• 제목/요약/키워드: 조사회귀모형

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로지스틱회귀분석 모델을 활용한 도시철도 사상사고 사고예측모형 개발에 대한 연구 (Study on Accident Prediction Models in Urban Railway Casualty Accidents Using Logistic Regression Analysis Model)

  • 진수봉;이종우
    • 한국철도학회논문집
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    • 제20권4호
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    • pp.482-490
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    • 2017
  • 본 연구는 사고심각도 분류 및 예측을 위한 철도사고조사 통계기법에 관한 연구이다. 그동안의 선형 회귀분석은 사고 심각도 분석에 어려움이 있었으나 로지스틱회귀분석은 이를 보완할 수 있었다. 데이터마이닝 기법인 로지스틱회귀분석을 활용, 서울지하철(5~8호선) 역사 내 전도사고 중 에스컬레이터 전도사고 발생에 영향을 주는 사고예측 모형 변수는 사고자 연령, 음주여부, 사고 당시상황 및 행동, 핸드레일 잡음 여부였다. 분석의 정확도는 76.7%로 설명되었고 분석방법 결과에 따르면 정확도와 유의수준 측에서 로지스틱회귀분석 방법이 도시철도 사상사고 예측모형을 개발하는데 유용한 데이터마이닝 기법으로 판단된다.

만성 폐쇄성 폐질환을 이용한 노모그램 구축과 비교 (Comparison of nomogram construction methods using chronic obstructive pulmonary disease)

  • 서주현;이제영
    • 응용통계연구
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    • 제31권3호
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    • pp.329-342
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    • 2018
  • 노모그램은 질병의 위험 요인과 예측 확률을 쉽게 이해할 수 있도록 시각적으로 표현하는 통계적 도구이다. 본 논문은 만성 폐쇄성 폐질환(chronic obstructive pulmonary disease)의 위험 요인을 이용하여 로지스틱 회귀모형과 순수 베이지안 분류기 모형의 노모그램을 구축하고 이를 비교하였다. 분석 데이터는 국민건강영양조사 6기(2013-2015)를 이용하여 진행하였다. 총 6개의 위험 요인을 이용하였다. 그리고 로지스틱 회귀모형, 순수 베이지안 분류기 모형과 각각의 구축 방법을 이용하여 만성 폐쇄성 폐질환의 노모그램을 제시하였다. 또한, 구축된 두 노모그램을 비교하여 유용성을 살펴보았다. 마지막으로 ROC curve와 Calibration plot을 통하여 각 노모그램을 검증하였다.

출발지 공간 연관성을 고려한 지역별 수단선택확률 추정 연구 (Estimating Probability of Mode Choice at Regional Level by Considering Spatial Association of Departure Place)

  • 엄진기;박만식;허태영
    • 한국철도학회논문집
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    • 제12권5호
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    • pp.656-662
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    • 2009
  • 일반적으로 교통수단선택 모형은 이용자의 인구 및 개인통행특성 등을 반영한 수단별 선호도를 효용함수로 구축하여 분석하고 있다. 본 연구에서는 이용자의 출발지에 대한 공간적 연관성을 수단선택모형에 고려한 방법을 제시하였다. 이를 위하여 공간적 연관성을 포함하는 공간로지스틱 회귀모형을 고려하였다. 신뢰성있는 추정값을 얻기 위해 베이지안 기법을 적용하였으며 이 연구에서 제시한 방법론은 수단선호도 조사가 이루어지지 않은 지역에 대해서도 수단분담률을 추정할 수 있을 것으로 기대된다.

수량화 분석과 AHP를 이용한 산사태 예측모형 개발

  • 남은미;전경호;유혜경;나종화
    • 한국산업정보학회:학술대회논문집
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    • 한국산업정보학회 2009년도 춘계학술대회 미래 IT융합기술 및 전략
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    • pp.114-119
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    • 2009
  • 본 논문에서는 수량화 방법과 AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법을 사용하여 산사태 발생에 대한 통계적 예측모형을 구축하는데 목적이 있다. 수량화(Quantification) 방법은 질적변수에 수량을 부여하는 통계적 방법으로, 기 조사된 자료에 기반하여 분석을 수행하는 방법이다. 본 논문에서는 서구의 다변량분석 기법인 정준상관분석의 결과를 토대로 수량화 과정을 구체적으로 제안한다. 데이터에 기반한 수량화 방법과는 달리 AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법은 일종의 다기준 의사결정을 위해 사용되는 기법으로, 설문자료에 기반한 분석법이다. 실제자료에 대한 분석으로 산사태 발생여부를 측정한 자료(한국지질자원연구원 제공)와 전문가 설문을 통해 수집된 자료를 이용하였다. 이들 자료에 대해 수량화 분석과 AHP분석을 통해 산사태 발생여부를 예측할 수 있는 두 종류의 평가표와 함께 로지스틱 회귀를 통한 통계적 예측모형을 개발하였으며, 두 모형간의 성능비교와 안정성 평가를 수행하였다.

