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문제 정의
- 그 중 가장 주목할 만한 것은 효용이론에 바탕을 두고 개인은 사용가능한 시간을 모든 활동으로부터 창출되는 효용이 극대화하는 방향으로 배분한다는 가정을 한 것이었다.(Kitamura, 1983) 그에 따라 목적지 선택 모형이나 활동시간예측모형에서 각 목적지별, 활동별, 개인별 효용을 미리 정의하고 제약조건하에서 개인이 활동을 통해 얻는 효용을 극대화시키는 해를 찾고자 하였다. 그러나 효용은 해당일의 상황과 필요에 의해 달라질 수 있으며 개인의 사회경제적 속성으로 그룹을 지어 효용을 정의할 경우 활동자체의 특성이나 같은 날 발생한 다른 활동들의 영향을 고려하지 못할 수 있다.
- 본 논문에서는 위험률 기반 지속시간 모형을 기 초로 활동지 속시간을 추정 하며 , 활동지 속시 간에 영향을 미칠 것으로 판단되는 다양한 변수를 공변량(covariate)로 활용하여 기존의 효용 극대화를 바탕으로 한 이론보다 다양한 요인을 고려할 수 있는 일반화된 모형을 구축하고자 한다.
가설 설정
- 이루어졌다. 그 중 가장 주목할 만한 것은 효용이론에 바탕을 두고 개인은 사용가능한 시간을 모든 활동으로부터 창출되는 효용이 극대화하는 방향으로 배분한다는 가정을 한 것이었다.(Kitamura, 1983) 그에 따라 목적지 선택 모형이나 활동시간예측모형에서 각 목적지별, 활동별, 개인별 효용을 미리 정의하고 제약조건하에서 개인이 활동을 통해 얻는 효용을 극대화시키는 해를 찾고자 하였다.
- 이 중 와이블 분포의 위험함수는 비교적 단순한 형태를 지니면서도 여러 증감의 경우를 표현할 수 있는 장점을 가지고 있어, 활동 지속시간 자료를 와이블분포로 가정하였다. 또한, 지속시간에 영향을 미치는 공변량(co variates)를 모형내에 적용시키기 위한 방법으로 위험함수에 공변량을 적용시키면 위험함수가 항상 비례적인 관계에 있게 되는 비례위험률모형(proportional hazard model)을 가정하였다.
- 모수적 모형에서 주로 사용되는 분포는 지수분포, 와이블 분포, 로그-로지스틱 분포, 로그-정규 분포가 사용된다. 이 중 와이블 분포의 위험함수는 비교적 단순한 형태를 지니면서도 여러 증감의 경우를 표현할 수 있는 장점을 가지고 있어, 활동 지속시간 자료를 와이블분포로 가정하였다. 또한, 지속시간에 영향을 미치는 공변량(co variates)를 모형내에 적용시키기 위한 방법으로 위험함수에 공변량을 적용시키면 위험함수가 항상 비례적인 관계에 있게 되는 비례위험률모형(proportional hazard model)을 가정하였다.
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