GIS기법을 이용하여 공간데이터간의 융합을 통한 지역적 장수인구의 분포와 영향요인을 밝혀내는 연구사례가 증가하고 있다. 일반적으로 이러한 연구들은 분석의 공간단위로써 센서스 행정구역을 채택한다. 그러나 센서스 구역 안에서도 공간적 특징의 다양성이 존재하기 때문에 장수현상을 충분히 설명한다고 할 수 없다. 따라서 장수라는 현상을 현실적으로 반영하는 공간단위에 대한 연구가 필요하다. 대시매트릭 기법은 다양한 공간정보를 이용하여 센서스 행정경계 보다 현실적인 공간단위의 재구성이 가능하게 해준다. 또한 이를 응용하여 소지역의 통계량 추정이 가능하다. 본 연구에서는 벡터기반 건물 데이터를 기반으로 대시매트릭 매핑기법을 응용하여 소지역 노인인구 수를 통계적으로 유의한 수준 안에서 재구성 하였다. 또한 클러스터 분석을 통해 센서스 행정경계안에 존재하는 국지적인 공간 영향관계의 변이를 확인 하였다. 본 연구를 통해 국지적 수준의 장수연구에 대한 필요성과 대시매트릭 기법의 응용이 유효한 방법론임을 제시하였다고 판단된다.
생활시간조사(Time Use Survey)는 국민들이 주어진 하루 24시간을 어떤 형태로 보내고 있는 지를 알아보기 위한 조사이다. 이를 통하여 인구 속성에 따른 개인유지, 주업, 가정관리, 레저시간 등에 관한 시간활용 정보를 파악하게 된다. 본 연구에서는 시간량 분석의 관점에서 생활시간조사에 대한 탐색적 분석을 시도한다.
본 논문에서는 교육용 컨텐츠 추천시스템의 정확도를 향상시키고자 사용자 모델 정보를 활용하여 기존의 협업여과 방법의 유사도 재산을 보완함으로써 추천의 정확도를 향상시키는 방법을 제안하고자 한다. 협업여과방법은 사용자의 평가와 비슷한 선호도를 가지고 다른 사용자의 평가를 기반으로 제품이나 항목을 예측하고 이를 사용자에게 추천한다. 그러나 협업여과방법은 일정 수 이상의 상품이나 항목에 대한 평가가 이루어져야 하며, 사용자의 평가가 적은 경우 희소성으로 인한 평가의 정확도가 낮아지는 단점을 기지고 있다. 본 논문에서는 인구 통계 정보를 이용한 가상 평가 점수를 반영하여 유사도 계산시 희소성을 낮춰 예측의 정확도를 향상시키고자 한다.
본 연구는 인터넷 문서상에 나타나는 도시 지명의 문서 빈도를 통계량으로 도시규모에 대한 분석을 실시하였다. 검색어가 갖는 의미상의 차이에 따른 조건과 검색의 범위를 제약하면서 나타나는 유의적인 차이점들에 대해 분석하였고, 도시규모분포의 상관계수에 대한 분석을 통해 인구와 문서빈도와의 차이점을 분석하였다. 각 도시의 인구와 문서빈도와 상관관계 분석에서는 검색어의 종류를 보다 공간적의 의미로 제약할수록 더 높은 상관관계가 나타났고, 문서의 종류는 상용, 네트워크, 기관의 경우에 있어서 높은 상관관계가 나타났다. 그리고 인구와 문서빈도의 통계량을 이용한 군집분석을 통해서, 인구에 비해 더 많은 혹은 낮은 문서빈도를 보이는 도시들을 파악하였다. 이와 같은 분석은 웹 문서라는 정보통신사회 속에서 반영되는 각 도시의 특성을 분석하는 새로운 방안을 제시한다는 점에서 큰 의미를 갖는다고 할 수 있다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제17권3호
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pp.337-347
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2010
대부분의 통계조사는 전국 및 시도단위와 같은 전체 또는 규모가 큰 지역을 위한 통계작성이 가능하도록 설계되어 있다. 그러나 최근들어 소규모 지역의 신뢰있는 통계결과에 대한 통계 이용자들의 요구가 점점 증가하고 있다. 경제활동인구조사는 전국 및 16개 시도를 위한 실업률을 매월 작성하고 있으나, 시군별 직접추정량은 적은 표본규모 때문에 신뢰도가 낮다. 본 연구에서는 경제활동인구조사에서 제공되는 실업자수에 대한 통계를 시군별로 작성하기 위한 모형을 제시한다. 이를 위해 보조정보로부터 "정보를 빌려오는(borrow strength)" 지역단위모형(Area level model)을 사용하였다. 제안된 모형 기반 추정(Model-based Estimation)은 모형 오차의 정규성 가정을 기반으로 하고 있으며, 평균제곱오차 측면에서 제안된 모형들을 비교하였다.
