Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제9권2호
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pp.247-253
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1998
영과잉-포아송모형에서 변화시점이 있는 경우, 돌출대립가설에 대한 우도비검정을 이용하여 변화시점의 유 무를 알아보았다. 변화시점에 대한 추정은 최소제곱법을 이용하였고 이를 최우추정법을 이용하기 위한 초기치로 활용하였다. 또한 대립가설에 대한 몇가지 흥미있는 모수들을 적률법을 이용하여 추정하였다. 모의실험을 통하여 이들 추정 량을 비교하였고 결과 변화시점에 대한 추정은 최소제곱법보다는 최우추정법이 바람직하게 나타났고 흥미있는 몇가지 모수들에 대해서는 최우추정량이 적률추정량보다 우수하게 나타났다.
This study investigates how information and communication technology (ICT) can damage intellectual property rights (IPR) in the movie industry. Utilizing a survey questionnaire to gather information about the extensive use of ICT devices, including tablet PCs and smartphones, we demonstrate how digital piracy behavior is associated with various socio-demographic characteristics. Econometrically, since a large number of people do not engage in piracy activities, we adopt a zero-inflated negative binomial model. We find that people with tablet PCs are more likely to engage in the piracy of movies from peer-to-peer (P2P) sites. In particular, when we categorize ICT devices based on whether they are portable and allow downloads, we find that people with devices equipped with both functions are most likely to engage in movie piracy.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권6호
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pp.1221-1229
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2014
30년 동안의 K-리그 자료를 득점과 실점이 서로 상관이 있다는 가정과 R 패키지를 사용하여 12개의 서로 다른 이변량 포아송모형에 적합시켰다. 그 결과 AIC와 BIC 판정기준 아래에서 공변량 효과가 상수인 이변량 포아송모형이 가장 타당하며, 영과잉 및 대각확대 모형은 필요하지 않은 것으로 나타났다. 제안된 모형은 홈경기의 효과, 팀별 공격능력과 수비능력 및 적합도를 구하는 데 사용될 수 있다.
이 논문에서는 광고분야 매체기획에서 필요한 노출분포 추정과 관련하여 영과잉 분포를 이용한 회귀모형 방법에 대해 살펴보고자 한다. 노출분포란 광고를 반복하여 게재할 때마다 노출되는 청중들의 비율을 나타낸 것이다. 이와 같은 노출분포는 광고효과를 수량적으로 측정하기 위한 각종 지표들을 산출하는데 필요한 기초 정보를 제공한다는 점에서 매우 중요한 역할을 한다. 특히 최근 다양한 매체의 확산으로 인한 광고 단가의 인하로 인하여 과거에 비해 특정 광고의 게재 혹은 방영빈도는 크게 늘어난 상태이나 노출빈도는 상대적으로 줄어들고 있는 상황이다. 이러한 상황에서 해당 매체를 접하지 않는, 즉 구조적으로 광고에 노출되지 않는 개인들이 늘어가고 있다. 이제까지 광고의 노출분포 추정을 위해 사용해 왔던 베타이항분포 등은 이러한 상황에 적합하지 않을 수 있는데, 본 연구에서는 영과잉 회귀모형을 이용한 광고노출분포모형을 제안하고, 실제 사례를 통한 비교연구를 수행하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권2호
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pp.387-397
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2015
본 연구에서는 청년인턴 DB와 고용보험 DB를 사용하여 중소기업 청년인턴의 이직횟수에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 이직횟수는 음수가 아닌 정수 값만 가지는 계수 데이터 (count data)이므로 일반적인 선형회귀모형을 적용하는 것은 문제가 있다. 따라서 계수 데이터에 적합한 회귀모형으로 포아송 회귀모형, 영과잉 포아송 회귀모형, 음이항 회귀모형, 영과잉 음이항 회귀모형 등 4개의 회귀모형을 적용하였다. 분석결과 최적모형으로 영과잉 음이항 회귀모형이 선택되었다. 주요 분석결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 통제집단 (비인턴집단)에 비해서 처리집단 (인턴집단)이 통계적으로 유의하게 이직경험이 낮게 나타났다. 둘째, 연령이 작을수록 통계적으로 유의하게 이직경험이 낮게 나타났다. 셋째, 여자에 비해서 남자가 유의하게 이직횟수가 높게 나타났다. 마지막으로 기업규모가 클수록 이직횟수가 유의하게 감소하는 것으로 나타났다.
