• 전기의세계
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• v.45 no.10
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• pp.32-40
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• 1996

본 글은 전기학회 창립 50주년을 맞아 현재의 전력공학의 현 주소는 어디인지를 알아보고 과거 수년간의 급변하는 역사속에서 변화상을 살펴봄으로써 앞으로의 진로에 대한 방향을 얻기 위하여 쓰여졌다. 본 글을 준비함에 있어 다음에 설명할 설문지를 47개의 대학 전력공학 담당 교수에게 보냈고 돌아온 응답 37개를 바탕으로 통계를 작성하였다. 그리고 교육통계연감과 미국의 IEEE에서 작성한 미국과 캐나다의 전력 공학의 상황에 대한 논문도 사용하여 비교 자료로 활용하였다. 본 글에서의 전력공학에 대한 정의는 전력계통과 전력 전자 등을 포함하는 광의의 해석에 의한 분류가 아니라 전통적인 전력공학 즉, 전력계통과 해석, 발송배전, 제어, 기기등의 협의의 정의에 의한 전력 교육 분야를 나타낸다.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.163-167
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• 2001

데이터 마이닝에서 분석의 대상으로 하는 대용량 자료에는 연속형 자료와 범주형 자료가 모두 포함된다. 전통적인 군집분석은 연속형 자료를 대상으로 하는 방법들이다. 본 연구에서는 범주형 자료를 대상으로 하는 군집분석방법인 K-모드 알고리즘과 락(ROCK) 알고리즘을 비교${\cdot}$분석하였다. 그리고 두 알고리즘이 갖는 방법론적인 단점을 보안하여 군집의 효과를 높일 수 있는 개선 방안을 제안하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.27 no.4
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• pp.935-946
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• 2016

In this paper, we analyzed wage determinants of the vocational high school graduates utilizing both individual-level and work region-level variables. We formulate the models in the way wage determination has multi-level structure in the sense that individual wage is influenced by individual-level variables (level-1) and work region-level (level-2) variables. To incorporate dependency between individual wages into the model, we utilize hierarchical linear model (HLM). The major results are as follows. First, it is shown that the HLM model is better than the OLS regression models which do not take level-1 and level-2 variables simultaneously into account. Second, random effects on sex, maester dummy and engineering dummy variables are statistically significant. Third, the fixed effects on business hours and mean wage of regular job for level-2 variables are statistically significant effect individual-level wages. Finally, parental education level, parental income, number of licenses and high school grade are statistically significant for higher individual-level wages.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.12 no.2
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• pp.335-345
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• 1999

시뮬레이션 실행 시간이 매우 오래 걸려서 보통 이용하는 비선형최고제곱법으로는 시뮬레이션의 입력 파라메터(또는 절대 상수)를 추정하기 힘든 경우의 추정 문제를 통계적인 메타모델을 이용하여 해결하는 방법에 대하여 기술하였다. 미리 답을 알고 있는 장난감 모형을 이용하여 절대 상수를 추정하기 위해 사용되는 세가지 통계적 메타모델들(전통적 희귀모형, 공간적 선형모형 그리고 projection pursuit 희귀모형)의 성능을 비교하였다. 그 결과 일양 크리깅(universal Kriging)에 의한 공간적 모형이 가장 우수하였고, 이를 실제 핵융합 시뮬레이션 자료에 적용하여 절대 상수를 추정하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• v.9 no.1
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• pp.1089-1093
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• 2005

인터넷의 발전과 PC의 빠른 보급, 초고속 통신망의 급속한 확산 등에 따라 산업과 마찬가지로 전통적인 교육산업도 큰 변화를 격고 있다. 새로운 개념의 학습 방법인 인터넷이나 매체를 통한 온라인 학습이 오프라인 교육으로 대변되는 기존의 전통적인 교육 매체를 대체할 가능성과 상호보완적인 역할 가능성을 살펴보기 위하여 기존의 전통적인 교육 매체 수용자의 특성과는 다른 양상을 나타낼 온라인 학습 매체 이용자의 만족도와 충족도에 관하여 설문 조사하였다. SPSS 통계 프로그램으로 조사 결과를 분석하였고, 전체적인 신뢰계수는 0.89로 설문 결과의 신뢰성은 높게 나타났다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.22 no.6
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• pp.1215-1227
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• 2009

