• 제목/요약/키워드: 통계기법

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소지역 통계 생산을 위한 추정방법 (Application of In-direct Estimation for Small Area Statistics)

  • 김영원;성나영
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제11권1호
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    • pp.111-126
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    • 2000
  • 지방자치제 실시에 따라 우리나라에서도 전국 또는 도 단위의 통계뿐만 아니라 시 군 구 등의 소지역 통계에 대한 수요가 증대되고 있다. 하지만 정부통계 생산을 위해 실시되는 표본조사의 경우 시(특별시, 광역시) 및 도별 통계생산을 목적으로 하기 때문에 신뢰성 있는 소지역 통계를 산출하는 것이 불가능하고, 따라서 이런 소지역 통계생산을 위해 간접 추정 기법을 적극적으로 활용하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 정부통계 생산을 위한 소지역 통계 기법의 도입 및 활용 가능성을 검토해 보기 위해 인천광역시 숙박 및 음식점업의 총매출에 대한 구별 소지역 통계를 산출할 수 있는 여러 가지 간접 추정 방법을 제시하고, 아울러 도소매업 총조사 자료를 이용하여 제시된 간접추정량들의 효율성을 비교 분석해 보고자 한다.

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시계열분석을 위한 주파수 공간상에서의 재표집 기법

  • 여인권;윤화형
    • 한국통계학회:학술대회논문집
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    • 한국통계학회 2004년도 학술발표논문집
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    • pp.85-90
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    • 2004
  • 이 논문에서는 시계열자료을 이산코사인변환을 이용하여 주파수 공간으로 변환시킨 후 이산코사인변환 계수를 이용하여 재표본을 추출하는 방법에 대해 알아본다.

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인구 통계 정보를 이용한 협업 여과 추천의 유사도 개선 기법 (Improvement on Similarity Calculation in Collaborative Filtering Recommendation using Demographic Information)

  • 이용준;이세훈;왕창종
    • 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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    • 제9권5호
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    • pp.521-529
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    • 2003
  • 본 논문에서는 추천시스템에서 많이 활용되는 협업 여과 방법의 문제점으로 지적되고 있는 희소성(sparsity)으로 인한 유사도의 부정확한 문제를 개선하기 위하여, 인구 통계 정보를 이용한 기법을 제안하였다. 두 사용자간의 유사도는 같은 항목에 동시에 평가된 점수를 기반으로 결정되며, 두 사용자가 동시에 평가하지 않은 항목은 유사도 계산에서 제외된다. 제안된 기법은 이러한 평가 점수 부족으로 인하여 유사도 계산이 정확치 못한 단점을 보완하기 위하여, 인구 통계 정보를 이용한 가상 평가 점수를 부가하여 유사도 계산을 개선, 예측의 정확도를 향상시킨 방식으로 기존의 피어슨 상관관계를 이용한 협업여과 방식의 확장이다. 실험은 Grouplens의 영화 평가 자료를 활용하였고, 평균절대오차(MAE)와 반응자 작용특성(ROC)값을 이용하여 제안 기법과 피어슨 상관관계를 이용한 협업 여과 방식을 비교하였다. 제안한 기법이 피어슨 상관관계를 이용한 협업 여과 추천 방식에 비하여 평균절대오차는 9%, 반응자 작용 특성의 민감도는 13% 향상되었음을 확인하였다.

지진유발 변형률 데이터의 분포 특성 분석을 위한 응용통계기법의 적용 (Application of Statistical Analysis to Analyze the Spatial Distribution of Earthquake-induced Strain Data)

  • 김보람;채병곤;김용제;서용석
    • 지질공학
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    • 제23권4호
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    • pp.353-361
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    • 2013
  • 본 연구에서는 ${\bigcirc}{\bigcirc}$지역 토목용 계측기에서 측정된 지진유발 변형률 데이터의 분포 특성을 분석하기 위한 기법으로 응용통계기법에 대한 적용성을 평가하였다. 2011년 도호쿠 대지진과 같은 해에 발생한 규모 7.0 이상의 여진을 계측한 4방향의 변형률 데이터를 활용하였다. 데이터의 미세한 변동을 감지하기 위하여 단변량 분석기법인 x-MR 분석을 실시하였으며 분석결과 계측 데이터 간의 분산시점에 차이가 발생하는 것을 확인하였다. 이러한 분산시점의 차이를 해결하기 위하여 변형률 데이터 간의 상관성을 고려한 다변량 통계분석을 실시하였다. 다변량 분석기법 가운데 하나인 주성분 분석결과를 $T_2$과 Q-통계량 분석에 적용하여 신뢰구간 99.9%, 99.0%, 95.0%로 실시간 분석을 수행하였다. 분석결과 $T_2$과 Q-통계량 값이 신뢰구간 99.9%를 초과하는 시점은 x-MR 분석의 분산시점과 일치하거나 이른 시간으로 나타났다. 또한, 신뢰구간 95.0%와 99.0%를 초과하는 시점은 99.9%를 초과하는 시점 이전에 타점되어 지진발생 전에 이상 분포 발생을 예측할 수 있었다. 이러한 결과는 변형률 데이터의 비정상적인 분포 특성을 다변량 통계분석법으로 인지할 수 있다는 것을 의미한다. 따라서 다변량 통계분석은 변형률 데이터의 분포 특성을 분석하여 지진을 예지하는 방법으로 이용가능하다고 판단된다.

