최근 폭등하는 자동차의 이용과 교통사고의 증가는 물적 손실이란 측면에서 뿐만 아니라, 국민의 기본 생활권을 위협한다는 측면에서 교통사고를 줄이기 위한 많은 노력이 요구된다. 특히, 일반 도로구간에 비해 사고의 잠재성이 상대적으로 높은 교차로의 경우 이에 대한 적절한 대책이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 교차로 교통사고에 있어서 사고 심각도에 영향을 미치는 요인들을 분석하고 이를 통하여 교차로 안전성 향상에 기여하고자 한다. 사고 심각도 분석에 있어서 사고 자료의 특성을 고려하여 순서형 확률모형 중 적절한 모형을 적용하였다. 데이터의 ${\epsilon}_i$(오차항)의 분포를 정규분포로 가정하여 순서형 프로빗 모형을 적용하였고 모형의 설명력과 적합성을 나타내는 $p^2$(우도비)와 $x^2$(Chi-square)의 값을 이용하여 최적의 사고 심각도 모형을 개발하였다. 개발된 심각도 모형을 분석한 결과, 교차로 교통사고 심각도에 영향을 미치는 변수는 부도로 교통량, 주도로 중차량 비율, 주도로 우회전 비율, 주도로 조명시설, 주도로 제약시설, 부도로 좌회전 유도선 등으로 분석되었다.
본 논문에서는 Bayesian spectral analysis regression (BSAR) 방법론을 이용한 베이지안 순서형 프로빗 준모수 회귀모형에 대해서 고찰한다. 순서형 프로빗 회귀모형은 순서가 있는 범주형 자료를 모형화하는 방법으로, 정규 분포의 분포함수의 역함수인 프로빗 연결함수를 이용해 각 범주의 확률과 설명변수을 연결함으로써 반응변수의 확률을 모형화한다. 베이지안 프로빗 회귀 모형은 정규 분포를 따르는 잠재변수를 도입함으로써 사후 분포 도출을 용이하게 하고, 절단점에 따라 나뉘어지는 잠재변수들의 값에 따라서 반응 변수들이 범주화된다. 본 논문에서는 이러한 잠재 변수 방법을 확장해 BSAR 방법론에 기반하여 단조증가/감소와 같은 형태제약을 반영할 수 있는 베이지안 이항형 및 순서형 프로빗 준모수 회귀모형에 대해 연구한다. 모의실험을 통하여 이항형 프로빗 준모수 회귀모형과 기존의 다른 모형들 간의 적합결과를 비교하고, 형태 제약에 따른 순서형 프로빗 준모수 회귀모형의 적합결과를 비교 분석하도록 한다. 아울러, 국민건강영양조사 제 7기 1차년도 (2016) 자료(Korean National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES), 2016)를 바탕으로, 본 논문에서 고찰한 이항형 및 순서형 프로빗 준모수 회귀모형을 적용하여, 흡연양태와 커피섭취 간의 관계에 대한 실증적 분석을 수행한다.
가뭄 연구의 궁극적 목표는 가뭄 발생의 메커니즘에 대한 이해를 높이고, 예측기술을 향상시켜 선제적 대응이 가능하도록 하는 것이다. 일반적으로 가뭄분석에 활용되는 가뭄지표는 연속형 변수로 간주하여 확률모형을 구축하지만, 가뭄상태와 가뭄피해 자료는 순서형 및 이산형 변수이므로 범주형 자료 분석 기법을 적용하는 것이 더 적절하다. 따라서 본 연구에서는 기상학적 가뭄과 피해발생 사이의 관계를 규명하기 위해 범주형 자료 분석 방법 중 로그선형(log-linear) 모형과 로지스틱(logistic) 회귀모형을 활용하였다. 가뭄피해 예측을 위한 가뭄 피해 정보를 수집하는 것은 매우 어려운 일이다. 가뭄의 영향으로 인해 발생할 수 있는 피해의 종류가 다양하며, 여러 분야의 이해관계자가 받아들이는 가뭄의 피해 양상이 다르기 때문이다. 본 연구에서는 국가가뭄정보포털(drought.go.kr)에서 충청북도의 가뭄피해현황 자료를 수집하였다. 30년(1991~2020년)동안 238개 읍면동 중 34개 행정구역에서 총 272건의 가뭄피해가 발생한 것으로 확인되었다. 표준강수지수(SPI)를 이용하여 분석된 지역별 연평균 가뭄발생횟수는 약 8.44회이며, 가뭄이 가장 많이 발생한 해는 2001년(평균 가뭄발생 18.7회)이었다. 강수의 부족으로 인해 발생하는 기상학적 가뭄이 사회경제적 피해를 야기하는 수문학적 가뭄으로 전이되기까지 몇 주에서 몇 달까지 시간이 소요된다. 이러한 관계를 파악하기 위해 가뭄피해 발생 여부를 예측변수, 가뭄피해 발생 이전의 가뭄상태를 설명변수로 설정하여 기상학적 가뭄 발생에 따른 가뭄피해 발생 확률을 산정하였다. 그 결과 가뭄피해 발생 당시의 가뭄상태보다 그 이전에 연속된 가뭄상태가 있을 경우 가뭄피해 발생 확률이 약 2.5배 상승하는 것으로 나타났다.
