• 응용통계연구
• /
• 제26권4호
• /
• pp.595-610
• /
• 2013

범주형 자료에서 순서화된 대립가설을 검정하는 경우는 의학 사회학 경영학 등 다양한 응용분야에서 발생한다. 이러한 검정 방법은 대부분 대표본이론에 근거하여 개발되었다. 하지만 표본크기가 작거나 표본크기가 매우 불균등한 경우 대표본이론에 근거한 검정방법의 제 1종 오류 확률은 목표로 하는 5%와 멀어지는 경우가 많이 발생한다. 본 논문에서는 범주형 자료에서 순서화된 대립가설을 검정하는 경우 표본크기가 작거나 표본크기가 매우 불균등한 경우에 사용될 수 있는 정확검정방법을 소개하고 이에 대한 검정력 및 정확 p-value를 제시할 것이다.

• 응용통계연구
• /
• 제27권1호
• /
• pp.61-70
• /
• 2014

랜덤화 블록 계획법은 동질적인 실험단위를 묶어 여러 개의 블록으로 나눈 후, 각 블록의 실험단위에 처리를 적용하는 방법이다. 랜덤화 블록 계획법에서 Jonkckheere (1964)와 Terpstra (1952), Page (1963) 그리고 Hollander (1967) 등이 순서대립가설의 다양한 방법을 제안하였다. 특히, 블록 내 순위합의 가중치를 주는 방법으로 Page (1963) 검정법이 있다. 본 논문에서는 Page 검정을 확장하여 순서대립가설에 새로운 비모수적 방법론을 제안하였다. 또한, 몬테카를로 모의시험 연구를 통해 제안된 방법과 이전의 방법들의 검정력을 비교하였다.

• 응용통계연구
• /
• 제29권4호
• /
• pp.707-717
• /
• 2016

랜덤화 블록 계획법을 검정하는 비모수 방법은 일반 대립가설에서 Friedman (1937), 순서형 대립가설에서 Page (1963)가 제안한 방법이 있다. 이 방법은 각 블록 내 처리 간 순위를 이용해 처리 간의 차이를 검정하는 방법이다. 본 논문에서는 Hodges와 Lehmann (1962)이 제안한 정렬방법을 이용하여 블록 간 정보의 손실을 줄이고, Orban과 Wolfe (1982)가 제안한 위치를 확장하여, Kim (1999)이 제안한 대조군과 처리군의 방법을 이용하여 랜덤화 블록 모형에서 새로운 비모수 검정 방법을 제안하였다. 또한 Monte Carlo 모의실험을 통해 제안방법과 기존의 검정 방법을 비교하였다.

• 응용통계연구
• /
• 제29권7호
• /
• pp.1399-1409
• /
• 2016

랜덤화 블록 계획법(randomized block design)에서 대립가설형태에 따라 많은 비모수적인 방법들이 제안되었다. 일반대립가설에서 대표적으로 Fridman (1937)의 검정법이 있고, 순서형 대립가설에서는 Page (1963)의 검정법이 있다. 우산형 대립가설에 대한 비모수적 방법으로는 일원 배치 모형에서 k개의 표본 문제에 대하여 Mack과 Wolfe (1981)의 검정법이 있다. 본 논문에서는 랜덤화 블록 계획법(randomized block design)에서 우산형대립가설에 대하여 블록 간의 정보를 이용한 Hodges와 Lehmann (1962)의 정렬방법과 위치를 이용한 Kim (1999)의 검정법을 이용하여 검정법을 제안하였다. 또한, Monte carlo 모의실험을 통하여 제안된 검정법과 기존의 검정법을 비교하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제24권1호
• /
• pp.95-103
• /
• 2013

랜덤화 블록 모형에서 처리 간의 차이 유무를 검정하는 비모수 방법은 일반 대립가설에서는 Friedman (1937)이, 순서 대립가설에서는 Page (1963)가 제안한 검정법이 있다. 이 방법은 각 블록 내 처리 간의 순위를 이용하여 처리 간의 차이를 검정하는 검정법이다. 본 논문에서는 Hodges와 Lehmann (1962)의 정렬 방법과 Chung과 Kim (2007)이 제안한 결합위치 검정법을 확장하여 랜덤화 블록 모형에서 새로운 비모수적 방법을 제시하였다. 또한, 모의실험을 통하여 모수적 방법과 기존의 비모수적 방법과의 검정력을 비교하였다.

