Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.5
no.2
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pp.143-151
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2000
The purpose of this study is to suggest usefulness of causal relation analysis about categorical data to business administration and other social sciences. Some examples of their application are presented.
본 연구는 교통사고의 발생원인에 대한 인식유형과 감소대책에 대한 인지 유형별 영향요인의 정도를 분석하기 위하여 수량화이론 II류와 CHAID 분석법을 이용하여 분류모델과 판별모델을 구축하였다. 수량화이론 II류에 의한 교통사고 발생원인에 대한 인식 유형별 영향요인 판별모델은 전체 적중률이 78.4%로 매우 높게 나타났다. 편상관계수는 설명변수의 항목 중 학력, 성별, 운전경력 년 수, 소유 차종의 순으로 영향을 미치고 외적 변수인 교통사고 발생원인에 대한 유형에서는 기여 정도가 교통단속 부재 > 교통체계 미비 > 승용차 과다 사용 >잘못된 의식 때문의 순으로 나타났다. 교통사고 감소 대책에 대한 인지유형별 영향요인 판별모델은 전체 적중률이 59.9%로 높게 나타났으며, 편상관 계수는 학력, 성별, 운전경력 연수, 연령의 순으로 영향을 미치고 있고, 외적 변수인 교통사고 감소 대책에 대한 유형에서는 기여 정도가 교통단속 강화 > 대중교통수단 이용 유도 > 교통체계 개선 > 의식 개혁의 순으로 나타났다. 또한 CHAID 분석법에 의한 교통사고 발생원인에 대한 인식 유형별 영향요인 분류모델에 있어서는 예측변수로 학력, 연령, 성별, 통행수단의 네 가지 변수가, 교통사고의 감소 대책에 대한인지 유형별 영향요인 분류모델에 있어서는 학력, 운전경력 연수, 성별 그리고 통행수단의 네 가지 변수가 카이제곱 통계량 이 5%의 유의수준에서 유의한 것으로 판단되었다. 교통사고 발생원인 인식과 감소 대책의 인지 유형에 대한 빈도분석과 교차분석은 의식과 관련한 유형이 가장 높게 나타났으나 판별.분류모델에서는 교통단속과 관련한 유형이 기여 정도가 높고 의식 관련 유형이 상대적으로 낮게 나타나는 등 반대양상을 보이고 있어 심리적으로 내재되어 있고 표면에 잘 드러나지 않았던 의식 수준의 낮음이 분류모델을 통해서 명확하게 드러났다.
Owing to time and cost constraints, new methods that would make it possible to evaluate the safety of the water supply pipeline in a less time- and cost-consuming manner are urgently needed. In response to this exigency, the present study developed a new statistical model to assess the safety of the water supply pipeline using the quantification theory type II. In this research, the safety of the water supply pipeline was defined as 'a possibility of the pipeline failure'. Quantification analysis was conducted on the qualitative data, such as pipe material, coating, and buried condition. The results of analyses demonstrate that the hit ratio of the quantification function amounted to 77.8% of hit ratio, which was a fair value. In addition, all variables that were included in the quantification function were logically valid and demonstrated statistically significant. According to the results derived from the application of the safety evaluation model, the coefficient of determination ($R^2$) between K-region's water supply pipeline safety and the safety inspection amounted to 0.80. Therefore, these findings provide meaningful insight for the measured values in real applications of the model. The results of the present study can also be meaningfully used in further research on safety evaluation of pipelines, establishing of renewal prioritization, as well as asset management planning of the water supply infrastructure.
본 연구는 도시고속도로의 교통사고감소를 이한 정성적인 척도를 제시하고자 한다. 본 연구에서는 도시고속도로에서 발생하고 있는 교통사고의 일반적 특성을 분석하였으며, 교통사고 발생요인과 운전자 원인과 교통사고형태와의 영향정도를 수량화이론 II류를 사용하여 분석하였다. 분석에 사용된 정성적인 자료는 1994년부터 1995년까지의 대구시 신천대로의 교통사고자료를 대상으로 하였으며, 경찰청의 교통사고보고서를 기초로 하였다. 분석결과, 70%이상의 교통사고가 운전자의 안전거리미확보와 안전운전의무위반에 의한 추돌사고였으며, 외적기준인 운전자 원인과 교통사고형태에 영향을 많이 미치는 요인으로서는 사고직전의 피해자 진로, 사고발생차선, 시간대, 차종 등의 영향이 깊은 것으로 나타났다.
This study divided the large-scale traffic accident locations into its own characteristics by using Cluster Analysis. Also, Quantification II and Classification and Regression Tree methods were used enabling evaluation for the amount of affecting influence by the crash type. After these analyses, we tested the fitness of the results and suggested the simplification of the quantification index. With the results from the discussed procedure, obvious differences were observed by groups according to the characteristics of crash type from the Discrimination and Classification analysis of divided four groups. Thus, measures and supplementary measures for the traffic accidents could be suggested in groups systematically. However, a lot of missing values in variables caused a huge loss of data and made this study difficult for more detailed analysis, With this difficulty. recording mandatory log files with a standardized format is also recommended to Prevent this Problem in advance.
This study aims to provide guidelines for the selection of on-street parking spot on local streets considering conditions of surrounding area and characteristics of traffic generation. This guideline provides the method which determine required roadway width for planning and design of local streets. It is necessary to identify factors for the location selection analysis. This research team selects 12 case study areas to investigate traffic environment on the sites for this analysis. Most of factors which influence on-street parking are found to have a qualitative data format except traffic volume and pedestrian movement data. Quantification theory II which is known to be suitable for qualitative analysis has been applied to identify the meaningful variables for dependent variable. In addition, discriminant analysis has performed to verify the correlation for each variable with hit ratio. Road width, traffic volume, street traders and their heavy packages, and illegally parked vehicle are found to be most significant factors for selection of on-street parking location. Therefore, it is necessary to consider traffic volume generated from massive residential complex and traffic volume for outside and above-mentioned factors for installation of on-street parking facility in the case of new road construction or road width widen.
In this study, damages due to the aircraft noise were examined in more than 190 elementary, middle and high schools near the airports in Korea, and the persecutory idea forecast model was established using the quantification theory type II. Via the survey of 1,012 teachers in the schools, a class interference forecast model was established, and the noise characteristics of five areas, four military/civil common-use airports and one shooting range, were examined. The following conclusions were made from the study. WECPNL values in the five military/civil common-use airports showed that all of them were Class 1 or 2 affected areas, which indicated that they had serious aircraft noise problems to be addressed. The most influential factor in the aircraft noise persecutory idea model was the distance between the airport and the school. It showed a positive relationship at a distance of less than 5 km, and a negative relationship at a distance of 10 km or more. The number and time of aircraft noise exposure as well as the types of airports and window structures had strong influences. The forecast model had a correlation ratio of 0.56, which indicates that it is highly appropriate. In the class interference factor analysis, the time and number of aircraft noise exposure were strong influential factors, and the results varied according to the service duration and sex of teachers. This model had a correlation ratio of 0.61, which indicates it is highly appropriate.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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