본 연구의 목적은 고령층의 사회경제적 특성이 주택연금 이용 및 만족도에 영향을 미치는 요인을 실증분석하는 것이다. 2016년 주택연금 수요실태조사 자료를 바탕으로 이항로짓모형과 순서형로짓모형을 통한 실증분석을 실시하였다. 우선, 이항로짓모형을 활용하여 주택연금의 이용의 결정요인을 실증분석한 결과, 통계적으로 유의한 변수는 연령, 거주 지역, 보유자산, 가구원 수, 경제적으로 도움을 주고 있는 자녀의 유무로 나타났다. 구체적으로 연령이 높고, 수도권에 거주하며, 학력이 높을수록 주택연금의 이용 확률이 높아지는 것으로 추정되었다. 그리고 보유 자산이 작고, 가구원 수가 적으며, 경제적으로 도움을 주고 있는 자녀가 없는 경우에 주택연금의 이용 확률이 높아지는 것으로 추정되었다. 다음으로 순서형로짓모형을 활용하여 주택연금 이용 만족도를 실증분석한 결과, 통계적으로 유의한 변수는 연령, 성별, 거주 지역으로 추정되었다. 특히, 연령이 높고, 수도권에 거주하는 경우에는 주택연금 이용을 만족할 확률이 높아지는 것으로 추정되었다. 그리고 남성보다는 여성이 주택연금 이용에 만족할 확률이 높은 것으로 추정되었다. 실증분석 결과를 바탕으로 향후에 주택연금 가입률을 제고하고, 이용 만족도를 높이는 방안을 모색하는 것이 필요하다고 사료된다.
본 연구는 한국노동패널(Korea Labor and Income Panel Study, KLIPS) 제1차~제15차년도 자료와 환경부에서 제공하는 수질자료를 이용하여, 개인의 전반적인 생활만족도(life satisfaction)가 수질오염으로 대표되는 환경오염에 의해 어떻게 영향을 받는가를 실증적으로 분석한 것이다. 서수적 순서를 가진 종속변수의 특성과 패널자료의 이질성을 감안하여 패널 확률효과 순서형 프로빗(panel random-effects ordered probit) 모형으로 추정하였다. 수질오염도를 반영하는 지표로는 생물화학적 산소요구량(biochemical oxygen demand, BOD), 총인(total phosphorus, TP) 농도를 사용하였다. 또한 기존의 연구에서와 같이 개인의 경제적 특성, 사회 인구학적 특성을 동시에 고려하였다. 분석 결과 BOD, TP 모두 개인의 생활만족도에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그 외 다른 변수들은 선행연구에서 나타난 결과와 유사하다. 자신의 소득 증가, 연령, 기혼, 자가주택 보유, 건강, 여성, 높은 교육수준은 생활만족도에 긍정적인 영향을 미치며, 타인의 소득 증가, 실업자, 도시거주, 자영업자인 경우는 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.
우리나라 연평균 근로시간은 OECD 최상위 수준이다. 장시간 근로는 근로자의 생산성을 저해하고 일과 가정의 양립을 방해하는 등 삶의 질을 하락시키는 요인이 된다. 최근 정부는 시간제 일자리를 증가하는 등 유연근로제를 장려하고 있지만, 양질의 시간제 일자리가 부족한 현실이다. 시간제 근로는 일과 개인의 삶을 병행할 수 있게 하지만, 동시에 열악한 근로환경과 부정적인 사회적 시선을 보유하여 개인의 삶의 만족도에 미치는 영향이 전일제 근로와는 다를 것으로 예상된다. 특히 여성의 경우 노동시장에서 성별 격차를 경험하고 있으며, 일과 가정의 병행이라는 측면에서 시간제 근로가 삶의 만족도에 미치는 영향이 남성과 다르게 나타날 수 있다. 본 연구는 2017년도 "서울서베이 도시정책지표조사" 자료를 활용하여 근무유형-성별의 교차효과가 개인의 삶의 만족도에 미치는 영향을 순서형 로지스틱 회귀모형을 통해 실증적으로 분석하였다. 분석결과에 따르면, 삶의 만족도는 전일제 여성, 전일제 남성, 시간제 여성, 시간제 남성 순으로 높은 것으로 나타났다. 또한 시간제 여성 근로자가 낮은 삶의 만족도를 가질 확률이 가장 높은 반면, 높은 삶의 만족도를 가질 확률은 가장 낮게 나타났다. 대조적으로 전일제 남성 근로자는 낮은 삶의 만족도를 가질 확률이 가장 낮은 반면, 높은 삶의 만족도를 가질 확률은 가장 높은 것으로 나타났다.
