• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제21권4_spc호
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• pp.403-414
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• 2014

Forecasting technology in economic activity is a quite intricate procedure so researchers should grasp the point of the data to use. Diffusion models have been widely used for forecasting market demand and measuring the degree of technology diffusion. However, there is a question that a model, explaining a certain market with goodness of fit, always shows good performance with markets of different conditions. The primary aim of this paper is to explore diffusion models which are frequently used by researchers, and to help readers better understanding on those models. In this study, Logistic, Gompertz and Bass models are used for forecasting Global Wireline Subscribers and the performance of models is measured by Mean Absolute Percentage Error. Logistic model shows better MAPE than the other two. A possible extension of this study may verify which model reflects characteristics of industry better.

• 한국조경학회지
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• 제39권6호
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• pp.110-117
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• 2011

본 연구는 2010년 4월 3일부터 3가지 토양 조성에 따른 섬기린초의 월동 후 생육상태를 측정하였고, 초고-생장시간 생장모형을 개발하고자 하였다. 이를 위해 함수식(Logistic식과 Gompertz식)을 사용하였고, SPSS를 이용하여 비선형 회귀분석을 진행하였다. 섬기린초의 초고-생장시간 생장모형을 통하여 섬기린초 월동 후의 생장과정과 관리방법을 명확하게 파악할 수 있다. 섬기린초의 생육상태 측정치에 의하면, 펄라이트($P_1$)보다는 혼합한 토양($P_2P_1V_1$, $P_1P_2V_1$)의 생육상태가 더 양호하고, 평균초고는 최대 약 2배 정도의 차이가 나타났다. 그리고 섬기린초의 Logistic생장모형과 Gompertz생장모형의 평균결정계수($R^2$)는 0.995, 0.978 순으로 나타났으며, Logistic생장모형의 적합성은 Gompertz생장모형보다 높은 것으로 확인되었다. 또한 섬기린초의 생장모형을 통하여 월동 후의 생장 기간은 3기간으로 나눌 수 있으며, 생장형태는 "비교적 빠른 생장기간---아주 빠른 생장기간---느린 생장기간"으로 구분할 수 있다. 옥상녹화용 섬기린초를 관리할 때 빠른 생장기간에서만 관리하면 섬기린초의 생육상태는 많이 좋아질 것으로 판단된다.

• 한국지형학회지
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• 제24권2호
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• pp.91-101
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• 2017

Quantitative forecasting methods based on spatial data and geographic information system have been used in predicting the landslide location. This study compared the simulated results of logistic, Bayesian, and maximum entropy models to understand the uncertainties of each model and identify the main factors that influence landslide. The study area is Boeun gun where 388 landslides occurred in the year of 1998. The verification results showed that the AUC of the three models was 0.84. However, the landslide susceptibility distribution of Maxent model was different from those of the other two models. With the same landslide occurrence data, the result of high susceptible area in Maxent model is smaller than Logistic or Bayesian. Maxent model, however, proved to be more efficient in predicting landslide than the other two models. In Maxent's simulations, the responsible factors for landslide susceptibility are timber age class, land cover, timber diameter, crown closure, and soil drainage. The results suggest that it is necessary to consider the possibility of overestimation when using Logistic or Bayesian model, and forest management around the study area can be an effective way to minimize landslide possibility.

• 응용통계연구
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• 제18권3호
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• pp.701-712
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• 2005

로지스틱 회귀모형에서 suppression의 논의는 선형회귀의 논의보다 많지 않은데 그 이유 중의 하나는 회귀제곱합 또는 결정계수의 정의가 유일하지 않고 다양하기 때문이다. 여러 종류의 결정계수들 중에서 선호되는 두 종류의 결정계수와 Liao와 McGee(2003)가 제안한 두 종류의 수정 결정계수의 정의로부터 회귀제곱합을 유도하여 로지스틱 회귀모형에서의 suppression을 설명하고자 한다. 모의실험을 통하여 자료를 생성하여 어떤 경우에 suppression이 발생하는지를 살펴보고 그 결과를 선형회귀모형에서의 suppression 결과와 비교한다.

• 한국농공학회논문집
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• 제62권1호
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• pp.61-70
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• 2020

To estimate the ventilation volume of mechanically ventilated swine farms, various regression models were applied, and errors were compared to select the regression model that can best simulate actual data. Linear regression, linear spline, polynomial regression (degrees 2 and 3), logistic curve, generalized additive model (GAM), and gompertz curve were compared. Overfitting models were excluded even when the error rate was small. The evaluation criteria were root mean square error (RMSE) and mean absolute percentage error (MAPE). The evaluation results indicated that degree 3 exhibited the lowest error rate; however, an overestimation contradiction was observed in a certain section. The logistic curve was the most stable and superior to all the models. In the estimation of ventilation volume by all of the models, the estimated ventilation volume of the logistic curve was the smallest except for the model with a large error rate and the overestimated model.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제15권2호
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• pp.367-378
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• 2004

Recently logistic regression is popular in a variety of fields so that a number of statistical packages are developed for analyzing the logistic regression. This paper briefly considers the several types of logistic regression models used depending on different types of data. In addition, when four statistical packages (MINTAB, SAS, SPSS and STATA) are used to apply logistic regression models to the real fields respectively, their scope and characteristics are investigated.

