This study conducts a survey and test to understand U.S. public's perception about multifunctionality. The questionnaire suggests seven alternative way of providing questions about intangible benefits provided by agriculture in the U.S. The final questionnaire was administered as an e-mail survey in June 2008 to a nationally representative household panel maintained in the U.S. by the Ipsos Observer. Data analysis shows that 64 percent of respondents considered the multifunctionality of agriculiture as an important issue and 45 percent of respondents were in favor of increasing government expenditure to support farmland preservation. Using Fishbein's multi-attribute model as a theoretical background, this paper develops an empirical model to assess and attributes of multifunctionality. For the analysis, bivariate orderd probit model was set up to reflect respondent's attitude. Regression analyses show that two questions (how much you agree with agriculture's intangible benefit and increasing government expenditure to support agriculture) are shaped by different sets of facts.
회사채 신용 등급 예측 모형에 대한 연구는 신용 평가 기관이 회사채 신용 등급 평가에 사용될 것이라 예상 되는 여러 재무적 특성 변수들을 기반으로 진행되었으며 선형 회귀 모형(linear regression), 순위 로짓(ordered logit), 순위 프로빗(ordered probit), 서포트 벡터 기계(support vector machine), 랜덤 포레스트(random forest) 등 다양한 모형들을 적용하여 개발되었다. 하지만 기존 연구들에서 고려한 회사채 신용 등급은 연구에 따라 5등급에서 20등급까지 다른 등급 구간을 적용하였으며 분석에 이용된 표본 자료의 기간 및 대상도 상이하여 예측 성능의 공정한 비교에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 2013년부터 2017년까지의 회사채 신용 등급 자료와 기존 연구들에서 사용된 재무 지표들을 통합하여 기존에 발표된 예측 모형들을 동일한 자료에 적용하고 예측 성능을 비교하였다. 추가적으로 Elastic-net 벌점화 회귀 모형 및 순위 로짓, 순위 프로빗 모형을 적합하여 LASSO 벌점이 선택됨을 확인하였으며 LASSO 벌점을 고려한 예측 모형이 대응하는 기존의 예측 모형들보다 향상된 성능을 보임을 확인하였다. 본 연구의 수행 결과, 랜덤 포레스트를 이용한 예측 모형이 15등급 기준 검증 자료에서 정확한 등급 예측률이 69.6%로 다른 모형과 비교하여 높은 예측 성능을 나타내었다.
OBJECTIVES : Fixed roadside objects are a threat to drivers when their vehicles deviate from the road. Therefore, such roadside objects need to be suitably dealt with to decrease accidents. This study determines the factors affecting the severity of accidents because of fixed roadside objects. METHODS : This study analyzed the crash severity impact of fixed roadside objects by using ordered probit regression as the analysis methodology. In this research, data from 896 traffic accidents reported in the last three years were used. These accidents consisted of sole-car accidents, fixed roadside object accidents, and lane-departure accidents on the national highway of Korea. The accident severity was classified as light injury, severe injury, and death. The factors relating to the road and the driver were collected as independent variables. RESULTS : The result of the analysis showed that the variables of the crash severity impact are the collision location (left side), gender of the driver (female), alcohol use, collision facility (roadside trees, traffic signals, telephone poles), and type of road (rural segments). Additionally, the collision location (left side), gender of the driver (female), alcohol use, collision facility (street trees, traffic signals, telephone poles), and type of road (rural segments), in order of influence, were found to be the factors affecting the crash severity in accidents due to fixed roadside objects. CONCLUSIONS : An alternative solution is urgently required to reduce the crash severity in accidents due to fixed roadside objects. Such a solution can consider the appropriate places to install breakaway devices and energy-absorbing systems.
