본 연구의 목적은 19세기 후반부에 발행된 프랑스 󰡔통계 그래픽 앨범󰡕에 수록된 지도의 지도학적 특성을 살펴보는 것이다. 이를 위해 먼저 이 지도집의 제작 배경을 고찰하였는데, 당시의 사회공학과 통계그래픽의 발달이 지도집의 제작에 영향을 미친 것을 확인하였다. 둘째, 지도의 주제를 살펴본 결과, 국토개발을 위한 교통망 건설 타당성 분석을 위한 교통주제도가 많았다. 셋째, 단계구분도의 데이터 분류를 위해서는 등간분류와 자연분류를 채택하였으며, 동일계열의 색상을 이용한 명도배열과 황색과 적색의 분기배열을 사용하여 배색하였다. 넷째, 유선도는 선의 너비를 교통물량의 데이터와 비례하게 제작하였는데, 데이터의 명목적 차이는 색상과 질감을 사용하여 구분하였다. 다섯째, 도형표현도의 경우는 4개 이상의 변수를 표현하는 다변량지도가 많은데, 이로 인해 지도를 이해하는 데 어려움이 있음을 확인하였다. 여섯째, 시공간축소와 비용공간 축소의 표현을 위하여 카토그램을 사용하였다.

다변량통계기법은 수리지구화학 자료의 분석 및 해석에 많이 이용되어 왔다. 본 연구에서 대응분석과 주성분분석을 동시에 사용하여 인위적인 활동에 의한 지하수의 특징을 살펴보았다. 본 연구의 목적은 NETPATH 프로그램 속의 WATEQ4F를 이용하여 지하수 화학성분의 분화를 계산하고 이를 다변량통계기법을 이용하여 지구화학적인 정보를 추출하는 것이다. 연구지역은 한반도의 남동쪽에 위치한 울산의 LPG 저장시설이다. 본 연구지역에서는 다른 저장시설에서 관찰되는 초염기성의 조성을 가지는 지하수가 관찰되었다. 이러한 인위적인 영향에 의한 높은 pH를 가지는 지하수로 인해 Al의 분화특징과 탄산염의 침전을 유발할 수 있다. 본 연구에서는 연구지역에 지하수에 영향을 주는 두 인위적인 요소(세정작용와 시멘트영향)에 의해서 수리지구화학적인 특징과 상이 어떻게 변하는 가에 초점을 두었다. 이전 연구결과와 두 통계분석을 통해 제시된 결과를 비교하여 지구화학적인 정보를 이용한 주성분분석과 대응분석인 수리지구화학 연구에서 기초연구로 활용될 수 있음을 알 수 있다.

본 연구에서는 질병 데이터를 활용한 사망률의 지도화에서 지역별 사망률의 변동성을 안정화할 수 있도록 하는 베이지언 기법을 적용하고, 기본적으로 활용되고 있는 SMR (Standardized mortality ratio)과 그 결과를 비교하였다. 우리나라 전국의 시군구 단위의 전립선암 사망자 수 데이터에 표준화와 베이지언 기법을 적용하고, 산출된 사망률을 지도화하여 기존에 없던 우리나라의 전립선암 사망률 지도를 질병 지도의 예시 자료로 작성하였다. 분석 결과, Bayesian 모델링 기법을 통해 계산된 위험비는 기존 SMR에 비해 좀 더 수렴된 형태의 안정적인 통계량을 가지는 것을 알 수 있었다. 국지적 Bayesian 기법은 이웃 지역들의 정보만을 반영하여 위험비를 평활화하기 때문에 본 연구에서 사용된 전역적 기법들과 비교할 때 평활화의 강도가 크지 않았다.

The Ministry of Environment established a data base platform called environmental statistic portal. From there we collected environmental statistics including sulfurous acid gas, fine dust, carbon monoxide, nitrogen dioxide, household waste, domestic waste, construction waste, the number of factories, the amount of waste water, the amount of organic matter, etc. We collected the number of tuberculosis (TB) patients from National Health Service in Korean Statistical Information Service. We consider the number of TB patients and environmental statistics as a dependent variable and predictors, respectively. A multiple regression analysis is performed to find out significant predictors that affect the number of TB patients. A deep analysis is done to discover the relationship between significant predictors and the dependent variable depending on national district areas, i.e. Gu or Goon, by use of a multivariate analysis and a covariance analysis.

