Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제5권2호
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pp.107-116
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1994
이 논문은 통계상담사례연구의 일종으로 설문지를 이용한 통계자료분석에 도움이 되도록 소개하고자 한다. 여러항목을 종합하여 한 척도를 구성하고 각 항목마다 중요도나 선호도 등에 따라 다품등 리커트형 척도를 묻는 자료는 개인의 성향이나 지리적 문화적 여건에 따라 그 응답경향이 달라 가질지도 모르는 반응편향성(Response Set Bias)을 감소시켜 보다 좋은 통계자료분석을 할 수 있는 통계적 방법을 소개하며, 이 방법을 적용시킨 통계상담을 예시하고자 한다.
계속 반복하여 실시되는 통계조사에서 조사원은 오차를 발생시키는 주요 요인으로 간주되고 있다 조사원에 의한 오차를 측정하는 방법으로서 조사표 형태별로 조사원, 집락 및 가구 등 변수에 따라 할당하고 선계방법에 따른 추정 값에 대한 효과 및 효과의 분산을 산출하는 모델을 제시한다. 또한 실제 조사모델로부터 품질관리표본을 추출하여 이를 대상으로 리인터뷰를 실시한 결과를 조사원의 인구통계학적 특성별로 분석하고 불일치지수 등을 산출함으로써 오차를 분석하는 방법을 제시한다.
컴퓨터의 발전에 따른 통계방법 중에서 붓스트랩(bootstrap)에 대하여 연구하였다. 특히 추축통계량의 표본분포를 붓스트랩분포로 추정하는데 있어서 계산문제와 이론적인 정당성을 고려하였으며, 모분포의 성격을 나타내는 모수의 붓스트랩 신뢰영역을 몇 가지 사례들에 대해 살펴보았고 사례별로 붓스트랩 방법의 의미를 고찰하였다.
고차 통계 방법을 이용하여 잡음이 섞인 음성 신호에서 피치를 구하는 방법과 이를 이용하여 유성음 및 무성음 구간을 구분하는 방법을 구현하고 그 결과를 기술하였다. 고차 통계의 일종인 3차 cumulant 함수의 경우 Gaussian 또는 대칭적인 분포를 갖는 잡음 신호를 음성신호로부터 효과적으로 분리하여 제거시키는 특징을 가지고 있으며, 이러한 특징을 이용하면 잡음 환경에서 여러 가지 음성 특징 파라메터들을 보다 신뢰도 높게 추정할 수 있다. 본 논문에서는 dam성 신호의 3차 cumulant 함수의 자기상관함수로부터 음성의 피치 주기를 추정하였으며, 피치 위치에서의 normalized peak 크기에 의해 유성음과 무성음을 구분하였다. 또한 성능 비교를 위해 음성 신호 자체의 자기 상관 함수로부터 역시 피치 주기 및 유성음/무성음 구분을 수행하였다. 백색 및 유색 Gaussian 잡음 환경에서의 음성의 피치 주기 추정 실험 결과 SNR가 낮은 경우에 3차 cumulant를 이용한 방법이 2차 통계에 비해 우수한 성능을 나타내었다. 또한 동일한 잡음 환경에서의 유성음/무성음 판별 시험에서도 3차 cumulant를 이용한 방법이 기존의 2차 통계를 이용한 방법에 비해 성능이 크게 향상된 결과를 얻었다.
입력 랜덤 변수(input random variable)의 통계 모델링은 기계시스템의 신뢰성 해석(reliability analysis), 신뢰성 기반 설계(reliability-based design optimization), 해석모델의 통계적 검정(validation) 및 보정(calibration)을 위해 반드시 필요하다. 대표적인 통계모델링 기법에는 Akaike Information Criterion (AIC), AIC correction (AICc), Bayesian Information Criterion, Maximum Likelihood Estimation (MLE), Bayesian 방법 등이 있다. 이러한 방법들은 기본적으로 주어진 데이터로부터 후보 모델의 우도함수값을 이용하여 후보 모델 중 가장 적합한 모델을 선택하는 방법이며, 방법에 따라 데이터 수 혹은 파라미터의 수를 고려하여 모델을 선정한다. 하지만 실제 현장에서 데이터의 통계모델링을 하는 엔지니어는 각 방법의 장단점에 대한 이해가 부족하여 어떤 방법이 정확한 방법인지 몰라 통계모델링 수행 시 어려움이 있다. 본 논문에서는 다양한 통계모델링 방법들을 비교하고 각 방법의 장단점 분석을 통해 가장 적합한 모델링 기법을 제안하고자 한다. 각 방법의 검증을 위해 다양한 모분포를 가정하고 다양한 사이즈의 샘플을 임의로 생성하여 시뮬레이션을 수행하였으며, 실제 공학 데이터를 사용하여 통계모델링 방법의 유효성을 검증하였다.