최근 운전자의 보행자-차량 충돌사고 감소를 목적으로 한 다양한 연구가 수행되고 있으며, 본 연구에서는 보행자-차량 사고 발생 특성 및 심각도 영향요인 분석을 위하여 다양한 분석방법론을 활용한 보행자 교통사고 분석을 수행하였다. 통계모형과 휴리스틱모형 적용시 각 기법에 따른 결과를 도출함으로써 보행자 사고분석시 분석목적에 적합한 방법론을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위하여 최근 3년간 발생한 경기도 교통사고자료(2008-2010년)를 활용하여 보행자 교통사고의 발생특성을 분석하였다. 또한, 통계모형인 이항 로지스틱 회귀분석, 순서형 프로빗 모형을 이용하여 보행자 교통사고 심각도 증가에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 변수를 도출하였으며, 휴리스틱모형인 서포트 벡터 머신, 의사결정나무를 적용하여 교통사고 심각도 분류를 위한 모형을 개발하고 그 결과를 비교분석 하였다. 본 연구의 분석결과는 보행자 교통안전분석의 기초자료로 활용할 수 있으며 향후 국내 보행자-차량 충돌사고 분석시 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권4호
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pp.860-877
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2013
Cloud computing has become one of the most important technologies for reducing cost and increasing productivity by efficiently using IT resources in various companies. The cloud computing system has mainly been built for private enterprise, but public institutions, such as governments and national institutes, also plans to introduce the system in Korea. Various researches have pointed to security problems as a critical factor to impede the vitalization of cloud computing services, but they only focus on the security threats and their correspondents for addressing the problems. There are no studies that analyze major security issues with regard to introducing the cloud computing system. Accordingly, it is necessary to research the security factors in the cloud computing given to public institutions when adopting cloud computing. This research focuses on the priority of security solutions for the stepwise adoption of cloud computing services in enterprise environments. The cloud computing security area is classified into managerial, physical and technical area in the research, and then derives the detailed factors in each security area. The research derives the influence of security priorities in each area on the importance of security issues according to the identification of workers in private enterprise and public institutions. Ordered probit models are used to analyze the influences and marginal effects of awareness for security importance in each area on the scale of security priority. The results show workers in public institutions regard the technical security as the highest importance, while physical and managerial security are considered as the critical security factors in private enterprise. In addition, the results show workers in public institutions and private enterprise have remarkable differences of awareness for cloud computing security. This research compared the difference in recognition for the security priority in three areas between workers in private enterprise, which use cloud computing services, and workers in public institutions that have never used the services. It contributes to the establishment of strategies, with respect to security, by providing guidelines to enterprise or institutions that want to introduce cloud computing systems.
일반도로구간에서의 사고발생건수는 2000년부터 2006년까지 감소추세를 보이는 반면 교차로에서의 교통사고건수는 현재까지 꾸준하게 증가하고 있기 때문에 교차로에서의 안전성을 증대시키기 위한 노력이 절실히 필요한 실정이다. 본 연구에서는 신호교차로에서의 도로조건, 교통조건, 교통운영상의 조건 등을 분석하여 교차로의 설계 안전성을 저해시키는 요인들을 찾아내고, 그 요인들과 사고와의 상관관계를 이용하여 지방부 4지 신호교차로의 안전성 판단을 위한 사고 예측모형을 개발하고자한다. 또한 사전에 위험요소를 제거하여 교차로에서의 안전성 평가를 위한 가이드라인을 제시함으로서, 교차로에서의 안전성을 높이는데 그 목적이 있다. 본 연구는 교차로에서의 사고분석을 위하여 비선형 회귀분석을 통해 사고모형을 개발하였고, 이러한 모형들을 이용하여 차대차 사고에 영향을 미치는 주요 설명변수들에 대한 분석을 시도하였다. 모형분석결과, 포아송회귀분석(Poisson Regression)이 모형개발에 가장 적합한 것으로 나타났으며, 사고에 영향을 미치는 변수로는 좌회전 전용차로, 횡단보도, 제한속도, 조명시설, 교차각, ADT 등으로 분석되었다.
최근의 국내외 많은 기업들은 지배구조의 실패로 인해 곤경에 처하였거나 영업활동을 중단하였다. 지배구조가 취약하면 기업의 자본시장 이용이 지장을 받아, 채권자, 거래처, 종업원, 고객 등과의 경영관계에 손상이 발생할 수 있다. 이에 본 논문은 국내기업에서 지배구조가 채권자들에게 얼마나 중요하게 평가되고 있는지를 살펴보기 위해, 지배구조가 신용위험 및 신용등급 등 신용의 질에 통계적으로 유의적인 영향을 주는지에 대한 실증 분석을 수행한다. 본 논문은 구체적으로 외환위기가 종료된 2000년부터 시작하여 2010년까지 한국거래소에 상장되어 있는 기업들에 대하여 지배 대주주와 외국인 주주가 기업의 신용등급에 어떠한 영향을 미치는지에 대해 순차적 프로빗 회귀모형을 사용하여 실증분석을 실시하였다. 효과적인 지배구조는 기업의 부도위험을 감소시킴으로써 신용등급을 제고시킬 것으로 기대되었다. 분석결과, 국내기업에서 지배 대주주들은 신용등급평가에 부정적인 요인이 되나 그 영향은 통계적으로 유의적이지 못하고, 외국인주주들은 통계적으로 매우 유의성 있게 신용등급평가에 긍정적인 영향을 주고 있는 것이 확인되었다. 외국인 투자자들은 국내기업의 신인도 제고에 크게 기여하고 있다고 평가된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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