대다수의 현대 도시들은 집적의 이익을 극대화하기 위해 군집을 형성하고 각 지역 간에 다양한 공간적 영향을 주고받는다. 그러나 전통적 4단계 수요예측방법의 첫 단계인 통행발생단계에서 주로 적용되는 선형회귀분석모형은 공간적 영향을 반영할 수 없다는 단점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 공간적 상관성을 반영할 수 있는 통행 발생모형을 구축하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 공간적 상관성을 고려할 수 있는 통행발생모형으로 공간가중회귀모형(Geographically Weighted Regression)을 제안한다. 공간가중회귀모형은 공간적 상관성을 고려할 수 있는 가중치 행렬을 추정하고 이를 이용하여 회귀식의 계수를 각 존별로 추정하는 것이다. 본 연구에서는 대구광역권 통행자료를 이용하여 공간가중회귀모형을 적용하였다. 공간가중회귀모형의 우수성을 평가하기 위하여 일반적인 회귀모형과 적합도, RMSE 등을 비교분석하였다. 또한 국지적 공간상관성을 측정하는 척도인 LISA(Local Indicator of Spatial Association) 지표를 각 모형별로 산출하였다. LISA 지표를 통하여 현재 분석대상지역은 국지적 공간상관성이 존재함을 확인할 수 있으며 공간가중회귀모형을 적용함으로써 공간상관성으로 인한 오차가 크게 개선됨을 확인할 수 있다.
본 연구는 COVID-19 상황에서 지역거점병원 간호사의 직무만족도에 영향 요인을 확인하고자 수행되었다. 자료는 H도의 4개 지역거점병원에 근무 중인 간호사 230명으로부터 설문지를 통하여 수집하였다. 수집한 자료는 SPSS/WIN 25.0 통계프로그램을 이용하여 t-test, ANOVA, Pearson Correlation, Multiple Linear Regression으로 분석하였다. COVID-19 상황에서 지역거점병원 간호사의 직무만족도에 유의한 설명력을 갖는 요인은 자기효능(t=3.003, p=.003), G 지역거점병원(t=2.739, p=.007), 직무부담감(t=-4.291, p<.001)이었고, 이들 요인의 결정계수인 R2 은 .441로 44.1%의 설명력을 보여주었다. 결론적으로 COVID-19 상황에서 지역거점병원 간호사의 직무만족도를 높이기 위해서는 자기효능을 증진시키는 융합 프로그램의 개발과 직무부담감을 낮추는 정책적 지원이 필요하다.
본 연구에서는 창업과 폐업을 지리적 맥락에서 검토한다. 특히 업종에 따라 창업과 폐업의 지리적 특성을 밝히고 이들에 작용하는 지리적 요소 및 그 영향을 파악한다. 이를 위하여 창업에 대한 자료 수합이 이루어지는 지역단위인 전국의 시 군 구를 대상으로 지금과 같은 경제상황의 단초가 마련된 금융위기 이후 10년의 자료를 활용한다. 먼저 창업과 폐업의 지리적 특성을 파악하기 위해 개인 및 법인의 공간적 분포 양상을 검토하고, 이들의 지리적 분포를 설명하는 일반선형회귀모형과 공간회귀모형을 구축한다. 분석결과, 창업 입지분포를 결정하는 요인과 폐업에 영향을 미치는 요인이 개인과 법인 간, 개인의 창업과 폐업 간에 다소 상이함을 알 수 있었다. 본 연구결과는 창업을 독려하여 일자리을 창출하고 지역경제를 활성화시키고자하는 국가 및 지방정부의 지역계획에 기초적 자료가 될 것이다.
Gui, Chengcheng;Morris, Carol D.;Meyer, Christian F.;Levin, Adam S.;Frassica, Deborah A.;Deville, Curtiland;Terezakis, Stephanie A.
