• Title/Summary/Keyword: 통계 처리

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Comparision of two samples and the role of randomization (두 표본의 비교와 확률화)

  • 허명회
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.1 no.2
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    • pp.61-65
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    • 1987
  • Randomization is one of the principles that should be adopted in comparative experiments. Randomization is well known as a useful tool for averaging out the effects of external factors. It also validates statistical inference based on mathematical model. This teaching meterial is designed for the purpose of illustrating the role of randomization.

충북지역 영양사의 직무 수행도와 전공교과목에 대한 중요도 및 필요도

  • 김기남;이명순
    • Proceedings of the KSCN Conference
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    • 2004.05a
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    • pp.429.1-429
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    • 2004
  • 본 연구는 충북지역에서 근무하는 현직 영양사들을 대상으로, 그들의 직무 수행도와, 대학에서 배웠던 전공교과목에 대한 중요도 및 추가로 필요로 하는 교과목에 대하여, 설문지를 통하여 조사한 내용이다. 회수된 설문지는 총 213부였고, 최종 통계처리에 사용된 설문지는 178부였다. 조사기간은 2002년 12월-2003년 1월까지의 2개월 간이었고, 사용된 통계처리 방법은 t-test와 ANOVA 분석 (사후분석으로 Duncan test)이었다.(중략)

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차세대 텔레매틱스 서비스를 위한 통합 제어 플랫폼

  • 이진희;윤용익
    • Korea Information Processing Society Review
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    • v.11 no.4
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    • pp.45-55
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    • 2004
  • 건설교통부에 의하면 2004년 5월 현재, 자동차등록대수가 3명당 1대로 급속히 증가하여 자동차가 현대인들의 필수품이 되어가고 있다고 한다(4). 또한, 자동차를 직접 운전할 가능성을 지닌 운전면허증 소지자는 2003년 말 경찰청 통계에 의하면 성인 3명에 2명꼴로 나타났다[4]. 이러한 통계치를 살펴보면 생활공간을 이동하는 도구로서의 자동차가 그 자체로 또 하나의 생활공간으로 자리를 잡아가고 있음을 알 수 있다. (중략)

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통계적 컬러영상처리를 이용한 사과의 색 선별 시스템 개발

  • Im, Dong-Hoon
    • Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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    • 2003.10a
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    • pp.143-148
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    • 2003
  • 본 논문에서는 통계적 방법에 기초한 사과 선별시스템을 이용하여 사과의 색깔을 식별하고자 한다. 이를 위해 T-검정을 이용하여 에지를 검출하였고 검출된 에지로부터 체인코드를 이용하여 사과 영상의 경계선과 환상대 영역을 구하였다. 우리는 주어진 사과영상의 환상대 영역으로부터 R, G, B 채널상에서 히스토그램과 평균 명암값을 구하여 색깔 판정용 표준사과로부터 얻은 기준값들과 비교함으로서 사과의 색깔을 식별하였다.

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Prediction of Bus Arrival Time for Efficient Transit Planning (효율적 환승을 위한 버스도착시간의 예측)

  • Byun, Sejung;Lee, Junghoon
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2021.05a
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    • pp.338-339
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    • 2021
  • 본 논문에서는 제주시에서 오픈데이터로 공개한 버스탑승 기록을 기반으로 이용도가 높은 버스노선에 대해 특정정류장에서의 도착시간 예측모델을 구축한다. 버스들의 평균주행 속도, 운행시간대, 교통량 등을 입력으로 한 모델을 Sklearn을 이용하여 생성하고 MAE와 손실율 등의 성능을 분석한다.

Hourly EV charging demand analysis on Jeju area (제주지역 시간대별 전기자동차 충전 수요의 분석)

  • Haram Cho;Yerim Kim;Junghoon Lee
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.282-283
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    • 2023
  • 본 논문에서는 공개 데이터 사이트의 OpenAPI를 통해 지속적으로 축적되고 있는 제주지역 전기자동차 충전 트랜잭션을 활용하여 시간대별 충전수요의 패턴을 분석한다. 시간대별 수요, 충전시간 등과 아울러 요일과 지역에 따른 시간대별 충전 패턴의 분석은 전기자동차 충전에 있어서 신재생 에너지의 결합을 요일과 지역 맞춤형으로 설계할 수 있다.

Location analysis and Visualization of Pet-Friendly Business (반려동물 동반 가능 업소 입지 분석과 시각화)

  • Joo-Hyoung Park;Hyon Hee Kim
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2023.11a
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    • pp.1200-1201
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    • 2023
  • 반려동물 양육 가구는 꾸준히 증가하며 여가생활도 반려동물과 함께 보내려는 사람들이 늘었다. 관련 사업 규모도 확장하는 흐름에 따라 반려동물과 여가생활을 즐길 수 있는 동반 가능 업소의 입지를 분석한다. 서울시 내 의료시설을 포함한 반려동물 동반 가능 업소의 지도시각화를 통해 반려동물 동반 업소가 필요한 곳을 추천하고자 한다.

