이 연구는 가구소득수준과 이사간 지역의 소득이 일치하지 않는, 교차소득 주거입지결정 요인에 관하여 분석하였다. 연구대상지는 미국 중서부, 오하이오 주에 위치한 프랜클린 카운티로서 1999년 오하이오 주립대학에서 자가거주 가구들을 대상으로 실시한 주거입지선택 결정요인에 관한 설문자료를 바탕으로 분석하였다. 연구방법으로는 설문에 참여한 가구와 프랜클린 카운티 내의 근린지구의 소득수준을 저, 중, 고소득으로 나눈 후 각 가구계층별로 교차소득 주거입지결정 요인에 관하여 다항로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 분석결과에 따르면 중산층 가구가 상위계층 지역으로 이주하는 이유는 학군과 관련이 있는 것으로 나타났으며 저소득계층 지역으로 이주하는 이유는 투자목적 때문인 것으로 나타났다.
본 논문은 노인의 신체활동 수준별 신체활동 예측요인을 파악함으로써 노인의 신체활동 수준별 신체활동 증진 전략을 개발하는데 기초자료로 제공하고자 수행하였다. 164명의 노인을 대상으로 자료를 수집하였으며 노인의 신체활동 수준별 예측요인은 다항로지스틱회귀분석을 통해 분석하였다. 종속변수의 기준범주는 '비활동군'으로 정하였으며, 다항로지스틱 회귀분석 결과는 '최소활동군'과 '건강증진활동군'으로 구분하여 예측 요인을 분석하였다. 분석 결과, 신체활동 수준에 따라 성별, 배우자, 교육, 직업, 만성질환 이환 유무, 체질량지수, 주관적 건강상태, 지각된 장애성, 사회적 지지가 차이가 있었다. '최소활동군'의 신체활동 예측 요인은 지각된 장애성과 체질량지수로, '건강증진활동군'의 신체활동 예측요인은 주관적 건강상태, 지각된 장애성, 체질량지수, 만성질환 이환 유무로 파악되었다. 이는, 주관적 건강상태의 증가는 '건강증진활동군'에 포함되는 방향으로, 지각된 장애성과 체질량지수의 증가, 그리고 만성질환의 이환은 '비활동군'에 포함되는 방향으로 영향을 미친다는 것을 의미한다. 이와 같은 연구결과를 근거로 노인의 신체활동을 증가시키기 위해서는 신체활동 수준별 신체활동 예측요인을 근거로 하는 신체활동 증진 전략을 개발할 것을 제안한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권5호
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pp.1021-1026
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2017
화학, 제약, 식품 등 여러 분야에서 활용되는 혼합물 실험은 반응변수가 설명변수들의 절대량이 아닌 상대적인 혼합비율에 의해 영향을 받고 구조상 공선성이 존재하게 되는 성질이 있으며 양적인 반응변수들에 대한 실험이 많아 대부분 정규분포를 가정하고 선형모형을 적용하여 분석하고 있다. 이 논문에서는 반응변수가 계수형인 혼합물 실험의 사례로 Chen 등(1996)에 소개된 종양 억제 효과에 대한 실험에 나타난 지방, 탄수화물, 섬유질과 같은 식이요법 관련 혼합물 성분들과 종양 발현 여부인 계수형 방응변수를 갖는 자료를 대상으로 셰페의 2차 다항모형과 성분들간의 비선형적 관계를 보완하기 위해 대안으로 제시된 베커의 수정 모형들, 그리고 공선성을 완화하기 위해 제시된 Akay와 Tez(2011)의 성분비 변환 모형을 설명변수들의 선형결합으로 활용하여 설정한 로지스틱회귀모형들을 분류 정확도 기준을 적용하여 비교하고 결과를 설명하였다.
