Earticle

초고령화 사회로 진입하고 있는 대한민국 노인 인구의 상황을 반영하여 노인 교통사고의 특성을 파악하고, 이항형 변수를 활용하여 노인 보행자 교통사고에서 발생한 중상 이상의 교통사 고와 경상 이하의 교통사고를 구분하여 독립변수와 종속변수의 관계를 분석하였다. 도로교통공 단 교통사고분석시스템(TAAS)에서 지난 10년간(`13년∼`22년)의 노인 보행자 교통사고 자료를 구득하여 데이터 수집, 가공, 변수 선정을 수행하였으며, 기초 통계 및 사고 요인별 분석을 실시하 였다. 로지스틱 회귀분석 모형을 적용하여 총 15개의 영향 변수를 도출하였고 노인 보행자 중상 이상의 교통사고 발생 확률에 가장 큰 영향을 미치는 영향 변수들을 도출하였다. 이후, 로지스틱 모형의 정확도 분석을 위해 통계적 검정을 수행하였으며, 노인 보행자 교통사고에 영향을 미치는 변수를 도출 및 예측모형 구축에 따른 교통사고 발생확률 예측 방법을 제시하였다.

The characteristics of elderly traffic accidents were identified by reflecting the situation of the elderly population in Korea, which is entering an ultra-aging society, and the relationship between independent and dependent variables was analyzed by classifying traffic accidents of serious or higher and traffic accidents of minor or lower in elderly pedestrian traffic accidents using binomial variables. Data collection, processing, and variable selection were performed by acquiring data from the elderly pedestrian traffic accident analysis system (TAAS) for the past 10 years (from 13 to 22 years), and basic statistics and analysis by accident factors were performed. A total of 15 influencing variables were derived by applying the logistic regression model, and the influencing variables that have the greatest influence on the probability of a traffic accident involving severe or higher elderly pedestrians were derived. After that, statistical tests were performed to analyze the suitability of the logistic model, and a method for predicting the probability of a traffic accident according to the construction of a prediction model was presented.

본 연구는 Ajzen(1985)의 계획된 행동이론 모형을 근거로 자원봉사 참여 의향에 영향 을 미치는 예측 요인을 분석하였다. 연구의 목적은 COVID-19를 경험 한 이후자원봉사자 의 활동은 중요한 변수로 인식되었다. 향후 재난대비 자원봉사자의 참여에 영향을 미치는 예측 변수를 검증하여 자발적인 자원봉사자의 참여를 활성화하기위함이다. 자원봉사자의 참여의향 예측변수 요인에 대한 연구 가설을 검증하기 위하여 경상남도 19세 이상 주민 891명을 대상으로 자원봉사자의 태도(자원봉사 활동지속성, 시민의식, 사회신뢰도, 지역사 회신뢰도), 주관적 규범(봉사경험, 인터넷 봉사경험, 1365 자원봉사포털 경험), 인식된 통 제(마일리지 적립)를 예측변수로 설정하였다. 통계분석방법은 카이제곱과 로지스틱 회귀 분석을 실시하였다. 분석결과는 자원봉사자의 태도, 주관적 규범, 인식된 통제변수는 모두 자원봉사자의 참여 의향을 높이는 변수로 나타났다. 이중 자원봉사 의향에 가장 큰 오즈 비(Odds ratio)는 봉사 경험으로 나타났다(Exp(B) = 3.475 P =0.000). 본 연구의 의의는 가설적 이론모형을 근거로 경상남도 공공데이터를 활용하여 코로나 19 이후 봉사 참여 의향 예측 변수를 설정, 검증한 것에 의의가 있다. 이 연구를 통하여 자원봉사 경험이 많 은 대상자의 전문화된 교육과 재난 대비 학교, 지역사회, 민간 전문가 등의 협력 공유 플 랫폼개발의 기초자료로 활용할 수 있음을 기대할 수 있다.

Purpose of the study: This study provides basic data for building a platform against disasters by the private, regional and professional personnel by analyzing the predictive factors of volunteers' future volunteer intentions. Research Method: A hypothesis model was set for 891 residents aged 19 or older in Gyeongsangnam-do, and the volunteer predictive variables were analyzed in Chi square and logistic regression. Conclusions and suggestions: The research results show that the greatest willingness to volunteer in the future is volunteer experience (Exp (B) = 3.475, P =0.000). We suggest the activation of various recognition rewards such as specialized education and mileage accumulation for those with a lot of volunteer experience, and cooperative sharing platforms for schools, communities, and private experts to prepare for disasters. The significance of this study is meaningful in setting and verifying variables predicting the willingness to participate in volunteer work after COVID-19 using public data in Gyeongsangnam-do based on a hypothetical theoretical model.

