This paper investigated Taxi drivers physical subjective symptoms and what factors were interviewed caused the symptoms. The 600 owning taxi-drivers in Seoul during four months from August 1st, 2003 to November 30th, 2003. 1. The average age of the owning taxi-drivers was generally quite high 54 years old. It was very high index compared with the Todai Health Index(THI) and Cornell Medical Index(CMI) of health check tables. 2. According to the age in THI health check table, the complains of mental subjective symptom by reason of age was high among 31 to 40 years old. People who belonged that age group showed high fabrication(L), digestion(C) and aggressiveness(F). The results showed the complains of mental subjective symptom. All items except tiredness(I), melancholia(N), and hypersensitivity(P) were commonly reported by people in their sixties. On the other hand, melancholia(N) and hypersensitivity(P), people in their forties were investigated highly. Statistically, the items of heartㆍblood stream(C) and digestion(D) systems were similar between the two ages, but anger(Q) was different. (p<0.05) 3. From the complains of mental and physical subjective symptoms about work satisfaction on the THI health check table, all items except eyeㆍskin trouble(B) showed strong dissatisfaction. From the complains of mental and physical subjective symptoms about work satisfaction on the CMI health check table, the items of respiratory system(B), digestion(D), nervous system(G), miscellaneous(K), inadequancy(M), and anger(Q) showed similar results. Otherwise, heartㆍblood stream(C) showed statistically different. 4. From the complains of mental and physical subjective symptoms on salary satisfaction in the THI health check table, in the case of people receiving around 1 million won, the complains of physical symptoms showed high among all items except for the respiratory(A) and digestion(C) systems. The eyeㆍskin trouble(B) item showed statistical similarity. The complains of mental and physical subjective symptoms according to a salary degree on the CMI health check table was completely different from the above results. In people received around 1~1.5million won, all items except anxiety(O) showed high. The hypersensitivity(P) item showed statistically different.
The purpose of this study is to analyze the statistical literacy in elementary school students when they beginning inference. Picto-graphs provide statistical information and often data-related arguments they certainly qualify as objects for interpretation, for critical evaluation, and for discussion or communication of the conclusions presented. For research, the inference from pictograph task was designed and statistical literacy standards for evaluating the student's level was presented based on prior studies. Evaluating student's statistical literacy is meaningful in that it can check their current level. To know the student's current level can help them achieve a higher level of performance. The outcomes of this research indicate that pictograph can provide a basis for rich tasks displaying not only student's counting skills but also their appreciation of variation and uncertainty in prediction. Raising statistical thinking by students is an important goal in statistical education, and the experience of informal statistical reasoning can help with formal statistical reasoning that will be learned later. Therefore, the task about the inference from a pictograph, discussions on statistical learning of elementary school children are expected to present meaningful implications for statistical education.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.21
no.4
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pp.309-316
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2014
Testing normality is very important because the most common assumption is normality in statistical analysis. We propose a new plot and test statistic to goodness-of-fit test for normality based on the generalized Lorenz curve. We compare the new plot with the Q-Q plot. We also compare the new test statistic with the Kolmogorov-Smirnov (KS), Cramer-von Mises (CVM), Anderson-Darling (AD), Shapiro-Francia (SF), and Shapiro-Wilks (W) test statistic in terms of the power of the test through by Monte Carlo method. As a result, new plot is clearly classified normality and non-normality than Q-Q plot; in addition, the new test statistic is more powerful than the other test statistics for asymmetrical distribution. We check the proposed test statistic and plot using Hodgkin's disease data.
Purpose: This study was conducted to understand the public awareness of landslide and check dams in 2015-2020 using the big data platform 'Hyean' and to confirm the utilization of this platform in disaster prevention areas. Method: The total amount, number of detection by period by media, and affirmative and negative trends of a search for 'landslide' and 'check dam' in 2015-2020 were analyzed using a keyword search of 'Hyean.' Result: There is significant lack of public awareness of check dam compared to landslide, and the trend is more noticeable in the conspicuous gap of data amount between the news and SNS media. The number and the timing of the search for 'landslide' coincided with the actual occurrence of landslide, while the detection of 'check dam' was less related to it. Relatively affirmative preception for the check dam is inferred, but it was difficult to confirm accurate statistical affirmative and negative trends in the disaster prevention field using 'Hyean.' Conclusion: Unlike the experts who expect positive public awareness of check dam, the statistic results show that the public awareness of the check dam as an effective countermeasure against landslide was extremely low. Active promotion of erosion control projects should be carried out first, and a balanced sample survey should accompany online and periodic field surveys. Since there is a limit to grasping the effective perception in the field of disaster prevention area using 'Hyean', it should be very cautious to establish local/governmental policies using it.