카오스 시계열에 대한 잡음영향 분석과 필터링 기법의 적용 (Analysis of Noise Influence on a Chaotic Series and Application of Filtering Techniques)

  • 최민호;이은태;김형수;김수전
    • 대한토목학회논문집
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    • 제31권1B호
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    • pp.37-45
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    • 2011
  • 본 연구에서는 비선형 카오스 계열에 대한 잡음의 영향 분석을 위하여 대표적인 비선형 카오스 특성을 보이는 것으로 알려진 Logistic Map 자료계열을 이용하여 연구를 수행하였다. 잡음을 임의로 추가하여 잡음 수준에 따라 자료계열을 재생성 하였으며 비선형 자료의 분석 방법으로 활용되고 있는 상태공간 재건, 상관차원 추정, BDS 통계, DVS 알고리즘 분석을 실시하였다. 분석 결과 자료계열은 잡음의 수준이 높아짐에 따라 비선형 카오스적 특성을 보이는 원시자료의 특성이 사라지고 무작위한 추계학적 특성을 보이는 자료로 변화하였다. 그리고 잡음의 영향을 받고 있는 자료에 대한 잡음제거 방법으로 Low Pass Filter와 Kalman Filter 기법을 적용하였다. 전통적인 비모수 통계기법은 비선형 무작위 시계열 또는 비선형 시계열을 구분하는데 어려움이 있지만 비선형 통계기법인 BDS 통계는 비선형 시계열을 구분할 수 있는 것으로 알려져 있다. 분석을 수행한 결과 잡음 수준이 높을 경우 Low Pass Filter는 잡음을 효과적으로 제거하지 못하여 비선형 자료를 선형자료로 판정하였지만 Kalman Filter의 경우 잡음을 효과적으로 제거하는 것으로 나타나 적용성이 우수함을 알 수 있었다.

P-norm 검색의 문헌 순위화 기법에 관한 실험적 연구 (A Study of Document Ranking Algorithms in a P-norm Retrieval System)

  • 고미영;정영미
    • 정보관리학회지
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    • 제16권1호
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    • pp.7-30
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    • 1999
  • 본 연구의 목적은 문헌의 구조에 근거한 비통계적 용어 가중치 기법을 사용함으로써 기존의 불 논리 검색 시스템에 용이하게 적용될 수 있는 P-norm 검색의 효과적인 문헌 순위화 기법을 찾아내는 데 있다. 또한 용어 가중치를 사용하여 검색 된 문헌들을 대상으로 상위문헌 몇 개와 유사도가 높은 문헌의 순위를 높여주는 순위 조정 과정을 추가하여 검색성능을 더욱 향상시킬 수 있도록 하였다. 비통계적 가중치 기법으로는 필드 가중치와 근접거리 가중치를 사용하였고, 통계적 기법을 이용한 검색도 실시하여 검색성능을 비교하였다. 순위 조정 실험에서는 문헌간의 유사도 측정의 기준에 되는 상위문헌수를 1건으로 사용하는 경우부터 5건으로 사용하는 경우까지 5번에 걸친 실험을 실시하였다. 실험결과 비통계적 가중치 기법은 통계적 기법보다 더욱 효과가 있었고, 순위 조정 과정은 전반적으로 검색효율이 크게 향상되는 것으로 밝혀졌다.

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마케팅 데이터를 대상으로 중요 통계 예측 기법의 정확성에 대한 비교 연구 (A Comparative Study on the Accuracy of Important Statistical Prediction Techniques for Marketing Data)

  • 조민호
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제14권4호
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    • pp.775-780
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    • 2019
  • 미래를 예측하는 기법은 통계에 기반을 둔 것과 딥러닝에 기반을 둔 기술로 분류할 수 있다. 그중 통계에 기반을 둔 것이 간단하고 정확성이 높아서 많이 사용된다. 하지만 실무자들은 많은 분석기법의 올바른 사용에 어려움이 많다. 이번 연구에서는 마케팅에 관련된 데이터에 다항로지스틱회귀, 의사결정나무, 랜덤포레스트, 서포트벡터머신, 베이지안 추론을 적용하여 예측의 정확성을 비교하였다. 동일한 마케팅 데이터를 대상으로 하였고, R을 활용하여 분석을 진행하였다. 마케팅 분야의 데이터 특성을 반영한 다양한 기법의 예측 결과가 실무자들에게 좋은 참고가 될 것으로 생각한다.

다변량 통계기법을 활용한 실시간 수질이상 유무 판단 시스템 개발 (Development of Real-Time Water Quality Abnormality Warning System for Using Multivariate Statistical Method)

  • 허태영;전항배;박상민;이영주
    • 대한환경공학회지
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    • 제37권3호
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    • pp.137-144
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    • 2015
  • 본 연구는 다변량 통계기법 중 하나인 주성분분석을 활용하여 실시간으로 수질이상 유무를 판단할 수 있는 경보시스템 개발을 목적으로 하였다. 본 연구에서는 다변량 분석 방법 중 수질항목 간의 상관성을 고려한 주성분 분석 방법을 실시간으로 수질이상 유무를 판단하는 알고리즘에 적용시켰다. K-water에서 제공하는 실제 자료를 이용하여 수질 이상에 대한 실시간 감시 알고리즘의 활용성을 검증하였으며, 집중호우 등과 같은 기후변화에 따른 수질이상에 대해서는 기상청 자료와의 비교를 통해 검증하였다.