• 응용통계연구
• /
• 제10권2호
• /
• pp.339-352
• /
• 1997

소표본으로부터 형성되는 2원 분할표에는 빈도가 작은 칸들이 적지 않기 때문에 대표본이론에 근거한 카이제곱 검증 등 기존 통계적 방법의 적용이 적절하지 않응 수가 있다. 이런 경우에 한 대안으로서 정확검증법(exact tests)이 개발되어 있으나 이것이 너무 많은 계산을 요구하므로 사용하기가 쉽지 않다. 본 연구는 소표본 2원 분할표에서, 단순한 몬테칼로 알로리즘에 의한 행 균일성 가설의 카이제곱 임의화 검증법(randomization test)을 제안하고 튜키(Tukey) 형의 행간 다중비교법을 제안한다. 아울러 열 범주가 순서형인 2원 분할표에 대하여도 유사한 방법론을 적용할 수 있음을 밝힌다.

• 재무관리논총
• /
• 제8권1호
• /
• pp.99-116
• /
• 2002

본 연구는 우리나라가 1996년 외환자유화와 자본자유화로 특징지워지는 국가들의 국제조직인 OECD에 가입한 이후 국내주식시장에서 환위험과 세계시장위험에 조건부로 가격보상이 이루어지고 있는가를 가격결정모형의 가장 일반적 형태인 확률적 할인요소를 이용하여 검정하였다. 무조건부 가격결정모형을 이용하여 국내주식시장에서 환위험프리미엄과 세계시장위험 프리미엄의 존재를 검정하고자 하는 연구들의 결론들이 일치되지 않고 있는 상황에서 조건부 가격결정모형을 이용한 검정노력은 자연스러운 접근순서로 볼 수 있다. 무조건부 가격결정모형에서 위험프리미엄이 존재하지 않는 것으로 검정되는 경우에도 조건부 프리미엄은 존재할 수 있다. 확률적 할인요소는 국내시장위험, 환위험, 세계시장위험 등 세 가지 위험요인이 포함되도록 정의하였으며, 조건부 정보를 구성하는 도구변수는 기존의 선행연구를 참조하여 6개를 선정하였다. 여기에는 상수, 전기의 국내시장수익률, 현재기의 무위험이자율, 전기의 세계시장수익률, 전기의 부도위험스프레드, 전기의 유로달러이자율이 포함된다. 월별 시계열 자료를 이용하여 가설을 검정한 결과 환위험 프리미엄과 세계시장프리미엄이 모두 존재하는 것으로 나타났다. 이 결과는 외환위기 기간이었던 1997년을 제외하더라도 차이가 없었다. 따라서 기업의 재무결정에서 환위험헤징활동 등이 기업가치창조와 무관하지 않음을 의미하고 있다. 국내시장위험과 세계시장위험이 모두 프리미엄을 요구하고 있음은 우리 국내시장이 세계시장과 완전 통합된 상태는 아님을 보여준다고도 해석될 수 있다.

• 정보과학회 논문지
• /
• 제42권10호
• /
• pp.1207-1221
• /
• 2015

본 연구는 1990년대 이후 정보화 과정에 이어 2010년대 들어 스마트폰의 확산으로 스마트화가 급속히 전개되는 가운데 특히 2000년대 이후 신속히 진행 중인 고령화로 인하여 심각해지고 있는 만 65세이상 노년층의 스마트 정보격차의 요인을 분석하고 이에 대한 해소방안을 모색하고자 추진되었다. 기존 연구에서 노년층의 스마트폰에 대한 자기효능감, 교육, 접근성, 유희성, 비용 합리성, 정책적 지원 등 6개 요인을 도출하고 정보기술수용모델(TAM)을 토대로 연구모델을 정립한 후, 전국의 14개 노인종합복지관을 통하여 총 243명에게 설문조사를 실시하여 자료를 수집하였으며, 구조방정식모델(SEM) 분석을 통하여 가설을 검증하였다. 스마트폰에 대한 정책적 지원, 유희성, 자기효능감, 접근성, 비용 합리성, 그리고 교육 요인의 순서로 중요성이 우선시된 본 연구의 결과는 향후에 노년층의 스마트 정보격차에 대한 다양한 해소방안 모색에 활용될 수 있다.

