혼합모형을 이용한 체지방 반복측정자료에 대한 통계적 분석

조진남,장은재,Jo, Jinnam,Chang, Un Jae 한국데이터정보과학회 2013 한국데이터정보과학회지 Vol.24 No.2

체지방 감량에 대한 효과를 분석하고자 실험에 참가한 체지방율이 30% 이상인 42명의 여대생을 대상으로 일반폰을 사용하는 그룹과 스마트폰을 사용하는 그룹으로 나누어서 측정자료를 2주 간격으로 정리하여 8주간에 걸친 체지방 및 관련자료를 얻었다. 이 실험자료를 바탕으로 혼합모형을 이용하여 분석한 결과 AR(1)의 공분산행렬이 가장 적합한 모형으로 선택되었으며, 시점 간의 상관계수는 0.838로 상당히 밀접한 관련을 보여주었다. AR(1)의 공분산행렬을 설정하여 분석한 결과 처리간의 차이에서 스마트폰의 사용자가 일반폰의 사용자보다 0.654kg 정도의 체지방 감량 효과를 보여주었으며, 시간이 지날수록 체지방 감소효과가 있음을 알 수 있다. 그러나 처리와 시간과의 교호작용은 존재하지 않는다. 또한 실험실시 전의 체지방값과 총콜레스테롤은 유의하게 나타났으며, 섭취하는 칼로리는 약간 관련이 있으나, 허리엉덩이비율은 유의하지 않는 것으로 판명되었다. Forty two female students whose fat mass ratio was over 30% were participated in the experiment of fat mass loss of two treatments for 8 weeks. They kept diary for foods they ate every day, took a picture of the foods, transmitted the picture to the experimenter by the camera phone. Among those, 28 students took the picture by regular camera phone (Treatment A), and the other students used smart phone (Treatment B). Fat mass weight and its related variables had been measured repeatedly four times at an interval of two weeks during 8 weeks. It was shown from mixed model analysis of repeated measurements data that AR(1) covariance matrix was selected as the optimal covariance matrix pattern. The correlation between two successive times is highly correlated as 0.838. Based upon the AR(1) covariance matrix structure, the students using smart phones were somewhat more effective in losing fat mass weight than the students using regular camera phones. The time effect was highly significant, but the treatment-time interaction effect was insignificant. The baseline effect and total cholesterol were found to be significant, but the calories with taking foods were somewhat significant, but the waist to hip ratio was found to be insignificant.

품질보증 반환 데이터의 여러 가지 분석방법

백재욱,조진남,Baik, Jaiwook,Jo, Jinnam 한국데이터정보과학회 2015 한국데이터정보과학회지 Vol.26 No.1

기업에서는 매달 제품이 일정 수량만큼 수송되어 판매되고, 이들 중 일부는 반환 또는 클레임이 제기된다. 이전의 연구에서는 품질보증 반환 데이터의 반환율을 그래프상에 어떻게 타점할 것인지 먼저 살펴보았고, 이어서 이런 데이터를 좌측 및 우측 중도중단 데이터의 결합으로 생각하여 와이블 분포등을 적합시켜 신뢰성분석을 실시해보았다. 본 연구에서는 우선 수송된 제품이 곧 판매된 것으로 보고, 이들 제품의 품질보증 반환 데이터에 대해 비모수적인 방법을 적용하여 시간에 따른 신뢰도의 추이를 살펴보고 모수적 방법에 의한 결과와 비교해본다. 한편, 제품이 생산되어 판매지로 수송된 경우 소비자의 손에 들어가기까지에는 시차가 있기 마련인데, 이와 같이 수송된 제품이 시차를 두고 판매되는 경우 이런 제품의 품질보증 반환 데이터에 대해서는 어떻게 분석을 실시해야 하는지 살펴본다. A certain number of products are transported to be sold each month and some of them are returned for repair. In this study we first assume that the transported products are the ones that have been sold, Then nonparametric approach is applied to the warranty returns data to see how the reliability decreases over time. Parametric approach such as Weibull distribution is applied to the same data and the results for both nonparametric and parametric approaches are compared. Next we assume that there is a time lag between shipment and sale. Then both nonparametric and parametric approaches are applied to the time-lag data and the results are compared.