지하철은 현대 도시의 교통 체계에서 중요한 역할을 하는 대중 교통 수단이다. 하지만, 갑작스런 고장 및 시스템 불통 등의 이유로 혼잡을 야기시키는 경우가 종종 발생하여 불편을 초래하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 지하철 시스템의 효율적 운영을 위해 머신러닝을 활용한 고장 예측 및 예방 연구를 진행하였다. UC Irvine의 MetroPT-3 데이터셋을 활용하고, 로지스틱 회귀를 이용하여 지하철 고장 예측 모델을 구축하였다. 모델은 0.991 의 높은 정확도로 비고장 상태를 예측하나, 정밀도와 재현율은 상대적으로 낮아 고장 예측에 있어 오류 가능성을 시사하고 있다. ROC_AUC 값이 0.901로, 모델이 무작위 추측보다 뛰어난 분류를 할 수 있다. 구축한 모델은 지하 철 시스템의 안정적인 운영 운영에 유용하나, 성능 개선을 위한 추가 연구가 필요하다고 생각한다. 따라서 학습 데이터가 많고 데이터의 정제가 잘 이루어진다면 고장 예측을 통해 사전 점검을 하여 예방할 수 있다.

The subway is a means of public transportation that plays an important role in the transportation system of modern cities. However, congestion often occurs due to sudden breakdowns and system outages, causing inconvenience. Therefore, in this paper, we conducted a study on failure prediction and prevention using machine learning to efficiently operate the subway system. Using UC Irvine's MetroPT-3 dataset, we built a subway breakdown prediction model using logistic regression. The model predicted the non-failure state with a high accuracy of 0.991. However, precision and recall are relatively low, suggesting the possibility of error in failure prediction. The ROC_AUC value is 0.901, indicating that the model can classify better than random guessing. The constructed model is useful for stable operation of the subway system, but additional research is needed to improve performance. Therefore, in the future, if there is a lot of learning data and the data is well purified, failure can be prevented by pre-inspection through prediction.

본 연구는 제약·바이오 분야 기술이전에 영향을 미치는 요인을 특허 품질과 연구의 특성을 중심으로 분석한다. 제약·바이오 분야 분야 4개 공공연구기관의 특허 및 기술이전 2,669개를 수집하여 로지스틱 회귀분석과 다중회귀분석을 수행하였다. 로지스틱 회귀분석 결과 특허 품질요인으로 청구항 수, 패밀리 수는 기술이전에 긍정적(+) 효과가 있는 반면 인용 수는 통계적으로 유의하지 않았다. R&D 요인인 정부 연구개발비, 참여연구 원 수, 기초연구는 기술이전에 긍정적(+) 효과로 나타났다. 기술료를 종속변수로 분석한 다중회귀분석에서 청구항 수, 패밀리 수, 참여연구 원 수, 기초연구는 긍정적(+) 효과로 나타났으나 정부 연구개발비는 부 (-) 효과로 나타났으며 인용 수는 통계적으로 유의하지 않았다.

This study investigates factors that affect technology transfer in the pharmaceutical/bio sector focusing on patent quality indicators and R&D factors. Patent and transfer data Logistic regression analysis and multiple regression analysis were conducted using 2,669 patents and technology transfer data from 4 public research institutes in the pharmaceutical/bio sector. Logistic regression results show that the number of claims and the number of families as patent quality factors have a positive (+) effect on the technology transfer, whereas the number of citations is not statistically significant. R&D factors such as government R&D expenditure, number of participating researchers, and basic research showed a positive (+) effect on technology transfer. Multiple regression results show that the number of claims, the number of families, the number of participating researchers, and basic research affects royalties positively, but the amount of government R&D support have a negative (-) effect on the royalties. Unexpectedly the effects of the number of citations on the royalties appears to be not statistically significant

자율주행시대가 우리 삶에 다가오면서 삶의 변화에 많은 영향을 미칠 것으로 예상된다. 자율주행자동차가 등장하면 운전자의 부담을 줄임으로 차내에서 생산적 가치가 확장되는 만큼 이를 평가할 수 있는 지표개발이 필요하다. 이번 연구는 경기도 직장인 중 승용차를 이용하는 통근자를 대상으로 자율주행 자동차가 통근시간 및 통근시간 만족도에 어떠한 영향을 미치 는지 분석하였다. 통근시간 및 통근시간 만족도는 비선형 관계(V)가 도출되었다. 여기서, 자 율주행시대에 영향받을 가능성이 높은 비선형 구간인 통근시간 70분 이상영역을 중심으로 이 항로지스틱 모형을 통해 분석하였다. 분석결과 자율주행시대의 영향변수로는 건강도, 수면시 간, 근무시간, 여가시간 등이 도출되었다. 자율주행자동차의 등장은 이러한 변수를 개선시킬 가 능성이 높으므로 장거리 통근자의 통근시간 만족도는 개선될 가능성이 높다.

As the era of autonomous driving approaches, it is expected to have a significant impact on our lives. When autonomous driving cars emerge, it is necessary to develop an index that can evaluate autonomous driving cars as it enhance the productive value of the car by reducing the burden on the driver. This study analyzed how the autonomous driving era affects commuting time and commuting time satisfaction among office goers using a car in Gyeonggi-do. First, a nonlinear relationship (V) was derived for the commuting time and commuting time satisfaction. Here, the factors affecting commuting time satisfaction were analyzed through a binomial logistic model, centered on the sample belonging to the nonlinear section (70 minutes or more for commuting time), which is likely to be affected by the autonomous driving era. The analysis results show that the variables affected by the autonomous driving era were health, sleeping hours, working hours, and leisure time. Since the emergence of autonomous driving cars is highly likely to improve the influencing variables, long-distance commuters are likely to feel higher commuting time satisfaction.