• 지식경영연구
• /
• 제23권3호
• /
• pp.213-229
• /
• 2022

본 연구는 기존 연구들에서 언급된 집단지성 발현의 선행요인들을 검증함으로써 관련분야 발전에 기여하는 것을 연구 목적으로 한다. 이를 위해 집단지성 발현의 선행요건으로 과업의 복잡성과 의미성, 다양성, 경험에 대한 개방성, 커뮤니케이션 독립성, 의사결정의 분권화, ICT(Information and Communication Technologies) 활용을 검토하였다. 연구가설 검증을 위해 연구개발 사업부에 속한 구성원을 대상으로 200부의 설문지를 배포하였고, 회수된 198부 중에서 불성실한 13개를 제외한 185개의 데이터를 최종 분석하였다. 분석결과, 과업의 의미성, 경험에 대한 개방성, 의사결정 분권화, ICT활용이 각각 집단지성 발현에 긍정적인 영향을 미치는 것을 확인하였다. 그리고 지각된 비유사성과 가치 다양성은 각각 집단지성 발현에 부정적인 영향을 미쳤으며, 모든 변수들을 함께 고려했을 때, ICT 활용, 과업의 의미, 경험에 대한 개방성, 인지된 비유사성과 가치 다양성 순서로 집단지성 발현에 영향을 미치는 것을 발견하였다. 본 연구결과의 이론 및 실무적 시사점은 토의부분에서 자세히 분석하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
• /
• pp.1363-1373
• /
• 2009

