nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
본 연구에서는 엘리트 운동선수들이 국가대표 선수로써 공식적으로 수행한 훈련 기간 동안 발생한 스포츠 손상에 대해 종목별로 분석하였다. 국가대표 선수들을 진료하고 관리하는 의사, 물리치료사 및 종목별 트레이너들은 훈련도중 발생한 모든 스포츠 손상을 보고서 양식에 기록하였고, 이 중 기존에 이환되어 있는 만성 스포츠 손상을 제외한 급성 및 재발성 스포츠 손상들에 대해 분석하였다. 그 결과 1년간 총 3,421건의 스포츠 손상이 발생하였고, 이 중 1,560건은 급성 스포츠 손상, 1,861건은 재발성 급성 손상이었다. 남자 선수와 여자 선수에서 급성 스포츠 손상이 가장 많이 발생한 종목은 각각 복싱과 하키였다. 남자 선수와 여자 선수에서 재발성 급성 스포츠 손상이 가장 많이 발생한 종목은 각각 레슬링과 펜싱이었다. 또한 본 연구에서는 국가대표 선수들의 공식적인 훈련기간 동안 발생한 종목별 스포츠 손상과 관련된 특징 및 발생률 (incidence rates)에 대한 다양한 분석 결과를 포함하였다. 따라서 본 연구의 결과는 대한민국 국가대표 선수들의 훈련 중 발생하는 스포츠 손상 예방을 위한 프로그램 마련에 유용한 정보를 제공할 수 있을 것이다.

The purpose of this study was to analyze sports injuries which occurred in Korea National Team during official training period. All sports injuries are recorded on injury report form by physicians, medical staffs and athletic trainer, and only acute and recurred injuries were analyzed. Total 3,421 injuries were reported, and 1,560 injuries were newly incurred and 1,861 injuries were recurrent with previous history. The frequency of new injuries in male and female athletes was highest in boxing (n=130, 14.5%) and hockey (n=75, 11.3%) respectively. The frequency of recurred injuries in male and female athletes was highest in wrestling (n=147, 14.8%) and fencing (n=103, 11.9%) respectively. Our data provides incidence rates, characteristics of acute and recurrent sports injuries during official training period and thus these results could provide relevant information for the sports injury prevention at Korea National Team player.

(게재일: 2014.05.31)
이 연구는 Rasch 모형을 적용하여 우리나라 엘리트 선수의 도핑 사고성향 분석을 위한 PEAS의 타당도를 검증하는데 목적이 있다. PEAS (performance enhancement attitude scale)는 Petroczi (2006)이 제시한 선수들의 도핑 (doping)에 대한 사고방식과 성향을 측정하는 척도로 17문항 6점 척도로 구성되어 있다. 국가대표 엘리트 선수 438명을 대상으로 측정하였고, Rasch 모형을 적용하여 타당도를 분석하였다. 우선 Rasch 모형의 기본가정인 일차원성을 검증하기 위해 SPSS 프로그램을 적용하여 주성분분석을 실시하였다. 문항의 적합도 검증과 측정척도 범주의 타당도, 그리고 성별에 따른 차별기능문항을 추출하기 위해 Winsteps 프로그램을 이용하였다. 분석에 모든 유의수준은 .05로 설정하였다. 자료분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 총 17문항으로 구성된 PEAS는 일차원성을 만족하는 것으로 나타났다. 둘째, 응답범주 수의 타당도는 6점척도보다 5점척도가 더 적합한 것으로 나타났다. 셋째, 문항의 적합도는 17문항 중 7문항 (문항1, 문항9, 문항10, 문항12, 문항13, 문항14, 문항17)이 통계적으로 적합하지 못한 것으로 나타났다. 넷째, 성별에 따른 차별기능문항 분석 결과 3문항 (문항3, 문항12, 문항13)이 추출되었다. 따라서 이 연구에서 우리나라 엘리트 선수의 도핑 사고성향분석을 위한 PEAS는 9문항 5점척도가 타당한 것으로 구명되었다.

