• 한국안전학회지
• /
• 제23권2호
• /
• pp.65-71
• /
• 2008

As the interest in traffic safety has been increasing recently, social movement is being made to reduce the number of traffic accidents and the view on improving the mobility of the existing roads is being converted into on establishing traffic safety as a priority. The increase of traffic accidents related to an intersection in a state that traffic accidents are decreasing overall may suggests the necessity to investigate the specific causes. In addition, we have to consider them when establishing the measures against traffic accidents in a intersection by investigating and analyzing the influences and factors that may affect traffic accidents. To induce the accident severity model, we collected the factors that affect accidents and then applied the Poisson Regression Model among nonlinear regression analysis by verifying the distribution of variables. As a result of the analysis, it turned out that the volume of traffic on main roads, the right turn ratio on sub-roads, the number of ways out on sub-roads, the number of exclusive roads for a left turn, the signals for a right turn on main roads, and an intersect angle were the factors that affect the accident severity.

• 대한교통학회지
• /
• 제26권2호
• /
• pp.35-46
• /
• 2008

본 연구는 지방부의 교통사고 특성을 분석하고 사고모형을 개발하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 본 연구에서는 청주시와 청원군의 신호교차로를 중심으로 다중선형, 포아송 및 음이항회귀모형을 개발하는데 중점을 두고 있다. 분석된 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 사고특성 분석을 통해 지방부 교통사고의 특성이 요인별로 파악되었다. 둘째, 통계적으로 설명력이 높은 4개의 사고모형이 개발되었다. 마지막으로 평균차로폭차($X_2$)와 교차로간거리 ($X_{11}$)가 지방부의 특성을 반영할 수 있는 특정변수로 밝혀졌다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제36권2호
• /
• pp.333-340
• /
• 2016

본 연구는 부산광역시를 대상으로 범죄발생에 영향을 미치는 요인 특히, 공간구문론에 의한 영향을 분석한 실증적 연구이다. 정확한 분석을 위해 본 연구에서는 가산자료 분석의 대표적 방법인 포아송 회귀분석과 음이항 회귀분석을 활용하여 분석을 수행하였다. 5대 범죄발생에 미치는 영향을 분석한 결과, 총 13개 변수 중 8개 변수가 유의하게 나타났다. 인구학적 특성변수에서는 여성인구비율, 65세 노인인구 비율이, 토지이용 특성변수에서는 행정구역면적과 상업지면적비가 통계적으로 유의하게 나타났다. 범죄대응 특성변수인 CCTV는 그 수가 증가할수록 범죄발생은 감소한다고 나타났다. 공간구문 특성변수에서는 연결도, 국부통합도, 전체통합도가 통계적으로 유의하게 나타났다. 그 중에서 연결도는 그 수치가 낮을수록 연결된 다른 공간이 적기 때문에 갑작스런 방해자의 출현 가능성이 낮고, 통행인에 의한 감시도가 낮아져 범죄발생 요인이 되는 것으로 나타났다. 이러한 분석들을 통해 본 연구는 차후 범죄예방적 측면의 도시계획 입안 및 실천에 기여할 수 있는 기초적 자료를 제공하고자 한다.

• 수산경영론집
• /
• 제36권1호
• /
• pp.81-101
• /
• 2005

This article is to estimate the fishing frequency function in Korean recreational fishery with respect to socio-economic characteristics of anglers. First, the study described the characteristics of the entire angler population on the view points of 9 socio-economic variables. And then, the study divided the total angler population into three groups of in-land, sea, and mixed angler populations in order to investigate the differences in their characteristics. The study could confirm the existence of differences in regions, size of regions, and educational levels between the in - land and the sea angler populations by testing heterogeneity in the frequency table. The fishing frequency function is estimated using Poisson regression model in order to accomodate the count data(non-negative discrete random variable) aspects of the fishing frequency. However, the model specification error is found due to overdispersion of data. The model exhibits the lack of goodness of fit. The negative binomial regression model is adopted to cure the overdispersion of the data as an alternative estimation methodology. Finally, the study can confirm overdispersion does not exist in the model any more and the goodness of fit improved significantly to the reasonable level. The results of estimation of fishing frequency population modeled by the negative binomial regression models are following. The three variables of region, sex, and education have effects on the decision making process of fishing frequency in the case of in-land recreation fishery. On the other hand, the three variables of sex, age, and marriage status do the same job in the case of sea angler population. Among the left-over variables, both income and use of Internet variables now affect on the process in mixed angler population. Finally, the results of whole angler population show that all of the previous variables are proven to be statistically significant due to the summation of data with all three sub-groups of angler population.

• Journal of the Korean Statistical Society
• /
• 제26권2호
• /
• pp.155-170
• /
• 1997

We propose an integer-valued MA(q) process with Poisson disturbance. Its various properties are discussed such as the joint distribution, time reversibility and regression. We derive the asymptotic distribution of autocovariance function and estimators of the parameters in the suggested model. We also consider the relationship between INMA(q) and M/D/.infty. processes.