Prediction of Good Seller in Overseas sales of Domestic Books Using Big Data (빅데이터를 활용한 국내 도서의 해외 판매시 굿셀러 예측)

  • Kim, Nayeon;Kim, Doyoung;Kim, Miryeo;Jung, Jiyeong;Kim, Hyon Hee
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.401-404
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    • 2022
  • 한국 문학이 세계로 뻗어나감에 따라 해외 시장에서 자리를 잡는 것이 중요해진 시점이다. 본 연구에서는 2016 년도부터 2020 년도까지 최근 5 년간 해외 출간된 도서들 중에서 굿셀러로 분류되는 누적 5 천부 이상 판매 여부를 예측하고자 했다. 굿셀러로 분류되는 도서는 전체 번역 도서 중 적은 비율을 차지하여 데이터 불균형이 발생하였으며, 본 연구에서는 SMOTE 기법과 앙상블 알고리즘을 적용하여 데이터 불균형 문제를 해결하였다. 그 결과, 데이터 클래스 비율이 1:1 에 가까울수록 성능 개선 효과가 나타났으며 LightGBM 모델이 99.83%의 AUC 값을 얻어 다른 앙상블 알고리즘에 비해 가장 좋은 예측 성능을 보임을 검증하였다. 또한 누적 5 천부 이상 판매 여부 예측에 있어 큰 영향을 미치는 변수로는 작가가 가장 중요한 요인으로 나타났으며 출간 국가, 그리고 평점 평균, 평점 참여자 수 같은 온라인 요인도 판매 예측에 유의미한 변수로 나타난 것을 확인할 수 있었다.

Prediction of the Sugar Content of Watermelon based on Convolutional Neural Network (CNN 을 활용한 수박 당도 예측)

  • Kang, Da-Young;Kim, Chae-Min;Yoo, Geun-Young;Lee, Da-Hyung;Kim, Hyon Hee
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2021.11a
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    • pp.618-621
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    • 2021
  • 수박의 이미지와 수박의 무게 데이터를 활용해 수박의 당도를 예측하고 모델의 정확도를 측정한다. 과피가 얇고, 부피가 작은 과일의 경우 휴대용 비파괴 당도 측정기를 통해 비교적 간편하게 당도 측정이 가능하다. 하지만 수박은 과피도 두껍고, 부피도 크기 때문에 넓은 장소와 비용을 부담해야 하는 선별장에만 당도를 측정할 수 있는 실정이다. 본 논문에서는 줄무늬가 끊어지지 않고, 원형이 아닌 타원형이 맛있는 수박이라는 속설에 부합하는 수박이 실제로 맛있는 수박인지를 확인하고자 수박 이미지를 수집하여 당도에 따라 이미지를 분류한 다음, CNN 을 적용하여 수박 당도 예측을 실시하였다. 실험 결과 타원형 수박은 당도가 높은 것으로 나타났으나 줄무늬가 끊어진 수박과 끊어지지 않은 수박 간의 당도 차이는 없는 것으로 나타났다. 향후 수박의 당도에 영향을 미칠 수 있는 다양한 변수를 활용하여 정확도를 높인다면 현재 사용되고 있는 비파괴 당도 측정기를 보완할 수 있을 것으로 기대된다.

Predictive Model for Real Estate Prices Using Sentiment Index of news articles based on Generative AI (생성 AI 기반 뉴스 기사 심리지수를 활용한 부동산 가격 예측 모델)

  • Kim Sua;Kwon Miju;Cho Soobin;Kim Eunsoo;Hyon Hee Kim
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2023.11a
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    • pp.1198-1199
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    • 2023
  • 부동산 시장은 다양한 요인에 의해 가격이 결정되며 거시경제 변수뿐 만 아니라 뉴스 기사, SNS 등 다양한 비정형 데이터의 영향을 받는다. 특히 뉴스 기사는 국민들이 느끼는 경제 심리를 반영하고 있어 부동산 가격에 영향을 크게 미치는 변수라고 판단된다. 본 연구에서는 뉴스 기사의 세분화된 감정 분석을 통해 전통적인 분석 방법보다 더 의미 있는 결과를 얻을 수 있는 부동산 가격 예측 모델을 생성하였으며 뉴스 기사로부터 심리 지수를 산출하기 위해 생성 AI 를 활용하였다. 제안하는 매매가격지수 예측 모델을 통해 부동산 시장과 뉴스 기사와의 관계성에 대해 파악할 수 있으며, 사회/경제적 동향을 반영한 부동산 가격 변동을 예측할 수 있을 것으로 보인다.