Earticle

본 연구는 글로벌 금융위기 이후인 2009년부터 2015년까지 7년간 우리나라 생명보험회사를 대상으로 효율성 변화를 살펴보기 위해, 정태적 효율성은 Radial 모형인 DEA-CCR, DEA-BCC 모형을 이용하였고, 동태적 효율성은 DEA/Window 모형을 이용하였다. 그리고 효율성 결정요인을 다양한 방법으로 비교하기 위해 정태적 패널모형으로 가중최소자승추정법(GLS), 토빗모형, 고정효과모형, 확률효과모형을 이용하였고, 동태적 패널모형으로 일반화적률추정법(GMM)을 이용하였다. 분석결과 첫째, 정태적 효율성 변화를 살펴보면 분석기간 동안 평균 기술효율성은 9.5%의 비효율성을 가지고 있는 것으로 나타났으며, 이러한 비효율성은 순수기술효율성과 규모효율성 모두 원인이 있는 것으로 나타났다. 둘째, 추세와 안정성 여부를 판단하기 위한 DEA/Window 분석결과 기간에 따라 생명보험회사별로 표준편차, LDP, LDY 값이 차이를 나타내고 있었다. 셋째, 기술효율성 결정요인 분석결과 고정효과 모형의 설명력이 다른 모형들보다 높았고, 기술효율성 증대를 위한 전략으로 사업비와 신계약비 축소를 통한 수입보험료와 투자영업이익율 증대가 가장 중요한 것으로 나타났다.

The purpose of this paper is to analyze the efficiency change and determinants factor of life insurance industry in Korea. In order to measure the efficiency change, we used the Data Envelopment Analysis (DEA) model and the dea / window model and measured the efficiency determinants factor using GLS, Tobit model, fixed effect model, random effect model and GMM. We use panel data for 21 life insurers from 2009 to 2015 First, the average technological efficiency is 9.5% inefficiency during the analysis period, and this inefficiency is caused by both pure technology efficiency and scale efficiency. Second, according to the results of the DEA/Window efficiency analysis, the standard deviation, LDP, and LDY values of life insurance companies appeared differentry according to the period. Third, the analysis of the determinants factor of technological efficiency showed that the explanatory power of the fixed effect model was higher than that of the other models. As a strategy for increasing the technological efficiency, it was found that the increase of the insurance premium and the investment profit margin were the most important.

토석류는 우리나라 주요 산지토사재해 중 하나로, 토석류로 운송된 다량의 토사가 하류 지역에 퇴적 되어 인명 및 재산피해를 일으키기 때문에 토석류로 인한 피해 범위를 예측하여 경계 피난을 위한 기초자료로 활용하는 것이 중요하다. 우리나라 산림청은 Random Walk Model(RWM)을 활용하여 토석류 피해예측지도를 구축하였다. 한편, 산지계류에 설치되는 사방댐은 토석류 유출을 차단하여 피해면적을 감소시키므로 효과적인 토석류 피해예측지도 활용을 위해서는 사방댐의 효과가 고려되 어야 한다. 이 연구에서는 강원도 소재 9개 사방댐 설치 유역에 대해, 사방댐의 효과를 고려한 RWM 토석류 유출 및 퇴적 모의를 통해 토석류 피해예측지도에 대한 사방댐 효과 적용 가능성을 검토하였 다. 분석결과 RWM을 통해 사방댐의 효과는 일정 부분 재현 가능하였으나, 입력 매개변수 및 모델 구성의 한계로 피해예측범위의 수정은 제한될 것으로 판단되었다. 향후 공간해상도의 개선 및 합리 적 붕괴토사량의 산정을 통해 사방댐의 효과를 반영한 효과적인 토석류 피해예측지도 구축이 가능 할 것으로 판단된다.

Debris flow transports lots of sediments downstream that cause damage to human lives and properties. The accurate estimation of the debris flow hazard zone is a critical factor of the successful early-warning and evacuation for reducing the debris flow risk. Korea Forest Service has developed a debris flow hazard map using Random Walk Model (RWM). Meanwhile, because check dams in forest watersheds capture discharged debris, the effect of check dams should be considered for mapping the debris flow hazard zone. This study analyzed the effect of check dams on debris flow discharge using RWM with the check dam module. As a result, RWM seems to simulate the sediment capture by check dams. However, the total deposit areas were not significantly different despite the effect of check dams because of input parameters and the flow direction calculation algorithm of RWM. Further studies on appropriate spatial resolution and initial sediment volume should be conducted to improve the debris flow hazard map.