원청의 안전보조원에 대한 지휘·명령관계라면 파견법이 적용됨에 따라 건설현장 안전관리에 있어서는 파견법이 부정적인 영향을 미치고 있다. 연구목적: 파견법에 따른 안전관리의 중요도 및 영향을 연구하 여 안전보조원이 능동적이고 적극적인 재해예방을 할 수 있도록 안전관리 방향을 제안하는 목적이 있 다. 연구방법: 전문가와 근로자를 대상으로 AHP분석기법 활용과 로지스틱 회귀분석을 하였다. 연구결 과: 파견법이 적용될 수 있는 통합가중치를 분석한 결과, 교육(SkillUp교육), 관리(근태관리), 직접지시 (피드백 지시) 순으로 중요도가 확인되었다. 로지스틱회귀분석에서 직접지시에 영향을 미치는 요인은 피드백이며 교육 관리에서는 소속회사 팀장만 업무 지시가 있을 경우, 다른 집단에 비하여 교육관리 비 율이 3.42배 낮아졌다. 결론: 파견법 위반을 적용받지 않는 범위 안에서 피드백, 교육에 대한 관리가 무 엇보다 중요하며, 최근 코로나(Covid-19) 영향으로 비대면 온라인 교육이 확대됨에 따라 안전교육대상 자도 다양해지고 있어 안전보조원에 대한 비대면 온라인 교육 확대가 파견법 위반을 피해갈 수 있다고 판단된다.

The dispatch law has a negative impact on safety management at construction sites as the command and command relationship to safety assistants of the original contractor are applied to the dispatch law. Purpose: The purpose is to study the importance and impact of safety management according to the dispatch law, and to propose a direction for safety management so that safety assistants can actively and proactively prevent accidents. In this study, we used AHP analysis techniques for experts to achieve the final goal and verified the suitability through logistic regression. Method: AHP analysis technique is used for experts and workers and logistic regression analysis is conducted. Result: The result of analyzing scenario data where the dispatch method can be applied showed the importance in the order of education (SkillUp education), management (work-time management) and direct instructions (feedback instruction). In logistic regression analysis, feedback is the factor that affects direct instruction, and in education management, the ratio of education management is 3.42 times lower than that of other groups when only the team leader of the company gives work instructions. Conclusion: The management of feedback and education is more important than anything else within the range in which the dispatch method is not applied, and the expansion of non-face-to-face online education is judged to avoid the violation of dispatch method because the expansion of non-face-to-face online education due to covid 19 recently has brought more various target for safety education.

As interest in vocational competency development projects increases, support is increasing. In this study, in order to study ways to improve participation in vocational competency development training, related factors are selected and the main factors influencing them are derived. The main factors were influencing factors were identified and ways to improve participation rate of vocational competency development were studied. Variables were selected through prior research, and data were collected and analyzed through in-depth group interviews. Based on factor analysis and reliability analysis, as a result of confirming the factors that influence the plan for improving participation in vocational competency development training by applying the backward stage selection (condition) method of logistic regression analysis, the case of respect for minorities in the 7-point Likert scale The closer to 7 was, the higher the probability of being classified as having never participated, and the other factors except minority respect, Likert scale closer to 7 indicates higher probability of bening classified as having never participated, except for the minority respect factor. Therefore, it was confirmed that lowering the scale of the factor of respect for minority, which is job satisfaction, and increasing the factors of individual characteristics such as annual salary and organizational commitment, training system for job satisfaction, and quality assurance have effects on improving participation rates in vocational competency development training.

본 연구는 농업 분야의 기술 이전에 영향을 미치는 특성과 요인을 규명한다. 대부분의 기존 기술이전 연구는 기술 지식 창출 및 이전 과정 에서 기술역량, 마케팅과 조직적 요인에 초점을 맞추고 있다. 본 연구는 특허 품질이 기술 이전에 미치는 영향을 분석한다. 농촌진흥청과 한국 식품연구원이 2001년부터 2016년까지 특허청에 등록한 총 4,151건의 특 허를 이용하여 로지스틱 회귀 분석을 수행하였다. 실증 분석 결과에 따르면 발명자 수와 공동출원은 기술이전에 긍정 적 (+) 효과가 있는 반면 R&D 지원은 부정적 (-) 효과를 나타내었다. 인용 횟수와 패밀리 규모는 긍정적 (+) 효과를 나타내지만 다른 특허 품질 지표(IPC 수, 청구항 수)는 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타 났다.

This study investigates the characteristics and factors affecting technology transfer in agricultural sector. Most extant research focus on the technological capabilitties, marketing and organizational factors in the process of creating technoloical knowledge and transfer. We examine the effects of patent quality on the technology transfer. A logistic regression analysis was conducted using total 4,151 patents registered from 2001 to 2016 by Rural Development Administration, Korea Food Research Institute. Empirical results show that joint filing and number of inventors have a positive (+) effect on technology transfer, while R&D support exhibit a negative (-) effect. The number of citations and the number of families show a positive (+) effect while other indicators (IPC number, number of claims) are not statistically significant.

