• 월간양계
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• 제6권1호통권51호
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• pp.25-25
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• 1974

• 월간양계
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• 제6권2호통권52호
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• pp.26-26
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• 1974

• 한국기술혁신학회:학술대회논문집
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• 한국기술혁신학회 2017년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.3-11
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• 2017

한국의 지역별로 특화된 과학기술 연구개발과 투자가 지속적으로 강조되고 있다. 연구개발 특구로 지정도 확대되었다. 광역시도별 연구개발 투자가 확대되는 분위기에서 각 지역별 투자에 영향을 미치는 요인이 무엇인지 학술적 검토가 필요하다. 본 논문에서는 지수분해분석(Index Decomposition Analysis) 방법론을 적용하여 광역시도의 연구개발 투자 요인에 대한 분석을 시도하였다. 분석에 사용된 자료는 통계청에서 발행된 2010~2015년 동안 지역별 인구, 연구원수, 연구개발 투자비 등이다. 분석 결과 대전, 서울, 경기 지역의 연구개발 투자 증가가 두드러진 것으로 나타났으며 다른 지역은 상대적으로 낮은 것으로 나타났다.

• 월간양계
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• 제6권5호통권55호
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• pp.123-123
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• 1974

• 한국화재소방학회:학술대회논문집
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• 한국화재소방학회 2013년도 추계학술대회 초록집
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• pp.109-110
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• 2013

본 논문에서는 기상조건에 따라 실화발생 확률을 추정할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 화재조사데이터와 기상데이터간의 관계를 데이터마이닝 기법인 의사결정트리로 모델링한 후, 생성된 모델을 가지고 기상조건에 따라 실화발생 확률을 추정한다. 16개 시도별로 5년동안 발생된 화재조사데이터와 매시간 관측된 기상데이터를 가지고 각각 시도별로 모델을 생성하였다. 생성된 16개 모델들 모두는 기상조건을 고려하지 않고 확률을 추정한 경우보다 오차가 작았으며, 모델들로부터 생성된 IF~THEN 형태의 규칙들을 통해 실화가 습도와 관련성이 높다는 현업에서의 가정에 부합되는 것을 확인하였다.

• 대한교통학회:학술대회논문집
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• 대한교통학회 1998년도 Proceedings 제34회 추계 학술발표회
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• pp.389-397
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• 1998

공공기관에서 발간하는 통계자료들을 살펴보면 대부분 관찰값으로 빈도수나 또는 전체를 기준으로 하여 그 빈도수가 차지하는 퍼센트정도로 나타나 있다. 그러나 우리는 꾸준히 변하는 사회에 살고 있는데 객관적인 자료는 쉽게 설명되지 않으며 이해하기 어렵다. 예를 들어 모든 자동차 사고 가운데 승용차의 사고는 다른 종류보다 제일 많은 60%이상을 차지한다. 그러나 승용차는 등록된 모든 차량종류에서 70% 이상을 점유하고 있으므로 다른 차종보다 사고율은 제일 낮다. 따라서 교통사고 건수가 제일 많은 승용차가 다른 차종에 비하여 제일 사고율이 낮고 가장 안전한 차종이라는 것을 경험할 수 있다. 이 논문에서는 1991년부터 발표된 교통사고에 대한 일반적인 통계자료를 우리들의 생활 속에서 느낄 수 있는 위험 인지도로 바꾸어 계산하여 분석하였다. 차종별, 지역별, 연령별, 도로종류별, 사고 유형별, 교통수단별, 시간별, 법규위반별로 구분된 교통사고의 위험에 대한 인지도를 총 인구수(시도별)와 등록된 여러 종류의 자동차의 대수 또는 여러 종류의 도로 길이 등과 같은 요인들을 고려하여 비교 분석하였다.

• 대한교통학회지
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• 제17권1호
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• pp.207-222
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• 1999

공공기관에서 발간하는 통계자료들을 살펴보면 대부분 관찰값으로 빈도수나 또는 전체를 기준으로 하여 그 빈도수가 차지하는 퍼센트 정도로 나타나 있다. 그러나 우리는 꾸준히 변하는 사회에 살고 있는데 객관적인 자료는 쉽게 설명되지 않으며 이해하기 어렵다. 예를 들어 모든 자동차 사고 가운데 승용차의 사고는 다른 종류보다 제일 많은 60% 이상을 차지한다. 그러나 승용차는 등록된 모든 차량종류에서 70% 이상을 점유하고 있으므로 다른 차종보다 사고율은 제일 낮다. 따라서 교통사고 건수가 제일 많은 승용차가 다른 차종에 비하여 제일사고율이 낮고 가장 안전한 차종이라는 것을 경험할 수 있다. 이 논문에서는 1991년부터 발표된 교통사고에 대한 일반적인 통계자료를 우리들의 생활 속에서 느낄 수 있는 위험 인지도로 바꾸어 계산하여 분석하였다. 차종별, 지역별, 연령별, 도로종류별, 사고 유형별, 교통수단별, 시간별, 법규위반별로 구분된 교통사고의 위험에 대한 인지도를 총 인구수(시도별)와 등록된 여러 종류의 자동차의 대수 또는 여러 종류의 도로 길이 등과 같은 요인들을 고려하여 비교 분석하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권6호
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• pp.1175-1188
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• 2015