Radiation Oncology Journal
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제37권2호
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pp.117-126
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2019
Purpose: The purpose of this study was to characterize and evaluate the clinical significance of volume changes of soft tissue sarcomas during radiation therapy (RT), prior to definitive surgical resection. Materials and Methods: Patients with extremity or pelvis soft tissue sarcomas treated at our institution from 2013 to 2016 with RT prior to resection were identified retrospectively. Tumor volumes were measured using cone-beam computed tomography obtained daily during RT. Linear regression evaluated the linearity of volume changes. Kruskal-Wallis tests, Mann-Whitney U tests, and linear regression evaluated predictors of volume change. Logistic and Cox regression evaluated volume change as a predictor of resection margin status, histologic treatment response, and tumor recurrence. Results: Thirty-three patients were evaluated. Twenty-nine tumors were high grade. Prior to RT, median tumor volume was 189 mL (range, 7.2 to 4,885 mL). Sixteen tumors demonstrated significant linear volume changes during RT. Of these, 5 tumors increased and 11 decreased in volume. Myxoid liposarcoma (n = 5, 15%) predicted decreasing tumor volume (p = 0.0002). Sequential chemoradiation (n = 4, 12%) predicted increasing tumor volume (p = 0.008) and corresponded to longer times from diagnosis to RT (p = 0.01). Resection margins were positive in three cases. Five patients experienced local recurrence, and 7 experienced distant recurrence, at median 8.9 and 6.9 months post-resection, respectively. Volume changes did not predict resection margin status, local recurrence, or distant recurrence. Conclusion: Volume changes of pelvis and extremity soft tissue sarcomas followed linear trends during RT. Volume changes reflected histologic subtype and treatment characteristics but did not predict margin status or recurrence after resection.
하이브리드 로켓의 고체 연료에서 축방향 국부 후퇴율은 하이브리드 추진 연소기의 설계 변수 및 성능 변수로 활용 된다. 국부 후퇴율 측정하기 위한 방법으로는 여러 가지 있지만, 침수법은 간단한 방법으로 연료의 형상 및 물리적 특성에 관계 없이 정확하게 축방향 국부 후퇴율을 측정할 수 있다. 본 연구에서는 기존의 국부 후퇴율 측정장비의 문제점을 개선하였고, 실험을 통해 높은 정확성을 가짐을 확인 하였다.
Kim, Choong-Rak;Jeong, Mee-Seon;Kim, Woo-Chul;Park, Byeong-U.
Journal of the Korean Statistical Society
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제33권4호
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pp.367-379
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2004
This article deals with the nonparametric analysis of longitudinal data when there exist possible correlations among repeated measurements for a given subject. We consider a quasi-likelihood regression model where a transformation of the regression function through a link function is linear in time-varying coefficients. We investigate the local polynomial approach to estimate the time-varying coefficients, and derive the asymptotic distribution of the estimators in this quasi-likelihood context. A real data set is analyzed as an illustrative example.
Objectives: This study aimed to identify regional differences in the high-risk drinking rate among yearly alcohol users in Korea and to identify relevant regional factors for each quintile using quantile regression. Methods: Data from 227 counties surveyed by the 2017 Korean Community Health Survey (KCHS) were analyzed. The analysis dataset included secondary data extracted from the Korean Statistical Information Service and data from the KCHS. To identify regional factors related to the high-risk drinking rate among yearly alcohol users, quantile regression was conducted by dividing the data into 10%, 30%, 50%, 70%, and 90% quantiles, and multiple linear regression was also performed. Results: The current smoking rate, perceived stress rate, crude divorce rate, and financial independence rate, as well as one's social network, were related to the high-risk drinking rate among yearly alcohol users. The quantile regression revealed that the perceived stress rate was related to all quantiles except for the 90% quantile, and the financial independence rate was related to the 50% to 90% quantiles. The crude divorce rate was related to the high-risk drinking rate among yearly alcohol users in all quantiles. Conclusions: The findings of this study suggest that local health programs for high-risk drinking are needed in areas with high local stress and high crude divorce rates.
Park, Byeong U.;Jeon, Jong W.;Song, Moon S.;Kim, Woo C.
Journal of the Korean Statistical Society
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제20권1호
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pp.85-92
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1991
A set of conditions ensuring local asymptotic normality for independent but not necessarily identically distributed observations in semiparametric models is presented here. The conditions are turned out to be more direct and easier to verify than those of Oosterhoff and van Zwet(1979) in semiparametric models. Examples considered include the simple linear regression model and Cox's proportional hazards model without censoring where the covariates are not random.
This paper is concerned with the development of a nonparametric procedure for the statistical inference about the nonlinear regression parameters. A confidence region and a hypothesis testing procedure based on a class of signed linear rank statistics are proposed and the asymptotic distributions of the test statistic both under the null hypothesis and under a sequence of local alternatives are investigated. Some desirable asymptotic properties including the asymptotic relative efficiency are discussed for various score functions.
A regression function in generalized linear model may have a discontinuity/change point at unknown location. In order to estimate the location of the discontinuity point and its jump size, the strategy is to use a nonparametric approach based on one-sided kernel weighted local-likelihood functions. Weak convergences of the proposed estimators are established. The finite-sample performances of the proposed estimators with practical aspects are illustrated by simulated examples.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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