• 대한교통학회지
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• 제28권4호
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• pp.119-128
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• 2010

통행자의 통행수단선택행태는 개인의 사회경제적 속성과 수단의 속성뿐만 아니라 통행자 개인의 잠재된 통행행태 즉, 통행행태적 선호도 역시 큰 영향을 미친다. 통행수단선택행태에 특정한 영향을 미치는 잠재통행행태를 수단선택모형에 반영한다면 비관측요인에서 기인하는 오차를 크게 줄일 수 있고, 통행행태에 대한 다양하고 보다 합리적인 해석이 가능하다. 본 연구에서는 한강 수상대중교통 도입에 따른 수단선택행태조사 자료를 활용하여 잠재변수를 정의하고 새로운 수단에 대한 분석이 가능한 RP/SP 결합모형을 구축하였다. 잠재변수는 행태설문조사자료를 기반으로 요인분석을 통해 계량화하였다. 모형구축결과 통행자들의 잠재된 통행행태는 수단선택행태에 유의한 영향을 미치고, 잠재변수를 반영한 경우 모형의 적합도가 향상되었다. 또한 잠재행태 관점에서도 RP/SP 결합모형이 SP모형에 비해 합리적인 것으로 분석되었다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제27권1호
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• pp.15-35
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• 2020

In research on behavioral studies, significant attention has been paid to the stage-sequential process for multiple latent class variables. We now explore the stage-sequential process of multiple latent class variables using the multivariate latent class profile analysis (MLCPA). A latent profile variable, representing the stage-sequential process in MLCPA, is formed by a set of repeatedly measured categorical response variables. This paper proposes the extended MLCPA in order to explain an association between the latent profile variable and the latent group variable as a form of a two-dimensional contingency table. We applied the extended MLCPA to the National Longitudinal Survey on Youth 1997 (NLSY97) data to investigate the association between of developmental progression of depression and substance use behaviors among adolescents who experienced Authoritarian parental styles in their youth.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2004년도 추계학술대회 논문집
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• pp.1588-1594
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• 2004

This study discovers the variables in the railway safety management which give impacts to safety cognition of the employees. Next we do factor analysis to find out latent variables which include safety variables and regression analysis to measure the explanation power of the latent variables. We got the results that expertness latent variable explains the variation of the accidents more than other latest variables

• 응용통계연구
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• 제30권4호
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• pp.555-566
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• 2017

다변량 자료에서 변수 수 p가 큰 경우 주성분분석 등 통상적인 차원축소는 효과적이지 못할 수 있다. 효과적인 시각화가 되려면 축소공간의 차원이 2-3 정도이어야 하는데, 관측개체의 잠재적 차원이 이보다 훨씬 큰 경우가 있기 때문이다. 이 논문은 분석변수들을 다수의 잠재 차원에 분할하여 차원축소적 방법으로 탐색하고 부분들의 유기적 관계를 시각화하는 이단계 작업을 제안한다. 분석변수들을 잠재 차원에 분할하는 "잠재변인 변수군집화" 방법으로는 R팩키지 ClustOfVar를 쓰고 개별 변수군집의 시각화를 위해서 주성분분석 행렬도(biplot)를, 개별 변수군집과 외부 잠재변인 또는 외적 변수 간 관계의 시각화를 위해서는 추가변수 끼워넣기(embedding supplementary variables) 기법을 활용한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제24권2호
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• pp.173-191
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• 2017

This study develops a new type of latent class analysis (LCA) in order to explain the associations between one latent variable and several other categorical latent variables. Our model postulates that the prevalence of the latent variable of interest is affected by another latent variable composed of other several latent variables. For the parameter estimation, we propose deterministic annealing EM (DAEM) to deal with local maxima problem in the proposed model. We perform simulation study to demonstrate how DAEM can find the set of parameter estimates at the global maximum of the likelihood over the repeated samples. We apply the proposed LCA model in an investigation of the effect of and joint patterns for drug-using behavior to violent behavior among US high school male students using data from the Youth Risk Behavior Surveillance System 2015. Considering the age of male adolescents as a covariate influencing violent behavior, we identified three classes of violent behavior and three classes of drug-using behavior. We also discovered that the prevalence of violent behavior is affected by the type of drug used for drug-using behavior.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.231-242
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• 2007

본 연구에서는 원활한 기업승계를 통한 일자리 창출 및 국가경쟁력 제고를 위한 승계기업 육성 지원정책 및 활성화 방안에 대한 연구의 일환으로서 승계기업의 애로사항과 만족도에 관한 관계를 구명하고자 한다. 연구 결과에 따르면 원인계의 4개 잠재변수 사이에는 상관관계가 인정되며 원인계의 잠재변수인 'personal(인사)'로부터 결과계의 2개 잠재변수 사이에는 인과관계가 유의하지 않음을 알 수 있다. 즉 잠재변수인 'personal(인사)'은 잠재변수 'marketing(마케팅)', 'general(일반경영)', 'succession(승계)' 등과의 상호관계를 통해서 결과계의 잠재변수들에 영향을 미치고 있음을 알 수 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제34권3호
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• pp.939-945
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• 2014

