nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
야외에서 재배되는 주요 채소류의 생산에 대한 기상변화의 영향력이 점차 커지고 있다. 기상변화로 인한 농작물 생산량의 변화는 공급과 수요의 불안정과 물가안정의 불안요소로 작용하고 있다. 본 논문에서는 패널회귀모형을 이용하여 기상상태에 따른 마늘의 생산량을 추정하였다. 2006년부터 2015년까지의 마늘 주산지 15곳의 10a당 마늘 생산량과 해당 지역의 기상자료를 사용하였다. 7가지 기상요인 (평균기온, 평균최저기온, 평균최고기온, 누적강수량, 누적일조시간, 평균상대습도, 평균지면온도)의 월별 (1월-12월)자료인 총 84개 기상변수중 다중회귀분석 단계선택방법을 통하여 7가지 기상변수를 선택하여 패널회귀모형에 사용하였다. 고정효과 모형과 확률효과 모형을 구분하는 하우스만 검정을 통하여 확률효과 모형으로 분석한 결과 평균최고기온 (1월), 누적강수량 (3월, 10월), 누적일조시간 (4월, 10월)등이 마늘 생산량 추정에 유의한 변수로 나타났다. 또한 연도별로 추정된 생산량 추정값의 추이가 실제 생산량과 동일한 추세를 보이고 있어 제안된 패널 회귀 모형이 잘 적합됨을 확인할 수 있다.

Climate change affects the growth of crops which were planted especially in fields, and it becomes more important to use climate data to predict the yields of the major vagetables. The variation of the crop products caused by climate change is one of the significant factors for the discrepancy of the demand and supply, and leads to the price instability. In this paper, using a panel regression model, we predicted the garlic yields with the weather conditions of different regions. More specifically we used the panel data of the several climate variables for 15 main garlic production areas from 2006 to 2015. Seven variables (average temperature, average maximum temperature, average minimum temperature, average surface temperature, cumulative precipitation, average relative humidity, cumulative duration time of sunshine) for each month were considered, and most significant 7 variables were selected from the total 84 variables by the stepwise regression. The random effects model was chosen by the Hausman test. The average maximum temperature (January), the cumulative precipitation (March, October), the cumulative duration time of sunshine (April, October) were chosen among the variables as the significant climate variables of the model

(게재일: 2016.07.31)
공무원연금제도 도입 시 구조적인 불균형과 기대여명의 증가로 인한 공무원연금기금의 재정적자가 지속되어 정부보전금이 계속해서 증가하고 있다. 이에 따라 2009년에 개정이 있었으며 개정의 효과에 대한 평가와 함께 장기적인 공적연금의 안정을 위해 2015년 공무원연금제도의 개혁에 관한 논의가 활발하게 진행되었다. 본 연구에서는 공무원연금에 대한 확률모형을 설정하여 2015년 통과된 개정안에 관한 논의 중 특히 모수개혁의 효과를 살펴보았다. 현행법과 비교해 고 부담 저 급여의 방향성을 확인하였으며 공무원연금 재정안정에 미치는 영향의 정도를 모의실험을 통한 파산확률과 정부보전금의 수준으로 검토하였다. 또한 개인가입자의 경우 2015년 개정안 적용으로 인한 연금수령금의 기댓값과 연금 보험료를 계산하고, 임용연령과 가입시점에 따른 수익비로 비교하여 공무원연금의 혜택 수준을 알아보았다. 개인가입자의 경우 더 내고 덜 받는 개정안의 방향에 따라 연금수령금의 기댓값이 줄어들어 혜택수준이 감소한 것을 확인할 수 있었다. 재정기금의 분석에서는, 파산하지 않기 위한 기금의 운용수익률이 낮아지고 정부보전금의 크기도 감소하였으나, 기존 재직자에 대한 개정안의 영향이 미미하기 때문에 공무원연금기금에 미치는 개정안의 효과는 크다고 볼 수 없었다.

