이 연구는 지리산 국립공원 방문자를 대상으로 경관선호 모델을 형성하기 위하여, 지리산 경관과 영국의 케이른고럼스 경관의 선택적 상황에서 경관선호를 결정하게 하는 요소로서 시각적 경관 요소와 더불어 경관자체의 효과를 검증하는 조건부 로짓모델을 제시하는데 그 목적이 있다. 선택적 상황에 따른 경관선호를 측정하기 위하여 지리산 국립공원을 방문한 탐방객에 대하여 영국의 케이른고럼스 국립공원의 경관사진과 지리산 경관사진을 쌍체로 배열한 사진설문조사를 실시하였다. 시각적 경관의 구성요소는 디지털사진측정의 과정을 거쳐 상호 수직적인 주요인들로 축약되어, 모델의 설명변수로 사용되었다. 연구의 결과, 시각적 경관의 구성요소만으로 형성되는 일반조건부로짓모델은 비유관대안도립성(IIA)의 가정을 충족하지 못하고, 모델의 설명력이 낮게 나타났다(${\rho}^2=0.06$). 반면, 대안특성상수(ASC)로서 표현되는 경관자체의 효과를 포함하는 혼합조건부로짓모델은 비유관대안독립성(IIA)의 가정을 충족하였고, 모델의 적합성 또한 양호하게 나타났다(${\rho}^2=0.25$). 이는 경관선호모델에 있어서 선호의 요인으로써 시각적 경관의 구성요소 뿐만 아니라, 경관자체의 효과를 포함하는 혼합조건부로짓모델이 적합한 것으로 해석된다.
비확률변수간 선형관계로 정의되는 다중공선성은 설명변수간 선형방정식으로 표현되는 회귀모형의 신뢰도를 저하시키기 때문에 회귀모형의 구축과정에서는 세심한 검토와 대응이 이루어진다. 본 연구에서는 구조화된 수치실험을 통해서 로짓모형에 대한 다중공선성의 영향을 규명하였다. 효용함수를 구성하는 설명변수들간 상관관계의 정도에 따라서 추정된 모형의 적합도 지표와 계수의 신뢰도 지표가 어떻게 변동하는 지를 추적함으로써 다음과 같은 시사점을 확인할 수 있었다. 첫째, 설명변수의 추가를 통해서 모델의 적합도 개선이 가능한 회귀모형과 달리, 로짓모형에서는 효용함수에 설명변수를 추가하는 경우 로짓모형의 적합도가 개선될 수도, 역으로 저하될 수도 있음이 확인되었다. 둘째, 공통의 계수를 갖도록 모델을 구성하면 제네릭 변수간 상관관계가 높아짐에 따라 모델의 적합도가 저하됨을 확인하였다. 셋째, 설명 변수간 상관관계가 높은 경우 선택행동에 대한 설명변수의 기여도가 과대평가될 가능성을 확인하였다. 넷째, 설명변수간 상관관계가 높으면 추정된 계수의 신뢰도가 저하됨을 확인하였다. 결론적으로 본 연구를 통해서 그동안 로짓모형의 구축과정에서는 주목받지 못했던 다중공선성이 실제로는 세심한 배려와 적절한 대응을 통해서 제어되어야 함이 규명되었다.
본 연구의 목적은 인접한 2항만 간 화주의 항만선택에 관한 행동을 분석하기 위한 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 퍼지추론법과 뉴럴네트웍 모델을 이용하여 항만선택 행동모델, 즉 퍼지-뉴로 행동모델을 구축하고 부산항과 광양항을 대상으로 화주의 항만선택 행동을 분석하였다. 또한 로짓모델과 비교하여 퍼지-뉴로 모델의 판별 우수성을 검정하였고, 서비스 수준과 화물량 등의 파라미터를 변경한 항만선택 행동을 분석하였다.
고령화가 진행될수록 고령운전자의 수 역시 증가될 것으로 예상되어 향후 고령운전자에 의한 교통사고는 급증할 것으로 판단된다. 본 연구는 고속도로 교통사고 발생시 고령층과 비고령층의 구분에 따른 교통사고 특성을 분석하였다. 분석결과 비고령층에 비해 고령층에 작용하는 영향요인이 다르게 나타남을 알 수 있었다. 로짓모형을 통해 비고령층과 고령층의 Odds Ratio를 분석하여 사고영향요인에 따른 차이점을 알아보았으며 고령운전자의 사고 분석 모형을 개발하였다. 비고령층에 비해 곡선구간 및 절토구간, 노면의 습기상태일 때 고령운전자의 사고위험이 높은 것으로 나타났다.
이 연구는 2차자료가 부족한 우리나라 슈퍼마켓 업체의 여건을 감안하여 간편하게 활용할 수 있는 입지분석 모델의 가능성을 탐구하였다. 연구모델은 두 가지 기준을 근거로 모두 네가지 모델을 설정하고 비교검토했다. 먼저 표본추출방법에 의해 내점객표본과 지역할당표본으로 분류하고, 이것을 다시 포함하는 변수의 범위에 따라 축소모델과 확장모델로 구분하였다. 공간상호작용모델의 추정에는 MNL(Multinomial Logit)방식을 이용했다. 분석결과 내점객표본으로 조사해서 얻은 응답자의 주거지와 주로 찾는 점포, 그리고 사전적으로 입수한 경쟁점포의 매장면적, 인접점포까지의 거리에 대한 자료만을 이용해서 추정한 가장 간단한 모델이 비교적 만족스러운 결과를 나타냈다.
