본 논문은 계량서지 학적 연구 방법론을 국내 통계학분야에 적용해 봄으로써 국내 통계학자들의 연구 활동 및 통계학분야의 학문적 속성을 수량학적으로 파악하는데 목적을 두고 저자의 생산성 및 인용 문헌을 분석하였다. 분석 대상 문헌으로는 [정기간행문 기사색 인] 1945-1986년호에 수록되어 있는 통계학관련 학술 논문 총 648편의 출판 문헌과 [통계학 연구] 1975-1986년호에 수록된 논문 137편에 인용된 1,171편의 인용 문헌을 선정하였다. 본 논문의 분석 결과 다음과 같은 주요한 사실을 발견하였다. 10 Lotka 법칙을 통한 통계학 저 자의 생산성 분석에서 Lotka의 상수 $\alpha$=2의 수정없이도 Lotka 법칙이 적용됨을 입증하 였다. 2) Bradford 법칙의 Brookes의 그래프적 분석법을 통계학 저자의 생산성에 적용하여 통계학분야의 국내 핵심 저자 17명을 선정하였다. 3) 통계학 인용 문헌의 형태별 분석 결과 잡지가 62.43%, 단행본이 27.07%, 기타 자료가 10.50%로 나타났으며, 언어별 분석 결과 영 어 자료가 96.07%, 한국어 자료가 2.65%, 기타어 자료가 1.28%로 나타났다. 4) Bradford 법 칙의 Brookes의 그래프적 분석법을 통계학 인용 저자의 생산성에 적용하여 통계학분야의 핵심 인용 저자 20명을 선정하였다. 5) Brookes의 이용율 감소 법칙을 적용하여 통계학분야 의 인용 문헌의 이용율 감소 현상을 측정한 결과 이용율 감소 인자는 0.917이며 반감기는 7.987년으로 나타났다. 6) Bradford 법칙의 Brookes의 그래프적 분석 방법을 적용하여 통계 학 인용 문헌의 잡지내 분포를 분석한 결과 S값이 0.566인 Zipf 분포를 이루었다. 7) 통계학 분야에 인용된 잡지를 발행국별로 분석한 결과 미국 자료가 74.28%, 영국 자료가 17.24%, 한국 자료가 4.10%, 기타국 자료가 4.38%로 나타났으며, 주제별로 분석한 결과 주제 자기 인용도는 43.77%, 타 주제에의 의존도는 56.23%로 나타났다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권1호
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pp.49-55
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2011
최근 들어 여러 영역에서 통섭을 통한 융합을 이루려는 시도가 자주 나타난다. 학문에 있어서도 예외는 아닌바, 학제적 연구가 그 예라 하겠다. 통계학과 관련된 학제적 연구의 한 분야로 언어정보학 또는 계량언어학이라 일컬어지는 언어학 연구가 있다. 그런데 통계학과 언어학의 학제적 연구는 주로 언어학자들을 중심으로 이루어져 오고 있다. 따라서 통계학적인 측면에서 보면 언어학자들의 연구결과에 일부 부족한 부분이 분명 존재한다. 이에 본 연구에서는 일부 언어학 연구에서 나타나는 객관성확보의 부족한 면에 대한 보완을 통계적인 방법을 이용하여 수행함으로써, 통계학과 언어학의 '학제적연구'의 완성도를 높일 수 있는 방안에 대해 고찰해 보았다. 부언하면 본 연구에서는 언어학 연구에서 보다 객관적인 언어정보를 도출하는데 도움이 될 수 있는 여러 통계적인 방법들을 소개하고 응용 예를 보였다.