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서울시 유동인구 분포의 공간 패턴과 토지이용 특성에 관한 지리가중 회귀분석 (Geographically Weighted Regression on the Characteristics of Land Use and Spatial Patterns of Floating Population in Seoul City)

  • 윤정미;최돈정
    • 대한공간정보학회지
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    • 제23권3호
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    • pp.77-84
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    • 2015
  • 본 연구의 핵심적인 목적은 유동인구 분포의 공간 패턴의 영향요인 분석을 위한 공간회귀모형 적용의 효용성을 검토하는 것이다. 이를 위해 서울시 유동인구 조사 자료를 활용하여 조사지점별 유동인구의 전역적, 국지적 공간 자기상관 측정을 실시하였다. 그 결과 분석에 적용된 공간자기상관 측도인 Moran's I, Getis-Ord-$Gi^*$ 그리고 Local Moran's I 모두에서 통계적으로 유의한 수준의 공간적 유사성과 이질성이 발견되었다. 이를 근거로 유동인구분포와 토지이용 특성과의 관계를 파악하기 위한 통계적 모형으로 공간회귀모형인 지리가중회귀모형(GWR : Geographically Weighted Regression, 이하 GWR)을 채택하였다. 모형의 설명변수로써 서울시 전체에 대한 400m*400m 격자망기반에 토지이용혼합도, 주거 밀도, 상점밀도, 녹지 밀도와, 추가적으로 각 격자별 버스노선밀도, 교차로 밀도, 교통 결절점 접근성, 평균 도로폭, 평균 보도넓이를 산출 및 집계 하였다. 동일한 방식으로 격자망에 집계된 유동인구 정보와 토지이용 및 교통 특성과의 GWR모형 결과를 Ordinary Least Square(OLS) 분석 결과와 비교한 결과 GWR모형의 주요 통계량 수치에서 개선된 결과를 도출하였다. 또한 구획된 격자망의 각 셀별로 도출된 GWR모형의 추론 결과를 검토한 결과 적용된 설명변수의 유동인구 분포에 대한 효과가 국지적으로 변동하는 양상을 파악할 수 있었다.

H-ADCP와 서포트벡터회귀를 이용한 실시간 하천 유사량 모니터링 방법 (Real-time fluvial sediment load monitoring method using H-ADCP and support vector regression)

  • 노효섭;손근수;김동수;박용성
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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    • pp.25-25
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    • 2022
  • 하천의 개발 및 보전 계획을 수립하는 데에 있어 자연하천의 부유사량 및 총유사량을 계측하는 것은 매우 중요하다. 우리나라에서는 매년 국내 자연하천을 대상으로 부유사량을 실측하고 실측 부유사량을 바탕으로 수정 아인슈타인 방법을 적용해 총유사량을 산정하고 있으나 이 또한 홍수기에 국한되어 있다. 가장 일반적인 유사량 계측 방법인 시료 채집에 의한 방법은 많은 노력과 비용을 수반하기 때문에 유사량 관측소와 관측 빈도를 늘릴 수 없는 실정이다. 최근에는 ADCP 음파 신호의 후방산란도가 부유사 농도에 따라 증가한다는 성질을 이용해 부유사 농도 계측에 ADCP를 이용하고자 하는 노력이 계속되고 있다. 이러한 특성을 이용해 본 연구에서는 전라남도 나주시에 위치한 남평교 자동유량관측소에 설치된 횡방향 ADCP (H-ADCP)를 대상으로 서포트 벡터 회귀(SVR)를 적용한 실시간 유사량 모니터링 모형을 제안하였다. 여기서 제시하는 유사량산정 모형은 크게 유량과 초음파 산란도를 입력 변수로 해 부유사 농도를 산정하는 서포트 벡터 회귀 모형과 첫 번째 모형으로부터 산정된 부유사 농도와 흐름 정보를 이용해 총유사량을 산정하는 모형으로 구성되어 있다. 개발된 SVR 부유사량 및 총유사량 산정 모형의 정확도가 결정계수(R2) 기준으로 각각 0.82, 0.90 으로 나타났다. 주목할 점은, 본 연구에서 제시하는 SVR 모형을 이용해 멱함수 기반 유사량 관계식으로는 예측할 수 없는 유사량의 이력현상을 재현해낼 수 있다는 것이다. 본 연구에서 제시하는 H-ADCP 기반 총유사량 모니터링 방법은 기존 자동 유량 관측소 시설을 그대로 이용할 수 있다는 장점이 있다. 따라서 실무 적용 시 낮은 추가비용으로 양질의 유사량 모니터링이 가능할 것으로 기대된다.

