• 대한교통학회지
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• 제10권3호
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• pp.103-122
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• 1992

The objective of this research is to develop a traffic accident forecasting model using traffic accident data in pusan from 1963 to 1991 and then to make short-term forecasts('93~'94) of traffic accidents in pusan. In this research, several forecasting models are developed. They include a multiple regression model, a time-series ARIMA model, a Logistic curve model, and a Gompertz curve model. Among them, the model which shows the most significance in forecasting accuracy is selected as the traffic accident forecasting model. The results of this research are as followings. 1. The existing model such as Smeed model which was developed for foreign countries shows only 47.8% explanation for traffic accident deaths in Korea. 2. A nonliner regression model ($R^2$=0.9432) and a Logistic curve model are appeared to be th gest forecasting models for the number of traffic accidents, and a Logistic curve model shows th most significance in predicting the accident deaths and injuries. 3. The forecasting figures of the traffic accidents in pusan are as followings: . In 1993, 31, 180 accidents are predicted to happen, and 430 persons are predicted to be deaths and 29, 680 persons are predicated to be injuries. . In 1994, 33, 710 accidents are predicted to happen, and 431.persons are predicted to be deat! and 30, 510 persons are predicted to be injuried. Therefore, preventive measures against traffic accidents are certainly required.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.1239-1247
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• 2010

본 연구에서는 소프트웨어 제품을 개발하여 테스팅을 거친 후 사용자에게 인도하는 시기를 결정하는 방출문제에 대하여 연구되었다. 인도시기에 관한 모형은 무한 고장수에 의존하는 비동질적인 포아송 과정을 적용하였다. 이러한 포아송 과정은 소프트웨어의 결함을 제거하거나 수정 작업 중에도 새로운 결함이 발생될 가능성을 반영하는 모형이다. 강도함수는 여러 수명 분포들을 적합시키는데 효율적인 특성을 가진 콤페르쯔, 파레토, 로그-로지스틱 패턴을 이용하였다. 따라서 소프트웨어 요구 신뢰도를 만족시키고 소프트웨어 개발 및 유지 총비용을 최소화 시키는 방출시간이 최적 소프트웨어 방출 정책이 된다. 본 논문의 수치적인 예에서는 고장 간격 시간 자료를 적용하고 모수추정 방법은 최우추정법과 추세분석을 통하여 자료의 효율성을 입증한 후 최적 방출시기를 추정하였다.

• 품질경영학회지
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• 제50권3호
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• pp.349-371
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• 2022

Purpose: Compared to the rapid growth rate of the domestic automotive LED industry so far, the predictive analysis method for demand forecasting or market outlook was insufficient. Accordingly, product characteristics are analyzed through the life trend of LEDs for automotive exterior lamps and the relative strengths of p and q using the Bass model. Also, future demands are predicted. Methods: We used sales data of a leading company in domestic market of automotive LEDs. Considering the autocorrelation error term of this data, parameters m, p, and q were estimated through the modified estimation method of OLS and the NLS(Nonlinear Least Squares) method, and the optimal method was selected by comparing prediction error performance such as RMSE. Future annual demands and cumulative demands were predicted through the growth curve obtained from Bass-NLS model. In addition, various nonlinear growth curve models were applied to the data to compare the Bass-NLS model with potential market demand, and an optimal model was derived. Results: From the analysis, the parameter estimation results by Bass-NLS obtained m=1338.13, p=0.0026, q=0.3003. If the current trend continues, domestic automotive LED market is predicted to reach its maximum peak in 2021 and the maximum demand is $102.23M. Potential market demand was $1338.13M. In the nonlinear growth curve model analysis, the Gompertz model was selected as the optimal model, and the potential market size was $2864.018M. Conclusion: It is expected that the Bass-NLS method will be applied to LED sales data for automotive to find out the characteristics of the relative strength of q/p of products and to be used to predict current demand and future cumulative demand.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제44권2호
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• pp.165-170
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• 2002