20년 이상 유지된 낮은 합계출산율은 학령인구 감소로 이어져 고등학교 졸업자 수가 급격히 감소하는 상황에 직면하게 되었고, 교육부는 2014년 1월 향 후 10년간 약 16만 명에 해당하는 대학 입학정원을 강제로 감축하는 대학 구조개혁 추진 계획을 발표였다. 대학의 정원감축은 피할 수 없는 문제이지만, 대학 구조개혁 추진계획의 주된 근거로 교육부가 제시한 것은 통계청의 18세 전국 장래 추계인구와 2014년 전국단위 대학정원의 비교자료뿐이다. 대학정원의 감축이 학생, 대학, 지역경제까지 큰 파장을 미치는 것임을 고려할 때, 교육부의 근거가 세밀하지 못한 것에 아쉬움이 따를 수밖에 없다. 따라서 본 연구에서는 고3 수험생, 재수생을 포함하는 대학수학능력시험 응시자를 16개 시도 별로 2032년까지 전망하고 지역별 특성을 비교하였다. 16개 시도 별 현재의 대학정원이 2032년까지 계속된다는 가정 아래서 16개 시도 별 대학수학능력시험 응시자 전망결과를 이용하여 지역별 대학 충원율을 산출을 시도하였으나, 수험생의 지역 간 이동을 반영할 수 없어 현실적인 전망결과를 산출하지 못하였다. 이 문제의 해결을 위하여 본 연구에서는 2014학년도 대학배치표 상의 학과순위가 계속 유지된다는 가정에서 전체 일반대학 7,277개 학과 순위를 추정하고, 이 학과들의 정원을 전체 대학 정원에서 차감해 가는 방법으로 지역별 대학 충원율을 2032년까지 산출하였다. 16개 시도 별로 산출된 대학 충원율은 전국단위로 보았을 때보다 지역별 특성과 문제점을 좀 더 확연하게 보여주었다.

• 응용통계연구
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• 제29권1호
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• pp.123-132
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• 2016

패널 시계열 자료를 소개하고 패널 1차 자기회귀 모형을 고려하였다. 패널 1차 자기회귀 모형의 동질성 검정을 위한 검정 통계량으로 Rao 통계량과 Wald 통계량을 제안하고, 그 극한분포를 제시하였다. 모의실험을 통해 패널의 수가 작을 때에도 패널의 수가 많을 때와 마찬가지로 두 검정 통계량의 분포가 카이제곱분포를 따르는 것을 확인하였으며, 패널의 수가 작을 때 Rao 통계량이 Wald 통계량 보다 더 우수한 검정력을 가짐을 모의실험을 통해 확인하였다. 시도별 월별 경제활동인구수 자료를 패널 1차 자기회귀 모형으로 적합하여 동질성 검정을 수행한 결과 동질성을 만족하였다. 동질성 검정을 만족한 자료를 시점별 평균을 이용하여 종합하고 이를 1차 자기회귀모형으로 적합하였다. 각각의 시도별로 적합한 모형과 시점별 평균을 이용하여 적합한 모형의 예측력을 비교한 결과 동질성 검정을 통과한 패널 1차 자기회귀모형의 경우 자료를 종합하여 적합한 모형의 예측력이 더 우수함을 확인하였다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2022년 정기학술대회 논문집
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• pp.135-136
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• 2022

최근 기후변화의 영향으로 태풍 및 국지성 집중호우 등 자연재해 발생빈도가 증가함에 따라 풍수해로 인한 인명피해와 재산피해가 증가하고 있다. 국내에서는 재해연보를 통해 자연재난 피해이력 통계정보를 제공하고 있으며, 당해연도 자연재해상황을 기간별, 시도별, 수계별, 월별, 원인별 총괄통계와 인명피해, 시설피해와 관련된 피해면적, 피해액, 복구액 등 세부내용으로 구성하여 정보를 제공하고 있다. 행정안전부는 국가재난정보시스템을 통해 취합된 지자체 피해이력 통계자료를 입력하고 있는데 입력하는 과정에서 누락, 오기 등의 오류가 발생할 가능성이 있다. 경제적 손실이 증가하고 있는 풍수해 재난이 발생하게 될 경우 피해비용 집계, 피해액 산정 등 정확한 자료로서 구축되지 않으면 연구 및 분석을 수행하기 위한 통계자료로서 활용될 수 없다. 이러한 문제점을 개선하기 위해서 본 연구에서는 1985년부터 2018년까지 재해연보에 대해서 기간별-시군구별 자료분석을 통해 피해이력 데이터 오류 유형에 대해 분류하였다.