대중교통의 서비스 개선은 접근성이 개선되어 대중교통 이용자의 수요를 늘리는 중요한 역할로 작용한다. 본 연구는 서울시가 최근 2004년 7월 대대적으로 실시한 대중교통체계 개편 후 지하철이용자의 접근성 변화를 설명하기 위한 것이다. 첫번째 연구목적은 공간상호작용 개념을 포함하는 한센형 접근성 지표를 지하철-버스간 환승할인 전후의 자료로부터 추정하고 비교 설명한다. 두번째 연구목적은 개편 전 후의 접근성 지표가 단기의 교통과 토지이용간의 관계를 설명하는 통행배분모형에 어떠한 역할을 하는지를 해석하는 것이다. 분석에 사용한 비접촉식 카드승차권과 접촉식 승차권 자료는 2004년 5월의 하루 평균 지하철 기종점자료와 서비스 변화가 발생한 2004년 8-9월의 하루 평균 지하철 기종점자료이다. 결론적으로 비접촉식 카드 이용자의 접근성이 향상되어 대중교통개편의 수혜자가 된 것으로 나타났으며, 그 효과는 서울지역에 넓게 분포된 것으로 나타났다. 통행배분모형연구에서 접근성 지표의 역할은 중요한 것으로 나타났으며, 기존 모형에서 접근성 지표의 변수가 생략되면, 추정된 모형의 파라메터 들이 편기(bias)된다는 것을 발견하였다. 그리고, 접근성 지표의 생략으로 인한 통행배정모형의 예측력 저하 원인을 규명하는 노력이 시도되었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권6호
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pp.1471-1479
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2017
아파트매매 가격지수의 변동은 국가의 경제뿐만 아니라 사회, 산업, 문화 등의 전 분야에 영향을 준다. 본 연구에서는 아파트매매 가격지수를 거시경제변수로 설명하는 시계열모형을 연구하고자 한다. 설명변수로 사용한 거시경제변수는 우리나라 주택담보 대출금리, 원유수입 물가지수, 소비자 물가지수, KOSPI 주가지수, 국내총생산 (GDP), 국민총소득 (GKI)의 6가지 변수를 사용하였다. 아파트매매 가격지수와 모든 경제변수는 2001년 9월부터 2017년 5월까지 약 16년간의 월별 자료를 사용하였다. 아파트매매 가격지수 자료의 설명을 위해 시계열 모형 중 자기회귀오차 (ARE) 모형을 사용하여 분석하였다. ARE 모형 분석 결과 아파트매매 가격지수는 1개월 전 아파트매매 가격지수, 주택담보 대출금리와 KOSPI 주가지수에 의해 영향을 받는 것으로 나타났다.
본 연구는 이공계 대졸자 초기노동시장 경력개발 모형 연구로 과학기술인력의 경력개발을 촉진하는 요인을 살펴보고자 하였다. 과학기술인력의 경력에 영향을 미치는 요인을 포괄한 세 가지 로짓 분석 모형을 구성하고 분석하였다. 과학기술인력 전문직업에 안착하는 요인을 분석하기 위한 설명변수는 크게 2011년 일자리 속성, 현재 일자리 속성, 근로조건 변화 속성, 취업 노력 속성, 대학 교육 속성, 인적 속성 등으로 나누어 구성하였다. 세 가지 분석 모형은 일자리 속성 위주의 설명변수를 주로 포함한 수요측면 모형, 취업노력이나 대학 교육 속성 등을 중심으로 한 공급측면 모형, 모든 설명변수를 포함한 종합 모형이다. 분석 결과 과학기술인력의 안정적인 경력개발을 위해서는 대학교육 등 공급측면보다 수요측면의 일자리 속성이 훨씬 더 중요하게 나타났다. 결국 초기에 안정적으로 과학기술전문직업에 안착할 수 있도록 좋은 일자리 창출과 매칭 정책이 가장 절실한 정책이다.
