• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권5호
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• pp.819-827
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• 2009

국립축산과학원에서 수집한 한우 관능 평가 데이터에 대해 사회 인구학적 요인과 한국 소비자들의 맛 평가에 대한 연관성을 연구하고자 한다. 소비자 거주지역, 연령, 성별, 직업, 월수입과 쇠고기 부위를 설명변수로 맛등급 평가를 반응변수로 이항 다중 로지스틱 모형과 다항 다중 로지스틱 모형을 적합하고 회귀계수별 유의성 검정과 적합도 검정을 실시하였다. 단계별 변수 선택으로 최종 모형을 선택하고 반응변수 범주에 대한 오즈비를 계산하여 관련성을 파악한다. 그 결과 거주 지역, 연령, 월수입과 쇠고기 부위 변수들이 선택되었다. 영남에서 맛을 비교적 높게 평가하는 경향이 있으며 수입이 많고 연령이 높을수록 맛을 까다롭게 평가하는 경향을 보인다. 쇠고기 부위별로는 우둔에 비해서 등심이 다른 부위들 중 맛에 대한 차이가 크다고 볼 수 있다.

• 한국지리정보학회지
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• 제24권4호
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• pp.148-163
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• 2021

본 연구는 「도시재생 활성화 및 지원에 관한 특별법」에 따라 2017년부터 시작된 도시재생 뉴딜사업(이하 '뉴딜사업')의 종류가 다양해짐에 따라 데이터 기반의 정확한 쇠퇴진단과 사업유형 예측이 중요하다고 판단되어, 전국 읍면동을 대상으로 가장 적합한 뉴딜사업 유형을 판별할 수 있는 적용 모형 개발을 위한 연구를 수행하였다. 적용 모형 개발을 위한 데이터는 통계지리정보서비스(SGIS)와 도시재생정보체계의 '도시재생 종합정보 개방체계'를 통해 수집하고 데이터 전처리를 거쳐 분석 모델을 위한 데이터를 구축하였다. 적용 모형은 다항 회귀분석과 다항 로지스틱 회귀분석을 통해 4가지 모형을 도출하였다. 4가지 모형의 적용 가능성과 유효성 검증을 위해 서울특별시를 대상으로 각 모형별로 기존에 선정된 뉴딜사업지에 공간분포도를 비교 분석한 결과 DI-54 모형이 가장 높은 일치율을 확인할 수 있었다. 또한 DI-54 모형을 전국 954개 도시 쇠퇴지역에 적용해본 결과에서도 적합 도시재생 사업유형 판별에 활용 가능성을 확인할 수 있었다.

• 스마트미디어저널
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• 제5권4호
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• pp.75-82
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• 2016

우리나라의 경제 성장과 도로 환경의 변화를 통해 국내 자동차 시장이 성장하였으나, 이로 인해 교통사고율 또한 증가하였고, 인명 피해가 심각한 수준이다. 이에 따라, 정부에서는 교통사고 데이터를 개방하고 문제를 해결하기 위한 정책을 수립 및 추진 중이다. 본 논문에서는 교통사고 데이터를 이용하여 클래스의 불균형을 해소하고, Hybrid Model 구축을 통한 교통사고 예측을 위해 원본 교통사고 데이터와 Sampling을 수행한 데이터를 학습 데이터로 사용한다. 두 학습데이터에 연관규칙 학습기법인 FP-Growth 알고리즘을 이용하여 교통사고 상해 심각도와 연관된 패턴을 학습한다. 두 학습 데이터의 연관 패턴을 분석을 통해 같은 연관된 패턴을 추출하고 의사결정트리와 다항 로지스틱 회귀분석기법에 연관된 속성에 가중치를 부여하여 융합형 Hybrid Model을 구축하고 교통사고 피해자 상해 심각도를 예측하는 방법에 대해 제안한다.

