• 보건행정학회지
• /
• 제22권3호
• /
• pp.297-314
• /
• 2012

Purpose : The purpose of this study was to analyze the trend of the number of nursing staffs and skill mix and to assess the effectiveness of hospital nurse expansion policies in Korea. Methods : The trend of the number of nursing staffs and skill mix were analyzed using time series data, which composed of yearly series data from 1975 to 2009. The impact of hospital nurse expansion policies was estimated by autoregressive integrated moving average(ARIMA) intervention model. Results : The number of general hospital and hospital nurses per 100 beds was decreased in late 1980s and late 1990s due to rapid growth of beds. As a result of the number of nurse aids per 100 beds decreased, skill mix became high in general hospital but nurse ratio among hospital nursing staffs was about 50%. Expansion of new nurse and revised differentiated inpatient fee were only effective in expansion of hospital nursing staffs. But they had no effect in general hospitals. Conclusion : In Korea, a few policies related to expansion of hospital nurses have an effect on increasing the number of hospital nurse. Nevertheless, level of hospital nursing staffs is inferior to that of general hospital.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제21권5호
• /
• pp.141-148
• /
• 2016

In this paper, we propose a topic network analysis approach which integrates topic modeling and social network analysis. We collected 2,039 scientific papers from five top journals in the field of data mining published from 1996 to 2015, and analyzed them with the proposed approach. To identify topic trends, time-series analysis of topic network is performed based on 4 intervals. Our experimental results show centralization of the topic network has the highest score from 1996 to 2000, and decreases for next 5 years and increases again. For last 5 years, centralization of the degree centrality increases, while centralization of the betweenness centrality and closeness centrality decreases again. Also, clustering is identified as the most interrelated topic among other topics. Topics with the highest degree centrality evolves clustering, web applications, clustering and dimensionality reduction according to time. Our approach extracts the interrelationships of topics, which cannot be detected with conventional topic modeling approaches, and provides topical trends of data mining research fields.

• 응용통계연구
• /
• 제13권2호
• /
• pp.525-540
• /
• 2000

본 논문에서는 측우기 관측자료와 현대 관측자료로 이루어진 서울 강수량 시계열 자료에 나타난 시간에 따른(년도별 및 계절별)변화 및 변동 특성을 파악하고자 한다. 이를 위하여 먼저 200여년 간의 강수량 시계열에 어떤 특정한 증감 추세가 있는지를 알아보는 추세분석을 실시하였다. 그리고 추세뿐만 아니라 시간에 따른 강수량의 주기성 및 변동성을 더 자세히 알기 위하여 파엽 변환(wavelet transform)을 실시하여 여러 진동 모드들의 시간에 따른 변화 양상을 분석하였다.

• 지식경영연구
• /
• 제22권4호
• /
• pp.119-133
• /
• 2021

각 산업에서 대량의 데이터가 생산되면서, 빠른 경영 의사결정을 위해 시계열 패턴 예측 연구가 수많이 진행되고 있다. 하지만 데이터에 내재된 불확실성으로 인해 비선형 시계열 데이터의 특정 패턴을 예측하는 데 한계가 존재하고, 기업경영의 전략적 의사결정 어려움이 존재한다. 또한, 최근 수십 년간 불규칙한 랜덤워크 모형의 시계열 데이터 예측을 위해 산업의 목적에 맞는 금융시장 데이터를 대상으로 다양한 연구가 진행되고 있지만, 특정 규칙을 예측하고 지속가능의 기업목적 달성 어려움이 있다. 본 연구에서는 룰렛 데이터와 금융시장 데이터를 Chaos 분석기법을 이용하여 예측 결과를 비교분석하고 유의미한 결과를 도출하였다. 그리고, 본 연구는 카오스 분석이 시계열 자료를 분석하는데 있어 새로운 방법을 모색하는데 유용함을 확인하였다. 룰렛 게임의 특성을 한국 주가지수 선물의 시계열과 비교 분석하여 추세가 확인되는 경우 예측력을 높일 수 있다는 점을 도출하였으며, 불확실성이 높고 랜덤워크가 존재하는 비선형 시계열 데이터가 특정한 패턴을 가지고 있는지 판단하는데 의의가 있다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
• /
• 한국통계학회 2002년도 추계 학술발표회 논문집
• /
• pp.265-272
• /
• 2002

An Integer-valued autoregressive integrated (INARI) model is introduced to eliminate stochastic trend and seasonality from time series of count data. This INARI extends the previous integer-valued ARMA model. We show that it is stationary and ergodic to establish asymptotic normality for conditional least squares estimator. Optimal estimating equations are used to reflect categorical and serial correlations arising from panel count data and variations arising from three random processes for obtaining observation into estimation. Under regularity conditions for martingale sequence, we show asymptotic normality for estimators from the estimating equations. Using cancer mortality data provided by the U.S. National Center for Health Statistics (NCHS), we apply our results to estimate the probability of cells classified by 4 causes of death and 6 age groups and to forecast death count of each cell. We also investigate impact of three random processes on estimation.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
• /
• 제18권6호
• /
• pp.1143-1150
• /
• 2017

본 연구의 목적은 국내에서 2002년부터 2016년까지 출판된, 대표적인 정보시스템분야 저널의 연구동향을 조사하는 것이다. 연구의 목적을 달성하기 위해서 Asia Pacific Journal of Information Systems, Information Systems Review, The Journal of Information Systems에 출판된 논문의 초록 1,245편을 분석 하였다. 본 연구에서는 최근 중요하게 다루어지는 토픽모델링과 시계열회귀분석 기법을 활용하였다. 토픽모델링 분석결과, 20개의 토픽이 도출되었고 "시스템구축", "혁신역량", 및 "고객충성도" 등의 순으로 확인되었다. 둘째, 시계열회귀분석 결과, 상승 추세를 나타내는 토픽으로는 "고객충성도", "소통혁신", "정보보호", 및 "개인정보보호" 가 나타났고, 하락 추세를 나타나는 토픽으로는 "시스템구축" 및 "웹사이트" 가 도출되었다.