본 연구는 한우의 성장형태 분석을 위한 성장곡선 모수 추정시 이용하는 체중 측정자료의 최적 월령을 결정하기 위해 실시하였다. 분석에 이용한 자료는 농협 한우개량부에서 사육된 한우 수소 1,133두의 일령별 체중자료를 이용하였으며, 비선형 회귀모형인 Gompertz 모형으로 성장곡선을 추정하였다. 24개월까지 측정한 자료에 대해 14개월부터 2개월 단위로 최종 자료입력 시기를 분할한 6개의 측정종료 월령별 체중자료에 대해 추정한 성장곡선 모수 가운데 성숙체중(A)은 22개월령과 24개월령의 추정치 평균간 차이에 유의성이 없었으며, 성숙률(k) 추정치는 18-24개월령의 추정치 평균간 차이가 유의성이 없는 것으로 나타났다.(p$<$0.05). 측정종료 월령별 성숙체중(A) 추정치간의 상관 계수는 22개월령과 24개월령간에 0.93으로 가장 높게 나타났으며, 성숙률(k) 추정치간의 상관계수는 18-24개월령간에 0.91-0.99로 높게 나타났다(p$<$0.05). 성숙체중과 성숙률 추정치간의 상관은 12개월령의 경우 0.84로 높게 추정되었으나, 22개월령과 24개월령의 경우 0.12 및 0.10으로 추정되어 체중자료의 최종입력 시기가 연장됨에 따라 추정 모수간의 상관이 낮아지는 것으로 나타났다. 따라서 한우의 체중 성장 형태를 분석하기 위한 성장곡선 추정을 위한 자료의 최종 입력시기의 최적 월령은 22개월령 이상으로 사료된다.

• 한국환경생태학회지
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• 제31권2호
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• pp.152-165
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• 2017

중국 북부와 한국, 러시아 지역에 서식하는 비단털쥐(Tscherskia triton)의 분포를 제외한 생활사, 행동, 생태와 관련된 생물학적 특징에 대해서는 거의 연구된 바 없다. 이에 본 연구는 제주도에서 포획된 개체(n=9)를 대상으로 종 단위 연구의 기본이 되는 번식과 성장 및 발달에 대한 생물학적 정보를 밝히기 위하여 2015년 3월부터 2016년 12월까지 사육실에서 진행되었다. 연구결과, 임신률은 31.7%였고 좁은 케이지에서 보다 넓은 케이지에서 더 높게 나타났다(56.7 vs. 6.7%). 임신기간은 $22{\pm}1.6$일(범위 21-27일), 한배의 산자수(litter size)는 $4.26{\pm}1.37$마리(범위 2-7 마리)였다. 최소이유시기는 $19.2{\pm}1.4$일(범위 18-21일)이었다. 출생 직후 새끼의 체중과 외부형태의 크기는 성별로 차이가 없었으나, 이유시기부터 암수의 머리와 몸통길이(HBL)와 꼬리길이(TL)는 차이가 있는 것으로 나타났다(HBL-weaning, $106.50{\pm}6.02$ vs. $113.34{\pm}4.72mm$, p<0.05; HBL-4 months, $163.93{\pm}5.42$ vs. $182.83{\pm}4.32mm$, p<0.05; TL-4 months, $107.23{\pm}3.25$ vs. $93.95{\pm}2.15mm$, p<0.05). Gompertz 모형과 logistic 모형을 적용하였을 때, 머리-몸통길이에서는 수컷이 암컷보다 최대 성숙 길이가 길었고($164.840{\pm}7.453$ vs. $182.830{\pm}4.319mm$, p<0.0001; $163.936{\pm}5.415$ vs. $182.840{\pm}4.333mm$, p<0.0001), 성장률도 빨랐으나($1.351{\pm}0.065$ vs. $1.435{\pm}0.085$, p<0.05; $2.870{\pm}0.253$ vs. $3.211{\pm}0.635$, p<0.05), 성장곡선의 기울기가 최대가 되는 일령은 암컷보다 조금 늦었다($5.121{\pm}0.318$ vs. $5.520{\pm}0.333$, p<0.05; $6.884{\pm}0.336$ vs. $7.503{\pm}0.453$, p<0.05). 한편 꼬리의 최대길이($105.695{\pm}5.938$ vs. $94.150{\pm}2.507mm$, p<0.001; $111.609{\pm}14.881$ vs. $93.960{\pm}2.150mm$, p<0.05)와 변곡점에서의 길이($60.306{\pm}1.992$ vs. $67.859{\pm}1.330mm$, p<0.0001; $55.714{\pm}7.458$ vs. $46.975{\pm}1.074mm$, p<0.05)는 암컷이 수컷보다 긴 것으로 나타났다. 두 성장모형에서 암수의 체중과 외부형태형질에 대한 성장률은 비교 결과 유사하였다. 이러한 결과는 비단털쥐의 종적 특징을 밝히는데 필요한 자료로 이용될 것이다.

• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.17-35
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• 2015

시장 수요 예측은 일정 기간 동안 소비자에게 판매되는 동종 제품 또는 서비스의 수량 혹은 매출액의 규모를 추정하는 활동으로서, 기업경영활동에 있어 효율적인 의사결정을 내릴 수 있는 근거로 활용된다는 점에서 중요하게 인식되고 있다. 신규 시장의 수요를 예측하기 위해 다양한 시장성장모형이 개발되어 왔다. 이런 모형들은 일반적으로 시장의 크기 변화의 동인을 신기술 확산으로 보고 소비자인 개인에게 기술이 확산되는 과정을 통해 시장 크기가 변하는 과정을 확산모형으로 구현하게 된다. 그러나, 시장이 형성된 직후에는 수요 관측치의 부족으로 인해 혁신계수, 모방계수와 같은 예측모형의 모수를 정확하게 추정하는 것이 쉽지 않다. 이런 경우, 전문가의 판단 하에 예측하고자 하는 시장과 유사한 시장을 결정하고 이를 참고하여 모수를 추정하게 되는데, 어떤 시장을 유사하다고 판단하느냐에 따라 성장모형은 크게 달라지게 되므로, 정확한 예측을 위해서는 유사 시장을 찾는 것은 매우 중요하다. 그러나, 이런 방식은 직관과 경험이라는 정성적 판단에 크게 의존함으로써 일관성이 떨어질 수밖에 없으며, 결국, 만족할 만한 수준의 결과를 얻기 힘들다는 단점을 지닌다. 이런 정성적 방법은 유사도가 더 높은 시장을 누락시키고 유사도가 낮은 시장을 선택하는 오류를 일으킬 수 있다. 이런 이유로, 본 연구는 신규 시장의 모수를 추정하기 위해 필요한 유사시장을 누락 없이 효과적으로 찾아낼 수 있는 사례기반 전문가 시스템을 설계하고자 수행되었다. 제안된 모형은 데이터 마이닝의 군집분석 기법과 추천 시스템의 내용 기반 필터링 방법론을 기반으로 전문가 시스템으로 구현되었다. 본 연구에서 개발된 시스템의 유용성을 확인하고자 정보통신분야 시장의 모수를 추정하는 실험을 실시하였다. 전문가를 대상으로 실시된 실험에서, 시스템을 사용한 모수의 추정치가 시스템을 사용하지 않았을 때와 비교하여 실제 모수와 더 가까움을 보임으로써 시스템의 유용성을 증명하였다.

• 응용통계연구
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• 제27권2호
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• pp.211-226
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• 2014

국민연금 노령연금 수급자를 대상으로 소득계층별 차별 사망력과 기대여명을 산출하고, 그 결과를 반영하여 노령 연금 수급자의 수급부담구조를 분석하였다. 분석을 위해 노령연금 수급자의 소득계층에 대한 구분은 생애평균소득을 기준으로 3분위로 세분화하였으며, 사망확률 추정을 위해서 사용된 함수는 고연령 사망확률 추정에 주로 사용되는 gompertz모형을 사용하였다. 산출된 기대여명을 이용하여 소득계층별로 생애 총 연금급여액 규모를 추정함으로서 수익비, 내부수익률 및 후세대 부담전가량 분석의 정확성을 높이는데 기여하였다. 기대여명 추정 결과 60세 남자의 기대여명은 약 23.10년이며, 소득계층별로는 21.69~24.63년의 차이를 보이고 있다. 60세 여자의 기대여명은 약 28.84년이며, 소득계층별로는 27.63~29.81년의 차이를 보이고 있다. 즉 하위소득계층의 기대여명의 경우 소득계층을 통합한 경우의 기대여명보다 1.21~1.41년 낮게 추정되었으며, 상위 소득계층의 경우에는 0.97~1.53년 높게 추정되었다. 산출된 기대여명을 사용하여 수익비를 분석한 결과 하위 소득계층의 경우 약 2.68~4.83% 낮게 분석되었으며 상위 소득계층의 경우에는 2.07~4.98% 높게 분석되었다. 내부수익률은 하위 소득계층의 경우 약 0.00~0.74% 낮고 상위 소득계층의 경우에는 0.03~1.73% 높게 분석되었으며, 후세대 부담전가량은 하위 소득계층의 경우 약 3.00~5.74% 낮고 상위 소득계층의 경우에는 2.53~9.68% 높게 분석되었다. 분석 결과는 노령연금 수급자에 대한 소득계층별 기대여명 추정을 통해 나타난 수급부담구조 분석의 결과로서, 기존의 소득계층별 기대여명을 고려하지 않은 시뮬레이션 분석과는 차별성이 있으며, 소득재분배 효과가 있는 국민연금 노령연금 수급자의 수급 부담구조분석 결과에 대한 대표성을 지닌다.