나무를 말라죽게 하기 때문에 경제적 피해가 크다. 화살깍지벌레는 난태생 하는 곤충으로 성충으로 월동하며 봄철 약충(알)을 생산하고, 실험실 조건에 서 최대 4-주기 산란 피크를 보인다. 최근 지구온난화가 진행되고 기후변화가 심하기 때문에 정확한 방제시기를 결정하기 위해서는 월동성충의 약충발생시 기 예찰모형이 절실히 요구된다. 월동성충의 일별 산란곡선 자료를 3-peak Gaussian 모형(9개 매개변수)에 적합시켜 약충발생기 예측모형을 개발하였다. 발육영점온도 13℃을 적용하여 매개변수 추정결과 첫 번째 산란 피크일 282DD, 두 번째 산란 피크일 500DD, 세 번째 산란 피크일 694DD 이었다. 추 정된 약충발생시기 예측모형의 포장적합 결과 첫 번째 산란시기의 경우 모형 과 실측치가 정확히 일치하였으며, 또한 두 번째 산란 피크일도 잘 예측되었 다(2005-2007년). 본 개발된 모형에 1961년부터 2008년까지 기상자료를 입력하 여 산란 피크일을 추정하고, 장기적인 약충발생시기 이동을 상황을 분석하였 다. 제주시 지역에서 첫 번째 약충발생 피크일의 경우 2001-2008년 평균 발생 일이 1961-1970년 평균 발생일 보다 8일 빨라졌으며, 두 번째 피크 발생일도 8일 빨라진 것으로 분석되었다. 서귀포 지역에서는 상기 동일변수들에 대하여 각각 14, 15일 빨라진 것으로 분석되어 온난화의 영향이 두드러졌다. 기타 온 도변화에 따른 화살깍지벌레 월동성충 산란시기 변동전망에 대하여 고찰하였 다.

본 연구는 변산반도국립공원 탐방객들의 탐방 후 평가를 통하여 만족도, 만족요인과 예측모형을 분석하여 실질적인 공원관리의 기초자료를 제공하는데 그 목적이 있다. 만족도 분석결과 내소사는 무분별한 취사행위, 불법포획 및 식물채취, 고성방가, 쓰레기 등, 격포는 혼잡도, 호객행위, 무분별한 이용, 잡상행위 등에 불만족하였다. 만족요인으로는 '이용자관리', '이용관리 I ' 요인이 내소사(65.1%)와 격포(68.4%)에서 가장 큰 영향을 미쳤으며, 만족도 예측모형에 있어서 내소사는 '경관자원의 훼손', '공원정보 부족', '혼잡도', '관리자의 친절 및 안내부족' 등이, 격포는 '경관자원의 훼손', '공원정보 부족', '잡상행위'. '숙박시설', '관리자의 친절 및 안내부족' 등의 순으로 만족도에 영향을 미치는 예측모형이 만들어졌다. 따라서 산악과 해안공원의 차별화된 관리기법이 요구되고, 관리전략이나 정책도 필요하지만 탐방객의 교육을 위한 제도적 장치가 필요하였다.

본 연구는 도로연장측면에서 본선에 비해 상대적으로 연결로에서 발생하는 사고빈도가 높고, 교통사고가 증가하는 추세인 고속도로 연결로의 교통사고 예측모형의 개발에 초점을 두었다. 연결로 유형별(직결, 준직결, 루프)로 통계적으로 유의한 사고인자를 선정하고, 사고율과의 관계가 비선형 임을 분석하여 변수를 변형(Variables Transformation)하여 All possible 방식으로 예측모형을 개발하고, 통계적 진단 및 검증을 거쳐 유의성을 확인하였으며 이에 기존 개발 모형에 비해 예측력이 더욱 우수한 결과를 보였다. 개발된 사고예측모형은 보다 비용면에서 효율적이고, 안전한 트럼펫형 IC 연결로의 설계와 연결로 교통사고 원인분석에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

