• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2006.05a
• /
• pp.627-631
• /
• 2006

본 연구에서는 도시화가 도시지역의 수문기상변화에 미치는 영향을 분석하고자 하였으며, 토지이용의 변화로 인한 국지 수문기상의 변화를 모의하여 장기적인 변화 특성을 파악하여 이를 평가하고자 하였다. 이를 위해 도시화로 인한 우리나라 강우의 변화 특성을 파악하고자 하였으며, 도시화와 기후변화로 인한 수문환경의 변화를 반영한 대안의 수립 및 설계방안을 제시하였다. 특히, 본 연구에서는 도시화에 따른 수문기상변화의 예측 가능한 모형을 개발하여 다양한 상황에 대한 모의를 실시하고자 하였다. 이를 위해 도시화의 영향 정도를 시공간적으로 정량화 할 수 있는 모형을 개발하고 서울지역에 직접 적용 및 평가하였으며, 이를 통해 도시화로 인한 기상수문학적인 인자의 시공간적 영향을 분석 및 일반화하고, 도시화에 따른 기상수문학적 영향을 최소화할 수 있는 방안을 검토하고자 하였다. 서울 지역 장기 관측자료에 대한 분석을 통해 도시화의 진전에 따라 기온, 습도, 강수량이 증가하며, 일조 시간 및 잠재증발량은 감소함을 알 수 있었다. 이는 도시화와 기후변화로 인해 기온이 증가하고 도시화의 특성에 따라 습도 증가 및 일조시간과 잠재증발량의 감소가 나타나며, 이것이 큰 폭의 강수량 증가로 이어진 것으로 판단되었다. 또한, 모형을 통해 분석한 결과 토양수분과 실제증발량 모두 증가하는 것으로 나타났으며, 이로 인해 내부증발 강수량이 증가하는 것으로 분석되었다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
• /
• 2005.05a
• /
• pp.814-821
• /
• 2005

본 연구에서는 인터넷전화의 잠재 가입자를 대상으로 이들의 전화 사용 행태 및 사회-인구 통계적 특성 검토하여 이를 인터넷전화의 가입 확률로 연결하는 모형을 개발한다. 이때 가입 예측모형은 설문결과에 이산 프로빗 모형을 적용함으로써 구축하였다. 모형의 결과에 따르면 인터넷전화서비스 가입에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 변수는 월 전화요금, 월 전화사용회수, 채택하고 있는 전화요금제, 현재 가입 중인 전화회사, 가구 의사결정자의 나이 등인 것으로 분석되었다. 또한 위의 각 요인의 부호는 관련 분야의 전문가들의 일반적인 견해 및 상식과 일치하는 것으로 나타났다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.28 no.2
• /
• pp.251-267
• /
• 2015

The Indian Buffet Process is a stochastic process on equivalence classes of binary matrices having finite rows and infinite columns. The Indian Buffet Process can be imposed as the prior distribution on the binary matrix in an infinite feature model. We describe the derivation of the Indian buffet process from a finite feature model, and briefly explain the relation between the Indian buffet process and the beta process. Using a Gaussian linear model, we describe three algorithms: Gibbs sampling algorithm, Stick-breaking algorithm and variational method, with application for finding features in image data. We also illustrate the use of the Indian Buffet Process in various type of analysis such as dyadic data analysis, network data analysis and independent component analysis.

• Journal of Wetlands Research
• /
• v.15 no.3
• /
• pp.357-366
• /
• 2013

This study investigates to explain preference heterogeneity of respondents for economic valuation in washland of Upo wetland using Mixed Logit Model and Latent Class Model. Mixed Logit Model showed respondent heterogeneity in the attributes of wetland area and funds as well as some alternatives violated IIA assumption. 2-class Latent Class Model for respondents were used to explain the sources of the heterogeneity. Class 1 respondents who are located relatively close to Upo wetland had more experience and knowledge of Upo wetland and better understood the information suggested in the questionnaire than class 2 respondents in mostly metropolitan area of Seoul, Incheon.