PSR 모델을 적용한 근로환경조사 지표 개발

김영선,조진남,Kim, Youngsun,Jo, Jinnam 한국통계학회 2014 응용통계연구 Vol.27 No.7

본 연구에서는 업종에 따른 다양한 근로환경 요인들을 파악하고 관련 분야의 산업안전보건 정책을 판단할 수 있도록 근로환경조사 기초자료를 분석하여 사회요인을 고려한 지수 및 지표 개발을 목표로 하였다. 지표개발을 위해 OECD에서 제시하는 지표개발 가이드라인과 해외의 지표개발 사례들을 벤치마킹하여 수행되었다. OECD의 압력-상태-대응 모형을 벤치마킹하여 건강과 관련 있는 지표들을 제시하였다. 근로환경조사의 압력-상태 건강관련 지표는 압력은 물리적 위험환경, 노동시간, 업무환경, 사회 환경으로 구성되었고, 이에 따른 상태 항목은 건강관련 항목으로 정신건강, 신체건강, 건강문제로 인한 결근, 업무 만족으로 구성되었다. 그 결과 임금근로자, 상용근로자, 관리자, 사무종사자, 전문가 및 관련 종사자, 50세 미만 근로자의 압력-상태 지표가 상대적으로 양호하였다. 반대로, 50세 이상, 자영업자, 일용 직, 농림어업 숙련직, 단순노무, 장치 기계 조립 근로자의 압력-상태 지표가 상대적으로 취약한 것으로 나타났다. This study is aimed at developing an index and indicator in the light of social factors by analyzing the basic materials on Korean working conditions survey to make it possible to grasp various working environment factors consequent on business type and to judge the industrial safety & health policy of the related area. For the purpose of developing an index, this study was conducted by benchmarking the OECD-suggested index development guidelines and overseas cases of index development. This study suggested indexes related to health by benchmarking OECD's press-state-response model. The press-state health-related indexes specified in Korean working condtions survey were found to consist of physical risk environment, working hours, business environment, and social environment, and its consequent 'state' items were comprised of mental health, physical health, absence from work due to health problems and work satisfaction as health-related items. As a result, it was found that the 'press-state index' for wage worker, regular employee, manager, clerks, expert & related personnel involved, and workers aged under 50 was relatively good; in contrast, the 'press-state index' for people aged over 50, owner-operator, daily job, skilled position in agriculture & fisheries, simple labor service, and apparatus & machines assembly worker was found to be relatively vulnerable.

품질보증 반환 데이터의 신뢰성 분석

백재욱,조진남,Baik, Jaiwook,Jo, Jinnam 한국데이터정보과학회 2014 한국데이터정보과학회지 Vol.25 No.4

기업에서는 매달 제품이 일정 수량만큼 판매되고, 이들 중 일부는 반환 또는 클레임이 제기된다. 본 연구에서는 이러한 품질보증 반환 데이터의 반환율을 그래프상에 어떻게 타점할 것인지 먼저 살펴본다. 이어서 이런 데이터는 좌측 및 우측 중도중단 데이터의 결합으로 생각할 수 있으므로 이런 데이터에 대해 와이블 분포 등을 적합시켜 신뢰성분석을 실시해본다. 마지막으로 좌측 중도중단 데이터의 경우 구체적인 반환시기를 알 수 있다면 좌측 중도중단 데이터는 고장 데이터가 되어, 이제는 우측 중도중단만 남게 되는데, 이때에도 와이블분포 등을 적합시켜 신뢰성분석을 실시해보고자 한다. A certain number of products are sold each month and some of them are returned for repair. In this study both return rate and cumulative return rate are shown on the graph to show the general trend of how many products are returned as time goes by. Next this type of summary data can be considered as a conglomeration of both left and right censored data. So reliability analysis is attempted for this type of summary data. Lastly, left censored data can be traced to find the exact time period during which the product has been claimed. In that case the left censored data can be taken as failure data. So similar type of reliability analysis is attempted for the resulting right censored data.

