• Journal of the Korean Statistical Society
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• v.3 no.1
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• pp.65-66
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• 1974

통계학의 수리론을 전개한 우리의 저서가 별로 없는 터에 윤기중교수의 '수리통계학'이 박영사를 통하여 간행되었다. 이책은 미적분에 관한 수학지식으로 능히 독파할 수 있도록 순차적으로 차분하게 기술되어 있다. 집합론의 개념에서부터 시작하여 확률론의 기초사항을 친절하게 설명하고 연속확률변수의 분포, 확률표본, 점추정, 다변량정규분포, 각종 통계량의 분포, 통계적 가설검정, 구간추정, 그리고 끝으로 회귀와 상관분석에 이르기까지 각종항목에 걸쳐서 통계학이론이 빠짐없이 기술되어 있다.

• Water for future
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• v.51 no.11
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• pp.55-65
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• 2018

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2010.06a
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• pp.187-187
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• 2010

공간자료를 다루는 일반적인 과정은 연구자의 정의에 따라 달라질 수 있지만, 일반적으로 자료 수집, 자료 구축, 분석 및 결과 도출의 일반적인 과학/공학적 분석 절차와 유사하다. 산업체의 관점에서 볼 때, 1990년대 초기 국가GIS 사업이 시작될때부터 현재까지는 공인된 자료 구축에 많은 주안점을 두어서 기존 아날로그 자료의 디지털화, 자료 가공, 데이터베이스 구축, 자료의 시각화 등의 일반적인 자료 구축 및 도시에 주안점을 두어왔다. 또한 다양한 공간해상도의 원격탐사 자료와 같이 다중 근원 자료의 이용이 빈번해짐에 따라 공간자료의 갱신 또한 중요한 부분을 차지하고 있다. 그러나, 공간자료를 다루는 일련의 과정이 궁극적으로는 특정 분야에서의 의사 결정보조자료의 제공 등을 지향한다고 간주할 때, "from data to information to knowledge"의 중간 혹은 최종 단계의 결과물을 산출하기 위한 적절한 분석 기술의 개발 및 적용 또한 중요한 부분을 차지한다. 공간분석을 별도의 학문분야로 간주하느냐 아니냐의 문제와는 상관없이, 최근 20년간 공간분석은 GIS 및 원격탐사 분야뿐만 아니라 기본적으로 공간자료를 다루는 많은 응용분야에서 공간자료의 이해와 부가정보의 생산을 위한 중요한 기술 분야로 간주되어 왔다. 공간분석의 여러 응용 분야중에서 환경분야에의 적용 연구는 또한 환경과학이라는 별도의 분야 뿐만 아니라, 기존 학문들인 지리학, 생태학, 지구과학, 사회학, 경제학, 도시 계획 등의 하위분야에서 중요한 방법론으로 자리 잡고 있다. 이 기술 세미나에서는 환경분야에 직간접적으로 활용이 가능한 공간정보 분석 기술의 동향을 지구통계학을 중심으로 소개하고자 한다. 국내에서 크리깅으로 대표되어온 지구통계학은 적용하는 학문 분야에 따라 보다 넓은 의미를 가지는 공간 통계학이라는 용어로 사용되고 있지만, 보다 학문적/기술적 의미로 살펴보면 공간분석의 특화된 분야로 간주할 수 있다. 1950년대 알려진 광상의 위치 정보를 이용하여 은둔 광상의 위치를 추정하기 위해 기본 개념이 소개된 이후에 수학적으로 이론이 1960년대 정립된 지구통계학은 많은 발전을 이루어 현재 다양한 분야에서 적용되고 있다. 그러나 외국과 달리 국내에서는 크리깅을 고급 내삽 기법으로만 간주하여 단순 주제도 작성에 제한적으로 사용하고 있다. 이 기술 세미나에서는 특정 학문분야에서 적용되기 보다는 일반적으로 통용될 수 있는 지구통계학의 기본 개념을 우선 소개한 후에, 국내외 학계에서의 환경주제도 제작과 관련된 주요 응용분야를 소개하고자 한다. 이후에 지구통계학이 적용될 수 있으면서, 다학제적 관점에서의 이슈가 될 수 있는 분야를 제시하고자 한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.1 no.2
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• pp.1-9
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• 1987

