통계적 소양이 중요한 능력으로 인식되는 현대 사회에서 우리가 접하는 많은 통계의 형태는 결과 자료이므로 통계적 문제해결의 과정 중 결과 해석 단계는 중요하다. 이에 본 연구에서는 예비 수학교사들에게 사교육에 관한 데이터를 제공하여 모평균 추정을 활용한 통계적 문제해결 과정을 경험하는 과정을 통해 그들이 결과 해석 단계에서 보인 특징에 대해 분석함으로써 교사교육에서의 통계교육에 대한 시사점을 도출하고자 하였다. 첫째, 많은 예비 수학교사들이 자료를 기반으로 결과를 해석하였으나 그 추론이 합리적이지 못한 수준을 보였다. 둘째, 본 연구의 많은 예비 수학교사들은 공교육과 관련된 다양한 종류의 의사결정을 하면서 통계 분석 결과를 바탕으로 교육적 의사결정을 했으나 그 내용은 교사로서 할 수 있는 일반적인 의사결정이었다. 마지막으로, 본 연구의 예비 수학교사들은 통계적 문제해결 과정의 세 단계에 대해서는 반성적 사고를 하고 있었으나, 결과 해석 단계에 대한 반성적 사고는 아무도 안 한것으로 나타났다.
본 논문은 원자력발전소(원전) 사고에 의한 조기사망의 사회적 비용을 추정하기 위해 조건부가치측정법(Contingent Valuation Method, CVM)을 이용하여 통계적 생명가치(Value of a Statistical Life, VSL)를 추정한다. VSL 추정치는 약 35억 5천만 원이다. 이에 세계 원전 역사상 발생한 모든 사고 사망자수 약 181만 명을 곱하여 추정한 사회적 비용은 1,952조 원으로서 한국의 2022년 실질 GDP에 비견되는 수준이다. 연평균 조기사망자수와 사회적 비용은 각각 26,000명과 28조 원이다. 1987~2021년간 세계 화력발전소의 사고와 대기오염물질 배출로 인해 발생한 조기사망의 사회적 비용 추정치는 26,919조 원인데, 이는 미국의 2021년 GDP 규모에 상당하는 규모로서 9조 원을 기록한 원전의 약 3,000배에 달한다. 2021년 한 해만 보더라도, 화력발전소의 사회적 비용은 1,075조 원에 달하지만, 원전은 2,920억 원에 불과하다. 한국의 경우, 2050 탄소중립 정책의 영향으로 재생에너지 발전 비중이 증가할 것이므로, 화력발전 대비 원자력발전 비중을 증가시키는 에너지믹스를 제안한다. 본 논문은 또한 효율적인 에너지 정책을 담보하기 위해 CVM을 이용한 VSL 추정 연구를 지속적으로 축적할 필요가 있음을 강조한다.
선박, 항해기술 발달과 더불어 안전에 대한 교육 및 법제 강화에도 불구하고 해양사고는 지속적으로 발생하여 큰 피해를 주고 있다. 사고가 발생하면 생명, 재산 그리고 환경적 재해가 수반하게 되므로 예방활동이 강조되고 그를 위한 정책적, 교육적, 법제적 노력에도 예방성과는 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 예방활동의 동기와 성과를 촉진하고 체계적인 안전관리를 위한 시각적이고 정량적인 지수를 개발하여 선순환적인 예방문화를 구축하고자 선박사고 예방지수(PISA)와 예방수준(PLSA)을 개념화하고 정량화하였다. 선박사고 예방지수를 설계하기 위하여 지난 5년(2009~2013)간 국내에서 발생한 사고통계 자료를 4개 영역, 즉 교육, 기술, 단속, 정보영역으로 구조화하고 예방요소와 인자를 추출함으로써 지수를 정의하였다. 정의된 지수 산정에 필요한 평가모듈을 설계하였으며, 설계된 모듈을 이용하여 화물선, 여객선, 유조선, 예선, 어선을 대상으로 지수를 측정하였다. 측정된 선박사고 예방지수 결과를 통계적, 사례적으로 위험성(Risk)과의 상관관계를 분석하여 유용성을 확인하였다. 제안된 선박사고 예방지수를 인증제도 등에 활용함으로써 선박별 맞춤형 성과기반 예방활동은 물론 예방중심의 안전문화 촉진과 선박사고 저감효과가 기대된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권6호
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pp.1539-1545
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2017
본 연구는 확률과 통계의 내용을 올바르게 지도할 수 있는 역량을 갖춘 수학 교사를 선발하기 위한 중등학교 수학교과 임용고사문제 중에서 확률과 통계 영역의 출세 경향을 분석하고, 앞으로의 출제 방향과 수준에 대하여 논의하고자 한다. 동시에 학교 수학 교사들에게 확률과 통계 단원을 지도하기 위해서 갖추어야 할 내용에 대한 일반적인 가이드를 제시하고자 한다. 첫째, 2015년 개정 고시된 교육과정의 수학 교과 중에서 확률과 통계 단원의 편제와 내용체계, 주요 변화 내용을 조사한다. 둘째, 중등교원임용시험에 15년간 출제 된 확률과 통계 단원의 문제들을 분석한다. 셋째, 기존의 출세 문제들이 중등학교의 확률과 통계를 올바르게 교육할 수 있는 자질을 갖춘 교사를 선발할 수 있는지에 대하여 검토한다. 마지막으로, 앞으로의 출제 내용, 범위, 수준, 그리고 방향에 대해서 논의한다. 결론적으로 4차 산업혁명시대를 맞이하여 빅 데이터의 중요성을 감안한다면 자료와 확률에 대한 통계적사고, 탐색적자료분석, 표본조사, 통계적 추론 그리고 공학적 도구의 활용 등의 출제가 더욱 필요하다고 본다.