연구목적: 본 연구는 폭염으로 인한 유사 환경 조건이라도 개인의 내적 특성에 따라 다른 대처를 하게 되어 피해의 정도에 개인차가 있음을 주목하였다. 이에 개인의 심리적 특성과 온열질환 증상 경험의 영 향 관계를 분석하였다. 연구방법: 건설노동자를 대상으로 온열질환 증상의 경험 유무에 따라 개인특성 의 설문과 폭염 피해에 연관성이 있을 강박신념, 자아 존중감, 성격에 대한 심리척도를 통해 영향관계를 분석하였다. 연구결과: 로지스틱 회귀분석 결과, 책임감은 온열질환 증상의 경험에 정(+)의 영향, 집단 에서의 자아 존중감은 온열질환 증상의 경험에 음(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 결론: 본 연구 는 폭염으로 인한 피해자의 심리적 특성을 파악하기 위하여 폭염에 취약한 대상인 건설노동자를 대상 으로 강박신념, 자아 존중감, 성격을 분석한 첫 번째 연구로 기초자료를 제시하였다.

Purpose: This study noted that even similar environmental conditions caused by the heat wave were differentiated depending on the internal characteristics of the individual, so there was a difference in the extent of the damage. Thus, the relationship between individual psychological characteristics and experiences of the symptoms of thermal diseases was analyzed. Method: The influence of construction workers was analyzed through questioning of individual characteristics and psychological measures of self-esteem, self-esteem, and personality that may be related to heat wave damage, depending on whether they have experienced symptoms of thermal diseases. Results: Logistic regression shows that responsibility affects positive (+) experience of symptoms of heat disease and self-esteem in groups negatively (-) experience of symptoms of heat illness. Conclusion: This study presented basic data as the first study to analyze obsessive compulsive, self-respect and personality of construction workers who are vulnerable to heat waves to identify the psychological characteristics of victims of heat waves.

최근 투자자금을 모으는 방법 중 하나인 크라우드펀딩이 국내외적으로 크게 각광을 받고 있다. 무엇보다 소액투자가 가능하고, 언제 어디서나 쉽게 참여가 가능하며, 제안자와의 소통이 원활하게 이루어지기 때문이다. 본 연구에서는 세계 1위 크라우드펀딩 사이트인 킥스타터의 프로젝트 성공요인을 분석하고 이를 통하여 최종적으로 프로젝트 성공여부를 예측하고자 하였다. 이를 위해 2009년부터 2018년까지 해당 사이트에서 수집된 데이터를 대상으로 7개의 독립변수, 즉 카테고리, 목표금액통화, 프로젝트 제작국가, 모금기간, 모금액, 목표금액, 후원자수와 2개의 종속변수로 성공, 그 외를 설정하고 순차적으로 로지스틱 회귀분석과 k-평균 군집분석을 수행하였다. 로지스틱 회귀분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 프로젝트 펀딩의 성공여부에 영향을 미치는 변수로 기존 선행연구에서처럼 모금기간, 모금액, 목표금액은 매우 유의하였고, 후원자 수 역시 유의하였다. 반면, 목표금액 통화의 경우 영국파운드화를 제외한 나머지는 유의하지 않았다. 프로젝트 제작국가에서는 아시아와 기타가 유의하였는데, 예상외로 오세아니아, 북미, 미국은 유의한 변수가 나타나지 않았다. 또 카테고리의 대부분은 유의한 결과를 보였지만 그 중 ‘Journalism’, ‘Photography’, ‘Publishing’ 세 영역에서는 유의하지 않았다. 다음으로 군집별 특성을 분석하고자 4개의 수량형 변수를 사용해 3개의 군집을 생성한 결과 모금기간의 경우 군집 1은 25일 미만, 군집 2는 45일 이상 90일 미만, 군집 3은 25일 이상 45일 미만으로 적절하게 분포되어 있었다. 또 범주형 변수들의 분포를 확인한 결과 전체적으로 모금기간이 가장 짧은 군집 1이 다른 군집에 비하여 성공확률이 매우 높았다. 이는 기존연구와 동일하게 모금기간이 짧을수록 펀딩 프로젝트의 성공가능성이 높다는 것을 의미한다. 군집별 특성을 요약하면 다음과 같다. 첫째, 군집 1의 경우 미국과 영국통화에서 성공확률이 높았고, 국가별로는 미국과 유럽에서의 성공확률이 높았으며, 카테고리에서는 ‘Theater’, ‘Dance’, ‘Comics’, ‘Game’, ‘Film & Video’, ‘Art’ 영역에서 성공확률이 높았다. 둘째, 모금기간이 중간정도인 군집 3은 군집 1보다는 성공확률이 낮은 반면, 군집 2보다는 성공확률이 높았으며 군집 2가 전체적으로 성공확률이 가장 낮았다. 본 연구결과 다음과 같은 시사점을 도출하였다. 첫째, 본 연구는 단일 플랫폼의 실증분석을 통하여 궁극적으로 크라우드펀딩 프로젝트의 성공여부를 판단하는 토대를 마련했다는데 의의가 있으며, 최근 다양한 분야에서 크라우드펀딩 프로젝트의 성공요인들에 관한 연구들이 요구되는 시점에서 본 연구결과는 프로젝트펀딩 개발자나 후원자들에게 충분한 관심을 유발할 것으로 기대된다. 둘째, 본 연구에서 처음으로 시도하였던 전 세계 지역별 프로젝트 성공요인에 관한 분석결과는 해외시장 진출을 고려하고 있는 국내 스타트업에게 실무적인 활용가치가 높을 것으로 판단되며, 특히 온라인 플랫폼의 지역별 세분화전략 수립측면에서 학문적인 시사점이 크다고 할 수 있다. 셋째, 본 연구결과에 기초하여 온라인 플랫폼은 커뮤니티 내부뿐만 아니라 외부로의 온라인 구전을 활성화함으로써 양자의 시너지 제고와 관련 인프라 구축에 무엇보다 집중해야 한다는 전략적 함의를 도출하였다.

