• Journal of Information Management
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• v.36 no.1
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• pp.33-56
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• 2005

This paper proposes some guidelines for Korean standards for statistical metadata to share on the Internet. The construction includes the minimum metadata set needed in the international standards based on the report and Korean Statistics Office. In result, 29 categories were selected from the SDMX and SDDS’consistency items and 14 categories from Dublin Core. Overall, 43 international statistics metadata was completed.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2004.08a
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• pp.203-208
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• 2004

통계 데이터의 메타데이터에 대한 연구는 90년대 중반부터 각 나라에서 다양하게 이루어져 왔지만 아직 그 기준의 모호하다. 하지만 방대한 양의 데이터 관리와 자료의 활성화를 위한 방안으로 표준화를 위한 노력은 계속되고 있다. 여기서는 통계데이터를 위한 각 국가의 연구들을 조사하고 우리나라 통계청의 자료를 분석하여 통계 메타데이터 요소를 추출하였다. 본 연구는 이 요소들을 중심으로 XML 기반에서 DTD로 하나의 문서형태를 정의하여 우리나라 통계 데이터의 표준화를 위한 방안을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.41-48
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• 2004

2002년 10월 유럽통계협회는 품질지수개발을 위해 협회소속국가들이 연합하여 특별연구팀을 발족시켰다. 이 팀의 주목적은 유럽통계협회에서 생산되는 자료의 품질을 측정하기 위해 대표성이 있으며, 계산하기 쉽고, 이해하기 쉬운 지수를 개발하는 것이었다. 유럽 통계협회는 연구팀에서 개발한 지수를 이용하여 내부품질보고서를 작성하도록 결정하였다. 개발된 풀질지수들은 유럽 통계협회 소속 국가에 의해 생산된 통계에 적용하기 적합해야하며 유럽전체를 위해 Eurostat 이 보유하고 있는 통계에도 적합해야한다. 그러므로 지수들은 각 국이 합의한 용어, 공식, 변수, 도메인, 분석의 정도를 고려하여 개발되도록 하였다. 이러한 지수는 정기적으로 생산되도록 규정하고 있으며 이 규정이 지켜지기 위해서는 동일한 변수, 공식 통이 적용되어야함은 물론이고 시계열의 유지를 위해 관련된 메타데이터가 제공되어야한다. 서로 다른 조사결과로부터 관련된 통계량의 측정과 개념들간의 차이를 확인하기 위해서 메타데이터는 반드시 필요하며 품질보고서가 있는 경우 많은 도움이 릴 것이다. 본 연구에서는 동계생산자의 관점에서 본 각각의 품질 요소에 따라서 생산된 다양한 통계의 풀질을 평가하기 위해서 개발된 일련의 표준화된 품질지수를 제시할 것이다. 각 지수들의 정의와 가장 대표적인 지수산출을 제안하고 지수산출을 위해 필요한 메타데이터를 선명한 것이다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2018.08a
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• pp.47-50
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• 2018

2008년 도서관분야 국가승인통계 생성과 더불어 국가도서관통계시스템이 구축되었다. 본 연구는 국가도서관통계시스템 구축 이후 10년을 맞이하여 도서관통계데이터를 제공하는 국가도서관통계시스템이 도서관 정책 및 연구의 기초자료로 활용된 사례를 분석하였다. 데이터 수집은 한국한술지인용색인(KCI) 및 온-나라정책연구(PRISM)를 활용하여 2008년~2018년도에 발행된 학회지와 정책연구를 대상으로 하였다. 해당 데이터는 국가도서관통계시스템을 참고한 논문 95건, 정책연구보고서 39건이다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.14 no.2
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• pp.261-271
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• 2001

정보 공유와 비즈니스 수행 등의 매체로서 World Wide Web의 이용이 보편화됨에 따라 다양하고 방대한 데이터를 웹을 통하여 얻을 수 있게 되었으며, 이러한 데이터로부터 유용한 정보를 추출하기 위한 데이터 분석과 활용은 많은 분야에서 중요한 사안으로 인식되고 있다. 본 연구에서는 웹 로그(web log)데이터로부터 정보를 추출하기 위한 과정 및 방안에 대해 살펴보고자 한다. 로그 데이터의 특징과 통계 데이터와의 차이점, 데이터 수집 및 사전 처리 과정, 추출할 수 있는 정보 및 분석 방법 등을 제시하고 로그 데이터 분석 예제를 제시한다.