본 연구는 프로스포츠 관람객이 지각하는 팀동일시가 팀충성도, 팀이미지 그리고 그들의 만족에 미치는 영향에 대한 효과분석을 도출하는 데 목적이 있다. 이를 위해 한국연구재단 등재 KCI학술지(2021년 12월까지)에서 발표된 연구논문과 미간행 학위논문 64편의 선행연구들을 선정하였다. 최종 선별과정 4단계를 거쳐 15편의 논문 중 총 표본은 7,201개, 효과 크기는 34개를 분석대상으로 선별하였다. 선별된 자료의 구체적인 자료처리는 CMA V.2 메타분석 소프트 웨어 프로그램을 사용하여 진행되었다. 이를 통해 출판편향 여부와 변인 간 영향에 대한 상관 효과 크기를 분석하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 첫째, Funnel plot 확인 결과 출판편향이 존재하지 않았으며, 개별적 효과 크기의 전체적 분포를 알아보기 위해 깔때기 도표를 제시하였다. 둘째, 팀동일시 요인의 이질성 검사에서는 높은 이질성이 존재하여 랜덤 효과 모형을 이용해 전체적인 효과 크기를 측정하였다. 셋째, 각 변인에 대한 전체 효과 크기를 산출한 결과 팀충성도의 효과 크기(95% CIs [.612, .718] ES=.668)는 전반적으로 중간 수준이었으며 팀이미지와 만족에 대한 효과 크기는 중간 수준보다는 밑돌고 있는 것으로 분석되었다.

This study is to derive an effect analysis on the effect of team identification perceived by professional sports visitors on team loyalty, team image, and their satisfaction. For this, research papers, published in KCI journals(until August 2020) registered by the National Research Foundation of Korea and 64 unpublished dissertations were selected. After a four-stage screening process, 7,201 total samples and 34 effect sizes were selected for analysis in 15 papers. Specific data processing of selected data used Meta Analysis Version 2(CMA) software. Through this, the following results were obtained by analyzing the size of the correlation effect on the publication bias and the influence between variables. First, Funnel plot confirmation showed no publication bias, and a Funnel plot was presented to examine the overall distribution of individual effect sizes. Second, in the heterogeneity test of team identification factor, high heterogeneity was present, so the overall effect size was measured using a random effect model. Third, as a result of calculating the overall effect size for easch variable, the overall effect size of team loyalty(95% CI [.612, .718] ES=.668) was in the middle level, and the effect size on team image and satisfaction was lower that that of the middle level.

In this paper, we develop the Bayesian model selection procedure using the reference prior for comparing two nested model such as the independent and intraclass models using the distance or divergence between the two as the basis of comparison. A suitable criterion for this is the power divergence measure as introduced by Cressie and Read(1984). Such a measure includes the Kullback -Liebler divergence measures and the Hellinger divergence measure as special cases. For this problem, the power divergence measure turns out to be a function solely of $\rho$, the intraclass correlation coefficient. Also, this function is convex, and the minimum is attained at $\rho=0$. We use reference prior for $\rho$. Due to the duality between hypothesis tests and set estimation, the hypothesis testing problem can also be solved by solving a corresponding set estimation problem. The present paper develops Bayesian method based on the Kullback-Liebler and Hellinger divergence measures, rejecting $H_0:\rho=0$ when the specified divergence measure exceeds some number d. This number d is so chosen that the resulting credible interval for the divergence measure has specified coverage probability $1-{\alpha}$. The length of such an interval is compared with the equal two-tailed credible interval and the HPD credible interval for $\rho$ with the same coverage probability which can also be inverted into acceptance regions of $H_0:\rho=0$. Example is considered where the HPD interval based on the one-at- a-time reference prior turns out to be the shortest credible interval having the same coverage probability.

