한국발 미주 항공 노선 소비자 이용 문화의 수요함수 추정 모형 비교 연구 : 포아송 모형, 음이항 회귀모형, 0과잉 포아송 모형, 영과잉·음이항 모형 비교

이용일(Lee, Yongil) 한국문화산업학회 2019 문화산업연구 Vol.19 No.3

본 연구는 한국을 출발하여 미주에 도착하는 항공 노선 이용객의 수요에 영향을 미치는 결정요인을 추정함이 목적이다. 함수 추정을 위한 포아송(Poisson) 모형을 이용한 가산자료의 분석 및 과도분산(over-dispersion) 검정과 음이항 회귀모형(negative binomial distribution model)분석, 0과잉 포아송 모형(zero-inflated Poisson), 0과잉·음이항 포아송 모형(zero-inflated negative binomial)을 이용하여 분석을 실시하였고 각 모형간의 특성과 비교분석 하였다. 포아송 모형의 과도분산 검정은 Cameron & Trivedi(1998)의 검정방법을 이용하여 평균과 분산을 검정하였다. 그 결과 과도분산이 인정되고 두 모형의 우도함수(log-likelihood function) 값을 비교 했고 음이항 회귀모형이 보다 우수한 모형으로 분석 되었다. 음이항 회귀모형, 0과잉 포아송 모형, 0과잉·음이항 포아송 모형의 비교에서는 음이항 회귀모형과 0과잉·음이항 포아송 모형의 값의 유의성을 검토하고 0과잉 포아송 모형에서 Vuong 통계 값을 검증한 결과 0과잉 포아송 모형이 한국 출발 미주노선 이용객의 수요함수 추정에 최적인 적합 모형인 것으로 분석되었다. 0과잉 포아송 모형을 이용한 분석결과에서는 Male, Married, Fifty, Projob, Blue, Five 변수가 통계적으로 유의하게 나타나고 있다. 이를 구체적으로 살펴보면, 성별에서는 남성이 1% 유의수준에서 한국출발 미주 항공 노선 수요모형에 부정적인 영향력을 가지고 있으며 이와 반대로 여성이 수요모형에 긍정적인 영향력을 주는 것으로 분석된다. 다시 말해 남성보다는 여성이 한국출발 미주 항공 노선 수요에 긍정적인 역할을 하는 변수로 해석할 수 있다. 결혼유무에서는 기혼자가 그렇지 않은 집단에 비해 1% 유의수준에서 긍정적인 영향력이 있는 것으로 분석되었다. 연령에서는 30대와 40대가 긍정적인 수치를 보이고 있지만 통계적인 유의성은 없는 것으로 나타났다. 또한 교육수준에서도 고교졸업자 집단과 대학졸업자 집단에서도 유의성은 없으며 결국 교육수준은 수요와 어떠한 영향관계도 없는 것으로 나타났다. 직업유형에서는 화이트칼라 직업군과 블루칼라 직업군이 각각 5% 유의수준에서 긍정적인 영향력을 가지고 있는 것으로 분석되었다. 즉, 직업유형변수는 학생, 주부, 퇴직자 등과 같은 변수와는 무관하며 직업에 종사하는 종사자들은 한국 출발 미주 항공 노선 수요에 영향을 미치는 것으로 분석 되었다 The purpose of this study is to estimate the determinants affecting the demand of airline passengers who are traveling to the Americas from Korea. Analysis of over-dispersion and negative binomial distribution model using Poisson model for function estimation, zero-inflated Poisson, 0 excess · A zero-inflated negative binomial analysis was performed to compare the characteristics of each model. The log-likelihood function of the two models is compared with the log-likelihood function of the two models. The log-likelihood function of the two models is compared with the log-likelihood function of the two models. Binary regression model was analyzed as better model. In the comparison of the negative binomial regression model, the zero excess Poisson model, and the zero excess / negative binomial Poisson model, the significance of the negative binomial regression model and the zero excess / negative binomial Poisson model are examined and the Vuong statistic value As a result, it is analyzed that the excess Poisson model is the best fit model for estimating the demand function of the US routes users from Korea. 0 In the analysis using the excess Poisson model, the variables of Male, Married, Fifty, Projob, Blue, and Five are statistically significant. Specifically, male gender negatively influences the demand model of the US air route from Korea at 1% significance level. On the contrary, female gender has a positive influence on the demand model. In other words, it can be interpreted that women are more likely to play a positive role in the demand for American air routes from Korea. In married status, married people had positive influence at 1% significance level compared to those who were not married. There was no statistical significance in the 30s and 40s in the age group. In addition, there is no significance in the education level among high school graduates and college graduates, and education level has no relation with demand. In the occupational type, the white - collar occupation group and the blue - collar occupation group each had a positive influence at the 5% significance level. In other words, job type variables are not related to variables such as students, housewives, retirees, etc.