• Environmental and Resource Economics Review
• /
• v.7 no.1
• /
• pp.61-84
• /
• 1997

본 연구는 기존의 특성가격기법(特性價格技法)(hedonic price technique)에 공간(空間)개념을 도입한 계량경제모형을 이용하여 분석하였다. 이 공간시차모형은 기존의 모형과 달리 특성변수의 변화에 따른 직(直) 간접효과(間接效果)를 동시에 포착할 수 있는 장점을 가지고 있다. 또한 공간시차모형의 회귀진단 및 가설검정 결과는 공간시차모형이 적합한 것으로 나타났다. 이 경우 공간시차를 고려하지 않은 OLS 회귀분석 결과의 계수들은 편기추정(biased)된 동시에 효율적(efficiency)이지 못하다는 것이다. 회귀분석 결과는 주택에 자본화된 대기오염에 대한 잠재가격(潛在價格)(marginal implicit price)은 주택평균가격의 약 1.5% 정도인 것으로 추정된다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
• /
• 2017.05a
• /
• pp.375-376
• /
• 2017

본 연구는 은퇴 후 신체적 건강이 시간이 지남에 따라 어떤 변화양상을 나타내는지, 은퇴 후 신체적 건강에 영향을 주는 것으로 알려진 은퇴 특성(은퇴시점, 은퇴자발성 여부) 변인이 은퇴 후 신체적 건강의 궤적에 어떠한 영향을 미치는지를 분석하고자 하는 목적으로 실시되었다. 분석 자료는 국민노후보장패널 3차시(2009년), 4차시(2011년), 5차시(2013년) 종단자료이며, 2,857명을 대상으로 잠재성장모형 분석을 실시하였다. 연구결과, 첫째, 중 고령은퇴자의 신체적 건강은 시간의 흐름의 변화를 알아보기 위해 무조건부 모형을 통해 확인한 결과, 중 고령은퇴자들은 시간이 지남에 따라 더 높은 수준의 ADL 값을 갖는 것으로 나타났다. 둘째, 중 고령은퇴자의 신체적 건강변화와 관련이 있는 은퇴특성은 무엇인지 조건부 모형을 통해 알아본 결과, 은퇴 특성 변수로는 조기은퇴자일 때, 은퇴가 비자발적일 때, 건강상 이유로 은퇴했을 때 더 높은 ADL 초기값을 보였다. 또한 변화궤적 영향요인을 살펴본 결과, 은퇴특성에서는 어떤 변수도 유의성을 보이지 않았고, 인구사회학적 변수 중에서는 연령이 높을수록, 소득이 높을수록 ADL의 증가속도가 더욱 가파른 것으로 나타났다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.35 no.3
• /
• pp.357-370
• /
• 2022

In this paper, Tobit and Heckit models are introduced. These models have been used for analyzing censored data. Censoring occurs at a specific point and a large number of observations are distributed with a positive probability at a certain point. Censoring can occur due to observing limitation or exogenous variables. Tobit and Heckit models are used to correct sample selection bias, which can occur when an ordinary linear regression model is fitted to censored data. However, the difference between the two models is not clearly accounted for; hence, they have often been used interchangeably. Therefore, the suitability of the models was validated through simulated data, and demonstrated through real data. As the result, it was confirmed that both Tobit and Heckit models are well-fitted to the data censored due to observing limitation, although Tobit model was fitted parsimoniously. In contrast, only Heckit model is well-fitted to the data censored due to exogenous variables.

