이 연구는 KDC에서의 통계학 주제가 사회과학 통계학과 자연과학 수리통계학에 교착분류되는 문제점을 개선하고 세부영역의 체계적 전개방안을 제시하는데 있다. 이를 위해 통계학의 학문적 특성, 국내 대학 통계학과의 현황 및 학과명의 변천과정, 교과과정을 분석하였으며, DDC, LCC, NDC의 문헌분류법과 한국연구재단의 연구분야분류표를 비교 분석하였다. 그 결과 관련학과와 연구분야분류표의 학문적 배경에 따라 사회과학의 통계학을 자연과학 아래로 이치 및 통합하였다. 기존의 사회통계학 주제는 사회과학 연구방법을 보완하여 통계적 연구방법으로 세분하여 전개하였다. 또한, 자연과학의 '확률, 수리통계학'의 표목을 '통계학'으로 수정하고 세부영역의 주제를 체계화하여 확대 전개하였다.
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.
오즈 곡선으로 설명이 가능한 정확도 측도들을 살펴보고, 오즈 곡선의 성질을 바탕으로 대안적인 최대 사각형 정확도 측도를 제안한다. 다양한 확률분포함수와 실증예제를 고려하여 정확도 측도들에 대응하는 분류점을 구하고, 분류점을 측정하는 통계량들을 비교하면서 특징을 토론한다. 그러므로 ROC 곡선 등과 유사하게 오즈 곡선으로부터도 최적분류점들을 발견하고 설명할 수 있으며, 최대사각형 측도는 이진 분류모형의 성능을 향상시킬 수 있는 정확도 측도로 활용할 수 있다.
의학통계와 신용평가 분야에서 혼합분포함수를 판별하는 최적분류점 추정하기 위하여 판별력을 측정하는 다양한 정확도 측도들이 존재한다. 최근에 혼동행렬 빈도수로 표현되는 Matthews의 상관계수와 정밀도와 재현율의 조화평균인 F1 통계량의 정확도 측도들이 최적분류점을 추정하는데 연구되었다. 본 연구에서는 이런 정확도 측도들 중에서 표본크기에 의존하는 정확도 측도들은 두 표본크기 차이가 많은 경우에 최적분류점을 설정하는데 적절하지 않음을 발견한다. 그리고 대안적인 정확도 측도로 혼동행렬의 비율들의 함수인 상관계수를 정의하고, 이를 최대화하는 분류점을 최적분류점으로 추정하는 방법을 제안하고 이 방법의 유용성과 활용성에 대하여 토론한다.
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.
ROC와 CAP 곡선을 이용하여 다양한 정확도 측도를 바탕으로 최적분류점을 추정하는 많은 연구가 있다. 본 연구에서는 ROC와 CAP 곡선의 특정한 부분 면적을 나타내는 대안적인 통계량을 제안한다. 새롭게 정의된 부분 면적을 나타내는 통계량의 미분방정식을 이용하여 ROC와 CAP 함수와의 관계를 살펴보고, 다음으로는 ROC와 CAP 곡선에 대한 다양한 정확도 측도들의 조건에서의 최적분류점과의 관계를 유도한다. 혼합분포를 구성하는 두 종류의 분포함수를 다양한 정규분포로 가정하여 최적분류점을 설정하고, 다양한 정확도 측도들의 조건에서의 최적분류점에 대응하는 제1종과 제2종 오류의 크기를 탐색하고 토론한다.
평가지표와 같은 수치형 자료의 경우 수치 형태보다 엑셀(Excel)의 방사형 차트 형태로 나타내 시각적으로 표현하면 정보 전달에 더욱 효과적일 것이다. 그러나 개체가 많은 경우 시각적으로 판별하거나 분류하는 것이 쉽지 않다. 이럴 경우 각 개체에 대해 방사형 차트를 이용하여 형상화 시킨 후, 형상의 정보를 대표할 수 있는 형상점을 찾고 형상좌표로 변환해 형상분석을 적용하여 분류 및 판별하는 방법을 알아보고자 한다. 형상분석을 이용하기 위해 주로 분석자의 주관으로 형상점을 얻고 임의의 좌표공간을 생성시켜 좌표를 얻곤 했다. 방사형 차트는 해당 개체의 특징을 나타내는 변수의 개수만큼 형상점이 생기게 되고 이를 선으로 이은 것은 하나의 형상으로 여겨진다. 따라서 중심을 원점으로 두고 2차원 공간으로 정의를 내린 후, X축과 각 특징을 나타내는 축이 이루는 각에 대해 삼각함수를 적용해 형상좌표를 추출해낸다. 변수의 개수가 많아 형상의 모양이 복잡해질 경우 방사형 차트를 이용해 시각화하더라도 쉽게 파악하기 어렵다. 독립성을 보장할 수 없는 변수들에 대해 주성분 분석(PCA)을 실시하여 시각적으로 효과적인 형상을 만든다. PCA를 실시하기 전과 후의 형상에 대해 전통적 판별분석, 서포트벡터머신(support vector machine; SVM), 인공신경망(artificial neural network; ANN)의 기법을 적용시켜 분류표와 분류율을 확인한다. 또한 GPA (generalized procrustes analysis) 적합좌표, 북스테인좌표 2가지 좌표에 대한 판별의 차이를 비교한다. 북스테인좌표의 경우 기저 형상점을 중심으로 형상의 위치와 회전, 척도를 변환한 좌표로써, 분류율에 대해 GPA 형상좌표보다 더 높은 결과를 보이고 있다. 북스테인좌표의 경우 여러 군집 간의 형상을 비교하는데 유용하게 활용된다.
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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