• Journal of Korean Library and Information Science Society
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• v.44 no.2
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• pp.399-422
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• 2013

This study suggests some ideas for improvement of mixing classification and illogical subdivisions arrangement of Statistics in Social Science and Mathematical Statistics in Natural Science on KDC. We investigate the characteristics, educational system, and curriculum of Statistics in Korea. Besides, we compare and analyze classification systems such as KDC, DDC, LCC, NDC and Research Fields Code by National Research Foundation of Korea. As a result, Statistics in Social Science is relocated and integrated with the subfield of Natural Science according to the academic background. Existing social statistics topics are subdivided into statistical research methods complementing social science research methods. The heading 'Probabilities, Statistical mathematics' in Natural Science is changed to 'Statistics', and the subdivisions are expanded and revised.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• v.20
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• pp.10-18
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• 1991

한국통계학회 창립 20주년을 맞아 80년대의 한국통계의 현황과 장래의 나아갈 방향에 대해 의견을 교환하는 것은 뜻깊은 일이라 할 것이다. 그러나 통계이론에 관해 깊이 있는 의견을 제시하는 것은 쉬운 일은 아닌 것 같다. 10주년 기념호 통계학연구에서 백운붕 박사께서 통계이론의 범위를 광의의 수리통계학으로 해석하였듯이 필자도 통계이론을 이론통계학과 같은 차원의 넓은 의미로 사용하기로 한다. 한국통계에서의 통계이론의 현황을 살펴보기 위해서는 국제적인 현황을 먼저 살펴보아야 한다고 생각된다. 여기에는 여러가지 이유가 있겠지만 자연과학이라는 학문이 그러하듯이 통계학이란 학문 자체가 외국에서 발생되어 우리나라에 도입된 학문으로 우리나라에서 독자적으로 연구 교육되어온 학문이 아니기 때문에 당연히 국제적인 현황가 깊은 관계가 있으리라고 짐작되기 때문이다. 그러한 이유에서 먼저 1980년대에 Annals of Statistics와 JASA에 게재된 논문의 내용을 분류하여, 1970년대 후반기의 경향과 비교하여 1980년대의 흐름을 간략히 살펴보고자 한다. 물론 한국 통계의 현황을 알아보기 위해서는 한국통계학회지인 통계학연구를 분석해 보는 것이 무엇보다 필요하리라 생각된다. 그리고 한국통계학자들의 연구 동향을 고찰하기 위해서는 학술발표회의 논문을 분류하는 것이 타당하다고 생각된다. 따라서 본고에서는 1981년부터 1990년까지의 통계학연구지 논문과 1985년부터 1990년까지의 춘계 및 추계 학술논문발표회의 발표 논문을 분류하여 비교해 보고자 한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.34 no.5
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• pp.807-822
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• 2021

Various accuracy measures that can be explained on the odds curve are discussed, and an alternative accuracy measure, the maximum square, is proposed based on the characteristics of the odds curve. Thresholds corresponding to these accuracy measures are obtained by considering various probability distribution functions and an illustrative example. Their characteristics are discussed while comparing many kinds of statistics measuring thresholds. Therefore, we can conclude that optimal thresholds could be explored from the odds curve, similar to the ROC curve, and that the maximum square measure can be used as a good accuracy measure that can improve the performance of the binary classification model.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.35 no.1
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• pp.77-91
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• 2022

The optimal threshold estimation is considered in order to discriminate the mixture distribution in the fields of Biostatistics and credit evaluation. There exists well-known various accuracy measures that examine the discriminant power. Recently, Matthews correlation coefficient and the F1 statistic were studied to estimate optimal thresholds. In this study, we explore whether these accuracy measures are appropriate for the optimal threshold to discriminate the mixture distribution. It is found that some accuracy measures that depend on the sample size are not appropriate when two sample sizes are much different. Moreover, an alternative method for finding the optimal threshold is proposed using the correlation coefficient that defines the ratio of the confusion matrix, and the usefulness and utility of this method are also discusses.

