통계는 연역적 사고를 강조하는 수학의 다른 영역과 달리 귀납적 추론과 직관적 사고를 요구한다. 따라서 학교 수업에서 학생들이 실제적인 상황을 모델링 할 수 있도록 하며, 주어진 상황에서 자료를 올바르게 산출하고 분석 할 수 있도록 적절한 지도 방법이 필요하다. 그렇지만 학교 수업은 대다수 알고리즘 연습 위주의 통계 학습-지도로 통계적 사고 교육이 제대로 이루어지지 못하고 있다. 이로 인해 학생들은 형식적인 통계 처리에는 익숙하지만 통계 교육의 궁극적 목적인 변이성과 자료를 현명하게 다루는 능력이 부족하다. 본고에서는 피상적인 기계적 계산위주의 통계교육에서 실제적인 자료를 수집하고, 이를 적절히 가공 처리하여 정보의 가치를 높일 수 있는 통계 지도 방향을 탐색해 보고자 한다.
한국과 미국(North Carolina주)의 확률과 통계 교육 내용을 고찰한 결과 한국과 미국(North Carolina주)은 내용적인 면에서 많은 차이를 보였다. 한국의 경우, 9-가 단계와 10-가 단계, 선택과목 중 수학 I, 실용수학, 이산수학 과목에 제시되어 있는 확률과 통계 영역은 심화선택과목인 확률과 통계 과목의 내용을 축소하여 재구성한 내용을 제시하고 있다. 미국(North Carolina주)은 한국과는 달리, Introductory Mathematics, Algebra(I, II), Technical Mathematics(1, 2) Advanced Mathematics, Advanced Placement Calculus, Discrete Mathematics, Integrated Mathematics(1, 2, 3), Geometry 과목에서 확률과 통계 영역은 각 과목과 연관성 있는 내용으로 구성되어 있다. 한국의 심화 선택과목인 확률과 통계 과목과 미국(North Carolina주)의 AP통계(Advanced Placement Statistics)를 비교한 결과, 전체적으로, 자료의 정리, 확률변수와 확률분포 영역에서 한국과 미국(North Carolina주)은 거의 유사성을 보이고 있지만, 통계적 추론에서는 미국(North Carolina주)이 한국에 비하여 강화되어 있음을 알 수 있다.
과학적 연구에서 핵심적인 연구 주제 또는 가설은 대부분 인과적 질문(causal question)을 포함한다. 예를 들어, 전염병 예방을 위한 치료법의 효과 연구, 특정 정책의 시행으로 인한 효용(utility)의 평가에 대한 연구, 특정 사용자를 대상으로 노출된 광고의 종류에 따른 광고의 효과성에 대한 연구는 모두 인과 관계(causal relationship)의 추론이 요구된다. 이러한 인과 관계를 다루는 통계적 인과 추론(statistical causal inference)의 주요 관심사 중 하나는 모집단에 일종의 개입(정책 혹은 처치)을 적용한 후 개입의 효과를 정확하게 추정하는 것이다. 인과 추론은 임상실험과 정책결정에서 주로 이용되었으나, 이른바 빅데이터 시대의 도래로 가용한 관측자료가 폭발적으로 증가하였고 이로 인하여 인과 추론에 대한 잠재적 응용가치와 수요가 지속적으로 증가하고 있다. 하지만 가용한 대부분의 자료는 임의실험 기반의 자료와 달리 개입이 임의로 분배되지 않은 비실험 관측자료이다. 따라서, 본 논문은 비실험 관측자료로부터 개입의 효과를 추정하기 위한 인과 추론의 핵심 개념과 최근의 연구동향을 소개하고자 한다. 이를 위하여 본문에서는 먼저 개입의 효과를 Neyman-Rubin의 잠재 결과(potential outcome) 모형으로 나타내고, 개입의 효과를 추정하는 여러 접근법 중 특히 성향점수(propensity score) 기반 추정법과 회귀모형 기반 추정법을 중점적으로 소개한다. 최근 연구동향으로는 (1) 평균 효과 크기 추정을 넘어선 개인별 효과 크기의 추정, (2) 효과크기 추정에 있어서 자료 규모의 증대로 인한 차원의 저주가 야기하는 난제들과 이에 대한 해결방안들, (3) 복합적 인과관계를 반영하기 위한 Pearl의 구조적 인과 모형(structural causal model) 및 잠재 결과 모형과의 비교의 3가지 주제로 구분하여 소개한다.
