• 제목/요약/키워드: 벤포드 법칙

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수문학적 데이터의 자릿수 빈도 분석 적용가능성 연구 (A study on applicability of the digit frequency analysis to Hydrological Data)

  • 박정은;맹승진;임광섭
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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    • pp.102-102
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    • 2023
  • 벤포드 법칙(Benford's Law)은 실생활에서 관찰되는 수치 데이터를 첫 자리 숫자에 따라 분류할 때 첫 자리의 숫자가 커질수록 그 분포가 점차 감소되는 현상을 말한다. 이러한 벤포드 법칙은 일반식으로 도출하여 다양한 자릿수로 확장하여 적용할 수 있는 연구결과가 제시되었으며, 회계학, 사회과학, 물리학, 컴퓨터과학, 생물학 등 다방면의 수치 자료에서 그 유효성이 확인되고 있다. 자릿수의 관찰빈도를 분석하는 것만으로 많은 양의 실생활 데이터에서 빠르고 쉽게 데이터 조작여부를 탐지하거나 1차적인 데이터 품질검사에 효과적으로 활용되고 있다. 본 연구에서는 다학제적 연구의 측면에서 수학·물리적 법칙인 벤포드 법칙을 일유량 등 다양한 수문학 측정자료에 적용하여 그 적용가능성을 확인하고 자료의 불균질성과 신뢰성을 빠르게 탐지할 수 있는 방법론을 제시하고자 한다. 수문자료는 공인심의를 통해 자료의 신뢰도를 확보하고 있으나 확정·배포까지 약 2년이 소요되어 활용기간 단축에 대한 사용자 요구가 지속되고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 분석대상 데이터의 자릿수 관찰빈도가 벤포드 법칙에 의한 예상자릿수 빈도를 따르는지 여부에 대한 가설을 설정하고 카이제곱 검정 또는 Kolmogorov-Smirnov(K-S) 검정 등을 통해 적합도에 대한 통계적 유의미함을 분석함으로써 대략적으로나마 빠르고 쉽게 측정자료의 신뢰성을 판단할 수 있다. 본 연구는 다양한 학문과의 결합을 통한 새로운 접근을 시도함으로써 빅데이터 시대에 효과적으로 수자원의 개발, 관리 및 운영의 의사결정을 하는데 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.

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인터넷웹상의 숫자들과 벤포드법칙 (Numbers in the Internet Web and Benford's Law)

  • 장대흥
    • 응용통계연구
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    • 제22권3호
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    • pp.553-568
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    • 2009
  • 인터넷 상의 웹페이지에 나타나는 숫자들의 빈도수를 조사한 후 이러한 숫자들이 이루는 집합체의 성질을 알아보고 이러한 자료들이 각 종 법칙들(거듭곱 법칙, 지프 법칙, 벤포드 법칙)이 성립하는 지를 살펴보았다.

언어 텍스트에 나타나는 벤포드 법칙: 원리와 응용 (Benford's Law in Linguistic Texts: Its Principle and Applications)

  • 홍정하
    • 한국언어정보학회지:언어와정보
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    • 제14권1호
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    • pp.145-163
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    • 2010
  • This paper aims to propose that Benford's Law, non-uniform distribution of the leading digits in lists of numbers from many real-life sources, also appears in linguistic texts. The first digits in the frequency lists of morphemes from Sejong Morphologically Analyzed Corpora represent non-uniform distribution following Benford's Law, but showing complexity of numerical sources from complex systems like earthquakes. Benford's Law in texts is a principle reflecting regular distribution of low-frequency linguistic types, called LNRE(large number of rare events), and governing texts, corpora, or sample texts relatively independent of text sizes and the number of types. Although texts share a similar distribution pattern by Benford's Law, we can investigate non-uniform distribution slightly varied from text to text that provides useful applications to evaluate randomness of texts distribution focused on low-frequency types.

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