• 대한한의학회지
• /
• 제43권4호
• /
• pp.145-158
• /
• 2022

Objectives: To identify changes in the subjects and methods of Herbal Medicine Consumption Survey, and analyze trend of the key results Methods: The population, methods, and items of the basic reports of all Surveys on Consumption of Herbal Medicine(HM) were organized in a time-series manner. The analysis items were trend in the purchase of standardized HM; consumption value share, and price of prepared HM; type of herbal dispensary; and awareness of HM policy in Koran Medicine(KM) institutions. Results: The price of HM preparations showed an upward trend in 2011, 2014, and 2017 surveys, and decreased in the 2020 survey. However, despite this recent decrease, the 2021 survey also saw the highest proportion of HM users reporting that price of herbal decoction is expensive. Furthermore, the demand for expanded coverage of herbal decoction was the greatest for the expansion of health insurance benefits. Efforts such as adjusting the number of covered diseases and the cost of health insurance coverage would be necessary. Regarding decoction dispensaries the proportion of HM hospitals using only extramural herbal dispensaries increased. Finally, the consumption of HM and the size of the HM industry has continued to expand due to the large-scale branding of KM institutions and the expansion of health insurance coverage. Conclusion: Future surveys must standardize and unify the items for the time-series continuity and compare the results with government statistics reports on HM to increase reliability. Moreover, specialized survey items may be developed for KM, to establish a better and efficient distribution system for domestic HMs.

• 한국대기환경학회지
• /
• 제7권2호
• /
• pp.127-136
• /
• 1991

This paper is concerned with the development and application of a stochastic model for daily sulphur dioxide $(SO_2)$ concentrations in urban area (Seoul). For this, the characteristics of the regression trend, periodicity and dependence of the daily $SO_2$ concentration are investigated by a statistisical analysis of the daily average $SO_2$ values measured in Seoul area during 1989 $\sim$ 1990. Based on these, nonlinear regression time series model for the prediction of daily $SO_2$ concentrations is derived. A statistical procedure for using the model to predict the concentration level is also proposed.

• 벤처창업연구
• /
• 제16권6호
• /
• pp.1-16
• /
• 2021

본 연구의 목적은 지금까지 한국 정부가 벤처캐피탈 시장에 어떻게 개입해 왔는지 살펴보고, 정부의 벤처캐피탈 정책이 벤처캐피탈의 초기 투자를 촉진했는지 실증적으로 규명하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 관련 문헌을 연구하고 국내 사례를 적용 분석하여 벤처캐피탈 시장에 대한 정부의 시장개입을 단계적으로 분류하였다. 그리고 본 연구는 정부개입의 가장 중요한 목적인 벤처캐피탈의 초기투자 활성화를 위한 우리 정부의 정책 효과를 실증적으로 분석하였다. 실증분석을 위해 한국벤처캐피탈협회와 한국펀드에서 제공한 2004년부터 2018년까지의 연도별 자료를 시계열 통계분석과 거시역학을 이용하여 분석하였다. 사례연구 결과 한국 정부는 25년 동안 직접투자를 통해 벤처캐피탈 시장에 개입했고, 이후 18년 동안 간접투자를 통해 개입해왔다. 시계열 통계분석 결과, 벤처캐피탈펀드 조성을 늘리기 위한 정부의 재정투자와 일정비율의 초기투자를 의무화하는 특수목적펀드의 비율이 높아지면서 벤처캐피털의 초기투자가 증가했다. 그러나 거시역학은 2016년부터 이 시계열 통계분석과 반대 방향의 경향을 보였다. 결론적으로, 본 연구는 시계열 통계분석 결과와 반대 방향의 경향을 정부의 벤처캐피탈 투자방법에 대한 잘못된 규제로 해석하고, 최근 정부의 간접투자 방식을 통한 직접개입의 실효성이 부족하다. 또한 본 연구에서는 사례연구와 실증연구 결과를 바탕으로 정부의 간접개입에 필요한 여섯 가지 정책제안을 제시하였다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
• /
• 제31권3호
• /
• pp.67-87
• /
• 2022

Purpose This study quantified companies' views on the COVID-19 pandemic with sentiment analysis of U.S. public companies' disclosures. It aims to provide timely insights to shareholders, investors, and consumers by analyzing and visualizing sentiment changes over time as well as similarities and differences by industry. Design/methodology/approach From more than fifty thousand Form 10-K and Form 10-Q published between 2020 and 2021, we extracted over one million texts related to the COVID-19 pandemic. Using the FinBERT language model fine-tuned in the finance domain, we conducted sentiment analysis of the texts, and we quantified and classified the data into positive, negative, and neutral. In addition, we illustrated the analysis results using various visualization techniques for easy understanding of information. Findings The analysis results indicated that U.S. public companies' overall sentiment changed over time as the COVID-19 pandemic progressed. Positive sentiment gradually increased, and negative sentiment tended to decrease over time, but there was no trend in neutral sentiment. When comparing sentiment by industry, the pattern of changes in the amount of positive and negative sentiment and time-series changes were similar in all industries, but differences among industries were shown in neutral sentiment.