시중에 유통 중인 샐러드와 김밥을 각각 100종 수거하 여 B. cereus 함량을 정량분석하였다. 샐러드는 불검출이 54종이었으며 10 CFU/g 이하가 8종, 100 CFU/g 이하가 25 종, 1,000 CFU/g 이하가 11종이었으며 1,000 CFU/g 이상 인 것이 2종이었다. 샐러드의 대한 모니터링 결과 평균은 1.18 log CFU/g 이었으며 표준편차는 0.71 log CFU/g이었다. 김밥에서는 100개의 검체중 20개의 검체에서 B. cereus가 검출되었으며 평균은 1.01 log CFU/g 이었으며 표준편차는 0.71 log CFU/g이었다. 모니터링 결과를 이용하여 통계적 검체채취 방법을 수립하고자 하였다. 검체채취 방법은 국제미생물위원회에서 제공하는 검체채취프로그램인 NEW sampleplan program을 이용하였으며 검체갯수를 고정한 후 미생물 기준인 m과 M, 그리고 허용한계값인 c 값을 변화 하면서 산출되는 합격률이 0.95에 가장 근사한 값을 선정 하였다. 그 결과 샐러드, 김밥에서의 가장 적합한 검체채취 기준은 3분법을 사용하는 것으로 n = 5, c = 0, m = 1,000, M = 10,000과 n = 5, c = 2, m = 100, M = 1,000의 기준이 설정되었다. 특히 후자에 서술된 기준은 현재 뉴질랜드에서 즉석섭취식품에서의 B. cereus에 대한 규격으로 사용하고 있어 국제적인 경향에도 부합함을 알 수 있었다.

이 논문에서는 구성 자료의 지구통계학적 시뮬레이션을 위해 다중 자료 변환 기반 조건부 시뮬레이션 틀을 제안하였다. 우선 일반적인 통계 기법의 적용이 가능하도록 구성 자료에 로그비 변환을 적용하였다. 다음 변환들로는 최소/최대 자기상관 인자 변환과 지시자 변환을 순차적으로 적용하였다. 독립적인 새로운 변수의 생성을 위해 최소/최대 자기상관 인자 변환을 적용하였으며, 적용 결과 개별 변수들의 독립적인 시뮬레이션이 가능해진다. 그리고 다중 가우시안 확률 모델을 따르지 않는 변수들의 비모수적 조건부 누적 확률 분포 모델링을 위해 지시자 변환을 적용하였다. 최종적으로는 적용한 변환 방법들의 역순으로 역 변환을 적용하였다. 간석지 표층 퇴적물 성분 자료를 대상으로 제안 시뮬레이션 기법의 적용 가능성을 예시하였다. 모든 시뮬레이션 결과들은 구성 자료의 제한 조건을 만족하면서 샘플 자료의 통계 특성을 잘 반영하였다. 구성 자료의 다수의 시뮬레이션 결과들을 이용한 표층 퇴적물 분류를 통해 기존 크리깅에서는 얻을 수 없는 분류 결과의 확률론적 평가가 가능하였다. 따라서 제안 시뮬레이션 틀은 다양한 구성 자료의 지구통계학적 시뮬레이션에 효과적으로 이용될 수 있을 것으로 기대된다.

콘크리트 도로 하부의 이상대를 찾기 위해 전기비저항 탐사를 수행하였다. 콘크리트의 접지저항효과를 줄이기 위해 전기전도성이 좋은 매질과 평판 전극을 이용하였다. 전기비저항 탐사 결과를 분석하고 같은 장소에서 수행한 지하투과레이더 탐사, 충격응답기법, 다중채널 표면파 탐사 결과와 비교하였다. 전기비저항 탐사 결과는 함몰과 포장 구간에서 높은 비저항 분포를 보였으며, 지하투과레이더 탐사 결과는 보강으로 인한 형태를 보였다. 또한 충격응답기법과 전기비저항 탐사 결과의 비교를 통하여 보강 구간에서의 높은 동적강성도가 높은 비저항 분포의 원인임을 확인하였다. 동일한 장소에서 수행한 전기비저항 탐사와 다중채널 표면파 탐사 결과를 공동 크리깅한 결과, 지구통계학적 복합 해석이 각 지구물리 탐사결과에 대한 개별적인 분석보다 더 명확하게 이상대를 확인 할 수 있었다. 이 연구는 지구물리 탐사에 기초한 의사결정 과정에서 지구통계학을 이용한 복합 해석 결과의 활용 가능성을 제시한다.