The Korean economy has achieved the high rates of economic growth during the last four decades through the export-led growth strategy by the government. It is well recognized that the export in the Korean manufacturing industries has been still leading the Korean economic growth. The purpose of this paper is to investigate the importance of industry-specific variables in determining the export performance of manufacturing industries in Korea during the period 1975:1-2010:4 using data pooling analysis. Our main findings are summarized as follows. The effect of markup on export growth is highly significant with positive sign. The rapid declines in interest rates and import prices since the foreign crisis occurred should have resulted in the cost advantages in exporting industries, which in turn could have substantially contributed to export growth. Thus, it may be concluded that the ratio of capital to labor and the ratio of foreign intermediate goods to industrial output are significantly industry-specific determinants in explaining the export performance.

For the one-way random model when the ratio of the variance components is of interest, Bayesian analysis is often appropriate. In this paper, we develop the noninformative priors for the ratio of the variance components under the balanced one-way random effect model. We reveal that the second order matching prior matches alternative coverage probabilities up to the second order (Mukerjee and Reid, 1999) and is a HPD(Highest Posterior Density) matching prior. It turns out that among all of the reference priors, the only one reference prior (one-at-a-time reference prior) satisfies a second order matching criterion. Finally we show that one-at-a-time reference prior produces confidence sets with expected length shorter than the other reference priors and Cox and Reid (1987) adjustment.

In this paper, we consider the second order probability matching criterion for the ratio of the variance components under the one-way random effect model. It turns out that among all of the reference priors given in Ye(1994), the only one reference prior satisfies the second order matching criterion. Similar results are also obtained for the intraclass correlation as well.

We construct bootstrap confidence bounds for reliability, R=P(X>Y), where X and Y are independent normal random variables. 1-way random effect models with equal variances are assumed for the populations of X and Y. We compare the accuracy of the proposed bootstrap confidence bounds and classical confidence bound for small samples via Monte Carlo simulation.

In this paper, we develop the Bayesian test procedure for the intraclass correlation coefficient in the unbalanced one-way random effect model based on the reference priors. That is, the objective is to compare two nested model such as the independent and intraclass models using the factional Bayes factor. Thus the model comparison problem in this case amounts to testing the hypotheses $H_1:\rho=0$ versus $H_2:{\rho}{\neq}0$. Some real data examples are provided.

For the unbalanced linear model, exact test procedures for variance components are available only in restricted cases. In this note, we derive a simultaneous test procedure for the variance components of a general random effect linear model. The test statistic has central F-distribution on the boundary of the hypotheses and the test is exact. Power of the test is given. We also obtain an explicit form of the test statistic for the one-way random model. Under some restrictions on the design matrix, we give an exact test procedure for each random effects.

본 연구의 결과는 다음과 같이 정리할 수 있을 것이다. 모형 1 전체모형으로 보면, 4개의 특성 중 경제적 특성만이 유의한 것으로 나타났다. 이는 가구주의 경제적 특성에 의해 수익용 부동산의 임대수익을 결정된다는 의미를 가지고 있다. 즉, 가구주의 자산과 소득이 많으면 보증금을 많이 받지 않고 임대료를 높임에 따라 임대수익을 증대시킬 수 있을 것이다. 반면, 부채가 많으면 보증금을 많이 가져가고 그 대신 임대료를 적게 함으로서 임대수익이 감소되는 것으로 파악되었다. 모형 2 인구․사회적특성 모형에서는 장년과 노년인 50세 이후인 경우 은퇴 준비로 인해 임대수익을 증대시키기 위해 노력하는 시기로 파악된다. 모형 3 지역적 특성 모형에서 서울과 경기도만이 수익용 부동산의 임대수익을 증대시키는 것으로 지역에 따라 편차가 나타나는 것으로 파악된다. 모형 4 경제적 특성 모형의 경우 모형 1 전체특성 모형과 같이, 자산과 소득이 많은 가구주인 경우에 수익용 부동산의 임대수익을 증대시킬 것이고, 반면, 부채가 많을수록 보증금의 비중을 높임으로서 임대료를 감소시킴에 의해 수익용 부동산의 임대수익이 감소될 것으로 파악된다. 마지막, 모형 5 관계적 특성 모형은 물리적인 주변지역의 주거환경이 좋거나 개인적으로 사회․경제적 지위가 높은 경우에는 임대수익을 증가시키는 것으로 파악되었다.