Crowdfunding, one of the methods to raise investment funds, has been attracting great attention both at home and abroad.,Above all, it is possible to invest in small amounts, to participate easily anytime and anywhere, and to communicate smoothly with the proposer. This study analyzed the success factors using the project of Kickstarter, the world’s No. 1 crowdfunding site, and tried to predict the success of the project through this. For this purpose, we set up seven independent variables, namely category, target money call, project-making country, fundraising period, fundraising amount, target amount, number of sponsors and two dependent variables, and then performed logistic regression analysis and k-average cluster analysis. The results of logistic regression analysis are summarized as follows.,As a variable affecting the success of project funding, the fundraising period, the amount of fundraising, and the target amount were very significant as in the previous studies, and the number of sponsors was also significant. On the other hand, the target amount currency was not significant except for the British pound. In project-making countries, Asia and others were significant, but unexpectedly, Oceania, North America and the United States did not show significant variables. Most of the categories showed significant results, but not in the three areas of Journalism, Photography, and Publishing. Next, to analyze the characteristics of each cluster, 3 clusters were created using 4 quantity variables. As a result, cluster 1 was distributed appropriately for less than 25 days, cluster 2 was distributed for more than 45 days, and cluster 3 was distributed for more than 25 days and less than 45 days. As a result of confirming the distribution of categorical variables, cluster 1 with the shortest fundraising period was very likely to succeed compared to other clusters. This means that the shorter the fundraising period is, the more likely the funding project will be to succeed. First, in the case of cluster 1, the probability of success was high in the US and UK currencies, and in the category of success in the US and Europe, the probability of success was high in the category of ‘Theater’, ‘Dance’, ‘Comics’, ‘Game’, ‘Film & Video’ and ‘Art’. Second, cluster 3 with medium fundraising period had lower probability of success than cluster 1 while cluster 2 had higher probability of success than cluster 2. The following implications were derived from the results of this study. First, this study has significance in that it has established the foundation to determine the success of the crowdfunding project through the empirical analysis of a single platform. Recently, it is expected that the results of this study will cause sufficient interest to project funding developers and sponsors at the time when studies on the success factors of the crowdfunding project are required in various fields. Second, the analysis results of the success factors of regional projects around the world, which was first attempted in this study, are considered to be highly practical use value for domestic start-ups considering overseas market entry, and especially, it can be said that there is a great academic implication in terms of establishing regional subdivision strategies of online platforms. Third, based on the results of this study, the online platform has drawn strategic implications that it should focus on enhancing synergy and building related infrastructures by activating online word-of-mouth not only inside the community but also outside.

우리나라는 저성장 시대에 접어들면서 기존 정주지역의 쇠퇴를 경험하고 있으며, 특히 비도시 농산어촌지역은 인구감소 및 고령화가 동시에 진행되면서 많은 마을들이 쇠퇴하고 있다. 농산어촌지역의 인구감소와 고령화 문제를 적극적으로 대응하기 위해서는 무엇보다 이에 대한 체계적인 접근과 구체적인 분석이 필요하다. 이 연구는 과소화와 고령화로 인해 대두되고 있는 한계마을의 개념을 고찰한 뒤, 충청남도 지역을 대상으로 사례분석을 수행하였다. 먼저 로지스틱 회귀모형을 기반으로 자연환경, 교통인프라, 서비스접근성 등으로 변수를 구성하여 한계마을의 발생에 영향을 미치는 공간적 영향요인을 분석하였으며, 다음으로는 도출된 로지스틱 회귀분석 결과를 기반으로 한계마을로의 통계적 전이확률을 산출하여 향후의 변화를 예측하였다. 마지막으로 한계마을 문제에 대한 정책적 시사점과 향후 과제 등을 제시하였다.

After entering into a low growth stage, Korea has experienced decline and decay of existing settlement areas. Especially many rural villages face depopulation and aging issues. To cope with such problems, more systematic approach and specific analysis are desired. This research reviews the concept of marginal village which results from depopulation and aging and conducts a case study analysis of Chungchengnam-do, Korea. We construct a logistic regression model with variables on natural environment, transport infrastructure, accessibility to basic service, and analyze spatial determinants of marginal villages. Based on the results of the analysis, we calculate transition probability of each spatial blocks and predict potential marginal villages from the statistical probability. Then we conclude with policy implications and future study.