• 센서학회지
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• 제29권5호
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• pp.348-353
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• 2020

This paper presents an adaptive method to avoid obstacles in various environmental settings, using a two-dimensional (2D) LiDAR sensor for mobile robots. While the conventional reaction based smooth nearness diagram (SND) algorithms use a fixed safety distance criterion, the proposed algorithm autonomously changes the safety criterion considering the obstacle density around a robot. The fixed safety criterion for the whole SND obstacle avoidance process can induce inefficient motion controls in terms of the travel distance and action smoothness. We applied a multinomial logistic regression algorithm, softmax regression, to classify 2D LiDAR point clouds into seven obstacle structure classes. The trained model was used to recognize a current obstacle density situation using newly obtained 2D LiDAR data. Through the classification, the robot adaptively modifies the safety distance criterion according to the change in its environment. We experimentally verified that the motion controls generated by the proposed adaptive algorithm were smoother and more efficient compared to those of the conventional SND algorithms.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제27권2호
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• pp.225-239
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• 2020

Analysis approaches for single compositional data are well established; however, effective analysis strategies for paired compositional data remain to be investigated. The current project was motivated by studies of age-related hearing loss (presbyacusis), where subjects are classified into four audiometric phenotypes that need to be ranked within these phenotypes based on their paired compositional data. We address this challenge by formulating this problem as a classification problem and integrating a penalized multinomial logistic regression model with compositional data analysis approaches. We utilize Elastic Net for a penalty function, while considering average, absolute difference, and perturbation operators for compositional data. We applied the proposed approach to the presbyacusis study of 532 subjects with probabilities that each ear of a subject belongs to each of four presbyacusis subtypes. We further investigated the ranking of presbyacusis subjects using the proposed approach based on previous literature. The data analysis results indicate that the proposed approach is effective for ranking subjects based on paired compositional data.

• 한국지역사회생활과학회지
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• 제21권4호
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• pp.619-631
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• 2010

The purpose of this study is to segment and examine urban farmers behavior by applying a two-step cluster analysis and multi-nominal logit model. The data were collected by a telephone survey with two-staged stratified random sampling in the cities around the country for the purpose of acquiring representative data. Respondents were asked to describe their awareness of urban agriculture, their agricultural activity, and sociodemographic characteristics. Among 2,000 cases, 381 cases(19.1%) which were of participants in urban agriculture were analysed in SPSS. From the findings, 27.3% of respondents had heard the word 'urban agriculture', and 25.5% of them regarded themselves as urban farmers. Four different clusters were derived from two-step clusters based on motive, place, companion, area and hours. They were 'Large scale hobby farming(cluster 1)', ‘Weekend farm/ hobby farming(cluster 2)', 'Land/ Self-supporting farming(cluster 3)', and 'Small scale hobby farming(cluster 4)'. The result of multinomial logistic regression showed that there were significant differences among these four segmented groups in terms of age, city size and housing type. In other words, there is quite a possibility that urbanites select different urban farming types according to their socio-demographic profiles. Therefore, the urbanite profiles can be used as the basis for promoting policy of several urban agriculture types. According to the result, policy directions for facilitating urban agriculture were presented.

• 문화기술의 융합
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• 제6권4호
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• pp.453-468
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• 2020

본 연구의 목적은 습관형성모델을 기반으로 간호대학 여학생의 신체활동 정도와 신체활동에 미치는 영향요인을 파악하여 간호대학 여학생의 신체활동 증진 및 유지 전략을 개발하는데 기초자료를 제공하기 위함이다. 연구대상은 J시에 소재한 G대학교와 J대학교에 간호학과에 재학중인 여학생 207명이었고, 자료수집 기간은 2020년 8월 31일에서 9월 13일까지였다. 자료 분석은 IBM SPSS Statistics Ver. 22.0 통계프로그램을 사용하여 빈도, 백분율, 평균, 표준편차, ANOVA 및 Scheffĕ test, Pearson's correlation coefficient, Univariate, and Multivariate multinomial logistic regression을 이용하였다. 연구결과 간호대학 여학생의 신체활동 정도는 평균 2506.31±2807.05 MET-min/week이었고 신체활동 분류기준에 따라 세 군으로 분류한 결과 건강증진 신체활동군은 59명(28.5%), 최소한 활동군은 98명(47.3%), 비활동군은 50명(24.2%)으로 나타났다. 다변량 로지스틱 회귀분석에서는 신체활동 습관강도가 간호대학 여학생의 신체활동에 유의한 영향요인으로 규명되었다. 따라서, 간호대학 여학생의 신체활동 증진 및 유지를 위해 습관형성 프로그램을 개발하고 효과를 검증하는 연구가 필요하다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.352-362
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• 2019

