• 대한교통학회지
• /
• 제33권2호
• /
• pp.125-135
• /
• 2015

본 연구에서는 시민들이 인식하고 있는 자전거의 특성과 공공자전거시스템의 사회적 가치에 대한 상관관계를 분석하였다. 이를 위해 최근 10년간 전 세계적으로 활발히 진행되고 있는 공공자전거 서비스를 대상으로 해당 교통 시스템에 대한 사회적 가치를 시민들의 지불의사액으로 설정해 연구를 진행하였다. 지불의사액 추정을 위해서 CVM 방법 중 가장 활발히 활용되고 있는 이중양분선택형(double-bounded dichotomous choice)과 개방형 질문을 통합 활용하여 수원시 시민 1,722명을 대상으로 설문조사를 하였다. 공공자전거에 대한 특성 요소도 함께 질의하여 그 결과를 이항 로지스틱 회귀모형(binary logistic regression)과 중도절단회귀모형(censored regression)을 통해 공공자전거시스템에 대한 사회적 가치인식과의 관계를 검증하였다. 분석결과 월지출 교통비, 소득 그리고 자전거 소유 등의 변수와 함께 교통체증의 해소가 가능한, 버스와 승용차와 같은 교통수단, 높은 이동성을 가지는 수단으로서의 자전거의 특성이 공공자전거의 사회적 가치를 향상시키는 것으로 분석되었다. 이는 공공자전거에 대한 긍정적인 특성들이 인식되면 해당 시스템의 가치를 높게 평가하는 행태로 이어지며, 궁극적으로는 시스템의 이용 가능성을 향상시킨다고 해석될 수 있다. 공공자전거시스템에 대한 특성인식의 중요성을 검증한 본 연구결과를 토대로 공공자전거시스템의 효율성 제고를 위한 정책 추진 전의 검토사항에 대해 고찰해 본다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제25권2호
• /
• pp.327-336
• /
• 2014

재발 사건 자료란 연구대상이 같은 종류의 사건을 반복적으로 경험할 때 발생하는 자료이다. 이러한 재발 사건은 사회과학, 자연과학, 공학, 의약학 등 다양한 분야에서 나타날 수 있다. 재발 사건자료를 분석할 때 연구자의 관심에 따라 사건 발생시간이나 사건 발생간의 소요시간을 이용하여 분석할 수 있다. 이 논문에서는 사건 발생시점간의 소요시간을 이용하여 불완전한 관측을 가진 재발 사건자료를 분석하고자 한다. 이 자료의 특징은 일부 관측대상들이 일정기간 동안 연구에서 제외되는 관측틈을 갖는다는 것이다. 이 때 관측틈은 불완전한 형태로 나타나게 되는데 그 이유는 관측틈의 시작시점은 알고 있지만 종료시점은 알 수 없기 때문이다. 이러한 미지의 종료시점을 추정하기 위해서 구간 중도 절단 방법이 적용된다. 따라서 종료시점이 추정된 후 프레일티를 포함한 회귀모형을 적용하여 공변량이 사건 재발에 미치는 영향을 알아볼 수 있다. 또한 제안한 방법을 실제자료에 적용하여 관측틈을 고려한 경우와 고려하지 않은 경우를 비교하고자 한다.

• 품질경영학회지
• /
• 제24권1호
• /
• pp.32-43
• /
• 1996

In this paper we develop nonparametric methods for regression analysis when the response variable is subject to censoring that arises naturally in quality engineering. This development is based on a general missing information principle that enables us to apply, via an iterative scheme, nonparametric regression techniques for complete data to iteratively reconstructed data from a given sample with censored observations. In particular, additive regression models are extended to right-censored data. This nonparametric regression method is applied to a simulated data set and the estimated smooth functions provide insights into the relationship between failure time and explanatory variables in the data.

• 품질경영학회지
• /
• 제27권2호
• /
• pp.112-125
• /
• 1999

In a robust regression model, it is typically assumed that the errors are normally distributed. However, what if the error distribution is deviated from the normality and the response variables are not completely observable due to censoring? For complete data, Kim and Lai(1998) suggested a new adaptive M-estimator with an asymptotically efficient score function. The adaptive M-estimator is based on using B-splines to estimate the score function and simple cross validation to determine the knots of the B-splines, which are a modified version of Kun( 1992). We herein extend this method to right-censored data and study how well the adaptive M-estimator performs for various error distributions and censoring rates. Some impressive simulation results are shown.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제23권6호
• /
• pp.1045-1054
• /
• 2012

서포트벡터 기계는 분류 및 비선형 함수추정에서 유용하게 사용되고 있는 통계적 기법이다. 본 논문에서는 두 개의 입력변수와 회귀함수의 단조 관계를 이용하여 단조 서포트벡터기계를 제안하고, Kaplan-Meier의 방법에 의해서 생존함수의 추정값이 주어진 경우 제안된 방법을 이용하여 생존 함수를 평활하는 방법 또한 제안한다. 모의실험에서는 실제 생존함수를 이용하여 Kaplan-Meier의 방법에 의한 생존함수의 추정값과의 성능을 비교함으로써 제안된 방법의 우수성을 보이기로 한다.