현재 수립된 대부분의 교통약자관련 이동편의증진계획에서는 투자우선순위를 결정함에 있어 교통약자 이동편의시설의 설치율과 만족도간의 중요도(요인 적재량)에 대한 분석 없이 설치율 또는 만족도가 낮은 항목을 우선적으로 고려하여 투자우선순위를 결정하고 있다. 따라서 본 연구에서는 구조방정식(SEM: Structural Equation Model)을 이용하여 외생잠재변수(Exogenous Latent Variables)와 내생잠재변수(Endogenous Latent Variables)간의 인과관계를 통계적으로 검증하고 설치율과 만족도를 동시에 고려한 교통약자 이동편의시설의 투자우선순위 결정모형을 제시하였다. 분석결과 이동편의 시설가운데 이용자 만족도에 가장 큰 영향을 주는 시설로는 버스정류장, 횡단보도, 보도 순으로 분석되었다. 버스정류장시설 중 정류장연석의 높이, 보도시설 중 보도의 평탄성 그리고 횡단보도시설 중 보행신호등 설치에 대한 중요도가 높게 분석되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.165-178
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• 2022

본 연구에서는 기질 및 성격 프로파일 잠재집단의 심리적 및 생물사회적 특성을 탐색하기 위해 첫째, 기질 및 성격검사의 일곱 가지 변인을 중심으로 잠재집단을 확인하고, 둘째, 도출된 세 잠재집단의 심리적 및 생물 사회적 특성 간의 차이를 확인하고자 하였다. 연구 참여자는 대학생 287명으로 Cloninger의 기질 및 성격검사, 인지적 정서조절전략 척도, 긍정정서 및 부정정서 척도, 아침형 조합척도, 피츠버그 수면의 질 지수, 삶의 만족 척도를 활용하여 잠재 프로파일 분석을 이용하여 잠재집단을 확인하였다. 연구 결과, 첫째, 7가지 기질 및 성격 요인을 활용한 잠재 프로파일 분석을 통해 3개의 잠재집단을 확인하였다. 둘째, 심리적 변인인 인지적 정서조절전략, 긍정 및 부정정서와 생물사회적 변인인 일주기유형, 수면의 질, 그리고 삶의 질에서 잠재집단 간 유의미한 차이를 확인하였다. 결론적으로 타고난 기질 요인인 위험회피와 후천적으로 개발 가능한 성격 요인인 자율성의 중요성을 확인하였고, 적응적이고 성숙한 성격에 대한 심리 및 생물사회적 변인의 후속 연구의 필요성에 대해 논의하였다.

• 한국도로학회논문집
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• 제17권3호
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• pp.117-124
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• 2015

PURPOSES : The purpose of this study is to verify traffic accident injury severity factors for elderly drivers and the relative relationship of these factors. METHODS : To verify the complicated relationship among traffic accident injury severity factors, this study employed a structural equation model (SEM). To develop the SEM structure, only the severity of human injuries was considered; moreover, the observed variables were selected through confirmatory factor analysis (CFA). The number of fatalities, serious injuries, moderate injuries, and minor injuries were selected for observed variables of severity. For latent variables, the accident situation, environment, and vehicle and driver factors were respectively defined. Seven observed variables were selected among the latent variables. RESULTS : This study showed that the vehicle and driver factor was the most influential factor for accident severity among the latent factors. For the observed variable, the type of vehicle, type of accident, and status of day or night for each latent variable were the most relative observed variables for the accident severity factor. To verify the validity of the SEM, several model fitting methods, including ${\chi}^2/df$, GFI, AGFI, CFI, and others, were applied, and the model produced meaningful results. CONCLUSIONS : Based on an analysis of results of traffic accident injury severity for elderly drivers, the vehicle and driver factor was the most influential one for injury severity. Therefore, education tailored to elderly drivers is needed to improve driving behavior of elderly driver.

• 한국과학교육학회지
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• 제17권4호
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• pp.481-492
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• 1997

The purpose of this study is to construct validity of Tripartite model of "Attitudes towards Science" using Exploratory and Confirmatory Factor Analyses. Exploratory and confirmatory factor analyses are two major approaches to factor analysis. The primary goal of factor analysis is to explain the covariances or correlations between many observed variables by means of relatively few underlying latent variables. In exploratory factor analysis, the number of latent variables is not determined before the analysis, all latent variables typically influence all observed variables, the measurement errors(${\delta}$) are not allowed to correlate, and unidentification of parameters is common. Confirmatory factor analysis requires a detailed and identified initial model. Confirmatory factor analysis techniques allow relations between latent and observed variables that are not possible with traditional, exploratory factor analysis techniques. As a result of exploratory factor analysis, tripartite model of "Attitudes towards Science" being composed of affection, behavioral intention and cognition is empirically identified. But attitude of science career being composed of affection and behavioral intention is identified. In validity test using confirmatory factor analysis, measurement structure of Tripartite model of "Attitudes towards Science" is not correspondent to data set. Because it is concluded that the object of attitudes are not specific.