• 사학연금연구
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• 제3권
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• pp.279-305
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• 2018

공적연금제도는 장기적 유지 및 운영을 위해 기금의 재정건전성 및 지속가능성 진단을 목적으로 재정계산제도를 운영하고 있다. 정확한 재정계산은 매우 중요하며 이를 위한 선행작업으로 재정계산에 요구되는 기본 가정들을 보다 합리적으로 추정해야 할 필요가 있다. 본 연구는 로지스틱 회귀분석(logistic regression)을 이용하여 사학연금의 재정계산에 적용되는 다양한 기초율들 중 퇴직률을 산출하는 것에 그 목적이 있다. 사학연금은 현재 퇴직률을 교원 및 직원에 대하여 각 성별로 총 4개 집단을 구분하여 각 집단별 가입연령과 재직기간에 따라 산출하고 있다. 그러나 본 연구에서는 학교급 등 퇴직률 산출에 있어 보다 유의한 집단 구분이 있는지를 확인하고 보정의 어려움을 피할 수 있는 하나의 대안으로서 로지스틱 회귀분석을 이용하여 퇴직률을 산출해 보았다. 또한 우수한 모형을 판별하기 위해 통계적으로 우수한 모형보다는 실무적으로 사학연금 재정추계에 적합한 모형을 찾는 것을 목표로 하여 퇴직률을 추정한 값을 제시하였다.

• 한국철도학회논문집
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• 제20권4호
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• pp.482-490
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• 2017

본 연구는 사고심각도 분류 및 예측을 위한 철도사고조사 통계기법에 관한 연구이다. 그동안의 선형 회귀분석은 사고 심각도 분석에 어려움이 있었으나 로지스틱회귀분석은 이를 보완할 수 있었다. 데이터마이닝 기법인 로지스틱회귀분석을 활용, 서울지하철(5~8호선) 역사 내 전도사고 중 에스컬레이터 전도사고 발생에 영향을 주는 사고예측 모형 변수는 사고자 연령, 음주여부, 사고 당시상황 및 행동, 핸드레일 잡음 여부였다. 분석의 정확도는 76.7%로 설명되었고 분석방법 결과에 따르면 정확도와 유의수준 측에서 로지스틱회귀분석 방법이 도시철도 사상사고 예측모형을 개발하는데 유용한 데이터마이닝 기법으로 판단된다.

• 응용통계연구
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• 제21권4호
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• pp.589-602
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• 2008

순위형 다범주 자료에 있어서 범주값의 증감에 대한 설명변수의 특성분석을 위하여 다항로짓모형을 적합하여 분석하고 로지스틱 회귀모형을 적합하여 분석한 결과와 비교하였다. 이를 통하여 장애연금 수급자자료의 재정추계를 위해 필요한 일곱 가지 요인인 성별, 수급나이, 가입기간, 가입종별, 소득활동여부, 소득수준, 장애원인이 장애등급에 미치는 영향을 파악하였다. 일곱 요인 모두 장애응급에 대한 연관성이 있음을 확인하였고 이 가운데 다섯 요인은 장애등급의 증감에 있어서도 일정한 추세를 보였으나, 장애원인과 소득수준은 장애등급의 증감에는 일정한 추세를 보이지 않음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 장애연금 관리방안을 모색하는데 있어서 장애등급에 따른 설명 요인의 특성을 반영하는데 필요한 가이드라인을 제공할 수 있을 것으로 기대한다. 장애등급 분류에 있어서 다중분류의 정분류율은 각각 42.56%와 42.43%로 로지스틱 회귀모형의 경우 다중로짓 모형의 경우보다 다소 높았지만 거의 비슷한 정확도를 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.1-15
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• 2022