Due to the increasing fiscal burden and structural unbalanced premium/benefit costs, the new reform on the government employees pension system (GEPS) was considered even after the recent reform in 2009. This article examines the various effects of recent amendment in 2015 on GEPS using a simple probabilistic model. We consider effects on both sides, the pensioners and the government. First of all, the expected net value of pension payment for an individual employee was calculated based on the supposed survival distribution. The fairness of individual pension holders was compared using the benefit-cost ratio. Secondly, from pension system users' point of view, the default probability and the government subsidy were examined by Monte-carlo simulation. From the simulation experiment, we could see that the 2015 reform plan indeed reduces the default probability and the size of the fiscal burden of government by increasing the premium and decreasing the benefit. However, the size of the effect is not very standout at this moment because the number of new employees who are fully subject to the reform will be much smaller than the number of previous employees for a while. Thus, the effect of the reform is expected to appear in a slow manner.

(게재일: 2016.01.31)
본 연구는 간호사의 팀워크스킬과 의사결정역량이 간호업무성과에 미치는 영향을 파악하고자 시행되었다. 2기관의 대학병원에서 2명 이상이 함께 근무하며 인계를 주고받아 지속적인 연계성 있는 환자의 직 간접 간호를 주 업무로 수행하는 경력 1년 이상의 간호사를 대상으로 2016년 3월 16일부터 3월 25일까지 자료를 수집하였다. 수집된 자료는 IBM SPSS/WIN 21.0을 이용하여 통계 분석하였다. 간호사의 팀워크스킬과 의사결정역량 모두가 간호업무성과에 긍정적인 영향을 미치고 있는 것으로 확인되었다. 간호업무성과에 영향을 주는 예측요인은 일반적 특성 중 총 임상경력 ( , p

This study was undertaken to investigate the influence of teamwork skill and decision making competency on nursing work performance. A total of 170 nurses more than one years working experience were recruited from two university hospitals. Data were collected during March, 16 to 25, 2016 using a structured self-report questionnaires. Data were analyzed using the IBM SPSS/WIN 21.0 program. Teamwork skill and decision making competency for nursing work performance showed significant positive correlation. The significant predictors of nursing work performance among nurses were total clinical experience ( , p

(게재일: 2016.09.30)
본 논문은 지표분석법을 활용하여 중국 정부의 소프트웨어 지원정책이 소프트웨어 수출액에 미치는 영향을 분석하였다. 2008년부터 2014년까지 기술개발, 인력양성, 품질관리, 마케팅강화 측면에서 분석한 결과, 연도별 정책영향력과 소프트웨어 수출액이 비슷한 모양으로 증가하였으며, 이것은 중국 정부의 소프트웨어 지원정책이 소프트웨어 수출액에 정비례적인 효과가 있음을 의미하고 있다. 다만, 중국 소프트웨어 수출액이 소프트웨어 총생산액에서 차지하는 비중은 매년 하락했으며, 이것은 중국 소프트웨어산업이 내수시장 위주로 성장하고 있음을 시사하고 있다. 이러한 중국의 소프트웨어 지원 정책과 시장추이를 고려하여 한국 정부는 빅데이터, 사물인터넷 등 미래전략산업의 경우 국내 활성화를 바탕으로 중국 시장 진출을 확대하고, ICT와 제조업, 서비스업간 융합 신사업의 경우 한 중 양국의 비교우위를 결합하여 상호이익이 될 수 있는 적합한 모델구축이 필요하다고 본다.

In this study, we investigate an influence of the China government's software support policy on the revenue of software export. In the analysis in the areas of technology development, manpower development, quality control and marketing reinforcement from 2008 to 2014, it has been found that the amounts of the policy influence and annual revenue of software export increase simultaneously, proving that the China government's support policy has a close relationship with the software export revenue. However, the annual ratio of the software export revenue to the gross software production revenue has decreased over the period, which indicates that the growth of software industry in China has been mainly driven by domestic market.

