• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2002년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.231-234
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• 2002

통계학과 교육과정의 개선에 관한 연구를 비롯한 몇몇 응용 논문을 통하여 통계학과에서 데이터베이스 교육이 중요하다는 사실은 간혹 언급되어 왔으나, 그 구체적인 교육 방법에 관해 논의한 연구는 찾아보기 힘들다. 본 연구에서는 통계학과에서 데이터베이스 교육의 필요성 및 교육 방안에 관해 생각해보고자 한다. 따라서 본 논문의 목적은 통계학과에서 데이터베이스를 교육할 때 어떻게 통계학이라는 학문과 연관지어 교육할 수 있을 것인가에 대해 살펴보는 것이다.

• 응용통계연구
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• 제17권3호
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• pp.595-603
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• 2004

통계학과에서 데이터베이스 교육은 필요한가\ulcorner 데이터베이스 교육이 필요하다면 그 교육 방안은 무엇인가\ulcorner 본 연구에서는 통계학과에서 데이터베이스 교육의 필요성에 대해 논의하고 구체 적 인 교육 방안을 제안하고자 한다. 본 논문의 목적은 어떻게 통계학이라는 학문과 연관지어 데이터베이스를 교육할 수 있을 것인가에 대해 생각해보고자 하는데 있다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2002년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.97-102
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• 2002

본 연구는 현재 통계학회의 홈페이지(http://www.kss.or.kr)를 통해 서비스중인 ${\ulcorner}$통계학용어 온라인 대조표${\lrcorner}$를 개인의 PC에 설치하여 보다 손쉽게 통계용어의 검색에 활용할 수 있도록 소프트웨어로 재구성한 것이다. 따라서 사용자는 웹에 접속이 불가능한 경우에도 알파벳이나 가나다순의 검색 및 키워드를 입력한 검색이 가능하며, 검색된 결과의 레이아웃이나 글꼴을 조정하여 출력도 가능하다. 구현된 소프트웨어는 앞으로 추가되는 자료가 있더라도 사용된 데이터베이스만을 업데이트하면 소프트웨어에 대한 추가수정 없이 재사용이 가능하도록 구성되었다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2010년도 춘계학술대회
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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.

• 응용통계연구
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• 제23권4호
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• pp.725-738
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• 2010

사법 개혁의 일환으로 2009년 3월에 법학전문대학원(law school) 체제가 출발하여 향후 우리사회의 법적 풍토는 다양화 전문화 국제화의 방향으로 전환될 것으로 보인다. 이런 시류에 맞추어 $\ll$법(法)과 통계학$\gg$의 교과 교육, 통계적 방법론의 법 분야 응용, 관련 토픽에 대한 통계학 연구에 대한 시론과 예를 제시하고자 한다.

• 한국학교수학회논문집
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• 제8권2호
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• pp.167-181
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• 2005

통계학을 좀 더 쉽게 이해하며 흥미를 가지고 접근할 수 있도록 하기 위해 다양한 통계교육 방법의 연구가 계속되어지고 있다. 그러나 동계교육에 있어서 항상 겪는 어려운 점 중의 하나는 학생들이 쉽게 받아들일 수 있는 실제 자료가 많지 않다는 것이다. 이는 학생들에게 통계학을 현실과 전혀 관계없는 학문으로 인식시키며 학습 의욕을 저하시키고 통계학을 재미없는 학문으로 인식하게 되는 부정적 결과를 낳게 하였다. 본 연구에서는 웹과 데이터베이스를 활용한 자료 수집 및 공유 프로그램을 활용하여 수업에서 현실감 있고 학생들과 관련이 높은 자료를 활용할 수 있도록 하고 엑셀을 활용하여 학생들이 통계학의 개념과 응용에 더 집중할 수 있는 통계교육 수업방안을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.745-748
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• 2004

얼굴 이미지의 대부분은 표본의 수보다 특징 변수의 수가 많기 때문에 이러한 점을 고려한 특징 추출 방법이 필요하다. 본 논문에서는 부분 최소제곱법을 이용하여 특징 벡터의 차원을 축소하는 방법을 제안한다. 전통적인 차원 축소 방법인 주성분 분석은 클래스의 정보를 고려하지 않고 최대 변이를 가지는 성분을 추출하기 때문에, 클래스의 구분에 필요한 특징을 필수적으로 추출하지 못한다. 이에 비해, 부분 최소제곱법은 클래스 변수에 대한 정보를 포함하여 성분을 추출한다. 그러므로, 분류를 하는데 있어서는 주성분 분석에 의해 추출된 성분보다는 부분 최소제곱법에 의해 추출된 성분이 보다 더 예측적이다. 맨체스터와 ORL 얼굴 데이터베이스를 이용하여 실험한 결과, 분류와 차원 축소 측면에서 주성분 분석 방법보다는 부분 최소제곱법을 이용한 방법이 그 성능이 우수함을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.172-174
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• 2000

