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허문열 한국통계학회 1991 응용통계연구 Vol.4 No.1
본 논문에서는 마이크로 컴퓨터를 환경으로 하여 개발되고 있는 통계 소트프웨어의 경향과 문제점을 기술하고 이를 보완하기 위한 하나의 방안으로 통계전문가시스템을 제안하며, 이 시스템의 구성 방안과 이를 구현하기 위한 도구 선택의 전략에 대해 논하고자 한다. This paper describes the trend and inherent problems of the current statistical packages, and statistical expert system is suggested as an alternative to the conventional statistical packages. The paper then describes the components and characteristics of statistical expert system, and suggests a strategy to choose development tools to build a system.
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허문열,최병수,이승천,Huh, Moon-Yul,Choi, Byong-Su,Lee, Seung-Chun 한국통계학회 2009 응용통계연구 Vol.22 No.1
본 논문에서는 세계 232 개국에 대한 인구, 경제 및 기타 자원에 관한 자료를 사용하여 국가의 개발정도, 인간개발지수, 경제력 그리고 OECD 가입 여부에 어떤 자원이 어떻게 영향을 미치는가를 통계적으로 고찰해보고자 한다. 여기서 사용하는 국가별 자원 자료는 연속형 자료와 이산형 자료가 혼재되어있는 혼합형이며 많은 결측값이 포함되어 있어 기존의 방법으로는 분석하는 데 한계가 있다. 이 논문에서는 시각적 방법을 동원하여 복합형 자료를 탐색하는 과정을 제시하고 이러한 방법의 한계점을 보이고자한다. 이러한 한계점을 극복하고 객관적인 판단기준을 적용하여 주어진 문제에 대한 과학적인 결론을 유도하기 위해 Shannon (1948)의 엔트로피 이론에 기본을 둔 상호정보(MI)를 활용하고자 한다. 상호정보를 추정하는 방법은 여러 가지가 있으며 각 방법에 따라 결과가 매우 다르게 나타난다. 본 논문에서는 Fayyad와 Irani (1992)의 이산화 방법을 적용하여 MI를 추정하는 방법을 적용한다. 여기서 이루어지는 모든 과정은 다차원 자료의 시각적 탐색 도구인 DAVIS (Huh와 Song, 2002)를 사용하였다. The paper investigates the resources of the 232 countries based on the 39 resources of these countries. The data used in this work is from various sources like UN, CIA, World bank, OECD reports and the home pages of each country. The purpose of the study is to evaluate what resources are most influential to the wealth of a country, to the well-bring of the country, or the status of the country's development. For this, data visualization method is applied. Data visualization technique, although powerful for exploratory purposes, is dependent upon the users expertize and the interpretation is also dependent on the of the users. For objective methods of investigation, mutual information based on the Shanon's entropy theory is applied here. All the statistical methods employed in this paper are processed with DAVIS (Huh and Song, 2002)
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허문열,송광렬,강두석 성균관대학교 응용통계연구소 2002 통계연구 Vol.10 No.-
이 논문에서는 군집분석을 위한 알고리즘을 JAVA로 구현하였다. 여기에서 구현한 군집분석 방법들은 5가지로서 K-Means, K-Medoids, EM, Cobweb, 그리고 Divisive 방법이다. 군집분석의 구현결과는 실제 자료를 사용하여 DAVIS와 F통계량을 통해 각 방법의 효율성을 평가하였다. 실증분석에서는 물고기와 빈곤-불평등 두 개의 실제 자료들을 사용하였다. In this paper, we implement several clustering algorithms and evaluate their efficiencies. The methods are K-means, K-medoids, EM, Cobweb and Divisive methods. We use DAVIS for visual evaluation and use F-statistic for analytical evaluation. For empirical study, three real data sets are considered. They are fish, credit card and poverty-inequality data sets. The tools for visual evaluation from DAVIS are Scatter Plot matrix, Dendrogram, Parallel Coordinate and Grand Touring. The analytical evaluation is done using the plane F-statistic which is the ratio of between-groups variance to within-groups variance.
