Approximately 40,000 elevators are installed every year in Korea, and they are used as a convenient means of transportation in daily life. However, the continuous increase in elevators has a social problem of increased safety accidents behind the functional aspect of convenience. There is an emerging need to induce preemptive and active elevator safety management by elevator management entities by strengthening the management of poorly managed elevators. Therefore, this study examines domestic research cases related to the evaluation items of the elevator safety quality rating system conducted in previous studies, and develops a statistical model that can examine the effect of elevator maintenance quality as a result of the safety management of the elevator management entity. We review two types: odds ratio analysis and logistic regression analysis models.

PURPOSES : To efficiently manage pavements, a systematic pavement management system must be established based on regional characteristics. Suppose that the future conditions of a pavement section can be predicted based on data obtained at present. In this case, a more reasonable road maintenance strategy should be established. Hence, a prediction model of the annual surface distress (SD) change for national highway pavements in Gangwon-do, Korea is developed based on influencing factors. METHODS : To develop the model, pavement performance data and influencing factors were obtained. Exploratory data analysis was performed to analyze the data acquired, and the results show that the data were preprocessed. The variables used for model development were selected via correlation analysis, where variables such as surface distress, international roughness index, daily temperature range, and heat wave days were used. Best subset regression was performed, where the candidate model was selected from all possible subsets based on certain criteria. The final model was selected based on an algorithm developed for rational model selection. The sensitivity of the annual SD change was analyzed based on the variables of the final model. RESULTS : The result of the sensitivity analysis shows that the annual SD change is affected by the variables in the following order: surface distress ˃ heat wave days ˃ daily temperature range ˃ international roughness index. CONCLUSIONS : An annual SD change prediction model is developed by considering the present performance, traffic volume, and climatic conditions. The model can facilitate the establishment of a reasonable road maintenance strategy. The prediction accuracy can be improved by obtaining additional data, such as the construction quality, material properties, and pavement thickness.

In this paper, we investigate how the power consumption of a heat pump dryer depends on various factors in the drying process by analyzing variables that affect the power consumption. Since there are in general many variables that affect the power consumption, for a feasible analysis, we utilize the principal component analysis to reduce the number of variables (or dimensionality) to two or three. We find that the first component is correlated positively to the entrance temperature of various devices such as compressor, expander, evaporator, and the second, negatively to condenser. We then model the power consumption as a multiple regression with two and/or three transformed variables of the selected principal components. We find that fitted value from the multiple regression explains 80~90% of the observed value of the power consumption. This results can be applied to a more elaborate control of the power consumption in the heat pump dryer.

본 연구는 한국 제조업 중소기업의 R&D 투자와 성과 간의 관계를 분 석하여 비선형 형태를 확인하고, 문턱값인 투자적정수준을 도출하였다. 기존 연구들 은 투자와 성과 간 시차를 고려하지 않거나, 투자와 성과 간 회귀모형에서 투자 변 수의 1차, 2차 항을 이용한 산술적 계산을 통하여 간접적으로 투자수준을 결정하였 는데, 본 연구에서는 이를 극복하기 위해 2년의 시차를 가정한 문턱회귀모형을 사용 하였다. 분석결과에 의하면, R&D 집중도 및 연구원비율과 이익률간의 관계는 S곡선 형 태를 보였고, 매출액 대비 R&D 투자액 기준으로 6.4%, 종업원수 대비 연구원수 기 준으로 13%가 R&D 투자의 적정수준으로 도출되었다. 연구로부터 도출된 투자 및 성과 간 관계 형태와 문턱값은 향후 기업의 R&D 투자 전략 및 정부 지원 정책의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구의 목적은 공간가중회귀모형(Geographically Weighted Regression, GWR)을 이용하여 2012년 대선 투표율 및지지율에 나타난 인구사회학적 변수들의 공간적 변이와 분포 특성을 살펴보는 것이다. 일반적으로 투표율 및 지지율과 관련성이 높다고 알려진 인구사회학 변수들인 연령, 교육수준 등을 독립변수로 통계청 온라인 데이터베이스를 활용하였고, 선거관리위원회의 2012년 18대 대선의 시군구별 투표율을 종속변수로 하여 보수적 성향의 그룹과 진보적 성향의 그룹간의 분포특성을 분석하였다. 모형 추정결과 2012년 선거는 투표율에 있어서 세대 및 교육수준에 따라 전반적으로 유의미한 차이가 나타나고 있지만, 지역과 지지하는 후보에 따라 공간적인 차이가 나타남을 확인하였다. 기존의 연구들이 일반회귀분석(OLS)을 이용하여 표본으로부터모집단 전체의 특성을 추정한 것과는 달리 이 연구에서는 GWR을 이용하여 통계청 및 선거관리위원회 통계자료로부터 시군구단위의 국지적 수준의 회귀계수를 추정함으로써 투표율에 영향을 주는 인구사회학적 변수들의 공간적 분포특성을 세부적으로 탐색할 수 있었다는 점에서 의의가 있다.

항만의 주요 정책 및 향후 운영계획 수립 시 정확한 물동량 예측에 관한 연구는 매우 중요하며 이러한 중요성으로 인해 관련 연구가 활발히 수행되고 있다. 본 논문에서는 국내 최대 석탄 및 철광석 처리 항만인 광양항을 대상으로 단계적 회귀분석과 인공신경망모형을 활용하여 모형간 예측력을 비교하였다. 2009년 1월부터 2019년 1월까지 총 121개월의 월별자료를 활용하였으며 석탄 및 철광석 물동량에 영향을 주는 요인을 선정하여 공급관련요인과 시장·경제관련요인으로 분류하였다. 단계적 회귀분석 결과, 광양항 석탄 물동량 예측모형의 경우, 입항선박 톤수, 석탄가격 및 대미환율이 최종변수로 선정되었고 철광석 물동량 예측모형의 경우, 입항선박 톤수, 철광석가격이 최종변수로 선정되었다. 인공신경망모형의 경우, 모델 성능에 영향을 미치는 다양한 Hyper-parameters를 조정하며 최적 모델을 선정하는 시행착오법을 사용하였다. 분석결과 인공신경망모형이 단계적 회귀분석에 비해 우수한 예측성능을 나타내었으며 예측 모형별 예측값과 실측값을 그래프 상 비교 시에도 인공신경망모형이 단계적 회귀분석에 비해 고·저점을 유사하게 나타냈다.

본 연구에서는 조건부 핵밀도함수와 CAFPE(Corrected Asymptotic Final Prediction Error) 차수결정 방법에 근거한 비매개변수적 비선형 자기회귀 (Nonlinear AutoRegressive, NAR) 모형을 소개하고 이를 SOI(Southern Oscillation Index)에 적용하였다. SOI 자료에 대해서 선형 AR 모형을 적용하였으나 잔차에 대한 검정결과 이분산성(heteroscedasticity)을 나타내었다

빈도별 홍수량의 지역분석을 위하여 유역의 지형특성을 독립변수로 이용하는 회귀모형을 검정하였다. 그런데 이들 독립변수들간의 상관관계가 존재할 경우 능형회귀모형이 이용되기도 하는 이 방법은 다중공선성 문제를 극복하는데 적합한 방법으로 알려져 있다. 능형회귀모형을 최적화하기 위해서는 조정변수가 포함되는 비용함수를 최소화하여야 한다. 본 연구에서는 이 최적화를 위하여 유전알고리즘을 이용하였다. 유전알고리즘은 자연 생물의 유전 및 진화과정을 모방한 추계학적 탐색