상장폐지는 예고없이 갑작스럽게 발표되고 이로 하여 기업과 직접적인 이해관계에 있는 주주, 채권자 및 종업원들은 막대한 경제적 피해를 입게 되며, 은행의 부실로까지 이어져 국가경제나 사회구성원들에게 큰 경제적 손실을 초래한다. 이에 금융감독원에서는 상장폐지가 주는 피해의 중요성을 인식하고, 상장폐지 된 기업의 특징을 요약해 발표하는 등 상장폐지가 가져다주는 피해를 줄이고자 노력하고 있다. 학계에서도 상장폐지 예측과 관련된 연구를 국내외에서도 오랫동안 진행해 오면서 이론적 측면에서 기업의 상장폐지 예측모형에 대해 지속적으로 연구를 하고 있다. 이러한 노력들은 기업의 이해관계자들이 경제적 손해를 예방할 수 있게 하는데 큰 기여를 하고 있다. 지금까지의 상장폐지 예측모형에 대한 선행연구에서는 주로 상장폐지 예측모형의 개발 및 그 유의성에 대한 검증 또는 예측모형에 사용된 변수의 유의성에 대하여 분석하였다. 따라서 많은 예측모형이 개발되었고 유의한 변수가 검증되면서 대략적으로 상장폐지에 대한 예측이 가능하게 되었다. 그러나 이러한 선행연구들은 산업별 특성을 고려하지 않고 분석한 예측모형으로 산업별 적용이 불가능하다. 이에 본 연구에서는 산업별로 구분한 보다 정교한 상장폐지 예측모형 개발을 통해 상장폐지로 인한 피해예방에 다소의 도움을 주고자 하였다. 본 연구에서는 선행연구에서 유의성이 있는 것으로 밝혀진 10개의 재무비율을 이용하여 로지스틱회귀분석을 통해 산업별 상장폐지 예측모형을 도출하였다. 분석결과, 산업별로 예측모형에 적용되는 변수에 차이가 있는 것으로 나타났다. 또한 산업별로 구분하지 않은 모형에서는 상향편의가 존재하고 있었으며, 예측결과는 비교적 높은 것으로 나타났으나 상장폐지기업에 대한 예측력이 비교적 낮은 것으로 나타났다. 이러한 분석결과는 상장폐지 예측모형 도출에 있어서 산업별로 차이가 있으므로, 상장폐지 예측에 있어서 산업변수를 적절히 고려할 필요가 있다는 것을 의미한다. 본 분석결과는 상장폐지 예측에 있어 산업별 변수를 고려함으로써 기존 상장폐지 예측 연구를 확장하였다는 데에 의의가 있으며, 자본시장 참여자들 및 정책당국자들에게도 상장폐지 예측에 있어 보다 정확한 예측을 가능하게 하였다는 데에 의의가 있다.

In this study, the industry delisting prediction model was derived from a logistic regression analysis using 10 financial ratios have been found to be significant in previous studies. The results showed that differences in the variable applied to the prediction model by industry. In addition, the models are not separated by the industry were up-friendliness and present, and I've found that the predicted results showed relatively high a relatively low predictive power for delisting companies. The analysis results indicate that there is a difference in the industry as a predictive model derived delisting, the industry needs to consider appropriate parameters in the delisting forecasts. This analysis was to enable accurate predictions than in it by taking into account industry-specific variables were extending an existing delisting Prediction and significance in having capital market participants and policy makers to let delisting predict the delisting forecast it is meaningful to you.

본 연구는 시내버스 운전자의 실제 운행기록 정보를 토대로 사고발생 가능성을 내포한 운전자를 판단할 수 있는 모형개발을 목적으로 하였다. 본 연구를 위하여 사고발생 운전자 및 사고 미발생 운전자의 실제 운행기록 정보에서 교통사고와 관련한 유의변수를 도출하는 한편, 판별분석(Discriminant Analysis) 및 로지스틱회귀분석(Logistic Regression Analysis)을 적용하여 개발된 분류모형에 대한 모형간 정확도를 비교하였다. 또한, 개발된 모형을 다른 운전자들의 운행기록자료에 적용하여 모형의 정확도를 검증하였다. 사고발생 가능성을 내포한 운전자 분류모형을 개발한 결과 감속도(Xdeceleration) 및 우측방향 가속도(Yright) 가 동시에 작용할 때 이 변수가 사고발생 운전자 분류의 최적 요인변수로 도출되었으며, 판별분석에 의한 예측모형은 최대 62.8%, 로지스틱회귀분석에 의한 예측모형은 최대 76.7%의 비율로 사고발생 운전자 분류가 가능한 것으로 나타났다. 또한, 모형 예측력에 대한 검증결과 84.1%의 적중률을 보이는 것으로 나타났다.

This study aims to develop a model by which city bus drivers who are likely to cause an accident can be figured out based on the information about their actual driving records. For this purpose, from the information about the actual driving records of the drivers who have caused an accident and those who have not caused any, significance variables related to traffic accidents are drawn, and the accuracy between models is compared for the classification models developed, applying a discriminant analysis and logistic regression analysis. In addition, the developed models are applied to the data on other drivers' driving records to verify the accuracy of the models. As a result of developing a model for the classification of drivers who are likely to cause an accident, when deceleration (Xdeceleration) and acceleration to the right (Yright) are simultaneously in action, this variable was drawn as the optimal factor variable of the classification of drivers who had caused an accident, and the prediction model by discriminant analysis classified drivers who had caused an accident at a rate up to 62.8%, and the prediction model by logistic regression analysis could classify those who had caused an accident at a rate up to 76.7%. In addition, as a result of the verification of model predictive power of the models showed an accuracy rate of 84.1%.

