The very first statistics department in Korean universities was founded in 1962, meaning it has been 57 years since Korean academia has regarded statistics as a wholly independent field of study. Dr. Junbo Kim was the first faculty member hired by Korea University's statistics department. He made a seminal contribution to the development and publication of statistics textbooks in those early years, and in 1971, spearheaded the efforts to found the Korean Statistical Society, serving as its first president. Naturally, Dr. Kim's significant contributions have laid the cornerstones for the advancement of statistics as an independent field of study in Korea. In this paper, I will explore two main subjects: one is the early history of the Korean Statistical Society with a special emphasis on Dr. Kim's contributions, and the other is an analytical overview his publications. Specifically, I will focus on Modern Statistics: A Synthesis of Statistics and Estimates』(Kim, 1954), and 『Inferential Statistics: An Introduction to Sample Survey and Experimental Design』(Kim, 1956).
진보된 수리적 통계이론의 발전과 이의 실용을 위한 통계적 처리방법의 개발이 신속히 이루어지고 있는 것이 현대통계학의 추세이다. 이에 부합되는 통계학 교육을 위하여는 우리의 통계학 교육의 현황을 분석하여 이를 토대로 체계적인 교육을 추구하여야 할 것이다. 국내대학에 통계학과가 설립된 이래 교수의 부족, 통계학에 대한 인식의 부족 등에도 불구하고 통계학 교육은 꾸준한 발전을 계속하고 있다고 할 수 있다. 그러나 대다수의 통계학과가 설립된지 오래지 않아 교육과정에 대한 검토와 연구가 부족했던 것이 사실이다. 한편, 국내 통계학과들은 경상계 대학과 자연계 대학에 소속된 학과들로 대별될 수 있다. 이러한 점과 함께 교수의 부족, 교육시설의 빈곤으로 인하여 전체적으로 교육과정의 공통성이 결여되어 있으며 실용적인 면의 교육에 소홀한 경향이 있다. 따라서 통계학 교육의 체계적인 확립과 발전을 위하여 교육과정의 모형이 절실히 요구된다고 할 수 있다. 본 보고서에서는 (1) 대학원 통계학 교육의 예비단계로서의 학부교육과 (2) 사회에서 요구하는 통계전문가의 양성을 위한 교육으로 구분하여 각 경우에 적합한 교육과정의 모형을 제안함으로써 각 대학에서의 교육과정 편성에 도움을 주고자 한다.
Modern statistics is used in many fields; however many users face difficulties in understanding statistical concepts. On the other hand, elementary school curriculum covers stem and leaf plot, pie chart, charts for proportional data as well as descriptive statistics including the mean. We find that an "intuitive" statistical package focused on 5-8 graders for statistical education will help future statistics users understand statistical concepts at earlier stages of their lives.
Data collection, management, and analysis to furnish information are very important in these modern days. In this paper, we discuss the methods of data collection and management on the World Wide \Veb and introduce an evaluating system for lecture.
본 논문은 고금(古今)의 명의(名醫)들이 수면(睡眼) 이상에 대해 진행한 치료에 대해 조사함으로써, 수면(睡眼)과 오장(五臟)과의 관계에 대해 고찰하려 하였고, 임상 의안(醫案)의 관점에서 현대의 의학통계학을 이용하여 고금(古今)의 명의(名醫)들 중에서 부합 되는 조건의 질병의 의안(醫案)에 대해 약물의 귀경(歸經)을 통계를 내어, 각종 수면(睡眼) 이상에 사용한 약물 중에 어떤 한 가지 증상을 치료함에 있어서 어떤 한 가지 장부(臟腑) 계통에 응하는 특정한 규칙이 있는지 없는지를 분석하였다. 그 결과 임상에서 불면(不眼) 등의 증상을 치료할 때 사용하는 약물 중에 모두 비위(脾胃) 계통, 심(心) 계통에서 빈도수가 가장 높아서 1, 2위를 차지하였고 , 간(肝)은 3위를 차지하였고 , 또한 그 다음의 4, 5 위의 폐(肺), 신(腎)과 비교하여 현격한 차이를 보였는데 , 불면(不眼)은 간(肝)과 더욱 밀접한 관계가 있음을 알게 되었으며 , 이에 수면(睡眼)은 비위(脾胃), 심(心), 간(肝)과 밀접한 관계가 있다.