The purpose of this paper is to propose a data transformation method for visualizing the statistical information based on the grid system which has regular shape and size. Grid is better solution than administrator boundary or census block to check the distribution of the statistical information and be able to use as a spatial unit on the map flexibly. On the other hand, we need the additional process to convert the various statistical information to grid if we use the current method which is areal interpolation. Therefore, this paper proposes the 3 steps to convert the various statistical information to grid. 1)Geocoding the statistical information, 2)Converting the spatial information through the defining the spatial relationship, 3)Attribute transformation considering the data scale measurement. This method applies to the population density of Seoul to convert to the grid. Especially, spatial autocorrelation is performed to check the consistency of grid display if the reference data is different for same statistic information. As a result, both distribution of grid are similar to each other when the population density data which is represented by census block and building is converted to grid. Through the result of implementation, it is demonstrated to be able to perform the consistent data conversion based on the proposed method.
Rockfall has long been a serious problem, especially derailment of train running on the track in mountainous regions. The purpose of this study is to suggest the reasonable items of check and evaluation to railroad rock slopes for safe maintenance and management of rockfall-worried railroad sites. Therefore, main and sub items were extracted from the survey of foreign and other authorities' cases and evaluation table (temporary) composed of items classified by important degree was suggested. To evaluate the availability and reasonability of items, statistical analysis based on field investigation namely SMR(Slope Mass Rating) and explanation values was carried.
Recently, star sensors have been successfully used as main attitude sensors for attitude control in many satellites. This research presents the star visibility analysis for star trackers and the goal of this analysis is to make sure that the star tracker implementation is suitable to the mission profile and scenario and satisfies the requirement of attitude orbit control system. As a main optical attitude sensor imaging stars, accomodations of a star tracker should be optimized in order to improve the probability of the usage by avoiding the blinding (the unavailability) by the Sun and the Earth. For the analysis, a statistical approach and a time simulation approach are used. The statistical approach is based on the generation of numerous cases, to derive relevant statistics about Earth and Sun proximity probabilites for different lines of sight. The time simulation approach is performed for one orbit to check the statistical result and to refine the statistical result and accomodations of star trackers. In order to perform simulations first of all, an orbit and specific mission profiles of a satellite are set, next the earth proximity probability and the sun proximity probability are calculated by considering the attitude maneuvers and the geometry of the orbit, and then finally the unavailability positions are estimated. As a result, the optimized accomodations of two star trackers are suggested for the low earth orbit satellite.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.21
no.8
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pp.77-84
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2016
In general statistical analysis, we need to make a normal assumption. If this assumption is not satisfied, we cannot expect a good result of statistical data analysis. Most of statistical methods processing the outlier and noise also need to the assumption. But the assumption is not satisfied in big data because of its large volume and heterogeneity. So we propose a methodology based on box-plot and data smoothing for controling outlier and noise in big data analysis. The proposed methodology is not dependent upon the normal assumption. In addition, we select patent documents as target domain of big data because patent big data analysis is a important issue in management of technology. We analyze patent documents using big data learning methods for technology analysis. The collected patent data from patent databases on the world are preprocessed and analyzed by text mining and statistics. But the most researches about patent big data analysis did not consider the outlier and noise problem. This problem decreases the accuracy of prediction and increases the variance of parameter estimation. In this paper, we check the existence of the outlier and noise in patent big data. To know whether the outlier is or not in the patent big data, we use box-plot and smoothing visualization. We use the patent documents related to three dimensional printing technology to illustrate how the proposed methodology can be used for finding the existence of noise in the searched patent big data.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.22
no.6
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pp.95-105
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2017
The Purpose of This Study is to Develop a Checklist Model of Evaluation Diagnosis to Increase the Competitiveness of SMEs in Local Governments. The Evaluation Diagnostic Check Sheet Development Procedure Proceeded in the Order of Preliminary Investigation (Major Company Survey, Analysis of Characteristics of the Industry, Selection of Core Functions, etc.), Research and Development (Development of Core Function Check Sheet, Development of Core Function Improvement Tools). The Evaluation Model is divided into Five Categories (Vision and Strategy System, Quality Assurance and Product Safety, Field Management Level, Statistical Process Control, Improvement Activities), and 1) Recognition, 2) System, 3) Operation, 4) Review and Supplement. This Evaluation Model is expected to Contribute to the Selection of the Mainstream SMEs among the Companies Scattered within the Local Autonomous Entities, thereby Enhancing the Competitiveness of SMEs.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.14
no.1
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pp.67-74
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2003
Median regression analysis has robustness properties which make it an attractive alternative to regression based on the mean. Support vector machine (SVM) is used widely in real-world regression tasks. In this paper, we propose a new SV median regression based on check function. And we illustrate how this proposed SVM performs and compare this with the SVM based on absolute deviation loss function.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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