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함수적 회귀분석과 교통량 데이터 분석 적용에 관한 연구
함수적 데이터는 시간 또는 공간 위에 정의된 함수 형태로 관측된 데이터를 의미한다. 함수적 데이터는 무한차원의 데이터이며 이를 유한차원의 데이터로 차원 축소한 후 분석할 수 있다. 함수적 자료에 대한 차원 축소를 위해 함수주성분분석과 함수특이성분분석을 이용한다. 함수회귀분석은 과거의 공변과정이 현재 또는 미래의 반응과정에 미치는 영향을 알아보고 현재 또는 미래의 반응과정을 예측하고자 한다. 함수주성분분석과 함수특이성분분석을 통해 얻은 주성분 또는 특이성분으로 함수회귀분석을 실시하며 함수가법모형, 특이가법모형, 특이선형모형 세 가지 모형을 비교한다. 고속도로 교통량 데이터는 시간의 흐름에 따른 궤적을 갖는 함수적 자료라 할 수 있으며, 고속도로 교통량 예측은 지방 행정의 의사결정을 하는 데 매우 중요한 부분을 차지하고 있다. 이러한 교통량 예측을 통해 교통혼잡비용을 최소화하고 지역경제 활성화 방안으로 활용함으로써 사회적, 경제적 이익을 창출하는데 기여할 수 있다. 본 논문에서는 세 가지 함수적 회귀모형을 이용하여 과거에 관측된 교통량 궤적을 기반으로 관측되지 않은 교통량 궤적을 예측하고자 한다. 전국 고속도로 영업소 중 서울, 춘천, 강릉 세 개 영업소에서 수집된 고속도로 영업소 데이터에 함수회귀모형을 적용하였으며, 각 영업소 교통량에 대해 세 가지 모형의 예측 오차를 비교하여 가장 적합한 모형을 찾고자 한다. Functional data refers to data observed in the form of a function defined on time or space. Functional data is infinite-dimensional data and can be analyzed after reducing the dimensions to finite-dimensional data. Function principal component analysis and function singular component analysis are used to reduce the dimension of functional data. Functional regression analyzes the effect of covariate processes on response processes and predicts response processes. Functional regression analysis is performed with principal components or singular components, and three models are compared. Prediction of vehicle traffic volume is very important in planning municipal administration. It may help promote social and economic interests and also prevent traffic congestion costs. Traffic volume as a time-varying trajectory is considered as functional data. In this paper we study three functional regression models that can be used to predict an unseen trajectory of traffic volume based on already observed trajectories. We apply the methods to highway tollgate traffic volume data collected at some tollgates in Seoul, Chuncheon and Gangneung. We compare the prediction errors of the three models to find the best one for each of the three tollgate traffic volumes.
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통계적 접근에 기반한 지역행사 연계 관광전략 제안: 강원특별자치도 MICE 행사 유치 가능성 분석
지역행사와 관광객 수요 간의 상관관계를 정량적으로 분석하고, 이를 바탕으로 효과적인 관광정책을 수립하는 데 있어 통계적 접근은 중요한 역할을 한다. 최근에는 MICE 행사 유치가 지역관광 활성화를 위한 전략으로 주목받고 있다. 따라서 본 논문은 최근 3년간 관광 인프라, 기상 조건, 숙박 방문자 수 등 지역 특성 데이터를 활용하여 강원특별자치도 및 서울·경기 주요 지역을 대상으로 군집분석을 실시하였다. 이를 통해 도출된 군집에 대해 다중 회귀모형과 평활역적합법에 기반한 비모수적 가법모형을 이용한 다중 회귀분석을 수행하여 다양한 요인이 관광 수요에 미치는 영향을 살펴보았다. 또한, 대한민국 전역에서 개최된 MICE 행사의 개최 시기, 장소, 주최 기관 등의 데이터를 수집하고, 강원특별자치도의 MICE 행사 유치 가능성에 대해 통계적으로 검토하기 위해 서울·경기 지역의 사례를 벤치마킹하였다. 이 과정에서 빈도분석을 통해 행사 유형별 분포와 개최 특성을 분석하였다. 지역 특성 데이터와 관광 수요 간의 관계를 정량적으로 분석하고, MICE 행사 특성을 파악한 뒤, 두 분석 결과를 통합적으로 해석함으로써, 강원특별자치도에 최적화된 MICE 행사 기반 관광 전략을 제안하였다. Statistical approaches play a critical role in quantitatively analyzing the correlation between local events and tourist demand, and in establishing effective tourism policies based on such insights. In recent years, attracting MICE (Meetings, Incentives, Conferences, and Exhibitions) events has gained attention as a strategy to revitalize regional tourism. Accordingly, this study conducted cluster analysis on Gangwon Special Self-Governing Province and major areas in Seoul and Gyeonggi Province using regional characteristic data over the past three years, including tourism infrastructure, weather conditions, and accommodation visitor numbers. Based on the identified clusters, multiple regression analysis was conducted using both linear multiple regression models and non-parametric additive models with smooth backfitting to examine the influence of various factors on tourism demand. Furthermore, data on the timing, location, and hosting organizations of MICE events held across South Korea were collected, and a statistical review was performed on the potential for Gangwon Province to attract MICE events, benchmarking cases from Seoul and Gyeonggi regions. Event-type distribution and hosting characteristics were analyzed through frequency analysis. By quantitatively analyzing the relationship between regional characteristics and tourism demand, identifying the traits of MICE events, and integrating the results of these analyses, this study proposes a MICE event-based tourism strategy optimized for Gangwon Special Self-Governing Province.
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