전 세계적으로 각국의 정부는 공공에 정부의 데이터를 개방함으로써 정부의 성과 향상 및 투명성 제고를 기대하며 상당한 예산을 공공데이터 부문에 사용하고 있다. 이러한 정책의 실질적인 성과를 파악하기 위해서는 정책을 통해 창출된 가치를 측정하는 것이 필수적이며, 이에 여러 기관 및 연구자들은 공공데이터의 가치를 평가하기 위한 다양한 시도를 해왔다. 그럼에도 불구하고, 그 가치를 측정함에 있어 실질적인 혜택을 받는 소비자의 관점이 간과되어왔을 뿐만 아니라, 아직 공공데이터의 경제적 가치를 계량화하는 시도는 미비한 실정이다. 이에 본 연구에서는 실제로 데이터를 소비하고 그 영향을 받는 시민들의 관점에서 공공데이터의 경제적 가치를 정량화하고자, 먼저 기존의 무형자산 가치평가 방법론을 검토하였다. 분석 방법론과 공공데이터의 성격을 함께 고려한 결과, 다양한 소비자 및 사용 목적을 효과적으로 반영할 수 있는 조건부 가치평가법이 적절하다고 판단되었다. 본 연구자들은 조건부 가치평가법을 활용하여 서울 시민들을 대상으로 실제 서울시 공공데이터의 경제적 가치를 측정하고 정량화 하였다. 분석 결과 공공데이터에 대한 시민들의 지불의사금액은 관련된 사전 경험이나 조세저항, 인지된 혜택 및 인지된 시나리오의 현실성과 같은 요인에 따라 상이하였으나, 인구통계학적 요인에 따라서는 유의미한 차이를 보이지 않았다. 지불의사금액을 측정하는 질문의 방식에 따라 결과에 유의미한 차이가 있었으며, 결과에 대한 신뢰성 평가 및 향후 연구에 대한 시사점을 논의하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권4호
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pp.579-586
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2009
통계모형의 상호작용 효과를 분석하기위해 비모수적인 방법인 다중인자 차원 축소(MDR)방법을 사용해 왔다. MDR 방법은 사례-대조 데이터에만 적용 할 수 있다. 본 논문에서는 Regression tree 알고리즘과 더미 변수를 활용한 회귀분석 알고리즘을 사용하여 다중 범주를 High 범주와 Low범주로 분류함으로써, MDR방법에서 연속형 데이터에 적용 할 수 없는 문제를 해결하는 방법으로 제시된 Expanded MDR방법과 Dummy MDR방법을 한우의 주요 경제형질(longissimus muscle dorsi area: LMA, carcass cold weight: CWT, average daily gain: ADG)데이터에 적용하여 한우의 경제형질에 영향을 주는 주요 SNPs 마커를 규명하고, Permutation test를 통해 그 결과를 비교한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권6호
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pp.1271-1280
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2010
인간의 질병과 가축의 특성에 영향을 주는 유전자들의 상호작용을 규명하는 방법으로 전통적인 통계방법들이 사용되었지만, 유전자와 같은 고차원의 데이터에는 적합하지 않았다. 따라서 다중인자 차원축소방법이 제안되었다. 다중인자 차원축소방법은 모형에 대한 가정이 필요하지 않는 비모수적 방법으로 이분형 자료에 적용 가능 하지만, 연속형 데이터에는 적용할 수 없는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 일반화 분류 성능이 뛰어난 서포트 벡터 머신 알고리즘을 통해 연속형 자료를 가공하여 다중인자 차원축소방법에 적용하였다. 아울러 한우의 6번 염색체내 6개의 후보 단일염기다형성을 대상으로 연속형 자료인 실제 한우의 경제형질에 서포트 벡터 머신을 이용한 다중인자 차원축소방법을 적용함으로써 한우의 경제형질에 연관된 우수 유전자 상호작용의 조합을 규명하였다.
본 연구의 주요 목적은 기존의 연구에서 구축된 배타적 경제수역(EEZ) 해양자원정보시스템(MRIS)을 근간으로 다양한 해양자원의 정보를 효율적으로 표출하고 EEZ 관련 의사지원과 정책결정을 위한 GIS기반의 EEZ 정책결정지원시스템을 개발에 있다. 이를 위하여 기존에 구축된 MRIS를 이용하여 분산되어 관리되던 기존의 데이터와 매년 탐사 과정을 거쳐 추가되는 데이터의 관리를 위한 표준화를 수립하고 관리방안을 확정하였다. 또한, 기존에 개발된 다양한 해양데이터의 표출방안을 이용하여 EEZ 경계획정 협상 및 정책 결정에 있어 실질적 판단근거가 되는 EEZ에 대한 법령과 각국의 정책 및 EEZ 경계획정 사례 등을 데이터베이스화하였다. 나아가 GIS를 이용하여 표출된 공간데이터를 다양한 공간 검색과 공간분석 기능을 이용하여 분석함으로써 과학적인 방법으로 EEZ에 대한 중요정책 결정에도 활용하도록 하였다. 본 시스템을 이용하여 향후 EEZ 내 자원분포 및 지 역 별 경제성 비교와 쟁점지역에 대한 정확한 분석이 가능함에 따라 국가 간 협상에서 우리나라에 보다 유리한 협상결과를 도출하는데 기여가 클 것으로 판단된다. 아울러 주변국과 경계획정에 있어 유리한 협상 결과를 도출하기 위한 제반 정보의 제공과 함께 보다 효율적인 정책 수립을 위한 다양한 의사결정의 지원이 가능할 것으로 사료된다.