가산자료 회귀모형을 이용한 중소기업의 경영활동이 국내 특허등록건수에 미치는 영향 연구 - 신용보증기금 기술평가 기업을 중심으로 -

장홍진,홍승열,신지은 신용보증기금 2023 중소기업금융연구=Journal of SME finance Vol.43 No.2

The objective of this study is to analyze the effect of company's activities for technology development and financial management performance on patent registration for SMEs that received technology asset evaluation from the Korea Credit Guarantee Fund from January 1 to December 31, 2019. This study used poisson regression, negative binomial regression and generalized poisson regression considering the number of patents, which are response variable is count data. In our case, the patent count data are highly overdispersed, Generalized Poisson Regression model was the most appropriate in AIC. There was no significant difference in the performance of the Negative Binomial Regression Model and the Generalized Poisson Regression Model, but the Generalized Poisson Regression Model was superior with a slight difference. As a result of generalized Poisson regression analysis, it was found that the specialization of the technology development organization, the higher the ratio of high-quality personnel in technology development, and the higher the R&D cost, have a significant effect on patent registration. On the other hand, operating cash flow(EBITDA) showed a negative relationship with patent registration. 본 연구는 2019년 1월 1일부터 12월 31일까지 신용보증기금에서 기술자산평가를 받은 중소기업을 대상으로 기업의 경영활동이 특허등록에 미치는 영향을 분석하였다. 분석에는 반응변수인 특허건수가 가산자료라는 특성을 고려하여 포아송 회귀모형, 음이항 회귀모형 그리고 일반화포아송 회귀모형을 활용하였다. 본 연구에 사용된 특허건수는 자료의 분산이 평균보다 큰 과대산포가 존재하였고, 모형의 적합도를 AIC로 평가한 결과 음이항 회귀모형과 일반화포아송 회귀모형이 포아송 회귀모형에 비해 우수한 것으로 나타났다. 음이항 회귀모형과 일반화포아송 회귀모형의 성능은 큰 차이가 나지 않았으나, 일반화포아송 회귀모형이 근소한 차이로 보다 우수했다. . 일반화포아송 회귀분석결과 기술개발 조직이 전문화 되어 있으며, 기술개발 고급인력 비율이 높을수록 그리고, 연구개발비용이 많을수록 특허등록에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 한편, 영업현금흐름(EBITDA)은 특허등록과 음의 관계를 보였다.

가산자료 회귀모형을 이용한 중소기업의 경영활동이 국내 특허등록건수에 미치는 영향 연구 - 신용보증기금 기술평가 기업을 중심으로 -

장홍진,홍승열,신지은 한국자료분석학회 2023 한국자료분석학회 학술대회자료집 Vol.2023 No.1

본 연구는 2019년 1월 1일부터 12월 31일까지 신용보증기금에서 기술자산평가를 받은 중소기 업을 대상으로 기업의 경영활동이 특허등록에 미치는 영향을 분석하였다. 분석에는 반응변수인 특허건수가 가산자료라는 특성을 고려하여 포아송 회귀모형, 음이항 회귀모형 그리고 일반화포 아송 회귀모형을 활용하였다. 본 연구에 사용된 특허건수는 자료의 분산이 평균보다 큰 과대산 포가 존재하였고, 모형의 적합도를 AIC로 평가한 결과 음이항 회귀모형과 일반화포아송 회귀모 형이 포아송 회귀모형에 비해 우수한 것으로 나타났다. 음이항 회귀모형과 일반화포아송 회귀모 형의 성능은 큰 차이가 나지 않았으나, 일반화포아송 회귀모형이 근소한 차이로 보다 우수했다. 일반화포아송 회귀분석결과 기술개발 조직이 전문화 되어 있으며, 기술개발 고급인력 비율이 높 을수록 그리고, 연구개발비용이 많을수록 특허등록에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 한 편, 영업현금흐름(EBITDA)은 특허등록과 음의 관계를 보였다.