키워드 네트워크의 클릭 분석을 이용한 특허 데이터 분석

김현,김동건,조진남,Kim, Hyon Hee,Kim, Donggeon,Jo, Jinnam 한국데이터정보과학회 2016 한국데이터정보과학회지 Vol.27 No.5

본 연구에서는 기계 학습 분야의 특허를 수집하여 키워드 네트워크를 구축하고 클릭 분석을 실시하였다. 먼저 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 핵심 키워드들을 선정한 다음, 이 키워드를 기반으로 키워드 네트워크를 구축하였다. 다음으로 네트워크 구조 분석, 중요 키워드 분석 및 클릭 분석을 시행하여 2005년도와 2015년도에 출원된 기계 학습 특허의 동향을 파악하였을 뿐만 아니라 양해년도의 분석 결과를 통해 특허 경향을 파악하였다. 분석 결과 기계 학습 특허의 키워드 네트워크는 밀도와 군집 계수가 낮은 것으로 드러났으며 기계 학습 기법 자체에 대한 특허보다는 다양한 응용 영역에서 기계학습을 적용한 특허들이 다수이기 때문으로 판단된다. 클릭 분석 결과 2005년도 클릭 분석에 의해 발견된 주제는 뉴스메이커 검증, 상품 소비 예측, 바이러스 공격 예방, 바이오마커, 그리고 워크플로우 관리였으며, 2015년도 기계 학습 특허 주제는 디지털 이미지 편집, 직불카드, 수신자 인라이닝 시스템, 유방 촬영 시스템, 재고 관리 시스템, 이미지 편집 시스템, 비행기 티켓 가격 예측, 그리고 문제 예측 시스템으로 나타났다. 2005년도에 비하여 2015년도의 근접 중앙성은 낮아지고 매개 중심성은 높아진 것으로 보아 최근의 특허 경향은 보다 다양한 분야에서 출원되고 있으며 이들 간의 연결이 활발해지고 있음을 알 수 있다. 클릭 분석은 클릭을 형성하는 키워드 집합을 해석하여 주제를 파악하는데 활용될 수 있을 뿐만 아니라 추출된 공유 멤버쉽 키워드 집합은 특허 검색 시스템과 같이 키워드 검색 기반의 시스템에서 검색 키워드로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. In this paper, we analyzed the patents on machine learning using keyword network analysis and clique analysis. To construct a keyword network, important keywords were extracted based on the TF-IDF weight and their association, and network structure analysis and clique analysis was performed. Density and clustering coefficient of the patent keyword network are low, which shows that patent keywords on machine learning are weakly connected with each other. It is because the important patents on machine learning are mainly registered in the application system of machine learning rather thant machine learning techniques. Also, our results of clique analysis showed that the keywords found by cliques in 2005 patents are the subjects such as newsmaker verification, product forecasting, virus detection, biomarkers, and workflow management, while those in 2015 patents contain the subjects such as digital imaging, payment card, calling system, mammogram system, price prediction, etc. The clique analysis can be used not only for identifying specialized subjects, but also for search keywords in patent search systems.