OSHA(Occupational Safety and Health Act) generally regulates employer’s business principles in the workplace to maintain safety environment. This act has the fundamental purpose to protect employee’s safety and health in the workplace by reducing industrial accidents. Authors tried to investigate the correlation between ‘occupational injuries and illnesses’ and level of regulation compliance using Survey on Current Status of Occupational Safety & Health data by the various statistical methods, such as generalized regression analysis, logistic regression analysis and poison regression analysis in order to compare the results of those methods. The results have shown that the significant affecting compliance factors were different among those statistical methods. This means that specific interpretation should be considered based on each statistical method. In the future, relevant statistical technique will be developed considering the distribution type of occupational injuries

본 연구는 교통안전교육이 면허정지처분 감소에 미치는 영향을 분석함으로써 교통안전 관련 정책에 도움이 되는 기초자료를 제공하고자 했다. 이를 위해 2003년 경기도 성남시 소재에서 법규위반으로 운전면허 정지처분을 받은 운전자 617명에 대하여 2008년까지 5년간 운전행태를 추적한 자료를 대상으로 공분산 분석과 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 교통안전교육 외에 면허정지처분에 영향을 미칠 수 있는 변수들로서 성, 연령, 운전경력을 통제하였다. 분석결과, 공분산 분석과 로지스틱 회귀분석 공히 교통안전교육이 면허정지처분을 감소시키는 것으로 드러났다. 비록 학력이나 혼인상태, 경제사정 등 사회경제적 변수들이 통제되지 않은 점, 연구의 대상 소재지가 경기도 성남시에 국한되어 연구결과를 일반화기 어렵다는 점 등의 한계가 있었지만, 국내에서 흔히 사용되지 않는 분석기법과 5년간의 추적자료를 이용하여 교통안전교육의 장기적 효과성을 객관적으로 검증하고자 했다는 점과 면허정지처분에 대한 분석을 시도했다는 점 등에서 기존 국내 연구들과 차별되는 의미 있는 연구였다.

The purpose of this study was to provide basic materials for traffic safety policy by analysing the effect of traffic safety education on reducing driver's license suspension. Data of 617 drivers' behavior for 5 years, whose licenses were suspended for traffic law violations, were collected in Seongnam, Gyongi province since 2003. For the analysis, methods of Covariance Analysis and Logistic Regression Analysis were conducted. Variables of gender, age, and driving career were controlled. The results of both covariance analysis and logistic regression analysis showed that traffic safety education reduce license suspension. This study had two major limitations. First, socioeconomic variables such as education level, marriage status, and economic condition were not controlled. Second, the study area was constrained to only one city, which put restraint on generalization of the study results. Nevertheless, this study made valuable contributions in that the long-term and objective effect of traffic safety education was proved using the multivariate analysis method and five years of follow-up data. Also, this study first attempted to make an analysis for driver's licensce suspension.

This study analyzes the determining factors of rental rate - the primary income source of the office buildings, focused in Seoul city area and proves the importance of management process (professional management) among all those factors, This also intends to analyze what factors are used to determine the proved important management process. It draws several factors affecting the decision of rental rate, through the analyzed results from the three Multiple Regression Analysis models. It proves that the most important factor is the management process and that professional management rather than self management is more effective in increasing office rental rate. Based on this, it analyzes how the proven management process(professional management) is determined by what factors, by conducting Logistic Regression Analysis. It identifies that gross area, ages of building, ownership entity, number of elevators, the lease exchange rate and parking space are important factors of determining management process. That is to say, there are high odds of selecting over self management with bigger gross area, corporate ownership, more numbers of elevators and parking space. Conversely, there are high odds of selecting self management over professional management with more ages of building and high the lease exchange rate, which are negative factors.

Background Pressure pain hypersensitivity (PPH) is used to measure pain sensitivity in deep tissues, but factors contributing to PPH remain unclear. Abnormal neck and scapula posture are thought to play a role in shoulder pain. Traditional statistical methods like logistic regression have limitations in capturing complex relationships, while machine learning (ML) can model nonlinear relationships effectively. Purpose The purpose of the present study was to develop, evaluate, and compare the predictive performance of ML models and logistic regression for classifying food service workers (FWs) with and without PPH based on postural analysis data. Study design Cross sectional study. Methods FWs (n=150) meeting specific criteria were assessed for PPH and underwent postural analysis. ML algorithms (logistic regression, neural network, random forest, gradient boosting, decision tree, and support vector machine) were used for classification. Model performance was evaluated using the area under the curve (AUC), accuracy, recall, precision, and F1 score. Feature importance was assessed. Results Gradient boosting exhibited the best performance (AUC: 0.867) in classifying PPH, followed by random forest (AUC: 0.822) in the test dataset. Logistic regression performed less effectively (AUC: 0.613). For feature importance analysis, scapular downward rotation ratio, forward head posture, BMI and rounded shoulder angle were the top four important predictors of PPH in gradient boosting model. Conclusions Gradient boosting, along with identified predictors, offers promise for early intervention and risk assessment tools in addressing musculoskeletal pain in food service workers.