Underwriting refers to the process that the insurance company measures the potential risk of the future clients and decide whether insuring them with current premium. Although the traditional underwriting system used in Korean automobile insurance market is easy to understand, it is not based on a reliable statistical procedure. In this paper, we propose to apply the generalized additive model into construction of underwriting system, which is based on statistical analysis. We use automobile insurance data in Korea and apply our approach to the data. The results from the empirical analysis would be useful even for determining the significance of each variable in calculating automobile insurance premium.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.1198-1199
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• 2023

부동산 시장은 다양한 요인에 의해 가격이 결정되며 거시경제 변수뿐 만 아니라 뉴스 기사, SNS 등 다양한 비정형 데이터의 영향을 받는다. 특히 뉴스 기사는 국민들이 느끼는 경제 심리를 반영하고 있어 부동산 가격에 영향을 크게 미치는 변수라고 판단된다. 본 연구에서는 뉴스 기사의 세분화된 감정 분석을 통해 전통적인 분석 방법보다 더 의미 있는 결과를 얻을 수 있는 부동산 가격 예측 모델을 생성하였으며 뉴스 기사로부터 심리 지수를 산출하기 위해 생성 AI 를 활용하였다. 제안하는 매매가격지수 예측 모델을 통해 부동산 시장과 뉴스 기사와의 관계성에 대해 파악할 수 있으며, 사회/경제적 동향을 반영한 부동산 가격 변동을 예측할 수 있을 것으로 보인다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.25 no.2
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• pp.311-319
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• 2012

The simplest and the most important distribution in survival analysis is exponential distribution. Koziol and Green (1976) derived Cram$\acute{e}$r-von Mises statistic's randomly censored version based on the Kaplan-Meier product limit estimate of the distribution function; however, it could not be practical for a real data set since the statistic is for testing a simple goodness of fit hypothesis. We generalized it to the composite hypothesis for exponentiality with an unknown scale parameter. We also considered the classical Kolmogorov-Smirnov statistic and generalized it by the exact same way. The two statistics are compared through a simulation study. As a result, we can see that the generalized Koziol-Green statistic has better power in most of the alternative distributions considered.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2021.11a
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• pp.57-61
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• 2021

'증거기반 교육'은 개인적 경험이나 성공 사례, 그리고 전통적인 속설보다는 과학적 연구결과와 근거가 중심이 되는 교육이다. 증거기반 창업 교육은 기존 속설과 믿음, 단편적 성공 사례로 인해 고착된 인지 편향을 완화시켜 중립적인 시각을 견지할 수 있으며, 직관과 경험을 넘어 데이터와 연구 결과에 의해 의사결정을 하는 분석적 자질을 연마하는데 기여한다. 본 논문은 현재 국내의 증기기반 창업교육의 현주소를 명확히 파악하기 위하여 1999년부터 2021년 출판된 49권의 창업교육 대학 교재를 분석하였다. 구체적으로 모든 도서의 내용을 1)창업기초, 2)비즈니스모델, 3)마케팅계획, 4)재무계획, 5)운영계획, 6)창업유형, 7)절차 및 제도의 각 7가지 기준으로 구분하고, 각각 사례, 단순통계, 변인 통계, 선행 연구의 비중을 분석하였다. 분석결과 증거의 핵심인 선행연구의 비중은 전체 교재의 총 분량 중 11.25%를 차지하는 것으로 나타났다. 이는 Charlier(2011)의 MBA 교과목 대상으로 조사한 결과와 유사한 값이다.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.29 no.2
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• pp.115-122
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• 2016

The classical statistical approach using test data samples to estimate true value of Random Variables by calculating mean and variation (standard deviation or coefficient of variation) of samples is very useful to understand the existing condition of the structure. But with this classical approach, our prior knowledge through educational background and professional experience cannot provide any benefit to make decisions by the structural engineers. This paper shows the role of Bayesian methodology by providing chance of using valuable prior knowledge to come up with more accurate estimation of structural condition. This paper also shows how important it is to have a proper prior estimate of Random Variables and corresponding confidence level through gathering and studying more relevant information.