2-체널 링-코어 프럭스-게이트 콤파스(Two-Channel Ring-Core Flux-Gate Compass; TCRC FG-Compass)의 성능평가 시스템 설계와 구현방법 및, 다항회귀 모형 기반의 평가 절차와 방법을 기술했다. 성능평가 시스템은 스템모터 구동 유닛과, 방위정보 전송 유닛, 다항회귀식에 의한 평가 프로그램 등으로 구성하였다. 성능평가 실험결과, TCRC FG-Compass는 잔차가 $2^{\circ}$인 반면, 기존의 FG-Compass는 잔차가 $4^{\circ}$임을 나타냈다. 따라서 성능이 향상된 새로운 FG-Compass 설계가 가능함을 확인하였다. 또한, 자동으로 잔차를 추정하고 보정할 수 있는 설계론에 관해서도 논의하였다.
본 연구의 목적은 산림재적 현장자료와 항공 LiDAR 자료 기반의 산림재적 추정을 위한 회귀모델의 개발이다. 추정 모델은 경상북도 봉화군 지역에서 임의추출법에 의해 선정된 30개의 원형 표본지로부터 산출한 표본지별 산림재적을 반응변수로 하고, 항공 LiDAR 원자료로부터 개별 표본지의 고도분포 백분위수(Height Percentiles, HP) 및 층위 단위 점 개체수 백분율(Height Bin, HB)을 추출하여 예측변수로 사용하여 구성하였다. 단순선형회귀분석, 이차 다항회귀분석 및 단계적 회귀분석 방법을 이용한 다중회귀분석을 실시하여 적합모델들의 후보들을 도출하였으며, 검증을 위하여 각 모델별로 교차 타당성 검증을 실시하여 PRESS 통계치를 구하였다. 모델의 $R^2$ 및 PRESS을 비교하여 적합성을 검토한 결과, $HB_{5-10}$, $HB_{15-20}$, $HB_{20-25}$, $HBgt_{25}$의 다중회귀모델의 $R^2$이 0.509로 가장 높고, $HP_{25}$ 단순회귀모델의 PRESS 값이 122.352으로 가장 낮은 것으로 나타났다. 수직구조가 복잡한 우리나라 산림재적을 추정하는 모델로는 다양한 수직적 정보를 포함하고 있는 $HB_{5-10}$, $HB_{15-20}$, $HB_{20-25}$, $HBgt_{25}$이 상대적으로 보다 적합하다고 사료된다.
본 연구는 한국의료패널(Korea Health Panel: KHP)의 2008년(1, 2차)부터 2016(10차)년 자료를 사용하여 노인이 사용한 의료비 궤적에 따른 잠재계층을 탐색하고 잠재계층을 예측하는 특성과, 의료비 잠재계층이 주관적 건강에 미치는 영향을 살펴보았다. 이를 위해 65세 이상 노인이 9개년에 걸쳐 지출한 의료비 변화 궤적이 서로 다른 하위집단을 구분하기 위해 성장혼합모형 분석을 수행하였다. 이어 의료비 변화의 잠재계층을 예측하는 요인을 탐색하기 위해 다항 로지스틱 회귀분석을 실시하였으며 의료비 잠재계층이 주관적 건강에 미치는 영향을 분석하기 위해 다중 회귀분석을 실시하였다. 분석 결과 노인 의료비의 종단적 변화궤적은 4개의 하위 집단으로 분류하는 것이 적합한 것으로 나타났으며, 이를 고의료비 유지 집단, 의료비 증가 집단, 저의료비 유지 집단, 의료비 감소 집단으로 명명하였다. 다항 로지스틱 회귀분석 결과, 배우자 유무와 경제활동 유무, 만성 질환 개수와 의료보장 형태가 의료비 변화궤적의 하위유형을 예측하였다. 특히 보유 만성질환 개수가 많을수록 고의료비 유지 집단에 속할 가능성이 높았다. 또한 의료급여 수급자는 건강보험 가입자에 비해 저의료비 유지, 의료비 감소 집단에 속할 가능성이 높았다. 다중 회귀분석 결과 낮은 수준의 의료비를 유지하거나 의료비가 감소하는 집단은 높은 수준의 의료비를 유지하는 집단보다 주관적 건강 수준이 유의하게 높았다. 