일반도로구간에서의 사고발생건수는 2000년부터 2006년까지 감소추세를 보이는 반면 교차로에서의 교통사고건수는 현재까지 꾸준하게 증가하고 있기 때문에 교차로에서의 안전성을 증대시키기 위한 노력이 절실히 필요한 실정이다. 본 연구에서는 신호교차로에서의 도로조건, 교통조건, 교통운영상의 조건 등을 분석하여 교차로의 설계 안전성을 저해시키는 요인들을 찾아내고, 그 요인들과 사고와의 상관관계를 이용하여 지방부 4지 신호교차로의 안전성 판단을 위한 사고예측모형을 개발하고자 한다. 또한 사전에 위험요소를 제거하여 교차로에서의 안전성 평가를 위한 가이드라인을 제시함으로써, 교차로에서의 안전성을 높이는데 그 목적이 있다. 본 연구는 교차로에서의 사고분석을 위하여 비선형 회귀분석을 통해 사고모형을 개발하였고, 이러한 모형들을 이용하여 차대차 사고에 영향을 미치는 주요 설명변수들에 대한 분석을 시도하였다. 모형분석결과, 포아송회귀분석(Poisson Regression)이 모형개발에 가장 적합한 것으로 나타났으며, 사고에 영향을 미치는 변수로는 좌회전 전용차로, 횡단보도, 제한속도, 조명시설, 교차각, ADT 등으로 분석되었다.

일반도로구간에서의 사고발생건수는 2000년부터 2006년까지 감소추세를 보이는 반면 교차로에서의 교통사고건수는 현재까지 꾸준하게 증가하고 있기 때문에 교차로에서의 안전성을 증대시키기 위한 노력이 절실히 필요한 실정이다. 본 연구에서는 신호교차로에서의 도로조건, 교통조건, 교통운영상의 조건 등을 분석하여 교차로의 설계 안전성을 저해시키는 요인들을 찾아내고, 그 요인들과 사고와의 상관관계를 이용하여 지방부 4지 신호교차로의 안전성 판단을 위한 사고 예측모형을 개발하고자한다. 또한 사전에 위험요소를 제거하여 교차로에서의 안전성 평가를 위한 가이드라인을 제시함으로서, 교차로에서의 안전성을 높이는데 그 목적이 있다. 본 연구는 교차로에서의 사고분석을 위하여 비선형 회귀분석을 통해 사고모형을 개발하였고, 이러한 모형들을 이용하여 차대차 사고에 영향을 미치는 주요 설명변수들에 대한 분석을 시도하였다. 모형분석결과, 포아송회귀분석(Poisson Regression)이 모형개발에 가장 적합한 것으로 나타났으며, 사고에 영향을 미치는 변수로는 좌회전 전용차로, 횡단보도, 제한속도, 조명시설, 교차각, ADT 등으로 분석되었다.

In this paper, an effort is exerted to the problem of short-term domestic demand forecasting of mineral water. The seasonal ARIMA models are considered in model building and in making the forecast. As it turned out, the model fits well into the given time-series data in so far as modeling procedures are relevant. A fitted model as well as modeling procedure is presented in some detail.

본 연구에서는 북한산 국립공원을 방문한 207명의 탐방객에 대해 설문조사를 실시하여 수집한 자료를 바탕으로 탐방만족도, 만족요인과 예측모형을 분석하여 공원관리의 기초자료를 제공하고자 하였다. 만족도 분석결과, 불법야영, 취사행위, 바가지요금 등에 대해서는 비교적 만족하는 것으로, 쓰레기문제, 혼잡, 탐방로 훼손, 문화시설부족 등에 대해서는 매우 불만족하는 것으로 나타났다. 만족요인분석결과 시설관리요인이 만족도에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 예측모형에서는 자연자원 훼손, 문화 역사자원 힌손, 교통시설 부족 등의 변수가 만족도에 영향을 미치는 것으로 나타났다.

<그림 1>과 <그림 2>, <그림 3>은 통계 패키지(Econometric Views)를 사용하여 제조업용 로봇의 수출입을 2007년부터 2008년까지 추정한 값이며, 자료는 2001년도 이후의 관세청 수출입 실적자료를 활용하였다. <그림 1>은 SAENGF는 제조업용 로봇 국내생산의 추정치이며, 점선은 95% 신뢰구간을 의미한다. <그림 2>는 통계 패키지(Econometric Views)를 사용하여 제조업용 로봇의 수출을 2007년부터 2008년까지 추정한 값이며, EXPORTF는 제조업용 로봇 수출의 추정치이며, 점선은 95% 신뢰구간을 의미한다. <그림 3>은 통계 패키지(Econometric Views)를 사용하여 제조업용 로봇의 수입을 2007년부터 2008년까지 추정한 값이며, IMPORTF는 제조업용 로봇 수출의 추정치이며, 점선은 95% 신뢰구간을 의미한다. <표 1>은 국내 제조업용 로봇의 국내생산, 수출과 수입의 추정치이며, ARIMA모형을 사용하였으며, 자료는 2001년도 이후의 데이터로 관세청 수출입 실적자료를 활용하였다.

