• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.14 no.2
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• pp.261-271
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• 2001

정보 공유와 비즈니스 수행 등의 매체로서 World Wide Web의 이용이 보편화됨에 따라 다양하고 방대한 데이터를 웹을 통하여 얻을 수 있게 되었으며, 이러한 데이터로부터 유용한 정보를 추출하기 위한 데이터 분석과 활용은 많은 분야에서 중요한 사안으로 인식되고 있다. 본 연구에서는 웹 로그(web log)데이터로부터 정보를 추출하기 위한 과정 및 방안에 대해 살펴보고자 한다. 로그 데이터의 특징과 통계 데이터와의 차이점, 데이터 수집 및 사전 처리 과정, 추출할 수 있는 정보 및 분석 방법 등을 제시하고 로그 데이터 분석 예제를 제시한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.563-567
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• 2023

본 연구는 한국 통계청이 수행하는 가계동향조사와 생활시간조사에서 자료처리 과정 및 방법을 혁신하려는 시도로, 기존의 통계 생산 방법론의 한계를 극복하고, 대규모 데이터의 효과적인 관리와 분석을 가능하게 하는 인공지능 기반의 통계 생산을 목표로 한다. 본 연구는 데이터 과학과 통계학의 교차점에서 진행되며, 인공지능 기술, 특히 자연어 처리와 딥러닝을 활용하여 비정형 텍스트 분류 방법의 성능을 검증하며, 인공지능 기반 통계분류 방법론의 확장성과 추가적인 조사 확대 적용의 가능성을 탐구한다. 이 연구의 결과는 통계 데이터의 품질 향상과 신뢰성 증가에 기여하며, 국민의 생활 패턴과 행동에 대한 더 깊고 정확한 이해를 제공한다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2018.08a
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• pp.47-50
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• 2018

2008년 도서관분야 국가승인통계 생성과 더불어 국가도서관통계시스템이 구축되었다. 본 연구는 국가도서관통계시스템 구축 이후 10년을 맞이하여 도서관통계데이터를 제공하는 국가도서관통계시스템이 도서관 정책 및 연구의 기초자료로 활용된 사례를 분석하였다. 데이터 수집은 한국한술지인용색인(KCI) 및 온-나라정책연구(PRISM)를 활용하여 2008년~2018년도에 발행된 학회지와 정책연구를 대상으로 하였다. 해당 데이터는 국가도서관통계시스템을 참고한 논문 95건, 정책연구보고서 39건이다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 2004.04a
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• pp.79-82
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• 2004

본 발표에서는 1998년 서울대학교 통계학과에서 개발한 KESS(Korean Educational Statistical System; http://stats.snu.ac.kr/time)의 추가로 개발된 내용을 소개하기로 한다 (조신섭 외, 1999). 추가로 개발된 모듈(module)들은 통계교육에서 필요로 하는 분석법들 중에서 회귀분석, 시계열분석과 연관된 내용들이다. 기존의 여러 가지 통계패키지와 비교해 보아 효율적인 통계교육을 위한 필수적인 옵션 및 분석 결과를 제공하도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.129-134
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• 2000

CRM(Customer Relationship Management)은 데이터를 수집하고, 적절한 분석 단계를 통하여 정보를 제공할 수 있는 데이터 통합(수집, 관리, 분석, 서비스) 시스템 구축을 통한 고객관계관리를 의미한다. 본 연구에서는 eCRM 시스템의 구조 및 기능 등에 대해 살펴보고, 간단한 예제를 통하여 웹 데이터의 유용한 활용 방법을 제시해 보고자 한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.8 no.7
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• pp.1000-1011
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• 2005

This paper presents a system for medical statistical analysis that helps medical professionals analyze clinical data more easily and accurately. It is able to recommend proper methods according to the distribution of sample data, and provides guide maps composed of icons for the understanding of the process of analysis. Besides general statistical analysis, it includes commonly-used statistical methods for medical fields, such as survival analysis and methods for repetitive measurements. The results of analysis are interactively displayed by 3D glyph-based visualization with uncertainty.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.16 no.3
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• pp.437-447
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• 2009

Recently, in addition to analyzing data with appropriate statistical methods, statistical analysts in the industrial fields face difficulties that they have to compose proper datasets for analysis objectives via extracting or generating processes from diverse data storage devices. In this paper we survey and compare many state-of-the-art data access technologies adopted by several commonly used statistical packages. More understanding of these technologies will help to reduce the costs occurring when analyzing large size of datasets in especially data mining works, and so to allow more time in applying statistical analysis methods.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.25 no.6
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• pp.592-599
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• 2015

In big data environment, we need new approach for big data analysis, because the characteristics of big data, such as volume, variety, and velocity, can analyze entire data for inferring population. But traditional methods of statistics were focused on small data called random sample extracted from population. So, the classical analyses based on statistics are not suitable to big data analysis. To solve this problem, we propose an approach to efficient big data analysis. In this paper, we consider a big data analysis using principal component analysis, which is popular method in multivariate statistics. To verify the performance of our research, we carry out diverse simulation studies.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.27-29
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• 2003

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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.431-431
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• 2021

4차 산업혁명의 도래로 사회기반시설물의 계획 및 운영관리에 있어 데이터 분석을 통한 가치추출에 대한 관심은 매우 높은 상황이다. 데이터의 가용성과 접근성, 정부 지원 등을 평가하는 공공데이터 개방지수에서 한국은 1점 만점에 0.93점을 획득하여 경제협력개발기구 회원국 중 1위(2019년 기준)를 할 정도로 매우 높은 수준(평균 0.60점)이다. 그러나 공식적으로 발표 및 배포되는 사회기반시설물 관련 정보와 심도 있는 연구 분석이 필요한 정보는 접근이 여전히 제한적이라 할 수 있다. 특히 대표적인 사회기반시설물인 상수도시스템은 대부분 국가중요시설로 지정되어 있어 다양한 정보를 획득하고 분석하는데 제약이 존재하며, 관련 국가통계인 상수도통계에서는 누수사고 등과 같은 비정상적 상황에 대한 사고지점, 원인 등과 같은 세부정보는 제공하고 있지 않다. 본 연구에서는 웹크롤링 및 빅데이터 분석기술을 활용하여 과거 일정기간 발생한 지자체의 상수도 누수사고 관련 뉴스를 전수조사하고 도출된 사고건수를 국가 공인 정보인 상수도통계자료와 비교·분석하였다. 독립적인 누수사고 기사를 추출하기 위해서 중복기사의 제거, 누수 관련 키워드 정립, 상수도분야 이외의 관련기사 제거 등의 절차가 필요하며, 이와 같은 기법은 R프로그래밍을 통해 구현되었다. 추가적으로 뉴스기사의 자연어 처리기반 정보추출기법을 통해 누수사고 건수 뿐만 아니라 사고발생일, 위치, 원인, 피해정도, 그리고 대상 관로의 크기 등을 획득하여 상수도 통계에서 제시하고 있는 정보보다 많은 가치를 추출하여 연계할 수 있는 방안을 제시하였다. 제시된 방법론을 국내 A광역시에 적용하여 누수사고 건수를 비교한 결과 상수도통계에서 제시하고 있는 누수발생건수와 유사한 규모의 사고건수를 뉴스기사분석을 통해 도출할 수 있었다. 제안된 방법론은 추가적인 정보의 추출이 가능하다는 점에서 향후 활용성이 높을 것으로 기대된다.