Communications for Statistical Applications and Methods
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제5권3호
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pp.827-836
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1998
본 연구의 목적은 평활 적합도 검정에 이용되는 모형선택 기법 중 AIC (Akaike information criteria) 기법과 BIC (Baysian information criteria) 기법을 사용한 검정통계량들에 대한 검정력을 비교 분석함에 있다. 또한 이 두 가지 기법을 이용한 새로운 검정 통계 량을 제시하고 기존의 검정 통계량들과 비교 분석하였다.
다양한 통계기법을 이용하는 연구자들은 부적합한 통계기법을 선정하여 수집된 자료를 분석함에 따라 많은 오류를 범하고 있는 실정이며, 자신의 연구목적에 부합되는 통계기법을 선정함에 있어 어느 기법을 선택할 것인가 하는 문제에 직면하게 된다. 본 연구에서 구축한 통계기법 선정을 위한 전문가 시스템(AS/TS)은 수집된 자료의 특성과 연구목적에 적합한 기법을 연구자에게 선정해주는 전문가 시스템이다. 현존하는 대부분의 통계 패키지들은 이용자 자신의 연구목적에 가장 적합한 통계기법을 선택할 수 있는 지식을 지니고 있는 것으로 전제하고 있기 때문에, AS/TS는 이들 통계 패키지를 이용하기 전에 통계기법만 선택해 주도록 설계되었다. AS/TS는 MS-DOS를 탑재한 16bit 퍼스널 컴퓨터로 INSIGHT 2(shell)를 이용하여 구축하였다.
원재료 성분, 프리프레그 제작공정, 재료 취급, 부품 제작 기술, 적층순서, 환경조건, 그리고 시험방법 등 여러 요인으로 인해 복합재 물성치는 일반적으로 금속재에 비해 변동성이 높다. 따라서, 이러한 높은 변동성을 고려하기 위해서는 엄격한 통계분석기법을 적용하여 복합재의 기계적 물성에 대한 설계 허용치를 계산해야 한다. 1990년대 후반 미국에서는 FAA와 NASA를 중심으로 표준화된 절차에 따라 항공기 설계에 적용가능한 복합재 물성 데이터베이스를 구축하고 공유하기 위한 프로세스를 개발하기 시작하였고, 현재 NCAMP를 중심으로 복합재 데이터베이스 구축 작업이 진행되고 있다. NCAMP는 기본적으로 CMH-17에서 채택한 통계분석기법을 이용하여 허용치를 계산하고 있으며, 본 논문에서는 복합재 허용치 계산 기법 중 점추정 방법을 이용한 통계분석 기법과 그 적용에 대해 논하고자 한다.
최근 지진 발생 빈도가 증가하고 있는 반면 국내 지진 대응 체계는 취약한 현실에서, 본 연구의 목적은 통계분석 기법과 머신러닝 기법을 활용한 공간분석을 통해 건물의 지진취약도를 비교분석 하는 것이다. 통계분석 기법을 활용한 결과, 최적화척도법을 활용해 개발된 모델의 예측정확도는 약 87%로 도출되었다. 머신러닝 기법을 활용한 결과, 분석된 4가지 방법 중, Random Forest의 정확도가 Train Set의 경우 94%, Test Set의 경우 76.7%로 가장 높아, 최종적으로 Random Forest가 선정되었다. 따라서, 예측정확도는 통계분석 기법이 약 87%, 머신러닝 기법이 76.7%로, 통계분석 기법의 예측정확도가 더 높은 것으로 분석되었다. 최종 결과로, 건물의 지진취약도는 분석된 건물데이터 총 22,296개 중, 1,627(0.1%)개의 건물데이터는 통계분석 기법 사용 시 더 위험하다고 도출되었고, 10,146(49%)개의 건물데이터는 동일하게 도출되었으며, 나머지 10,523(50%)개의 건물데이터는 머신러닝 기법 사용 시 더 위험하게 도출되었다. 기존 통계분석 기법에 첨단 머신러닝 기법활용결과가 추가로 비교검토 됨으로써 공간분석 의사결정에 있어서, 좀더 신뢰도가 높은 지진대응책 마련에 도움이 되길 기대한다.