본 연구는 도로기하구조 요인과 교통사고간의 관계를 규명하기 위하여 CART분석을 이용하여 전국의 4차로 국도를 대상으로 교통사고예측모형을 개발하고, 다중회귀모형, 확률회귀모형과 CART분석모형을 비교 분석하여 개발한 모형의 적합도를 검증하였다. 연구결과로는 첫째, 변수간의 복합적인 상호관계를 설명할 수 있는 CART분석을 이용하여 국도의 교통사고 예측모형을 개발하고 도로기하구조 요인에 따라 표준교통사고율을 의미하는 교통사고발생도표를 제시하였다. 둘째, CART분석모형에 근거하여 교통사고 발생률에 큰 영향을 미치는 도로기하구조 요인이 구간거리(km), 횡단보도폭(m), 횡단길어깨(m), 교통량 순으로 나타났다. 셋째, CART분석모형의 적합도 검증결과, CART분석모형이 실제교통사고율을 타 모형에 비해 전반적으로 잘 묘사하고 있었으나, 각 모형별로 교통사고율의 크기에 따라 교통사고율이 비교적 낮은 구간에서는 다중회귀모형이, 평균이상의 교통사고율을 나타내는 구간에서는 포아송 회귀모형의 예측력이 높았으며, CART분석모형은 교통사고율의 크기와 상관없이 우수한 예측력을 보였다. 넷째, 도출된 교통사고발생도표는 도로기하구조 조건에 따른 표준교통사고율을 제시해주기 때문에 도로설계 시에 안전한 기하구조 설계요소 선정기준을 제시 할 뿐만 아니라, 교통사고 잦은 지점개선사업추진 시 사업의 우선순위를 판단할 수 있는 기준을 제시하는 등 정책적 활용도가 매우 높을 것으로 판단된다.

사고예측모형은 도로에서 발생한 교통사고자료를 통계적으로 모형화한 것으로 종속변수는 과거의 사고건수가 되고 설명 변수로는 주로 사고가 일어난 장소의 도로 기하구조 조건, 교통조건, 운영조건 등 도료의 속성자료가 이용된다. 기존의 사고예측모형의 한계를 극복하고자 새로운 방안인 Hauer의 연구를 구체적으로 소개하고 이를 국내 고속도로 사망사고자료를 통해 적용하였다. Hauer의 방법론에 의한 사고예측모형을 구축한 결과 AADT와 종단구배를 통해 사고예측모형의 적합도를 상당히 높일 수 있었으나, 곡선반경은 사고건수와 직접적 인 관련이 있는 것으로 파악되지 않았다. 이러한 사고예측모형은 기존의 모형과 비교 시 여러 설명변수 중 어떤 변수가 모형에 도입되어야 하는지를 결정할 때 분명한 근거를 지니기 때문에 중요한 변수가 누락되거나 혹은 중요하지 않는 변수가 도입될 가능성 이 낮아지는 장점을 지니고 있다.

What is CRM(Customer Relationship Management) means that planning, executing, and re-accessing the marketing strategy based on the customer character by analyzing the material related to customers. That is CRM is a strategy of customer service on the base of data. In the case of the telecommunications and a newspaper, there are restricted application of CRM, because they are provided services by paying a given amount of money within a given period of time. This paper develops CRM model(chum prediction model) that can apply to a newspaper. For model-building, real data were used which were collected from one of the major a newspaper company in Korea. Also, this paper verifies the efficient result.