재중동포 가족 찾기 서신 데이터베이스 구축 및 토픽 모델링과 로컬 대리 분석을 적용한 서신 내용 분석

김현희(Hyon Hee Kim),조진남(Jinnam Jo) 한국데이터정보과학회 2021 한국데이터정보과학회지 Vol.32 No.1

본 연구에서는 1974년에서 2008년까지 진행된 KBS 한민족방송 가족 찾기 프로그램으로 발송된 재중동포 서신 8만 여통에 대하여 데이터베이스를 구축하고 서신의 내용을 분석하였다. 서신을 스캔하여 이미지 파일로 생성한 다음, 태그를 사용하여 서신 내용을 요약하여 서신 이미지를 저장하였다. 태그를 기반으로 검색이 가능하며 검색된 서신에 대한 발송지, 발송자, 발송일 정보와 태그를 저장하여 분석에 활용할 수 있도록 하였다. 데이터베이스 구축 시 서신의 주제를 분류하기 위해서 정치, 경제, 문화, 생활 등의 대분류를 정의하였으며, 각 대분류 내에서 구체적 내용을 파악하기 위해 토픽 모델링을 실시하였고 해당 주제에서 중요한 키워드를 찾기 위해서 나이브 베이즈 알고리즘으로 서신 분류 모델을 생성하고 설명가능 인공지능 기술의 하나인 로컬 대리 분석을 적용하여 해당 분야로 분류하게 된 핵심 키워드들을 추출하였다. 정치 분야의 서신 내용으로는 남북 관계, 한국 정부에 대한 요청 등의 주제를 찾아내었고, 경제 분야의 서신 내용으로는 물품 요청 및 국어사전, 일한사전 등과 같은 구체적인 요청 품목을 찾아내었다. 많은 빅데이터 연구가 다양한 학문 분야에서 융합 연구로 이루어지고 있는 반면, 인문학 분야에서 적용된 예는 드물다. 본 연구는 인문학 연구에도 빅데이터 분석에서 활용되는 다양한 분석 기법을 적용하여 성공적으로 결과를 도출할 수 있다는 것을 보여줌으로써 인문학 분야에서의 빅데이터 기반 연구가 의미가 있음을 보여준다. In this paper, we presented a correspondence database from ethnic Koreans living in China and content analysis using topic modeling and local surrogates. Scan image files were generated from correspondences and contents were summarized using tags. And then, image files were uploaded into the database. In addition, sender information such as name, location, dates, and subjects were inserted. Topic modeling was applied to specialized subjects such as politics, economy, society, and culture. Also, important keywords were extracted using the local surrogate analysis, one of the explainable artificial intelligence technology. In the subject of politics, the relationship between South Korea and North Korea and requests for improving the status of Korean living in China to Korean government were found. In the subject of economics, requests for daily necessity, dictionary, etc. were found. This paper shows that successful results can be derived from humanities research by applying various big data analysis techniques used in big data research.

산업재해 예방정책에 대한 평가모형

김영선(Youngsun Kim),조진남(Jinnam Jo),백재욱(Jaiwook Baik) 한국신뢰성학회 2017 신뢰성응용연구 Vol.17 No.1

Purpose: The purpose of this study is to introduce the assessment model for industrial accidents prevention policy. Methods: 10 years of industrial accidents data are explored through EDA approach. Case control study is tried in order to assess the effectiveness of the measures taken by Korea Safety and Health Agency, Civilian, and ‘Ministry of Employment and Labor’. Propensity score matching is used to match the characteristics of the two groups compared, and then case control study is again conducted. Next, logistic and Poisson regressions are used to assess the risk factors. Results: According to case control study involvement of ‘Korea Safety and Health Agency’ and ‘Ministry of Employment and Labor’ were not effective, but Civilian was. Propensity score matching leads to the same conclusion. Poisson regression reveals the impact of the risk factors on the industrial accidents. Industrial accidents occur more often as the number of employees grows. Mining, farming, fishing, ‘transportation·storage and telecommunication’ and forestry have a higher level of industrial accidents but service industry has a lower level. It is odd that more involvement of Korea Safety and Health Agency, Civilian, and Ministry of Employment and Labor means more industrial accidents. Conclusion: ‘Korea Safety and Health Agency’, Civilian, and ‘Ministry of Employment and Labor’ seem to visit those industries with more industrial accidents.

키워드 커뮤니티 네트워크의 소셜 네트워크 분석을 이용한 사물 인터넷 특허 분석

김도현,김현희,김동건,조진남,Kim, Do Hyun,Kim, Hyon Hee,Kim, Donggeon,Jo, Jinnam 한국통계학회 2016 응용통계연구 Vol.29 No.4

본 연구에서는 한국과 미국의 사물 인터넷 관련 특허 초록을 수집하여 키워드 네트워크 및 키워드 커뮤니티 네트워크를 구축하고 네트워크 분석을 실시하였다. 먼저 TF-IDF 가중치를 적용하여 중요 키워드를 추출하고 이 중요 키워드와 상관관계가 높은 키워드들을 재추출하여 핵심 키워드를 선정하였다. 선정된 키워드를 중심으로 키워드 네트워크를 구축한 다음 네트워크 탐지를 시행하여 키워드 커뮤니티 네트워크를 재구축하여 기술 간의 연결 관계를 분석하였다. 본 연구에서 생성한 키워드 커뮤니티 네트워크는 특허의 내용을 예측할 수 있을 뿐만 아니라 커뮤니티 간의 연결 관계를 분석함으로써 기술 간의 연관 관계도 파악할 수 있다. 키워드 커뮤니티 네트워크 분석 결과 한국은 보안, 반도체, 이미지 프로세스와 같은 사물 인터넷의 기반 기술 분야의 특허가 중요한 특허 기술로 나타난 반면 미국의 경우 스마트 홈, 대화형 매체 그리고 통신 등과 같은 사물 인터넷 환경, 응용 분야의 기술이 중요한 기술로서 자리잡고 있음을 알 수 있다. In this paper, we analyzed IoT patent data using the social network analysis of keyword community network in patents related to Internet of Things technology. To identify the difference of IoT patent trends between Korea and USA, 100 Korea patents and 100 USA patents were collected, respectively. First, we first extracted important keywords from IoT patent abstracts using the TF-IDF weight and their correlation and then constructed the keyword network based on the selected keywords. Second, we constructed a keyword community network based on the keyword community and performed social network analysis. Our experimental results showed while Korea patents focus on the core technologies of IoT (such as security, semiconductors and image process areas), USA patents focus on the applications of IoT (such as the smart home, interactive media and telecommunications).

