• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.227-232
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• 2003

본 논문에서는 집단화된 자료의 평균과 분산을 계산하는 새로운 방범을 제시하였다. 제시된 방법은 각 계급구간 안의 자료값들이 그 구간에 걸쳐 균등한 간격으로 분포하고 있다고 가정하고 평균과 분산을 계산하는 것이다. 개개의 자료값들이 주어진 자료와 모의실험에 의해 생성된 자료를 이용하여 제시된 방법과 기존의 방법을 비교하였다.

• Journal of Korean Academy of Nursing
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• v.9 no.1
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• pp.5-7
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• 1979

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.12 no.2
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• pp.415-432
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• 1999

짝자료(paired data)에서 결측값이 발생했을 때에 이 자료를 처리할 수 있는 여러통계검정 방법들을 고찰해보았다. 결측값들을 어떻게 처리하는 지에 따라서 다섯 가지 방법으로 분류해 보았고, 이 방법들이 짝 t-검정에 미치는 효과를 모의실험을 통해 비교해 보았다. 결측값들에 대한 세 종류의 메카니즘을 고려하여 검정크기와 검정력을 구하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.2 no.2
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• pp.423-433
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• 1995

자료분석에서 다루는 차원의 수는 무한히 클 수 있다. 따라서 컴퓨터 그래픽스 분야에서 많이 연구하고 있는 결과를 그대로 적용하는 것은 한계가 있다. 이에 통계학자들은 다차원자료의 구조 탐색을 위해 여러 가지 간접적인 방법을 동원하였다. 본 논문에서는 기존의 방법들을 정리해보고 여기에 조정변수를 사용하는 새로운 방법을 추가하여 제시하였으며 이러한 방법들의 효율성을 실제의 예를 통해 보여 주고 있다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.17 no.2
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• pp.91-103
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• 1999

이 연구는 자동 차량위치 측정기법(Automatic Vehicle Location, AVL)을 이용해서 수집한 교통상황자료를 가지고 구간 통행시간을 산출하는 알고리즘을 개발한다. AVL기법을 이용하는 경우, 처리해야 할 자료량이 많아서 실시간에 정보를 산출하는 것이 힘들다. 따라서 이 연구는 처리해야 할 자료량을 가능한 한 줄이고 자료량이 적은 경우에도 효율적인 구간통행시간을 산출하는 알고리즘을 제시한다. 이 연구의 방법론은 크게 4가지인데, 첫째, 해석 기법, 둘째, 회귀분석, 셋째, 인공지능 및 전문가 시스템, 넷째, 통계분석이다. 이 방법론을 이용해서 세 단계 알고리즘을 개발하는데, 첫째는 실시간 분석통계 알고리즘, 둘째는 과거자료분석 알고리즘, 셋째는 자료응합 알고리즘이다. 이 알고리즘 가운데 자료융합 알고리즘 결과가 산출하고자 하는 구간 통행시간이다. 실시간 분석통계 알고리즘은 연속하는 세 개 구간의 통행 패턴을 이용해서 가운데 구간의 통행시간을 산출하는 방법을 제시한다. 또 실시간 분석통계 알고리즘으로 산출하지 못한 구간은 인접구간 상관도 정보를 이용해서 구간통행시간을 추정한다. 과거자료분석 알고리즘은 회귀분석을 이용해서 시간대별 통행시간 평균과 분산을 구하고, 이 결과를 바탕으로 인접구간 상관도 정보를 오프라인으로 구하는 알고리즘이다. 자료융합 알고리즘은 2가지 단계를 거치는데, 그것은 실시간 자료융합과 최종 자료융합이다. 실시간 자료융합은 실시간에 가까운 자료원의 실시간 분석통계 알고리즘 결과 패턴과 인접구간 상관도 정보를 이용한 구간통행시간 추정 결과를 이용해서 패턴에 따라 다른 방법으로 융합을 하는 알고리즘을 개발한다. 최종 자료융합은 실시간 자료융합 결과와 회귀분석 결과의 패턴을 이용해서 구간 통행시간을 산출한다. 이 연구를 기존 연구와 비교할 때, 세 가지 독차성이 있다. 첫째는 연속하는 세 구간 통행 패턴을 분석하였기 때문에 기존의 노드의존 방식을 탈피하였다는 점이다. 따라서 자료량이 적은 경우도 믿을만한 통행시간을 산출할 수 있다는 것이다. 둘째는 인접구간 상관도 정보를 구간통행시간 산출에 이용하였기 때문에 자료를 효율적으로 이용할 수 있다는 점이다. 셋째는 자료원 패턴을 분류하고 전문가 시스템을 이용하여 자료융합 하였기 때문에 수행속도가 빠르고, 신뢰성있는 정보를 제공한다는 점이다. 이 연구는 개발한 알고리즘 정확도를 검증하기 위해서 두 가지 검증방법을 이용하였다. 첫째는 시뮬레이션을 이용한 것이고, 둘째는 실제 주행조사 분석을 이용한 것이다. 두 가지 검증 결과는 알고리즘 정확도를 보여준다.