(게재일: 2016.07.31)
본 연구에서는 H/W 전공자들의 확률 및 통계 학습능력 증대를 위한 목적으로, 첫째, H/W 전공교과과정에서 개설된 프로그래밍관련 교과목과 멀티미디어 신호처리 교과목에 확률 및 통계를 연계한 교수법을 개발하여 교수-학습함으로써, 연구대상 학생들의 학업성취도 향상에 효과가 있는가를 검증하고 회귀분석을 활용하여 그 교육효과를 분석하고자 했다. 둘째, H/W 전공교과과정에서 설문조사와 확률 및 통계 연계 교육사례를 실시하고 통계적으로 분석하여 향후 확률 및 통계 학습능력을 함양하기 위한 효율적 교수-학습 운영방안에 관하여 제안하고자 했다. 마지막으로, 확률 및 통계는 H/W 분야와 연계함으로써 새로운 기술개발 및 지속적인 경쟁역량 강화를 유지해 나가는 필수교과임을 제시하고자 했다.

The purpose of this study is to improve the learning ability of probability/statistics for H/W majors. Firstly, we developed a teaching method coupling probability/statistics with programming and multimedia signal processing courses that are opened in the H/W major curriculum. By use of its teaching-learning, we tried to verify the effectiveness on the improvement of learner's academic achievement and then analyze its educational efficiency through the regression analysis. Secondly, by analyzing the surveys and the statistical results of the education cases, we proposed a management plan on efficient teaching-learning in order to cultivate the learning ability of probability/statistics at a future time. Lastly, we concluded that probability/statistics is a required course of learners so as to contribute for the advanced technical development and the enhanced competitiveness in the field of the H/W.

(게재일: 2016.07.31)
통계조사에서 이상치는 총계추정에 큰 영향을 줄 수 있다. 통계조사에서 보고된 값은 극단적이 아니지만 그것의 가중치 (weight)가 커서 추정값에 큰 영향을 주거나, 극단값이라 해도 그것이 작은 가중치를 가질 때 추정에 큰 영향을 주지 않는 경우도 있다. 이러한 극단값이나 추정에 영향을 주는 값 들은 표본조사에서 민감하다. 일반적으로 치우친 분포를 가진 모집단에서 추출된 표본으로 조사를 하는 사업체 조사에서는 특별히 더 큰 영향을 준다. 본 연구에서는, 우리는 이상치를 판별하고 처리하는 방법에 대해서 다루고자 한다. 이상치 판별은 분위수에 기초해서 판정하였으며, 판정된 이상치는 여러 가지 다양한 방법을 적용해 보았다. 연구에서는 2가지 winsorised 방법과 세가지 cut-off 방법에 대하여 적용하였다. 그리고 시뮬레이션에서는 4가지 방법의 가중치를 각각 적용하여 진행하였다. 여러 가지 이상치 처리방법들을 비교해 본 결과 type I 윈저화 방법보다는 type II 윈저화 방법이 효율적인 결과값을 보여주었으며, 가중치 변환방법들 중에서는 제곱근 변환을 통한 가중치 감소방법이 다른 처리방법에 비해 좋은 결과값을 보여주었다.

Outliers in surveys can have a large effect on estimates of totals. This is especially true in business surveys where the populations are drawn are typically skewed. In this paper, we discussed the practical development and implementation of methods to identify and deal with outliers. A detection method is based on quartile method and detected outlier is processed in various ways. The study examines two versions of winsorised estimators with three different cut-off thresholds for each one. For the simulation study, four types of weight transformation function have been considered.

(게재일: 2016.01.31)
본 연구는 Morris과 Feldman (1997)의 모형을 기반으로 선행요인과 결과를 포괄하는 감정노동 모형을 구축하고 간호사를 대상으로 이를 검증하였다. 자가보고식 설문지를 이용한 조사연구로서 상급종합병원 또는 종합병원에 근무하는 247명의 간호사를 대상으로 자료를 수집하였다. 모형 적합성 분석 결과 표준카이자승치 2.31, 표준적합지수.94, 비교적합지수.97, 근사원소평균자승잔차.07 등으로 나타나 설정한 모형이 간호사의 감정노동을 설명하는데 적합한 것으로 나타났다. 구조모형의 경로분석 결과, 직무자율성과 조직지원은 감정노동에 유의한 영향을 미쳤고, 감정노동은 감정적 소진에는 유의한 정적 영향을, 직무만족과 조직몰입에는 유의한 부적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 결론적으로 간호사의 직무특성과 조직의 지원은 감정노동을 매개로 하여 결과변수인 감정적 소진과 직무만족, 그리고 조직몰입에 영향을 미치고 있음을 알 수 있었다.