Purpose: This study aimed to identify the predictors of blood and body fluid exposure (BBFE) in multifaceted individual (sleep disturbance and fatigue), occupational (occupational stress), and organizational (hospital safety climate) factors, as well as infection prevention behavior. We also aimed to test the mediating effect of infection prevention behavior in relation to multifaceted factors and the frequency of BBFE. Methods: This study was based on a secondary data analysis, using data of 246 nurses from the Shift Work Nurses' Health and Turnover study. Based on the characteristics of zero-inflated and over-dispersed count data of frequencies of BBFE, the data were analyzed to calculate zero-inflated negative binomial regression within a generalized linear model and to test the mediating effect using SPSS 25.0, Stata 14.1, and PROCESS macro. Results: We found that the frequency of BBFE increased in subjects with disturbed sleep (IRR = 1.87, p = .049), and the probability of non-BBFE increased in subjects showing higher infection prevention behavior (IRR = 15.05, p = .006) and a hospital safety climate (IRR = 28.46, p = .018). We also found that infection prevention behavior had mediating effects on the occupational stress-BBFE and hospital safety climate-BBFE relationships. Conclusion: Sleep disturbance is an important risk factor related to frequency of BBFE, whereas preventive factors are infection prevention behavior and hospital safety climate. We suggest individual and systemic efforts to improve sleep, occupational stress, and hospital safety climate to prevent BBFE occurrence.
도로구간에서의 주행조건은 연속적인 도로축 상에서 구간별로 변하게 되고 이에 따라 도로에서의 교통사고는 도로 기하구조 변수뿐만 아니라 도로주변 환경변수, 교통조건 변수 그리고 기타 다양한 변수들에 의해서 발생하게 된다. 따라서 본 연구는 현장조사를 통해 얻어진 다양한 도로기하구조 요소를 고려하여 동질성을 갖춘 구간 분할 후에 도로를 구성하는 도로 기하구조, 교통조건, 도로주변 환경 그리고 기타 다양한 요소들을 복합적으로 반영하고자 한다. 이를 반영하기 위해 본 연구에서는 도로구간의 주행조건을 결정짓는 주요인들에 의해서 주행조건 동질구간을 결정하고, 각 동질구간에서의 도로 및 교통조건 등을 고려하여 사고예측 모형을 개발하였다. 모형 개발을 위해 사용된 자료는 대도시권 외곽과 평지 및 구릉지를 대표할 수 있는 수도권 외곽내에 지방부 도로구간과 전라북도 지방부 도로구간에서 수집되었다. 본 연구에서는 연속된 도로구간에서 사고건수가 "0"인 구간수가 매우 높게 나타나므로 이에 대한 과대 예측을 방지하기 위해 ZIP(Zero Inflated Poisson) 모형을 이용하였다. 사고예측모형 개발 결과 지방부 다차로 도로구간에서 교통사고에 영향을 미치는 변수로는 교통량과 도로구간 길이를 포함한 EXPO($365{\times}ADT{\times}Length{\times}Year/10^{-6}$), 곡선반경, 종단구배변화, 가드레일, 지형(산악지), 횡단보도개수, 버스정류장 개수가 지방부 다차로 도로구간에서의 차대차 사고에 영향을 미치는 주요 설명변수로 나타났다.
