• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권1호
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• pp.173-183
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• 2017

본 연구는 아파트 개별 실거래가격에 대한 시공간 자료를 활용하여 아파트 매매가격에 영향을 미치는 요인을 시계열적 흐름과 공간적 변화를 반영한 지리시간가중 회귀모형 (geographical temporal weighted regression; GTWR)모형을 적용하여 분석하였다. 기존 연구에서 활용되었던 일반적인 접근방법인 최소제곱 (ordinary least square; OLS) 회귀모형과 공간 데이터를 분석하기 위한 공간계량 모델 중 가장 많이 활용되고 있는 지리가중 회귀모형 (geographically weighted regression;GWR)과 달리 GTWR은 주택가격 특성을 고려함에 있어서 시간과 공간을 함께 고려함으로써 보다 정밀한 평가모형이 될 것으로 기대되었다. 본 연구에 사용된 주택가격결정 설명 요인들 중에서 건축연도 및 전용면적이 주택가격을 결정하는데 유의적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 주택가격이 시간적 공간적 특성 모두에 의하여 유의적으로 설명되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.133-133
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• 2017

홍수에 의해 유역에서 발생하는 유사량을 정량적으로 평가하고 예측할 수 있는 방안을 마련하는 것은 통합적인 유역 유사 관리 계획에 있어서 중요하다. 하천에서의 부유사량과 소류사량을 포함한 총유사량의 추정은 하천 유사연구의 기본과제이다. 미계측 유역의 효과적인 총유사량 관리를 위해 유실된 토양 중 얼마나 유역의 최종 유출구로 유입되는지 모의하기 위해 유사전달율(Sediment Delivery Ratio: SDR) 회귀식을 개발할 필요성이 있다. 본 연구에서는 유량조사사업단에서 운영 중인 수위측정소를 대상으로 토양침식량과 유량-총유사량 관계곡선식을 통해 총유사량을 산정하였다. 또한 유역의 다양한 유사전달특성과 유사전달율과의 상관관계분석을 통해 최종적으로 유의한 인자를 바탕으로 유사전달율 다중회귀공식을 개발하였다. 본 연구 결과 실측 기반으로 산정된 연도별 유사전달율과 회귀식을 통해 예측된 연도별 유사전달율 상관분석 결과 $R^2$, NSE 모두 0.80 이상을 보여 높은 상관관계를 나타내었으며 예측된 유사전달율을 통해 산정된 총유사량 또한 실측 총유사량과 상관분석 결과 $R^2$, NSE 모두 0.80 이상을 보여 높은 상관관계로 나타나 본 연구에서 개발된 회귀식의 적용 가능성이 있는 것으로 판단된다. 본 연구는 국내 유역 및 하도유사 관리의 방향성 설정차원에서 의미가 있으며 국토관리 및 하천관리를 위한 관련 기술이 한 단계 빨리 나아갈 수 있는 좋은 연구로 사료된다.

• 응용통계연구
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• 제27권2호
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• pp.227-237
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• 2014

우리는 회귀분석에서 설명변수들 중 일부가 질적 변수인 경우 지시변수를 사용한다. 또한 공분산분석모형에서는 관심인자의 효과에 대한 유의성 검정시 연속변수인 공변수로 주어지는 방해인자를 미리 회귀분석으로 제거한다. 지시변수 사용 회귀모형이나 공분산분석모형을 위한 확증적 자료분석 전에 탐색적 자료분석의 한 수단으로서 자료깊이에 근거한 DD-plot을 이용하면 집단 간의 차이를 쉽게 알아볼 수 있다. 이 방법은 오차항의 통계모형을 가정하지 않으므로 유용한 탐색적 방법이 될 수 있다. 몇 가지 사례들을 통하여 DD-plot이 지시변수 사용 회귀모형이나 공분산분석모형을 위한 그래픽 탐색적 자료분석방법으로서 유용함을 보였다.

• 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.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권1B호
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• pp.39-50
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• 2006

홍수를 예측하기 위해서 국내 5대강 유역의 홍수통제소는 저류함수모형을 사용하고 있으며 현재까지 홍수예측에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 이에 본 논문에서는 현재 홍수통제소에서 사용되고 있는 저류함수모형과 과거의 강우-수위 관계를 이용한 회귀분석(regression analysis), 그리고 인공신경망(artificial neural network)을 이용하여 홍수를 예측하고 이를 비교, 분석하고자 하였다. 저류함수모형의 경우는 홍수통제소의 대표매개변수와 보정된 최적(평균)매개변수를 적용하였다. 그리고 회귀분석과 인공신경망은 1995~2001년까지의 홍수사상 중 4개의 홍수사상을 선택하여 회귀계수를 구하고 역전파(backpropagation) 알고리즘을 사용하여 학습을 시켰다. 그 결과 저류함수모형의 경우 최적 매개변수를 이용하였을 때 기존의 홍수통제소에서 사용하고 있는 대표매개변수보다 예측이 개선되었으며, 회귀분석의 방법인 다중회귀분석, Robust 회귀분석, Stepwise 회귀분석을 이용한 홍수예측은 비교적 정확한 결과를 얻을 수 있었다. 역전파 알고리즘을 사용한 인공신경망의 경우도 회귀분석을 이용한 홍수예측보다는 다소 못하였지만 정확한 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2017년 정기학술대회
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• pp.209-210
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• 2017