This study was designed to construct and test structural equation modeling on nurses' emotional labor including antecedents and consequences based on the model of Morris and Feldman (1997). A total of 247 nurses working at secondary and tertiary hospitals in three provinces responded the questionnaires. Emotional labor was measured by frequency of emotional labor, attentiveness of required display rules and emotional dissonance. Routineness of job, job autotomy and organizational support were measured as antecedents; and emotional exhaustion, job satisfaction and organizational commitment were included as the consequences of nurses' emotional labor. Data were analyzed by SPSS 21.0 and AMOS 21.0. The model fitness indices for the hypothetical model showed NFI=.94, CFI=.97, and RMSEA=.07. Job autonomy and perceived organizational support had significant effects on emotional labor. The emotional labor influenced positively emotional exhaustion and negatively job satisfaction and organizational commitment. Nurses' emotional labor mediates between job characteristics and nurses' psychologic results indicating more autonomy and support can reduce nurses' emotional labor and then increase their satisfaction and organizational commitment, and decrease emotional exhaustion.

(게재일: 2016.01.31)
빅데이터 시대에 머신러닝의 중요성은 더욱 부각되고 있고 로지스틱 회귀는 머신러닝에서 분류를 위한 방법으로 의료, 경제학, 마케팅 및 사회과학 전반에 걸쳐 널리 사용되고 있다. 지금까지 R과 Hadoop의 통합환경인 RHIPE 플랫폼은 설치 및 MapReduce 구현의 어려움으로 인해 거의 연구가 이루지 지지 않았다. 본 논문에서는 대용량 데이터에 대해 로지스틱 회귀 추정을 위한 두가지 알고리즘 즉, Gradient Descent 알고리즘과 Newton-Raphson 알고리즘에 대해 MapReduce로 구현하고, 실제 데이터와 모의실험 데이터를 가지고 이들 알고리즘 간의 성능을 비교하고자 한다. 알고리즘 성능 실험에서 Gradient Descent 알고리즘은 학습률에 크게 의존하고 또한 데이터에 따라 수렴하지 않는 문제를 갖고 있다. Newton-Raphson 알고리즘은 학습률이 불필요 할 뿐만 아니라 모든 실험 데이터에 대해 좋은 성능을 보였다.

Machine learning becomes increasingly important in the big data era. Logistic regression is a type of classification in machine leaning, and has been widely used in various fields, including medicine, economics, marketing, and social sciences. Rhipe that integrates R and Hadoop environment, has not been discussed by many researchers owing to the difficulty of its installation and MapReduce implementation. In this paper, we present the MapReduce implementation of Gradient Descent algorithm and Newton-Raphson algorithm for logistic regression using Rhipe. The Newton-Raphson algorithm does not require a learning rate, while Gradient Descent algorithm needs to manually pick a learning rate. We choose the learning rate by performing the mixed procedure of grid search and binary search for processing big data efficiently. In the performance study, our Newton-Raphson algorithm outpeforms Gradient Descent algorithm in all the tested data.

(게재일: 2016.07.31)
본 연구에서는 기계 학습 분야의 특허를 수집하여 키워드 네트워크를 구축하고 클릭 분석을 실시하였다. 먼저 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 핵심 키워드들을 선정한 다음, 이 키워드를 기반으로 키워드 네트워크를 구축하였다. 다음으로 네트워크 구조 분석, 중요 키워드 분석 및 클릭 분석을 시행하여 2005년도와 2015년도에 출원된 기계 학습 특허의 동향을 파악하였을 뿐만 아니라 양해년도의 분석 결과를 통해 특허 경향을 파악하였다. 분석 결과 기계 학습 특허의 키워드 네트워크는 밀도와 군집 계수가 낮은 것으로 드러났으며 기계 학습 기법 자체에 대한 특허보다는 다양한 응용 영역에서 기계학습을 적용한 특허들이 다수이기 때문으로 판단된다. 클릭 분석 결과 2005년도 클릭 분석에 의해 발견된 주제는 뉴스메이커 검증, 상품 소비 예측, 바이러스 공격 예방, 바이오마커, 그리고 워크플로우 관리였으며, 2015년도 기계 학습 특허 주제는 디지털 이미지 편집, 직불카드, 수신자 인라이닝 시스템, 유방 촬영 시스템, 재고 관리 시스템, 이미지 편집 시스템, 비행기 티켓 가격 예측, 그리고 문제 예측 시스템으로 나타났다. 2005년도에 비하여 2015년도의 근접 중앙성은 낮아지고 매개 중심성은 높아진 것으로 보아 최근의 특허 경향은 보다 다양한 분야에서 출원되고 있으며 이들 간의 연결이 활발해지고 있음을 알 수 있다. 클릭 분석은 클릭을 형성하는 키워드 집합을 해석하여 주제를 파악하는데 활용될 수 있을 뿐만 아니라 추출된 공유 멤버쉽 키워드 집합은 특허 검색 시스템과 같이 키워드 검색 기반의 시스템에서 검색 키워드로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

