• 응용통계연구
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• 제31권6호
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• pp.733-749
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• 2018

어떠한 연구에서 관심의 대상이 되는 관찰치가 부분적으로 관측 가능할 때 표본선택의 문제가 일어난다. 이러한 자료를 분석하기 위해 헤크만은 표본선택 모형을 개발하였고 이변량 정규분표의 가정 하에 최대우도방법을 사용하여 모수를 추정하였다. 최근 이항자료와 포아송 자료에 대한 표본선택모형이 제안되었다. 이를 분포조정에 기초하여 과대산포 자료에 대한 모형으로 확장하고자 한다. 표본선택이 없는 과대산포 자료는 흔히 음이항 분포로 분석되어진다. 따라서 음이항 분포를 이용하고 분포조정을 도입한 과대산포 자료에 대한 새로운 모형을 제시하고자 한다. 실제 자료를 이용하여 분석을 하였다. 모의실험 결과 프로파일 우도함수를 이용하여 모수에 대해 추정한 결과는 안정적이다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권4호
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• pp.14-25
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• 2018

최근 빅데이터 시대의 도래와 함께 교통사고와 관련된 요인을 설명하기 용이해졌다. 이에따라 최신 분석 기법을 적용하여 교통사고 자료를 분석하고 시사점을 도출할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 고속도로 교통사고 자료를 이용하여 고속도로의 주요 분석 단위인 콘존의 교통사고 건수를 예측하기 위하여 음이항 회귀모형과 딥 러닝을 이용한 기법을 적용하고 예측 성능을 비교하였다. 예측 성능 비교 결과, 딥 러닝 모형의 MOE들이 음이항 회귀모형에 비해 다소 우수한 것으로 나타났으나, MAD 기준으로 차이는 미미한 것으로 나타났다. 하지만 딥 러닝을 이용할 경우 다른 독립변수들을 추가하는 것이 용이하고, 모형의 구조 등을 변경할 경우 예측 신뢰도를 더욱 증가시킬 수 있을 것으로 판단된다.

• 응용통계연구
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• 제21권4호
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• pp.603-613
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• 2008

셀 수 있는 이산 자료 중에서 일반적인 모형에 비하여 영의 빈도가 과도하게 많이 관측되는 자료가 있다. 이러한 경우에 포아송 또는 음이항회귀모형과 같은 일반적인 회귀모형에 의한 분석은 적절하지 못하다. 본 논문에서는 영과잉 포아송회귀모형과 영과잉 음이항회귀모형에 대하여 베이지안 분석을 하였다. 또한, 마코브 연쇄 몬테카롤로 방법으로 계산한 베이즈 요인을 이용하여 모형선택을 하였다. 실제 교통사고 자료를 분석하여 이론적인 결과들을 뒷받침하였다.

• 지역연구
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• 제31권4호
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• pp.107-128
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• 2015

본 연구는 제조업 부문 기업의 공동연구개발활동이 개별 기업의 기술혁신성과에 미치는 영향을 실증적으로 분석하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위하여 혁신유형에 대한 이론적 논의를 토대로 기술혁신을 제품혁신과 공정혁신으로 세분화하고 혁신성과에 영향을 미칠 수 있는 요인들을 통제한 분석모형을 설정하였다. 2005년도 "기술혁신조사" 자료를 바탕으로, 가산자료인 혁신성과의 분포특성을 반영할 수 있는 음이항회귀모형을 활용하여 분석을 수행하였다. 분석결과에 따르면, 공동연구개발활동은 제품혁신과 공정혁신 모두에 통계적으로 유의한 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이와 더불어 수도권지역에 입지한 기업들을 중심으로 보다 많은 제품혁신성과가 창출되고 있음을 실증하였으며, 기존의 연구들에서 논의된 혁신성과 관련 영향요인들이 갖는 효과를 분석하였다. 본 연구의 결과는 지역의 지속적인 성장을 이끄는 기업성장을 촉진하기 위해서는 한정된 연구자원을 효율적으로 사용할 수 있는 공동연구개발 제도를 수립하고 지식교류 네트워크를 촉진하기 위한 정책적 대안이 마련될 필요가 있음을 시사하고 있다.

• 대한교통학회지
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• 제26권4호
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• pp.29-40
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• 2008

우리나라는 건설교통부에서 규정하는 지침에 의거하여 도로를 설계하는데 안전한 도로의 건설을 위해서는 사고와 연관된 기하구조요인의 정확한 이해와 분석을 통해 도로의 설계자가 도로 설계과정에 반영하도록 하고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 고속도로 인터체인지에서 발생하는 교통사고를 실제로 수집이 가능한 도로기하구조 및 교통여건에 관한 자료만을 이용하여 신뢰성있게 분석할 수 있는 모형으로 정립하는데 있다. 본 연구에서는 고속도로상의 총 129개 트럼펫인터체인지와 35개 클로버인터체인지 상에서 연결로 형식별로 발생한 교통사고를 이용하여 다양한 교통사고요인들의 관계를 분석하기 위해 교통사고발생분포를 통계학적 방법을 통하여 분석한 바, 음이항분포가 가장 적합한 것으로 확인되었다. 따라서 트럼펫인터체인지의 연결로 형식별, 그리고 클로버인터체인지의 연결로 형식별로 교통사고를 분석할 수 있는 음이항회귀모형을 개발하였다. 본 모형은 고속도로를 계획 및 설계하는 초기단계에서 인터체인지의 유형과 인터체인지 연결로의 유형을 결정하는데 활용할 목적으로 개발되었으며, 본 모형의 적합성을 판단하는 여러 가지 통계학적 값들과 모형을 통해 예측한 값들, 그리고 실제로 현장에서 관측한 값들의 차이를 분석한 바 본 논문에서 구축한 모형이 이론적 및 실용적 측면에서 적합하게 구축되었음을 확인하였다.