영과잉 가산 자료의 분포 특성을 고려한 포아송 및 음이항 성장모형 및 잠재계층성장모형 비교: 청소년 가출빈도의 종단적 변화 분석을 중심으로

나우열(Wooyoul Na),이현숙(Hyun Sook Yi) 한국교육평가학회 2018 교육평가연구 Vol.31 No.4

본 연구에서는 영과잉 가산자료를 분석하는 데 있어서 관찰변수들의 정규분포 가정이 요구되는 잠재성장모형 및 잠재계층성장모형의 대안으로, 포아송, 음이항, 영과잉 포아송, 영과잉 음이항 분포를 적용한 모형을 제시하고 자료의 특성에 보다 부합한 모형을 탐색하였다. 이를 위하여 본 연구에서는 한국아동청소년패널조사(KCYPS) 중1패널 2차년도부터 6차년도의 청소년 연간 가출빈도 자료를 사용하 였다. 본 연구에서는 정규분포를 가정한 잠재성장모형과 함께 포아송, 음이항, 영과잉 포아송, 영과잉 음이항 잠재성장모형 및 잠재계층성장모형의 적합도지수 및 관찰평균-추정평균 그래프를 바탕으로 모형 간 비교를 수행하였다. 그 결과, 음이항, 영과잉 포아송, 영과잉 음이항 모형의 적합도가 정규분포를 가정한 모형과 포아송분포를 가정한 모형에 비해 더 좋은 것으로 나타났으며, 대체로 영과잉 음이항 모형이 자료에 더 잘 부합하였으나 이러한 경향은 비교 준거에 따라 다소 차이를 보였다. 마지막으 로, 각 모형별 적합도 차이의 원인에 대해 고찰하고, 영과잉 가산자료의 성장모형 분석에 있어 본 연구 결과의 함의에 대해 논의하였다. The purpose of this study is to compare latent growth models and latent class growth models based on various distributional assumptions for analyzing longitudinal trends of zero-inflated count data, with adolescents’ runaway as a focal variable. As alternatives to the normal distributional assumption usually made for the analysis of continuous and symmetric data, this study compared growth models based on distributional assumptions that reflect the nature of the zero-inflated count data more accurately, such as Poisson, negative binomial(NB), zero-inflated Poisson(ZIP), and zero-inflated negative binomial (ZINB) distributions. For this purpose, we used the Korean Children and Youth Panel Survey (KCYPS) data for the 7 th grade panel. The second year to the sixth year data were used. Major findings of this study are as follows. First, NB model, ZIP model, and ZINB model performed better than others in Latent growth model and Latent class growth model. Second, ZINB model was generally better than others. However, inconsistent patterns were observed for the performance of each model over different criteria. Implications from the findings of this study were discussed with suggestions for further studies.

교통사고건수에 대한 포아송 회귀와 음이항 회귀모형 적합

정재풍,최종후 한국자료분석학회 2014 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.16 No.1

When the observations can take only the non-negative integer values, it is called the count data such as the numbers of car accidents, earthquakes, or insurance claims. In general, the Poisson regression model has been used to model these count data; however, this model has a weakness in that it is restricted by the equality of the mean and the variance. On the other hand, the count data often tend to be too dispersed to allow the use of the Poisson model in practice because the variance of data is significantly larger than its mean due to heterogeneity within groups. When overdispersion is not taken into account, it is expected that the resulting parameter estimates will be inefficient. Negative binomial regression model is recommended in the case of overdispersion. In this study, we try to compare Poisson regression model with negative binomial regression model and investigate into the recommended model based on model selection statistics such as ln L, AIC, SBC. Korea Transportation Safety Authority's data are used for empirical studies. 계수 데이터(count data)는 교통사고건수나 보험회사의 고객크레임건수 등과 같은 계수형 데이터를 말한다. 이러한 사고건수를 종속변수로 하는 회귀모형에서는 포아송 회귀모형이 널리 활용된다. 이때 포아송 회귀모형은 포아송 분포의 특성상 평균과 분산이 동일하여야 한다는 제약조건이 따른다. 현실 자료에서는 평균보다 분산이 크게 나타나는 과대산포(overdispersion) 문제가 종종 발생하게 되는데, 이를 무시하고 포아송 모형을 적합시키면 회귀계수 추정량의 표준오차가 편향되는 현상이 발생한다. 그러므로 과대산포가 존재하는 자료는 이를 반영하여 조절할 수 있는 음이항 회귀모형이 추천된다. 본 연구에서는 교통사고건수에 대한 최적 모형 구축을 위하여 포아송 회귀모형과 음이항 회귀모형 두 가지 모형을 모형 선호 기준통계량에 기반하여 적합시키고 비교한다. 교통사고건수에 대한 적합 모형으로는 ln L, AIC, SBC 등의 통계량에 기반하여 판단할 때 포아송 회귀모형보다 음이항 회귀모형이 적절함을 알 수 있다.