PEAS (performance enhancement attitude scale) has been used to measure attitude and disposition toward doping in elite athlete. It is constructed of 17-item, 6-point scale. The purpose of this study was to verify validity of the PEAS for Korean elite player through Rasch model. The scale was administered to 438 Korean elite players. Principal component analysis was used to verify unidimensionality using SPSS program. Rasch measurement computer program, WISTEPS, was used to estimate goodness-of-fit of items and category structure. Differenctial item functioning by gender was also estimated by the WINSTEPS program. All alpha level was set at 0.05. First, principal component analysis showed that unidimensionality is satisfied as over 20.0% of variance of eigenvalue. Second, category probabilities curve showed 5-point scale was better than 6-point scaled statistically. Third, seven items (1, 9, 10, 12, 13, 14, 17) in the 17-item were not good model fit and three items (3, 12, 13) were estimated as the differential item functioning. This study showed that 9-item, 5-point scale is better PEAS to Korean elite player.

(게재일: 2014.05.31)
이 연구는 국내 보건복지 분야에서 시계열 분석을 실시한 논문의 현황을 파악하고, 비뚤림 위험평가를 시행함으로써 향후 보건복지 분야에서의 시계열 분석 방법을 적용하는 데 기초자료를 제공하는 것이 목적이다. 국내 외 전자 데이터베이스를 이용하여, 논문명, 키워드, 초록에 '시계열 분석'을 포함한 6,543건 문헌 중에서 보건복지 분야 91건의 논문을 대상으로 체계적 문헌고찰을 수행하였다. 1987년부터 2013년까지 시계열 분석을 활용한 논문은 점차 증가하고 있는 추세이다. 시계열 분석 연구는 의학과 보건학관련 학회에서의 활용이 높았고, 요인분석과 추세분석을 주요 분석 목적으로 하고 있었다. 세부주제는 국민건강과 의료서비스이용을 주로 다루고 있었고, 분석 기법은 ARIMA 모형, 시계열 회귀모형 순으로 활용되었다. 자료의 대부분은 통계청과 정부기관에서 생산하는 통계자료를 이용하였다. 문헌의 비뚤림 평가 결과, 상당수의 논문들이 표본수가 부족한 자료를 이용하거나, 시계열 도표와 플롯 작성을 간과하였다. 보건복지 영역에서 시계열 분석의 활용이 늘고 있고 향후 이용 가능성도 커지고 있으나, 기존 연구에서는 분석 과정과 결과를 도출하는 과정에서 분석 절차와 기준을 준수하지 않거나 주요 항목을 간과한 논문들이 일부 확인되었다. 향후 시계열 분석의 적극적인 활용뿐만 아니라 통계적 방법과 절차를 준수하고 신뢰성 있는 결과를 도출함으로써 질적 수준을 향상시키는 추가적인 노력이 필요하다.

The purpose of this study was to identify the trends and risk of bias of research using time series analysis on health and welfare in Korea and to suggest a direction for future health and welfare research. The database searches identified 6,543 papers. Following the process for screening and selecting, a total of 91 papers were included in the systematic review. There has been a steady increase in the number of articles using time series analysis from 1987 to 2013. Time series analysis was applied in medicine and health science journals. The main goals were explanation and description. Most of the subjects were heath status and utilization of healthcare services. The main model used in the time series analysis was ARIMA followed by time series regression. The data were gathered from various sources, including the national statistical office and government agencies. For assessing risk of bias, some studies were found to have inadequate sample sizes or showed no time series graphs and plots. These findings suggest greater widespread utilization of time series analysis in the field of health and welfare and to use the appropriate analysis methods and statistical procedures to obtain more reliable results to improve the quality of research.

