본논문은 한국 주요도시의 인구 유출입현상을 통계적으로 구명하고 구명된 결과를 기초로 하여 앞으로의 인구를 예측하는 데에 목적이 있다. 이를 위하여서 간단한 마아코프 연쇄를 이용한 인구이동모형을 선정하고 센서스 자료를 적용하였다. 인구의 예측에는 흔희 단순 L-곡선(simple logistic curve)을 사용하는 것이 일반적인 방법이나 도시인구의 유출입과 같은 사회적 인구증가율을 내포하고 있는 경우에는 적당한 방법이라고 할 수 없겠다. 본논문은 5개의 장과 부록으로 구성되어 있으며 2장에서는 모형과 기초자료의 분석이 있고 3장에서는 모형의 적용, 4장에서는 도시 인구흡인력 등에 관련된 제반 통계량을 추정하였다. 마지막 장은 결과의 평가로 삼았다.
정보화 사회에서는 가계, 기업, 정보 등의 정보 활동의 주체들이 가진 정보자산은 데이타 베이스(이하DB)와 소프트웨어(S/W)로 대변할 수 있으며, 이중 DB는 정보화 사회의 기반시설의 하나라고 볼 수 있다. 특별히 통계DB는 각 주체들에게는 필수적인 정보를 갖고 있다. 금융자산의 정보, 국방에 관련된 병력, 장비, 군수물자등의 정보, 회계정보 뿐 아니라 인구센서스, 경제계획수립 등등의 다양한 분야에 이 통계 DB는 사용되고 있다. 이러한 통계DB는 기존의DB에서의 데이타의 저장, 관리, 추출 기능외에 통계적인 데이타의 분석기능이 요구되고 있다. 통계 처리를 위한 데이타베이스관리 시스템(DBMS, database management system)은 주로 기존의 DBMS 에 통계처리를 위한 기능을 추가하거나 통계를 위한 DB를 따로 구축하는 방법을 사용하고 있다. 따라서 일반적인 DB 보호 기술과 더불어 통계 의 환경을 이해하는 보호 기술이 요구되고 있다. 일반적으로 DB 를 보호하는 방법으로는 물리적인 보안(physical security)과 운영체계 보안(operating system security) 이 있으며, 이들과 함께 데이타 암호화(data encryption)의 방법을 사용하고 있다. DB 의 보안 방법에 관한 연구 중 George I. Davida 등에 의한 방법은 중국인의 나머지 정리(chinese remainder thorem)를 사용하는 암호화 알고리즘을 이용하여 레코드(record) 단위의 암호화를 하며, Khamis A. Omar등에 의한 방법은 읽기, 쓰기, 갱신의 3단계의 사용자 등급을 부여하여 DB 접근의 제약을 가하는 기능을 갖고 있다. 본고에서는 특히 그 중요성이 더해가고 있는 통계 의 일반적인 개념을 살펴보며, 특성 지향형 질의 모델(characteristic-specified query model)의 보호기술을 살펴본다. 특별히 본고는 통계 DB의 보호에 대한 일반적인 조사 연구로서 잘 알려진 사실들을 많은 참고 문헌과 더불어 소개하는 내용으로 통계 DB의 보호에 관한 새로운 연구 결과는 아니다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권6호
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pp.1313-1325
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2017
GDP, 소비자물가, 국세수지, 실업률 등 경제통계는 시간에 따라 주기적으로 측정되고 있다. 또한 경제통계는 산업, 상품, 지역 등의 분류에 따라 측정된다. 우리의 관심은 경제통계가 시간에 따라 어떤 패턴으로 움직이고, 현시점에서 경제통계는 어떻게 구성되어 있으며, 다른 나라 또는 지역과는 어떤 차이가 있는지 살펴보는 것이다. 통계청, 한국은행 등 통계작성 기관은 보도자료와 웹 등에서 경제통계를 시각화하여 경제통계에 대한 이용자 측면의 편의성을 높이고 있다. 본 연구에서는 통계청, 한국은행의 경제통계 시각화를 검토 정리한 후 언론 등의 경제통계 시각화 결과를 참고하여 향후 경제통계 시각화의 과제를 정리하였다.
