Purpose - This current study will investigate the average financial ratio of top and failed five-star hotels in the Jeju area. A total of 14 financial ratio variables are utilized. This study aims to; first, assess financial ratio of the first-class hotels in Jeju to establishing variables, second, develop distress prediction model for the first-class hotels in Jeju district by using logit analysis and third, evaluate distress prediction capacity for the first-class hotels in Jeju district by using logit analysis. Research design, data, and methodology - The sample was collected from year 2015 and 14 financial ratios of 12 first-class hotels in Jeju district. The results from the samples were analyzed by t-test, and the independent variables were chosen. This was an empirical study where the distress prediction model was evaluated by logit analysis. This current research has focused on critically analyzing and differentiating between the top and failed hotels in the Jeju area by utilizing the 14 financial ratio variables. Results - The verification result of the accuracy estimated by logit analysis has shown to indicate that the distress prediction model's distress prediction capacity was 83.3%. In order to extract the factors that differentiated the top hotels in the Jeju area from the failed hotels among the 14 chosen, the analysis of t-black was utilized by independent variables. Logit analysis was also used in this study. As a result, it was observed that 5 variables were statistically significant and are included in the logit analysis for discernment of top and failed hotels in the Jeju area. Conclusions - The distress prediction press' prediction capability was compared in this research analysis. The distress prediction press prediction capability was shown to range from 75-85% by logit analysis from a previous study. In this current research, the study's prediction capacity was shown to be 83.33%. It was considered a high number and was found to belong to the range of the previous study's prediction capacity range. From a practical perspective, the capacity of the assessment of the distress prediction model in the top and failed hotels in the Jeju area was considered to be a prominent factor in applications of future hotel appraisal.
확률적 통행배정모형은 확정적 모형이 갖는 여러 경직된 가정들을 완화시킬 수 있다는 점에서 많은 연구자들의 연구대상이 되어왔으나, 확률개념이 모형에 내포됨에 따라 풀기가 쉽지 않다는 한계를 갖고 있다. 또한 현재까지 제시된 모형들도 교통망부하(Network loading) 단계에서 대안경로수를 제한함으로서 교통량에 종속적인 통행비용이 변하는 경우. 이를 선택대안의 변화로 반영하지 못하는 문제점과 확률적 사용자균형해를 구하는 단계에서 휴리스틱하게 접근하는 문제점들을 갖고 있다. 본 연구에서는 이들 확률적 통행배정모형의 문제점들을 해결할 수 있는 새로운 모형과 이를 풀기 위한 알고리듬을 제시하는데 목적이 있다. 제시되는 모형들은 로짓모형을 기반으로 개발되며 Wardrop의 확률적 균형상태를 도출하게 된다. 풀이 알고리듬은 링크가 아닌 경로를 기반으로 구축되는데, 모든 경로를 열거해야 하는 어려움이 있지만. 선택경로를 제한함으로서 발생되는 문제를 피할 수 있으며, 초기에 한번만 모든 경로를 열거해놓으면 이를 계속 사용하기 때문에 계산시간도 줄일 수 있다. 또한 본 연구에서 제시되는 수리최소화모형은 목적함수를 직접 평가(evaluation)하기 때문에 수렴해에 신속히 수렴하며, Sheffi(1985)가 제시한 동등 수리모형(equivalent mathematical program)보다 이해하기 쉽다는 장점이 있다. 제시된 모형을 평가하기 위하여 예제 교통망을 이용하며, 각 모형들의 장단점을 분석하였다.
본 연구는 교차로, 횡단보도, 터널 구간에서 교통사고 유형에 따른 위험 순위를 비교 분석한 것이다. 서울, 경기도에서 발생한 2014년부터 2017년까지의 교통사고자료 중 교통량 및 속도 자료와 결합 가능한 58,868건의 자료를 구축하고, 순서형 로짓모형을 활용하여 사고심각도 추정모형을 구축하였다. 추정된 모형을 기반으로 사고심각도에 영향을 미치는 요인을 규명하고, 영향을 미치는 정도를 살펴보았다. 또한 사고발생위치(교차로, 횡단보도, 터널)별, 사고유형별, 사고발생 시간이나 상황별로 상대적 위험도 분석을 통해 위험순위를 제시하였다. 분석 결과 사고발생 위치와 시간에 따라 사고심각도에 현격한 차이를 보이는 것으로 나타났으며, 분석 자료로부터 산출된 사고 발생 빈도와 사고심각도와 비교해봤을 때, 발생 빈도가 적더라도 사고심각도 측면에서는 위중하거나, 발생 빈도가 높고, 사고심각도 또한 위중한 경우가 존재하는 것으로 분석되었다. 이러한 교통사고유형의 위험 평가를 통해 도로별로 상대적으로 위험한 사고유형에 대한 이해가 가능하고 도로별, 사고유형의 교통사고 위험도 지수 개발에 기초자료 활용할 수 있을 것이다.