(게재일: 2014.05.31)
빅 데이터 분석을 위한 데이터마이닝 기법 중의 하나인 연관성 규칙은 지지도, 신뢰도, 향상도 등의 여러 가지 연관성 평가기준을 기반으로 하여 항목집합들 간의 관련성을 찾아내는 데 활용되고 있다. 기본적인 연관성 평가기준들 중에서 가장 많이 활용되고 있는 신뢰도는 연관성의 방향 (음 또는 양)을 알 수가 없다는 단점을 가지고 있다. 이를 보완하기 위한 측도로 순수 신뢰도 기여 순수 신뢰도가 제안되었으나, 이는 전항과 후항이 바뀌면 그 값이 달라지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 기존의 신뢰도와 순수 신뢰도, 그리고 기여 순수 신뢰도의 단점을 보완한 연관성 평가 기준으로 네 가지의 대칭적 기여 순수 신뢰도를 제안하였다. 또한 신뢰도와 기여 순수 신뢰도, 그리고 네 가지의 대칭적 기여 순수 신뢰도를 예제를 통하여 비교 분석하였다. 그 결과, 대칭적 기여 순수 신뢰도는 그 부호에 의해 연관성 규칙의 방향을 파악할 수 있는 동시에 전항과 후항이 바뀌어도 그 값이 변하지 않으므로 연관성 규칙을 생성하는 데 매우 유익한 평가 기준이라는 사실을 확인할 수 있었다. 이들 네 가지 대칭적 기여 순수 신뢰도 중에서는 두 종류의 기여 순수 신뢰도의 분자의 합과 분모의 합의 비로 나타나는 측도가 가장 바람직한 것으로 예제를 통하여 확인하였다.

The most widely used data mining technique for big data analysis is to generate meaningful association rules. This method has been used to find the relationship between set of items based on the association criteria such as support, confidence, lift, etc. Among them, confidence is the most frequently used, but it has the drawback that we can not know the direction of association by it. The attributably pure confidence was developed to compensate for this drawback, but the value was changed by the position of two item sets. In this paper, we propose four symmetrically and attributably pure confidence measures to compensate the shortcomings of confidence and the attributably pure confidence. And then we prove three conditions of interestingness measure by Piatetsky-Shapiro, and comparative studies with confidence, attributably pure confidence, and four symmetrically and attributably pure confidence measures are shown by numerical examples. The results show that the symmetrically and attributably pure confidence measures are better than confidence and the attributably pure confidence. Also the measure NSAPis found to be the best among these four symmetrically and attributably pure confidence measures.

(게재일: 2014.05.31)
계층적 군집 분석은 분석 결과를 덴드로그램으로 쉽게 표시할 수 있어서 방대한 양의 마이크로어레이 자료를 탐색하기에 유용하며, 군집된 결과를 이용하여 생물학적 현상을 이해하는데 도움을 준다. 하지만, 계층적 군집방법은 두 군집간의 절대값 거리만을 고려하여 병합하기 때문에 군집 간의 상대적 비유사성은 설명하지 못하는 단점이 있다. 본 연구에서는 상대적 계층적 군집 방법을 소개하고, 마이크로어레이 자료와 같이 다양한 군집의 모양을 가진 모의실험 자료들과 실제 마이크로어레이 자료를 사용하여 상대적 계층적 군집방법과 기존의 계층적 군집 방법을 비교하였다. 두 계층적 군집 방법의 질적 평가는 오분류율, 동질성, 이질성 지표를 이용하여 수행하였다.

Hierarchical clustering analysis helps easily exploring massive microarray data and understanding biological phenomena with dendrogram. But, because hierarchical clustering algorithms only consider the absolute similarity, it is difficult to illustrate a relative dissimilarity, which consider not only the distance between a pair of clusters, but also how distant are they from the rest of the clusters. In this study, we introduced the relative hierarchical clustering method proposed by Mollineda and Vidal (2000) and compared hierarchical clustering method and relative hierarchical method using the simulated data and the real data in the various situations. The evaluation of the quality of two hierarchical methods was performed using percentage of incorrectly grouped points (PIGP), homogeneity and separation.

