지난 50년 동안 우리나라 근해의 해양사고통계에 따르면 해양사고의 36%가 선박충돌사고로 나타나고 있고 이로 인해 막대한 재산피해, 인명손실 및 환경피해가 발생되고 있다. 한국형이네비게이션사업은 우리나라 근해에서 발생하는 이러한 해양사고를 획기적으로 줄이기 위한 것으로 현재 연구가 진행중이다. 본 연구는 한국형이네비게이션의 최적안전항로서비스에 필요한 충돌위험도평가모델을 개발하는 것이 목적이다. 개발된 충돌위험도평가모델은 과거의 AIS 데이터를 기반으로 주어진 항로의 충돌위험도를 계산한다. 모델의 계산 및 결과를 도시하기 위해 MATLAB 및 MATLAB 기반의 M-Map 패키지가 사용되었다. 개발된 모델의 검증을 위해 정상작동 여부를 확인하기 위한 시험해역 적용과 현장 적용성을 검토하기 위한 실해역 적용이 각각 수행되었으며 그 유용성을 확인할 수 있었다.
웹기반의 LCMS(Learning Content Management System)는 단지 학습 콘텐츠를 LMS(Learning Management System)에 제공하기 위하여 검증이 되지 않은 다양한 학습 콘텐츠를 탑재하는 시스템으로 구성되어 있어 학습자의 요구와 수준에 맞는 콘텐츠의 제공이 제대로 이뤄지지 않고 있다. 본 논문에서는 LMS와 LCMS를 연계한 학습이력정보와 학습 콘텐츠의 정보 관리를 함으로써 학습콘텐츠의 질적 향상과 학습자가 선호하는 콘텐츠의 정보를 통계적으로 보여주고 또 분석이 가능하게 함으로써, 학습자에게 보다 향상된 콘텐츠를 제공해 주기위한 학습콘텐츠관리시스템인 LCIMS(Learning Content Information Management System)를 설계하고 구현한다. 제시된 LCIMS는 기존의 LCMS에 학습 콘텐츠를 패키지 또는 SCO 단위로 등록하여 콘텐츠 저장소 (메타데이터 및 콘텐츠 파일)에서 체계적으로 저장 및 관리하는 역할을 추가를 하고 학습자별로 LCIMS의 학습콘텐츠 정보를 수준별, 과정별로 평가, 검색하여 LMS를 통해 학습 할 수 있도록 하는 검색 및 강좌 구성에 활용하며 학습자의 학습정보관리와 학습콘텐츠 정보의 관리를 체계적으로 할 수 있다.
EEG 생리신호의 분석은 국내에서도 최근에 활발하게 연구가 진행되고 있으나, 시계열을 이용한 분석법은 통계학의 전문적인 지식을 요구하고 있기 때문에 연구에 많은 어려움이 있다. 그러므로 감성과학 연구자들이 보다 쉽게 이해하고 분석할 수 있는 Tool의 개발이 절실히 요구되고 있다. 본 논문에서는 EEG 생리신호 분석을 위한 모형분석 시스템과 생리신호 분류를 위한 판별분류 시스템을 구축하였다. 이 시스템에서는 신호분석을 위한 그래프 작성, 자극 신호에 대한 모형식별 방법의 제시, 모형에 대한 추정 및 진단 기준에 따른 최적의 모형선정 방법 등을 지원한다. 또한 선정된 모형에 이해 모수를 추정하고 이를 이용하여 통계에 대한 지식이 없이도 쉽게 각 뇌파 신호들을 판별 분류할 수 있다.
본 논문은 우리나라 제조기업의 하청생산 관계에 있어서 구매와 생산시스템에 관한 연구를 대기업의 부품구입 구매과업과 중소기업의 생산과업을 각각 원가절감, 품질행상, 납기준수라 설정하고 이를 연구한 것이다. 세가지 생산과업 중 상대적으로 더 강조하는 기업을 원가절감 전략그룹, 품질향상 전략그룹, 납기준수 전략그룹이라 명명하고, 연구내용은 첫째 중소기업 생산과업과 대기업 구매과업과의 결합도를 분석하였다. 둘째 대기업의 중소기업에 대한 지원성과의 차이를, 세째 과업그룹간의 과업의 성과차이를 분석하였다. 이를 실증적으로 분석하기 위하여 서베이 조사방법을 이용하였는데, 연구대상 기업은 국내의 자동차, 전자.통신, 중장비.기계.조선업종의 세트조립 대기업에 부품과 원료를 공급하는 수급기업체 협의회 회원 중소기업으로 하였다. 중소기업의 업종은 금속, 기계, 장비 제조 및 화학, 석탄, 고무 및 프라스틱 제조인 등록 및 일반 법인이었고, 전국에서 112개 중소기업이 표본으로 추출되어 분석되었다. 연구가설들은 통계 패키지를 이용한 독립성 검정, 요인분석, 분산분석, 비모수 검정방법을 통하여 검정되었다.
본 연구에서는 대용량의 야구 데이터를 R 패키지인 googleVis를 이용하여 시각화하는 웹페이지를 구축하고, 버블 차트로 시각화하여 표현하였다. 웹페이지에서는 시각화하는 객체를 버블로 나타내며, 객체는 타자, 투수, 팀 3가지이다. 각 객체의 속성들을 버블 색상, 버블 사이즈, X-Y좌표, 연도에 설정함으로써 5차원으로 시각화하여 표현할 수 있게 한다. 웹페이지 기능 중 타임슬립 애니메이션을 사용하여 시간의 흐름에 따른 기록 변화를 한 눈에 관찰할 수 있으며, 선수 검색 기능을 통해 특정 선수들을 선택하여 비교 및 분석하는 것이 가능하다.