본 연구는 두 집단지성의 가장 대표적인 서비스인 네이버 지식iN과 위키피디아의 구조적, 경험적 차이를 바탕으로 생산의 차원에서 생산 주기, 생산 참여자, 생산물의 모델을 설정하고, 새롭게 탄생하는 지식을 중심으로 검증함으로써 최종 지식 소비 행위를 반영한 각각의 종합모델을 도출하였다. 우리는 웹에서 집단지성의 일상화를 확인할 수 있다. 지식 획득 매체가 매스미디어에서 인터넷으로 변화하는 과정에서 등장한 포털 및 검색사이트는 지식의 생산이 전문가패러다임에서 소비자 중심으로 재편될 수 있는 가능성을 열어주었다. 그리고 이러한 생산 방식의 변화는 '지식'의 개념 역시 변화시키고 있다. 즉, 집단지성이라는 새로운 웹2.0의 현상이 지식생산방식을 변화시키고 변화된 지식생산방식은 '지식'자체를 변화시킨다는 이론적 가설을 도출할 수 있는 것이다. 본 연구는 이러한 새로운 현상들을 분석하기 위해서는 먼저 보다 엄밀하게 집단지성의 개념을 규정할 필요성에 출발하였다. 현재 집단지성이라는 이름으로 불리면서 급격히 성장하고 있는 위키 방식의 인터넷 서비스와 지식검색 방식의 인터넷 서비스를 비교함으로써 보다 정교한 집단지성의 모델을 구축하고자 하였다. 위키형 집단지성과 지식검색형 집단지성의 차이점은 경험적으로도 뚜렷하게 확인할 수 있다. 본 연구는 이러한 경험적 차이와 기존의 문헌에서 밝혀진 사실들을 바탕으로 두 서비스의 지식생산 방식을 생산플로우, 생산참여자 성향, 생산물(지식)의 성향과 같이 세 영역으로 나누어 각각의 가설 모델을 설정하고 이 모델을 선정된 질의어를 바탕으로 검증한 뒤에 최종적인 모델을 도출하는 방식으로 진행되었다. 지식검색형 집단지성은 '질문-답변-채택'의 구조이고, 그 구조 속에서 '질문기-답변기-순서화기'를 거쳐 하나의 지식 덩어리인 'K-let'을 생산한다. 생산된 'K-let'들은 지식검색서비스의 데이터베이스에 축적되고, 이는 공통된 질의어를 기준으로 소비자들에 의해서 검색되어 소비된다. 하나의 질문에 대해 여러 개의 답변들이 존재하고, 답변자의 성향은 크게 전문성과 체계성을 바탕으로 한 전문가형 답변자와 경험적이고 의견지향적인 대화형 답변자로 나눠진다. 다수의 네티즌들의 참여에 의해서 지식의 생산이 진행되므로 질문의 성향 역시 사실, 의견, 경험 등 다양한 스펙트럼을 가지는 모델로 설정하였다. 반면에 위키형 집단지성은 개방형 플랫폼을 바탕으로 한 백과사전의 형식이며, 이러한 형식 속에서 최초의 개념어 등록과 다수의 편집활동을 거치면서 완성되지 않는 하나의 아티클인 'W-let'을 생산한다. 이러한 'W-let'은 생성 초기에 소수에 의한 활발한 내용 입력 활동으로 어느 정도의 안정화를 거친 후에는 꾸준한 다수의 수정활동을 통해서 'W-let'의 생명력을 유지함으로써 지식의 실제적인 변화를 반영한다. 생산된 'W-let'들은 위키형 집단지성 서비스의 데이터베이스에 축적되고, 이것들은 내부링크를 통해서 모두 연결되어 있다. 백과사전 형식으로 하나의 개념어를 설명하는 하나의 아티클은 오로지 사실적인 지식들로만 구성되나 내부링크와 외부링크를 통해서 다양한 스펙트럼을 가지는 모델로 설정하였다. 위와 같이 설정된 모델을 바탕으로 공통된 질의어 및 개념어를 선정하여 각각의 서비스에 노출시켰다. 이를 통해서 얻어진 각 서비스의 데이터베이스에 축적된 모든 데이터들 중에서 일정한 기간을 기준으로 각각의 모델 검증에 필요한 데이터를 추출하여 분석하는 방식으로 진행되었다. 그 결과 지식검색형 집단지성에서는 '질문-답변-채택'의 생산 구조 속에 다수가 참여하여 질문-채택답변-기타답변으로 배열되어 있는 완성된 형태의 K-let들을 지속적으로 생산하며 비슷한 성향을 가진 K-let들이 반복적으로 생산되어 지식검색 데이터베이스에 누적된다. 지식 소비자들은 질의어 검색을 통해서 다양한 K-let들을 선택하여 비교, 검토한 후에 선택된 K-let들의 배열은 해체되어 소비자들에 의해서 재배열됨을 발견할 수 있었다. 이에 지식검색형 집단지성이란 다수의 의해서 생산되고 누적된 지식들이 소비자의 검색과 선택에 의해 해체되어 재배열되는 지식의 맞춤화 과정이라고 정의내릴 수 있었다. 반면에 위키형 집단지성에서는 '내용입력-미세수정' 구조 속에서 생명력 있는 W-let을 생성한다. W-let은 백과사전처럼 정리되어 내부링크를 통해서 서로 연결되고, 외부링크를 통해 확장되고, 지식소비자들은 검색을 통해 최초의 W-let에 도달한 후에 링크를 선택함으로써 지식을 확장시킴을 검증할 수 있었다. 따라서 위키형 집단지성이란 다수의 의해서 생산되고 정리된 지식들이 소비자의 검색과 링크에 의해 무한히 확장되는 지식의 확대 재생산되는 과정이라고 정의 내릴 수 있다. 결국, 현재의 집단지성이란 지식이 다수의 참여로 생산됨으로써 개인에게 맞춤화되고, 끊임없이 확대 재생산되는 과정을 의미한다. 그리고 이러한 집단지성의 방식은 지식이라는 현재의 차원을 넘어서 정치, 경제를 비롯한 사회의 전 영역으로 점차적으로 확대되어갈 것이다. 앞으로 연구들은 두 가지 모델이 혼재되어 있는 현재의 집단지성이 어떠한 새로운 모델을 만들면서 다른 영역으로 확장되어갈 것인지에 대해서 초점을 맞춰 나가야할 것이다.