본 연구의 결과는 의료비 지출 궤적에 따른 노인 집단 내 이질성을 확인하고 이러한 이질성을 예측하는 특성을 탐색하였으며 의료비 지출 궤적이 주관적 건강과 유의한 관계가 있음을 확인하였다는 데 의의가 있다. 이러한 결과는 노인 의료비와 관련된 보건·건강 정책 수립의 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 특수일 전력 수요 예측을 위해 온도 효과를 고려한 데이터 추출법을 이용하여 특수일 전력 수용 예측 오차율을 감소시키는 방법을 제시한다. 제안된 기법의 타당성을 확인하기 위해 논문에서는 통계학에서 사용되는 결정계수를 이용한다. 결정계수를 이용하여 온도효과의 고려 여부가 오차율에 미치는 영향을 분석하였다. 또한 제안된 기법은 1996년 특수일 오차율을 기존 논문의 결과와 비교 분석하여 기존 방식 대비 특수일 전력 수요예측 관련 우수성을 보였으며, 최근 데이터인 2006년 특수일 전력 수요 예측을 통하여 검증하였다.
본 논문에서는 DSP(Digital Signal Processor)를 이용하여 LED(Light Emitting Diode)에 전류 또는 전압을 공급하고, 이에 따라 나타나는 전압 또는 전류 특성을 분석하는 시스템에서, 전원 공급 또는 측정하는 회로의 비선형 오차 및 임의로 발생하는 오차를 감소시키는 방법을 제안하였다. 임의 오차를 줄이기 위해서는 재귀 평균 방법을 이용하였으며, 비선형 오차를 줄이기 위해서는 보정과정에서 획득한 데이터들을 2차 다항 회귀분석 방법을 이용하여 보정계수를 구하였으며, 이를 이용하여 LED를 생산 시 측정하는 항목인 역방향전류(IR), 역방향 전압(VR), 순방향전압(VF1, VF2, VF3)에 적용하여 오차를 교정하였다. 실험 결과에서는 오차율이 0.017 ~ 0.043 %로 관찰되었다.
본 논문은 구매품목의 특성을 결정하는 요인인 구매품목의 중요도와 구매과정의 복잡도가 기업의 관계형 전자조달에 미치는 영향관계를 규명하였다. 먼저, 선행연구들을 검토하여 구매품목의 중요도와 구매과정의 복잡도에 대한 세부요인들을 도출하였으며, 이들 요인에 대한 신뢰성 검정과 타당성 검정을 수행하였다. 이어서, 다항 로지스틱 회귀분석을 이용하여 이들 요인이 관계형 전자조달에 미치는 영향관계를 분석하였다. 그 결과, 관계형 전자조달로 구매되는 품목들은 구매처리의 복잡한 정도보다는 품목자체의 중요도에 더 크게 영향을 받는다는 사실을 확인하였다. 이 과정에서 주로 EDI를 통하여 이루어지던 관계형 전자조달의 관행이 점차 구매사이트를 통한 거래로 확대되고 있음을 발견하였다.
미래를 예측하는 기법은 통계에 기반을 둔 것과 딥러닝에 기반을 둔 기술로 분류할 수 있다. 그중 통계에 기반을 둔 것이 간단하고 정확성이 높아서 많이 사용된다. 하지만 실무자들은 많은 분석기법의 올바른 사용에 어려움이 많다. 이번 연구에서는 마케팅에 관련된 데이터에 다항로지스틱회귀, 의사결정나무, 랜덤포레스트, 서포트벡터머신, 베이지안 추론을 적용하여 예측의 정확성을 비교하였다. 동일한 마케팅 데이터를 대상으로 하였고, R을 활용하여 분석을 진행하였다. 마케팅 분야의 데이터 특성을 반영한 다양한 기법의 예측 결과가 실무자들에게 좋은 참고가 될 것으로 생각한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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