허들모형에 대한 베이지안 추론

선지영,심정숙,정병철 한국자료분석학회 2014 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.16 No.4

In practice, count data often show a higher incidence of zero counts than expected for the assumed distribution. Such data are called the zero inflated count data. To analyse zero inflated count data, we consider the Poisson and negative binomial hurdle model, and propose the Bayesian inference using Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods. Especially, the negative binomial hurdle model allows the overdispersion of dependent variable. In these models, we propose the MCMC algorithm compromising the metropolis hastings algorithm and Gibbs sampler to estimate regression parameters. In order to compare the efficiencies of the proposed models, we apply the proposed models to a well known the recreational trips data analysed by Gurmu, Trivedi (1996). The deviance information criterion (DIC) was used to compare the goodness of fit of each model. From the result of real data analysis, the negative binomial hurdle model shows the better performance than the Poisson hurdle model, since the DIC of negative binomial hurdle model is smaller than that of Poisson hurdle model. 영과잉 개수형 자료는 개수형 자료에서 영(0)의 값이 가정된 분포에 비하여 과다하게 나타나는 형태의 자료를 의미한다. 이러한 자료에 대한 분석으로 본 연구에서는 포아송 및 음이항 허들모형을 고려하고, 이들 모형에 대하여 마코프체인 몬테카를로(Markov chain Monte Carlo; MCMC) 기법을 이용한 베이지안 추론방법을 제안하고자 한다. 음이항 허들모형은 개수형 자료에서 흔히 발생하는 과대산포를 허용해주는 모형이다. 두 모형에 대한 회귀계수를 추정하고자 마코프체인 몬테카를로 알고리즘을 사용하였다. 본 연구에서는 메트로폴리스 해스팅스 알고리즘(metropolis hastings algorithm)과 깁스 알고리즘(Gibbs algorithm)을 결합한 방법을 이용하였다. 아울러 본 연구에서 제안한 두 모형에 Gurmu, Trivedi(1996)에 의하여 분석된 휴양항해 자료를 적용하여 두 모형의 효율성을 DIC(deviance information criterion)를 이용하여 비교하였다. 자료분석 결과, 음이항 허들모형의 DIC값이 포아송 허들모형의 DIC값 보다 작게 나타나 음이항 허들모형이 포아송 허들모형보다 잘 적합 되었음을 알 수 있었다.

