• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.29 no.2
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• pp.101-109
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• 2011

In most of the urbanized cities, socio-economic attributes tend to cluster as patterns of similarity in space, namely spatial autocorrelation, by agglomeration forces. The classical linear regression model, the most frequently adopted in the trip generation step, cannot sufficiently represent this effect. In order to take into account the effect properly, we need a model which adequately deals with the spatial dependence patterns. In this study, the Geographically Weighted Regression (GWR) model is adopted as an alternative method for the local analysis of relationships in multivariate data sets; that is GWR extends this traditional regression framework by estimating local rather than global parameters. This study shows the existence of spatial effects in the production and attraction of home base/non-home based trips through the GWR model using travel data collected in Daegu metropolitan area. Furthermore, LISA is employed to verify the fact that the local spatial autocorrelation exists.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.44 no.3
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• pp.187-194
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• 2020

It is very important to forecast freight volume accurately to establish major port policies and future operation plans. Thus, related studies are being conducted because of this importance. In this paper, stepwise regression analysis and artificial neural network model were analyzed to compare the predictive power of each model on Gwangyang Port, the largest domestic port for coal and iron ore transportation. Data of a total of 121 months J anuary 2009-J anuary 2019 were used. Factors affecting coal and iron ore trade volume were selected and classified into supply-related factors and market/economy-related factors. In the stepwise regression analysis, the tonnage of ships entering the port, coal price, and dollar exchange rate were selected as the final variables in case of the Gwangyang Port coal volume forecasting model. In the iron ore volume forecasting model, the tonnage of ships entering the port and the price of iron ore were selected as the final variables. In the analysis using the artificial neural network model, trial-and-error method that various Hyper-parameters affecting the performance of the model were selected to identify the most optimal model used. The analysis results showed that the artificial neural network model had better predictive performance than the stepwise regression analysis. The model which showed the most excellent performance was the Gwangyang Port Coal Volume Forecasting Artificial Neural Network Model. In comparing forecasted values by various predictive models and actually measured values, the artificial neural network model showed closer values to the actual highest point and the lowest point than the stepwise regression analysis.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.394-394
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• 2018

최근 기후변화로 인하여 강수량 및 집중호우 발생 횟수의 증가에 따라 홍수의 발생 빈도 및 강도가 증가한다. 기후변화에 따른 미래의 강수량 예측은 2013년에 발간된 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change) 5차 평가보고서 (AR5)를 활용하여 분석하고 있다. 기후변화 시나리오에 따라 기온 상승률 및 강수량의 증가량, 극한 강우사상의 발생 빈도 및 발생정도가 다르게 결정되며, 극한 강우사상으로 유발되는 홍수의 피해 정도가 홍수피해 유형별로 다르게 나타난다. 본 연구에서는 기후변화에 따른 미래의 홍수 피해 정도를 예측하기 위하여 홍수에 영향을 미치는 인자 및 홍수를 감소시키는 인자들을 활용하여 단계적 회귀모형을 이용하여 인명피해, 피해면적, 피해액, 발생빈도 등 홍수피해 유형 별로 현재 및 미래의 홍수피해정도를 예측 및 분석하였다. 홍수에 영향을 미치는 인자로 연평균강수량, 일최대강수량, 1시간최대강수량, 10분최대강수량, 호우일수, 인구밀도, 자산밀도, 도로현황, 시가화율 등을 사용하였고, 홍수 피해를 감소시키는 치수대책으로는 하천개수율, 하수도보급률, 양수량, 유수지용량 등을 사용하였다.

• Spatial Information Research
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• v.18 no.5
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• pp.107-117
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• 2010

Taking the East-Hwasung area as the case, this study first builds gridded population data based on the municipal population survey raw data, and then measures, by way of GIS tools, the major urban spatial variables that are thought to influence the composition of the regional population. For the purpose of comparison, the urban models based on the Genetic Algorithm technique and the regression technique are constructed using the same input variables. The findings indicate that the GA output performed better in differentiating the effective variables among the pilot model variables, and predicted as much consistent and meaningful coefficient estimates for the explanatory variables as the regression models. The study results indicate that GA technique could be a very useful and supplementary research tool in understanding the urban phenomena.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.112-112
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• 2018

최근 이상기후로 인한 국부적인 혹은 광역적인 가뭄이 빈번하게 발생하고 있는 추세이며 발생횟수 뿐 아니라 가뭄 심도 및 지속기간이 과거보다 크게 증가하여 그에 따른 피해가 커질 것으로 예측되고 있다. 특히, 2014~2015년도의 유례없는 가뭄으로 인해 저수지 용수공급이 제한되면서 많은 농가들이 피해를 입었다. 본 연구의 목적은 전국 농업용 저수지를 대상으로 기상청 3개월 예보자료를 활용 할 수 있는 농업용 저수지 저수율 다중선형 회귀 모형을 개발하여 저수율 전망정보를 생산하는 것이다. 본 연구에서는 전국에 적용 가능한 저수율 다중선형 회귀 모형개발을 위해 5개의 기상요소(강수량, 최고기온, 최저기온, 평균기온, 평균풍속)와 관측 저수지 저수율을 활용했다. 기상자료는 2002년부터 2017년까지의 기상청 63개 지상관측소로부터 기상관측자료를 수집하였다. 본 연구에서는 저수율 전망 단계를 세 단계로 나누었다. 첫 번째 단계로 농어촌공사에서 전국 511개 용수구역을 대상으로 군집분석 및 의사결정나무 분석을 통해 제시한 65개 대표저수지를 대상으로 기상자료 및 관측 저수율 자료를 이용하여 다중선형 회귀분석을 실시하였다. 수집한 기상요소와 저수율을 독립변수로 하여 월별 회귀식을 산정한 결과 결정계수($R^2$)는 0.51~0.95로 나타났다. 두 번째 단계로 대표저수지의 회귀분석 결과를 전국의 저수지로 확대하기 위해 나이브 베이즈 분류법을 적용하여 전국 3098개의 저수지를 65의 군집으로 분류하고 각각의 군집에 해당되는 월별 회귀식을 산정하였다. 마지막으로 전국 저수지로 산정된 회귀식과 농업 가뭄 예측을 위해 기상청의 GS5(Global Seasonal Forecasting System 5) 3개월 예보자료를 수집하여 회귀식에 적용해 2017년 전국 저수지의 3개월 저수율 전망정보를 생산하였다. 본 연구의 전국 저수지 군집결과 기반의 저수율 전망기술은 2017년도 관측 저수율과 비교한 결과 유의한 상관성을 나타냈으며 이 결과는 추후 농업용 저수지의 물 공급 및 농업가뭄 전망 자료로서 이용이 가능할 것으로 판단된다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.31 no.1
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• pp.123-137
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• 2018

