본 연구에서는 다양한 특성을 가지는 시계열 자료들을 분석하여 자료의 비선형성 여부를 판단하였다. 시계열 자료의 무작위성을 분석하면 시스템의 비선형 구조를 알아낼 수 있다. 무작위성을 조사하는 통계기법으로는 전통적인 비모수 통계기법과 새로운 통계기법인 BDS 통계를 사용하였으며, 그들의 해석결과를 비교하였다. BDS 통계는 카오스 분석을 위해 이용되는 상관적분의 통계학적 특성을 바탕으로 한 검정방법으로서 무작위성과 비선형 동역학 시스템을 구분하는데 탁월한 능력이 잇는 것으로 알려져 왔다. 이미 자료의 특성이 알려진 선형, 비선형 시스템에 BDS 통계를 적용한 결과, 비모수 통계기법에 비해 더욱 정확한 해석결과를 나타내었다. 실제 수문 시계열 자료를 이용하여 선형 추계학적 모형인 ARMA 형태의 모형을 구축한 후, 이 모형으로부터 계산된 잔치를 BDS 통계를 사용하여 분석하였다. 분석결과, BDS 통계는 시계열자료의 무작위성과 카오스 시스템의 비선형성을 판단하여 줄 뿐만아니라, 추계학적 모형의 잔차 분석을 통한 모형의 적합성 판단에도 유용한 방법임을 알 수 있었다.
본 논문에서는 Kim (2001a)에서 제안한 지수분포에서의 수정된 Shapiro와 Wilk (1972) $W_E$-통계량을 중도절단자료에 적용하였다. 검정통계량은 Samanta와 Schwarz (1988)에서 $W_E$-통계량을 중도절단자료에 대해 수정한 것과 같은 방법으로 정규화 등간격(normalized spacings)을 이용하여 수정하였다. 그 결과 제안된 통계량은 귀무가설에서 중도절단이 없는 경 우와 같은 분포를 갖고 표본크기만 변하게 된다. 제안된 통계량의 검정력을 Samanta와 Schwarz (1988)의 통계량과 비교한 결과, 중도절단이 없는 경우와 마찬가지로 중도절단이 있는 경우에도 변동계수가 1보다 크거나 같은 대립가설에서 제안된 통계량은 더 좋은 검정력을 나타내었다.
국민건강 수준과 문제점의 파악, 보건사업의 기획 및 평가를 위해 정확한 출생과 사망에 관한 통계자료가 필수적이다. 그러나 출생신고 이전에 신생아가 사망하는 경우에 대부분 출생과 사망 모두를 신고하지 않아 영아사망률을 비롯한 보건통계를 산출하지 못하여 합리적인 보건사업의 기획 및 평가가 어려우며, OECD 회원국으로서 제시해야 할 기본적인 보건통계를 제시하지 못하고 있다. 또한 현행 출생신고자료에는 신생아와 산모의 건강상태에 관한 자료가 없어 보건서비스제공과 모자보건관련 역학적 연구에 활용 가치가 거의 없다. 지역보건의료정보화, 예방접종기록전산화, 미숙아 및 선천성기형아 등록 등 각종 등록 및 전산화사업이 진행중이나 이러한 사업들이 독립적으로 진행되고 있어 같거나 비슷한 자료의 중복 입력하게 되고, 상호 연계가 되지 않아 자료의 활용성이 낮고, 그 어느 사업도 전체 분모를 파악할 수 없는 단점이 있다. 이러한 문제들은 전산정보체계의 확립으로 해결할 수 있다. 약 99%의 분만이 의료기관에서 일어나고, 정부의 초고속 통신망을 비롯한 의료기관과 보건소의 전산화가 빠르게 진행되고 있어 전산정보체계를 위한 여건이 성숙되고 있다. 분만의료기관이 산모의 거주지 보건소로 직접 출생신고를 하면 보건소는 적기에 산모와 신생아에게 필요한 보건서비스를 제공할 수 있고, 보건소가 읍 면 동사무소로 출생신고 자료를 전송하면 산모는 동사무소에 가지 않고도 출생신고를 할 수 있으며, 보건통계자료수집과 출생신고관리에 필요한 인력과 시간을 절약할 수 있고, 정확한 생정통계를 얻을 수 있고, 예방접종기록과 미숙아 및 선천성기형아 등록은 쉽게 해결되고, 완전한 보건사업대상자의 database를 구축할 수 있어 평생건강관리체계의 기틀을 마련하게 된다. 이러한 전산신고체계를 확립하기 위하여 연자 등은 정부의 연구용역사업으로 전산프로그램과 표준신고양식과 신고체계를 개발하여, 포항과 천안시에서 2000년 3월에서 8월까지 시험 운영하였다. 시험운영결과 출생신고율은 99.9%이었으나 신생아사망의 전산신고율은 11.1%로 낮았다. 그러나 일단 출생신고된 신생아의 사망은 반드시 확인될 수 있는 것이 본 신고체계의 큰 장점이었다. 전산신고의 중요한 장애 요소는 현행법상 의료기관이 출생신고를 직접 할 의무가 없으므로 신고를 강요할 수 없고, 의료기관의 일손 부족으로 출생신고서를 충실하게 기재하지 못하는 것과 의료기관간의 전산화 수준의 차이가 심한 것이었다. 의료기관이 직접 신고를 하도록 하기 위하여 모자보건법 등 관련법 개정이 필요하며, 의료기관의 출생신고자료 송부에 대한 정당한 보상이 있어야 할 것이다. 의료기관 간의 전산화 수준의 차이는 data warehousing과 on-line analytical processing과 같은 기술을 이용하면 해결 가능할 것이다.
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.