본 논문에서는 다양한 형태로 존재하는 통계정보를 일정한 모양과 크기를 갖는 격자로 표현하기 위해 필요한 데이터 변환 방법론에 대하여 제시한다. 격자는 기존 통계지도 서비스에서 활용하고 있는 통계공간단위인 행정구역과 집계구와 비교하였을 때 모양과 크기가 일정하여 통계정보를 객관적으로 파악할 수 있게 하며, 지도 축척 변화에 유연하게 적용될 수 있는 특징이 있다. 한편, 기존 통계지도 서비스에서는 면 보간법을 활용하여 통계공간단위로 변환하고 있는데, 이것을 다양한 형태로 존재하는 통계정보에 적용시키기 위해서는 추가적인 프로세스가 필요하다. 이에 따라, 본 논문에서는 다양한 형태로 존재하는 통계정보의 격자 변환을 위해 1)지오코딩을 통한 공간데이터로의 변환, 2)공간 관계 정의를 통한 위치정보 변환, 3)데이터 척도를 고려한 속성정보 변환을 수행하는 방법론을 정리하였다. 제시한 방법론은 서울시 A지역의 인구 밀도 통계정보를 격자로 변환하기 위해 적용하였다. 특히, 동일한 통계정보를 표현하는 참조데이터가 서로 다르더라도 유사한 격자 표현이 가능해야 함을 검증하기 위해 공간 자기상관성을 통해 분석하였다. 그 결과, 집계구와 건물을 통해 표현되는 인구 밀도를 각각 격자로 변환하였을 때, 두 데이터 모두 유사한 격자 분포를 표현함을 파악할 수 있었다. 이러한 결과를 통해 본 연구에서 제안하는 방법론은 일관된 결과를 표현할 수 있음을 확인하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제2권2호
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pp.423-433
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1995
자료분석에서 다루는 차원의 수는 무한히 클 수 있다. 따라서 컴퓨터 그래픽스 분야에서 많이 연구하고 있는 결과를 그대로 적용하는 것은 한계가 있다. 이에 통계학자들은 다차원자료의 구조 탐색을 위해 여러 가지 간접적인 방법을 동원하였다. 본 논문에서는 기존의 방법들을 정리해보고 여기에 조정변수를 사용하는 새로운 방법을 추가하여 제시하였으며 이러한 방법들의 효율성을 실제의 예를 통해 보여 주고 있다.
본 연구는 도시화에 따른 강우량의 변화를 통계학적 처리에 의하여 비교 검토하는 것으로서 도시화 지역과 비도시화 지역을 구분 설정하여 각 지역에 있어서 월별 강우량을 시대별(1931~1950, 1960~1978)로 조사하여 통계처리를 하였다. 자료를 분석한 결과 다음과 같은 추이를 알 수 있다. 1. 도시화 지역에서의 시대별 강우량은 증가 추세이다. 2. 도시화 지역의 강우량 증가치가 비도시화 지역의 증가치보다 많음을 알 수 있다.
한국어 문자 인식 후처리는 인식기가 제공하는 후보 음절을 바탕으로 후처리를 하였다. 이 논문은 문자 인식기가 제공하는 후보 음절 대신에 인식기의 인식 결과를 분석하여 인식기의 오인식 통계 정보에 따라 인식 결과 음절의 후보 음절을 생성한다. 여기서 생성된 후보 어절을 각 음절의 확률 값을 이용하여 확률이 가장 놓은 어절을 선택한다. 이때 한국어 대용량 말뭉치에서 추출한 어절의 통계정보를 이용하여 그 어절의 확률 값을 구한다. 이 기법의 장점은 후보 음절의 조합으로 생성된 어절의 확률 값과 그 어절의 말뭉치상의 확률 값을 이용한 결과 말뭉치에 포함된 미등록어 정보에 따라 형태소 분석이 되지 않는 미등록어 처리가 가능하다. 또한 후보 어절 중 형태소 분석이 성공하는 어절이 두개 이상 있을 경우 실제 거의 쓰이지는 않지만 단지 음절의 확률 값이 높아 우선으로 선택되는 경우를 방지하였다. 실험은 약 1,000page 분량의 실험을 통해 오인식 결과를 수집하고, 4000만 원시 말뭉치에서 구한 어절의 통계정보를 이용하였다. 그 결과 문자 인식기의 98.05%의 어절 인식률을 후처리 결과 99.52%로 향상시켰다.