본 연구에서는 밀키트 제품 평가에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위하여 밀키트 제품 리뷰 데이터에 대한 텍스트 분석을 수행하였다. 분석에 사용된 자료는 네이버 쇼핑 사이트에서 판매되고 있는 밀키트 제품에 대한 리뷰 334,498건을 스크래핑하여 수집하였다. 텍스트 자료에 대한 전처리 과정을 거쳐 제품 리뷰에 빈번히 등장하는 단어를 추출한 후 워드클라우드 및 감성분석을 수행하였다. 감성분석시 제품 리뷰에 대한 긍정 또는 부정의 레이블은 평점을 기준으로 설정하여 반응변수로 활용하였고, 입력변수로는 단어들의 정규화 단어빈도-역문서빈도 (TF-IDF) 값을 구하여 사용하였다. 리뷰의 극성을 판별하는 모형으로는 로지스틱 회귀모형, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트 알고리즘을 적용하였으며, 분류 정확도 및 해석가능성을 고려하여 로지스틱 회귀모형을 최종 모형으로 선택한 후 제품 범주별 감성분석 모형으로 사용하였다. 각 제품 범주별로 도출된 로지스틱 회귀모형으로부터 밀키트 제품 구매 후 긍·부정의 감성을 발생시킨 주요 요인들을 밝혀내었다. 결과적으로 텍스트 분석을 통해 밀키트 제품 개발 시 특정 카테고리, 메뉴, 재료에 대한 긍정 요소를 극대화하고 부정적 위험 요소를 제거할 수 있는 기반을 제공할 수 있음을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제23권5호
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• pp.857-870
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• 2010

국립축산과학원에서는 2006년 부터 2008년 까지 전국 소비자들을 대상으로 한우 거세우 표본 시료에 대한 관능 평가 조사를 실시하여 데이터를 수집하였으며 본 연구에서는 한우 관능 평가 데이터에 대해 사회 인구학적 요인과 한국 소비자들의 맛 평가에 대한 연관성을 탐구하고자 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 실시한다. 단계별 변수 선택으로 최종 모형을 선택하고 반응변수 범주에 대한 오즈비를 계산하여 맛등급과 설명변수들 간의 관련성을 파악한다. 또한 맛과 관련 있는 연속형 변수를 설명변수로 포함한 경우에 대해서도 이항 다중 로지스틱 모형과 다항 다중 로지스틱 모형을 적합하고 비교한다. 그 결과 거주 지역, 연령, 월수입과 쇠고기 부위 변수들이 선택되었으며 영남지역에서 맛에 대한 오즈가 큰 편이며 수입이 많고 연령이 높을수록 맛에 대한 오즈가 작은 편이었다. 요리법으로는 탕에 대한 구이의 오즈비가 큰 편이며 쇠고기 부위별로는 우둔에 비해서 등심이 다른 부위들 보다 맛에 대한 차이가 크다고 볼 수 있다. 연속형 변수로는 연도가 맛등급에 큰 영향을 미치는 변수로 나타났다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제19권1호
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• pp.1-11
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• 2012

로지스틱회귀모형에서 반응변수가 주어졌을 때 설명변수의 조건부 확률분포의 로그-밀도비는 어떤 설명변수가어떻게모형에포함되는지에대한변수선택문제에서유용한정보를제공한다. 설명변수의 조건부 확률분포가 좌우대칭이 아닌 경우 감마분포로 가정하는 것이 적절하다. 여러 가지 모의실험을 수행한 결과를 보면, $x{\mid}y$ = 0과 $x{\mid}y$ = 1의 두 분포가 겹치는 경우에서는 x항과 log(x)항 모두 필요하다. 그리고 두 분포가 분리된 경우에는 x항 또는 log(x)항 중 하나만 필요하다.

• 응용통계연구
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• 제31권3호
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• pp.329-342
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• 2018

노모그램은 질병의 위험 요인과 예측 확률을 쉽게 이해할 수 있도록 시각적으로 표현하는 통계적 도구이다. 본 논문은 만성 폐쇄성 폐질환(chronic obstructive pulmonary disease)의 위험 요인을 이용하여 로지스틱 회귀모형과 순수 베이지안 분류기 모형의 노모그램을 구축하고 이를 비교하였다. 분석 데이터는 국민건강영양조사 6기(2013-2015)를 이용하여 진행하였다. 총 6개의 위험 요인을 이용하였다. 그리고 로지스틱 회귀모형, 순수 베이지안 분류기 모형과 각각의 구축 방법을 이용하여 만성 폐쇄성 폐질환의 노모그램을 제시하였다. 또한, 구축된 두 노모그램을 비교하여 유용성을 살펴보았다. 마지막으로 ROC curve와 Calibration plot을 통하여 각 노모그램을 검증하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.829-839
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• 2013

