통행과정의 시간 절감은 경제성 분석의 큰 편익으로 산정되는데 반하여, 화물의 운송 시간 절감에 대한 의식은 미비하다. 화물의 시간 가치를 사회적 측면에서 살펴볼 때, 운송 시간 절감이 가져오는 이익은 물류 업계에 시사하는 바가 크다. 따라서 본 연구에서는 화물운송의 시간 가치를 산정하여 운송 시간 절감의 방향을 제시하도록 한다. 품목별 시간가치를 도출하기 위한 방법으로 로짓모형을 이용하였다. 연구의 범위는 지역적으로는 경기도, 화물의 종류는 내수 5가지 품목으로 정하였으며 본문에 이용된 자료는 2007년을 기준으로 한다. 산정 결과 평균 19,946(원/대-시간)을 나타냈으며 전자부품이 가장 높은 시간가치를 나타냈다. 다음으로는 자동차 및 자동차 부품, 고무플라스틱, 정밀기기, 섬유제품 순으로 나타났다. 이를 통해 우리나라 화물운송 시간 가치의 현주소를 점검하고 물류 인프라 구축 방향을 제시하도록 한다.
Although accident data from the National Police Agency and insurance companies do not know the vehicle safety, the damage level information can be obtained from the data managed by the bus credit association or the bus company itself. So the accident severity was analyzed based on the side impact accidents using accident repair cost. K-means clustering analysis separated the cost of accident repair into 'minor', 'moderate', 'severe', and 'very severe'. In addition, the side impact accident severity was analyzed by using an ordered logit model. As a result, it is appeared that the longer the repair period, the greater the impact on the severity of the side impact accident. Also, it is appeared that the higher the number of collision points, the greater the impact on the severity of the side impact accident. In addition, oblique collisions of the angle of impact were derived to affect the severity of the accident less than right angle collisions. Finally, the absence of opponent vehicle and large commercial vehicles involved accidents were shown to have less impact on the side impact accident severity than passenger cars.
본 연구는 2004~2007년 기간 중 혼인통계에 관한 통계청의 마이크로데이터서비스시스템 원자료를 사용해 지역, 교육수준, 직종, 결혼종류 등 각 항목별로 남녀 결혼연령차 및 여성연상혼 현황을 분석하고, 여성연상혼에 영향을 미친 결정요인을 로짓모형(logit model)과 다항로짓모형 (multinomial logit model)을 활용해 고찰한다. 본 연구의 분석결과에 따르면, 여성연상혼은 여성의 교육수준이나 직종 자체보다는 남녀의 교육수준 차이나 소득차이와 더 큰 관련성을 갖고있는 것으로 나타났다. 즉 여성연상혼은 여성의 교육수준과 직종(소득)이 남성보다 우월할 때 더 많이 발생하였다. 보다 구체적으로, 남성의 소득이 여성보다 100만원 더 적을 경우에 여성연상혼 확률은 0.7% 가량 증가하였다. 동갑혼 선택확률의 결정요인은 여성연상혼과 비교해 약간 차이가 났다. 예를 들어, 여성이 재혼인 경우에는 남성연상혼과 비교해 여성연상혼 선택확률은 증가하였지만 동갑혼 선택확률은 감소하였다. 본 연구는 그간 일반 대중매체를 통해서 종종 논의되었던 사회적 관심문제를 과학적 분석방법을 통해 규명해본다는 점에 의의가 있다.
본 연구에서는 혼합로짓모형과 잠재계층모형을 사용하여 우리나라 우포늪 천변저류지 조성사업에 있어서 응답자간 선호이질성을 설명하고자 하였다. 혼합로짓모형의 추정결과 습지면적 및 기금액의 경우에서 응답자별 이질성을 관찰되었으며 일부 대안의 경우 IIA와 같은 특수한 형태의 교체유형을 가정할 수 없음을 알 수 있었다. 잠재계층모형의 경우 조건부로짓 모형보다 향상된 결과를 보여줄 뿐만아니라 응답자를 특성에 따라서 2계층으로 분류하여 이질성의 요인을 설명해주었다. 즉, 우포늪에 가까운 지역에 위치한 계층1의 응답자들은 서울, 인천 등 수도권지역 응답자가 대부분인 계층2의 응답자들에 비해서 우포늪 방문경험이 많고 우포늪에 대한 지식이 있으며 제시된 정보도 잘 이해하고 있는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 1일(24시간) 단위로 표현되는 통근통행자의 통행패턴을 분석하기 위해 가정과 직장 및 기타 목적지를 선택하여 이루어지는 하루 동안의 통행패턴을 유형화하여 이들 선택대안의 선택행태를 분석하였다. 이러한 연구목적을 충족시키기 위하여 본 연구에서는 경산시와 영천시에 직장을 가진 직장인(통근통행 자)에 대하여 실시한 통행 설문조사자료를 이용하여 네스티드 로짓모형을 이용한 경험적 모형을 추정하고, 모형의 추정결과를 논의하였다. 본 연구에서는 통근통행자의 통행패턴이 단일목적 혹은 다목적 통행의 선택을 높은 단계, tour의 수를 낮은 단계의 선택으로 하는 네스티드 로짓모형에 의해 표현된다고 가정하였다. 이렇게 표현된 네스티드 로짓모형의 경험적 추정결과로부터 본 연구에서 가설화된 네스티드 로짓모형구조의 타당성을 확인할 수 있었다. 아울러 모형의 경험적 추정결과는 개인의 행태적 측면을 적절히 반영하는 것으로 확인되었다.