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다수준 로지스틱 모형을 이용한 흡연 여부에 미치는 영향 분석 (A Study of Effect on the Smoking Status using Multilevel Logistic Model)

  • 이지혜;허태영
    • 응용통계연구
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    • 제27권1호
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    • pp.89-102
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    • 2014
  • 본 연구에서는 질병관리본부에서 매년 조사하고 있는 지역사회 건강조사 자료를 이용하여 서울시 지역을 대상으로 개인의 흡연 여부에 대한 영향 요인을 확인하고 지역간 차이를 모형에 반영시키는 다수준 로지스틱 모형을 이용하여 분석하였다. 다수준 모형에서의 적합한 분석 모형의 수준을 결정하기 위해 ICC(intraclass correlation coefficient)와 프로파일링 분석, 수준별 모형의 예측정확도를 이용하였다. 제안된 모형들의 성능을 평가하기 위해 민감도, 특이도, 정확도를 구하고 ROC curve를 작성하였다. 결과적으로 지역사회 건강조사 자료와 같이 개인과 집단 변수를 동시에 고려할 수 있다면 다양한 다수준 모형의 적용이 가능하며 활용성이 높다는 것을 알 수 있었다.

대학 평가지표들에 대한 상관분석과 변수선택에 의한 선형모형추정 (The correlation and regression analyses based on variable selection for the university evaluation index)

  • 송필준;김종태
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제23권3호
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    • pp.457-465
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    • 2012
  • 본 연구의 목적은 한국대학교육협의회 대학정보공시센터의 '대학알리미'에서 주요 대학지표들을 분석하고, 지표들 간의 연관성과 통계적 모형을 추정하는데 있다. 먼저 상관계수에 대한 통계적 검정을 이용하여 변수들 간의 통계적으로 유의한 상관성을 추정하고, 이들 주요 지표들의 모형을 추정하기 위해서 회귀분석 방법의 변수선택 방법을 이용하여 회귀 방정식을 추정하여 변수들 간의 연관성을 조사하였다. 변수선택의 판정기준에 따른 방법으로 전진선택법과 후진제거법, 단계별 회귀방법을 사용하였다.

최단경로 기반 교통량 공간 예측에 관한 연구 (A Study on the Prediction of Traffic Counts Based on Shortest Travel Path)

  • 허태영;박만식;엄진기;오주삼
    • 응용통계연구
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    • 제20권3호
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    • pp.459-473
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    • 2007
  • 본 연구에서는 연평균일교통량 예측을 위한 공간회귀모형을 제시하였다. 비록 공간 분석을 위하여 조사지점들 간의 유클리디안 거리가 일반적으로 사용되고 있지만, 조사되지 않는 도로의 교통량 예측을 위하여 교통량 조사지점들 간의 최단경로를 이용한 공간회귀모형을 새롭게 시도하였다. 공간예측방법으로는 일반크리깅을 사용하였으며 교차검증을 통하여 정량적으로 최단경로 기반의 교통량공간예측모형의 타당성을 제시하였다.

국가산림자원조사 자료를 이용한 소나무의 진계생장 추정식 개발 (Development of Ingrowth Estimation Equations for Pinus densiflora in Korea Derived from National Forest Inventory Data)

  • 문가현;임종수;신만용
    • 한국산림과학회지
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    • 제107권4호
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    • pp.402-411
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    • 2018
  • 본 연구는 국가산림자원조사(NFI) 고정표본점 자료를 기반으로 우리나라에 분포하는 강원지방소나무와 중부지방소나무의 진계생장 추정식을 개발하기 위한 목적으로 수행되었다. 이를 위해 5년 동안의 진계생장량을 파악할 수 있는 정보를 제공하는 제5차 및 제6차 NFI의 동일 표본점 자료를 활용하였다. 진계생장 추정식 개발을 위한 2단계 접근법에 따라 첫 번째 단계에서는 진계생장 발생확률을 추정하기 위해 로지스틱 회귀모형을 이용하여 분석을 수행하였으며, 두 번째 단계에서는 진계생장이 발생한 표본점만을 대상으로 회귀식을 이용하여 진계생장량을 추정하였다. 또한 최적 모형의 선정은 회귀계수가 추정된 후보모형에 대해 모형의 평균편의(MD), 모형의 정도(SDD), 그리고 모형의 표준오차(SED)의 3가지 평가통계량을 분석한 결과에 근거하여 도출하였다. 그 결과 진계확률 추정식은 진계가 발생하지 않은 표본점 수에 기반한 로지스틱 회귀모형(모형 VI)이 선정되었고, 진계생장량 추정식에는 수종구성(SC) 변수를 포함한 지수함수식(모형 VII)이 최적모형으로 분석되었다. 이상과 같이 개발된 진계생장 추정식은 다양한 임분조건에 대해 추정능력을 평가하였으며, 적합도나 활용적인 측면에서 문제가 없는 것으로 평가되었다.