통계청에서는 서비스업 총 조사를 매 5년을 주기로 실시하는데, 가장 최근의 서비스 산업 총 조사는 2001년에 실시되었다. 본 연구에서는 2001년에 조사된 사업체별 통계를 기업의 규모에 따른 기업체별 통계로 전환하여, 서비스 산업에서 중소기업이 차지하는 비중을 추정하는 새로운 방법을 제안하고자 한다. 이를 통해 중소기업의 전반적인 현황을 파악하는데 많은 도움이 되리라 기대한다.
연구 목적: 대한치과보철학회지의 최근 5년간 게재된 논문 중에서 통계 방법이 사용된 논문의 빈도를 조사하고 통계 방법의 종류 및 오류의 유형과 빈도를 살펴 보고 오류별 적절한 통계 방법을 제시하고 통계분석 가이드라인을 개발하여 대한치과보철학회지의 학술적 발전에 기여하고자 한다. 연구 재료 및 방법: 2006년부터 2010년까지 게재된 논문 336편 중 통계방법이 사용된 255편을 연구대상으로 하여 연도별로 통계 방법 사용 여부, 주로 사용된 통계방법과 소프트웨어의 유형과 빈도를 조사하였다. 통계방법 별로 고안된 가이드라인에 따라 오류를 조사하였는데 주로 실험설계의 적절성, 분석법에 대한 가정검토, 표본의 독립성 및 변수의 적합성, 적절한 표본 수와 적절한 통계방법이 사용되었는지에 대한 평가를 하였고 이를 토대로 고안된 가이드라인을 제시하였다. 결과: 본 연구에서 조사된 논문 중 추론통계를 사용한 논문이 193편(75.9%)으로 대다수를 차지하였고 사용된 소프트웨어는 SPSS가 153편(59.77%)으로 가장 많았다. 추론통계를 사용한 논문들을 대상으로 통계방법을 분류한 결과 ANOVA (41.5%), t-test (20.0%), 비모수 방법(16.9%)순으로 많았고 최근에 가까울수록 다양한 분석법을 시도하였으나 유의한 변화는 관찰되지 않았다. 대부분의 논문들은 표본수의 산출근거를 제시하지 않았고, 분석법에 대한 가정(독립성, 정규성, 등분산성 등) 검토를 하지 않은 공통적인 오류를 범했다. 전체적으로는 61.2%의 통계적 오류를 범하였다. 결론: 대부분의 오류는 전체적인 분석 후 세부적인 분석으로 들어가야 하는데 두 요인에 대한 상호작용을 무시하고 단변수 분석을 여러 번 한 경우와 연구 계획 단계에서 적절한 표본 수를 산출하지 않아 나타난 경우 등이었다. 이러한 통계 오류를 최소화하기 위하여 분석 방법 별 검정 절차에 대한 통계분석 가이드라인을 제시하였다.
최근 기후변화와 도시화로 인해 집중호우, 홍수 등 극한 강우의 빈도와 규모가 증가하고 있는 추세이다. 또한, 극한 강우의 빈도가 증가함으로 가능최대강수량(Probable Maximum Precipitation, PMP)에 관한 관심도 증가하고 있다. 가능최대강수량의 경우 대규모 수공 구조물, 댐의 설계나 가능최대홍수량(Probable Maximum Flood, PMF) 산정에 사용 되며, 세계 기상 기구(World Meteorological Organiztion, WMO)는 가능최대강수량 산정 방법으로 수문기상학적 방법, 통계학적 방법, 포락 곡선 방법을 제안하고 있으며, 통계학적 가능최대강수량 산정방법으로는 Hershfield가 제안한 방법을 제시하고 있다. Hershfield가 제안한 방법의 경우 빈도계수를 사용하며, Hershfield(1961)는 빈도계수의 값을 15로 제안하였으나, 1965년에 빈도계수는 강우 지속시간과 평균에 따라 5~20 값을 갖는 노모그래프를 제안하였다. 본 연구에서는 빈도계수 산정 방법, 노모그래프를 이용한 빈도계수의 값 2가지를 산정한 후 국내 가능최대강수량 보고서와 비교하여 통계학적 가능최대강수량 산정 방법을 결정한 후, 결정된 빈도계수 산정 방법을 SSP시나리오에 이용하여 미래의 통계학적 가능최대강수량을 산정하여 가능최대강수량의 변화를 분석하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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