• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제22권2호
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• pp.189-196
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• 1989

In January 1988, district medical insurance plan was executed on a national scale in Korea. We conducted an evaluation of the impact of execution of district medical insurance plan on number of hospital patients: number of outpatients; and occupancy rate. This study was carried out by Box-Jenkins time series analysis. We tested the statistical significance with intervention component added to ARIMA model. Results of our time series analysis showed that district medical insurance plan had a significant effect on the number of outpatients and occupancy rate. Due to this plan the number of outpatients had increased by 925 patients every month which is equivalent to 8.3 percents of average monthly insurance outpatients in 1987, and occupancy rate had also increased by 0.12 which is equivalent to 16 percents of that in 1987.

• 대한교통학회지
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• 제35권6호
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• pp.469-480
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• 2017

2004년 4월 1일, 국내 최초의 고속철도(HSR)인 KTX (Korea Train eXpress)가 경부선에 도입 되었다. KTX의 등장은 경부선을 이용하는 철도 승객들의 운송수단 선택 및 도시구간별 이용객 수 변화를 가져왔다. KTX의 등장과 같은 개입사건(Intervention events)의 영향은 개입사건 전후 변화를 단순 통계량으로 분석하거나 개입 ARIMA 모델을 통해 분석 되었다. 개입 ARIMA 모델은 개입사건의 발생 시점(t)과 개입사건의 영향 형태(type) 등의 가정이 필요하다는 한계가 있었으며, 본 연구에서는 기존 연구에서의 한계점을 보완할 수 있는 시계열 이상치 탐지(time series outlier detection)를 활용하였다. 일반적으로 개입사건의 발생시기는 잘 알려져 있지 않으므로 시계열 이상치 탐지를 통해 개입사건에의 발생 시기를 추정할 수 있다. 시계열 이상치 탐지기법을 활용하여 개입의 시점과 영향 형태에 관한 가정 없이 개입사건에 대한 영향을 분석할 수 있으며, 발생된 이상치의 시점을 개입사건의 시점, 이상치의 영향을 개입사건의 영향으로 가정하였다. 데이터는 KTDB (Korea Transport Database)로 부터 KTX가 도입되기 이전인 2003년부터 2014년까지 12년 동안의 경부선(4개의 주요 도시구간 합산)을 포함한 주요 도시구간 4개의 월별데이터를 수집하여 활용하였다. 경부선 도시 구간별 이상치를 탐지 하고 그 영향을 분석한 결과, 동일한 개입사건 임에도 그 영향의 형태의 정도가 도시구간마다 다르게 나타나거나 영향이 나타나지 않았으며, 기존 연구에서 분석되지 않은 개입사건을 찾을 수 있었다.

• Safety and Health at Work
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• 제12권3호
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• pp.296-303
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• 2021

Background: Rapid population aging in developed countries has resulted in the working-age population increasingly being tasked with the provision of informal care. Methods: An educational intervention was delivered to 21 carer-employees employed at a Canadian University. Work role function, job security, schedule control, work-family conflict, familywork conflict, and supervisor and coworker support were measured as part of an aggregated workplace experience score. This score was used to measure changes pre/post intervention and at a follow-up period approximately 12 months post intervention. Three random intercept models were created via linear mixed modeling to illustrate changes in participants' workplace experience across time. Results: All three models reported statistically significant random and fixed effects intercepts, with a positive coefficient of change. Conclusion: This suggests that the intervention demonstrated an improvement of the workplace experience score for participants over time, with the association particularly strong immediately after intervention.

• 환경생물
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• 제34권4호
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• pp.365-373
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• 2016

환경생태 자료 분석에 사용된 많은 자료가 시간에 따라 얻어지고 있다. 조사된 시점의 수가 적은 경우에는 자료가 충분한 정보를 주지 않기 때문에 반복 측정하거나 여러 지점을 조사하여 종합적인 분석을 수행하게 된다. 이때 사용하는 방법이 경시적 자료 분석(longitudinal data analysis) 또는 혼합모형(mixed model) 분석이다. 그러나 시점의 수가 많아 정보의 양이 충분하다면 반복적인 자료가 필요하지 않으며 이러한 자료는 시계열 분석 기법을 이용하여 분석하게 된다. 특히 현재와 같이 다수의 시점에서 얻어진 자료의 수가 많아지고 있는 상항에서 각 변수 간에 서로 어떤 영향을 주는지 또는 향후 어떤 경향을 띠게 되는지 예측을 원한다면 시계열 분석 기법을 사용하여 자료를 분석해야 한다. 본 연구에서는 단변량 시계열 분석(univariate time series analysis), 개입 분석(intervention time series model), 전이함수 모형 분석(transfer function model), 다변량 시계열 분석(multivariate time series model) 기법을 소개하고 현재까지 진행된 국내외 연구 논문을 살펴보았다. 또한 향후 환경생태 자료 분석에서 중요하게 사용될 수 있는 오차수정 모형(error correction model)을 소개하였다.

• 응용통계연구
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• 제27권3호
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• pp.419-430
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• 2014

전력수급의 정확한 예측은 국민들의 일상적 생활 유지, 산업활동, 그리고 국가경영을 위하여 매우 중요하다. 본 연구에서는 시계열모형화에 의해 전력판매량을 예측한다. 실제 자료분석을 통하여 입력시계열로서 냉난방도일과 개입변수로 펄스함수를 사용한 전이함수모형이 다른 시계열모형에 비해서 제곱근평균제곱오차 및 평균절대오차의 의미에서 더 우수하였다.