• Smart Media Journal
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• v.3 no.3
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• pp.26-35
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• 2014

The statistical graphics is a design field focusing on the user perception aspects for the correct information delivery and the effective understanding, with the use of the quantitative data through the information analysis, extraction, visualization process. The statistical graphics with the big data composition factor is termed as the statistical big data graphics. In the statistical graphics the visual factors are used to reduce the errors in the perception part and to successfully deliver the information. However, in the statistical big data graphics the visual factors of the enormous data are causing the cognitive discouragements. The purpose of this study is to extract the cognitive discouragement factors from the big data statistical graphics, categorizing the types of the statistical big data graphics as 'network type', 'segment type', and 'mixed type', based on their compositional shapes, and explored the characteristics according to them. Especially, based on the visual main factors in the statistical big data graphics, We extracted the cognitive discouragement factors that appear in the high visualization as the four categories: 'multi-dimensional cases', 'various color', 'information overlap', and 'legibility of the writing'.

• Journal of Information Management
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• v.43 no.3
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• pp.161-180
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• 2012

In this study, concept and importance of e-journal usage statistics has been examined and Journal Usage Factor project performed by Project COUNTER group has been investigated. Advantages and limits of usage statistics generated by library, link resolver and publisher have been clarified. By analyzing various errors and problems included in publisher-generated usage statistics, we conclude that the current usage statistics is not completely credible yet.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.24 no.2
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• pp.161-179
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• 2007

As increasingly diverse kinds of information materials are available on the Internet, it becomes a challenge to define an adequate level of metadata provision for each different type of material in the context of digital libraries. This study explores issues of metadata provision for a particular type of material, statistical tables. Statistical data always involves numbers and numeric values which should be interpreted with an understanding of underlying concepts and constructs. Because of the unique data characteristics, metadata in the statistical domain is essential not only for finding and discovering relevant data, but also for understanding and using the data found. However, in statistical metadata research, more emphasis has been put on the question of what metadata is necessary for processing the data and less on what metadata should be presented to users. In this study, a case study was conducted to gauge the status of metadata provision for statistical tables on the Internet. The websites of two federal statistical agencies in the United States were selected and a content analysis method was used for that purpose. The result showing insufficient and inconsistent provision of metadata demonstrate the need for more discussions on statistical metadata from the ordinary web users' perspective.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.27-29
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• 2003

정보화시대의 발전과 더불어 우리 일상생활에 친숙하게 다가온 기술 중의 하나가 지리정보시스템(Geographical Information System: GIS)이다. GIS는 공간(지표, 지하, 해양 등)상에 분포하고 있는 정보에 대해 여러 종류의 세밀한 지도를 이용하여 효율적으로 사용자에게 제공하여 관리하는 종합정보기술이다. 통계 데이터 중에는 지리정보를 가지고 있는 경우가 상당히 많다. 하지만 지리정보를 갖는 통계 데이터의 탐색적 자료분석(Exploratory Data Analysis)을 위한 Visualization 기법에 대해서는 별로 연구된 바가 없다. 본 논문에서는 GIS를 위한 벡터맵(vector map)의 간단한 제작방법과 GIS의 개발방법, 그리고 탐색적 자료분석을 위한 Visualization기법을 소개한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2015.10a
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• pp.193-195
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• 2015

해양사고 원인의 70 % 이상을 차지하는 인적오류 예방은 해양안전에 가장 중요한 이슈이다. 인적오류는 확률기반의 인적 모델을 구축하여 평가함으로써 예상되는 위기의 수준을 과학적으로 예측할 수 있다. 확률기반 인적 모델을 구축하기 위해서는 사건의 원인과 결과 사이에 연계성을 갖고 있는 통계 데이터가 필요하다. 본 연구에서는 이러한 연계 데이터 확보를 위한 것으로, 해양안전심판원의 통계 데이터 사이의 연계성 확보 방안을 주로 검토하였다. 그리고 이러한 통계 데이터를 인적 모델에 적용하는 방법과 전략도 검토하였다. 인적 모델은 회사, 선박, 해기사 관련 요소들이 총체적으로 반영될 필요가 있음을 알았고, 이러한 세 가지 요소로 구성된 통합 모델을 설계하기 위한 방안도 검토하였다. 특히, 각 요소들에 포함될 데이터 사이의 연계성 확보를 위해서 해양사고 연계 체인(Chain)을 도입하였다. 확보한 데이터는 사고의 가장 근본원인인 Hazard부터 사고의 영향을 나타내는 Impact까지의 6 단계 분석 방법을 적용하여 통계 데이터에 결합되어 있는 원인과 결과 사이의 연계성을 확보할 수 있는 방안을 수립하였다. 본 연구는 중장기적으로 추진할 과제이기 때문에 향후 본 연구 내용을 토대로 인적 모델을 개발하여 해양사고 예방에 적극 기여하고자 한다.