In this paper, we analyzed the patents on machine learning using keyword network analysis and clique analysis. To construct a keyword network, important keywords were extracted based on the TF-IDF weight and their association, and network structure analysis and clique analysis was performed. Density and clustering coefficient of the patent keyword network are low, which shows that patent keywords on machine learning are weakly connected with each other. It is because the important patents on machine learning are mainly registered in the application system of machine learning rather thant machine learning techniques. Also, our results of clique analysis showed that the keywords found by cliques in 2005 patents are the subjects such as newsmaker verification, product forecasting, virus detection, biomarkers, and workflow management, while those in 2015 patents contain the subjects such as digital imaging, payment card, calling system, mammogram system, price prediction, etc. The clique analysis can be used not only for identifying specialized subjects, but also for search keywords in patent search systems.

(게재일: 2016.09.30)
위험률에 변화점이 존재할 경우 위험률 변화점에 대한 추정 정확한 모수 추정을 위해 매우 필요하다. 본 연구에서는 한 개 위험률 변화점이 존재하는 경우 위험률의 변화점 추정량에 대한 비교 연구를 수행하였다. 우도함수에 기반한 모수적 방법인 Matthews와 Farewell (1982) 위험률 변화점 추정량과 Nelson-Aalen 누적 위험률에 기반한 비모수적 방법의 Zhang 등 (2014) 위험률 변화점 통계량을 고찰하여 특성을 파악하였다. 모의실험에서 지수분포를 따르는 생존데이터에 대해 위험률 변화점이 한 개 있는 경우 중도절단이 없는 경우와 중도절단이 있는 경위험률 추정량의 능력을 평균제곱오차를 계산하여 비교하였다. 실제 데이터에 대한 적용으로 백혈병 생존데이터와 원발성 담백증 경화 생존데이터에 대해 위험률 변화점을 추정하고 비교해 보았다.

When there exists a change-point in hazard function, it should be estimated for exact parameter or hazard estimation. In this research, we compare the hazard change-point estimators. Matthews and Farewell (1982) parametric change-point estimator is based on the likelihood and Zhang et al. (2014) nonparametric estimator is based on the Nelson-Aalen cumulative hazard estimator. Simulation study is done for the data from exponential distribution with one hazard change-point. The simulated data generated without censoring and the data with right censoring are considered. As real data applications, the change-point estimates are computed for leukemia data and primary biliary cirrhosis data.

(게재일: 2016.09.30)
한국인의 전형적인 사망 원인인 암은 보건 분야에서 중요한 문제이다. 통계청이 제시한 Cause of death statistics (2014)에 따르면, 7대 광역시 중 부산의 표준화 사망률 (standardized mortality rate; SMR)이 가장 높게 나타났다. 이 논문에서는 부산지역암센터의 암등록자료를 이용하여 암발생률과 암사망률의 정도를 추정하고자 한다. 2003~2009년 자료를 대상으로 구/동과 같은 소지역 단위를 고려하였으며, 전체 암과 4대 주요암 (위암, 대장암, 폐암, 간암)에 대해 분석하였다. 공간 상관성을 고려한 공간 다수준 모형을 통해 모형 선택과 모수 추정을 수행하였다. 공간 효과에 대해서는 조건부 자기회귀 (conditional autoregressive; CAR)를 가정하였으며 WinBUGS를 이용하였다. 분석의 결과로 각 지역에서의 공간 효과를 어떻게 분석하고 해석하는지 제시하였다.