반도체 패키징 공장에서 싸이클타임(Cycle-time)을 정확히 예측하는 것은 납기일 준수를 통해 고객만족도를 향상시킬 수 있고, 보다 효율적인 스케쥴링을 가능하게 하여 공장 가동률을 높일 수 있게 한다. 그러나 반도체 패키징은 제품 종류가 다양하고 제품마다 특화된 기술을 사용할 뿐만 아니라 공정 순서나, WIP에 따라 싸이클타임이 크게 영향을 받아 그 정확한 예측이 매우 어렵기 때문에 현장 전문가의 판단에 의존하는 경우가 많았다. Fab공정의 경우 전문가를 도와 좀 더 정확한 예측에 도움을 주기 위해 그 동안 전통적 통계 기법 및 시뮬레이션에 기반한 의사결정 모형이 많이 연구되었는데, 최근에는 기계학습 및 인공지능 기법을 사용한 연구가 눈에 띄고 있으며 기존의 방법보다 우수한 성능을 보여 주는 것으로 나타났다. 하지만 아직 기계학습 및 인공지능을 이용한 충분한 연구가 진행되지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 사례기반 추론을 사용하여 패키징 공정의 싸이클타임을 예측하고자 하였으며 그 성능을 인공신경망 모형, 의사결정나무 모형, 그리고 해당 분야 전문가의 예측치와 비교하였다. 실험결과에 따르면 사례기반추론 모형이 가장 뛰어난 성능을 보이는 것으로 나타났다.
우리 나라에서 해상 교통 및 선박의 통항 안전성의 평가를 위하여, 선박조종시뮬레이터 실험을 통해 얻어진 선박운동의 데이터와 조종자의 의견을 반영하여 검토하고 있는 것이 일반적인 수행 방법이다. 세부적인 기법으로는 선박의 해상시설물에 대한 접근도, 선체의 제어도 그리고 선박 조종자의 평가를 들 수 있다. 이 중에서 해양시설물에 대한 선박의 접근 및 선박의 제어도와 관련된 부분은 통계적으로 계산되어 그 기준이 명확한 측면이 있으나, 조종자의 의견에 의한 평가는 상대적으로 기준이 모호한 면이 있고 또한 조종자의 평가와 선박의 제어도와 관계에 대한 연구도 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 선박의 제어도와 조종자의 평가를 각각 기술적 운항만족도와 심리적 운항만족도로 정의하고, 그 관계를 알아 보기 위하여 퍼지 추론을 실시하였다. 이로부터 기술적 운항만족도와 심리적 운항만족도의 상관 관계를 정리하고, 그 관계가 높을수록 관련 평가의 신뢰성은 높을 것으로 생각하였다.
본 논문에서는 스팸 대응 시스템의 특징 추출 방법들을 비교한다. 실험 결과는 퍼지추론 방법이 정보획득량, 카이제곱 통계량, 상호정보 방법에 비하여 정확률과 재현율의 결합 척도인 F-척도면에서 월등한 성능을 보여주지는 않는다. 하지만 제안된 퍼지추론 방법은 사용된 특징들의 수에 비례하여 성능이 증가하므로 좋은 특징 추출 방법으로 간주된다. 따라서 본 연구는 무수한 스팸 메일로 고통 받는 전자우편 사용자들을 위한 스팸 메일 필터링 시스템 개발에 도움을 줄 수 있다.
본 연구는 대수적 사고 중 하나인 함수적 사고에 기반 한 수학 수업이 6학년 학생들의 대수적 추론 능력 및 함수적 사고 수준에 미치는 영향을 알아보는데 목적이 있다. 이에 본 연구에서는 교육과정 및 선행연구 분석을 통한 12차시의 함수적 사고 기반 수업을 개발하여 실시하였다. 그 결과, 함수적 사고 기반 수업은 전통적인 교과서 중심의 수업에 비해 대수적 추론 능력에 있어 통계적으로 유의미한 차이를 보여주었으며, 대수적 추론 능력의 하위요소인 일반화된 산술로서의 대수적 추론 및 함수적 사고로서의 대수적 추론 능력 향상에도 도움이 되었다. 또한, 함수적 사고 기반 수업은 5가지 유형별 학생들의 함수적 사고 수준 변화에도 긍정적인 영향을 주었다.