기업과 산업등 여러분야에 적용하기 위하여 인공지능, 통계학, 데이터베이스등의 각 분야에서 활발히 연구되고 있는 데이터마이닝은 알 수 없는 미래에 대한 예측이 가능하다는 장점을 갖기 때문에 더욱 가치가 있다. 데이터셋을 설명하기 위한 설명모델링과 예측을 하기 위한 예측모델링의 두 가지 범주로 나뉘어 발전되어왔으나, 데이터셋을 설명하기 위한 분석보다는 미래를 예측하기 위한 분석의 중요성이 점점 증가되고 있다. 이 논문에서는 마코프 성분을 갖는 과거의 이력 데이터를 기반으로 일정한 시점 또는 일정 기간동안의 변화량을 예측할 수 있는 예측모델링 방법을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.476-479
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• 2021

DBMS 파라미터 튜닝이란 데이터베이스에서 제공하는 다양한 파라미터의 값을 조율하여, 최적의 성능을 도출하는 과정이다. 데이터베이스 종류에 따라 파라미터 개수가 수십 개에서 수백 개로 다양하며, 각 기능이 모두 다르기 때문에 최적의 조합을 찾는 것은 쉽지 않다. 선행 연구에서는 BO 기법을 사용하여 적절한 파라미터 값을 추출했지만, 파라미터 개수에 비례하여 차원이 커지는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 통계적으로 파라미터를 분류하여 탐색 공간을 줄인 다음 단계적으로 BO 를 수행하는 PBO 방식을 제안한다. 파라미터 값을 랜덤하게 할당하여 벤치마킹한 결과값을 군집화한 후, 각 군집별로 파라미터와의 연관성을 분석해 높은 상관관계를 가진 파라미터를 매칭시켜 분류한다. 제안하는 방법론을 검증하기 위하여 8 가지 회귀 모델과의 비교 실험을 통해 제안한 방법론의 우수성을 검증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권11호
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• pp.1599-1607
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• 2022

저출산과 노령화로 보험 수요가 지속해서 감소하고 있다. 나아가 언택트 소비가 주류가 되면서 기존의 대면 서비스를 중심으로 한 보험상품 마케팅은 실효성이 크게 떨어지고 있다. 그러므로 보험업계는 비대면 서비스를 기반으로 한 새로운 마케팅이 절실한 시점이다. 확보된 내 외부 및 공공데이터를 바탕으로 보험 트렌드를 반영한 맞춤형 전략을 통해 기존 고객의 로열티를 강화하고 신규 고객을 확보할 수 있는 개인 맞춤형 보험 상품 추천시스템을 제안하고자 한다. 보험회사 데이터베이스에 등록된 고객을 대상으로 공공 데이터(시군구별 총인구수, 건강생활 실천율, 고령 인구 비율, 출생률, 노인여가복지 수, 연령대별 경제활동참가율 등), 고객 개인정보 및 기 계약 정보를 사용하여 인구통계학 기반과 모델 기반 추천시스템을 설계하였다. 인구통계학 기반 추천시스템은 군집화된 고객 내 코사인 유사도를 계산하여 유사도가 높은 고객들이 많이 가입한 보험상품을 추천하였다. K-means를 이용한 군집화 방식과 고객의 지역, 성별 및 연령대 기준의 Segmentation 방식으로 각각 수행하였다. 모델 기반 추천시스템은 Decision Tree, Random Forest Classifier를 사용하여 각각 추천시스템을 설계하였다. 본 연구 결과 군집 된 고객 간 코사인 유사도를 활용한 인구통계학 기반 추천시스템의 성능이 가장 우수하였다. 이는 개인의 특성(성별, 나이 등) 및 환경적인(경제력, 직업 거주지역 등) 요소에 따라 보험 상품을 선택하기 때문에 고객 간 유사도가 보험 추천시스템의 성능에 주요 요소인 것을 보여준다.