Cancer is a typical cause of death in Korea that becomes a major issue in health care. According to Cause of Death Statistics (2014) by National Statistical Office, SMRs (standardized mortality rates) in Busan were counted as the highest among all cities. In this paper, we used data of Busan Regional Cancer Center to estimate the extent of the cancer incidence rate and cancer mortality rate. The data are considered in small areas of administrative units such as Gu/Dong from years 2003 to 2009. All cancer including four major cancers (stomach cancer, colorectal cancer, lung cancer, liver cancer) have been analyzed. We carried out model selection and parameter estimation using spatial multi-level model incorporating a spatial correlation. For the spatial effects, CAR (conditional autoregressive model) has been assumed.

(게재일: 2016.09.30)
일정한 시간 간격으로 임의의 점프크기가 계속 누적되는 이산시간 확률보행을 고려한다. 각 시점에서의 점프크기가 이전 시점의 점프크기에 종속되어 결정되는 상관 확률보행과 각 시점에서의 점프크기가 이전 시점의 점프크기와 무관하게 독립적으로 결정되는 무상관 확률보행의 점근적 평균을 각각 계산한다. 그리고 상관 확률보행과 무상관 확률보행을 임의적으로 혼합하여 결합하거나 또는 일정한 패턴에 따라 주기적으로 반복하여 결합하는 혼합 확률보행의 점근적 평균 식을 유도한다. 각 확률보행의 점근적 평균은 0으로 공정한 게임을 나타내지만 두 확률보행을 결합한 혼합 확률보행의 점근적 평균은 음수가 되어 지는 게임이 되거나 또는 양수가 되어 이기는 게임이 되는 파론도 역설 현상이 나타남을 확인하고 해당되는 각 모수의 범위를 찾는다.

We consider a correlated discrete-time random walk in which the current jump size depends on the previous jump size and a noncorrelated discrete-time random walk where the jump size is determined independently. By using the strong law of large numbers of Markov chains we derive the formula for the asymptotic means of the random mixture and the periodic pattern of these two random walks and then we show that there exists Parrondo's paradox where each random walk has mean 0 but their random mixture and periodic pattern have negative or positive means. We describe the parameter sets at which Parrondo's paradox holds in each case.

(게재일: 2016.09.30)
기상 자료의 경우 한 지역의 기후가 인접지역의 기후와 비슷한 양상을 띄고 각 지역의 확률 밀도 함수 (probability density function)가 잘 알려진 확률 모형을 따르지 않는다는 것이 알려져 있다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 이상 기후 현상이 뚜렷히 나타나는 여름철 평균 극한 기온(extreme temperature)의 확률 밀도 함수를 추정하고자 한다. 이를 위하여 공간적 상관관계 (spatial correlation)를 고려하는 비모수 베이지안 (nonparametric Bayesian) 모형인 조건부 자기회귀 종추출 혼합모형 (mixtures of conditional autoregression species sampling model)을 이용하였다. 자료는 이스트앵글리아 대학교 (University of East Anglia)에서 제공하는 전 지구의 최대 기온과 최소 기온자료 중 우리나라에 해당하는 지역의 자료를 사용하였다.

This paper considers a probability density estimation problem of climate values. In particular, we focus on estimating probability densities of summer extreme temperature over South Korea. It is known that the probability density of climate values at one location is similar to those at near by locations and one doesn't follow well known parametric distributions. To accommodate these properties, we use a mixture of conditional autoregressive species sampling model, which is a nonparametric Bayesian model with a spatial dependency. We apply the model to a dataset consisting of summer maximum temperature and minimum temperature over South Korea. The dataset is obtained from University of East Anglia.