본 연구는 PBL-SIM 교육을 이수한 간호대학생의 메타인지와 회복탄력성이 임상추론능력에 미치는 영향을 살펴보기 위한 서술적 조사연구이다. PBL-SIM 교육을 경험한 간호학과 4학년 141명을 연구 대상으로 하였으며, 2021년 9월부터 12월까지 설문지를 적용하여 자료수집 하였다. 수집된 자료는 SPSS 21.0 프로그램을 사용하여 기술통계, 상관분석 및 위계적 회귀분석을 진행하였다. 연구 결과, 메타인지(r=.78, p<.001)와 회복탄력성(r=.81, p<.001)은 임상추론능력과 유의한 양의 상관관계를 보였다. 간호대학생의 임상추론능력에 영향을 주는 요인으로는 교육 참여의 자신감, 메타인지 및 회복탄력성이었으며, 이들은 임상추론능력을 75%의 높은 수준으로 설명하였다(F=32.74, p<.001). 간호대학생의 임상추론능력을 향상하기 위해서는 자신감, 메타인지 및 회복탄력성과 같은 내적 요인을 시뮬레이션 교육과정에 반영할 것을 제언한다.
목 적: 본 연구는 대한방사선종양학회지 게재 논문의 통계 오류 현황을 파악하고 이에 근거한 문제 제기를 통해 학회지의 학술적 발전에 기여하고자 하였다. 대상 및 방법: $2006{\sim}2007$년 사이에 대한방사선종양학회지에 게재된 총 77편의 논문을 연구 대상으로 하였다. 각각의 논문에 적용된 통계 방법론의 적정성 평가는 통계점검표를 활용하였다. 통계점검표에는 연구의 종류, 통계 기법의 사용 범위, 각 논문에 적용된 통계 기법의 종류, 통계적 기법 적용의 타당성 항목이 포함되었다. 통계 오류는 '생략의 잘못'과 '시행의 잘못' 항목으로 나누었다. 한 논문에서 서로 다른 항목이 여러 가지 관찰된 경우 각각 횟수로 측정하였다. 같은 항목이 2회 이상 측정된 경우 1회로 횟수를 측정하였다. 통계 전문가가 개별 논문을 대상으로 통계점검표를 작성하였다. 일차 평가자가 방사선종양학 전문가가 아닌 것에서 올 수 있는 평가 오류가 있을 수 있으므로 개별 통계점검표는 간행위원회에서 한 차례 더 세부 점검을 하였다 작성된 통계점검표의 통계 분석은 SAS (version 9.0, SAS Institute, NC, USA) 소프트웨어를 이용하였고 빈도분석을 시행하여 각 항목의 빈도와 백분율을 산출하였다. 결 과: 총 77편 중 원문을 다운로드 할 수 없었던 4편을 제외한 73편의 게재 논문을 대상으로 평가하였다. 증례보고는 5편, 원저 논문은 58편이었다. 대상 논문 중 46편의 논문에서 통계적 추론을 사용하였고, 16편의 논문에서 단순한 기술통계를 사용했으며, 11편의 논문에서는 통계적 기법을 사용하지 않았다. 추론통계를 사용한 46편의 논문에서 사용된 추론통계의 횟수는 각각 분할표분석 17회(37.0%), 비교통계분석 23회(50.0%), 회귀분석 7회(15.2%), 상잔분석 5회(10.9%), 생존분석이 27회(58.7%)였다. 통계 기법을 활용하여 연구 결과를 분석할 때 통계적용의 오류가 없는 논문은 19%였다. '생략의 잘못'은 34편(50.0%)의 논문에서 총 50회 관찰되었다. '시행의 잘못'은 35편(51.5%)의 논문에서 총 47회 관찰되었다. '생략의 잘못'과 '시행의 잘못'이 모두 발견된 논문은 21편(30.9%)이었다. 결 론: 대한방사선종양학회지에 게재된 논문에서 통계 분석 과정의 다양한 영역에 걸쳐 크고 작은 통계적 오류가 있음을 확인하였다. 향후 대한방사선종양학회지 투고 논문의 심사과정에서 통계 오류에 관한 적절한 심사를 추가하는 것이 필요하다고 판단된다.
웹에서 정보의 양이 급속히 증대됨에 따라 자신에게 맞는 정보를 찾는데 더 많은 시간을 투자하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 검색에이전트가 사용자의 선호도나 검색 목적에 따라 개인화된 검색기능을 제공하여야한다. 따라서 검색에이전트가 이러한 기능을 제공하기 위해 본 연구에서는 사용자가 과거에 검색과 관련된 경험적 지식을 축적하고 이 지식을 이용하여 새로운 질의어가 주어졌을 때 가장 관련성이 높은 카테고리 그룹을 결정하는 유사도 평가 방법을 통해 각 개인의 검색성향을 통계적으로 고려한 사례기반 추론기법을 제안한다. 사례기반 추론기법과 다른 일반검색 방법이 함께 적용된 검색엔진에서 실시한 성능 평가는 사례기반 추론기법이 일반 검색 방법에 비해 정확률에서 우수한 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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