• 대한인간공학회지
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• 제21권1호
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• pp.1-14
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• 2002

The main purpose of this paper is to present selection criteria for ROK Airforce pilot training candidates in order to save costs involved in sequential pilot training. We use classification models such Decision Tree, Logistic Regression and Neural Network based on aptitude test results of 288 ROK Air Force applicants in 1994-1996. Different models are compared in terms of classification accuracy, ROC and Lift-value. Neural network is evaluated as the best model for each sequential flight test result while Logistic regression model outperforms the rest of them for discriminating the last flight test result. Therefore we suggest a pilot selection criterion based on this logistic regression. Overall. we find that the factors such as Attention Sharing, Speed Tracking, Machine Comprehension and Instrument Reading Ability having significant effects on the flight results. We expect that the use of our criteria can increase the effectiveness of flight resources.

• 대한토목학회논문집
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• 제32권6B호
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• pp.399-406
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• 2012

본 연구의 목적은 폐기물매립지에서의 온실가스 발생량 예측모델 및 모델에 적용된 변수들의 산정방법을 개발하는 것이다. 본 연구에서는 온실가스 발생예측 모델 중 1차 반응모델의 변수인 메탄잠재발생량과 메탄발생속도상수를 평가하기 위하여 수정 Gompertz 식과 Logistic 식을 미분한 2개의 식을 적용하였다. 변수들은 실제 폐기물매립지에서의 매립가스 발생량에 대한 실측값과 예측값과의 통계학적 비교를 통해 산정하였다. 매립가스 발생량에 대한 실측값과 수정 Gompertz 식 및 Logistic 식을 미분하여 나타낸 2개의 식을 이용한 매립가스 발생량 예측값에 대한 회귀분석결과 결정계수는 각각 0.92와 0.94로 나타나, 폐기물매립지에서의 매립가스 발생량에 대한 측정값이 있을 경우 회귀분석을 통해 변수를 산정할 수 있는 것으로 나타났다. 또한 실측값이 없는 폐기물매립지에서의 온실가스 발생량을 예측할 수 있도록 하기 위하여 수정 Gompertz 식과 Logistic 식을 미분한 2개의 식을 기초로 하여 예측모델을 개발하였으며, 이 모델들의 정확성을 평가하기 위하여 Qcs(실측값):Q(예측값)의 비에 대한 빈도분포를 평가한 결과 LandGEM 모델보다 높은 정확성을 나타내었다. 따라서 본 연구에서 개발한 모델들은 폐기물매립지에서의 온실가스 발생량 예측에 적합한 것으로 사료된다.

• 한국경영과학회지
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• 제37권2호
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• pp.113-125
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• 2012

The logistic model and the Bass model have diverse names and formulae in diffusion theory. This diversity makes users or readers confused while it also contributes to the flexibility of modeling. The method of handling the integration constant, which is generated in process of deriving the closed form solution of the differential equation for a diffusion model, results in two different 'actual' models. We rename the actual four models and propose the usage of the models with respect to the purpose of model applications. The application purpose would be the explanation of historical diffusion pattern or the forecasting of future demand. Empirical validation with 86 historical diffusion data shows that misuse of the models can draw improper conclusions for the explanation of historical diffusion pattern.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권10호
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• pp.2923-2934
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• 2009

본 논문에서는 차세대 디스플레이 기술에 대해서 기술의 추세를 예측하였다. 차세대 디스플레이 기술은 최근에 급부상 하는 기술로 연구개발을 수행하는데 있어 추후 연구 방향을 설정하고 기술전략을 세우는데 불확실성을 줄여주기 위해 기술의 미래 발전 방향이나 추세에 대해서 예측을 해 보는 것이 중요하다. 이렇게 함으로써 연구개발 목표를 좀 더 명확히 설정할 수 있고 불필요한 투자를 방지할 수 있다. 본 논문에서는 차세대 디스플레이 기술에 대해서 특허 데이터를 사용하여 정량적인 예측을 수행하였다. 예측 방법으로는 Gompertz, Logistic, Bass모형을 사용하였다. 이 세 모형들은 과거 시장에서의 제품의 확산과정을 설명하는데 사용되었던 모형이다. Gompertz, Logistic모형은 시장의 수요예측 뿐만 아니라 기술의 수요예측에도 주로 쓰였기 때문에 본 논문에서도 이 두 모형을 적용하였다. 하지만 Gompertz, Logistic 모형은 시장에서의 내부 효과에 의한 확산만을 반영한 모형이고 성장의 상한 값을 추정하는 데 있어 추정이 쉽지 않다는 단점이 있다. 기술의 수요도 시장에서의 제품의 확산처럼 기술혁신에 의한 외부 효과와 산업으로 전파될 때의 내부효과가 함께 수요의 확산에 영향을 끼칠 것이라고 판단하여 본 논문에서는 시장에서의 제품 확산의 외부효과와 내부효과를 동시에 고려한 Bass모형도 함께 적용하여 예측을 수행하였다. 또한 Gompertz, Logistic 모형의 상한 값을 Bass모형을 통해 객관적으로 추정하여 예측을 수행함으로써 두 모형의 단점을 보완하였다.