본 연구는 2012년 현재 한국이 FTA를 체결하였거나 추진 중인(발효, 타결, 협상, 공동연구) 65개국을 대상으로 한국의 무역수지 결정요인을 분석하고자 한다. 분석모형은 중력모형의 설명변수에 대상국의 경제적 지리적 변수를 포함시키고, 종속변수에 한국과의 무역수지 흑자 또는 적자 여부를 표시하는 이분값을 표시하여 로짓분석을 한다. 한국이 특정국가와의 교역에서 무역수지가 흑자이면 1의 값을 주고, 적자이면 0의 값을 취하도록 한다. logit 모형의 추정결과 GDP, 1인당 GDP, 상대국간 교역, 석유, 내륙국가, 해양국가 변수는 통계적으로 유의하지 않았다. 반면에 총교역, 수출의존도, 수입의존도, 광물, 거리 변수는 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 이는 경제규모를 나타내는 총교역과 무역의존도를 반영하는 수출의존도, 수입의존도, 지리적 특성과 자원부존여부를 반영하는 거리와 광물자원 등의 변수들이 한국의 무역수지에 대한 주요 결정요인으로 작용하고 있음을 의미한다.
인적자원이 가장 중요한 경쟁력이 되는 지식정보화 산회에서 숙련의 주기는 짧으며, 노동력의 유동화는 심화되고 있어 자격의 신호기제로서의 역할이 크게 부각되고 있다. 이에 우리나라 자격의 기능을 취득요인, 취업 및 임금효과 측면에서 검토하기 위해 한국노동패널 1~4차년도(1998~2001) 자료를 개인별로 묶어 고정효과 로짓모형, 임의효과모형으로 회귀분석하였다. 추정의 결과 고졸 미만 저학력층의 자격취득 확률이 높게 나타났다. 남자는 실업상태에 있는 경우에 자격취득이 많았고, 여성은 비경제활동의 기타 상태(잠재적 구직상태)에 있는 경우 자격취득이 많았다. 자격의 취업효과는 여성의 경우 1년차, 2년차에 유의하게 나타나나, 남자의 경우는 유의하지 않았다. 취득한 자격의 임금효과는 남녀 공히 유의하지 않았다. 이러한 결과는 현재 우리나라에서 자격취득으로 얻어지는 직업능력이 시장에서 제대로 인정받고 있지 못하는 현실을 반영한다.
우리나라는 교통사고 사망자 가운데 보행자가 차지하는 비율이 43%로 매우 높으며, 이는 OECD평균의 2.5배에 이르는 수치이다 도로종류별 사고발생 특성을 보면 국도에서 보행자사고로 인한 사망자수 비율이 가장 높은 구성비를 차지하고 있다. 이에 따라 지방부 도로에서 보행자사고를 방지하기 위하여 보행자 관련 안전시설물 설치가 확대될 예정이다. 그러나 보행자 관련 연구가 주로 도시부 교차로를 대상으로 이루어짐에 따라 지방부 보행자사고 특성 분석에 대한 연구가 부족하고, 특히, 안전시설물의 보행자사고에의 효과에 대한 연구는 미미한 실정이다. 이에 본 연구에서는 지방부 4차로 국도를 대상으로 로짓모형을 이용하여 보행자사고 확률모형을 구축하고, 추정시 도로안전시설물 설치여부를 설명변수로 포함하여 그 효과도를 추정하였다. 시설물별 효과도는 승산비(Odds ratio)를 이용하여 비교위험I÷로 분석 제시하였다. 분석결과 시거개선, 보도설치, 조명설치가 보행자 사고를 줄이기 위한 효과적인 대안으로 나타났다.
최근 녹색교통수단으로서 자전거의 이용자수는 급격하게 증가하고 있으나 차대 자전거사고 감소와 자전거 이용자의 안전성 향상에 대한 노력은 미비한 설정이다. 따라서 본 연구에서는 최적의 교차로 설계지침 제공 및 자전거 사고유형에 영향을 미치는 요인들을 면밀히 분석하여 교차로에서의 자전거사고 안전성 향상에 그 목적이 있다. 이를 위해 본 연구에서는 2005년도 인천광역시 사지교차로에서 발생한 56건의 자전거사고 자료에 대한 분석과 사고발생 교차로에 대한 현장조사를 실시하였으며, 다항로짓모형을 이용하여 3가지 경우에 대한 자전거 사고유형 분석모형을 개발하였다. 모형분석결과, 사망사고 유무, 부도로 교통섬 유무, 도로위계, 사고당시 날씨, 주도로 버스정류장 유무, 주도로 차로폭, 인적유발요인이 자전거 사고 유형에 중요한 변수로 나타났다.