(게재일: 2014.09.30)
동시에 여러 개의 가설검정 수행시 귀무가설이 참일 경우 귀무가설을 기각할 확률이 커지는 문제가 발생한다. 이러한 다중검정 문제 해결을 위해 여러 연구에서는 가설검정시 필요한 집단별 오류율(FWER; family-wise error rate), 위발견율 (FDR; false discovery rate) 또는 위비발견율 (FNR; false nondiscovery rate) 과 통계량을 고려하여 검정력을 높이고자 하였다. 본 연구에서는 T 통계량, 수정된 T 통계량, 그리고 LPE (local pooled error) 통계량 기반 P값을 이용한 Bonferroni (1960) 방법, Holm (1979) 방법, Benjamini와 Hochberg (1995) 방법과 Benjamini와 Yekutieli (2001) 방법 그리고 Z 통계량 기반 Sun과 Cai (2007) 방법을 고찰하고 모의실험을 통해 다중검정 능력을 비교하였다. 또한 실제 데이터로 애기장대 유전자 발현 데이터에 대해 여러 가지 다중검정법을 통해 유의한 유전자들을 선별하였다.

When thousands of hypotheses are tested simultaneously, the probability of rejecting any true hypotheses increases, and large multiplicity problems are generated. To solve these problems, researchers have proposed different approaches to multiple testing methods, considering family-wise error rate (FWER), false discovery rate (FDR) or false nondiscovery rate (FNR) as a type I error and some test statistics. In this article, we discuss Bonferroni (1960), Holm (1979), Benjamini and Hochberg (1995) and Benjamini and Yekutieli (2001) procedures based on T statistics, modified T statistics or local-pooled-error (LPE) statistics. We also consider Sun and Cai (2007) procedure based on Z statistics. These procedures are compared in the simulation and applied to Arabidopsis microarray gene expression data to identify differentially expressed genes.

(게재일: 2014.09.30)
본 연구에서는 우리나라 환경부에서 최근에 구축한 아동 동집단 경시적 자료인 아동 건강과 환경 연구 (CHEER) 자료에 기초하여 주의력 결핍 과잉행동 장애 (ADHD)와 혈중 납 농도의 상관을 선형혼합모형을 사용하여 규명하고, CHEER 자료의 경시적 특성으로 나타나는 ADHD 점수의 "평균으로의 회귀" 현상을 보고하고자 한다. 또한 ADHD를 종점으로 한 혈중 납 농도의 용량-반응 곡선을 도출하며, 이렇게 도출된 용량-반응 곡선에 기초하여 몇 가지 상황 하에서 독성기준치인 벤치마크 용량 하한 (BMDL)을 유도한다.

The primary purpose of this paper is to derive a benchmark dose lower limit (BMDL) of lead for the attention deficit/hyperactive disorder (ADHD) based on a longitudinal cohort data set which is referred to as CHEER data set. The CHEER data were recently recruited from the Ministry of Environment of S. Korea to investigate the effect of environment on children's health We first confirm the correlation of ADHD with the blood lead level using a linear mixed effect model. We report from the longitudinal characteristic of CHEER data that ADHD scores tend to have "regression to the mean". A dose-response curve of blood lead level with ADHD being the end point is derived and from this dose-response curve a few BMDLs are derived based on corresponding assumptions on the benchmark region.

(게재일: 2014.09.30)
경시적 범주형자료 (longitudinal categorical data)는 의학, 보건학, 그리고 사회과학에서 많이 발생하는 자료이다. 이러한 자료는 반복측정으로 인한 결과치들의 상관관계를 설명하면서 공변량의 효과를 설명해야 한다. 이 논문에서 모집단에 대한 공변량의 효과를 추정하면서 우도함수에 기초한 모형인 주변화 변량효과모형 (marginalized random effects model)을 소개하고, 그 모형의 어떻게 발전했는지를 고찰한다. 그리고 실제 자료를 이용하여 제시된 모형을 설명한다.

Longitudinal categorical data commonly occur from medical, health, and social sciences. In these data, the correlation of repeated outcomes is taken into account to explain the effects of covariates exactly. In this paper, we introduce marginalized random effects models that are used for the estimation of the population-averaged effects of covariates. We also review how these models have been developed. Real data analysis is presented using the marginalized random effects.

