• 보건행정학회지
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• 제25권1호
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• pp.31-39
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• 2015

Background: The purpose of this study is comparison of the results between regression and multi-level analysis to find out factors influencing outcome indicators (in-hospital death, length of stay, and medical charges) of stroke patients. Methods: By using patient sample data of Health Insurance Review & Assessment Service, patients admitted with stroke were selected as survey target and 15,864 patients and 762 hospitals were surveyed. Results: For the results of existing regression analysis and multi-level analysis, models were assessed through model suitability index value and as a result, the value of results of multi-level analysis decreased compared to the results of regression, showing it is a better model. Conclusion: Factors influencing in-hospital death of stroke patients were analyzed and as a result, intra-class correlation (ICC) was 13.6%. In factors influencing length of stay, ICC was 11.4%, and medical charges, ICC was 17.7%. It was found that factors influencing the outcome indicators of stroke patients may vary in every hospital. This study could carry out more accurate analysis than existing research findings through analysis of reflecting structure at patient level and hospital level factors and analysis on random effect.

• 물과 미래
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• 제27권3호
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• pp.55-69
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• 1994

홍수시 한강 인도교에 대한 단기간 예보의 정확도를 제고하기 위한 통계학적 홍수예보모형으로 '인도교수위와 영향인자간의 다중회귀분석에 의한 다변수 모형(MM 모형)'과 '수위구간별 다중회귀분석에 의한 다수준 다변수 모형(MMP 모형)' 그리고 '수위의 증감추세에 따른 2 수준 다변수 모형(2MP 모형)'을 제시하였다. 연구대상으로는 분석된 세가지 모형 중, 'MM 모형'은 4시간예측시 평균오차가 35cm 이내의 정도를 나타내며 'MMP 모형'은 모형개발시에 구분한 각 수위구간에 대해서는 매우 작은 평균오차를 나타내지만 실제 홍수사상에 적용시에는 뚜렷한 정도의 향상을 나타내지 못하는 것으로 보인다. 이것은 실제홍수시 수위가 각 구간내에만 머물지 않기 때문인 것으로 보인다. 한편 '2MP 모형'은 예측정도가 가장 높으나 드물게 발산현상이 나타나고 있어 안정도가 떨어지며, 'MMP 모형'은 '2MP 모형'과 비교하여 예측정도는 약간 떨어지나 안정된 예측결과를 보여준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.938-940
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• 2015

CCTV는 범죄상황 발생시 보안과 증거확보를 위해 사용되어 왔다. 그러나 실제 상황에서 범죄가 발생하기 전 예방을 하는 것 보다 사후 처리에 용도를 두고 있으며, 범죄 예방의 목적에 대해 미미한 효과를 보이고 있다. 본 논문에서는 CCTV로 수집된 보행자의 데이터를 통해 객체의 행동을 분석하여 위험도로 행동의 위험여부를 추정하기 위한 Flexible Multi-level Regression 모델을 제안하였다. 제안된 모델을 통해 관찰된 객체의 행동이 이상행동이라고 판단될 시 위험을 받는 객체에게 알림을 주어 범죄 발생 전 즉각적인 대응이 가능하며 빠른 상황판단이 가능할 것으로 예상된다.

• Genomics & Informatics
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• 제20권4호
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• pp.48.1-48.7
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• 2022

Penalized regression has been widely used in genome-wide association studies for joint analyses to find genetic associations. Among penalized regression models, the least absolute shrinkage and selection operator (Lasso) method effectively removes some coefficients from the model by shrinking them to zero. To handle group structures, such as genes and pathways, several modified Lasso penalties have been proposed, including group Lasso and sparse group Lasso. Group Lasso ensures sparsity at the level of pre-defined groups, eliminating unimportant groups. Sparse group Lasso performs group selection as in group Lasso, but also performs individual selection as in Lasso. While these sparse methods are useful in high-dimensional genetic studies, interpreting the results with many groups and coefficients is not straightforward. Lasso's results are often expressed as trace plots of regression coefficients. However, few studies have explored the systematic visualization of group information. In this study, we propose a multi-level polar Lasso (MP-Lasso) chart, which can effectively represent the results from group Lasso and sparse group Lasso analyses. An R package to draw MP-Lasso charts was developed. Through a real-world genetic data application, we demonstrated that our MP-Lasso chart package effectively visualizes the results of Lasso, group Lasso, and sparse group Lasso.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제13권1호
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• pp.38-50
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• 2018

Spatio-temporal load forecasting (STLF) is a foundation for building the prediction-based power map, which could be a useful tool for the visualization and tendency assessment of urban energy application. Constructing one point-forecasting model for each electricity cell in the geographic space is possible; however, it is unadvisable and insufficient, considering the aggregation features of electricity cells and uncertainties in input variables. This paper presents a new STLF method, with a data-driven framework consisting of 3 subroutines: multi-level clustering of cells considering their aggregation features, load regression for each category of cells based on SLS-SVRNs (sparse least squares support vector regression networks), and interval forecasting of spatio-temporal load with sampled blind number. Take some area in Pudong, Shanghai as the region of study. Results of multi-level clustering show that electricity cells in the same category are clustered in geographic space to some extent, which reveals the spatial aggregation feature of cells. For cellular load regression, a comparison has been made with 3 other forecasting methods, indicating the higher accuracy of the proposed method in point-forecasting of spatio-temporal load. Furthermore, results of interval load forecasting demonstrate that the proposed prediction-interval construction method can effectively convey the uncertainties in input variables.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제36권1호
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• pp.129-148
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• 2007

Frailty estimates from the proportional hazards frailty model often lead us to conjecture the heterogeneity in frailty such that the variance of the frailty varies over different covariate groups (e.g. male group versus female group). For such systematic heterogeneity in frailty, we consider a regression model for the variance components in the proportional hazards frailty model, denoted by the MLFM. However, in many cases, the observed data do not show any statistically significant preference between the homogeneous frailty model and the heterogeneous frailty model. In this paper, we propose a Bayesian model averaging procedure with the reversible jump Markov chain Monte Carlo which selects the appropriate model automatically. The resulting regression coefficient estimate ignores the model uncertainty from the frailty distribution in view of Bayesian model averaging (Hoeting et al., 1999). Finally, the proposed model and the estimation procedure are illustrated through the analysis of the kidney infection data in McGilchrist and Aisbett (1991) and a simulation study is implemented.

