• 응용통계연구
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• 제36권2호
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• pp.167-173
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• 2023

본 논문에서는 고차원의 자료를 저차원으로 변환시켜 시각화하는 다양한 방법들을 소개하였다. 차원 축소는 크게 선형 방법과 비선형 방법으로 나눌 수 있는데 선형 방법으로 주성분 분석, 다차원 척도 등을 간략하게 소개하였고 비선형 방법으로 커널 주성분 분석, 자기조직도, 국소 선형 사상, Isomap, 국소 다차원 척도 등을 간략하게 소개하였으며, 가장 최근에 제안되었으며 매우 널리 사용되고 있지만 통계학 분야에는 비교적 생소한 t-SNE에 대하여 자세히 소개하였다. t-SNE를 이용한 간단한 예제를 제시하고 t-SNE의 장단점을 지적한 최근 연구 논문을 소개하고 제시된 향후 연구 과제들을 살펴보았다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2005년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.113-116
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• 2005

오늘날 대부분의 통계학 교과서에서 프랜시스 골턴(Francis Galton 1822-1911)은 비록 "회귀(regression)"라는 용어를 처음 사용한 인물이기는 하되, 그가 생각했던 "평균으로의 회귀(regression to the mean)"라는 것은 오늘날의 회귀분석과는 거리가 먼 것이라는 언급과 함께 짧게 소개된다. 이 글에서는 바로 그 골턴이 직접 쓴 것들을 다시 읽어보고 골턴 자신과 후세에 소개되는 골턴 사이의 거리를 살펴보려 한다. 그 결과 골턴은 통계학의 역사에서 여러 가지로 흥미로운 인물이므로 그의 이름이 통계학 교육 내용 중에 지금보다는 조금 더 등장해도 좋을 것으로 보인다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제15권
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• pp.59-64
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• 2003

이 연구는 사범대학 수학교육과의 교육과정 중 통계분야에 대한 사항을 논의하는 기본 자료로서 통계학 전공 교수 현황과 교육과정을 살펴보았다. 현재 수학교육과 소속의 전임교수 164명중에서 통계학 전공교수는 7명으로서 전체의 4.3%를 차지하고 있다. 또, 확률 및 통계영역에 대한 교육과정의 편성은 6.1%를 차지하고 있다. 따라서, 통계학에 대한 교수 및 교육과정 편성이 적어도 10%는 되도록 노력하여야 한다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2001년도 추계학술대회
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• pp.7-11
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• 2001

웹(Web), 자바 등과 같은 컴퓨터와 정보기술의 발달은 교육에도 많은 변화를 가져오고 있다. 통계교육 분야에서도 웹을 활용하는 통계학 교재에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 기존 교재의 문제점을 보완하고, 학습자 혼자서 구현된 교재와의 상호작용을 통해 효과적인 학습을 진행할 수 있는 가상교육용 기초통계학 교재의 설계 방안을 제시한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제13권2호
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• pp.105-113
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• 2002

The statistical analysis of incomplete data sometimes requires handling of incomplete observations. Towards this end, each case with some missing values generally should be deleted, namely, resulting in only use of non-missing cases. EM algorithm(Dempster et al., 1977) which involves prediction and estimation steps is a general method among others. In this article, we use the free software NORM developed for multiple imputation, which uses DA(Data Augmentation) algorithm in its imputation, and evaluate its efficiency through a numerical example.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제18권3호
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• pp.333-342
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• 2011

전통적인 강의실의 기초통계학 수업에서 많은 학생들이 수업에 집중하지 못하고 있다. 수업 시간에 졸거나, 잡담하거나, 휴대폰을 만지작거리면서 다른 생각에 잠겨 있다. 인터넷이 가능한 컴퓨터실에서의 강의와 실습은 인터넷이 제공하는 콘텐츠와 부단히 경쟁을 해야 한다. 이러한 문제를 조금이나마 해결해 보려고 시도한 방안이 교수와 학생을 하나의 유무선 네트워크로 묶는 교육용 디지털 신경시스템 하에서 기초통계학을 가르치고 학생들이 공부하게 하자는 것이다.