본 논문은 국내 개인정보유출사고 발생의 패턴을 찾고 어떤 분포를 따르는지 확인한 연구이다. 이를 위해 2011년도부터 2014년도까지 언론에 보도된 개인정보유출사고를 사용하였다. 조사결과를 바탕으로 'K-S통계량' 방법론을 사용하여 개인정보유출사고의 통계적 분포를 추정하였고, 적합도 검정을 실시하였다. 그 결과 '유의수준 95%에서 포아송분포와 지수분포 모두 높은 적합도를 지닌다.'는 사실을 정략적으로 입증하였고, 이를 통해 1년에 평균 12번씩 대형 개인정보유출사고가 발생되어 언론에 보도되었다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 향후 기업 및 조직의 개인정보 유출사고의 발생예측 및 정보보호 투자금액선정 등 보안경제성 분석에 유용하게 활용될 것으로 전망된다.
표본(sample)과 표집(sampling)은 통계적 사고의 핵심이며 통계적 소양의 기초로서 통계교육에서 매우 강조되어야 하는 개념이다. 그러나 표본에 관한 선행연구에서는 대개 교과서 분석과 학생의 반응 분석 등에 그치고 있다. 이에 본고에서는 표본 개념에 대한 교수학적 분석의 한 측면으로서 역사적 분석을 시행하였다. 특히, 통계적 소양의 관점에서 이루어진 선행연구를 토대로, 표본 개념을 이해하기 위한 두 핵심요소인 표본대표성과 표집변이성에 기반을 두고 표본 개념의 역사적 발달을 분석하였다. 연구 결과, 표본 개념의 역사적 발달 과정은 표본대표성(sample representativeness)의 이해, 표본 변이(sample variance)의 등장, 표집변이성(sampling variability)의 인식으로 분류할 수 있으며, 특히 표집변이성을 인식하고 이를 제어하는 과정의 중요성을 확인 할 수 있었다. 그러나 표본 개념의 이해 수준에 대한 기존의 선행연구에는 표집변이성 개념이 잘 반영되지 않고 있다. 이를 토대로, 표본 개념의 교수학습에서 표집변이성을 강조해야 하며, 통계적 소양의 함양을 위해 표집변이성의 인식과 해결의 과정을 포함해야 한다는 시사점을 도출하였다.
일반적으로 상선에서 해상운송 사고의 주된 원인은 원의 인적과실로 고려되고 있다. 본 논문에서는 선박에 승선 중인 선장, 1항사, 2항사 및 3항사를 포함하는 갑판사관들이 야기할 수 있는 사고 위기를 평가하기 위한 인적과실 모델(HEM)의 구축기법에 관해서 기술했다. 연구범위는 130척의 선박을 관리하는 회사에 소속된 542명의 갑판사관들을 대상으로 했다. 우선, 갑판사관들의 인적 데이터에 대한 통계적 분석과 전문가에 의한 브레인스토밍 과정을 통해서 KEM을 구축하고, 인적과실을 평가하기 위한 인적요소들의 변수 $\upsilon$와 $\upsilon$에 대한 평가등급 EP($\upsilon$) 및 가중치 $\alpha$, 갑판사관의 직책별 가중치 $\beta$ 등을 결정했다. 그리고 선박의 사고기록에 대한 통계분석 결과, 인적과실에 의한 사고원인 비율 ${\gamma}_H$와 외적과실에 의한 사고원인 비율 ${\gamma}_B$은 0.517(51.7%)과 0.483(48.3%)로 나타났다. $\upsilon$의 상관계수는 95%(p < 0.05) 신뢰구간에서 유의함을 확인하였고, 각 갑판사관의 위기수준 RL의 정규 확률분포 분석으로부터 HEM의 타당성을 검토했다.