최근 기업들이 빅데이터를 활용하여 효과적인 마케팅 전략을 전개함에 있어서, 고객의 세부정보를 기반으로 하는 개인화된 마케팅 전략을 활용하고 있다. 하지만 프라이버시 및 개인정보 유출위협이 커짐에 따라 소셜 네트워크 사이트(Social Network Site, 이하 SNS)에서 계정의 개인정보 항목을 삭제하거나 정보공개수준을 통제하는 경향이 높아지고 있다. 이로인해 기업의 마케팅 담당자들은 고객의 세부정보를 파악하는 것에 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 SNS 중에서 가장 많은 회원 수를 보유하고 있는 Facebook에서 제한된 정보를 바탕으로 성별을 예측하는 분석방법론을 도출하고자 하였다. 본 연구에는 측정도구로 Gaussian RBF, nFactors, randomForest, 그리고 5-fold cross-validation 사용하였다. 그 결과, 성별은 75%, 연령대는 97.85%로 '좋아요' 정보만을 가지고 성별과 연령을 예측할 수 있었다. 즉, 사용자들의 어떠한 세부정보 없이, Facebook의 '좋아요'의 정보를 가지고 인구통계학적인 정보를 추론할 수 있었다. 본 연구의 결과를 바탕으로 개인정보 수집에 어려움을 겪고 있는 기업 및 마케팅 담당자들에게 유용한 가이드 라인을 제시 할 수 있을 것으로 기대한다.
모바일 단말기 사용자 수의 증가와 위치기반 서비스 기술의 발달로 위치 정보를 활용한 다양한 위치 정보 서비스가 등장하고 있다. 친구들과 약속을 정하는 일은 빈번하게 일어난다. 약속을 정하기 위해서는 모든 친구에게 연락을 해야 하고 각자 선호하는 장소가 다르기 때문에 모든 친구들이 만족할 만한 최적의 장소를 찾기가 어렵다. 본 논문에서는 모바일 환경에서 친구의 위치를 파악하고 사용자와 친구의 성향을 파악하기 위해 협업 필터링과 인구통계학적 정보를 사용하였고, 약속 장소를 선정하기 위해 사용자와 친구의 위치를 기반으로 후보 영역을 선택하여 약속 장소와 시간을 추천하는 서비스를 제공함으로써 약속을 맺기 위한 절차를 간소화 할 뿐 아니라 사용자와 친구의 성향에 맞는 약속 장소를 추천하여 사용자와 친구가 만족 할 수 있는 약속을 형성할 수 있도록 하는 약속 장소, 시간 추천 서비스 시스템을 설계하였다.
조산 및 발달지연 등으로 발달장애의 가능성이 높은 고위험집단으로 진단된 132명의 영아를 대상으로 인구통계학적, 산전, 출산시 변인 및 산후 발달지표 등이 Bayley영아발달검사(BSID) 수행에 미치는 영향을 살펴보았다. 인구통계학적, 출생전후의 관련정보 및 영아기의 발달특성을 알기 위해 영아발달 질문지와 병원 의무기록지를 사용하였고, Bayley영아발달검사를 개별적으로 실시하였다. 인구통계학적 변인과 BSID의 인지발달지수(MDI), 동작발달지수(PDI)간의 상관 및 평균비교분석결과 산모의 학력이 높을수록 MDI 및 PDI가 높게 나타났다. 산전(prenatal) 관련변인과 발달간의 관계분석시 산전 산모의 질환과 임신중 약물복용여부는 각각 MDI 및 PDI와 부적 상관을 보였다. 출산시(perinatal) 관련변인에서는 저체중 출산, 인큐베이터, 산소호흡기의 사용 및 조산여부가 MDI 및 PDI와 정적 상관을 보였으며 출산시 질환은 PDI에 부적 영향을 미쳤다. 산후 발달지표 중 옹알이, 첫말의 발달은 BSID의 MDI 및 PDI와 정적 상관을 보였으며, 질환은 PDI와 부적 상관을 나타났다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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