본 연구에서는 최근 5년간 서울 지역에서 발생한 월별 화재 건수와 동일한 지역에서 같은 기간 동안 가정용으로 사용된 전기량 사이에 존재하는 연관성을 파악하기 위하여, 이 두 변수에 대하여 시계열분석을 수행하였다. 본 연구에서는 통계전용 인터프리터 언어 R이 사용되었으며, 특히 칼만 필터를 이용한 데이터 처리를 위해 R에서 제공되는 KFAS(Kalman Filtering And Smoothing) 패키지가 사용되었다. 우선 시계열분석을 통해 월별 화재발생 건수는 1년을 주기로 하는 사인파 곡선의 형태로 변화하지만, 가정용 전기사용량은 1년에 두 번씩, 즉 여름철과 겨울철에 크게 증가한다는 사실을 확인할 수 있었다. 더 나아가 KFAS의 파라미터를 적절히 조절함으로써, 가정용 전기사용량과 월별 화재발생 건수 사이의 연관성을 가시적으로 보여줄 수 있었다.
1990년대 중반 최초로 국내에 등장한 케이블 TV홈쇼핑은 유통시장의 대변혁을 일으키며 2003년까지 꾸준한 성장을 하였지만 그 뒤 홈쇼핑사들의 과열화된 경쟁과 대체 쇼핑 수단들이 등장하면서 그 성장률이 둔화되고 있는 실정이다. 케이블 TV 홈쇼핑에서의 매출 부진의 주된 이유 중 하나는 판매한 상품에 대한 반품의 횟수가 많아짐을 의미하고 있으므로 본 연구에서는 케이블 TV 홈쇼핑의 구매자들의 구매 특성 중 반품행동을 중심으로 TV홈쇼핑 시장의 특성과 현황은 물론, 반품에 유의한 영향을 미치는 요인을 분석하고자 한다. A홈쇼핑사의 실제 구매 주문 데이터 13, 370개를 SPSS통계 패키지를 이용해 변수를 측정하고 분석하였고 반품을 줄여나가는 방안 모색을 통해 국내 홈쇼핑 시장이 발전할 수 있는 방향성 또한 제시하고자 한다.
The multiplicity of software packages brings about a choice problem to the end-user and a multi-fold intensity to the competing developer. This study intends to provide guidelines solving the problems for both the end-user and the developer of packages for automatic statistical analyses. For the purpose, we adopt an appropriate evaluation model in terms of user-perceived quality through the applicable criteria and an evaluation method. The result of empirical study is described, which shows that the weight of each criterion is dynamic along usage levels. Briefly, functionality, usability, and reliability are key factors to contribute to the perceived quality. The empirical study also illustrates a comparative analysis on the dominant products, SAS and SPSS, in Korea.
본 논문에서 이슈 키워드 추출을 위해 텍스트 마이닝(Text Mining) 기술을 요구한다. 사회적 이슈 키워드를 추출하기 위해 키워드 수집 모델이 되는 사이트에서 크롤링(crawling)을 수행한 뒤, 형태소 단위 의미있는 단어를 수집하기 위해 형태소 분석(morphological analysis)을 수행한다. 한국어 형태소 분석을 위해 파이썬의 코엔엘파이(KoNLPy) 패키지를 활용한다. 형태소 분석을 통해 나뉘어진 단어에서 통계를 내어 이슈 키워드 추출한다. 이슈 키워드를 뒷받침할 연관 단어를 분석하기 위해 단어 임베딩(Word Embedding)을 수행한다. 단어 임베딩 수행을 위해 Word2Vec 모델 중 Skip-Gram 방법론을 적용하여 연관 단어를 분석하도록 개발하였다. 웹 소켓(Web Socket) 통신을 통한 채팅 프로그램의 상단에 분석한 이슈 키워드와 연관 단어를 출력하도록 개발하였다.
Q 방법은 인간의 태도와 행동을 연구하기 위해 철학적, 심리학적, 통계적, 그리고 심리측정과 관련된 개념을 통합한 방법론으로서 인간의 주관성을 정량적으로 분석할 수 있는 특수한 통계기법이다. 소비자의 인식, 가치, 태도, 신념과 같은 개념을 객관적으로 연구할 수 있는 방법으로서 가설 생성을 위한 탐색적 연구와 이론의 검증과 같은 확인적 연구에서도 적용될 수 있다. 많은 수의 표본을 대상으로 한 횡단적 R 방법에 비하여 개인이나 소집단에 대한 깊이 있는 탐구가 가능하다는 점에서 소비자 행동 연구에 유용성이 매우 높다. 개인의 주관성을 바탕으로 한 소비자 개인의 특성과 차별성을 이해하는 것이 마케팅 분야의 핵심을 이루고 있음에도 불구하고 그 동안 소비자의 주관성에 대한 깊이 있는 접근이 이루어지지 못하였다. 1935년에 심리학 분야에서 개발된 Q방법은 이를 분석할 수 있는 컴퓨터 패키지의 보급과 더불어 사회과학 전반에 걸쳐 그 활용이 확산되어 가고 있다. 이에 Q 방법의 과학철학적 특성과, 현재 널리 이용되고 있는 변수 중심의 R 방법과의 차이, 그리고 컴퓨터 분석을 포함한 구체적인 Q 분석방법 및 관리적 활용상의 문제점에 대해 논의하였다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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