A nonlinear mixed effects model is mainly used to analyze repeated measurement data in various fields. A nonlinear mixed effects model consists of two stages: the first-stage individual-level model considers intra-individual variation and the second-stage population model considers inter-individual variation. The individual-level model, which is the first stage of the nonlinear mixed effects model, estimates the parameters of the nonlinear regression model. It is the same as the general nonlinear regression model, and usually estimates parameters using the least squares estimation method. However, the least squares estimation method may have a problem that the estimated value of the parameters and standard errors become extremely large if the assumed nonlinear function is not explicitly revealed by the data. In this paper, a new estimation method is proposed to solve this problem by introducing the ridge regression method recently proposed in the nonlinear regression model into the first-stage individual-level model of the nonlinear mixed effects model. The performance of the proposed estimator is compared with the performance with the standard estimator through a simulation study. The proposed methodology is also illustrated using quantitative high throughput screening data obtained from the US National Toxicology Program.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.9 no.1
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• pp.83-109
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• 1992

본 연구는 다변량회귀모형(多變量回歸模型)이 동일한 산업내 동일한 시기에 이루어진 규제변동(規制變動)의 재무효과를 측정하는 데에 시장모형(市場模型)보다 장기간에 걸친 복수의 가변적 발표내용, 규제관련기업의 차별적 주가수익반응, 그리고 주가수익잔차간 높은 상관관계 등의 규제특성과 방법론적 문제점을 해결하는 데에 유용한 사건모형(事件模型)임을 실증하고자 한다. 본 연구는 규제변동의 실증적 사례로서 1988년 12월 2일 정부가 발표한 ${\ulcorner}$자본시장국제화의 단계적 확대추진계획${\lrcorner}$에 이르기까지의 일련의 법제적 조치와 발표내용을 사건으로 하여 금융증권산업내 은행, 증권회사, 보험회사 그리고 투자금융회사의 평균적, 개별적, 포트폴리오 비정상수익에 관한 제반공동가설을 모수추정(母數推定)의 제약(制約)에 따라 비제약적(非制約的) 다변량회귀모형(多變量回歸模型) 또는 제약적(制約的) 다변량회귀모형(多變量回歸模型)으로 검증하였다. 모든 13개 발표사건에 대한 평균적, 개별적, 포트폴리오 비정상수익의 가설검증결과에서 은행과 증권회사는 모두 통계적으로 비유의적 반응을 보인 반면, 보험회사와 투자금융회사는 최종발표일이 다가오면서 일부 발표사건에 유의적인 평균반응과 개별반응을 보였다. 특히 모든 금융증권기관은 모든 사건에 비유의적 포트폴리오반응을 보여, Stigler가 제시한 '부(富)의 이전가설(移轉假說)'은 기각되지 못하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.5 no.3
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• pp.777-792
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• 1998

병원의 임상연구실험에서 종종 환자들의 치료에 따른 병세의 호전상태를 여러단계로 분류하여 상이한 치료방법에 대한 치료효과간의 차이론 알고자 하는 경우가 있다. 이와 같이 다중상태의 생존자료를 분석하기 위해서 본 논문에서는 semi-Markov 모형에 Cox 회귀모형을 적용하여 회귀계수와 기저생존함수를 추정하고 이를 바탕으로 반응확률함수를 추정하였다. 그리고 본 논문의 결과를 실제 임상실험에서 얻어진 자료에 적용하여 분석하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.18 no.2
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• pp.435-443
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• 2005

Coefficients of determination in logistic regression analysis are defined as various statistics, and their values are relatively smaller than those for linear regression model. These coefficients of determination are not generally used to evaluate and diagnose logistic regression model. Liao and McGee (2003) proposed two adjusted coefficients of determination which are robust at the addition of inappropriate predictors and the variation of sample size. In this work, these adjusted coefficients of determination are applied to variable selection method for logistic regression model and compared with results of other methods such as the forward selection, backward elimination, stepwise selection, and AIC statistic.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.25 no.4
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• pp.697-703
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• 2014

Deal-or-No-Deal game is a famous TV show program of NBC, USA, which is composed of 10 stages at most. At each stage from the first and the ninth, a banker suggests a deal price to participants. In this paper, we intend to reveal the banker's deal price model using a constrained linear model and quadratic program. As results, we provide a linear model in relation to the deal price at each stage and then show using simulation data that the deal price is equal to the nearest integer of the value to be obtained by the provided linear model.