역사적으로 통계학(statistics, statistik)의 본래의 뜻은 통치를 위한 사회 및 경제현상의 수량적 파악이다. 어쨌든간에 본 논문의 과제는 경제통계학(또는 경제통계론)의 과학으로서의 위치 즉 경체통계학의 내용, 과제 및 방법을 밝히는데 있다. 간단히 말하면 경제통계학은 경제활동의 집단적 현상을 수량적으로 표현하고 이를 분석하는 것이다. 즉 인간의 욕망을 충족시키기 위한 경제활동의 모든 현상, 예를 들면 생산과정, 분배과정, 또는 소비과정 등의 집단적 현상을 수적으로 기술하고 분석하는 것이 되겠다.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.207-212
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• 2003

21세기 정보화, 기술, 국제화 등 시대적 성격에서 볼 때 국가적 차원의 통계적 소양 교육은 일반 시민의 기본 소양 및 인적자원 개발의 문제임을 인식하고 국가 그리고 대학의 일반 교육 정책으로 다를 필요가 있다. 현재 대학 교육에서 소외되고 사각지대에 있는 기초통계학 교육을 사회 변화와 요구를 반영할 수 있는 교육이 시급한 과제이다. 본 논문은 대학 기초통계학의 현재의 대학교육 상황, 학생들의 교육적 배경, 통계적 소양과 시대적 의미, 기초통계학의 목표, 성격 그리고 방향들을 제시하였다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 2001.10a
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• pp.7-11
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• 2001

웹(Web), 자바 등과 같은 컴퓨터와 정보기술의 발달은 교육에도 많은 변화를 가져오고 있다. 통계교육 분야에서도 웹을 활용하는 통계학 교재에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 기존 교재의 문제점을 보완하고, 학습자 혼자서 구현된 교재와의 상호작용을 통해 효과적인 학습을 진행할 수 있는 가상교육용 기초통계학 교재의 설계 방안을 제시한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.32 no.5
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• pp.683-692
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• 2019

It is hard to imagine teaching statistics without the help of technology. Technology is changing the way in which the content of introductory statistics is taught and the forms of textbook used. Almost all students carry mobile devices all the time that allows them to learn anytime and anywhere if we provide them with statistical electronic textbook. The use of smartphones for asking questions and finding answers in class, it can encourage students to engage more in lectures. This paper analyzes the data obtained using e-textbook in traditional classroom and discusses the future research direction of e-textbooks.

• The Science & Technology
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• v.24 no.6 s.265
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• pp.87-91
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• 1991

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.22 no.5
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• pp.893-910
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• 2009

Abstract We can use R package as a statistical package on the statistical education for college students. R is an interactive mode package and graphical presentation tools are powerful in R. The greatest advantage is that R is a general public license package. We need to consider R package as a standard statistical package on the statistical education for college students. We can consider the applications of R for inferential statistics in elementary statistics course.

• Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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• v.26 no.4_2
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• pp.657-668
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• 2023

It's important to note that air compressors in the industrial sector are major energy consumers, accounting for a significant portion of total energy costs in manufacturing plants, ranging from 12% to 40%. To address this issue, researchers have compared forecasting models that can predict the power consumption of air compressors. The forecasting models were designed to incorporate variables such as flow rate, pressure, temperature, humidity, and dew point, utilizing statistical methods, machine learning, and deep learning techniques. The model performance was compared using measures such as RMSE, MAE and SMAPE. Out of the 21 models tested, the Elastic Net, a statistical method, proved to be the most effective in power comsumption forecasting.