(게재일: 2014.11.30)
회귀나무 (regression tree)는 독립변수로 이루어진 공간을 재귀적으로 분할하고 해당 영역에서 종속변수의 최선의 예측값을 찾고자 하는 비모수적 방법론이다. 회귀나무 모형이 제안된 이래 로지스틱 회귀나무모형이나 분위수 회귀나무모형과 같이 유연하고 다양한 모형적합을 위한 연구가 진행되어 왔다. 최근에 들어서는 Sela와 Simonoff (2012)의 RE-EM 알고리즘, Loh와 Zheng (2013)의 GUIDE 등 패널데이터와 관련하여 진일보한 나무모형 알고리즘도 제안되었다. 본 논문에서는 각 알고리즘을 소개하고 특징을 살펴보는 한편, 실험 데이터를 생성하여 평균제곱오차 (mean squared error)를 바탕으로 예측력을 비교하였다. 분석결과, RE-EM 알고리즘의 예측력이 상대적으로 우수하게 나타났다. 이 알고리즘을 통해 기업경기실사지수 업종별 패널자료를 분석한 결과 최근의 업황에 가장 큰 영향을 미치는 요소는 매출 실적으로 나타났으며 매출 상위 그룹의 경우 비제조업이 제조업에 비해 업황에 대한 판단이 긍정적인 것으로 나타났다.

Regression tree is a tree-structured solution in which a simple regression model is fitted to the data in each node made by recursive partitioning of predictor space. There have been many efforts to apply tree algorithms to various regression problems like logistic regression and quantile regression. Recently, algorithms have been expanded to the panel data analysis such as RE-EM algorithm by Sela and Simonoff (2012), and extension of GUIDE by Loh and Zheng (2013). The algorithms are briefly introduced and prediction accuracy of three methods are compared in this paper. In general, RE-EM shows good prediction accuracy with least MSE's in the simulation study. A RE-EM tree fitted to business survey index (BSI) panel data shows that sales BSI is the main factor which affects business entrepreneurs' economic sentiment. The economic sentiment BSI of non-manufacturing industries is higher than that of manufacturing ones among the relatively high sales group.

(게재일: 2014.11.30)
한국 학생들의 아동기 혹은 청소년기의 공격성에 대한 연구들은 대부분 횡단자료를 이용한 것들이다. 경시적 자료를 이용한 연구가 있지만, 반복측정된 자료들이 서로 독립이라는 가정 하에 연구되었다. 본 연구에서는 2006년부터 2012년까지 세 차례 반복측정에 의해 얻어진 한국복지패널 자료를 이용하여, 횡단자료 분석 연구의 결과인 아동 혹은 청소년의 공격성에 영향을 미치는 요인들로 알려진 학교 적응, 자아존중감, 우울 및 불안, 비행, 학교 폭력 피해 경험, 부모로부터 학대 경험과 인터넷 사용시간이 경시적 자료 분석에서도 공격성에 영향을 주는 지를 분석하고자 한다. 한국복지패널 자료의 결측치는 임의결측을 가정하고, 제한적 최우추정량을 이용한 선형혼합모형을 적합하고자 한다.

Most of literatures on Korean child aggression are based on using the cross-sectional data sets. Although there is a related study with a longitudinal data set, it is assumed that the data sets measured repeatedly in the longitudinal data are mutually independent. A longitudinal data analysis for Korean child aggression is then necessary. This study is to analyze the effect of child development outcomes including academic achievement, self-esteem, depression anxiety, delinquency, victimization by peers, abuse by parents and internet using time on child aggression with Korea Welfare Panel Study data observed three times between 2006 and 2012. Since Korea Welfare Panel Study data have missing values, the missing at random is assumed. The linear mixed effect model and the restricted maximum likelihood estimation are considered.

