본 연구에서는 농촌관광 방문객에게 제공되는 편의시설을 유형화하고 어떤 특징을 가진 방문객이 어떤 편의시설을 선호하는지를 규명하기 위한 방법과 그 분석결과를 제시하였다. 이를 위하여 우선 2단계 군집분석법을 사용하여 농촌관광 편의시설을 유형화하였다. 그 다음으로 군집분석에 사용되는 변인이 범주형 변인이 있을 경우 전통적인 군집분석 방법을 적용할 수 없기 때문에 2단계 군집분석을 하였다. 본 연구는 2단계 군집분석법이 범주형 변인으로 측정된 농촌관광의 편의시설을 유형화하는 데 매우 유용하다는 것을 보여 주고 있다. 다중로짓 모형을 사용하여 특정 편의시설 유형을 선호할 확률에 영향을 미치는 농촌관광 방문자의 사회인구학적 특성과 여행특성을 규명하였다. 즉, 다중로짓 모형을 통해 참조항(일반농가형)으로 설정된 편의시설 유형에 비해 특정 편의시설을 선호할 확률에 영향을 미치는 소비자의 특성을 규명할 수 있다는 것이 본 연구의 특징이다.
본 연구는 개인이 행복한 삶을 영위하는데 있어 규칙적인 체육활동 참여가 미치는 영향력과 체육활동 참여 결정요인을 파악하는데 목적이 있다. 연구 목적 달성을 위해 '2014년 국민생활체육참여실태조사' 자료를 이용하여 규칙적 체육활동 참여 집단과 그렇지 않은 집단 간 행복감 차이 교차분석, 다중회귀모형을 통한 규칙적 체육활동이 행복감에 미치는 영향력과 영향요인을 분석하였다. 교차분석과 이항로짓 분석을 통해 집주변 체육시설 인지 여부에 따른 체육활동의 참여 차이와 영향요인도 분석하였다. 분석결과 규칙적 체육활동에 참여하는 집단이 그렇지 않은 경우에 비해 행복감이 높은 것으로 나타났고, 연령, 교육수준, 직업유무, 소득, 결혼여부, 건강수준이 행복지수에 정(+)의 영향력을 미치는 것으로 나타났다. 집주변 체육시설 인지 여부와 규칙적 체육활동 참여와의 관계 분석 결과는 두 변수 간에 정(+)의 관계가 있는 것으로 나타나 집주변 체육시설 인지 여부가 참여 동기로 작용하는 것으로 분석되었다.
This paper investigates the effect of weather factors(such as winds, rain, snows, temperature, clouds and humidity) on transmission line outages. The result shows that weather variables have significant effects on the transmission line historical outages and the relationship between them is nonlinear. Multiple regression analysis using Logit model is proved to be appropriate in forecasting line failure rate in KEPCO systems. It could also provide system operators with useful informations about system operation and planing.
본 연구에서는 수단별 비용변수를 주요 설명변수로 활용하고 있는 현행 수단분담모형의 문제점으로서 설명변수간 높은 상관관계로 인한 다중공선성 문제와 버스노선의 가변성으로 인한 설명변수의 장래치 추정불가능성 문제를 지적하고 이와 같은 문제점을 극복할 수 있는 방안으로서 존을 설명하는 사회경제적 변수, 토지이용변수, 교통체계변수들을 설명변수로 하는 '존 데이터 기반 수단분담모형'의 활용가능성을 검증하였다. 장래교통수요추정모형으로서 수단분담모형의 설명변수가 갖추어야 할 조건으로서 목표연도별 설명변수의 추정가능성을 설정하고 이러한 조건을 만족하는 존 데이터를 설명변수로 한 수단분담모형을 구축하였으며 수단별 비용변수를 주요 설명변수로 하는 수단분담모형과의 비교를 수행하였다. 추정된 계수에 대한 통계적 유의성 검정에서 비용변수간 높은 상관관계로 인한 다중공선성 문제를 확인할 수 있었으며 적합도 평가(우도비의 비교)를 통해서 존 데이터 기반 수단분담모형이 수단별 비용변수를 설명변수로 한 수단분담모형에 비해서 설명력이 더욱 높다는 사실이 확인되었다.
