표본의 크기의 제1종오류의 확률 $\alpha$, 실용적으로 차이가 있다고 판독되어서 검출하고자하는 요인효과의 오차에 대한 상대적인 크기, 그 값에서의 제2종오류의 확률 $\beta$에 따라서 결정된다. 이 논문에서, 우리는 고정요인과 랜덤요인이 포함된 실험계획에서 표본의 크기를 결정하는 방법을 간단한 MATLAB 프로그램을 사용하여 고려한다. 분할법과 지분요인배치법의 예제를 들어 유의수준 $\alpha$와 최소 표준과 검출효과 $\Delta^*$에서 검정력이 적어도 $1-\beta$를 갖도록 표본의 크기를 결정한다
본 연구의 목적은 전통적인 통계과 기계학습(Machine Learning)을 통해 중국 문화산업 기업의 재무적 곤경을 정확하게 예측하는 분석 모형을 탐색하는 데 있다. 예측모형을 구축하기 위하여 중국 128개 문화산업상장 기업의 데이터를 수집하였다. 25개 설명변수로 이뤄진 데이터베이스를 토대로 판별분석과 로지스틱 회귀(Logistic) 등 전통적인 통계 방법과 서포트 벡터 기계(SVM), 결정 트리(Decision Tree)와 랜덤 포레스트(Random Forest) 등 기계학습을 이용한 예측모형을 구축하고 각 모형의 성능 평가를 위해 Python 소프트웨어를 사용한다. 분석 결과, 예측 성능이 가장 좋은 모형은 랜덤 포레스트(Random Forest) 모형으로 95%의 정확도를 보였다. 그 다음은 서포트 벡터 기계(SVM) 모형으로 93%의 정확도를 보였다. 그 다음은 결정 트리(Decision Tree) 모형으로 92%의 정확도를 보였다. 그 다음은 판정분석 모형으로 89%의 정확도를 보였다. 예측 효과가 가장 낮은 모형은 로지스틱 회귀(Logistic) 모형으로 88%의 정확도를 보였다. 이는 중국 문화산업 기업의 재무적 곤경을 예측하면서 기계학습 모형이 전통적인 통계 모형보다 더 좋은 예측 효과를 얻을 수 있음을 설명한다.
고령인구가 증가함에 따라 국가차원에서 노인의 건강노화 실현을 위한 장기요양 필요 발생의 예방 방안을 마련하는 것은 매우 중요하며, 정책적 효과를 극대화하기 위해서는 적절한 대상자의 선정이 선행되어야 한다. 이에 본 연구는 국민건강보험공단의 국민건강정보를 활용하여, 장기요양 필요를 야기하는 기능장애 발생 가능성이 높은 대상자를 발굴하기 위한 예측모형을 개발하고자 한다. 본 연구는 연구대상자의 과거 수집된 자료를 활용하는 후향적 연구로, 본 연구의 연구대상자는 만 65세 이상 의료보장등록인구이다(총 7,724,101명). 예측모형 개발을 위해 고유 방법인 로지스틱 회귀모형, 머신러닝 방법인 의사결정나무와 랜덤포레스트, 딥러닝 방법인 다층퍼셉트론 신경망을 분석하였다. 체계적 분석절차를 통해 각 분석방법별 모형을 적합하였고, 내적 타당성 및 외적 타당성 평가 결과를 기반으로 최종 예측모형을 랜덤포레스트로 선정하였다. 랜덤포레스트는 모집단에서의 4.50%밖에 되지 않는 장기요양 필요 대상자의 약 90%를 장기요양 필요 발생 고위험 대상자로 예측할 수 있다. 본 연구의 예측모형 및 고위험군 기준은 노인의 욕구 중심에서 예방 서비스가 필요한 대상자를 선제적으로 발굴하는데 기여할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 2004년 기상청 집중관측기간(KEOP)에 수집된 지상관측자료를 사용하여 한반도 남서지방의 지역별(해남 외 7개 지역) 기상인자들의 주기성과 이들이 강수현상에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위하여 기술통계와 스펙트럴분석을 사용하여 주기성을 분석하고, 관측기간 및 지역별 랜덤효과를 반영할 수 있는 일반화 선형모형을 제시하여 강수현상에 미치는 기상인자들의 영향을 분석했다. 분석결과에 의하면 기상인자들과 강수현상은 연관성을 가지며 특정주기에 따라 변동하는 것으로 나타났으며, 기상인자들은 지역에 따라 상이한 패턴으로 강수현상에 영향을 미치는 것으로 나타났다.