• 한국화재소방학회논문지
• /
• 제20권1호
• /
• pp.6-14
• /
• 2006

가스로 인한 화재 및 폭발사고의 예측 가능한 프로그램을 구체화하고, 적절한 사회적 위험기준을 제시하기 위하여 최근 11년간의 가스사고 데이터베이스를 분석하였다. 먼저 동일유형의 가스사고 발생가능 성을 판단할 수 있는 Poisson 분석 방법을 적용하기 위해 3개의 사고유형, 즉 누출, 폭발, 화재로 구분하여 총 16개 항목으로 나누어서 적용하였다. 그 결과, 시공 작업 부주의-폭발-배관의 항목의 사고발생반도가 가장 작았으며, 배관연결부이완부식-누출-배관의 경우는 가장 높은 빈도를 나타내었다. 따라서 이에 대한 적절한 가스사고 대응책이 마련되어야 할 것이다. 또한 치명적인 가스사고의 추세와 합리적인 위험정책에 대한 지침을 결정하기위해 D. O. Hagon 방정식과 회기직선식을 이용하여 F.N 곡선의 누적사망자의 최소 및 최대점에 대응시켜 허용가능영역을 설정하였다. 향후 가스사고에 대한 신뢰성 있는 분석을 위해서는 가스로 인한 화재 폭발사고에 대한 데이터베이스를 지속적으로 확충보완을 시켜야 되며, 이를 위한 표준 코드화 작업이 요구된다.

• 한국임상수의학회지
• /
• 제36권1호
• /
• pp.7-14
• /
• 2019

In South Korea, six large outbreaks of highly pathogenic avian influenza (HPAI) have occurred since the first confirmation in 2003 from chickens. For the past 15 years, HPAI outbreaks have become an annual phenomenon throughout the country and has extended to wider regions, across rural and urban environments. An understanding of the spatial epidemiology of HPAI occurrence is essential in assessing and managing the risk of the infection; however, local spatial variations of relationship between HPAI incidences in Korea and related risk factors have rarely been derived. This study examined whether spatial heterogeneity exists in this relationship, using a geographically weighted Poisson regression (GWPR) model. The outcome variable was the number of HPAI-positive farms at 252 Si-Gun-Gu (administrative boundaries in Korea) level notified to government authority during the period from January 2014 to April 2016. This response variable was regressed to a set of sociodemographic and topographic predictors, including the number of wild birds infected with HPAI virus, the number of wintering birds and their species migrated into Korea, the movement frequency of vehicles carrying animals, the volume of manure treated per day, the number of livestock farms, and mean elevation. Both global and local modeling techniques were employed to fit the model. From 2014 to 2016, a total of 403 HPAI-positive farms were reported with high incidence especially in western coastal regions, ranging from 0 to 74. The results of this study show that local model (adjusted R-square = 0.801, AIC = 954.5) has great advantages over corresponding global model (adjusted R-square = 0.408, AIC = 2323.1) in terms of model fitting and performance. The relationship between HPAI incidence in Korea and seven predictors under consideration were significantly spatially non-stationary, contrary to assumptions in the global model. The comparison between global Poisson and GWPR results indicated that a place-specific spatial analysis not only fit the data better, but also provided insights into understanding the non-stationarity of the associations between the HPAI and associated determinants. We demonstrated that an empirically derived GWPR model has the potential to serve as a useful tool for assessing spatially varying characteristics of HPAI incidences for a given local area and predicting the risk area of HPAI occurrence. Considering the prominent burden of HPAI this study provides more insights into spatial targeting of enhanced surveillance and control strategies in high-risk regions against HPAI outbreaks.

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제29권6호
• /
• pp.629-640
• /
• 2022

Variable selection is one of the most crucial tasks in supervised learning, such as regression and classification. The best subset selection is straightforward and optimal but not practically applicable unless the number of predictors is small. In this article, we propose directly solving the best subset selection via the genetic algorithm (GA), a popular stochastic optimization algorithm based on the principle of Darwinian evolution. To further improve the variable selection performance, we propose to run multiple GA to solve the best subset selection and then synthesize the results, which we call ensemble GA (EGA). The EGA significantly improves variable selection performance. In addition, the proposed method is essentially the best subset selection and hence applicable to a variety of models with different selection criteria. We compare the proposed EGA to existing variable selection methods under various models, including linear regression, Poisson regression, and Cox regression for survival data. Both simulation and real data analysis demonstrate the promising performance of the proposed method.

• 응용통계연구
• /
• 제31권2호
• /
• pp.287-301
• /
• 2018

0이 과도하게 많이 나타나는 자료는 여러 다양한 분야에서 흔히 볼 수 있다. 이러한 자료들을 분석할 때 대표적으로 영과잉 포아송 모형이 사용된다. 특히 반응변수들 사이에 상관관계가 존재할 때에는 랜덤효과를 영과잉 포아송 모형에 도입해서 분석해야 한다. 이러한 모형은 주로 빈도론자들의 접근방법으로 분석되어왔는데, 최근에는 베이지안 기법을 사용한 분석도 다양하게 발전되어 왔다. 본 논문에서는 반응변수들 사이에 상관관계가 존재하는 경우 랜덤효과가 포함된 영과잉 포아송 회귀모형을 베이지안 추론 방법을 토대로 제안하였다. 이 모형의 적합성을 판단하기 위해 모의 실험을 통해 랜덤효과를 고려하지 않은 모형과 비교 분석하였다. 또한, 실제 지역사회 건강조사 흡연 자료에 직접 응용하여 그 결과를 살펴보았다.

• 응용통계연구
• /
• 제27권5호
• /
• pp.743-753
• /
• 2014

Kim 등 (2006)과 Kim 등 (2009)은 2002년에 (사)볼런티어 21에서 조사한 설문자료에 기초하여 우리나라 개인의 기부횟수에 영향을 주는 유의적 설명변수를 보고한 바 있다. 본고에서는 Kim 등 (2006)과 Kim 등 (2009)의 계산오류를 발견하여 이를 수정하고, 아울러 Kim 등 (2009)이 적용한 0이 팽창된 포아송 모형에 로지스틱 회귀모형을 추가하였다. 동 로지스틱 모형으로 기부행위(0, 1)에 영향을 주는 설명변수를 식별하고, 아울러 기부횟수가 작은 군(群)과 큰 군(群)을 판별하여 주는 설명변수를 식별하고자 한다.