Among many potential problems associated with automobiles, the problem regarded as most sensitive and important to the customers is the automobile’s quietness. In particular, because the trend toward the high-performance automobiles is increasing, the quietness should be considered reflecting the increasing demand of the customers for the comfort of automobile ride. Road noise is the low-frequency range in the region of 20Hz to 350Hz, generated when the tires are making contacts with the rough road surface while the automobile is running, in which the noises are resonating within the passenger compartment or with the automobile suspension. In this research, among the factors related to the road noise, the influencing factors associated with the suspension and the tire design were investigated. In particular, among the tire design factors, the structure and the rubber material were investigated as the influencing factors, and for the investigative purpose, experimental tires were manufactured and road noise evaluations were conducted thorough actual feeling tests. Then the test results and correlations were analyzed using the 6-Sigma statistical method. Results from this study shows that, among the tire design factors, the apex is the most influencing factor, in which the height of the apex is the key. The influential factors were found out to be apex height, belt angle, and tread hardness, in that order, and when the suspension is of a same kind, the tendency of the road noise was found to be similar.

The research is to evaluate the statistical difference between K-GAAP(Generally Accepted Account Principles) in 2008 year and K-IFRS(International Financial Reporting Standards) in 2012 year. H Motor Company, S Electronics and L Electronics are the three representative firms adopting K-GAAP and K-IFRS in Korea. The x2 homogeneous test are used to identify the reduction of the number of account items of four financial statements such as Statement of Financial Position(SFP), Statement of Comprehensive Income(SCI), Statement of Cash Flow(SCF), and Statement of Change in Equity(SCE) between K-GAAP and K-IFRS.

히스토그램 균등화는 콘트라스트 조절을 통해 화질을 향상하는 일반적인 방법이다. 기존 방법들이 히스토그램의 분포를 전역적 또는 지역적으로 콘트라스트를 조절하였으나, 최근에는 다계층 블록 기반 방법을 이용하여 전역적 접근과 지역적인 특성을 동시에 반영하는 MLBOHE 기법이 개발되었다. 그러나 이 방법은 영상의 밝기 값을 따로 조절하지 않기 때문에 최적의 화질 구현이라는 측면에서 한계가 있다. 본 논문은 최적의 영상 통계적 특성에 기반한 다계층 블록 기반 중복 히스토그램을 제안한다. 이를 통해 영상의 콘트라스트만 아니라 밝기를 조절함으로써 최적의 화질을 표현하고자 하였다. 실험을 통해 제안한 방법은 기존 방법들에 비해 자연스러운 화질을 유지하면서도 콘트라스트 향상을 통한 최적의 영상을 표현할 수 있다.