최근 워너크라이라는 이름의 랜섬웨어가 전 세계적으로 큰 화두에 오르면서, 악성 소프트웨어로 인한 피해를 줄이기 위한 방법들이 재조명 되고 있다. 새로운 악성 소프트웨어가 발생했을 때 피해를 최소화하기 위해서는 해당 소프트웨어가 어떤 공격 유형을 가진 악성 소프트웨어인지 빠르게 분류할 필요가 있다. 본 연구 목적은 다양한 통계적 기법을 이용하여 악성 소프트웨어를 효과적으로 분류할 수 있는 모형을 구축하는 데 있다. 모형 적합 시 다항 로지스틱, 랜덤 포레스트, 그래디언트 부스팅, 서포트 벡터 기계 등의 기법들을 이용하였으며, 본 연구를 통해 악성 소프트웨어를 분류하는 데에 있어 중요한 역할을 하는 변수들이 존재한다는 사실을 발견하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
/
제21권2호
/
pp.231-240
/
2010
4 $\times$ 4 균형불완전블럭모형에서 고정효과만이 존재하는 경우 주효과를 검정하기 위한 순위변환 통계량의 검정력은 적은 반복수에도 가장 높은 수준을 유지하며, 지수분포와 이중지수분포하에서는 모수적 통계량의 검정력보다 큰 격차의 상대적 우위를 보인다. 특히 전형적인 균형불완전블럭모형하에서 주인자는 고정이며 블럭인자는 랜덤인 경우의 순위변환 통계량의 검정력은 주효과의 효과크기 및 블럭효과의 모집단 분포와 모수크기에 상관없이 모든 상황에 걸쳐 현저하게 높은 우위성를 보인다. 또한 반복수가 증가함에따라 순위변환 통계량의 검정력은 빠른 속도로 증가한다. 전체적인 주효과의 순위변환 통계량의 검정력 우위는 하나의 주효과 및 블럭효과와 결측값이 존재하는 균형불완전블럭모형의 고유특성으로 말미암아 고정효과 및 표본의 작은 크기변화에 민감하게 반응하며 상대적 검정력 우위를 갖는다고 볼 수 있다.
야구는 흔히 기록의 스포츠라는 별명으로 많이 불린다. 그만큼 야구라는 운동이 갖는 기록의 종류는 무척 다양하고 또한 기록의 활용 가능성 역시 무궁무진하다. 이러한 별명에 걸맞게 미국에서는 야구에 대한 다양하고 방대한 정보를 수집하고 활용하고 있다. 그러나 한국 프로야구에 대한 정보의 수집과 활용은 아직까지 크게 부각되지 못하는 것이 현실이다. 랜덤 포레스트 기법을 이용하여 경기의 승부를 예측함으로써 한국 프로야구 데이터의 수집과 활용을 증대 시키는 효과를 기대 해 본다. 본 논문에서는 2014년 한국 프로야구의 승부 예측을 주제로 어떠한 누적 스포츠 데이터집단이 가장 유효한지를 실험 하였다. 승부 예측을 하기위해 사용된 누적 스포츠 데이터는 2014년 선수와 팀 기록, 2013부터 2014년까지의 선수와 팀 기록, 2012년부터 2014년까지의 선수와 팀 기록이다. 이들 세 그룹의 데이터를 이용하여 이분데이터 모형에 랜덤 포레스트 기법을 사용한 승부예측 알고리즘에 적용 시킨 후 어느 그룹의 데이터가 가장 실제 2014 한국 프로야구 정기결과와 맞을 확률이 높음을 구하여 가장 유용한 데이터 그룹이 어떤 그룹인지 연구 하였다.