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 2000.05a
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• pp.411-422
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• 2000

본 연구에서는 결정트리 분야에서 각 분류알고리즘을 살펴보고 통계학의 판별분석과 기계학습(Machine Learning)분야에서 분류알고리즘을 비교하고, 자료에 따라 오분류율을 분석 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.633-636
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• 2012

최근 디지털카메라와 스마트 폰 등의 모바일 기기가 급속도로 발전 하면서 언제, 어디서나 손쉽게 사진을 찍을 수 있게 되었다. 이런 환경의 변화는 수없이 많은 사진을 양산하게 되었고, 손쉽게 많이 찍은 사진에 대한 분류에 불필요한 시간을 많이 보내게 되었다. 따라서 보다 편리하게 촬영된 사진들을 분류 관리하기에 적합한 자동화된 프로그램이 필요하게 되었다. 이 논문에서는 GPS나 시간 등의 메타 정보에 의존하지 않고 오직 사진의 주 색상을 이용한 히스토그램 특징과 Mean Shift 분류기를 사용하여 대략적인 분류를 시도하려했다. 실험결과를 토대로 살펴보면, 제안된 방법은 사진의 주 색상이 확실한 경우는 잘 분류할 수 있지만 여러 가지 색상이 복잡하게 혼합된 경우와 주 색상을 찾기 어려운 경우에는 분류에 한계가 있음을 알 수 있었다. 따라서 제안된 알고리즘은 사진과 영상들을 개략적인 분류를 실시할 때 주 색상 히스토그램특징이 의미 있는 전역적 특징(Global Feature)중의 하나로 생각된다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.32 no.2
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• pp.187-198
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• 2019

Extensive literature exists on how to estimate optimal thresholds based on various accuracy measures using receiver operating characteristic (ROC) and cumulative accuracy profile (CAP) curves. This paper now proposes an alternative measure to represented the specific partial area under the ROC and CAP curves. The relationship between ROC and CAP functions is examined using differential equations of the new defined partial area under curves. In addition, the relationship with the optimal thresholds under conditions of various accuracy measures for the ROC and CAP functions is also derived. We assume there are two kinds of distribution functions composing the mixed distribution as various normal distributions before finding the optimal thresholds. Corresponding type 1 and 2 errors are also explored and discussed under various conditions for accuracy measures.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.37 no.1
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• pp.73-86
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• 2024

A radial chart of Excel is very useful graphical method in delivering information for numerical data. However, it is not easy to discriminate or classify many individuals. In this case, after shaping each individual of a radial chart, we need to apply shape analysis. For a radial chart, since landmarks for shaping are formed as many as the number of variables representing the characteristics of the object, we consider a shape that connects them to a line. If the shape becomes complicated due to the large number of variables, it is difficult to easily grasp even if visualized using a radial chart. Principal component analysis (PCA) is performed on variables to create a visually effective shape. The classification table and classification rate are checked by applying the techniques of traditional discriminant analysis, support vector machine (SVM), and artificial neural network (ANN), before and after principal component analysis. In addition, the difference in discrimination between the two coordinates of generalized procrustes analysis (GPA) coordinates and Bookstein coordinates is compared. Bookstein coordinates are obtained by converting the position, rotation, and scale of the shape around the base landmarks, and show higher rate than GPA coordinates for the classification rate.

• Journal for History of Mathematics
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• v.10 no.2
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• pp.48-52
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• 1997

통계학이란 미래에 대한 예측을 하고 이에 대비하여 합리적인 의사결정을 내리는데 도움을 받을 수 있는 학문이다. 최근 다변량 통계분석은 관찰이나 실험의 대상이 되는 하나 이상의 변수들을 동시에 분석할 수 있는 매우 실제성이 높은 분석방법으로 통계학, 경영학, 사회학, 심리학, 생물학 등 여러 전공 분야에서 복잡하고 다양한 자료 분석에 폭넓게 활용되고 있다. 이 논문에서는 다변량 분석 방법 중 컴퓨터와 통계 분석 소프트웨어의 발전으로 인하여 최근에 활발히 연구되고 있는 군집방법의 역사와 여러 연구분야의 실제자료분석에 응용할 수 있도록 군집분석을 6가지로 나누어서 분류하였고 그 방법론을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.872-874
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• 2022

본 연구에서는 LSTM을 통해 미래 암호 화폐 가격을 예측한 후, 투자자의 성향을 highrisk-high return, lowrisk-lowreturn으로 분류해 맞춤형 커스터마이징 투자 방법을 제안한다. 이를 기존 투자 방식과 비교했을 때 수익성, 안정성 등의 측면에서 우수함을 보였다.