우리나라 국도의 유지·관리를 맡고 있는 국토관리사무소는 유지·관리에 필요한 각 종 장비의 운영현황 을 한눈에 파악하고, 관리를 용이하게 하기 위해 장비별 운행이력을 기록한 “KAMIS”라고 불리는 전산 시스템 이용하고 있다. 도로관리자들은 이 시스템을 통해 장비의 규격, 고유번호, 업무별 사용일수, 실제 작업시간, 누적 장비운행시간 또는 운행 거리, 운전 경비 등이 기록된다. 그러나 도로관리자나 정책 입안자들에게 실질적으로 도로관리장비 운영과 밀접한 관련이 있는 핵심적인 정보를 활용하기에는 적당한 지표를 제공하고 있지 않다. 최근에 ‘KAMIS’ 자료를 활용하여 새로운 지표를 개발한 논문이 발표되었으며, 본 연구에서는 발표된 지표를 활용하여 통계적 방법을 활용한 장비의 적정 보유대수를 산정하는 방법론을 정립하고자 한다. 활용한 지표는 1) 업무 활용도를 이용한 지표와 2) 장비 운행거리를 이용한 지표로서, 업무 활용도를 이용한 지표의 경우 의사결정에 주로 사용되는 계층분석법(Analytical Hierarchy Process)을 통해 도로관리업무별 중요도를 반영하였고, 장비 운행거리를 이용한 지표의 경우 KAMIS의 운행이력자료를 통해 현재 도로관리장비 운영의 적정성을 반영하였다. 본 연구에서는 지표 간 객관적 비교를 용이하게 하기 위해 통계적 방법 중 표준정규분포화(정규화기법)을 수행하였으며, 이를 환산 (Z-score)하여 각 장비별 가중치를 반영한 적정 보유대수를 산정하는 방법론을 정립하였다. 분석결과, 5개 권역에 따라 적정 보유대수가 다르게 산출되었으며, 이는 그 지역의 기후조건과 이에 따 른 업무중요도에 따라 차이가 있는 것으로 파악되었다. 이러한 결과를 바탕으로 지역별·업무 특성별 적정 장비 대수를 반영하여, 궁극적으로 도로관리장비 구매에 필요한 예산을 과학적이고 통계적으로 반영하여 예산 집행의 적정성과 향후 KAMIS의 운영 개선에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

This research paper introduces the application and implementation of medical decision metrics that classifies medical decision-making into four different metrics using statistical diagnostic tools, such as confusion matrix, normal distribution, Bayesian prediction and Receiver Operating Curve(ROC). In this study, the metrics are developed based on cross-section study, cohort study and case-control study done by systematic literature review and reformulated the structure of type I error, type II error, confidence level and power of detection. The study proposed implementation strategies for 10 quality improvement activities via 14 medical decision metrics which consider specificity and sensitivity in terms of α and β. Examples of ROC implication are depicted in this paper with a useful guidelines to implement a continuous quality improvement, not only in a variable acceptance sampling in Quality Control(QC) but also in a supplier grading score chart in Supplier Chain Management(SCM) quality. This research paper is the first to apply and implement medical decision-making tools as quality improvement activities. These proposed models will help quality practitioners to enhance the process and product quality level.

미국 도시에서 주거지와 상업지 간 공간적 분리는 다양한 부정적 외부효과를 파생시키는 요인 중 하나로 지적된다. 즉, 주상 토지이용 분리로 인하여 잠재적 통행발생량이 증가하고 이로 인한 교통체증, 대기오염 등의 문제가 발생하고 있다. 또한 이로부터 형성된 자동차 위주의 생활방식은 보행활동의 빈도를 감소시켜서 운동부족으로 인한 비만 및 관련 질환 발생의 간접적 요인으로 지목되기도 한다. 이 연구의 목적은 미국 도시가 보이는 외연적 확장 과정의 핵심적 특징, 즉 주거와 상업이 공간적으로 분리된 토지이용의 결과로 파생된 공간구조 형성과정을 살펴볼 수 있도록 주상 분리지수를 제안하고 이를 실증자료에 적용하여 활용성을 논의하는 것이다. 이를 위하여 미국 뉴욕 주의 이리 카운티를 대상으로 1900년부터 1995년까지 1년 단위로 주거와 상업적 토지이용의 공간적 분리과정을 분석하였다. 분석결과 이리 카운티의 경우 1920년대를 기점으로 주거와 상업이 뚜렷하게 분리된 공간구조를 형성해 왔으며, 카운티 내 교외와 도심 지역에서 각각 주거와 상업적 토지이용이 우세하게 이루어진 것을 관찰할 수 있었다. 특히 교외 지역의 고밀도 주거지를 중심으로 외연적 도시 확장으로 인한 사회적 비용절감을 목적으로 혼합적 토지이용을 유도하기 위한 정책도구의 적용이 필요할 것으로 판단된다.