통계계산, Statistical Computing, 또는 Numerical Computation for Statistics라고 불리우는 통계의 한 분야는 컴퓨터 산업에 의한 제3의 산업혁명이 일고 있는 현대에서 매우 중요한 위치를 차지하고 있음은 두말 할 것도 없다. 특히 통계학이 컴퓨터가 발전하면서 더욱 더 학문적 발전에 박차를 가하고 있다는 것도 의심할 여지가 없다. 통계가 다루는 데이터는 적은 양으로부터 방대한 양을 다루고 있기 때문에 컴퓨터는 필수불가결한 파트너가 되었다. 1980년 초반에 16비트 컴퓨터가 개발되면서, 통계를 처리하는 장소가 전자계산소로부터 사무실로 옮겨 오기 시작했고, 최근에는 70MIPS이상의 속도를 갖고 있는 탁상용 Workstation이 개발되어 통계학자들의 마음을 설레게 하고 있다. 또한 대량의 데이터를 저장할 수 있는 Laser Compact Disk들이 개발되어 통계분야 및 통계계산분야의 발전에 기대가 더 모아지게 되었다. 그러면 컴퓨터가 발전되고 있는데 왜 통계계산분야의 발전이 필요하며, 현재까지 통계계산분야는 어느 단계까지 와 있으며, 미래를 위한 통계계산분야는 어떻게 변화할 것인지를 한국의 실정에 기초를 두고 논해 보고자 한다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.05a
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pp.129-130
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2016
빅 데이터 분석은 기존 데이터베이스 관리 도구로부터 데이터를 수집, 저장, 관리, 분석할 수 있는 역량을 말한다. 대부분의 빅 데이터 분석 기술 방법들은 기존 통계학과 전산학에서 사용되던 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연 언어 처리, 패턴 인식 등이 해당된다. 최근 스마트 기기의 발달과 정보통신기술의 발전은 트위터, 페이스북, 인스타그램 등의 소셜 네트워크상에서 유통되는 정보량이 폭발적 증가하고 있다. 이러한 변화는 데이터화가 가속화되고 있는 현대사회에서 데이터의 가치는 점점 높아질 것으로 예상되며, 데이터로부터 가치 있는 정보와 통찰력을 효과적으로 이끌어내는 기업이 경쟁력 확보를 위한 핵심가치가 되었다. 본 연구에서는 다음 커뮤니케이션의 빅 데이터 분석도구인 소셜 매트릭스를 활용하여 키워드 분석을 통해 스마트폰 플랫폼 키워드 의미를 분석하고자 한다.
In order to promote active sales growth in the rapidly changing modern society's makeup market, it is now time to analyze makeup colors closely in line with current trends. Therefore, in this study, professional women from Gwangju Metropolitan City and Jeollanam-do were treated and analyzed with the statistical SPSS 21.0 package program for colors such as makeup base, eyebrow, lip, and cheek, and the reasons for their preference. As a result of the study, yellow makeup base, black eyebrow, red lip, and red cheek color were preferred. This study will be provided as basic data for the development of various makeup patterns and novel makeup color items, and it is believed that it will contribute directly or indirectly to increased sales while gaining an edge in the modern makeup market.
The emerging field of Science of Security (SoS) is a new paradigm that emerged in the field of security as a research field that applied the scientific approach to cyber security. It is a direction to study the formal model and automation field to secure the security of such a network environment in the present that dynamic change of complex, large scale network environment and a lot of protocol and mechanism environment exists. Therefore, this study analyzes the latest cyber security research trends such as SoS and examines the research trends of advanced countries to examine a new approach to cyber security development direction in Korea. We also analyze the current state of domestic scientific research on the scientific security research methods for various cyber security paradigms and present directions for revitalizing domestic cyber security.
Quantile regression is widely used in many fields based on the advantage of providing an efficient tool for examining complex information latent in variables. However, modern large-scale and high-dimensional data makes it very difficult to estimate the quantile regression model due to limitations in terms of computation time and storage space. Divide-and-conquer is a technique that divide the entire data into several sub-datasets that are easy to calculate and then reconstruct the estimates of the entire data using only the summary statistics in each sub-datasets. In this paper, we studied on a variable selection method using Bayes information criteria by applying the divide-and-conquer technique to the penalized quantile regression. When the number of sub-datasets is properly selected, the proposed method is efficient in terms of computational speed, providing consistent results in terms of variable selection as long as classical quantile regression estimates calculated with the entire data. The advantages of the proposed method were confirmed through simulation data and real data analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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