본 연구는 청소년의 코로나19 감염 이후 건강 악화에 대한 인식에 영향을 미치는 심리사회적 요인을 분석하고자 하였다. 고등학생 409명을 대상으로 설문조사를 실시하고, 자가 보고한 건강 변화 인식을 종속변수로 하여 로지스틱 회귀분석을 수행하였다. 주요 독립변수는 자아존중감, 사회적 지지, 신체활동, 기저질환 유무, 코로나19 감염 이전의 주관적 건강 수준, 백신 접종 여부 등이 포함되었다. 분석 결과, 기저질환이 있는 응답자는 감염 이후 건강이 악화되었다고 인식할 가능성이 유의하게 높았으며, 자아존 중감과 사회적 지지가 높을수록 건강이 악화되었다고 인식할 가능성은 낮았다. 또한, 백신을 접종한 응답자일수록 감염 이후 건강이 악화되었다고 인식할 가능성이 유의하게 낮았다. 이러한 결과는 단순한 감염 후유증 차원을 넘어, 감염 이후 건강 변화에 대한 인식이 청소년의 심리사회적 특성과 회복 자원에 따라 달라질 수 있음을 시사한다. 본 연구는 청소년의 회복 경험에 대한 이해를 높이고, 향후 감염병 대응에서 연령별 맞춤형 회복 지원 전략 수립의 근거를 제공한다.

This study examined the psycho-social factors linked to adolescents' perceptions of deteriorating health after contracting the virus. A survey was conducted among 409 Korean high school students, and logistic regression analysis was employed to identify predictors of self-reported health deterioration. The independent variables considered were self-esteem, social support, physical activity, pre-existing health conditions, prior subjective health status and vaccination status. The results showed that adolescents with chronic conditions were significantly more likely to perceive an exacerbation of their health after infection. Conversely, higher self-esteem, stronger social support and vaccination were associated with a lower likelihood of reporting health deterioration. These findings suggest that post-infection health perceptions among adolescents are shaped by medical risk factors as well as psychological and social resources. The study provides empirical evidence of the importance of age-specific recovery support strategies following infectious disease outbreaks.

The purpose of this study was to investigate the environmental factors that affect the computer literacy of childcare teachers. A survey was conducted to get information about teachers' ICT utilization ability and their physical and educational condition. Binary logistic regression analysis was performed using SPSS 17.0 program on the data of 293 teachers who work in childcare centers in capital area, and the following results were obtained. First, computer-related physical environment and computer training did not affect the teachers' computer literacy. Second, taking computer course had effects on the basic skills, word-processing ability, internet communication ability and computer program utilization. Third, the number of hours of using computers affected the ability to install and maintain computers. Fourth, the purchase of computer-related books and magazines and the number of computer programs they use had an effect on their computer program utilization. These results have significance in that they imply what is needed for improving childcare teachers' computer literacy in terms of institutional support.

본연구는필리핀의세부지역에진출한한국상공인의진출만족도가어떤요인들에의해얼마 만큼더크게영향을미쳤는지에대해분석한다.분석을위하여먼저신뢰도분석과요인분석을 실행하였고, 여기서검출된요인들을이용하여로지스틱회귀분석을하였다. 분석결과3개의 유의한성분이추출되었다. 즉, 성분1은‘사업및교육만족도요인’으로, 성분2는‘투자규모 요인’으로추출되었다. 성분3은‘현지종업원규모요인’이라고말하는변수가추출되었다. 한편로지스틱회귀분석의결과는1)세부지역한국상공인의진출만족도의크기는,사업에서 나타나는만족도보다는자녀교육에서나타나는만족도가더클때,세부지역에진출해서느끼는 만족감이더커질확률이높았다. 2)자본규모및현지종업원수와같은‘투자규모및운영비용의 문제’에관련된요인은그자체가세부지역진출에대한만족도를결정하거나크게영향을미치지 는요인으로서는작용하지못하는것으로나타났다. 3) ‘현지인에대한만족도’요인이한국상공인 의사업및자녀교육만족도와관련성이없다. 4)오히려‘창업자의나이’의요인이적게나마만족도에영향을미친다는점이흥미롭다.

The purpose of this study is to analyze the factors affecting the satisfaction of the entry of Korean merchants in the Cebu of the Philippines and the influence of the variables. In order to analyze the satisfaction of the Korean merchants’ entry into Cebu, reliability analysis and factor analysis were performed, and logistic regression analysis was performed using the detected factors. The results of logistic regression analysis are as follows: 1) The size of the satisfaction of the Korean businessmen who entered the Cebu region in the Philippines, when the satisfaction level of the child education is larger than the satisfaction level of the business, it is more likely that the satisfaction of entering into the Cebu region is greater. 2) Factors related to ‘investment size and operating cost’, such as capital size and number of local employees, are important factors in entering the Cebu region, but it does not work as a factor that determine the satisfaction and also does not work as a factor that influences well. 3) Factor ‘satisfaction with locals’ is not related to the satisfaction of Korean businessmen’s business and children’s education.