• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.99-102
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• 2010

유비쿼터스 센서 네트워크 환경에서 존재하는 다양한 센서 간 상호운용성 유지를 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 서로 이질적인 센서 네트워크에 존재하는 센서 간 상호운용성을 향상시키기 위해서는 다양한 문제들이 해결되어야 하며, 특히 센서 데이터에 대한 의미를 해석하고 활용할 수 있는 방법에 대한 연구가 필수적으로 요구된다. 즉 센서가 제공하는 센서 데이터뿐 아니라 센서의 종류와 측정단위, 관리기관 등의 정보를 이용하여 보다 다양한 양질의 서비스를 제공하기 위한 연구가 요구된다. 지금까지 센서 데이터의 의미 처리 문제를 해결하기 위한 연구가 진행되었으나 센서 데이터의 의미관리에 대한 높은 구축비용 문제와 동적인 의미 관리가 어렵다는 문제점을 지닌다. 따라서 이 논문에서는 앞서 언급한 문제점을 해결하고 보다 향상된 의미 처리 기능을 제공하는 센서 레지스트리 시스템을 제안한다. 제안한 방법은 ISO/IEC 11179 개념을 적용하여 의미 관리 및 처리 연산을 수행하며, 동적인 의미 관리와 낮은 의미 구축비용을 제공한다는 장점을 지닌다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.2008-2012
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• 2007

통계청 등의 기관에 구축되어있는 기본적인 비점오염원 자료들은 행정구역별로 나뉘어져 있지만 실제수계에 도달하는 부하량 산정을 위해서는 유역별로 구분을 다시 해야만 하는 번거로움이 있다. 따라서 본 연구에서는 반복되는 비점오염원 자료의 전처리 과정의 번거로움을 피하기 위하여 지리정보체계(Geographical Infomation System; GIS)와 VBA(Visual Basic for Application)를 이용하여 통계자료의 전처리 과정을 한 번에 처리할 수 있는 시스템을 구축하였다. 본 시스템은 선택한 유역도와 행정구역도를 중첩하여 유역 내 최소행정구역의 점유율을 반영한 통계자료를 사용자 친화적으로 재분류하는 시스템이다. 본 시스템의 적용성 확인을 위하여 새만금유역 내 주상천유역을 대상으로 연구를 실시하였으며, 새만금유역에 포함되는 전라북도 최소행정구역의 토지이용 통계자료만을 기본 데이터로 활용하였다. 본 연구에서 구축된 시스템은 오염부하량 산정에 있어 요구되는 기본적인 데이터를 얻는 것에 있어서 기존의 장시간에 걸친 단순 반복작업을 대신하는 효율적인 시스템이며, ArcGIS에 대한 이해가 부족한 사용자의 경우에도 간단한 시스템조작만으로도 필요한 데이터를 구축할 수 있어 사용자에게 편리함을 제공한다. 향후 본 시스템을 이용하여 비점오염부하량 산정시스템을 개발할 수 있고, 기상자료 등과 같은 수문모형으로의 적용도 가능할 것으로 기대된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.5 no.2
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• pp.107-116
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• 1994

이 논문은 통계상담사례연구의 일종으로 설문지를 이용한 통계자료분석에 도움이 되도록 소개하고자 한다. 여러항목을 종합하여 한 척도를 구성하고 각 항목마다 중요도나 선호도 등에 따라 다품등 리커트형 척도를 묻는 자료는 개인의 성향이나 지리적 문화적 여건에 따라 그 응답경향이 달라 가질지도 모르는 반응편향성(Response Set Bias)을 감소시켜 보다 좋은 통계자료분석을 할 수 있는 통계적 방법을 소개하며, 이 방법을 적용시킨 통계상담을 예시하고자 한다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 2004.04a
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• pp.167-174
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• 2004

Zadeh(1965)에 의하여 도입된 퍼지이론은 최근 컴퓨터공학이나 산업공학에 응용되기 시작하면서 그 유용성이 확인된 후 여러 분야에서 관심을 갖기 시작한 새로운 이론이다. 특히 제 산업분야에서 나타나는 통계모델의 정확한 분석을 위한 퍼지이론의 이용은 그들 분야의 발전은 물론 새로운 통계분석 방법을 제시하는데 큰 의의가 있다하겠다. 이와 같은 중요성에 비추어 퍼지이론을 이용한 통계 분석을 학생들에게 효과적으로 학습시키는 것은 매우 중요한 일로서 이 연구는 통계분석방법을 퍼지이론으로 이해하고 또한 새로운 통계적 퍼지 모델을 어떻게 개발하고 응용할 것인가를 제시하고자 하는 교과목 연구이다. 이 연구가 향후 다양한 시대적 요구에 부응하는 새로운 교과목 개발의 전기가 되기를 기대한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.321-324
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• 2005