본 연구는 로지스틱 회귀분석과 의사결정나무 분석을 활용하여 일 대도시 주민의 우울에 영향을 주는 요인을 예측하고 비교하고자 시도된 서술적 조사연구이다. 연구대상은 20세에서 65세 미만의 일 대도시 주민 462명이었다. 자료 수집은 2011년 10월 7일부터 10월 21일까지이었으며, 자료 분석은 SPSS 18.0 프로그램을 이용하여 빈도, 백분율, 평균과 표준편차 및 ${\chi}^2$-test, t-test, 로지스틱 회귀분석, roc curve, 의사결정나무 분석으로 분석하였다. 본 연구 결과, 로지스틱 회귀분석과 의사결정나무 분석에서 공통적으로 나타난 우울 예측요인은 사회부적응, 주관적 신체증상 및 가족 지지이었다. 로지스틱 회귀분석에서 특이도 93.8%, 민감도 42.5%이었고, 본 연구의 모형 적합도를 roc curve 검증 한 결과 AUC=.84으로 본 연구 모형은 적합(p=<.001)하다고 할 수 있다. 우울예측에 대한 의사결정나무 분석은 분류에 대한 예측 정확도에서 특이도 98.3%, 민감도 20.8%이었고, 전체 분류 정확도는 로지스틱 회귀분석은 82.0%, 의사결정나무 분석은 80.5% 이었다. 본 연구 결과 민감성과 분류 정확도와 더 높게 나타난 로지스틱 회귀분석 방법이 지역 주민의 우울 예측 모형을 구축하는데 더 유용한 자료로 사용될 수 있으리라 사료된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.192-192
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• 2020

취약성 분석의 결과로 폭설에 의한 기후노출은 현재에는 강원권이 가장 취약한 것으로 나타났다. 그러나 미래에는 강원권, 충청권, 호남권을 연결하는 축으로 취약지역이 확대될 것으로 전망된다. 본 연구에서는 다양한 머신러닝 기법을 이용하여 대설피해 예측을 실시하였다. 머신러닝 기법으로는 로지스틱회귀모형, 서포트벡터 머신, 의사결정트리 모형을 적용하였다. 종속변수로 대설피해액 자료를 이용하였고, 독립변수로 기상관측자료, 사회·경제적 요소를 사용하였다. 결과적으로 기존에 사용했던 다중회귀모형과 머신러닝 기법으로 예측한 예측력을 비교 및 분석하였고, 예측력이 가장 높은 머신러닝 기법을 제시하였다. 본 연구에서 대설피해 예측을 위해 사용된 예측력이 가장 높은 기법을 활용하여 대설피해를 예측한다면, 미래에 전국적으로 확대될 대설피해에 대해 효과적으로 대비할 수 있을 것으로 기대된다.

• 응용통계연구
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• 제22권3호
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• pp.531-539
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• 2009

로지스틱회귀분석은 고객관계관리를 위한 데이터마이닝 분야에서 많이 사용되는 기법인데, 이 분야의 모형설정 과정에서는 연관성이 매우 높은 설명변수들이 모형에 함께 포함되어 다중공선성의 문제를 유발하며, 더욱이 회귀자료에 이상점들이 포함되면 최우추정량은 심각한 결함을 갖게 된다. 두 가지 문제점을 동시에 해결하기 위하여 로버스트주성분로지스틱회귀를 적용할 수 있는데, 본 논문에서는 주성분의 선정기준을 결정하는 모형을 개발하고, 주성분모형에서의 추정치에 미치는 이상점의 영향을 축소하기 위한 로버스트추정법을 제안하였다. 제안된 추정법은 다중공선성과 이상점이 유발하는 문제들을 적절히 해결해 준다는 사실이 모의실험을 통하여 확인되었다.