• 융합정보논문지
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• 제10권8호
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• pp.60-67
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• 2020

본 연구는 간호학생의 카데바 실습 경험을 확인하여 간호학과 맞춤형 카데바 실습 프로그램 개발 및 생명·간호 윤리 교육을 위한 기초자료를 제공하고자 40명을 대상으로 4팀의 포커스 그룹 인터뷰 통해 도출된 자료를, Colaizzi 분석방법으로 인체 해부 관찰 경험의 의미와 본질을 파악하고자 하였다. 간호학생의 인체 해부 관찰 경험에 대한 분석결과는 3개 범주와 6개의 주제모음 및 12개의 주제가 도출되었다. 각 범주별 주제모음은 다음과 같다: 불안(걱정, 직면), 성찰(삶과 죽음의 경계선, 시신스승의 가르침), 성장(전진, 다시없을 값진 경험). 간호학생은 카데바 실습 경험으로 인체의 신비와 생명의 소중함을 깨닫고, 죽음 또한 넓은 의미에서 생명의 한 과정임을 인식하며 기증을 통한 이타적인 삶도 고민해보는 기회였다. 이상의 연구결과를 바탕으로 효과적인 카데바 실습 오리엔테이션과 감정 대처법 제시, 가상 죽음체험과 같은 죽음준비 프로그램을 통해 생명과 죽음, 인간의 존엄성에 고민해볼 수 있는 기회를 간호학생들에게 제공할 필요가 있다.

• 응용통계연구
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• 제22권4호
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• pp.735-744
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• 2009

이 논문에서는 장기억 과정에서의 변화점을 빨리 검출하는 베이지안 추론방법에 대해 알아본다. 장기억 과정에서의 베이지안 추정은 장기억 모수값에 따라 전체 자료에 대한 부분차분을 계산해야 하기 때문에 수행시간이 많이 걸린다는 문제가 있다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 장기억 모수공간을 그룹화하여 순서형으로 범주화시킨 후 설명력이 가장 높은 범주의 대표값을 선택하게 하였다. 이 방법은 초기단계에서 범주의 대표값에 대해 한번씩만 부분차분을 계산하면 되기 때문에, 매번 계산해야 하는 추정하는 방법보다, 특히 시계열자료의 수가 많은 경우, 상대적으로 빠른 베인지안 추론이 가능하다. 또한 장기억 모수공간이 (0,0.5) 이기 때문에 모수공간을 적절하게 그룹화한다면 장기억 모수를 선택하는 것이 모수를 추정하는 것에 비해 큰 차이가 없다. 이 논문에서는 나일강 수위자료 실증분석을 통해 제안된 방법의 타당성을 확인해본다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.57-62
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• 2010

최근 의료분야에서는 대규모의 데이터를 빠르게 검색 및 추출이 가능하게 의사결정트리 기법에 대한 연구들이 진행되고 있다. 현재 CART, C4.5, CHAID 등 여러 기법이 개발되었는데, 이러한 클레시파이 기법들은 몇몇 의사결정 나무 알고리즘이 이진분리로 분류를 하는데, 나머지 데이터의 결과가 손실될 우려가 있다. 그중 C4.5는 엔트로피의 측정값에 높고 낮음으로 트리 모양을 구성해 가는 방식이고, CART 알고리즘은 엔트로피 매트릭스를 사용하여 범주형 자료나 연속형 자료에 적용할수가 있다. 이에 본 논문에서는 클래시파이 기법 중 C4.5와 CART를 유방암 환자 데이터에 대해 적용하여 실험하여, 그 결과 분석을 통한 성능 평가를 수행하였다. 실험에서는 교차검증을 통해 그 결과에 대한 정확성을 측정하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제17권1호
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• pp.67-77
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• 2010

단계별로 얻어진 $I{\times}J$ 이차원 범주형 자료에서 분할표 일부의 칸에서 도수가 붕괴(collapse)된 상태로 조사가 이루어진 것을 단계별추출(step-wise sampling)이라 한다. 단계별추출로 얻어진 자료를 분석할 경우 단계별추출법을 사용하여 분석하면 분석의 효과를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 단계별추출법 중에서 최대우도추정법을 이용하여 얻어진 정확최대우도추정량(exact maximum likelihood estimator)과 단계별추출최대우도추정량을 연구하였다. 또한 MSE와 편향(bias)을 기준으로 모의실험을 통하여 두 추정법을 비교하였다.