기존의 LMS(Learning Management System)는 웹 기반의 e-Learning 교육의 장점에도 불구하고 학습자의 요구와 수준에 무관하게 학습과 관련한 컨텐츠들이 획일적으로 구성됨으로써, 학습자의 요구를 만족시키지 못하고 있다. 본 논문에서는 LCMS(Learning Content Management System) 와 LMS를 연계한 학습 통계 모듈을 제시하고, LMS에 학습자와 운영자에게 학습정보 데이터를 제공함으로써 학습하는 과정을 추적하고 학습이력을 관리 할 수 있는 학습통계모듈을 설계하고 구현한다. 제시된 모듈에서는 효과적인 학습통계을 위한 검색 방안으로 LCMS의 메타데이터와 다양한 학습관리 정보(CMI)값을 LMS를 호출하는 기능인 API(Application Program Interface) 어댑터를 이용하여 연계된 값과 LMS시스템에 학습지원과 운영지원 기능을 추가하여 나온 결과값을 바탕으로 하였다. 이 학습통계모듈을 통해서 LMS운영자는 학습자의 컨텐츠의 활용을 더욱 확장할 수가 있으며 학습자의 학습정보관리를 하는 LMS의 성능을 향상 시키고자 하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2016.11a
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• pp.400-401
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• 2016

본 논문은 재난 리스크 평가를 위한 집계구 통계자료의 활용방안에 대한 연구를 수행하였다. 인구통계자료, 주택통계자료, 전국사업체 자료는 재난취약성분석과 리스크 평가를 위한 필수 요소이다. 재난의 분석과 평가를 위하여 GIS에 구축하는 자료로는 인구의 총인구, 평균나이, 인구밀도, 노령화지수, 교육수준 등이 있다. 이 자료들을 공간정보로 구축함으로써 기존의 넓은 수준의 데이터를 활용하는 것 보다 정밀한 분석이 가능하다고 판단된다. 또한, 인구와 관련된 데이터뿐만 아니라 집계구 통계 자료는 주택의 건축년도와, 주택의 유형(다세대, 아파트, 연립, 영업용건물주택의 정보를 가지고 있다. 이는 건물의 경제적 평가를 위한 자료로 활용될 것이다. 또한 선정된 지역의 사업체를 분류하여 각 폴리곤의 주요 사업체를 조사하여 공간정보를 구축함. 구축된 공간정보는 리스크 평가를 위한 자료로서 활용될 수 있다 판단된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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• 2018.11a
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• pp.122-123
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• 2018

Although the disaster rate of the industry as a whole is on a downward trend, the disaster rate of the construction industry is on an ongoing trend. Therefore, in this study, we analyzed safety accident statistical data of the construction site over the past three years. As a result of the analysis, the incidence of disasters at small construction sites was very high. And the proportion of disaster occurred for workers who worked in less than 6 months even roughly 92.6%. In addition, as a result of analyzing the form of disaster occurrence, the crash was 34.1% and the fall was 15.1%. The analysis results of these construction safety accidents are to provide as a basic material for developing a policy that can prevent safety accidents and a safety accident prediction model.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.9-10
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• 2022

본 논문에서는 재난관련 스마트시티 플랫폼의 효율적 운영을 위한 기본단계로서 공개 데이터 사이트에서 다운로드받은 구급활동 일지 기록을 분석하여 환자들의 연령분포, 환자들의 상태, 월별발생추이, 출동 거리 등에 대한 기초자료를 추출한다. 공개에 동의한 환자들의 경우 사전에 자신의 의료 혹은 건강정보들을 기록해 놓음으로써 구급활동 절차를 많이 감소시킬 수 있으며 이 데이터 분석에 의해 추가될 구급 지구대의 위치와 구급차량의 수 등 다양한 의사결정을 수행할 수 있다.

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.43 no.1
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• pp.134-153
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• 2008

The main purpose of the research is to illustrate the value of the spatial statistical approach to residential differentiation by providing a framework for exploratory spatial data analysis (ESDA) using a local spatial separation measure. ESDA aims, by utilizing a variety of statistical and cartographic visualization techniques, at seeking to detect patterns, to formulate hypotheses, and to assess statistical models for spatial data. The research is driven by a realization that ESDA based on local statistics has a great potential for substantive research. The main results are as follows. First, a local spatial separation measure is correspondingly derived from its global counterpart. Second, a set of significance testing methods based on both total and conditional randomization assumptions is provided for the local measure. Third, two mapping techniques, a 'spatial separation scatterplot map' and a 'spatial separation anomaly map', are devised for ESDA utilizing the local measure and the related significance tests. Fourth, a case study of residential differentiation between the highly educated and the least educated in major Korean metropolitan cities shows that the proposed ESDA techniques are beneficial in identifying bivariate spatial clusters and spatial outliers.

• Communications of Mathematical Education
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• v.37 no.4
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• pp.717-736
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• 2023

The purpose of this study is to develop a statistical program using data and artificial intelligence prediction models and apply it to one class in the sixth grade of elementary school to see if it is effective in improving students' statistical literacy. Based on the analysis of problems in today's elementary school statistical education, a total of 15 sessions of the program was developed to encourage elementary students to experience the entire process of statistical problem solving and to make correct predictions by incorporating data, the core in the era of the Fourth Industrial Revolution into AI education. The biggest features of this program are the recognition of the importance of data, which are the key elements of artificial intelligence education, and the collection and analysis activities that take into account context using real-life data provided by public data platforms. In addition, since it consists of activities to predict the future based on data by using engineering tools such as entry and easy statistics, and creating an artificial intelligence prediction model, it is composed of a program focused on the ability to develop communication skills, information processing capabilities, and critical thinking skills. As a result of applying this program, not only did the program positively affect the statistical literacy of elementary school students, but we also observed students' interest, critical inquiry, and mathematical communication in the entire process of statistical problem solving.