The results of this study are as follows. Model 1 In the overall model, only the economic characteristics of the four characteristics were significant. This means that rental income of real estate is determined by the economic characteristics of the householder. In other words, if the assets and income of the householder are high, the rental income can be increased by increasing the rent without receiving a lot of deposit money. On the other hand, if the debt is high, the rental income will be decreased by taking a lot of deposit and reducing the rent instead. Model 2 In the demographic and social characteristics model, it is understood that the elderly and elderly people aged 50 years or older try to increase the rental income due to the retirement preparation. Model 3 In the regional characteristics model, only Seoul and Gyeonggi-do increase rental income of profitable real estate. Model 4 In the case of the economic characteristic model, as in the whole characteristic model of the model 1, it will increase the rental income of the property for income when the asset and the income are many households, while the more the liability becomes, It is estimated that the rental income of real estate for rent will decrease. Finally, the model 5 relational characteristics model shows that the rental income is increased when the residential environment of the physical surroundings is good or the social and economic status is high personally.

본 연구는 서울시 학생들의 학업성취 영향요인을 개인 및 학교수준에서 보다 면밀히 파악하기 위해 수행되었다. 이를 위해 서울교육종단연구 초등학교 4학년 패널 4∼9차년도 자료를 활용하여 중학교와 고등학교 학교급을 동시에 고려한 교차분류무선효과모형(CCREM: Cross Classified Random Effect Model)을 적용하였다. 본 연구는 중등교육의 최종 성취도인 고등학교 3학년 수학성취도에 대해 개인수준 및 중학교와 고등학교의 학교수준 요인의 영향력을 다음과 같이 확인하였다. 먼저, 고등학교 3학년 수학성취에 고등학교 시기의 사교육 시간과 자기주도학습이 긍정적인 영향을 미치는 반면, 중학교 시기의 교우관계와는 부적인 관련이 있음을 확인하였다. 또한, 고등학교 시기에 교사의 학생성취에 대한 기대 및 학교수준의 학생들의 학습태도 및 분위기가 고등학교 3학년 수학성취에 긍정적 영향을 미치는 것을 확인하였다. 이러한 결과를 토대로 본 연구는 서울시 학생들의 학업성취 격차 관련 학술적･정책적 시사점을 심도 있게 논의하였다.

This study aims to identify individual and school related factors associated with academic achievement of students in Seoul city using data from 4th wave to 9th wave of the 4th grade panel in Seoul Education Longitudinal Study of 2010(SELS: 2010). In particular, we apply the Cross Classified Random Effect Model(CCREM) into unpacking the black box of achievement gap from a detailed perspective of the input process output model in which various factors affect the academic achievement at both individual and school levels. Because the SELS 2010 cohort students were cross classified by the middle school as well as by the high school, the CCREM approach properly accounts for the cross classified data structure. Drawing on a methodological rigor of the CCREM, our study analyzes multiple membership random effects on the academic achievement of students in Seoul city. Key findings of our study demonstrate that mathematics achievement of 12th graders is significantly associated with to what extent students have spent in private tutoring during their high school years. Also, self directed learning ability is closely related to the high achievement of the mathematics assessment in the SELS 2010. Meanwhile, those with a strong peer attachment in the middle school years are likely to show a low achievement of the mathematics assessment. In terms of school effect, we find that teacher’s expectations and school climate seriously matter for mathematics achievement. Based on these results, we further discuss the implications for reducing achievement gap in Seoul city.

본 연구는 우리나라 국민들의 사회 이슈에 대한 관심의 변화를 추적하기 위해 연령ᐨ시기ᐨ세대에 따른 뉴스 이용의 차이를 검증했다. 이를 위해 한국언론진흥재단의 언론수용자의식조사 시계열 데이터를 재구성하고, 최신 코호트 분석 방법인 ‘위계적 연령ᐨ시기ᐨ세대 교차분류임의효과모형 (HAPC-CCREM)’ 검증을 실시했다. 분석 결과, 연령은 정치 뉴스 이용에 긍정적 영향을, 문화 뉴스 이용에 부정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 경제 뉴스와 사회 뉴스 이용에서는 유의미한 영향력이 관찰되지 않았다. 시기 효과는 모든 주제의 뉴스 이용에서 유의미하게 나타났다. 구체적으로 2002년과 2006년에 비해 2010년 뉴스 이용이 눈에 띠게 감소하는 양상을 보였다. 마지막으로 세대 효과는 문화 뉴스 이용을 제외한 정치, 경제, 사회 뉴스 이용에서 유의미하게 나타났다. 전후 세대를 제외하면 젊은 세대로 갈수록 대체로 뉴스 이용을 줄이는 경향을 나타냈다. 본 연구는 데이터의 한계에 따라 신문 뉴스 이용만 관찰했고, 분석 시기도 3개 시점으로 제한했다. 더 풍부한 데이터를 통한 후속연구가 필요하다.