본 논문에서는 경영학 재무 분야에서 국내외적으로 지속적인 관심의 대상이지만, 학문적 의견 일치를 보이지 못하고 있는 주제가 연구되었다. 즉, 기업의 수익성에 대한 재무적 결정요인과 상호 차별성이 가설검정을 통하여 상호 비교되었다. 연구 분석 방법과 관련하여 본 연구에서는 국내 재벌 계열사들을 대상으로 표본기간은 국제금융위기 이후의 기간으로 설정되었으며 시장가치와 장부가치 기준의 두 분류의 수익성 지표들이 각각 분석되었다. 첫 번째 가설검정 결과 관련, 총 7개의 설명변수들 중, 기업 규모와 부채비율을 제외한 나머지 변수들이 재벌기업들의 수익성 결정에 유의성 있는 영향을 줄 수 있는 재무적 요인들이었으며, 동 결과는 비교그룹인 비재벌 소속 기업들에 대한 검정 결과와도 일반적으로 유사하였다. 또한, 다항로지스틱 모형을 활용한 두 번째 가설 검정에서는, 표본기업인 재벌기업들이 수익성 수준을 기준으로 3단계로 분류되었다. 이를 기준으로 부채비율, 부도위험성 그리고 잠재성장성을 나타내는 변수들이 재벌기업들 간의 차별성을 나타내는 변수들로서 판명되었다. 본 연구의 결과들은 국제금융위기라는 재무적 시점을 경험한 국내 재벌기업들의 수익성 결정요인들을 판명하는 측면에 새로운 방향을 제시할 수 있다고 판단하며, 또한 선순환적 관점에서 정부와 기업을 포함한 이해관계자들의 향후 이익 제고에도 기여할 수 있다고 판단된다.

• 한국보건간호학회지
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• 제28권2호
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• pp.333-346
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• 2014

Purpose: This study was conducted in order to identify factors that influence depression for low-income elderly who live at home from the International Classification of Functioning model (ICF). Methods: The subjects were 205 elderly people living at home in two public health centers located in metropolitan cities. Subjects were divided according to their depression scores, which were measured using the GDS-short form, including normal, risk, and depression groups. Each variable was consistent with factors of the ICF model, including health condition, individual factors, environmental factors, body function, activities, and participation. Data were collected using structured questionnaires. ANOVA, $x^2$, Pearson's correlation coefficient, and Multinomial logistic regression with IBM SPSS 21.0 were used for analysis of the data. Results: Statistically significant differences were observed among normal, risk, and depression groups regarding personal factors. Gender, education level, numbers of diseases, perceived health, life satisfaction, and social support were identified as the variables that had a significant impact on depression of low-income elderly living at home. Conclusion: Results of this study indicate that there is a need for construction and implementation of strategies that strengthen life satisfaction and social support in order to lower depression of low-income elderly.

• 정보화정책
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• 제26권1호
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• pp.62-82
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• 2019

본 연구는 모바일 기기가 사용자의 관계 형성에 어떠한 영향을 미치는지? 영향을 준다고 하면, 그 관계는 부정적인지 혹은 긍정적인지에 대한 실증적인 분석을 하고자 한다. 모든 가능성을 열어두고 모바일 기기 사용을 중심으로 한 일상생활에 대한 탐색적인 고찰을 통해 서술하려는 목적을 가지고 있다. 이를 위해 경기연구원에서 수행한 "모바일 환경 인식에 관한 연구"의 설문조사 원자료를 사용했다. 주요 질문은 모바일 기기 및 사회관계망 서비스(Social Network Service: SNS)이용 및 기기 사용에 대한 의견에 대한 내용이었다. 경기도 전체의 31개 시 군 모두를 공간적 범위로 설정했으며, 최종 유효 표본은 1,004명 이었다. 다항로지스틱모형 및 의사결정나무를 통해 사람들과의 관계 범위 정도를 종속변수로 선정하여 특성을 탐색하였다. 설문에 대한 다항로지스틱 분석결과 인간관계의 범위의 일부 변화가 있는 응답자의 특성은 가족과의 대화, SNS 사용량, 군(郡) 지역 거주, 사용 내용은 뉴스에서 유의미한 변화(+)효과를 보이는 것으로 나타났다. 관계 범위 정도에 영향을 미치는 가장 큰 변수는 SNS 사용량으로 나타났다. 사용량이 많아질수록 관계 범위 정도 역시 많은 변화를 보이고 있다.