정보격차현상은 정보화 혹은 정보사회로의 진입과 더불어 심각한 사회문제로 부상하리라 예측되고 있으며, 이를 해소하기 위한 사회적 관심들이 적지 않다. 그러나 정보 격차 현황과 추이를 파악하려는 대부분의 연구들은 기술적 분석에 머무르고 있는 실정이다. 본 연구는 기존연구들에서 정보격차 배경변인으로 알려진 거주지역, 성, 연령, 교육수준 및 가구소득 등의 상대적 영향력과 이들 변인에 따른 정보격차가 지난 몇 년간 심화, 지속 혹은 완화되었는지를 파악한다. 이를 위해 본 연구는 한국정보문화센터가 실시한 <1998년도 국민정보화인식 및 정보생화실태조사>와 <2000년도 정보생활 실태 및 정보화인식조사> 자료를 활용하여, 컴퓨터와 인터넷 이용여부에 대한 다중로짓 모형분석을 실시하였다. 그 결과, 1998-2000년이라는 짧은 기간 동안에 컴퓨터와 인터넷 사용에서의 남녀간 격차는 다소 줄어들었으나, 대부분의 사회집단간 격차는 지속되거나 증가하고 있음이 발견되었다. 점차 가속되는 정보화과정에서 이러한 사회경제적 인구학적 배경변인에 따른 정보격차는 사회통합과 발전에 중요한 걸림돌로 등장하며, 그에 따른 사회적 정책적 대응이 요구된다.
10년 이상 장기복무한 후 제대한 군인의 사회에서 재취업률은 최근 들어 연평균 30%에도 미치지 못하는 실정으로 향후 군비축소에 따른 국방인력 감축까지 고려한다면 제대군인의 실업문제는 매우 우려할 수준에 와 있다. 본 연구는 장기복무 제대군인들의 전역 후 취업진로 결정에 영향을 미치는 요인을 설문조사를 통해 도출한 후 계량분석하였다. 결과를 요약하면, 봉급생활을 선택한 집단에 비해 자영업을 선택한 집단이 배우자의 소득이 높은 것으로 나타났으며, 경제활동을 포기한 계층은 군복무 기간이 더 길고 계급도 높으며, 질병이나 장애가 있는 경우로 나타났다. 그리고 군복무 기간이 길수록, 직업보도교육에 참여하지 않은 사람일수록 제대 후 첫 직장탐색 기간이 단축되는 반면, 교육수준이 높을수록, 가장 오래 복무한 지역이 서울 지역인 사람이 여타 지역 근무자에 비해 직장탐색 기간이 길어진다는 결과를 얻었다.
본 연구에서는 정보화 사회를 살아가는 노인의 또 다른 적응요소를 생활과업 측면에서 고려하고, 대표적으로 컴퓨터나 인터넷 활용도, 핸드폰 소유정도를 통해 정보기기 접근 수준이 우울감이나 자살생각 즉, 정신건강 영역에 영향을 미치는 지를 분석하였다. 분석은 2011년 노인실태조사 원자료로 60세 이상 노인 6,774명을 대상으로 추출하여 평균과 표준편차, 빈도와 백분율, 다중회귀분석과 로짓분석 등의 방법으로 이루어졌다. 분석결과 남성노인이, 젊은 노인들이, 교육수준과 경제적 생활수준이 높고, 배우자와 함께 살고 있는 노인들의 경우 정보기기 접근 수준이 양호한 것으로 나타나 이들과는 다른 인구사회적 배경을 지닌 대상들은 정보화에 있어 소외계층이 될 가능성이 있음을 알 수 있었다. 더불어 정보기기 접근 수준이 양호하지 않은 노인들은 우울수준과 자살을 생각하는 비율도 높게 나타났다. 회귀분석과 로짓분석 결과 정보기기 접근 수준은 우울감에 유의미하게 영향을 미치는 요인들로 검증되었으며, 노인의 자살생각에는 영향을 미치지 않음을 확인할 수 있었다. 이러한 연구결과는 사회적으로 소외되고 있는 노인들의 정신건강 증진을 위한 사회 지지서비스 개발과 정보화 정책 수립에 중요한 개입요소를 제공하고 있다.