(게재일: 2014.11.30)
현대사회에서는 다양한 산업 기술의 고도화와 함께 여러 가지 재료와 집적기술의 발전으로 화장품 산업 전반에도 많은 종류의 화장품이 출시되고 있는 실정이다. 이와 함께 화장품법의 독립과 화장품의 전 성분 표시제가 도입되었다. 웰빙시대인 요즈음에는 질 좋은 삶의 추구를 위해 생활관리, 생체리듬, 올바른 자세, 스트레스 증상과 같은 생활패턴에도 많은 관심을 갖게 되었다. 이들 생활패턴은 삶의 질과 건강뿐만 아니라 피부 관리와도 관련이 있을 것으로 판단하여 기능성 화장품의 인지도와 생활패턴과의 관계를 알아보기 위하여 설문조사를 하였다. 그 결과는 화장품 인지도 관련 16문항 중 문항 3, 문항 5, 문항 6 및 문항 11은 대학교 간 응답에 유의한 차이가 있음을 보였다. 또한, 생활패턴과의 교차분석 결과는 응답연도와 스트레스 증상 간, 응답연도와 올바른 자세 간에는 응답에 유의한 차이가 있음을 보였다. 끝으로, 성별과 생체리듬, 성별과 올바른 자세 및 성별과 스트레스 증상 간에는 응답에 유의한 차이가 있음을 알 수 있었다. 향후 과제로는 일반인을 대상으로도 동일한 조사를 하여 이들간의 차이를 조사해 볼 필요성이 있는 것으로 생각된다.

As a variety of industrial technology advances with various materials developed, cosmetics industry in general is witnessing many kinds of new cosmetic products. At the same time, Cosmetics Act becomes effective, and cosmetics ingredient labeling is implemented. Concerns with life pattern such as life management, biorhythm, right posture, and stress symptoms are on the increase in order to seek high-quality life as well. These life patterns are closely connected not only with life quality and health but with skin management, and thus this paper conducts a survey on the connection between functional cosmetics awareness and life pattern. Results show that out of 16 questions concerning cosmetics awareness, responses to question number 3, 5, 6 and 11 have relevant differences among colleges. Furthermore, the results of cross analysis with life pattern show that there are relevant differences between the year of responses and stress symptoms and between the year of responses and right posture. Lastly, it is shown that answers to questions regarding gender and biorhythm, gender and right posture, and gender and stress symptoms are relevantly different. Further research is needed to reveal the differences between college students and ordinary people at large.

(게재일: 2014.11.30)
본 논문에서는 기초자산의 선물을 이용하는 헷지 전략을 연구하였다. 최적헷지비율을 구하기 위한 전통적인 방법으로 회귀분석이 사용되고 있으나, 현물과 선물 사이에 존재하는 장기균형관계와 금융 시계열 자료의 분산에 존재하는 변동성 군집현상 등의 특징을 설명하지 못하는 한계가 있다. 이를 극복하기 위해 코스피200 지수와 선물 자료에 대해 평균모형으로 벡터오차수정모형을 적합하고, 분산모형으로 다변량 GARCH 모형을 적합하여 분산-공분산 행렬을 추정하고, 이를 통해 최적헷지비율을 구하는 방법을 연구하였다. 실증분석 결과에 의하면 시장이 안정적일 때에는 회귀분석을 사용해도 큰 차이가 없지만, 시장이 불안정해지고 변동성이 커지는 구간에서는 벡터오차수정모형과 다변량 GARCH 모형을 이용하는 경우에 헷지성과가 월등히 좋아지는 결과를 얻을 수 있었다.

In this paper, we consider a hedge portfolio based on futures of underlying asset. A classical way to estimate a hedge ratio for a hedge portfolio of a spot and futures is a regression analysis. However, a regression analysis is not capable of reflecting long-run equilibrium between a spot and futures and volatility clustering in the conditional variance of financial time series. In order to overcome such defects, we analyzed KOSPI200 index and futures using VECM-CC-GARCH model and computed a hedge ratio from the estimated conditional covariance-variance matrix. In real data analysis, we compared a regression and VECM-CC-GARCH models in terms of hedge effectiveness based on variance, value at risk and expected shortfall of log-returns of hedge portfolio. The empirical results show that the multivariate GARCH models significantly outperform a regression analysis and improve hedging effectiveness in the period of high volatility.