본 연구에서는 중력모형과 챠우 검정(Chow Test) 및 패널 데이터 분석을 이용하여 한국의 교역결정요인에 대하여 분석하였다. 챠우 검정(Chow test) 분석결과 2008년 금융위기를 기준으로 한국의 무역패턴이 이질적으로 변화했음을 확인할 수 있었다. 중력모형의 기본 설명변수인 일인당 GDP, 거리, 인구변수의 경우, 2008년 금융위기 이후 계수의 절대값이 전반적으로 하락한 것으로 드러났다. 중력모형에서 설명변수의 계수는 탄력성(elasticity)임을 고려할 때, 기본중력모형 설명변수들이 가지는 영향력이 감소한 것으로 해석할 수 있다. 반면 해외직접투자가 교역량 증가에 미치는 긍정적 영향력이 보다 확대되었고, 무역보완도 지수(TCI)가 더 이상 유의하지 않은 결과를 보여 한국의 교역패턴에도 변화가 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구는 55개 주요 교역상대국을 대상으로 한국의 중요 교역결정변수의 변화에 대한 계량분석을 통하여 금융위기 이후 한국이 교역량을 지속적으로 증가시키기 위한 전략을 제시할 수 있다는 점에서 의의를 갖는다고 할 수 있다.
ETCS는 1990년대 초부터 선진국에서 유료도로 톨게이트에서의 교통체증 및 지체문제를 해결하기 위하여 적용되기 시작하였다. ETCS의 성공적인 운영을 위해서는 ETCS 이용률을 정확히 예측하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 창원시의 신뢰성 있는 ETCS 이용수요예측 모형 개발이 시도되었다. 총 11개의 설명변수들을 고려하면서 이항로짓 및 신경망 모형들이 검토되었다. 신경망모형에서 가장 좋은 결과를 얻었다. 그러나 ETCS 이용률 추정을 위해 설명변수 11개를 추정하기에는 어려움이 있으므로 차내장치 임대보증금, 절약시간, 할인률의 중요 3개 정책변수만을 고려한 신경망 및 로짓 모형들을 ETCS 이용률 추정모형으로 분석하였다. 모형의 예측력 평가와 적합도 분석에 있어서 신경망모형이 로짓모형보다 우수한 모형으로 판단되어지나 학습에 사용된 9가지 이외의 시나리오에서 신뢰성이 떨어지는 것으로 나타나, ETCS 이용률 추정 모형으로 3개의 중요한 정책변수를 고려한 이항로짓모형이 제안된다. 이 모형은 평균제곱오차 $0.14,\;{\rho}^{2}0.31,\;x^{2}488.9$로 신뢰성이 높은 모형으로 평가되며 창원시와 규모가 유사한 도시에 적용이 가능할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 최근 몇 년 동안 한국에서 사회적으로 큰 문제가 되고 있는 카드이용 고객의 연체 방지를 위해 기존 금융권을 이용하는 개인에 대한 연체 성향 분석을 수행한다. 연체 성향 분석의 대상은 현재 한국의 한 특정 은행 고객으로 하였으며, 여러 연체 가운데 신용카드 연체를 중심으로 연구하였다. 연체 성향과 요인이 분석되면 기존 은행 고객에 대한 향후 부실의 정도를 예측할 수 있으며 또한 미래의 고객에 대해서도 신용평가 시스템을 만들 수 있을 것이다. 연체 성향 분석을 위한 통계적 방법으로 연체 유/무에 대한 로지스틱 회귀모형을 적용하였고 연체가 있을시 연체금액에 대한 일반화 선형 모형을 적용하여 자료를 적합한 후, 유의한 설명변수들을 선정하여 반응변수와 설명변수들의 관계를 설명해 보았다. 분석 결과 연령, 건당 현금서비스 평균금액, 타사 현금금액, 수신잔액, 순수익이 연체 유무와 연체금액에 중요한 영향을 미치는 설명변수들임을 알 수 있었다.
본 연구는 조직 내 종업원들의 침묵 행동이 단순한 발언의 부재를 의미하는지 혹은 발언 행동과는 서로 구분되는, 별개 차원의 행동인지 여부를 측정 모형을 통해 확인하고, 구체적인 침묵 행동의 유형인 방어적, 체념적 침묵 행동이 발언 행동을 넘어서는 증분의 설명량을 가질 것인가에 대해 탐색적인 접근을 시도하였다. 자료 수집을 위해 현재 조직에 속해 상사와 상호작용하며 업무를 수행하고 있는 204명의 개인들을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 본 연구에서는 설정된 연구문제들을 확인하기 위해 Pinder와 Harlos(2001) 및 Van Dyne, Ang, 그리고 Botero(2003)의 제안을 토대로, 발언과 침묵 행동에 대한 측정 모형들을 구축하여 확인적 요인 분석을 실시하였다. 분석 결과, 침묵 행동은 일반적 혹은 동기를 포함한 구체적 유형으로 조작화 되었을 때도 발언 행동과 서로 구분될 수 있음이 확인되었으며, 구체적 침묵 유형들은 팀 성과와 팀 몰입에 대해 증분의 설명량을 갖는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과를 바탕으로 침묵 행동에 대한 연구적 함의를 논의하고 향후 연구를 위한 제언을 제시하였다.