• 응용통계연구
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• 제18권2호
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• pp.471-485
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• 2005

범주형 자료분석에서 차원축소(collapsibility)는 오즈비로 설명되었다. 실제의 $2{\times}2{\times}K$ 분할표 자료를 이 이론에 적응시켰을 때 오즈비의 값으로 차원축소가 가능한지의 여부를 판단하기는 어렵다. 오즈비를 시각적으로 표현하는 방법 중에서 Doi, Nakamura와 Yamamoto(2001)가 제안한 Contour plot을 통해서 분할표 자료를 설명하는 것은 가능하지만 차원축소의 가능성을 결정하기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 오즈비의 신뢰구간을 시각적으로 표현할 수 있는 방법으로 Barrowman과 Myers(2003)가 제안한 Raindrop plot을 이용하여 $2{\times}2{\times}K$ 분할표 자료를 설명할 수 있으며 동시에 차원축소의 가능성을 판단할 수 있는 방법을 제안하고자 한다.

• 응용통계연구
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• 제24권5호
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• pp.915-930
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• 2011

경기의 결과를 모형 화하는 것은 다양한 방법을 통하여 이루어져 왔다. 특히 두 개의 팀만이 경기를 하는 경우에는 더욱 다양한 방법이 제안되었다. 그 중에서 Bradley-Terry 모형은 짝지어진 자료로부터 선호하는 크기의 특성을 얻을 수 있는 가장 넓게 사용되어지고 있는 모형이다. Bradley-Terry 모형은 스포츠 경기결과의 분석과 심리학에 관련된 분야들에서 다양하게 적용되어진다. 본 연구자는 한국 프로야구 자료에 Bradley-Terry 모형을 적용하였다. 그 결과 연속형 공변량의 경우 평균자책점과 세이브를 포함하는 모형이 최적으로 나타났고 관심의 대상이 되는 몇 가지 범주형 분석의 결과 동군과 서군, 골든글러브, 다승왕, 그리고 홈경기의 이점이 승부에 영향을 주는 것으로 나타났다. 하지만 이들의 조합은 단순히 연속형 변수만을 포함한 모형이 분석 결과 더 적절한 것으로 고려되어졌다. 제안된 모형은 경기의 승패를 예측하는 데도 유용하게 사용될 수 있다. 한 예로 한국시리즈에서 우승할 확률들의 순서가 2008년도의 결과와 정확히 일치하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권3호
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• pp.129-136
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• 2023

본 연구의 목적은 한국 관광 수요가 회복되고 있는 현시점에서, 코로나19의 위협에도 불구하고 한국을 방문한 외래관광객의 만족도, 재방문 의사, 그리고 타인 권유 의사에 영향을 미치는 요인이 무엇인지를 실증적으로 규명하는데 있다. 이를 위해, 본 연구는 한국관광공사가 2020년 한국을 방문한 외래방문객 8,135명을 대상으로 조사한 자료를 활용하였다. 조사자료가 연속형 변수와 범주형 변수가 혼재되어 있어 분석의 타당성을 확보하기 위해 의사결정나무분석을 수행한 결과, 외래방문객 만족도에 영향을 미치는 요인으로는 방문 목적과 체재 기간 중 자가격리 포함 여부로 나타났다. 재방문 의사에 영향을 미치는 요인으로는 방문 목적, 방문 횟수, 그리고 체재 기간 중 자가격리 포함 여부 그리고 타인 권유 의사에 영향을 미치는 요인으로는 방문 목적, 체류 기간, 성별로 확인되었다. 분석 결과를 토대로, 본 연구는 이런 요인과 만족도, 재방문 의사, 그리고 타인 권유 의사 간의 관계에 대한 설명뿐만 아니라 관광 활성화를 위한 시사점을 제시하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권5호
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• pp.917-926
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• 2010