경기의 결과를 모형 화하는 것은 다양한 방법을 통하여 이루어져 왔다. 특히 두 개의 팀만이 경기를 하는 경우에는 더욱 다양한 방법이 제안되었다. 그 중에서 Bradley-Terry 모형은 짝지어진 자료로부터 선호하는 크기의 특성을 얻을 수 있는 가장 넓게 사용되어지고 있는 모형이다. Bradley-Terry 모형은 스포츠 경기결과의 분석과 심리학에 관련된 분야들에서 다양하게 적용되어진다. 본 연구자는 한국 프로야구 자료에 Bradley-Terry 모형을 적용하였다. 그 결과 연속형 공변량의 경우 평균자책점과 세이브를 포함하는 모형이 최적으로 나타났고 관심의 대상이 되는 몇 가지 범주형 분석의 결과 동군과 서군, 골든글러브, 다승왕, 그리고 홈경기의 이점이 승부에 영향을 주는 것으로 나타났다. 하지만 이들의 조합은 단순히 연속형 변수만을 포함한 모형이 분석 결과 더 적절한 것으로 고려되어졌다. 제안된 모형은 경기의 승패를 예측하는 데도 유용하게 사용될 수 있다. 한 예로 한국시리즈에서 우승할 확률들의 순서가 2008년도의 결과와 정확히 일치하였다.
이용자들에게 이용성과 효용성이 높은 버스정보시스템 구축을 위해서는 이용자들이 원하는 정보종류와 이용수요를 파악하는 것이 필요하므로, 본 연구에서는 핸드폰 등에 버스정보를 제공했을 경우의 버스정보에 대한 선호도분석 및 이용수요를 예측하는 것을 목적으로 하였다. 본 연구에서 얻어진 성과는 첫째, 컨조인트 분석에 의한 버스정보의 선호도 분석을 통하여 개별 속성 수준들에 대한 중요도, 부분효용 변화치의 가치를 평가할 수 있었다. 둘째, 이항 로짓 모형에 의한 버스정보 이용수요예측 모형을 구축하여 이용자의 이용여부에 영향을 미치는 요인들과 이용률을 파악할 수 있었다. 셋째, 순서형 프로빗 모형을 사용하여 버스정보 잠재 이용자를 대상으로 통화당 지불방식이나 월별 정액제의 지불방식별로 이용행태모형을 구축을 통하여, 이용료 지불방식별로 통화횟수, 민감도 분석을 통하여 이용료에 대한 단위 탄력점을 분석하고, 적정 이용료와 이용확률을 분석하였다. 본 연구는 이용자들의 정보에 대한 선호도 분석, 다양한 요구사항을 반영한 이용수요 예측과 적정 이용료 산정이 가능하므로, 향후 효율적인 버스정보정책과 버스정보 이용률을 제고시킬 수 있는 근거로 활용할 수 있을 것이다.
The purpose of this paper is to estimate a probability to visit the Yeosu Aquarium with an ordered logit model. Ordered logit model is affordable to estimate the probability when the dependant variable represents likert-type scale. The estimated results are as follows. The more income induces the visiting-expectation. The experience for another aquarium and the visiting-expectation for the Yeosu EXPO are contributed to the visiting-expectation for the Yeosu Aquarium. The needs to visit the Yeosu Aquarium is low in Kyoungsang area and Seoul-Kyounggi-Incheun Metropolitan area. This is related to the Aquarium facilities, which were established in each area. In average level conditions regarding to all independent variables the probability to visit the Yeosu Aquarium is calculated to 15.75%. However, the probability to visit to the Yeosu Aquarium is decreasing according to the change of an admission fee.
소프트웨어 시스템이 복잡해지면 고장의 원인이 하나의 강도함수에 의해서만 일어나지 않고 여러 원인이 중첩되어 발생할 수 있다. 이러한 복잡한 시스템에 의한 우도함수의 계산상의 어려움 때문에 반복표본을 이용하는 깁스 샘플링 기법이 고려되었다. 관찰된 고장시점은 중첩모형으로 표현이 가능한 잠재(latent)변수들을 이용하여 깁스 알고리즘을 적용하였다. 단순모형과 중첩모형의 비교를 위해 사후베이즈 요인과 상대오차의 합을 이용하여 모형선택을 시도하였다. 수치적인 예에서 GOS 속성을 가진 Goel-Okumoto 모형과 Weibull 모형을 선택하고 NHPP의 자료는 Lewis와 Shedler[25]에 의해 제시된 Thining 알고리즘을 이용하여 발생된 자료를 이용하고 사전분포는 상대적으로 확산분포(diffuse priors)를 이용한 모수추정과 사후베이즈요인과 상대오차를 이용한 모형선택을 한 결과 단순모형들 보다 중첩모형이 좋은 형으로 간주할 수 있음을 보여 주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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