이 연구의 목적은 문화와 인구통계학적특성(나이와 성별)의 상품정보인식에 대한 영향을 조사하는 것이다. 연구에 사용된 문화이론은 Hofstede의 Individualism과 Hall의 context이론이다. 연구결과, 한국학생들은 아직도 집단주의(collectivism) 성향을 보이지만, 한국의 젊은 세대에서 문화적 변화가 발생하고 있다는 것을 확인하였다. 상관관계 분석결과를 통해 비교적 나이 어린 학생들이 나이 많은 학생들보다 더욱 개인주의(individualism)의 성향을 보였다. 두 세트(고맥락과 저맥락상황)의 다중회귀분석의 결과, 문화적특성과 나이가 고맥락(비쥬얼) 상황에서 정보인식에 영향을 미치는 결과를 확인하였다. 하지만 성별에 따른 정보인식의 차이는 없었다.
우리나라의 2015년 노인 인구는 전체 인구의 13.1%를 차지하고 2015년 경찰청 교통사고통계에 의하면 65세 이상 노인의 교통사고 사망률은 전체 교통사고 사망률의 약 2.57배 높은 것으로 나타났다. 본 연구에서는 노인 운전자와 성인 운전자의 사망사고에 대한 시계열 모형을 확인하고 추세에 큰 차이가 있는지 확인하고자 하였다. 분석방법인 시계열분석은 단기예측에 신뢰성이 더 높은 것으로 알려져 있다. ARIMA 모형으로 시계열분석을 하기 위해서는 최소 50~60개 이상의 관측값이 필요하며 따라서 본 연구에서는 인천광역시를 대상으로 2010년부터 2015년까지 6년간의 교통사고 데이터를 노인 운전자와 성인 운전자로 구분하고 사망사고에 대한 시계열 모형을 확인하였다.
본 연구는 국토의 계획 및 이용에 관한 법률에 규정된 방재지구에 대하여 관련 연구 자료 및 통계를 통한 지구지정 현황과 운영제도의 문제를 검토한다. 건축물·인구밀도가 밀집된 지역으로서 시설 개선 등을 통하여 도시지역 내의 재해예방을 위해 지정이 필요한 시가지방재지구는 방재지구지정 의무화제도가 도입된 이후 서울시 등 여러 곳에서 지정되었으나 대부분 폐지되었고, 현재는 전국에서 전라남도에 5개 지구가 지정되어 있다. 지구지정 감소의 원인은 방재지구의 지정 및 관리제도가 현실적이지 못한데 기인한다. 시가지방재지구는 면적에 비해 인구가 밀집된 도시지역의 재해에 효율적으로 대응할 수 있는 방재계획이며, 활성화를 위하여 지원방안 및 인센티브가 포함된 구체적인 관리 운영 기준 마련이 필요하다.
본 연구는 서울시의 우울증 진단 경험률 통계 데이터를 분석하여 지역별 우울증 발생 패턴과 인구 통계적 특성을 파악하고자 하였습니다. 결측치 처리와 이상치 조정을 통한 데이터 전처리 후, 연령대와 성별, 교육 수준 등 다양한 변수에 따른 우울증 진단률의 분포를 탐색적 데이터 분석을 통해 시각화하였습니다. 특히 여성과 고령 인구에서 높은 우울증 경험률을 관찰하였으며, 이를 통해 맞춤형 정신건강 개선 방안을 제시하고자 하였습니다. 본 연구는 정책 입안자와 보건 전문가들에게 유용한 인사이트를 제공하고, 효과적인 우울증 관리 및 예방 전략 개발에 조금이라도 기여할 것으로 기대됩니다.
Recently, the decrease of the number of a high-school graduate influences the number of limit matriculation. Based on the resident registration population, we forecast for the number of a high-school graduate until 2022 year in Daegu city. Most college and universities in Daegu city have to reduce the 37.5% of the number of limit matriculation until 2022 year to avert a disaster by prompt action.
한국데이터정보과학회 2006년도 PROCEEDINGS OF JOINT CONFERENCEOF KDISS AND KDAS
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pp.77-85
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2006
본 논문에서는 간이생명표 확장기법인 HP8(Heligman and Pollard 8-parametric) 모형과 spline 내 삽법을 이용한 사망확률 계산 결과를 비교하고 HP8 모형을 우리나라 간이생명표 자료에 적용하여 각 연령별, 연도별호 사망확률을 계산하였다. 그리고 HP8 모형의 8개 모수와 사망확률을 계산하는데 있어 SAS/OR의 NLP procedure를 이용한 결과와 UNO(United Nation)에서 인구통계분석을 목적으로 만든 소프트웨어인 MORTPAK을 이용한 결과를 비교하였다. 분석에 사용한 자료는 통계청에서 제공되는 1971년부터 2003년까지 우리나라 간이생명표 자료이다.
한국데이터정보과학회 2006년도 PROCEEDINGS OF JOINT CONFERENCEOF KDISS AND KDAS
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pp.141-154
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2006
오늘날 고등학교 졸업생의 감소는 대학의 입학정원에 심각한 영향을 미치고 있다. 주민등록상에 제시된 나이별 인구수에 기초하여 2022년까지의 고등학교 졸업생의 수를 예측하였다. 현재수준의 입학 지원율을 유지하기 위하여 전국지역들의 대학들은 앞으로 17년 후인 2022년까지 약 37.5%의 입학정원을 감소시켜야 할 것이다.
우리나라는 지속적인 저출산과 고령화로 인해 지방 소멸 위험지역이 점차 늘어나고 있다. 본 연구는 지방 소멸과 관련된 다양한 요인을 '인구 소멸'이라는 키워드를 포함하는 신문 기사에 대한 토픽모델링을 통해 발견하고, 추출된 토픽과 관련된 공공 데이터를 수집하여 비슷한 특징을 가지는 지역을 묶는 군집분석을 수행한다. 그리고 지방소멸위험지수로 분류된 소멸 위험지역과 군집분석 결과를 비교한다.
최근 전 세계적으로 인공지능과 머신러닝을 기반으로 임상정보를 활용한 다양한 고혈압 식별 및 예측 모델이 개발되고 있다. 그러나 고혈압 관련 모델에 대한 대부분의 선행연구는 침습적 및 고가의 분석비용을 통한 변수들이 대부분 사용되었고, 인종과 국가의 특징에 대한 고려가 충분히 제시되지 않았다. 따라서 이 연구의 목적은 일반적인 사회인구 통계학적 변수만을 사용하여 쉽게 이해할 수 있는 한국인 성인 고혈압 예측 모델을 제시하는 것이다. 이 연구에서 사용된 데이터는 질병관리청 국민건강영양조사 (2018년)를 이용하였다. 남성에서, wrapper-based feature subset selection 메소드와 naive Bayes를 이용한 모델이 가장 높은 예측 성능 (ROC = 0.790, kappa = 0.396)을 보였다. 여성의 경우, correlation-based feature subset selection 메소드와 naive Bayes를 사용한 모델이 가장 높은 예측 성능(ROC = 0.850, kappa = 0.495)을 나타내었다. 또한 모든 모델들에서 사회인구 통계학적 변수들만을 이용한 고혈압의 예측 성능이 남성보다 여성에게서 더 높게 나타나는 것을 발견하였다. 본 연구의 결과인 machine learning 기반 고혈압 예측 모델은 한국인에 대한 단순한 사회인구학적 특성만을 사용하였기 때문에 향후 공중 보건 및 역학 분야에서 쉽게 사용될 수 있을 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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