배깅과 부스팅의 기법은 예측력을 향상 시킨다고 알려져 있다. 이는 비교 실험을 통하여 성능이 검증 되었는데, 목표변수가 범주형인 경우에 특정 의사결정나무 알고리즘인 회귀분류나무만 주로 고려되었다. 본 논문에서는 의사결정나무 외에도 다른 데이터마이닝 방법도 고려하여 목표변수가 연속형인 경우에 배깅과 부스팅 기법의 성능 검증을 위한 비교 실험을 실시하였다. 구체적으로, 데이터마이닝 알고리즘 기법인 선형회귀, 의사결정나무, 신경망에 배깅 및 부스팅 앙상블 기법을 결합하여 8개의 데이터를 비교 분석하였다. 실험 결과로 연속형 자료에 대한 여러 데이터마이닝 알고리즘에도 배깅과 부스팅의 기법이 성능 향상에 도움이 되는 것으로 확인되었다.

• 한국측량학회지
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• 제17권2호
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• pp.177-187
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• 1999

현재까지 GSIS를 이용하는 많은 응용분야에서 각종 공간자료의 추출 및 분석을 위해 벡터형 공간중첩(spatial overay)이나 격자형 공간연산(spatial algebra)기능이 주로 사용되었다. 하지만 이런 방법에 내재하고 있는 개념은 전통적인 보통집합이론에 근거하고 있기 때문에 많은 종류의 공간자료들이 구간설정에 있어서 예리한 경계로 분할되는 것으로 다루어지고 있다. 이것은 현실 세계에 존재하는 실제 자료들의 공간분포패턴과 일치하지 않는다. 즉, 공간상에 일정영역이나 실체들이 오직 한가지 속성으로 한정되는(one-entity-one-value)오류를 그대로 포함하고 있다. 본 연구는 이러한 보통집합의 개념하에서 공간자료를 다루어 왔던 종래의 방식을 개선하기 위해서 공간자료가 지니는 모호함 내지 경계의 애매성을 잘 표현할 수 있는 퍼지집합의 개념을 두 가지 방법을 통해 공간중첩과정에 도입하였다. 첫 번째 방법은 공간적으로 연속성을 갖는 자료에 대해서 퍼지부분집합에 의한 퍼지구간분할법이며, 두 번째 방법은 범주형 자료에 대해서 적용한 퍼지경계집합법이다. 사례연구로서 신시가지 개발입지선정을 위한 적지분석을 수행을 함으로서 기존의 부울분석방법과 퍼지 공간 중첩법의 결과를 비교하였으며 그 결과, 퍼지공간중첩법에 의한 적합도면이 신시가지 개발입지에 대한 보다 타당성 있는 정보를 제공하며, 더불어 정보표현측면에서도 더욱 적절한 형태임을 알 수 있었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제37권4호
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• pp.681-691
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• 2017

본 연구에서는 전과정평가 방법론을 활용하여 교량용 탄성받침 제조 공정에 대한 전과정목록(LCI) DB를 구축하고, 교량의 환경부하평가시 신뢰성 향상율을 분석하였다. 교량용 탄성받침의 영향평가 결과, 6대 영향범주 중 자원고갈, 지구온난화, 광화학산화물 생성 범주 순으로 주로 영향을 미치는 것으로 나타냈다. 투입물의 기여도에서는 대부분의 영향범주에서 후판이 가장 높게 나타났다. 본 연구를 통해 구축된 교량용 탄성받침 전과정목록(LCI) DB를 교량 환경부하평가에 적용한 결과 환경부하량은 평균 0.53% 증가하였으며, 투입자재의 금액기준 Cut-off는 11.36% 증가하였다. 교량용 탄성받침 LCI DB 구축을 통해 향후 온실가스 배출량 산정, 환경부하평가 등의 신뢰성을 향상시키고 현재 생산기술에 기반한 자료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.