본 논문에서는 대한민국 17대 국회의 공동발의 네트워크에 대하여 연구한다. 대한민국 국회에서 발의되는 법안은 대표발의자를 포함하여 10명의 공동발의자의 동의가 있어야 그 효력이 유의하다. 따라서, 공동발의라는 개념을 이용하여 공동발의자들로 부터 대표발의자로 향하는 방향성 있는 네트워크를 구성할 수 있으며, 이 네트워크는 곧 국회 내의 국회의원들 간의 사회적 관계를 나타낸다고 볼 수 있다. 우리는 이 네트워크에 가중치가 있는 네트워크를 위한 지수 랜덤 그래프 모형을 적합하여 네트워크의 구성원리에 미치는 네트워크 구조적 성질의 영향과, 공변량의 효과에 대해서 알아보고자 한다. 분석 결과, 17대 국회의 공동발의 네트워크의 구성에 가장 큰 영향을 미치는 것은 같은 정당 효과였다. 상호 호혜성 역시 공동발의 네트워크 구성에 중요한 역할을 하였으며, 당선 횟수의 효과는 작지만 유의한 영향을 보였다.
주택가격은 거시경제상황을 나타내는 다양한 변수들과 밀접한 관계를 지니고 있다. 다수의 선행연구에서는 경제상황 변화 하에서의 주택가격 행태나 여러 변수들과의 관계성에 초점을 맞추고 있다. 본 논문에서는 선행연구를 참고하되 데이터에 근거한 새로운 시각의 실증분석을 실시하고자 하였다. 주택가격에 미치는 잠재적 영향요인들 중 정책금리에 초점을 맞추고 금리충격에 대한 여타 주요 변수들의 비선형적 반응 행태를 분석하였다. 데이터마이닝 기법 중 하나인 랜덤 포레스트 알고리즘을 이용하여 선행연구에서 제시되었던 거시경제변수들의 변수 중요도 점수를 산출하였다. 이 과정을 통해 변수를 선택한 뒤, 비선형성을 포착할 수 있는 모형을 사용하여 충격반응을 산출하였다. 동 모형에 따르면 주택가격의 경우에 있어서 금리 인상 시에만 충격반응이 유의미하게 나타났다. 특히 기존 전통적 VAR(vector autoregression) 방법론에서 포착하지 못한 비선형적 특징에 기인하여 금리 인상 충격의 크기가 커질 경우 그 효과가 정률적으로만 증가하는 것이 아니라 그 이상 증폭될 수 있다는 분석 결과를 얻었다. 이러한 파급효과의 비선형성, 비대칭성은 정책 수단으로서의 금리를 보다 신중한 시각에서 접근해야 함을 의미한다고 하겠다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
/
제27권4호
/
pp.935-946
/
2016
본 연구에서는 한국고용정보원에서 실시한 "2013 고졸자 취업진로조사" 자료를 활용하여 특성화고 졸업자의 임금결정요인을 분석하였다. 그런데 임금은 개인수준의 인적특성 (1-수준)과 취업지역 수준의 산업특성 (2-수준)에 의해 영향을 받는 다층구조를 가지게 된다. 이와 같이 다층구조 자료특성을 가지는 복수의 분석단위 구조가 되면, 전통적인 회귀분석과 같이 개인수준의 임금이 독립이라는 가정을 할 수 없게 된다. 따라서 개인수준의 임금에 영향을 미치는 다층구조의 특성을 가진 변수들의 영향력을 분석하기 위한 타당한 방법으로 위계적 선형모형을 이용하였다. 그리고 전통적인 회귀분석과 위계적 선형모형의 비교를 통하여 다음과 같은 주요 결과를 얻었다. 첫째, 다층구조를 갖는 위계적 선형모형이 전통적인 회귀모형보다 통계적으로 유의함을 알 수 있었다. 둘째, 2-수준의 총근로시간과 상용직의 평균임금이 개인수준의 임금에 통계적으로 유의하게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 마이스터고 졸업생이 그렇지 않은 졸업생에 비해서, 부모의 소득이 높을수록 통계적으로 유의하게 개인수준의 임금이 높아짐을 알 수 있다. 넷째, 부모의 교육수준이 높을수록, 학점이 높을수록, 학교 만족도가 높고 자격증 수가 많을수록 임금이 높아짐을 알 수 있다. 마지막으로 2-수준의 산업특성을 고려한 랜덤효과가 통계적으로 유의하게 나타났다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.