• Journal of Korean Society of Transportation
• /
• v.22 no.1 s.72
• /
• pp.33-42
• /
• 2004

지하철역별 수요는 개통 후 경과 연도에 따라서 S자 형태로 증가한다. 즉 개통 초기에는 잠재되어 있던 지하철 수요가 시간의 경과에 따라 계속적으로 증가하다가, 개통 후 10$\sim$13년 정도가 경과하면 최대를 나타낸 후 거의 정체하는 현상을 보인다. 그러나 지금까지 지하철 수요를 추정하기 위해서 이용되었던 4단계 모형은 이러한 지하철 수요의 증가 추세를 반영할 수 없기 때문에 실제 수요와 많은 차이를 보였다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제를 해결해 보고자 서울시 지하철 2$\sim$8호선의 실제 수요를 토대로 지하철역별 수요, 특히 순수한 승차인원을 추정하는 모형을 개발하였다. 모형에 적용되는 함수식은 실제 지하철역별 수요와 가장 유사한 형태를 보이고 있는 로지스틱 함수식을 이용하였다. 또한 각각의 지하철역별로 나타나는 상이한 특성은 카테고리로 분류하여 모형에 반영하였다. 카테고리는 토지이용도, 사회경제활동의 규모, 그리고 지하철역의 특성에 따라 분류하였다. 각 카테고리별 특성을 대표하는 독립 변수로 인구 종사자수, 학생수와 개통 후 경과 연도 등을 선정하였다. 그 결과 카테고리별로 추정된 지하철역별 수요는 통계적으로 매우 유의한 것으로 나타났다. 본 연구는 지하철역별로 승차하는 순수한 수요를 보다 정확하게 추정하기 위한 모형을 개발하는 것이 주된 목적이다. 반면에 본 모형을 이용하여 지하철역별 하차 수요 및 횐승 수요를 추정하는 것은 어렵다. 따라서 기존에 지하철 수요를 추정하는 데에 가장 많이 사용된 4단계 모형과 접목하여야 하며, 이에 대한 방안도 본 연구에서 제시하였다.

• The Mathematical Education
• /
• v.63 no.1
• /
• pp.19-33
• /
• 2024

This study investigates longitudinal patterns in middle school students' mathematics interest and achievement using panel data from the 4th to 6th year of the Gyeonggi Education Panel Study. Results from the multivariate growth mixture model confirmed the existence of heterogeneous characteristics in the longitudinal trajectory of students' mathematics interest and achievement. Students were classified into four latent classes: a low-level class with weak interest and achievement, a high-level class with strong interest and achievement, a middlelevel-increasing class where interest and achievement rise with grade, and a middle-level-decreasing class where interest and achievement decline with grade. Each class exhibited distinct patterns in the change of interest and achievement. Moreover, an examination of the correlation between intercepts and slopes in the multivariate growth mixture model reveals a positive association between interest and achievement with respect to their initial values and growth rates. We further explore predictive variables influencing latent class assignment. The results indicated that students' educational ambition and time spent on private education positively affect mathematics interest and achievement, and the influence of prior learning varies based on its intensity. The perceived instruction method significantly impacts latent class assignment: teacher-centered instruction increases the likelihood of belonging to higher-level classes, while learner-centered instruction increases the likelihood of belonging to lower-level classes. This study has significant implications as it presents a new method for analyzing the longitudinal patterns of students' characteristics in mathematics education through the application of the multivariate growth mixture model.

• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.25 no.2
• /
• pp.363-376
• /
• 2012

Excessive zeroes are often observed in ordinal categorical response variables. An ordinary ordered Probit model is not appropriate for zero-inflated data especially when there are many different sources of generating 0 observations. In this paper, we apply a two-stage zero-inflated ordered Probit (ZIOP) model which incorporate the zero-flated nature of data, propose a Bayesian analysis of a ZIOP model, and apply the method to alcohol consumption data collected by the National Bureau of Statistics, Korea. In the first stage of a ZIOP model, a Probit model is introduced to divide the non-drinkers into genuine non-drinkers who do not participate in drinking due to personal beliefs or permanent health problems and potential drinkers who did not drink at the time of the survey but have the potential to become drinkers. In the second stage, an ordered probit model is applied to drinkers that consists of zero-consumption potential drinkers and positive consumption drinkers. The analysis results show that about 30% of non-drinkers are genuine non-drinkers and hence the Korean alcohol consumption data has the feature of zero-inflated data. A study on the marginal effect of each explanatory variable shows that certain explanatory variables have effects on the genuine non-drinkers and potential drinkers in opposite directions, which may not be detected by an ordered Probit model.