본 연구는 한국교육학술정보원(KERIS)이 운영하는 학술정보통계시스템(rinfo.kr)의 2010-2013년간 대학도서관통계를 대상으로 지속가능성에 기반한 경영자원 확보를 성과요소로 한 탐색적 통계분석을 목표로 한다. 이를 위해 선행되는 영향요소 및 후행되는 성과요소를 고려하고 규모 및 사회경제적인 외부변인들을 통제하기 위한 변화율 중심의 변수를 산출하는 전처리 방법을 통계에 적용하였으며, 이를 통한 변수를 대상으로 요인분석과 회귀분석을 실시하였다. 요인분석 결과 13개의 요인을 추출할 수 있었으며, 회귀분석 결과 대학도서관 경영자원 확보에 영향을 미치는 변수를 확인하였다. 분석결과를 바탕으로 극단값의 문제, 변수 간 낮은 상관성, 그리고 낮은 효과크기를 배경으로 한 새로운 변수의 개발을 논의하였다. 본 연구를 통해 지속가능성에 기반한 대학도서관의 통계체계, 평가, 나아가 경영에 대한 논의가 확산되기를 기대한다.
신뢰성 해석 및 신뢰성기반 최적설계는 불확실성을 고려한 확률변수를 입력 값으로 요구하며, 확률변수는 모수적 비모수적 통계모델링 방법을 사용하여 확률분포함수의 형태로 정량화 된다. 신뢰성 해석과 같은 통계적 해석은 입력되는 확률분포함수의 특성이 결과값에 영향을 미치게 되며, 확률분포함수는 통계모델링 방법에 따라 다른 형태를 가지게 된다. 본 연구에서는 모수적 통계모델링 방법인 순차적 통계모델링 방법과 비모수적 방법인 커널밀도추정을 사용하여 데이터의 개수에 따른 통계모델링의 결과를 분석하였다. 또한 수치예제를 통해 두 가지 기법에 따른 신뢰성 해석의 결과를 분석하였고, 데이터의 개수에 따른 적절한 기법을 제안하였다.
해양사고 원인의 70 % 이상을 차지하는 인적오류 예방은 해양안전에 가장 중요한 이슈이다. 인적오류는 확률기반의 인적 모델을 구축하여 평가함으로써 예상되는 위기의 수준을 과학적으로 예측할 수 있다. 확률기반 인적 모델을 구축하기 위해서는 사건의 원인과 결과 사이에 연계성을 갖고 있는 통계 데이터가 필요하다. 본 연구에서는 이러한 연계 데이터 확보를 위한 것으로, 해양안전심판원의 통계 데이터 사이의 연계성 확보 방안을 주로 검토하였다. 그리고 이러한 통계 데이터를 인적 모델에 적용하는 방법과 전략도 검토하였다. 인적 모델은 회사, 선박, 해기사 관련 요소들이 총체적으로 반영될 필요가 있음을 알았고, 이러한 세 가지 요소로 구성된 통합 모델을 설계하기 위한 방안도 검토하였다. 특히, 각 요소들에 포함될 데이터 사이의 연계성 확보를 위해서 해양사고 연계 체인(Chain)을 도입하였다. 확보한 데이터는 사고의 가장 근본원인인 Hazard부터 사고의 영향을 나타내는 Impact까지의 6 단계 분석 방법을 적용하여 통계 데이터에 결합되어 있는 원인과 결과 사이의 연계성을 확보할 수 있는 방안을 수립하였다. 본 연구는 중장기적으로 추진할 과제이기 때문에 향후 본 연구 내용을 토대로 인적 모델을 개발하여 해양사고 예방에 적극 기여하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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