• 응용통계연구
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• 제22권5호
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• pp.893-910
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• 2009

대학교 기초통계학 교육 시 우리는 통계패키지로서 R을 사용할 수 있다. R은 대화식 처리방식을 따르기 때문에 실행결과를 즉시 볼 수 있다. 또한 R에서의 그래픽스는 아주 강력하다. 그리고 가장 큰 장점은 R의 사용이 무료라는 것이다. 이러한 많은 장점을 갖고 있는 R을 대학교 기초통계교육 현장에서 사용하는 표준 통계패키지로서 고려할 필요가 있다 본 논문은 기초통계학 내용 중 추측통계 영역을 대상으로 R의 활용에 대하여 기술하고자 한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제3권1호
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• pp.299-302
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• 1996

학부제와 관련된 논의가 시작된 이후로 통계학과에 소속된 교수 및 학생들의 가장 큰 관심사는 통폐합 및 학부제 추진 이후의 통계학과의 위상이 어떻게 변할 것인지에 있다고 할 수 있다. 이와 관련하여 현행 학과 중심제도의 여러가지 문제점 및 학부제를 시행해야 하는 당위성 등이 이미 학부제의 도입을 추진하는 많은 사람들에 의해 강조되고 있으며 이번 심포지움에서도 이현청 소장께서는 학부제 도입의 과제에 대하여, 서정화 교수께서는 대학교육 평가와 관련하여 대학개혁의 일환으로서의 유사학과 통폐합 및 학부제의 도입에 대하여, 성내경 교수께서는 통폐합 논의의 현황 및 문제점들을 상세히 지적하여 주셔서 학부제 도입의 필요성 등에 대해 더이상 거론할 필요는 없다고 본다. 오히려 현재 학부제와 관련되어 통계학과의 통폐합이 거론되고 있는 대학들에게 가장 필요한 것이 있다면 학부제가 이미 일부분이라도 시행되고 있는 서울대학교, 경북대학교 등에서의 학부제의 방향 및 실시에 따른 문제점 등을 바탕으로 하여 향후 관련된 학교에서 통폐합 논의가 있을 경우 어떻게 현명하게 대처하는 것이 좋은지에 조금이라도 도움이 될 수 있는 내용이라고 생각한다. 이를 위하여 본 토론에서는 그동안 서울대학교 자연과학대학에서의 학부제를 도입하는 과정에서 있었던 여러가지 문제점 및 나름대로의 해결방안을 통해 타 대학에서의 학부제 논의 과정에 조금이라도 도움이 되었으면 하는 내용과 향후 통계학과가 나아가야할 방향에 대해 간략하게 언급하기로 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.541-544
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• 2004

웹 서비스는 벤더들에 따라 다르게 사용되던 시스템들을 표준 기술인 XML과 SOAP를 이용하여 통합할 수 있게 해주었다. 이러한 웹 서비스 시스템에서는 다양한 시스템들과 통합을 제공하기 위한 많은 처리 로직이 필요하기 때문에 시스템이 복잡해진다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 CBD 방법론을 사용하며, 웹 서비스를 이용한 플랫폼에 독립적인 시스템을 설계 및 구현 한다. 제안한 방법이 효율적임을 보이기 위해 운동선수 관리 시스템을 모델로 설계 및 구현한다. 제안한 방법을 이용하여 구현한 시스템은 플랫폼 및 프로그램 언어에 독립적으로 구축이 가능하게 되었고, 시스템의 중요 부분을 컴포넌트로 제작하여 관리 및 유지보수의 효용성을 가져왔다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.745-748
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• 2004

얼굴 이미지의 대부분은 표본의 수보다 특징 변수의 수가 많기 때문에 이러한 점을 고려한 특징 추출 방법이 필요하다. 본 논문에서는 부분 최소제곱법을 이용하여 특징 벡터의 차원을 축소하는 방법을 제안한다. 전통적인 차원 축소 방법인 주성분 분석은 클래스의 정보를 고려하지 않고 최대 변이를 가지는 성분을 추출하기 때문에, 클래스의 구분에 필요한 특징을 필수적으로 추출하지 못한다. 이에 비해, 부분 최소제곱법은 클래스 변수에 대한 정보를 포함하여 성분을 추출한다. 그러므로, 분류를 하는데 있어서는 주성분 분석에 의해 추출된 성분보다는 부분 최소제곱법에 의해 추출된 성분이 보다 더 예측적이다. 맨체스터와 ORL 얼굴 데이터베이스를 이용하여 실험한 결과, 분류와 차원 축소 측면에서 주성분 분석 방법보다는 부분 최소제곱법을 이용한 방법이 그 성능이 우수함을 알 수 있었다.