국내 석유 시장은 국제 석유 가격의 변동에 매우 민감하기 때문에 그 변동성에 대한 파악과 대처가 중요하다. 특히, 높은 소비량을 보이는 휘발유의 가격이 어떠한 요인에 인해 변화하는지 명확하게 파악하는 것이 필요하다. 국제 휘발유 가격은 휘발유 수급, 지정학적 사건, 미국 달러화 가치 변동 등 글로벌 요인에 영향을 받는다. 그러나 기존의 연구들은 휘발유의 수급에만 초점에 맞추어 진행하였다는 한계가 존재한다. 본 연구에서는 다양한 머신러닝 기반의 회귀 모델을 활용하여 거시적 경제지표와 국제 휘발유 가격 간의 인과관계를 탐색한다. 첫째, 다양한 세계 경제지표 데이터를 수집한다. 둘째, 데이터 전처리를 진행한다. 셋째, 다중선형회귀, Ridge 회귀, Lasso(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) 회귀 모델을 활용하여 모델링한다. 실험 결과, 테스트 데이터 셋에서 다중선형회귀 모델이 가장 높은 정확도(97.3%)를 보였다. 우리는 국제 휘발유 가격의 예측은 국내 경제 안정성과 에너지 정책 결정에 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 원양 다랭이 연승 어획량을 데이터 베이스 처리하여 여러 가지 정보를 제공함으로써 조업시 경제성 있는 어장 선정에 도움을 주기 위하여 처리 프로그램을 작성하여 그 실용성을 검토해 보고자 하였다. 자료는 국립수산진흥원에서 발행한 보고서의 어획량 데이터를 이용하였고, 데이터 베이스 처리를 위한 프로그램을 설계한 후 실행해 보았다. 1)프로그램은 Quick Basic을 이용하여 작성하였고, 데이터 파일은 random 파일로 변환하여 사용하였다. 데이터 베이스 프로그램은 구획별로 조획율을 나타내는 어장도를 그리는 프로그램과 조획율을 나타내는 그래프 및 도표를 구성하는 프로그램, 데이터 통계를 나타내는 프로그램, 그리고 어장 평가 지수를 나타내는 프로그램으로 구성하였다. 2)조획율을 나타내는 어장도에서는 $5^{\circ}$간격의 해구에 조획율의 크기를 나타내는 원을 나타냄으로써 사용자가 쉽게 어획이 잘되는 해역을 판단 할 수 있었다. 3)조획율을 수치로 나타내는 도표를 통하여 원의 크기로 나타내었던 조획율 값을 좀 더 상세히 알 수 있었다. 4)시기, 저장, 어종에 따른 조획율 및 어획마리수의 그래프는 그것의 변화패턴의 규명에 도움이 되었다. 5)어장의 경제성을 비교해 볼 수 있는 시뮬레이션 기능을 이용하여 조업자가 경제성 있는 어장을 권고 받을 수 있었다.
정보기술과 디지털 경제의 확산으로 대규모의 데이터가 생산되는 정보화시대에서 빅 데이터의 중요성이 강조되고 있으며 다양한 분야에서 이를 응용하고 있다. 빅 데이터 분석도구인 R은 통계 기반의 정보 분석을 가능하게 하는 언어와 환경이다. 본 논문에서는 R을 이용하여 기상뉴스에 나타난 기상관련 빅 데이터를 분석한다. 다양한 뉴스에서 기상 관련 데이터를 수집하고 어떠한 텍스트가 분포되어 있는지 빈도 조사를 수행한다.
데이터 기반 경제가 활성화되면서 데이터의 분석과 활용에 중점을 둔 서비스가 증가하는 추세이다. 금융 분야에서만 활용되던 마이데이터를 관광정보인 외부데이터와 결합해 사용자의 디지털 흔적을 수집, 분석하는 여행 마이데이터 플랫폼을 제시한다. 이를 통해 사용자에게 신뢰도가 높은 여행정보를 제공하고 여행 후 정산 문제를 해결하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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