This study examined the differences in the use of news according to age- period-generation in order to track changes in Korean people’s interest in social issues. To do this, we reconstructed the time series data on the media audiences provided by the Korea Press Foundation and analyzed the HAPC-CCREM (hierarchical age-period-cohort cross-classification random effect model). The results showed that age had a positive effect on political news use and a negative effect on cultural news use. There was no significant influence on economic news and social news use. The period effect was significant in news use of all subjects. Specifically, the use of news in 2010 decreased significantly, compared to 2002 and 2006. Finally, the generation effect was significant in political, economic, and social news use. Excluding post-war generation, younger generation showed a tendency to reduce the use of news in general.

회귀분석의 경우 본격적인 분석에 앞서 잔차의 선형성, 정규성, 등분산성, 독립성, 다중공선성 등의 가정 충족 여부를 진단해야 한다. 만일 일부 가정이 충족되지 않을 경우, 데이터에 적절한 조치, 예를 들어, 데이터 변환 등을 통해 가정을 충족한이후분석을 실행할 때 타당하고 신뢰할 수 있는 분석 결과를 얻을 수 있다. 커뮤니케이션 학계에서는 앞서 소개한 잔차의 선형성, 정규성, 등분산성, 다중공선성에 대한 가정 진단을 다룬 교재나 논문을 어렵지 않게 접할 수 있다. 그러나 독립성 가정을 다룬 논문이나 논의는 의외로 찾기가 쉽지 않다. 이 점에 착안하여, 이 연구는 잔차의 독립성 가정 및 진단 방법을 소개하고자 한다. 더불어, 잔차의 독립성 위배를 극복할 수 있는 통계분석기법, 즉 위계적 선형모델(hierarchical linear model: HLM)도 함께 소개하고자 한다. 집단 내 구성원 간 상호작용으로 인한 군집화가 발생할 때 잔차 독립성은 위배될 가능성이 있으며, 이는 곧 표준오차의 증가로 이어져부적절한통계적유의성을검증하는문제가 발생한다. HLM은 이 같은 잔차의 비독립성을 고려하여 타당한 방식으로 통계적 유의성을 검증할 수 있다는 장점이 있다. 이번 연구에서는 HLM의 특징을 명확하게 설명할 목적으로 기존 연구에서 일반적으로실행하는고정 효과 OLS 회귀분석의 결과와 비교분석을 진행했다. 2022년 미디어패널조사데이터를활용하여 가족 구성에따라정보 프라이버시 염려가 비판적 정보 추구 행위에 미치는 영향의 차이를 검정하기 위해 앞서 제시한 두 가지 통계분석기법을 적용하여 비교분석했다. 분석 결과, 고정 효과 OLS 회귀분석에서는 가족 구성에 따라 비판적 정보 추구 행위에 미치는 영향이 통계적으로 유의미했으며, 비판적 정보 추구 행위에 미치는 가족 구성과 정보 프라이버시 염려 간 상호작용은 유의미한 것으로 드러났다. 그러나 잔차 간 독립성 가정을 진단한 결과, 이 가정은 위배되었음이 밝혀졌고, 따라서 유의성 검증에 대한 제1종 오류를 범할 위험이 있음을 확인할 수 있었다. 이를 극복하기 위해 HLM을 실행한 결과, 가족 구성에 따라 비판적 정보 추구 행위에 미치는 영향의 무선 효과 평균 차이 그리고 가족 구성에 따라 정보 프라이버시 염려가 비판적 정보 추구 행위에 미치는 영향, 즉 무선 효과 기울기 차이는 통계적으로 유의미하지 않은 것으로 드러났다. 이번 연구 결과를 통해 잔차의 독립성 가정을 위배할 수 있는 데이터의 경우, 즉 집단의 군집화가 발생할 가능성이 있는 경우, 향후 연구자들은 HLM 사용을 신중하게 고려해 보길 이번 연구는 제안하고자 한다.