일본 후생성과 일본결핵예방회에서 '결핵의 통계 1997년판' 책자를 발간했다. 동지에는 1996년 일본 전국의 결핵발생 현황과 대책에 관한 제반 역학 통계치들을 수록하였는데 주로 전국 보건소의 결핵발생동향조사(서베이런스)정보 시스템에 의한 자료를 정리$\cdot$분석하였다. 몇 개의 주요한 과제에 대해서는 최근 국내$\cdot$외의 학회, 학술지에 수록된 정보, 인구통계, 보건소, 운영보고 등의 자료를 취합하여 이해하기 쉽게 도표를 사용하여 설명했다. 특히 종전의 '서베이런스'에서 '발생동향조사'로 용어를 바꾼 것과 환자발생 동향뿐만 아니라 대책 및 조사결과의 해석과 현장으로의 환원이라고 하는 광의의 의미를 함께 담고 있다. 본문에서는 결핵의 통계에서 가장 중요한 지표인 발생상황(이환율) 및 치료상황(치료성공률-발견한 환자를 치유시키고 있는가)을 중심으로 전개하고자 한다.
데이터 마이닝에서 분석의 대상으로 하는 대용량 자료에는 연속형 자료와 범주형 자료가 모두 포함된다. 전통적인 군집분석은 연속형 자료를 대상으로 하는 방법들이다. 본 연구에서는 범주형 자료를 대상으로 하는 군집분석방법인 K-모드 알고리즘과 락(ROCK) 알고리즘을 비교${\cdot}$분석하였다. 그리고 두 알고리즘이 갖는 방법론적인 단점을 보안하여 군집의 효과를 높일 수 있는 개선 방안을 제안하였다.
범주형 자료에서 오분류는 자료를 수집하는 과정에서 발생될 수 있다. 오분류되어 있는 자료를 정확한 자료로 간주하여 분석한다면 추정결과에 편의가 발생하고 검정력이 약화되는 결과를 초래하게 되며, 정확하게 분류된 자료를 오분류하고 판단한다면 오분류의 수정을 위해 불필요한 비용과 시간을 낭비해야 할 것이다. 따라서 정확하게 분류된 표본인지 오분류된 표본인지를 판정하는 것은 자료를 분석하기 전에 이루어져야할 매우 중요한 과정이다. 본 논문은 I$\times$J 분할표로 주어지는 범주형 자료에서 두 변수 중 하나의 변수에서만 오분류가 발생되는 경우에 오분류 여부를 검정하기 위해서 오분류 가능성이 없는 변수에 대한 주변합은 고정시키고, 오분류 여부를 가능성이 있는 변수의 주변합을 Sebastiani와 Ramoni(1997)가 제안한 Bound와 외부정보로 표현되는 Collapse의 개념, 그리고 베이지안 방법을 확장하여 자료에 적합한 모형과 사전정보를 고려한 사전모수를 다양하게 설정하면서 재분류하는 연구를 하였다. 오분류에 대한 정보를 얻기 위해서 Tenenbein(1970)에 의해 연구된 이중추출법을 이용하여 오분류 검정을 위한 새로운 통계량을 제안하였으며, 제안된 오분류 검정통계량에 관한 분포를 다양한 모의실험을 통하여 연구하였다.
통계적 문제해결 과정에서 자료 수집은 통계 정보의 질을 결정하는 중요한 절차이지만, 우리나라의 수학과 교육과정에서는 자료 수집이 다소 소홀하게 다루어져 왔다. 이에 본 연구에서는 초등학교 3~4학년 수학 교과서(국정 1종, 검정 10종)의 통계 단원에서 사용되는 자료의 수집 방법은 어떠한지, 그리고 통계 단원을 통해 자료 수집 방법을 어떻게 지도하고 있는지를 분석하였다. 연구 결과, 교과서에서 사용하고 있는 자료들은 설문조사, 실험/관찰, 문헌조사 등 다양한 방법으로 수집된 것들이었으나, 교과서에서 지도하고 있는 자료 수집 방법 중 실험/관찰의 비중은 매우 낮게 나타났다. 또한, 교과서별로 자료 수집 방법 지도 방식이 다르게 나타남으로 인해 학생들이 경험, 학습하게 되는 내용에 차이가 발생할 수 있음을 확인하였다. 이러한 결과를 바탕으로 초등학교 통계교육에서 자료 수집 방법을 효과적으로 지도할 수 있도록 수학과 교육과정 개선 방안을 모색하기 위한 논의점을 도출하였다.
패널 시계열 자료를 소개하고 패널 1차 자기회귀 모형을 고려하였다. 패널 1차 자기회귀 모형의 동질성 검정을 위한 검정 통계량으로 Rao 통계량과 Wald 통계량을 제안하고, 그 극한분포를 제시하였다. 모의실험을 통해 패널의 수가 작을 때에도 패널의 수가 많을 때와 마찬가지로 두 검정 통계량의 분포가 카이제곱분포를 따르는 것을 확인하였으며, 패널의 수가 작을 때 Rao 통계량이 Wald 통계량 보다 더 우수한 검정력을 가짐을 모의실험을 통해 확인하였다. 시도별 월별 경제활동인구수 자료를 패널 1차 자기회귀 모형으로 적합하여 동질성 검정을 수행한 결과 동질성을 만족하였다. 동질성 검정을 만족한 자료를 시점별 평균을 이용하여 종합하고 이를 1차 자기회귀모형으로 적합하였다. 각각의 시도별로 적합한 모형과 시점별 평균을 이용하여 적합한 모형의 예측력을 비교한 결과 동질성 검정을 통과한 패널 1차 자기회귀모형의 경우 자료를 종합하여 적합한 모형의 예측력이 더 우수함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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