본 연구에서는 장기간의 수문기상자료를 보유하고 있으나 유출량자료의 관측년한이 짧은 유역에서 장기간의 월유출량자료를 확장하고 예측할 수 있는 추계학적 시스템 모형을 개발하고자 한다. 그 방법으로 주기성과 경향성을 갖는 월유출량, 월강수량 및 윌증발량자료를 시계열 분석하여 seasonal ARIMA 형태의 단변량 모형을 유도하는 한편, 각 계열간의 교차상관분석으로부터 월강수량 및 윌증발량을 입력변수로 하고 월유출량을 출력변수로 하는 다중 입력-단일 출력관계의 설명모형을 유도하여 단변량 시계열모형과 비교 검토하였다. 본 연구의 결과 월유출량자료의 확장과 예측에 있어서 다중 입출력모형의 정확성과 적용가능성이 매우 높은 것으로 판단되었다.
본 논문은 시장개설 초기 4개월간의 주가지수 선물수익률과 기초자산인 현물(KOSPI 200) 수익률간의 선도-지연효과를 두 개의 모형을 이용하여 실증검증하였다. 첫 번째 모형은 설명 변수로 선물수익률의 시차변수를 사용하고 종속변수로 현물수익률을 사용했다. 두 번째 모형은 설명변수로 선물수익률의 시차변수를 사용하는 것은 첫 번째 모형과 같으나 종속변수로 ARMA모형에서 구한 현물수익률의 오차항(return innovations)을 사용하였다. 또, 여러 시장조건에서 현물수익률과 선물수익률사이의 선도-지연효과가 특정한 양상을 보이는가를 분석하였다. 좋은 정보와 나쁜 정보, 거래량이 많은 경우와 적은 경우, 변동성이 높은 경우와 낮은 경우로 나누어서 선도-지연효과를 살펴보았다. 실증검증의 결과 KOSPI 200 현물수익률은 ARMA(2,3) 모형이 적합하며 선물이 현물을 10분 이내로 선도한다. 하지만 그 관계는 일방적인 것이 아니어서 15분후에는 현물이 선물을 선도하는 피드백(feed-back) 현상이 나타났다. 좋은 정보(good news)에서는 선물이 현물을 5분정도 선도하고 나쁜 정보(bad news)하에서는 선물 선도현상이 약해진다. 보통 정보(morderate news)하에서는 현물이 선물을 10분내로 선도한다. 거래량이 많은 경우와 변동성이 높은 경우에는 선물이 현물을 선도하는 것이 뚜렷하나 거래량이 적은 경우와 변동성이 낮은 경우에는 선물과 현물간에는 특정한 선도-지연현상이 나타나지 않는다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권5호
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pp.1087-1095
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2015
인플루엔자는 흔히 독감으로 불리는 질병으로 인플루엔자 바이러스가 호흡기 (코, 인후, 기관지, 폐 등)에 감염되어 생기는 병이다. 감기와는 달리 심한 증상을 나타내거나 생명이 위험한 합병증 (폐렴 등)을 유발할 수도 있다. 본 연구에서는 인플루엔자에 대한 예측모형을 다루었으며, 주로 회귀적인 모형을 고려하였다. 기존의 연구들이 주로 기상요인을 예측변수로 사용한 반면, 본 연구에서는 소셜요인의 효과를 살펴보았으며 그 결과 기상요인과 대등한 설명력을 가짐을 확인하였다. 반응변수로는 국민건강보험공단에서 제공하는 인플루엔자 진료건수가 사용되었고, 설명변수에는 기상청에서 제공하는 기상정보와 트위터에서의 인플루엔자 연관키워드 빈도가 사용되었다. 모형의 비교를 위해 시계열 모형도 함께 제시되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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