65세 이상 고령운전자의 경우 지난 10년 새 교통사고건수는 3만 7,000건에서 27만 4,000건으로 무려 640.5% 증가되었다. 이는 전체사고에서 차지하는 비율이 1.2%에서 3.1배 증가한 3.7%를 차지하고 있는 것으로 교통안전 관련기관에서는 여러 대책을 강구하고 있다. 무엇보다 고령운전자의 행동특성 및 신체특성에 대한 심층연구를 통해 안전대책과 연계하는 방안이 중요하다 할 수 있다. 본 연구에서는 고령운전자의 행동특성을 측정할 수 있는 운전자 적성검사(Driving Aptitude) 항목과 교통사고 자료를 토대로 고령운전자 운전특성과 사고특성을 연결한 실증연구를 수행하였다. 영향모형 개발을 위해 활용한 방법론은 영과잉 회귀모형을 적용하였고, ZIP 회귀모형과 ZINB 회귀모형에 대하여 베이지안 추론을 이용한 사고예측 모형을 선택하였다. AAE분석결과 ZIP 회귀모형이 적합하며, 3가지 변수속도예측, 주의전환, 인지능력이 고령자사고와 영향관계에 있음을 확인할 수 있었다.
Purpose: This study was conducted to identify predictors related to aggressive behavior of patients with mental illness admitted to a closed psychiatric ward. Methods: This study adopted a retrospective design which analyzed the hospital medical records of 363 patients with mental illness admitted to the psychiatric closed ward of a university hospital in Seoul, Korea. The collected data were analyzed using SPSS IBM 20.0 and STATA 12.0 SE. ZIP (Zero-Inflated Poisson) and count data analysis were used for the factor influencing the occurrence and frequency of aggressive behavior. Results: The results of ZIP model showed that the factors influencing non-probability of aggressive behavior were anxiety, non-adherence, and frustration. In addition, the factors influencing frequency of aggressive behavior were bipolar disorder and personality disorder trait. Conclusion: We found that bipolar disorder, frustration, and non-adherence are more likely to increase the likelihood of aggressive behavior in patients with mental illness. In particular, patients diagnosed with bipolar disorder were 1.95 times more likely to engage in repetitive aggressive behavior compared to those without a diagnose. However, since the results were different form previous studies, further studies on the traits of anxiety and personality disorders are needed.
본 연구는 대전광역시에서 나타난 확진자 증가 현상을 분석하여 COVID-19의 확산을 방지할 대책 마련에 도움이 되고자 계획되었다. 확진자 증가의 원인이 시민들의 잦은 이동과 장기간 지속한 사회적 거리두기로 인한 피로와 방심에 있다고 보고, 각 행정동의 주별 확진자 수를 반응변수로, 생활 속 거리두기로 전환된 시점으로부터 흐른 시간, 행정동의 버스 하차 인원을 설명변수로 하여 이들의 관계를 모형화하였다. 행정동별 확진자 수가 주 단위로 반복측정 되었고, 포아송분포로 기대되는 0보다 더 많은 0이 관측될 수 있기 때문에 혼합효과 영과잉 포아송 회귀모형을 적용하였다. 행정동의 성격에 따라 확진자 발생 동향이 다를 수 있어서서 서로 유사한 성격을 갖는 행정동을 군집화하여 이를 범주형 설명변수로 사용하였다. 또한 버스 하차 인원의 효과가 행정동의 성격에 따라 달라질 수 있다는 점을 고려하여 두 변수 간의 교호작용항을 포함하였고 상대적으로 번화한 행정동에서 그 효과가 유의한 것으로 나타났다 (유의수준=0.1). 모형 적합 결과 인구수의 증가와 번화한 행정동이라는 요인, 그리고 버스 하차 인원의 증가가 확진자 수의 증가와 중요한 연관 관계를 가진다는 것을 보였다. 한편, 추정된 모형에 따르면 인구수와 버스 하차량이 고정되었을 때 번화한 집단의 확진자 수가 그렇지 않은 집단에 비해 훨씬 적을 것으로 기대되었는데, 이는 코로나 고위험 지역에 대한 시 차원의 강력한 대응이 효과를 발휘한 것으로 해석할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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