• Communications of Mathematical Education
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• v.10
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• pp.155-168
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• 2000

현대 사회를 살아가는 교양을 갖춘 시민과 지혜로운 소비자가 되기 위해서 통계적 지식 및 확률적 지식은 필수적인 능력으로 간주된다. 자료 주도적 확률과 통계의 학습이란 학생들이 스스로 자료를 수집하고, 조직하고, 표현하고, 해석하는 직접적인 활동을 통해 확률과 통계의 개념, 원리의 터득은 물론 추론과 의사소통능력, 문제해결력 등을 기를 수 있는 학습형태로서, 이런 학습을 완수한 학생들은 수학의 유용성 및 실생활과의 연결성을 더 잘 이해할 수 있게 된다. 따라서, 모든 확률과 통계 수업에서는 실제자료를 학생들이 직접 다루는 활동이 수행되어야 하며, 이를 위한 테크놀로지의 적절한 사용이 병행되어야 한다. 이 글에서는 이러한 자료 주도적 확률과 통계의 학습의 예와 그에 병행되는 그래픽 계산기의 활용 방안을 제시하고자 한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.3 no.2
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• pp.7-15
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• 1990

인구주택 센서스 즉, 인구주책 총조사는 일정시점을 기준으로 일정한 영역 또는 제한된 지역에 있어서의 모든 사람에 관한 개개의 특성과 경제 및 사회적 제반자료 및 주택실태에 관한 자료를 수집, 공표하는 일련의 과정(total process)을 말한다. [4] 이러한 인구주택 총조사는 인구통계 뿐만 아니라 모든 통계의 기초가 되며, 이구주택 총조 사의 정확도는 한나라의 통계발전 수준을 평가할 수 있는 척도가 된다. 우리나라에서는 인 구에 관한 대부분의 정보가 총조사를 원천으로 하여 작성 되어왔고, 장래 인구추계 및 인구 이동과 생명표에 관한 분석 등이 총조사 자료를 기초로 하여 이루어 지고 있기 때문에 인구 주택 총조사에 대한 의존도가 상당히 높게 나타나고 있다. 특히, 인구주택 총조사에서 수집, 생산되는 자료를 국가와 지역사회의 교육, 보건, 고용, 후생, 주택, 지역발전 등 각종 정책의 수립과 평가를 위한 기초자료로서 이용되는 등 그 중요성은 날로 커지고 있다. 그러나 산업 화와 급진적인 도시화 과정에서 수반된 높은 인구이동으로 인하여 인구주택 총조사의 실시 는 점차 복잡하고 어려워 지고 있다. 따라서 본고에서는 우리나라 인구주택 총조사의 발전 과 그 여건을 살펴봄으로써 인구주택 총조사의 중요성 및 곤란성을 인식하는데 일조하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.789-791
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• 2013

보상업무를 수행하는 기관에서 정기 또는 비정기적으로 발생하는 각종 보고나 통계에 활용되는 자료들을 쉽게 작성하고 이러한 자료를 단순 보고자료에서 의사결정 자료로 확장시켜 스마트 워크에 활용하기 위해 시각적인 효과를 극대화시킨 대시보드 기반의 보상통계시스템 구축사례를 제시하였다. 이를 위해 국토해양부, 감사원, 국회 등에 제출하는 다양한 보고자료들을 분석하여 통계항목을 구성하였고 대용량 데이터를 신속하게 조회하기 위해 모델마트를 활용하였으며 플래시 기반의 비쥬얼 박스 등을 활용하여 시각적이며 직관적인 통계화면을 구성하였다. 또한, 기능구성시 관리자와 보상담당자가 활용하는 화면을 별도로 구성하여 맞춤형 서비스를 제공하였고 플래시 기반의 지도를 활용하여 화면상의 데이터가 상호 연동이 가능하도록 구성하였다.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.9 no.5
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• pp.223-228
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• 2008

A case study to show MS Excel's convenient and powerful functions was conducted to test hypotheses with subway data. Quantitative variables were described using descriptive menu, and qualitative variables were described using histogram menu of a MS Excel software. Relationships were tested using regression menu, differences were tested using t-test menu, and factors were tested using variance-layout menu of a Excel software. Data input, management, and statistical analysis were done successfully with only a MS Excel software.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.95-97
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• 2001

공간자료의 예측문제에 있어 전통적 예측방법인 크리깅방법과 최근 통계적문제 적용되기 시작한 신경망분석방법 간의 비교를 사례연구를 통해 행하였다. 일반적으로 크리깅에 의한 선형예측은 공간자료에 대한 일반적 통계모형으로서 간주되어 왔다. 한편 예측문제에 있어 뉴럴네트워크에 기초한 비모수적 방법이 관심의 대상이 되고 있으며 특히 대용량 자료의 경우 데이터마이닝 기법의 한 분야로 널리 사용되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 공간 자료의 예측에 있어 유전자 알고리즘을 신경망분석 모형을 결합하여 기존의 크리깅방법과의 예측력을 비교한다.