(게재일: 2014.11.30)
본 논문에서는 대용량이거나 시간에 따라 순차적으로 들어오는 데이터의 분류를 위한 전진적 단계 알고리즘을 제안한다. Adaboost 알고리즘은 노이즈가 있는 데이터에 대하여 성능이 떨어지는 것으로 알려져 있다. 이를 해결하기 위한 한 가지 방법으로 전진적 단계 선형 회귀 방법을 사용한다. 대용량 데이터나 순차적 배치 데이터의 경우에도 이러한 상황을 극복하기 위해 전진적 단계 알고리즘 방법을 적용한 방법을 제안한다. 모의실험과 실제 자료 분석을 통해 제안된 알고리즘이 좋은 성능을 보임을 알 수 있었다.

In this paper, we propose forward stagewise algorithm when data are very large or coming in batches sequentially over time. In this situation, ordinary boosting algorithm for large scale data and data batch stream may be greedy and have worse performance with class noise situations. To overcome those and apply to large scale data or data batch stream, we modify the forward stagewise algorithm. This algorithm has better results for both large scale data and data batch stream with or without concept drift on simulated data and real data sets than boosting algorithms.

(게재일: 2014.11.30)
본 연구에서는 대학입학전형요소에 따라 대학생들의 학업성취도차이를 알아보기 위해 지방 A 대학교에 2011년부터 2012년까지 입학한 학생들의 총 평점평균을 이용하여 학업성취도를 분석하였다. 분석결과 학생부교과중심으로 선발한 학생보다 수능중심으로 선발한 학생들이 학업성취도가 높은 것으로 나타났다. 그러므로 대학입학전형을 계획하고 실행할 때 입학전형요소를 신중하게 고려할 필요가 있다고 생각된다.

This article analyzes the academic achievement of students who entered A university from 2011 to 2012 using grade point average (GPA). The purpose of this analysis is to find the relationship between admission factors and academic achievement. Contrary to our expectation, GPA of student selected from KSAT is higher than that of selected from CSAT. So, designing and running university entrance type, it is necessary to consider admission factors deliberately.

(게재일: 2014.11.30)
본 논문에서는 정수론 분야에서 가장 기초적인 방법으로 소개되는 유클리드 알고리즘과 이를 확장한 확장 유클리드 알고리즘을 소개하고 이들에 대한 컴퓨터 집약적 방법을 연구하였다. 이들 알고리즘들은 공개키 암호 분야에서 암호화의 과정에서 반드시 거쳐야 하는 과정들 중의 하나로서 그 응용성이 날로 부각되고 있다. 확장 유클리드 알고리즘에 대한 컴퓨터 집약적 방법으로서 마이크로소프트 엑셀과 C 언어를 이용하는 두 가지 방법을 각각 고안하여 제안하였다. 본 논문은 단순히 정수론 차원의 계산을 쉽고 편리하게 하기 위함만이 목적이 아니고 아주 큰 수에 대한 역원 (곱셈에 대한 역원)의 계산과 이의 공개키 암호화 활용에서 의의를 찾을 수 있다.

In this paper, we consider the two computer intensive methods for extended Euclidean algdrithm. Two methods we propose are C-programming based approach and Microsoft excel based method, respectively. Thses methods are applied to the derivation of greatest commnon devisor, multiplicative inverse for modular operation and the solution of diophantine equation. Concrete investigation for extended Euclidean algorithm with the computer intensive process is given. For the application of extended Euclidean algorithm, we consider the RSA encrytion method which is still popular recently.

