• 한국철도학회논문집
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• 제11권5호
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• pp.504-512
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• 2008

본 연구는 합리적인 역세권 범위를 설정하고 이에 미치는 요인을 규명하기 위해 CHAID분석을 이용하여 서울시의 강남 강북지역에 대해 SIA모형을 개발하였으며, 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 지하철 역세권에 영향을 미치는 변수를 중심으로 상관관계를 분석한 결과, 역세권 지가에 영향을 미치는 주요요인이 도보거리로 나타났으며, 두 관계를 이용하여 SIA모형을 개발하였다. 둘째, SIA모형식(선형식, 2차 다항식)을 비교분석한 결과, 강남 북의 역세권의 범위는 지하철역사로부터 도보거리기준으로 강남지역이 767m, 강북지역이 452m로 각각 다르게 나타났다. 셋째, 강남지역의 구간 1(0$\leq$175m)의 경우 역으로부터 거리와 가격과의 관계가 선형이 아닌 2차 다항식의 형태를 나타내고 있다 따라서 현행 도시철도법상 역세권 범위 반경 500m의 기준을 획일적으로 적용하기 보다는 도시의 지역적 특성을 고려하여 재설정하는 것이 바람직하다고 판단된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권6D호
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• pp.711-717
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• 2009

본 연구는 고속도로 나들목의 접근성이 주변 아파트 지가형성에 미치는 영향 관계를 규명하기 위해서 서울외곽순환고속도로를 중심으로 분석하였다. 분석을 위해서는 데이터마이닝(CHAID분석), 추세선 분석(Trend Analysis) 등을 활용하여 고속도로의 나들목(IC) 주변 아파트가격과 관련된 지가경사 모형을 개발하였다. 분석결과, 첫째, 고속도로 나들목이 위치한 지역별(외측 : 경기도, 내측 : 서울시)로 아파트 가격에 차이가 있으며, 일반적인 주택가격과 교통결절점이 가지는 선형 관계가 아닌 비선형적 관계(2차 다항식)를 가지는 것으로 나타났다. 둘째, CHAID분석을 이용한 공간분포 검토 결과, 외측지역(경기도)의 경우 2.6km를 전후하여 2개의 상이한 공간분포를 가지며, 내측지역(서울시)의 경우 1.4km와 3.8km를 전후하여 3개의 상이한 공간분포를 가지는 것으로 나타났다. 이는 아파트 가격이 도로결절점(고속도로 나들목)으로부터 첫 번째 임계점까지 는 점차 상승하다가 일정거리 이후부터 서서히 감소하는 복합적인 공간분포를 가지는 것으로 나타나 교통접근성이 좋다고 하여 주택가격이 높지만은 않으며, 주거환경(고속도로 소음, 지역단절 등)과 교통접근성간의 상호 교환 작용(Trade Off Effect)에 의한 현상이라 할 수 있다. 향후 본 연구의 고속도로 나들목 주택가격 영향모형을 이용하여 고속도로 주변에 지속적으로 건설되고 있는 신도시 주택가격 산정에 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 보건행정학회지
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• 제13권3호
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• pp.21-34
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• 2003

Patient revisit to used hospital is a key factor in determining a health care organization's competitive advantage and survival. This article examines the relationship between customer's satisfaction and his/her revisit associated with three different methods which are the Chi Square Automatic Interaction Detection(CHAID) for segmenting the outpatient group, logistic regression and neural networks for addressing the outpatient's revisit. The main findings indicate that the important factors on outpatient's revisit are physician's kindness, nurse's skill, overall level of satisfaction, hospital reputation, recommendation, level of diagnoses and outpatient's age. Among these ones, physician's kindness is the most important factor as guidelines for decision of their revisit. The decision maker of hospital should select the strategy containing the variable amount of the level of revisit and size of outpatient's group under the constraint on the hospital's time, budget and manpower given. Finally, this study shows that neural networks, as non-parametric technique, appear to more correctly predict revisit than does logistic regression as a parametric estimation technique.