웹 서비스는 벤더들에 따라 다르게 사용되던 시스템들을 표준 기술인 XML과 SOAP를 이용하여 통합할 수 있게 해주었다. 이러한 웹 서비스 시스템에서는 다양한 시스템들과 통합을 제공하기 위한 많은 처리 로직이 필요하기 때문에 시스템이 복잡해진다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 CBD 방법론을 사용하며, 웹 서비스를 이용한 플랫폼에 독립적인 시스템을 설계 및 구현 한다. 제안한 방법이 효율적임을 보이기 위해 운동선수 관리 시스템을 모델로 설계 및 구현한다. 제안한 방법을 이용하여 구현한 시스템은 플랫폼 및 프로그램 언어에 독립적으로 구축이 가능하게 되었고, 시스템의 중요 부분을 컴포넌트로 제작하여 관리 및 유지보수의 효용성을 가져왔다.
본 연구에서는 최근 통계 분야에서 활용도가 급격히 높아지고 있는 중요한 컴퓨터 언어이자 오픈 소스 통계 프로그램인 R을 활용하는 '대화형(interactive) 통계학 입문 실습실'의 개발 과정과 내용 및 활용을 다룬다. 최근에 개발을 마치고 2014 서울 세계수학자대회에서 소개된 후, 통계 강좌 등에 실제 사용되는 웹상의 R을 활용한 본 대화형 통계학 입문 실습실의 특징은 웹상에서 본문과 예제의 설명 및 풀이과정과 함께 대응하는 R 명령어 코드들을 함께 박스안에 제공하여, 실습 때마다 일일이 컴퓨터 명령어 코드들을 입력해야하는 번거로움을 없앴다. 또한, 명령어의 실행을 위하여 프로그램을 설치하지 않고, 명령어 상자 아래 제공한 [클릭-실행] 버튼을 누르기만 하면, 클라우드 컴퓨팅으로 그 결과값과 그래픽을 동시에 바로 같은 화면에서 확인하면서, 시뮬레이션 및 실습을 할 수 있고, 더 나아가 그와 유사한 다른 문제에 함수와 조건만을 수정하여 바로 사용할 수 있는 편리함이 추가되었다. 그 결과 대화형 통계학 입문 실습실에서는 R 명령어를 이해하는 데 필요한 시간과 노력이 대폭 줄어들 뿐 아니라, 초보자에게 통계학 입문 과목을 지도하기에 적절하며, 그밖에 다양한 Java 시각화 도구와 이미지 및 통계 자료를 사용하여 사용자 맞춤형 강의실 개발이 가능하여 통계학입문 강의를 수강하는 학생들의 관심과 흥미를 유도할 수 있도록 하였다. 본 연구에서는 본 실습실을 통계입문 강좌의 효과적인 실습실 모델의 하나로 소개한다.
Nowadays, diverse mass media discovers and introduces outstanding management cases of apartment complexes to induce vital competitions of constructors and active participation of residents to apartment management. This study statistically analyzed the management issues of outstanding apartment complexes that have been introduced by mass media with lexical criteria to examine the characteristics of their exemplary management. The key issues of outstanding apartment management are summarized as: efficient management of convenient facilities for residents, community activities based on residents' participation, and maintenance of pleasant living environments through transparent management. Also, the result of the relation arrangement of co-occurrence word from a Social Network Analysis included three key concepts of multi-family housing management - Maintenance Management, Operating Management, and Community Life Management - with emphasis on 'residents' and 'apartment complexes.' However, Operating Management was relatively deemphasized.
본 논문은 순수하게 파이썬 언어로 작성된 연산에 대하여 just-in-time (JIT) 컴파일을 적용하여 전체 계산 속도를 향상시킬 수 있는 numba 라이브러리에 대한 사용법과 응용에 대하여 소개한다. 실제 통계 계산 문제에 대한 numba 라이브러리의 적용에 대한 예제로 반복문 사용이 요구되는 통계 계산 문제들 중 순열 검정과 정규 혼합 분포의 모수 추정의 EM 알고리즘을 고려하였으며 순수한 파이썬 구문 및 반복문을 활용한 계산 시간과 numba를 활용한 계산 시간을 비교하여 numba 라이브러리 활용의 효율성을 수치적으로 제시하였다.