• 대한교통학회지
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• 제26권2호
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• pp.35-46
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• 2008

본 연구는 지방부의 교통사고 특성을 분석하고 사고모형을 개발하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 본 연구에서는 청주시와 청원군의 신호교차로를 중심으로 다중선형, 포아송 및 음이항회귀모형을 개발하는데 중점을 두고 있다. 분석된 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 사고특성 분석을 통해 지방부 교통사고의 특성이 요인별로 파악되었다. 둘째, 통계적으로 설명력이 높은 4개의 사고모형이 개발되었다. 마지막으로 평균차로폭차($X_2$)와 교차로간거리 ($X_{11}$)가 지방부의 특성을 반영할 수 있는 특정변수로 밝혀졌다.

• 한국도로학회논문집
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• 제13권3호
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• pp.103-110
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• 2011

이 논문은 사고유형에 따른 교통사고를 다루고 있다. 연구의 목적은 두 가지 사고유형의 특성을 분석하고, 유형별 모형을 개발하는데 있다. 이를 위해 이 연구는 두 집단 사이의 차이점을 분석하고, 국내 원형교차로 자료를 사용하여 포아송 및 음이항 회귀모형을 개발하는데 그 목적이 있다. 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 차대차 사고가 73.41%로 가장 많은 비중을 차지하는 것으로 분석되었다. 둘째, 차대사람과 차대차 사고건수 및 EPDO를 종속변수로 통계적으로 의미 있는 2개의 포아송 모형과 2개의 음이항 모형이 개발되었다. 셋째, 사고유형별 심각도모형의 공통변수는 교통량, 그리고 특정변수로는 우회전 별도차로 수, 과속방지턱, 진출입구 수 및 횡단보도 수가 채택되었다.

• 한국도로학회논문집
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• 제14권2호
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• pp.145-155
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• 2012

현재 서울시는 대중교통 활성화 정책에 따라 버스전용차로제도를 실시하고 있다. 과거 가로변버스전용차로 설치를 시작으로 현재에는 중앙버스전용차로 설치구간도 증가하고 있다. 본 연구의 목적은 이 중앙버스전용차로와 가로변버스전용차로에서 버스사고에 영향을 미치는 요인을 분석하는데 있다. 분석방법으로 교통사고가 확률적으로 극히 드물게 일어난다는 점을 생각하여 포아송 회귀모형과 음이항 회귀모형을 선택하였으며, 과산포 존재여부에 따라 음이항 회귀모형으로 최종모형을 정립하였다. 중앙버스전용차로구간은 버스노선수, 중앙차로 진출입 유형수, 중앙차로 정지선 후퇴유무, 중앙차로 정지선과 횡단보도 이격거리, 교통량, 가변차로 정류장 정차노선수 6개의 변수에서 버스사고에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 가로변버스전용 차로구간은 우회전 버스노선수, 상습 불법주정차 유무, 보행신호시간, 토지이용형태 4개의 변수에서 버스사고에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.194-205
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• 2021

본 연구는 동료신뢰가 발생하기 위한 선행요인인 조직공정성과 동료신뢰와의 관계에 대해서 살펴보고, 동료신뢰로 인해 지식공유 행동이 증가할 수 있음을 밝히고자 한다. 대전 및 세종 지역에 위치한 정부 출연 연구기관을 중심으로 설문조사를 실시하여, 최종적으로 유효한 255명의 설문지를 통계 분석에 사용하였다. 가설을 검증하기 위해 상관관계 분석 및 회귀분석, 음이항 회귀분석을 실시하였다. 분석 결과, 분배공정성과 절차공정성 모두 동료신뢰에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났으며, 동료신뢰 역시 지식공유에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 이는 조직공정성이 동료들 사이의 신뢰에도 영향을 주며, 결과적으로 동료신뢰를 통해 지식공유가 증가할 수 있다는 시사점을 제공한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제8권6호
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• pp.46-54
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• 2009

본 연구는 무인신호위반단속장비의 사고감소 효과를 다루고 있다. 연구의 목적은 EB (Empirical Bayes)방법을 이용하여 사고감소 효과를 분석하는데 있다. 이를 위해 무인신호위반단속장비가 설치된 28개 교차점 728건의 사고자료를 이용한다. 연구의 주요결과는 다음과 같다. 첫째, 단순사고건수 방법의 사고감소 효과는 20.74%로 분석되었다. 둘째, 포아송과 음 이항 회귀모형을 이용하여 SPF모형이 개발되었으며, 과분산계수가 0에 가까워 포아송 회귀모형이 음이항 회귀모형보다 더 적합한 것으로 평가되었다. 아울러 포아송 모형의 ${\rho}^2$값이 0.409로 나타나 통계적으로 유의한 모형으로 분석되었다. 마지막으로, EB방법을 이용한 분석 결과, 사고가 3.89%에서 29.23% 감소된 것으로 나타났다.