This paper investigates the effect of weather factors(such as winds, rain, snows, temperature, clouds and humidity) on transmission line outages. The result shows that weather variables have significant effects on the transmission line historical outages and the relationship between them is nonlinear. Multiple regression analysis using Logit model is proved to be appropriate in forecasting line failure rate in KEPCO systems. It could also provide system operators with useful informations about system operation and planing.
딥뉴럴네트워크 모델의 취약점으로 모델 탈취 방법이 있다. 이 방법은 대상 모델에 대하여 여러번의 반복된 쿼리를 통해서 유사 모델을 생성하여 대상 모델의 예측값과 동일하게 내는 유사 모델을 생성하는 것이다. 본 연구에서, 학습 데이터가 없이 대상 모델을 탈취하는 방법에 대해서 분석을 하였다. 생성 모델을 이용하여 입력 데이터를 생성하고 대상 모델과 유사 모델의 예측값이 서로 가까워지도록 손실함수를 정의하여 유사 모델을 생성한다. 이 방법에서 대상 모델의 입력 데이터에 대한 각 클래스의 logit(로직) 값을 이용하여 경사하강법으로 유사 모델이 그것과 유사하도록 학습하는 과정을 갖는다. 실험 환경으로 pytorch 머신러닝 라이브러리를 이용하였으며, 데이터셋으로 CIFAR10과 SVHN을 사용하였다. 대상 모델로 ResNet 모델을 이용하였다. 실험 결과로써, 모델 탈취 방법은 CIFAR10에 대해서 86.18%이고 SVHN에 대해서 96.02% 정확도로 대상 모델과 유사한 예측값을 내는 유사 모델을 생성하는 것을 볼 수가 있었다. 추가적으로 모델 탈취 방법에 대한 고려사항와 한계점에 대한 고찰도 분석하였다.
미기상 상태에 의하여 벼 도열병을 예찰하기 위한 전산화 예찰모델을 개발하여 그 정확도를 전산모델을 수록한 현지위치형 소형 전산기로서 1984년과 1985년에 걸쳐 포장에서 시험하였다. 건전지 작동형 소형 전산기는 벼 군락내 온도, 습도, 잎이 젖어있는 시간을 계속적으로 측정하여 그 상태를 도열병 발생가능성과 관련하여 평가해서 매일의 병발생가능성 수치(BUS)로 표현한다. 매일의 BUS의 누적치(CBUS)와 두 이병성 품종, M-201과 Brazos에서의 도열병 진전정도와는 밀접한 상관이 있었다. 발병엽율의 logit 치를 CBUS로 회귀하였을 때 평균 결정계수$(R^2)$는 품종과 실험한 해에 따라 $71\%\~91\%$였으며 이것은 시간을 독립변수로 사용하였을 때의 결정계수$61\%\~79\%$에 비하여 현저히 높았다. 결정계수는 M-201에 비하여 생육후기에 포장저항성을 보인 Brazos에서 더 낮았다. 이상의 결과, 현예찰 모델은 실제로 사용가능성이 있지만 앞으로 기주의 저항성이나 병원균 집단의 병원성과 관련한 변수들을 기상환경의 변수와 함께 통합함에 의하여 보다 정확한 예찰모델로 개발할 수 있으리라 생각한다.
버스이용 활성화를 목적으로 구축되어진 버스정보시스템(Bus Information Systems)은 정류소에 설치한 버스안내단말기(Bus Information Terminal)를 통하여 버스대기자에게 버스도착정보 등을 제공하고 있다. BIT는 도심곳곳에 산재한 정류소에 설치되어 시민들이 직접 사용하는 장치이므로 고장 파손 등의 신속한 대응이 BIS운영에 중요한 요소로 인식된다. 이에 본 논문에서는 이러한 유지보수비용을 자체적으로 충당할 목적으로 BIT화면에 민간광고를 게재할 경우를 가정한 후, 조건부가치측정법(Contingent Valuation Method)을 적용하여 적정수준의 광고료를 파악하였다. 또한, 다항로짓모형(Multinomial Logit Medel)을 이용하여 버스이용자시간대별 이용자 특성을 분석하였으며, 이용자의 성별 및 연령을 고려한 시간대별 BIT광고게재 전략을 제시하였다.
무통제 교차로(uncontrolled intersection)는 교통신호기나 정지표지, 양보표지 등에 의한 통제가 없으며, 교통량도 많지 않은 교차로이다. 무통제 교차로에서의 간격수락(gap acceptance) 과정은 교차로 안전상, 그리고 흐름상 중요한 문제이다. 본 연구에서는 무통제 교차로 지역의 차량의 행태를 조사하여 간격수락상황을 규명하고, 운전자의 특성을 고려한 간격수락 모델을 개발하여 무통제 교차로에서의 차량 흐름을 파악하고자 한다. 이를 위하여 수 원시 지역의 무통제 교차로의 지역을 현장 조사 및 비디오 조사를 하고 로짓모델로 간격수락모델을 모형화하였다. 그 결과, 무통제 교차로에서 간격수락을 위해 운전자가 기다리는 총시간, 차량의 진행방향이 우회전인 경우, 나이, 성별, 동승자 유무 등이 간격수락에 영향을 미치고 있음을 알 수 있었다. 특히 성별이 남성인 경우, 동승자가 있는 경우, 기다리는 시간이 길수록 수락간격이 더 빠른 특성을 보였다. 이러한 연구 결과는 무통제 교차로를 운행하는 운전자들은 교차로에서 통행의 의사결정을 함에 있어 그러한 운전자, 교통, 동승자조건등의 특성에 영향을 받는 것으로 나타나고 있는바 향후 교차로 설계나 교차로 안전정보제공 등에 사용될 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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