문화체육관광부(장관 최광식)는 2011년도 기준 '2012 콘텐츠 산업 통계조사' 결과를 발표했다. '콘텐츠 산업 통계'는 국가승인 통계로서, 콘텐츠산업 분류에 근거해 출판, 만화, 음악, 게임, 영화, 애니메이션, 방송, 광고, 캐릭터, 지식정보, 콘텐츠솔루션 등 11개 산업에 대한 통계정보를 제공한다.
회사 전략과 경영 계획을 세우는데 다양한 통계 데이터를 사용한다. 데이터가 필요할 때 마다 데이터 추출을 요청하고 취합한 후 원하는 형태로 가공해야한다면 급변하는 경영환경에 효과적으로 대응할 수 없게 된다. 이를 위하여 정확하고 신속한 통계 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 배전업무의 통계정보를 좀 더 효과적으로 제공할 수 있는 웹 기반 배전 통계 시스템을 구현하였다. 웹 기반으로 환경에 제약 없이 누구나 사용할 수 있고 풍부한 유저 인터페이스 제공으로 편리하게 다양한 형태의 데이터 추출이 가능하여 통계 업무가 간소화 된다.
온라인 정보자원의 활용이 급속히 증가하면서, 정보자원 이용량에 대한 일관적이고 표준화된 통계 구축의 필요성에 대한 인식이 널리 확산되고 있다. 그러나 대부분의 도서관에서는 정보공급사로부터 이용통계를 수작업으로 수집하고, 정보공급사별로 상이한 통계 보고서를 재가공하여 분석하기에는 많은 어려움이 따른다. 본 논문에서는 전자정보 컨소시엄에 참가하는 개별 도서관을 대신하여 컨소시엄 주관기관에서 각 정보공급사별 이용통계를 자동으로 통합 수집하여 표준화된 포맷으로 구축하고, 이를 다양한 형태와 정보로 재가공하여 서비스 방안을 제안하였다.
온라인 음원 스트리밍 서비스가 확대되면서 음원 사재기가 빈번해지고 있다. 본 논문에서는 사재기로 의심할 수 있는 음원의 특징을 분석하고, 사재기가 이루어지지 않았을 경우의 음원 순위를 예측한다. 그 결과, 랜덤 포레스트를 통해 앨범 평점이 낮은 음원, 장르가 인디나 발라드인 음원, 특정 발매사의 음원일 때 사재기로 의심할 수 있었다. 또한, 딥러닝을 통한 순위 예측 실험 결과, 사재기의 영향으로 실제 순위와 예측 순위에 큰 차이가 있는 것으로 나타났다.
사람들은 각자 원하는 조건에 부합한 식당과 카페를 찾곤 한다. 그러나 개인별로 원하는 조건들이 다양하고 그 조건들이 모두 부합하는 음식점을 찾기에는 적지 않은 시간과 노력이 필요한 일이다. 이 불편함을 해소하고자, 사용자가 원하는 조건을 입력하면 그 조건에 부합하는 몇 개의 음식점들을 추천해 주고, 지도상으로 위치를 표시해 주는 개인 맞춤형 음식점 추천 시스템을 개발하였다. 본 연구에서 제안하는 추천 시스템은 사용자가 입력한 우선순위에 따라 차별화된 음식점 추천을 받을 수 있으므로, 시간과 노력을 투자하지 않고도 자신이 원하는 음식점을 쉽게 찾을 수 있을 것으로 예상된다.
21세기 지식 정보화 사회를 이끌어갈 학생들이 고등학교에서 배운 내용들을 실생활 속에 적용시킨 수 있도록 하기 위해 통계 교육의 목표를 '지식정보화 사회에 사는 시민으로서 통계를 근거로 생산된 각종 정보의 해독 이해 능력을 갖게 하고 다양한 정보로 지식을 생산할 수 있는 능력을 함양하는 것'으로 설정한 후 첫째, 현재의 초등학교로부터 고등학교까지의 교육과정 및 교과내용에 대해 살펴보았고, 둘째, 보다 효율적인 통계 교육을 위한 교과 재구성 방안을 제시하였고, 셋째, 학교 현장에서의 통계 교육의 실태 및 문제점에 대해 알아보고 더불어 개선방안에 대해서도 살펴보았다.
컴퓨터의 지속적인 발전은 개인용 컴퓨터에서도 멀티미디어 기능이 가능토록 되었으며, 각종 패키지와의 자료교환을 이용하여 여러 분야에서 많이 활용하고 있다. 특히 멀티미디어 툴로 이용되는 TooIBook은 하이퍼미디어 시스템 개발에 많이 이용되고 있으며, 통계 패키지인 Xlisp은 다이니믹 그래픽 통계 소프트웨어로 실시간 자료계산에 많이 이용되고 있다. 본 논문은 통계에 대한 기본 지식이 없으며, 통계패키지의 사용에 익숙하지 않은 비전문가들에게 각종 통계 자료계산에 도움을 주기 위하여 TooIBook의 하이퍼미디어 기능과 Xlisp의 기능을 DDE로 결합하여 실시간에 각종 자료를 계산하므로 모수를 추정할 수 있도록 해주기 때문에 각종 통계 자료를 보다쉽게 추정할 수 있을 것으로 기대된다.
본 발표에서는 1998년 서울대학교 통계학과에서 개발한 KESS(Korean Educational Statistical System; http://stats.snu.ac.kr/time)의 추가로 개발된 내용을 소개하기로 한다 (조신섭 외, 1999). 추가로 개발된 모듈(module)들은 통계교육에서 필요로 하는 분석법들 중에서 회귀분석, 시계열분석과 연관된 내용들이다. 기존의 여러 가지 통계패키지와 비교해 보아 효율적인 통계교육을 위한 필수적인 옵션 및 분석 결과를 제공하도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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