통행시간가치에 대한 연구는 독립변수를 이용한 통행시간과 비용에 의한 선택모형 을 대개 사용하여 왔다. 통행시간과 비용에 대한 매개함수를 추정한 후에 통행시간가치를 교통시간과 비용의 $\ulcorner$파라메타$\lrcorner$비로써 얻고 있다. 그러나 통행시간가치에 관한 신뢰구간과 통계적 유의성을 설정하기 위한 적절한 과정은 아직 연구되지 않고 있으나 $\ulcorner$로-짓$\lrcorner$ 모형 자체에 대하여는 되어있다. 본 논문은 통행시간가치를 측정하기 위한 기존의 방향을 비평적 으로 검토하여 본 것으로 통행시간가치를 통계적 유의성 검증을 위한 표준화 과정은 아직 이론적으로 정립 가능하다고 생각되지 않지만 통행시간가치평가의 간편식을 제시하여 보았 다. 간편식에 의하여 제시된 결과에 의하면 선택모형에 입각한 통행시간가치의 통계적신뢰 구간이 매우 큰 것으로 나타났는바 이에 대한 선택모형에 입각한 통행시간가치 측정을 위한 과정의 타당성에 대한 많은 의문이 아직도 남는다 하겠다.
수단선택모형은 신설중이거나 계획중인 새로운 교통수단의 수요를 추정하기 위하여 필수적인 요소이다. 현재 교통수요분석시 수단분담모형구축을 위해 지역별로 공통된 효용함수의 파라미터를 사용하고 있으며, 이로 인해 수단선택 행태 예측시 오류가 발생하는 경우가 존재한다. 권역별 자료를 집계하여 공통된 파라미터를 사용함으로써 발생하는 문제점은 다음과 같다. 수단선택모형으로 인한 수단전환 효과를 측정하기 위하여 집계모형(aggregate model)을 사용할 경우 분석권역에 따라 수단분담모형에서는 통행시간이나 통행비용에 대한 계수의 분포가 다름(분석권역별로 서로 다른 모집단 분포를 하고 있음)에도 불구하고 하나의 파라메타로 모집단을 설명하고자 할 경우 모집단을 적절히 설명하지 못하게 된다. 따라서 통행비용 및 통행시간과 같은 정책변수의 변화에 민감하게 반응하지 못하는 경우가 발생한다. 특히 수단선택 모형에 사용되는 로짓모형과 같이 비선형함수의 경우에 집합화자료를 사용함으로써 집합화에 의한 오차(aggregation error) 또한 문제가 된다. 본 논문의 목적은 수단선택 행태에 영향을 미치는 지역적 특성을 고려하고, 지역단위별로 공통된 파라미터를 사용하면서 나타나는 집합화 오차를 줄일 수 있도록 분석대상 규모(zone size)별 수단분담모형 파라미터값을 추정하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 2006년 가구통행실태조사 자료를 이용하여 각 분석단위(zone)의 수단별 파라미터를 추정하였다. 추정된 결과의 경우 파라미터값의 부호와 한계대체율에 의한 시간가치가 상식적으로 적정한지를 판단하고, 통계적으로 적합한지에 대하여 검증을 실시하였다. 또한 구축된 모형의 실제 사례에 적용가능성을 보기 위하여 서울지하철 9호선의 개통 전 후를 비교하여 현실에서 관측된 수단분담율 변화와 모형상의 예측치를 비교하여 정확성 및 신뢰성을 검토하였다.
본 연구는 기존 도시철도 운영 하에서 관측된 교통수단 분담률을 반영하면서 추가적인 도시철도 신설노선 완공 후 수단분담률을 추정하는 방법론을 제안하였다. 통행자의 도시철도 이용 패턴을 현실적으로 반영하기 위해 관측된 표본자료를 기반으로 전수화된 수단별 O/D 자료를 통행거리, 접근시간, 접근유형(환승 횟수)에 따라 카테고리화 하여 수단분담률을 분류하였다. 수단선택 분석 기법으로는 관측된 수단분담률에 기초하는 점진적 로짓모형을 이용하였다. 도시철도 이용 패턴을 카테고리화 하여 분석한 결과, 장거리 통행이거나 환승이 적을수록 도시철도 수단분담률이 높았으며, 또한 도시 철도 역에 접근시간이 작을수록 역시 도시철도 수단분담률이 높은 결과를 관측 자료인 기준연도 O/D 자료에서 분석되었다. 기존 도시철도 서비스 수준 하에서의 교통수단 분담률을 기본 자료로 하고, 신설 노선으로 제공되는 도시철도 서비스 수준과 카테고리화 된 도시철도 서비스 수준의 차이를 점진적 로짓모형에 적용함으로써 신설 도시철도가 제공하는 서비스 수준 하에서의 교통수단 분담률을 추정하였다. 이와 같이 추정된 잠정적 교통수단 분담률을 기초로 기준연도와 예측연도의 교통환경 변화를 반영하여 점진적 로짓모형을 분석함으로써 모든 교통수단의 장래 수단분담률을 예측 분석하는 방법론을 제시하였다. 본 연구에서 제안한 방법론은 기존 SP 자료의 적용이 어려운 경우 활용 가능하며, 기존 도시철도의 분담률 자료가 확보된 상황에서 가법적 로짓모형의 적용보다 이론적, 논리적 측면에서 더욱 우수하다고 고려된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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