본 연구는 개별형태모형 중에서 다항로짓모형을 이용하여 대구시의 대중교통 이용자를 대상으로 한 환승교통수단선택모형을 구축한 것이다. 다항로짓모형 추정을 위해 사용된 종속변수는 버스${\leftrightarrow}$버스, 버스${\leftrightarrow}$지하철, 지하철${\leftrightarrow}$지하철, 버스${\leftrightarrow}$기타교통수단, 지하철${\leftrightarrow}$기타교통수단의 5가지 유형을 사용하였고, 환승교통 수단선택에 영향을 미칠 것으로 예상되는 설명변수로는 성별, 나이, 교통주체, 통행목적, 환승지역, 통행비용, 통행시간의 7가지를 사용하였다. 구축한 다항로짓모형을 이용하여 주어진 설명변수의 값에 대한 환승확률을 산정하였고, 모형의 적합도를 나타내는 ${\rho}^2$는 0.354로서 적합하게 나타났다. 설명변수(통행시간, 통행비용)값의 변화에 따른 확률변화를 가지고 한계효과를 분석하였다. 통행시간에 따른 환승의 한계효과는 통행시간이 증가하면 할수록 버스${\leftrightarrow}$버스, 버스${\leftrightarrow}$지하철의 이용객들이 지하철${\leftrightarrow}$지하철로 전환되는 것으로 분석되었으며, 통행요금에 따른 환승의 한계효과 분석에서는 버스${\leftrightarrow}$버스, 버스${\leftrightarrow}$지하철의 이용요금이 증가함에 따라 버스 및 지하철${\leftrightarrow}$기타교통수단으로의 전환이 증가하는 것으로 분석되었다.
최근 계속되는 기후변화에 따른 위기감으로 인해 세계는 온실가스를 감축하기 위한 노력을 강화 하고 있다. 그중 수송분야에서는 온실가스를 줄이는 방안으로 현재의 내연기관 자동차를 전기자동차로 대체하고자 하고 있다. 한편 전기자동차를 보급하는데 있어서 중요한 충전설비는 완속충전설비와 급속충전설비로 나뉘는데, 전기 충전량 외에도 충전시간 역시 요금을 구성하는 중요 요소가 된다. 그러나 충전시간은 개인이 처한 상황에 따라 시간 기회비용이 같지 않으므로 이와 같은 현상을 정확히 이해하는 것은 충전설비의 보급이나 요금정책에 있어서 매우 중요하다고 생각한다. 따라서 본 연구는 상황에 따른 충전설비의 선택, 충전시간과 비용 지불의사가 어떻게 달라지는지를 밝히고자 로짓모형을 통해 충전설비 선택모형과 함께 상황별 시간가치를 제시하고 있다.
이 논문에서는 우리나라에서 발생하는 원인균별 식중독 발생건수를 예측하는 방법을 제안한다. 우리나라에서 보고되는 주별 식중독 발생 건수를 원인균로 나누면 자료에 많은 0의 관측값이 포함되어 있으며 식중독 발생 간에 종속성을 가진다. 이 현상을 모형화하기 위해 이 논문에서는 전체 식중독 건수를 자기회귀모형으로 예측하고 원인균별 식중독 발생 확률을 다범주 로짓모형으로 추정한다. 예측된 식중독 건수와 추정된 원인균별 식중독 발생 확률을 곱하여 원인균별 식중독 발생건수를 예측한다. 제안된 방법의 타당성을 확인하기 위해 평균제곱오차와 평균절대편차를 이용하여 제안 방법과 영과잉모형을 비교해 본다.
Purpose: The purpose of this study was evaluated to compare the predictive power of distress prediction models by using discriminant analysis method and logit analysis method for food service franchise industry in Korea. Research design, data and methodology: Forty-six food service franchise industry with high sales volume in the 2017 were selected as the sample food service franchise industry for analysis. The fourteen financial ratios for analysis were calculated from the data in the 2017 statement of financial position and income statement of forty-six food service franchise industry in Korea. The fourteen financial ratios were used as sample data and analyzed by t-test. As a result seven statistically significant independent variables were chosen. The analysis method of the distress prediction model was performed by logit analysis and multiple discriminant analysis. Results: The difference between the average value of fourteen financial ratios of forty-six food service franchise industry was tested through t-test in order to extract variables that are classified as top-leveled and failure food service franchise industry among the financial ratios. As a result of the univariate test appears that the variables which differentiate the top-leveled food service franchise industry to failure food service industry are income to stockholders' equity, operating income to sales, current ratio, net income to assets, cash flows from operating activities, growth rate of operating income, and total assets turnover. The statistical significances of the seven financial ratio independent variables were also confirmed by logit analysis and discriminant analysis. Conclusions: The analysis results of the prediction accuracy of each distress prediction model in this study showed that the forecast accuracy of the prediction model by the discriminant analysis method was 84.8% and 89.1% by the logit analysis method, indicating that the logit analysis method has higher distress predictability than the discriminant analysis method. Comparing the previous distress prediction capability, which ranges from 75% to 85% by discriminant analysis and logit analysis, this study's prediction capacity, which is 84.8% in the discriminant analysis, and 89.1% in logit analysis, is found to belong to the range of previous study's prediction capacity range and is considered high number.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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