임의확률모수 포아송 모형을 이용한 무신호 3지교차로 교통사고 모형 구축에 관한 연구

김태호,박민호 국토연구원 2018 국토연구 Vol.96 No.-

This study aims to develop a statistical accident model at 3-legged non-signalized intersections with random parameters Poisson method to find the elements affecting traffic accident frequencies. Meanwhile, non-signalized intersections have been treated relatively poorly compared to signalized intersections, which result in fewer studies than signalized intersections. In addition, the previous count models with fixed parameters are not enough to explain the integrated variations in terms of spatial-temporal characteristics road segments or points have. This drawback of the traditional count models results in the underestimation of the standard error of the derived coefficient and finally affects the low reliability of the derived model. To diminish this problem, this study uses the random parameters which take into account the heterogeneity of all the observations. As a result of the analysis, 13 variables were found to have statistically significant variables, 10 variables of which were found to have fixed parameters, and 3 variables (# of entrance/exit on major road, Existence of pedestrian crossing on minor road, and Existence of median barrier on major road) were found to have random parameters indicating the effects on accident frequencies could be varied at each intersection. 통행의 우선권이 부여되는 신호교차로와 달리 무신호교차로의 경우 양보, 정지 등의 교통제어 방법 혹은 운전자의 개별적인 판단과 차량 간의 상황에 따라 통행우선권이 결정되므로 높은 사고 위험성을 내포하고 있다. 그러나 무신호교차로의 경우 대개 교통량이 적은 소규모 도시지역이나 생활권 이면도로가 교차하는 지점에 설치되어 신호교차로에 비해 상대적으로 소홀하게 다루어져 왔다. 이에 본 논문은 임의확률모수를 이용한 모형을 통해 아직까지 기타 도로구간 및 교차로에 비해 연구가 미비한 무신호 3지교차로의 사고 모형을 구축하여 교통사고와 영향요인 간의 보다 면밀한 상호관계를 분석하였다. 모형 구축 결과 과분산 계수값이 통계적으로 무의미함을 보여(=0) 포아송 모형이 음이항 모형보다 적합한 것으로 나타났다. 또한 임의확률모수를 이용한 모형과 고정모수를 이용한 모형의 설명력을 비교한 결과 임의확률모수 포아송 모형이 고정모수 포아송 모형보다 상대적으로 설명력이 높은 것으로 나타났다. 총 13개의 변수가 통계적으로 유의한 변수로 도출되었으며, 이 중 3개의 변수(주도로 진/출입구수, 부도로 횡단보도 설치 유무, 주도로 중앙분리대 설치유무)는 정규분포를 따르는 임의확률모수를 가지는 변수로 나타나 교차로별로 교통사고 발생빈도에 서로 다른 영향을 미치는 것으로 나타났다. 일반적으로 무신호교차로의 경우 신호등의 통제에 따라 이동하는 신호교차로와 달리 운전자 개별적인 판단에 따라 이동하므로 통행에 대한 개념이 정립되어 있지 않은 대다수의 운전자들에게 많은 혼란을 초래하고 이로 인해 교통 상충의 위험성을 높여 사고발생 가능성을 높인다. 따라서 무신호교차로의 안전성 향상을 위해서는 통행에 대한 명확한 개념 정립과 함께 교통사고 요인을 감소할 수 있는 방안 마련이 필요하다. 이는 모형 구축 결과에서 언급한 내용과 같이 교차로 내 안전한 통행을 위한 대기장소 및 시간적 여유가 제공되는 회전전용차선 설치, 속도감시 카메라 및 과속방지턱 등 속도제어 시설물 설치, 독립적인 버스정류장 마련 등과 같은 시설물 개선을 통해 무신호 3지교차로의 안전성을 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.

유창성 장애의 언어치료 관련 경시적 계수자료의 유연한 분석

이수복(Soobok Lee),이정복(Jungbok Lee) 한국자료분석학회 2023 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.25 No.6

In this study, the goal was to apply a flexible and easy-to-manage analysis method through a model that includes a dispersion parameter in the longitudinal analysis method of count data. In the analysis of count data, it may be inconvenient to change the statistical model depending on whether there is under- or over-dispersion. To compensate for these weaknesses, We have applied a statistical method including a dispersion parameter to the statistical model. The count data covered were included in the diagnosis of fluency disorders and the evaluation of the effectiveness of speech therapy. but research on speech-language therapy is limited by being conducted on small numbers of subjects for several reasons. Therefore, statistical analysis methods that work only on large samples, are complex, or require excessive calculations in the model fitting process were not appropriate for the field. With this background, we applied the Conway-Maxwell Poisson model to longitudinal data analysis of fluency disorders. We evaluated whether the model that reflects the level of data dispersion in the model was consistent with the speech therapy data for fluency disorders by comparing it to the existing Poisson mixed model and linear mixed model. In particular, the Conway-Maxwell Poisson model had the advantage of reflecting well when the degree of dispersion was different for each group or specific subgroup. 본 연구에서는 계수자료의 경시적 분석 방법에서 산포 모수를 포함하는 모형을 통해 유연하고, 용이한 분석 방법을 논의하는 것을 목표로 하였다. 계수자료의 분석에서는 과소, 과대 산포여부에 따라 통계적 모형을 변경해야 하는 번거로움이 있을 수 있다. 이러한 약점을 보완하는 하나의 방법으로 통계적 모형에 산포 모수를 포함한 통계적 방법을 적용하기로 하였다. 본 연구에서 다루는 유창성 장애의 진단, 언어치료의 효과 평가에서는 다양한 계수자료가 포함되어 있으나, 언어치료 연구는 여러 이유로 인하여 소수의 대상자에서 수행되는 제약을 갖고 있다. 그러므로 대표본에서나 작동하거나 복잡하거나 모형 적합 과정에 과도한 계산 요구는 통계적 분석방법은 해당 분야에 적합하지 않았다. 이러한 배경하에 본 연구에서는 Conway-Maxwell 포아송 모형을 경시적 자료 분석에 적용하였으며, 자료의 산포 수준을 모형안에 반영하는 모형이 기존의 포아송 혼합모형, 선형혼합모형에 비교하여 유창성 장애의 언어치료 자료에 부합하는지 평가하였다. 특히 Conway-Maxwell 포아송 모형에서 각 군별 또는 특정 소집단별로 산포의 정도가 다를 경우 이를 잘 반영하는 장점이 있었다.

