• 2020

Purpose: This study aimed to identify the predictors of blood and body fluid exposure (BBFE) in multifaceted individual (sleep disturbance and fatigue), occupational (occupational stress), and organizational (hospital safety climate) factors, as well as infection prevention behavior. We also aimed to test the mediating effect of infection prevention behavior in relation to multifaceted factors and the frequency of BBFE. Methods: This study was based on a secondary data analysis, using data of 246 nurses from the Shift Work Nurses' Health and Turnover study. Based on the characteristics of zero-inflated and over-dispersed count data of frequencies of BBFE, the data were analyzed to calculate zero-inflated negative binomial regression within a generalized linear model and to test the mediating effect using SPSS 25.0, Stata 14.1, and PROCESS macro. Results: We found that the frequency of BBFE increased in subjects with disturbed sleep (IRR = 1.87, p = .049), and the probability of non-BBFE increased in subjects showing higher infection prevention behavior (IRR = 15.05, p = .006) and a hospital safety climate (IRR = 28.46, p = .018). We also found that infection prevention behavior had mediating effects on the occupational stress-BBFE and hospital safety climate-BBFE relationships. Conclusion: Sleep disturbance is an important risk factor related to frequency of BBFE, whereas preventive factors are infection prevention behavior and hospital safety climate. We suggest individual and systemic efforts to improve sleep, occupational stress, and hospital safety climate to prevent BBFE occurrence.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권6호
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• pp.1279-1290
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• 2017

R의 {shiny} 패키지는 R 스크립트만으로 웹 어플리케이션을 제작할 수 있는 환경을 제공한다. Shiny는 별도의 웹 프로그래밍 언어에 대한 지식을 요구하지 않으며 그 개발이 매우 쉽고 간명하다. 또한 Shiny는 다양한 확장성을 가지고 있으며, 그 기능이 날로 확대되고 있다. 따라서 완성도 높은 결과물의 제시가 절실한 R 기반의 분석전문가들에게는 더 없이 훌륭한 도구이다. 본 논문에서는 Shiny를 활용하여 대용량 데이터를 분석한 실제 사례를 소개한다. 먼저, 공간 자료와 관계된 분석으로 등고선 등의 형태로 표현되는 지형자료를 분석하여 지질 이상대를 추출한다. 다음으로, 기상, 환경, 소셜미디어 정보를 이용하여 전국의 16개 시, 도별 주요 질환을 예측하는 모형을 구축한다. 이 과정에서 Shiny가 데이터의 시각화와 분석에 매우 효과적임을 보이고자 한다.

• 대한교통학회지
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• 제25권1호
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• pp.23-35
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• 2007

고속도로 분류부는 고속에서 저속으로의 급격한 감속, 양호한 기하구조에서 취약한 기하구조로의 급격한 선형변화가 발생하는 구간으로, 고속도로 구성요소 중 사고위험이 매우 높은 구간에 해당된다 따라서 분류부 설계시는 안전하고 원활한 교통흐름이 이루어지도록 세심한 주의를 기울여야 함은 물론 이의 달성을 위한 설계기준이 수립되어야 한다. 이에 따라 현 도로설계기준에서는 차로변경을 위한 변이구간, 감속을 위한 감속구간 그리고 무한 곡선반경에서 유한곡선반경으로의 원활한 차량주행궤적 변경을 위한 완화곡선 등 이를 위한 설계기준을 제시하고 있으나, 실제 그 적용에 있어서는 설계기준상의 각 구간별 구성에 대한 정의가 명확하지 않아 분류부의 각 구성요소가 중첩되어 설계되고 있다. 이러한 설계기준상의 문제로 인한 각 구성요소간 혼재는 현 설계기준에서 의도하고 있는 분류부에서의 역할을 충분히 발휘하지 못하게 하는 결과를 초래하고 있으며 일관된 선형을 기대하는 운전자에게 혼동을 야기시키는 등 많은 고속도로 분류부 현장에서 안전상 문제점으로 작용하고 있다. 따라서 본 연구에서는 고속도로 분류부에서의 실측 현장조사 데이터를 바탕으로 분류부 차량주행행태 특성 분석 및 사고예측모형의 개발을 통해 다양한 교통조건 및 기하구조 조건을 고려한 분류부 설계기준 개선안을 제시하였다.