In the case of regression analysis, it is necessary to diagnose whether the assumptions such as linearity, normality, homoscedasticity, and independence of residuals, multicollinearity are satisfied before full-scale analysis. If some assumptions are not met, appropriate measures, such as data transformation, must be applied to the data to achieve valid and reliable analysis results only after full-scale analysis is performed after the assumptions are met. Textbooks or papers dealing with the diagnosis of residual linearity, normality, homoscedasticity, and multicollinearity among the various assumptions introduced earlier are not difficult to find in communication academia. However, papers and discussions on the assumption of independence are hard to find in those area. In this repect, the study aims to introduce the assumption of residual independence, diagnosis, and statistical analysis technique that can overcome violation of residual independence, that is, hierarchical linear model(hereinafter, HLM). If clustering occurs due to interactions among members within the group, residual independence may be violated, which leads to an increase in standard error, resulting in a problem of testing inappropriate statistical significance. HLM has the advantage of being able to test appropriate statistical significance in consideration of such residual non-independence. In this study, in order to clearly explain the characteristics of HLM, we tried to conduct a comparative analysis with the results of fixed effect regression analysis. Using 2023 media panel survey data, the two statistical analysis techniques presented above were applied to test the differences in the impact of information privacy concerns on media literacy according to family composition. As a result of the analysis, the effect on media literacy according to family composition was statistically significant in the fixed effect regression analysis, and the interaction between family composition and information privacy concerns on media literacy was significant. However, in the case of this regression analysis, Durbin Watson d statistics confirmed that the assumption of independence was violated, confirming that there is a possibility of committing a Type I error. To the contrary, HLM revealed that the average difference in random effects of influence on media literacy according to family composition and the difference in the slope of random effects of information privacy concerns on media literacy according to family composition were not statistically significant, either. This study confirmed that in the case of data that can violate the assumption of residual independence, that is, if group clustering is likely to occur, using HLM is an effect way to reduce Type I errors.

본 연구의 목적은 임의효과(random effect)를 이용하여 충남지역 임령-바이오매스 모형을 개발하고 임의효과의 적용성을 평가하는데 있다. 충남지역 소나무림의 임령에 따른 바이오매스 모형 개발을 위해 임분 구조를 고려하여 전국의 중부지방소나무 임분에서 30개소(150그루)를 조사하고 임령과 바이오매스 자료를 수집하였다. 모형 개발에서 중부지방소나무의 임령-바이오매스 관계는 고정효과(fixed effect)이고 지역간 차이를 임의효과로 설정하였다. 임의효과에 따른 모형의 적합도를 검정하기 위해 아카이케의 정보기준(Akaike Information Criterion, AIC)을 참고하고 지역간 차이에 따른 분산-공분산 행렬과 오차항을 추정하였다. 추정된 공분산은 -1.0022, 오차항은 0.6240이고 분산-공분산 행렬을 이용한 임의효과 모형의 AIC는 377.7을 나타내어 선행 연구와 이질적인 차이는 없었다. 이러한 결과는 범주형 자료의 임의효과가 모형 개발에 반영된 결과로 판단된다. 본 연구의 결과는 임의효과를 이용하여 일부지역에 국한되어 개발되었던 바이오매스 모형 연구에 활용이 가능하다.

The purpose of this study was to develop age-biomass model in Chungnam region containing random effect. To develop the biomass model by species and tree component, data for Pinus densiflora in central region is collected to 30 plots (150 trees). The mixed model were used to fixed effect in the age-biomass relation for Pinus densiflora, with random effect representing correlation of survey area were obtained. To verify the evaluation of the model for random effect, the akaike information criterion (abbreviated as, AIC) was used to calculate the variance-covariance matrix, and residual of repeated data. The estimated variance-covariance matrix, and residual were -1.0022, 0.6240, respectively. The model with random effect (AIC=377.2) has low AIC value, comparison with other study relating to random effects. It is for this reason that random effect associated with categorical data were used in the data fitting process, the model can be calibrated to fit the Chungnam region by obtaining measurements. Therefore, the results of this study could be useful method for developing biomass model using random effects by region.