본 연구는 한라산국립 공원 탐방객들의 탐방 후 평가를 통하여 만족도, 만족요인과 예측모형 을 분석하여 실질적인 공원관리의 기초자료를 제공하는데 목적이 있다. 만족도에서는 위생시설의 청결성, 편익 및 안내시설의 부족 등이 가장 불만족요인으로 나타났고, 만족요인으로는 '경상적 탐방관리요인'이 기여율 46.8%로 만족도에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났고, 만족도 예측모형에 있어서는 위생시설부족, 쓰레기문제, 교통시설 안전성 등이 만족도에 영향을 미치는 예측모형을 만들었다.

ETCS는 1990년대 초부터 선진국에서 유료도로 톨게이트에서의 교통체증 및 지체문제를 해결하기 위하여 적용되기 시작하였다. ETCS의 성공적인 운영을 위해서는 ETCS 이용률을 정확히 예측하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 창원시의 신뢰성 있는 ETCS 이용수요예측 모형 개발이 시도되었다. 총 11개의 설명변수들을 고려하면서 이항로짓 및 신경망 모형들이 검토되었다. 신경망모형에서 가장 좋은 결과를 얻었다. 그러나 ETCS 이용률 추정을 위해 설명변수 11개를 추정하기에는 어려움이 있으므로 차내장치 임대보증금, 절약시간, 할인률의 중요 3개 정책변수만을 고려한 신경망 및 로짓 모형들을 ETCS 이용률 추정모형으로 분석하였다. 모형의 예측력 평가와 적합도 분석에 있어서 신경망모형이 로짓모형보다 우수한 모형으로 판단되어지나 학습에 사용된 9가지 이외의 시나리오에서 신뢰성이 떨어지는 것으로 나타나, ETCS 이용률 추정 모형으로 3개의 중요한 정책변수를 고려한 이항로짓모형이 제안된다. 이 모형은 평균제곱오차 0.14, σ20.31, x2488.9로 신뢰성이 높은 모형으로 평가되며 창원시와 규모가 유사한 도시에 적용이 가능할 것으로 기대된다.

Nowadays most colleges are confronting with a serious problem because many students have left their majors at the colleges. In order to make a countermeasure for reducing major separation rate, many universities are trying to find a proper solution. As a similar endeavor, the objective of this paper Is to find a predicting model of students leaving their majors. The sample for this study was chosen from a university in Kangwon-Do during seven years(2000.3.1 ~ 2006. 6.30). In this study, the ratio of training sample versus testing sample among partition data was controlled as 50% : 50% for a validation test of data division. Also, this study provides values about accuracy, sensitivity, specificity about three kinds of algorithms including CHAID, CART and C4.5. In addition, ROC chart and gains chart were used for classification of students leaving their majors. The analysis results were very informative since those enable us to know the most important factors such as semester taking a course, grade on cultural subjects, scholarship, grade on majors, and total completion of courses which can affect students leaving their majors.

본 연구는 월출산국립공원 탐방객들의 탐방후 평가를 통하여 만족도, 만족요인과 예측모형을 분석하여 바람직한 공원관리의 기초자료를 제공하는데 그 목적이 있다. 만족도에서는 '탐방프로그램의 부족'이 가장 높았고 시설 부족, 탐방료 부담감과 탐방 팸플릿 및 안내시설 부족 등에 다소 불만족하는 것으로 나타났다. 만족요인으로는 '시설관리요인'과 '경상관리요인'이 만족도에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났고, 만족도 예측모형에 있어서는 등산로 훼손 및 안전시설 부족 등 공원의 특성과 부합되는 변수가 만족도에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다.

Recently data mining techniques have been used for analysis and classification of data related to industrial accidents. The main objective of this study is to compare algorithms for data analysis of industrial accidents and this paper provides an optimal predicting model of 5 kinds of algorithms including CHAID, CART, C4.5, LR (Logistic Regression) and NN (Neural Network) with ROC chart, lift chart and response threshold. Also, this paper provides an approximation model for an optimal predicting model based on NN. The approximation model provided in this study can be utilized for easy interpretation of data analysis using NN. This study uses selected ten independent variables to group injured people according to a dependent variable in a way that reduces variation. In order to find an optimal predicting model among 5 algorithms, a retrospective analysis was performed in 67,278 subjects. The sample for this work chosen from data related to industrial accidents during three years (2002 ~ 2004) in korea. According to the result analysis, NN has excellent performance for data analysis and classification of industrial accidents.