지난 10년간 대한민국에서 발생한 전체 교통사고 수는 감소했지만, 사업용 차량의 교통사고는 꾸준히 증가하는 추세를 보이고 있다. 특히, 연중 많은 관광객이 방문하고 렌터카를 주 교통 수단으로 이용하는 제주도의 경우 렌터카 사고 문제로 심각한 인명 피해와 사회적 비용이 야기되고 있다. 이에 본 연구는 제주지역에서 발생한 렌터카 사고의 특성을 비사업용 일반승용차 사고 특성과 비교 분석하였고, 사고 감소 방안을 제시하였다. 본 연구에서는 지난 2년간(2014-2015년) 제주지역에서 발생한 918건의 렌터카 사고와 4,201건의 일반승용차 사고 데이터를 카이제곱검정 및 z-검정 등의 통계적 방법론을 활용하여 분석하였다. 분석결과 렌터카 사고와 일반승용차 사고의 특성은 상이한 것으로 나타났다. 렌터카 사고는 20-30대 젊은 운전자와 면허를 취득한지 얼마 되지 않은 운전자 비율이 높은 것으로 나타났으며, 인적 및 환경적 요인에 관련된 사고특성이 일반승용차와 유의한 수준 하에서 통계적으로 다르게 나타났다. 특히 운전 미숙, 낯선 지리, 익숙하지 않은 차량 등은 렌터카 사고를 유발하는 주요 원인으로 판단된다. 반면, 렌터카 사고 분석결과 차량적 요인에 대한 명확한 특징은 나타나지 않았다. 본 연구의 결과는 제주지역 뿐만 아니라 렌터카 운행이 증가하는 지역, 관광지 특성이 강한 지역에서 교통사고 특성 분석 및 교통안전대책 수립과정에서 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
해양사고 감소를 위해 다양한 연구들이 수행되어 왔다. 그에 비해 준해양사고에 대한 연구는 미미한 수준에 그치고 있다. 준해양사고는 건수가 많은 대신 내용이 정성적이기 때문에 분석하기에는 현실적인 어려움이 있었다. 하지만 해양사고 감소를 위해서는 준해양사고의 정량적인 분석이 필요하다. 이번 논문의 목적은 준해양사고 경향을 예측하고 해양사고를 감소시키기 위해 빅데이터 기법을 적용하여 준해양사고 데이터를 정량적으로 분석하는 것이다. 이를 위해 10,000여건의 준해양사고 보고서를 전처리 작업을 통해 통일된 양식으로 정리하였다. 전처리된 데이터에 대해서 1차적으로, 텍스트마이닝 기법을 적용하여 항해 중 준해양사고 발생원인에 대한 주요 키워드를 도출하였다. 주요 키워드에 대해 2차로 시계열 및 클러스터 분석을 통해 발생할 수 있는 준해양사고 상황에 대한 경향 예측을 도출하였다. 이번 연구에서는 정성적 자료인 준해양사고 보고서를 빅데이터 기법을 활용하여 정량화된 데이터로 전환할 수 있고, 이를 통해 통계적 분석이 가능함을 확인하였다. 또한 빅데이터 기법을 통해 차 후 발생할 수 있는 준해양사고에 대한 객관적인 경향을 파악함으로써 예방 대책에 대한 정보 제공이 가능함을 확인할 수 있었다.
현재 우리나라 고령자의 보행사고건수는 전체 보행자 사고건수의 25.9%를 차지하고 있고 이중 고령자 사망사고는 57%에 달한다. 향후 다가올 고령사회를 대비하여 이러한 고령자 사고를 줄이기 위한 다양한 노력이 필요하다. 본 연구는 3차로 무신호 일반로 구간내 횡단보도지역에서 고령자와 비고령자의 횡단단계에 대한 이동행태지표를 정의, 조사 및 분석한 연구이다. 유의성 분석 결과, 고령자와 비고령자의 이동 행태상 몇 가지의 결과를 얻을 수 있었다. 첫째, 접근차량의 존재유무에 따라 고령자와 비고령자 간에 횡단보도 접근시간, 횡단보도 대기시간, 횡단보도 연석에서의 시선수, 횡단하면서의 시선수애 대한 통계적 차이가 존재하였다. 둘째, 횡단 보도 횡단시간의 경우 고령자는 비고령자의 1.16배가 더 소요되고, 고령자의 보행속도는 비고령자의 84.4%의 수준이다. 셋째, 보행수는 고령자가 비고령자에 비하여 약 1.12배가 많았고, 보폭의 크기는 고령자가 비고령자에 비하여 90%의 수준을 갖는 것으로 확인되었다. 넷째, 고령자는 횡단을 위해 대기하는 동안 연속된 차량의 차두간격이 비고령자 대비 1.67배 이상 크게 요구하고 있었다. 이러한 주요 분석 결과는 고령자 횡단 시설 및 도로설계 등에 기초적인 자료로서 활용이 가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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