(게재일: 2016.09.30)
본 연구에서는 한국고용정보원에서 실시한 "2013 고졸자 취업진로조사" 자료를 활용하여 특성화고 졸업자의 임금결정요인을 분석하였다. 일반적으로 임금은 개인의 취업여부와 임금의 크기에 대한 두 가지의 복합적인 정보를 담고 있다. 그러나 임금 결정요인분석의 많은 선행연구에서는 후자의 정보만을 대상으로 최소제곱법에 기초한 선형 회귀분석을 수행함으로써 표본선택에 의한 편의 (sample selection bias) 문제가 발생하게 된다. 본 연구에서는 임금결정요인분석에서 표본선택에 의한 편의 문제를 극복하기 위해 Tobit 모형과 Heckman의 표본선택 모형을 분석에 활용하였다. 주요 분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 먼저 Tobit 모형과 Heckman의 표본선택 모형에 대한 타당성은 통계적으로 유의함을 알 수 있었다. 성별은 취업확률과 임금의 크기에서 모두 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 마이스터고 졸업생은 취업확률과 임금의 크기 모두 기타고 졸업생에 비해서 높은 것을 알 수 있었으며, 부모소득이 높을수록 취업확률과 임금의 크기가 모두 통계적으로 유의하게 증가하였다. 부모학력이 고졸이하에 비해서 대졸이상이 취업확률은 통계적으로 유의하게 낮지만, 임금의 크기는 높게 나타났다. 고교성적은 높을수록, 고교 만족도가 높을수록, 그리고 자격증 수가 많을수록 취업확률과 임금의 크기 모두 통계적으로 유의하게 높은 것을 알 수 있다.

The purpose of this paper is to explain the factors affecting the wage of the vocational high school graduates. We particularly examine the effectiveness of controlling sample selection bias by employing the Tobit model and Heckman sample selection model. The major results are as follows. First it is shown that the Tobit model and Heckman sample selection model controlling sample selection bias is statistically significant. Hence all the independent variables seem to be statistically consistent with the theoretical model. Second, gender was statistically significant, both in the probability of employment and the wage. Third, the employment probability and wage of Maester high school graduates were shown to be high compared to all other graduates. Fourth, the higher parent's income, the higher are both the employment probability and the wage. Finally, parents education level, high school grade, satisfaction, and a number of licenses were found to be statistically significant, both in the probability of employment and wages.

(게재일: 2016.09.30)
본 연구는 한국장학재단 일반상환 학자금 대출 연체자를 대상으로 연체 미회수 그룹으로 분류될 수 있는 위험요인들을 파악하고, 학자금 대출 연체 회수 예측모형을 개발하였다. 또한 개발된 예측모형을 활용하여 그에 따른 신용위험 평점표를 작성하였다. 예측모형 개발은 연체기간에 따라 총 3가지 모형 (Model 1: 연체 1개월 모형, Model 2: 연체 2개월 모형, Model 3: 연체 3개월 이상 모형)으로 로지스틱 회귀분석 분석을 적용하였다. 연체기간 구분은 금융권에서 일반적으로 사용하고 있는 연체회수모형의 단위를 준용하여 1개월 단위를 기준으로 연체 1개월, 연체 2개월, 연체 3개월 이상으로 구분하였다. 연체 1개월 모형 (Model 1)에서는 연체계좌수, 이체일자, 연체잔액, 소득분위가 영향력이 큰 것으로 나타났으며, 연체 2개월 모형 (Model 2)에서는 연체 일수, 연체잔액, 이체일자, 연체금액이 중요한 것으로 나타났다. 마지막으로 연체 3개월 이상 모형 (Model 3)에서는 최근 3개월 이내 연체 횟수, 이체일자, 연체계좌수, 연체액의 영향력이 큰 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발된 연체회수 모형이나 평점표를 바탕으로 연체 채권관리를 함에 있어 좀더 세분화된 관리서비스를 제공하고, 상담센터의 상담원이 연체자의 평점에 따라 상담전략을 세울 수 있는 기초자료가 될 수 있을 것으로 사료된다.

In this paper, we develop debt collection predictive models for the person in arrears by utilizing the direct loan data of the Korea Student Aid Foundation. We suggest credit risk scorecards for overdue student direct loan using the developed 3 models. Model 1 is designed for 1 month overdue, Model 2 is designed for 2 months overdue, and Model 3 is designed for overdue over 2 months. Model 1 shows that the major influencing factors for the delinquency are overdue account, due data for payment, balance, household income. Model 2 shows that the major influencing factors for delinquency loan are days in arrears, balance, due date for payment, arrears. Model 3 shows that the major influencing factors for delinquency are the number of overdue in recent 3 months, due data for payment, overdue account, arrears. The debt collection predictive models and credit risk scorecards in this study will be the basis for segmented management service and the call & collection strategies for preventing delinquency.