본 연구는 지역별 거주형태별 가구 특성을 순자산과 소득이라는 측면에서 살펴 본다. 특히 순자산과 소득의 다중공선성 문제를 해결하기 위하여 2단계 로짓회귀분석 방법을 활용하여 순자산효과와 순자산 등을 통제한 상태에서 추가적인 소득의 효과를 분리하여 추정하는데 초점을 맞춘다. 국토교통부 주거실태조사 2020 자료를 활용하여 2단계 로짓회귀분석 모형을 추정한 결과 다음과 같은 결론을 얻는다. 첫째, 순자산의 증가는 광역시나 비광역시 가구들 모두의 자가 확률을 높이고, 차가 확률을 낮춘다. 둘째, 순자산 등으로 설명되지 않는 추가적인 소득은 비광역시 가구들의 경우 자가로 거주하고 있을 확률은 높이지만, 광역시 가구들에서는 오히려 자가로 거주하고 있을 확률을 낮춘다. 또한, 순자산 등으로 설명되지 않는 추가적인 소득은 자가든 차가든, 광역시 보다는 비광역시에 거주할 확률을 높이는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 종합하면, 순자산의 증가는 (특히 광역시 거주 가구들 중에서) '내집마련'의 가능성을 높이지만, 순자산 증가로 설명되지 않는 추가적인 소득의 증가는 광역시에서 '내집마련'보다는 광역시 내에서 혹은 광역시를 떠나 좀 더 좋은 거주여건(더 넓은 주거면적, 더 나은 교육여건 등)에 대한 욕구를 자극하는 것으로 해석된다.
본 연구는 경제적으로 국내에 큰 영향을 주었던 글로벌 금융위기를 기반으로 총 10년의 연간 기업데이터를 이용한다. 먼저 시대 변화 흐름에 일관성있는 부도 모형을 구축하는 것을 목표로 금융위기 이전(2000~2006년)의 데이터를 학습한다. 이후 매개 변수 튜닝을 통해 금융위기 기간이 포함(2007~2008년)된 유효성 검증 데이터가 학습데이터의 결과와 비슷한 양상을 보이고, 우수한 예측력을 가지도록 조정한다. 이후 학습 및 유효성 검증 데이터를 통합(2000~2008년)하여 유효성 검증 때와 같은 매개변수를 적용하여 모형을 재구축하고, 결과적으로 최종 학습된 모형을 기반으로 시험 데이터(2009년) 결과를 바탕으로 딥러닝 시계열 알고리즘 기반의 기업부도예측 모형이 유용함을 검증한다. 부도에 대한 정의는 Lee(2015) 연구와 동일하게 기업의 상장폐지 사유들 중 실적이 부진했던 경우를 부도로 선정한다. 독립변수의 경우, 기존 선행연구에서 이용되었던 재무비율 변수를 비롯한 기타 재무정보를 포함한다. 이후 최적의 변수군을 선별하는 방식으로 다변량 판별분석, 로짓 모형, 그리고 Lasso 회귀분석 모형을 이용한다. 기업부도예측 모형 방법론으로는 Altman(1968)이 제시했던 다중판별분석 모형, Ohlson(1980)이 제시한 로짓모형, 그리고 비시계열 기계학습 기반 부도예측모형과 딥러닝 시계열 알고리즘을 이용한다. 기업 데이터의 경우, '비선형적인 변수들', 변수들의 '다중 공선성 문제', 그리고 '데이터 수 부족'이란 한계점이 존재한다. 이에 로짓 모형은 '비선형성'을, Lasso 회귀분석 모형은 '다중 공선성 문제'를 해결하고, 가변적인 데이터 생성 방식을 이용하는 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목함으로서 데이터 수가 부족한 점을 보완하여 연구를 진행한다. 현 정부를 비롯한 해외 정부에서는 4차 산업혁명을 통해 국가 및 사회의 시스템, 일상생활 전반을 아우르기 위해 힘쓰고 있다. 즉, 현재는 다양한 산업에 이르러 빅데이터를 이용한 딥러닝 연구가 활발히 진행되고 있지만, 금융 산업을 위한 연구분야는 아직도 미비하다. 따라서 이 연구는 기업 부도에 관하여 딥러닝 시계열 알고리즘 분석을 진행한 초기 논문으로서, 금융 데이터와 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목한 연구를 시작하는 비 전공자에게 비교분석 자료로 쓰이기를 바란다.
본 논문은 중증장애인 근로자들을 대상으로 근로지원인서비스에 대한 욕구 수준에 영향을 미치는 요인들을 파악하고자 했다. 먼저, 빈도분석을 통해 근로지원인서비스에 대한 중증장애근로자들의 욕구수준이 높을 뿐만 아니라 서비스 선정기준에 장애유형, 장애등급, 소득기준 등과 같은 변인들이 포함되어 있음을 알 수 있다. 다음으로 순위형로짓회귀분석과 다중회귀분석에 의해서 거주지역, 연령, 학력, 가족의 활동보조 정도 등과 같은 변인들도 욕구수준에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 분석결과를 토대로 실천적 함의와 정책적 함의를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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