• 벤처창업연구
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• 제16권6호
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• pp.1-16
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• 2021

본 연구의 목적은 지금까지 한국 정부가 벤처캐피탈 시장에 어떻게 개입해 왔는지 살펴보고, 정부의 벤처캐피탈 정책이 벤처캐피탈의 초기 투자를 촉진했는지 실증적으로 규명하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 관련 문헌을 연구하고 국내 사례를 적용 분석하여 벤처캐피탈 시장에 대한 정부의 시장개입을 단계적으로 분류하였다. 그리고 본 연구는 정부개입의 가장 중요한 목적인 벤처캐피탈의 초기투자 활성화를 위한 우리 정부의 정책 효과를 실증적으로 분석하였다. 실증분석을 위해 한국벤처캐피탈협회와 한국펀드에서 제공한 2004년부터 2018년까지의 연도별 자료를 시계열 통계분석과 거시역학을 이용하여 분석하였다. 사례연구 결과 한국 정부는 25년 동안 직접투자를 통해 벤처캐피탈 시장에 개입했고, 이후 18년 동안 간접투자를 통해 개입해왔다. 시계열 통계분석 결과, 벤처캐피탈펀드 조성을 늘리기 위한 정부의 재정투자와 일정비율의 초기투자를 의무화하는 특수목적펀드의 비율이 높아지면서 벤처캐피털의 초기투자가 증가했다. 그러나 거시역학은 2016년부터 이 시계열 통계분석과 반대 방향의 경향을 보였다. 결론적으로, 본 연구는 시계열 통계분석 결과와 반대 방향의 경향을 정부의 벤처캐피탈 투자방법에 대한 잘못된 규제로 해석하고, 최근 정부의 간접투자 방식을 통한 직접개입의 실효성이 부족하다. 또한 본 연구에서는 사례연구와 실증연구 결과를 바탕으로 정부의 간접개입에 필요한 여섯 가지 정책제안을 제시하였다.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2002년도 학술대회지
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• pp.64-71
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• 2002

This research developed construction cost forecasting model using Building Construction Cost Index, time series analysis and Artificial Neural Networks. By this model, we could calculate the forecasted values of construction cost precisely and efficiently. And we also could find out that the standard deviation of forecasted values is 0.375 and it is a very exact result, so the standard deviation is just 0.33 percent of 112.28, the average of Building Construction Cost Index. And it show more exact forecasting result in comparison with Time Series Analysis.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제11권2호
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• pp.257-267
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• 2000

이 연구의 목적은 '우리나라의 경우 선거시기를 전후하여 정부여당이 선거에서의 승리를 목적으로 주기적으로 경제문제에 개입하여왔는가?' 라는 질문에 대해 통계자료에 근거하여 답해 보려는 것이다. 이러한 연구목적을 효과적으로 달성하기 위해 여러 접근방법 중 단순하면서도 절약적인 방법으로 알려진 ARIMA-Intervention모형을 이용하였다.

• 한국항만경제학회지
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• 제32권2호
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• pp.25-37
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• 2016

1990년대 이후 한국 경제는 두 번의 금융위기(1997년 아시아 금융위기와 2008년 글로벌 금융위기)를 겪었다. 이들 금융위기는 한국 실물경제의 여러 지표에 영향을 끼쳤고 이로 인해 한국의 최대 수출입 관문인 부산항에서 처리되는 물동량 변화에도 영향을 주었다. 그러나 아시아 금융위기 당시 부산항의 총 컨테이너처리실적을 살펴보면 금융위기와 관련된 영향이 명백히 나타나고 있지 않다. 이 연구는 이들 금융위기가 부산항 물동량 변화에 끼친 영향을 분석하기 위해 ARIMA모형의 특수한 형태 중 하나인 개입모형을 이용하였다. 개입모형은 시계열 예측뿐만 아니라 특정 사건발생과 관련된 그 효과를 분석하기 위하여 사용되는 정량적 모형으로 이 연구에서는 개입효과의 추정에 중점을 두었다. 그 결과 부산항 물동량 변화에 두 번의 금융위기가 유의미한 영향을 미쳤다는 것을 보였다.

• 대한인간공학회지
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• 제18권1호
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• pp.13-24
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• 1999

The objective of the study is to discriminate EEG(electroencephalogram) due to emotional changes. Emotion was evoked by the series of auditory stimuli which were selected from the natural sounds in the sound effect collection of compact disc. Seventeen university students participated and experienced positive or negative emotions by six auditory stimuli with intermission between stimuli. Temporal EEG ($T_3$, $T_4$, $T_5$, and $T_6$) was recorded at the same time and a subjective test was performed on the eleven point scales after the experiment. The maximum and minimum scores of the EEG among six stimuli EEG were analyzed for discrimination of emotion. The EEG signals were transformed into feature objects based on scalar intervention model coefficients. Auditory stimulus was considered as intervention variable. They were classified by Discriminant Analysis for each channel. The features showed results with the best classification accuracy of 91.2 % in $T_4$ for auditory stimuli. This study could be extended to establish an algorithm which quantifies and classifies emotions evoked by auditory stimulus using time-series models.