(게재일: 2016.09.30)
고속철도 (KTX) 개통으로 인해 전국이 반나절 생활권으로 편입되면서 지역의 사회, 경제, 문화 등 여러 분야에 다양한 영향을 미친 것으로 알려져 있다. 최근 KTX 개통 후 정차도시와 그 주변지역에 대한 여러 가지 변화가 관측되어 지면서 그 영향에 대한 여러 가지 연구가 이루어져 왔는데, 지역의 생산 및 고용 확대, 운송 수단간 수요 대체효과, 기업의 지방이전 및 수도권 기능의 분산을 통한 국토의 균형 개발, 그리고 고속철도 이용에 따른 시간비용 절감을 통한 여러가지 사회 경제적 비용 축소 등에 영향을 준 것으로 알려져 있다. 또한 최근에는 KTX역 중심의 관광 네트워크를 통한 지역 관광 여가 산업의 발전과 지역 문화 예술 인적 교류 활성화를 통한 삶의 질 향상에 관한 연구도 활발하다. 본 연구에서는 지역별 가계최종소비지출에 대한 공간패널모형을 이용하여 KTX 개통을 통한 고속철도망 연결이 지역경제의 소비활동에 어떠한 영향을 미쳤는지를 알아보고자 한다. 이를 위해 독립변수로는 지역별 임금소득, 주택매매가격지수, 그리고 실질금리 등을 사용되었고, KTX에 의해서 연결되어 있는지 유무에 따라 공간 자기상관 행렬을 고려하였다.

Impact of Korea train express (KTX) on the regional economy in Korea has been studied by many researchers. Current research is limited in the lack of quantitative research using a statistical model to study the effect of KTX on regional economy. This paper analyses the influence of KTX to the household final consumption expenditure, which is one of important regional economic index, using spatial panel regression model. The spatial structure is introduced through spatial autocorrelation matrix using adjacency of KTX connection. The result shows a significant effect of Korea train express on the regional economy.

(게재일: 2016.09.30)
고해상도 격자 단위 기후정보는 농업, 관광학, 생태학, 질병학 등 다양한 분야의 현상을 설명하는 중요 요인이다. 고해상도 기후정보는 동적 모형과 통계적 모형을 통해 얻을 수 있다. 통계적 모형은 동적 모형에 비해 계산 시간이 저렴하여 시공간 해상도가 높은 기후자료 생성에 주로 이용한다. 본 연구에서는 2003년부터 2012년까지 1월에 관측된 일 평균기온자료를 토대로 통계적 모형의 일 평균 기온을 생성하였다. 통계적 모형으로 선형모형을 기반으로한 일반선형모형, 일반화가법모형, 공간선형모형, 베이지안공간선형모형을 고려하였다. 예측성능평가를 위해 60개소의 지상관측소에서 관측된 일 평균기온을 모형적합 자료로 사용하여 352개소의 자동기상관측의 일 평균기온을 검증하였다. 평균제곱오차와 상관계수를 보면 베이지안공간모형의 예측성능이 다른 모형에 비해 상대적으로 우수하였다. 최종적으로 격자 단위 일 평균기온 지도를 생성하였다.

Climate information of the high resolution grid units is an important factor to explain the phenomenon in a variety of research field. Statistical linear interpolation models are computationally inexpensive and applicable to any climate data compared to the dynamic simulation method at regional scales. In this paper, we considered four different linear-based statistical interpolation models: general linear model, generalized additive model, spatial linear regression model, and Bayesian spatial linear regression model. The climate variable of interest was the daily mean temperature, where the spatial variability was explained using geographic terrain information: latitude, longitude, elevation. The data were collected by weather stations in January from 2003 and 2012. In the sense of RMSE and correlation coefficient, Bayesian spatial linear regression model showed better performance in reflecting the spatial pattern compared to the other models.

(게재일: 2016.09.30)