퍼지 및 신경망이론을 이용한 도시부 신호교차로 교통사고예측모형 개발

강영균,김장욱,이수일,이수범 한국도로학회 2011 한국도로학회논문집 Vol.13 No.1

This study is to suggest a methodology to overcome the uncertainty and lack of reliability of data. The fuzzy reasoning model and the neural network model were developed in order to overcome the potential lack of reliability which may occur during the process of data collection. According to the result of comparison with the Poisson regression model, the suggested models showed better performance in the accuracy of the accident frequency prediction. It means that the more accurate accident frequency prediction model can be developed by the process of the uncertainty of raw data and the adjustment of errors in data by learning. Among the suggested models, the performance of the neural network model was better than that of the fuzzy reasoning model. The suggested models can evaluate the safety of signalized intersections in operation and/or planning, and ultimately contribute the reduction of accidents. 본 연구는 신호교차로 교통사고예측모형 구축 과정 중 일반적으로 제한된 변수의 선정 및 모형의 구축에만 주로 초점이 맞추어진 기존 방법론의 문제점을 개선하고, 자료조사 및 수집 과정에서 발생하는 자료의 불확실한 상태를 인정하면서 자료의 불확실성을 최소화하여 이용할 수 있는 방법론을 개발하는데 연구의 주안점을 두었다. 퍼지추론이론과 신경망이론을 이용한 모형을 구축하였고, 마지막으로 구축된 퍼지추론이론 모형 및 신경망이론 모형과 기존 회귀모형인 포아송 회귀모형간의 통계적인 검증과 실제 Data를 이용한 모형의 적정성을 검토하였다. 모형의 통계적인 검증시 기존모형에 비해 퍼지추론모형과 신경망이론모형이 더 설명력이 높은 것으로 나타났고, 검증에서도 퍼지추론이론과 신경망이론이 적절한 것으로 나타났으며 기존모형보다 사고건수를 예측하는 설명력이 높은 것으로입증되었다. 본 연구에서 개발된 모형은 계획 및 운영단계에서 신호교차로의 안전성을 측정하는데 활용될 수 있으며, 궁극적으로는 신호교차로에서 교통사고를 줄이는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

가산자료모형을 이용한 서해 태안군 유어객의 편익추정

최종두 ( Jong Du Choi ) 한국환경경제학회·한국자원경제학회(구 한국환경경제학회) 2014 자원·환경경제연구 Vol.23 No.2

본 연구는 서해에 위치한 태안군을 방문하는 유어객의 방문 편익을 분석하기 위하여 개별여행비용법과 가산자료모형을 이용하여 수요모형을 추정하고 경제적 가치를 측정하였다. 여행객방문속성을 감안하여 분석모형으로 포아송모형(Poisson Model, PM), 음이항모형(Negative Binomial, NB), 절단된 포아송모형(Truncated Poisson Model, TPM), 절단된 음이항모형(Truncated Negative Binomial, TNB)을 분석에 이용하였다. 분석결과 추정계수들은 통계적으로 유의하게 나타났으며, 경제이론에도 부합되는 결과를 도출하였다. 과산포(overdispersion)현상은 발견되지 않았으며, 모형적합도검정을 통하여 절단된 포아송모형이 적정모형으로 선정되었다. 또한, 서해 태안군 해역내 유어활동의 경제적 가치를 추정하기 위하여 유어객의 연평균 출조횟수와 최적모형으로 선정된 절단된 포아송모형(TPM)으로 분석한 결과 1인 1회 출조당 경제적 가치는 254,453원이며, 1인당 연간 총 경제적 가치는 1,536,896원으로 도출되었다. The purpose of this study is to estimate the economic value of the recreational sea fishing in the Yellow Sea using count data model. For estimating consumer surplus, we used several count data model of travel cost recreation demand such as a poisson model(PM), a negative binomial model(NBM), a truncated poisson model(TPM), and a truncated negative binomial model(TNBM). Model results show that there is no exist the over-dispersion problem and a NBM was statistically more suitable than the other models. All parameters estimated are statistically significant and theoretically valid. The NBM was applied to estimate the travel demand and consumer surplus. The consumer surplus pre trip was estimated to be 254,453won, total consumer surplus per person and per year 1,536,896won.