본 연구는 고속도로 40개선을 중부 남부 그룹으로 나누어 종단경사, 월별, 가해자연령구간 측면에서 사고 특성을 파악함으로써 유의하게 지역별 고속도로 사망사고를 높이는 요인을 분석하고자 했다. 조사된 노선 중 88올림픽선, 남해선, 호남선, 울산선 등을 포함한 18개 고속도로 노선을 남부 그룹으로, 경인선, 영동선, 서울외곽순환선 등을 포함한 11개 고속도로 노선을 중부 그룹으로 나누어 비교 분석 결과는 다음과 같았다. 고속도로에서의 사망사고 주요 원인의 비율 1위 과속, 2위 주시태만으로 비슷했으나 남부 고속도로 그룹은 요인 중 졸음에만 유의했다. 중부 고속도로 그룹에서도 졸음 시 유의하게 나타났으며 남부보다 오즈비가 1.22배 높게 나타났다. 추가로 중부 고속도로 그룹에서 주시태만(오즈비 1.477), 운전자기타(오즈비 0.347)이 유의하게 도출되었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 2호
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• pp.357-360
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• 1998

4층구조인 다층퍼셉트론으로부터 입력층을 제외한 각 측의 출력성분을 하위은닉층으로 귀환하는 3모델의 다층회귀신경망을 구성하고, 각 모델별 망의 크기에 따른 음성인식성능을 분석 비교한다. 과거의 입력신호를 출력층에서 예측하여 오차신호를 계산하고, 이 오차신호가 최소화하는 방향으로 연결세기를 조정한다. 실험결과 3회귀모델중 상위은닉층의 회귀연결방식이 가장 양호한 인식율을 나타내었으며, 각 망 공히 상, 히위은닉층의 뉴런수 10, 15개, 예측차수 3, 4차 일 때 인식성능이 양호하였다. 그리고 회귀신경망이 비회귀신경망에 비해 인식율이 크게 향상된다는 것을 확인 할 수 있었다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2016년 정기학술대회
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• pp.263-264
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• 2016

본 연구는 첨두 비첨두시간에 발생되는 교통사고의 주요 요인들을 발견하고 비교하여 각 시간대의 사고특성을 제시하고자 한다. 이에 로지스틱 회귀분석을 통해 분석한 결과 흐린 날씨의 경우 첨두시간에 발생되는 사망사고 위험도가 비첨두시간의 경우보다 더 높게 나타났고, 비첨두시간 사망사고 위험도의 경우 안개가 낀 날 증가하고 맑은 날 감소하는 모습이 나타났다. 과속의 경우 비첨두시간이 첨두시간의 경우 보다 크게 나타났고, 횡단 중인 보행자와 발생되는 사고에 대해서는 첨두시간의 사망위험도가 상대적으로 높은 것으로 나타났다. 차량단독 사고의 경우 공작물과 충돌로 인한 사망위험도는 첨두시간이 높은 것으로 나타났고, 도로 이탈로 인한 사망위험도는 비첨두시간이 높은 것으로 나타났다.

• 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.

• 응용통계연구
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• 제29권5호
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• pp.835-847
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• 2016

공간통계 방법 중 지역에 대한 어떤 집합체 자료나 평균자료들을 분석하는데 일반적으로 공간적 자기회귀(conditionally autoregressive) 모형을 사용한다. 공간적 자기회귀 모형에 정의되는 공간적 이웃 소지역들은 중점의 거리나 근접성으로 정의된다. Kyung과 Ghosh (2010)는 방향에 따라서 이웃간 자기상관성의 크기가 다른 공간적 확장 모형을 제시하였다. 제안된 방향적 조건부 자기회귀(directional conditionally autoregressive) 모형은 고유 이방성을 모형화하여 기존의 CAR과정을 일반화한다. 제시한 방향적 조건부 자기회귀모형의 최대우도 추정량의 특성에 대해 설명하였고, 스코틀랜드 그레이터 글래스고우의 로그변환된 부동산 가격에 적용하여 조건부 자기회귀모형과 비교하였다.