(게재일: 2014.11.30)
최적실험의 제일 큰 약점은 실험기준이 지나치게 모형과 그에 수반되는 가정에 의존한다는 점이다. 이는 종종 모형의 모수의 개수와 받힘점의 개수가 일치를 하는 경우로 이루어지는데 이는 가정된 모형이 참이 아닌 경우를 대비한 실험이 될 수 없다. 이런 경우 문헌에서는 가정된 다항회귀모형의 차수보다 큰 차수를 가진 다항회귀모형을 가정하고 최적실험을 제안하나 이는 D-효율에 근거한 관행적인 방법일 뿐이다. 본 연구에서는 O'Brien (1995)이 제안한 가정된 모형의 일반적인 이탈을 염두에 둔 추가받힘점 생성에 관하여 알아보고 단순회귀모형과 2차 회귀모형에 대한 실험들을 D-효율로 카타로그화 하여 실험자로 하여금 선택을 할 수 있게 하였다. O'Brien은 비선형모형에 대해 추가받힘점의 선택 방법을 제시하였지만 방법을 구현하는 데 있어 명확치 않은 기준이 있어 모수에 의존하는 비선형모형에 대한 최적실험보다는 다항회귀모형을 중심으로 심층적으로 사용방법을 알아보았다.

The major criticism of optimal experimental design is that it depends heavily on the model and its accompanying assumption that often leads the number of support points equal to the number of parameters in the model. Often in the past, a polynomial model of higher degree is assumed to handle the experimental design for the polynomial regression of lower degree. In this paper we searched the possible set of designs which are robust to the departure of the assumed model. The designs are categorized with respect to D-efficiency. The approach by O'Brien (1995) was discussed in univariate polynomial regression model setting.

(게재일: 2014.11.30)
한국 프로야구 총 관중수 예측에 대해 기존의 선행 연구에서는 주로 자기회귀누적이동평균 모형이 사용되고 있다. 본 논문에서는 공변량을 고려한 자기회귀누적이동평균 모형과 성장곡선 모형을 이용하여 프로야구 관중 수에 대한 예측 모형을 제시하고 기존의 선행 연구 모형과 비교하고자 한다. 공변량을 이용한 모형을 사용함으로써 기존의 선행 연구 모형보다 보다 개선된 예측력을 얻을 수 있었다. 이는 통계적 자료분석에서 한 가지 방법보다는 다양한 방법을 시도한 후 비교, 논의를 통하여 자료를 가장 잘 설명해 줄 수 있는 최적 방법을 찾아야 한다는 사실을 확인할 수 있다.

For predicting yearly total attendances in Korean probaseball games, ARIMA models have been widely adopted so far. In this paper, we discuss two other ways of ARIMAX and growth curves with an exogenous variable to predict the attendances. By using the exogenous variable, it turns out that the prediction has been improved compared to ARIMA. It is concluded that various statistical methods must be considered for better prediction, and its results can be applied to predict the attendances of other pro sports.

(게재일: 2014.11.30)
대학에서는 다양한 분야의 지식과 정보가 창출되고 공유되는데 이러한 대학이 제공하는 교육서비스의 주된 장소가 도서관이다. 이 연구에서는 K대학생들을 대상으로 조사하여 제공자료 만족도, 환경 및 시설 만족도, 서비스 만족도가 이용자 만족도의 매개에 의해서뿐만 아니라 직접적으로도 이용자 충성도에 영향을 미칠 것이라는 가설을 구조방정식모형을 통해 분석하였다. 분석결과 제공자료 만족도, 환경 및 시설 만족도, 서비스 만족도는 이용자 만족도의 매개에 의해서뿐만 아니라 직접적으로도 이용자 충성도에 영향을 미치는 것으로 나타났다.

Universities are places where the knowledge and information of various areas is created and shared, and the libraries of the universities are main places for providing education services. In this study, we survey the students of K university on the satisfactions on offering contents, environment/facilities and library service, users' satisfaction, and users' loyalty. Structural equation models are used in order to verify whether the users' satisfactions on offering contents, environment/facilities and library service are both directly and indirectly effective on users' loyalty with users' satisfaction as a moderating variable. The results show that the satisfaction on offering contents is both directly and indirectly effective on the loyalty and that the satisfactions on environment/facilities and library service are not indirectly effective but directly effective on the loyalty.

(게재일: 2014.11.30)