본 연구는 1999-2003년 사이에 출판된 대한치과교정학회지(KJO)의 논문 247편과 American Journal of Orthodontics and Dentofacial Orthopedics (AJODO)의 논문 250편들이 사용하고 있는 통계기법들을 연도별로 조사 비교하였다. 각각의 저널에서 어떠한 통계기법들이 자주 사용되었는지, 최근 들어 통계기법의 변화가 있었는지 자주 쓰이는 통계기법들에 대한 주의할 점을 고려했는지 어떠한 고급통계기법을 사용하였는지를 살펴보았다. KJO는 이 기간 동안의 모든 논문을 연구대상으로 하였고 AJODO는 각 해마다 50편의 논문을 original article이면서 통계기법을 사용한 논문들 중에서 무작위로 추출하였다. 빈번히 사용된 통계기법은 KJO의 논문에서는 t-검정, 분산분석, 상관분석. 비모수분석, 회귀분석, $x^2-$검정. 요인 분석의 순이었고 AJODO의 논문에서는 t-검정. 분산분석. 비모수분석, 상관분석, 회귀분석, $x^2$-검정, 요인분석의 순이었다. 5년 동안의 통계기법의 변화를 살펴본 결과 KJO에서는 유의한 변화를 관찰할 수 없었으나$(x^2=17.38,\;p = 0.6881)$ AJODO에서는 유의한 변화를 관찰할 수 있었다.$(x^2=42.41,\;p =0.0397)$ 각 통계분석에 해당하는 가정의 점검을 간과한 경우가 있었으며 통계분석 전에 이상치 등의 자료의 탐색이 필요하며 소표본일 경우 좀 더 다른 통계적 접근 방법이 필요하다 고급통계기법으로는 KJO에서는 인자분석과 판별분석을 통해 부정교합자에게 적용이 가능한 골격유형의 감별기준을 도출하였고 AJODO에서는 다기관센터를 통한 임상시험에서 ITT분석을 실시하였으며 생존분석 죈 GEE분석을 실시하였다. 단순한 통계기법만으로는 정확한 자료의 분석이 행해졌다고 보기는 어렵고 자료와 가설에 맞는 단변수 분석후의 다변량 통계 분석 방법을 통하여 정확한 결론을 유추해 내는 노력이 필요하다 치과학 분야의 자료의 특성 중 하나는 서로 상관관계가 높으며 반복 측정치를 가지는 것인데, 올바른 통계기법을 도입하여 그 결과에 대한 바른 해석을 할 수 있도록 해야 하겠다.
본 소고에서는 통계 팩키지 사용자들에게 널리 알려진 SAS 8.1, SPSS 10, Minitab 13, 5-plus 2000을 대상으로 R-기법의 다변량 분석 중 주성분분석, 인자분석의 입력 자료 형태, 입력 옵션, 출력 형태를 비교하고 각 분석의 장단점을 정리하였다. 연구의 목적은 사용자들에게 가장 적합한 팩키지를 선택하여 R-기법 다변량 자료분석을 할 수 있도록 도움을 주는 데 있다.
본 연구는 국내 문헌정보학분야의 대표적인 4개 학술지에 2001부터 2004까지 발표된 792편의 연구논문 중 추론통계를 사용한 86편의 연구논문에서 활용한 데이터 수집방법과 추론통계기법을 비평적으로 고찰하였다. 표집방법별로 그리고 신뢰도검사와 가설과 모형의 검정에 사용된 통계기법별로 대표 연구논문을 소개하고, 사용된 기법으로 데이터를 수집하고 분석하는 과정에서 보인 문제점들을 논의하였다. 분석된 연구에서 표집방법으로는 확률표집보다는 비확률표집이 주로 사용되었으며, 질문지를 이용하여 데이터를 수집한 연구의 평균응답률은 74.47%로 분석되었으나, 응답률이 낮을 경우 무응답으로 인한 표집과정의 오류를 밝히려는 노력은 부족한 것으로 파악되었다. 추론통계기법 중 특히 신뢰도검사, 교차분석, 다중회귀분석, 요인분석, 다차원척도를 사용하는데 문제가 있는 것으로 분석되었다.
복합명사의 한 구조는 구성 명사간의 수식관계의 집합이라고 본다. 한 복합 명사에 대하여 가능한 여러 구조 중에서 올바른 구조를 알아 내는 것이 본 논문의 목표이다. 이를 위하여 우리는 최근에 유행하는 통계 기반 분석 기법을 이용한다. 먼저 우리의 복합 명사 분석 asn제에 알맞은 통계 모델을 개발하였다. 이 모델을 이용하면 분석하려는 복합명사의 가능한 분석 구조바다 확률값을 얻게 된다. 그 다음 가능한 구조들 중에서 가장 확률값이 큰 구조를 복합구조로 선택한다. 통계 기반 기법에서 항상 문제가 되는 것이 데이터 부족문제이다. 우리는 이를 해결하기 위해 개념적 계층구조의 하나인 워드넷(WordNet)을 이용한다.
Microarry 기술의 발전은 유전자의 기능과 상호 관련성 그리고 특성을 파악 가능하게 하였으며, 이를 위한 다양한 분석 기법들이 소개되고 있다. 본 연구에서 소개하는 fuzzy clustering 기법은 genome 영역의 expression 분석에 가장 널리 사용되는 기법중 비지도학습(unsupervized) 분석 기법이다. Fuzzy clustering 기법을 효모(yeast) expression 데이터를 이용하여 분류하여 hard k-means와 비교 하였다.
정보화시대의 발전과 더불어 우리 일상생활에 친숙하게 다가온 기술 중의 하나가 지리정보시스템(Geographical Information System: GIS)이다. GIS는 공간(지표, 지하, 해양 등)상에 분포하고 있는 정보에 대해 여러 종류의 세밀한 지도를 이용하여 효율적으로 사용자에게 제공하여 관리하는 종합정보기술이다. 통계 데이터 중에는 지리정보를 가지고 있는 경우가 상당히 많다. 하지만 지리정보를 갖는 통계 데이터의 탐색적 자료분석(Exploratory Data Analysis)을 위한 Visualization 기법에 대해서는 별로 연구된 바가 없다. 본 논문에서는 GIS를 위한 벡터맵(vector map)의 간단한 제작방법과 GIS의 개발방법, 그리고 탐색적 자료분석을 위한 Visualization기법을 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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