This paper aims to propose a new steps of hypothesis testing using analysis process and improvement process in the six sigma DMAIC. The six sigma implementation models proposed in this paper consist of six steps. The first step is to establish a research hypothesis by specification directionality and FBP(Falsibility By Popper). The second step is to translate the research hypothesis such as RHAT(Research Hypothesis Absent Type) and RHPT(Research Hypothesis Present Type) into statistical hypothesis such as H0(Null Hypothesis) and H1(Alternative Hypothesis). The third step is to implement statistical hypothesis testing by PBC(Proof By Contradiction) and proper sample size. The fourth step is to interpret the result of statistical hypothesis test. The fifth step is to establish the best conditions of product and process conditions by experimental optimization and interval estimation. The sixth step is to draw a conclusion by considering practical significance and statistical significance. Important for both quality practitioners and academicians, case analysis on six sigma projects with implementation guidelines are provided.

For evaluating participation in collaboration project, the peer assement method is mostly used and various scoring methods have been proposed. But, the reliability and validity of the peer assessment method are still doubted for all most method. In order to overcome these weaknesss, some guidelines and training methods have been recommended. In this article, however, statistical technique is proposed for measuring individual contributions to collaboration projects considering each assessor’s reliability. The gist of our proposed algorithm is that an assessor’s reliability depends on the evaluation policy, and this reliability is evaluated by an analysis of variance of the scores assigned by the assessor. We also show that the proposed method is very efficient by case study in university class.

본 연구는 항산화활성을 나타내는 식물추출물을 이용하여 가축용 사료첨가제를 개발하기 위한 목 적으로 수행되었다. 총 10가지의 식물들(익모초, 뽕나무 잎, 두충, 민들레, 엄나무, 삼백초, 꾸지뽕나 무, 감나무 잎, 헛개나무 및 가시오갈피)을 열수추출 방법을 이용하여 추출물을 준비하였고, 식물추 출물들의 총 폴리페놀, 총 플라보노이드 함량을 조사하였으며, 항산화활성을 측정하였다. 항산화활성 의 측정 후, 모든 추출물들이 혼합된 상태에서 항산화활성 향상에 효과를 나타내는 추출물들을 부분 요인실험설계법의 일종인 Plackett-Burman 실험설계법을 이용하여 선별하였으며 우수한 항산화활 성을 보이는 식물추출물들을 통계적인 방법인 혼합물실험설계법을 이용하여 조합하였고 이 조합들에 서 얻어진 반응들은 root mean square prediction error측정법을 적용하여 계산하였다. 유의적으로 긍정적효과를 나타낸 식물추출물들로는 뽕나무 잎, 감나무 잎 및 가시오갈피로 나타났다. 이 세 가지 식물추출물들의 최적 혼합비율을 도출하기 위하여 통계적인 방법을 적용한 결과로 뽕나무 잎 추출물, 감나무 잎 추출물 및 가시오갈피 추출물의 혼합비율이 0.44 : 0.28 : 0.28에서 가장 우수한 항산화활성 이 나타났다. 본 연구의 결과에 의하면 통계적인 방법을 이용하여 항산화활성이 우수한 식물추출물의 조 합을 용이하게 도출할 수 있고 이를 기초로 추가적인 연구에 응용할 수 있을 것으로 사료된다.

인터넷의 규모가 커지면서 주관적인 데이터가 증가하였다. 이에 주관적인 데이터를 자동으로 분류할 필요가 생겼다. 감성 분류는 데이터를 여러 감성 종류에 따라 나누는 것을 말한다. 감성 분류 연구는 크게 자연어 처리와 감성어 사전 구축을 중심으로 이루어져 왔다. 이전의 감성 분류 연구는 자연어 처리 과정에서 형태소 분석이 제대로 이루어지지 않는 문제와 감성어 사전구축 시 등록할 단어를 선별하고 단어의 감성 정도를 정하는 데에 명확한 기준을 정하기 힘든 문제가 있다. 이러한 어려움을 해결하기 위하여 감성 분류에 대용량 데이터와 통계적 접근의 조합을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 단어의 의미를 찾는 대신 수많은 데이터에서 등장하는 표현들의 통계치를 이용하여 감성 판단을 하는 것이다. 이러한 접근은 자연어 처리 알고리즘에 의존하던 이전 연구와 달리 데이터에 집중한다. 대용량 데이터 처리를 위해 하둡과 맵리듀스를 이용한다.