실린더 가속수명시험 결과의 평가

백재욱(Jaiwook Baik),조진남(Jinnam Jo) 대한기계학회 2008 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2008 No.5

감성분석과 딥러닝을 적용한 재중동포 서신 빅데이터 분석

김현희 ( Kim Hyon Hee ),조진남 ( Jo Jinnam ) 중국학연구회 2021 중국학연구 Vol.- No.95

본 논문은 빅데이터 분석 기술을 재중 동포 서신 빅데이터에 적용하여 인공지능 기반의 인문학 연구를 위한 새로운 방법을 제시하였다. 연구에 사용된 서신 빅데이터는 1974년도에서 2008년도까지 진행된 KBS 한민족 방송 가족 찾기 프로그램으로 발송된 재중 동포 서신 약 8만 여 통이다. 서신의 주 내용은 고향에 있는 가족을 찾는 내용이지만, 본 연구에서 초점을 둔 것은 중국과의 공식 수교가 단절되었던 시기에 재중 동포의 삶과 문화를 서신으로부터 찾아내는 것이다. 이를 위해 8만 여통의 서신을 데이터베이스로 구축하여 운영하고 있으며, 감성 분석, 딥러닝, 그리고 설명가능 인공지능 기술을 적용하여 서신 내용을 분석하였다. 감성 분석은 서신에 등장한 형용사만 추출하여 긍정 형용사와 부정 형용사로 나눈 다음, 텍스트의 내용이 긍정적인 내용인지 부정적인 내용인지 판별한다. 긍정 및 부정 형용사를 점수화하기 위해서 공개된 한국어 감성사전에 본 서신에서 사용된 형용사들을 추가하여 처리하였고, 정규화하여 점수를 산출하였다. 한국, 중국, 그리고 일본을 언급한 서신 내용에 대해 감성 분석을 시기별로 분석한 결과 한국에 대한 긍정 점수가 가장 높고 지속적으로 증가함을 알 수 있었다. 부정 점수의 경우는 일본이 초기에는 가장 높았으나 후반부로 갈수록 급격히 하락하였으며, 이는 한중 수교 이후 재중 동포의 관심이 한국으로 집중되었기 때문이라고 할 수 있다. 서신의 내용을 분석하기 위해서 딥러닝을 적용하여 서신을 주제별로 학습시키고 자동 분류를 하도록 하였으며, 설명가능 인공지능 기술인 로컬 대리 분석을 적용하여 주제를 분류하는데 중요한 역할을 한 주요 단어들을 제시하였다. 정치 분야에서는 한중수교, 문화혁명 등이, 그리고 경제 분야에서는 무역, 사업 등이 주요 키워드로 등장하였다. 본 연구는 빅데이터 분석 기술이 인문학 연구에서도 성공적으로 활용될 수 있다는 것을 보여준다. In this paper, we presented a new approach to do research in the humanities based on artificial intelligence. A correspondence database was built using letters from ethnic Koreans living in China sent to Korea Broadcasting System (KBS) for finding separated families. Sentiment of Koreans living in China related to Korea, China, and Japan is analyzed according to the time period. Korea has the highest positive score, and Japan has the lowest positive score. The positive scores of South Korea and China increase, but Japan’s positive score decreases according to the time periods. Deep learning and explainable artificial intelligence are applied to the correspondence database to analyze content of letters,. In the subject of politics, Korea-China diplomatic relation and Cultural revolution are extracted, and in the subject of economy, business and trade are extracted. This research shows that the technology of the big data analysis are successfully applied to humanities studies.