오늘날 다양한 소셜 미디어 플랫폼이 널리 퍼져 있고 사람들은 그들의 일상생활 속에서 밀접하게 그러한 플랫폼들을 이용하고 있다. 이에 따라, 많은 수의 구독자, 시청, 댓글 등을 보유한 인플루언서들은 우리 사회 속에서 큰 영향력을 가지게 되었다. 이러한 추세에 따라 많은 회사들은 그들의 상품과 서비스 판매의 촉진을 위한 마케팅 목적으로 인플루언서들을 적극 활용하고 있다. 본 연구에서는 게임 마케팅을 위한 비디오에서 인플루언서들의 스피치를 추출하고 텍스트화하여 이를 텍스트 마이닝 기술을 이용하여 탐색적으로 분석한다. 분석에 있어, 성공한 마케팅 비디오와 실패한 마케팅 비디오를 구분하고 성공, 실패한 마케팅 비디오에서 인플루언서들의 언어적 특징들을 비교 분석한다.
전자상거래 시장의 성장과 더불어 소비자들은 상품 및 서비스 구매 시 다른 사용자가 작성한 후기 정보에 기반하여 구매 의사를 결정하게 되며 이러한 후기를 효과적으로 분석하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 특히, 사용자 후기에 대해 단순 긍/부정으로 감성분석하는 것이 아니라 다면적으로 분석하는 속성기반 감성분석 방법이 주목받고 있다. 속성기반 감성분석을 위한 다양한 방법론 중 최신 자연어 처리 기술인 트랜스포머 계열 모델을 활용한 분석 방법이 있다. 본 논문에서는 최신 자연어 처리 기술 모델에 두 가지 실제 데이터를 활용하여 다국어 사용자 후기에 대한 속성기반 감성분석을 진행하였다. 공개된 데이터 셋인 SemEval 2016의 Restaurant 데이터와 실제 화장품 도메인에서 작성된 다국어 사용자 후기 데이터를 활용하여 속성기반 감성분석을 위한 트랜스포머 계열 모델의 성능을 비교하였고 성능 향상을 위한 다양한 방법론도 적용하였다. 다국어 데이터를 활용한 모델을 통해 언어별로 별도의 모델을 구축하지 않고 한가지 모델로 다국어를 분석할 수 있다는 점에서 효용 가치가 클 것으로 예상된다.
Background and Objectives : The aim of this study is verify the correlation between benign laryngeal mucosal disease and metabolic syndrome. Materials and Method : Data for patients diagnosed with benign laryngeal mucosal disease and metabolic syndrome from 2006 to 2015 were selected for analysis from the National Health Insurance Service database. Results : The prevalence of Metabolic syndrome was 2,179,785 out of 6,437,051 patients (33.86%). The prevalence of benign laryngeal mucosal disease was 516,594 out of 6,437,051 patients (8.03%). Metabolic syndrome was a risk factor for benign laryngeal mucosal disease [hazard ratio: 0.99, 95% confidence interval: 0.984-0.997] after adjusting for age and other variables including age, gender, smoking status, alcohol intake, exercise, body mass index, and diabetes. The number of metabolic syndrome components was also risk factor. Conclusion : Metabolic syndrome was related to the incidence of benign laryngeal mucosal disease. However this correlation did not seem to be high.
본 연구는 한국 통계청이 수행하는 가계동향조사와 생활시간조사에서 자료처리 과정 및 방법을 혁신하려는 시도로, 기존의 통계 생산 방법론의 한계를 극복하고, 대규모 데이터의 효과적인 관리와 분석을 가능하게 하는 인공지능 기반의 통계 생산을 목표로 한다. 본 연구는 데이터 과학과 통계학의 교차점에서 진행되며, 인공지능 기술, 특히 자연어 처리와 딥러닝을 활용하여 비정형 텍스트 분류 방법의 성능을 검증하며, 인공지능 기반 통계분류 방법론의 확장성과 추가적인 조사 확대 적용의 가능성을 탐구한다. 이 연구의 결과는 통계 데이터의 품질 향상과 신뢰성 증가에 기여하며, 국민의 생활 패턴과 행동에 대한 더 깊고 정확한 이해를 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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