• 지적과 국토정보
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• 제50권2호
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• pp.237-254
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• 2020

빈집문제에 대한 사회적 관심이 높아지면서 국가와 지자체 차원에서 문제를 해소하기 위한 노력을 지속하고 있다. 문제에 대한 적절한 처방을 위해서는 빈집 발생의 원인에 대한 분석이 선행되어야 한다. 본 연구는 인천광역시 원도심을 대상으로 빈집 발생 영향요인을 분석하는 데 목적을 두었다. 특히, 주택, 근린 차원의 미시적 환경과 지역 차원의 거시적 환경의 영향을 종합적으로 살펴보는데 집중하였다. 분석에 앞서 문헌 고찰을 통해 빈집 발생의 다양한 영향요인을 탐색하였으며, 주택(1수준), 근린(2수준), 지역(3수준) 3개의 수준으로 구성된 다층모형(multi-level model)을 구축하고 분석을 수행하였다. 분석 결과 주택 부지의 규모, 형상, 접도 여부가 빈집 발생과 밀접하며, 근린 내 경사도와 정비구역 지정의 영향이 작용하는 것으로 나타났다. 또한, 독거노인 가구 비율과 공시지가, 지가변화율, 신규 주택 비율 등 지역 수준의 영향도 유의한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 주택 부지와 근린환경의 물리적 열악함, 지역의 경제적·사회적 취약성이 복합적으로 작용하여 빈집 발생 가능성을 높인다는 것을 보여준다. 본 연구에서는 분석 결과를 토대로 빈집문제 해소를 위한 다차원적 대응 전략이 필요하며, 정비구역 지정이나 신규주택 공급 등의 정책 결정으로 인해 빈집이 발생하지 않도록 하여야 한다는 시사점을 제시하였다.

• 소성∙가공
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• 제26권6호
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• pp.341-347
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• 2017

Flexibly-reconfigurable roll forming (FRRF) is a novel sheet metal forming technology conducive to produce multi-curvature surfaces by controlling strain distribution along longitudinal direction. Reconfigurable rollers could be arranged to implement a kind of punch die set. By utilizing these reconfigurable rollers, desired curved surface can be formed. In FRRF process, three-dimensional surface is formed from two-dimensional curve. Thus, it is difficult to predict the forming result. In this study, a regression analysis was suggested to construct a predictive model for a longitudinal curvature of FRRF process. To facilitate investigation, input parameters affecting the longitudinal curvature of FRRF were determined as maximum compression value, curvature radius in the transverse direction, and initial blank width. Three-factor three-level full factorial experimental design was utilized and 27 experiments using FRRF apparatus were performed to obtain sample data of the regression model. Regression analysis was carried out using experimental results as sample data. The model used for regression analysis was a quadratic nonlinear regression model. Determination factor and root mean square root error were calculated to confirm the conformity of this model. Through goodness of fit test, this regression predictive model was verified.

• 지역연구
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• 제36권4호
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• pp.57-67
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• 2020

최근 대도시를 중심으로 주택가격의 급격한 상승에 따라 서민들의 주거안정도 크게 위협받고 있다. 본 연구는 대도시 거주자들의 주거불안정성에 주목하여 이에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 특히, 기존의 선행연구들이 주거비부담능력이 낮은 가구들의 주거불안 경험과 이에 따른 그들의 삶의 변화를 보여주는 데 주목해온 것과 달리, 본 연구에서는 거주지역의 공간적 개방성, 커뮤니티 특성 등 지역특성이 거주자들의 주거불안 경험을 완화 또는 심화시킬 수 있다는 점에 주목하여 이에 대한 영향력을 실증분석하였다. 대도시 거주자들의 주거불안정 영향요인을 분석하기 위한 자료로 2017년도 주거실태조사를 활용하여 다층로짓모형(Multi-level Logistic Model)을 통해 분석하였다. 분석 결과는 가구의 주거비 부담능력과 같은 가구특성뿐만 아니라 주택 재고, 저렴한 주택 가격, 사회적 관계망 등 지역 특성의 영향력 또한 확인하였다. 이러한 결과는 지역의 공간적 포용성 증진이 주민들의 주거불안정을 완화하는 데 긍정적인 영향을 미칠 것임을 시사한다. 논의를 바탕으로 본 연구는 주거불안정을 도시정책 차원에서 주목하고, 이를 완화해나가기 위한 정책적 노력이 필요함을 제안한다.

• 소성∙가공
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• 제29권5호
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• pp.272-281
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• 2020

As the thickness of mobile communication devices is getting thinner, the size of the internal parts is also getting smaller. Among them, the battery case requires a high-level deep drawing technique because it has a rectangular shape with a large aspect ratio. In this study, the initial blank shape was optimized to minimize earing in a multi-stage deep drawing process using an artificial neural network(ANN). There has been no reported case of applying artificial neural network technology to the initial blank optimal design for a square case with large aspect ratio. The training data for ANN were obtained though simulation, and the model reliability was verified by performing comparative study with regression model using random sample test and goodness-of-fit test. Finally, the optimal design of the initial blank shape was performed through the verified ANN model.