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SAMPLE-SPACING 방법에 의한 상호정보의 추정
허문열,차운옥,Huh, Moon-Yul,Cha, Woon-Ock 한국통계학회 2008 응용통계연구 Vol.21 No.2
상호정보(mutual information: MI)는 설명변수의 목적변수에 대한 예측정도를 나타내는 척도로서, 목적변수에 대한 설명 변수의 중요도 순위를 구하거나 목적 변수를 잘 설명해주는 설명변수의 집합을 구하는 변수선택문제에 유용하게 사용된다. 본 논문에서는 연속형 설명변수와 범주형 목적변수로 구성된 데이터로부터 결합확률분포를 추정하지 않고도 MI 추정량을 구할 수 있는 Sample-spacing 방법에 대한 연구를 수행하였다. 몬테 칼로 모의 실험과 실제데이터에 대한 실험결과, MI 추정을 위해 Sample-spacing 방법을 사용할 때 m = 1을 사용하면 충분히 신뢰할만한 결과를 얻을 수 있다는 것을 알 수 있었다. Mutual information is a measure of association of explanatory variable for predicting target variable. It is used for variable ranking and variable subset selection. This study is about the Sample-spacing approach which can be used for the estimation of mutual information from data consisting of continuous explanation variables and categorical target variable without estimating a joint probability density function. The results of Monte-Carlo simulation and experiments with real-world data show that m = 1 is preferable in using Sample-spacing.
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허문열,이경미 한국통계학회 1995 Communications for statistical applications and me Vol.2 No.2
자료분석에서 다루는 차원의 수는 무한히 클 수 있다. 따라서 컴퓨터 그래픽스 분야에서 많이 연구하고 있는 결과를 그대로 적용하는 것은 한계가 있다. 이에 통계학자들은 다차원자료의 구조 탐색을 위해 여러 가지 간접적인 방법을 동원하였다. 본 논문에서는 기존의 방법들을 정리해보고 여기에 조정변수를 사용하는 새로운 방법을 추가하여 제시하였으며 이러한 방법들의 효율성을 실제의 예를 통해 보여 주고 있다.
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정보이론과 시각화 방법에 의한 여론조사 분석의 새로운 접근방법
허문열,차운옥,Huh, Moon-Yul,Cha, Woon-Ock 한국통계학회 2007 응용통계연구 Vol.20 No.1
본 논문에서는 상호정보와 데이터 시각화를 사용하여 여론조사 결과를 분석하는 방법을 제안하였다. 여론조사의 경우, 목적 변수와 이를 위한 설명 변수가 있으며 설명 변수는 수치형과 명목형이 혼재된 형태이다. 상호정보를 사용하면 목적변수에 대한 혼합형 설명변수의 영향을 크기순으로 순위를 매길 수 있고, 데이터 시각화 방법을 사용하여 이들 순위 매김에 대한 평가를 수행할 수 있다. 여론조사에서 목적변수에 미치는 설명변수의 영향력의 크기가 어느 정도인가를 정량화한 것은 이연구에 의해서만 이루어진 것이다. A method for poll analysis using information theory and data visualization is proposed in this paper. Questions of opinion poll consist of a target variable and many explanation variables. The type of explanation variables is either numerical or categorical. In this study, explanation variables of mixed types have been ranked according to the magnitude of their effect on target variable by using mutual information. Likewise, the order of explanation variables has been evaluated using data visualization. This is the first study to quantify the impact of specific explanation variable on the related target variable.
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허문열 한국통계학회 2001 응용통계연구 Vol.14 No.1
전통적으로 많이 사용하는 군집분석의 방법들은 개체간의 거리를 고려하여 이들을 분류해 내는 것이며, 따라서 거리 측정 방법에 따라 여러 형태의 군집분석 방법이 나타나게 된다. 어떤 방법을 적용하던 간에 그 결과는 고정된 수치로써 나타난다. 다차원 자료의 구조파악이 몇 개의 수치로 나타나게 되면 어쩔 수 없이 정보의 손실이 발생하게 된다. 이를 보완하기 위해 시각적 매체를 동원하여 다차원 자료의 구조를 파악하는 연구가 있었으며, 이를 시각적 군집분석이라고 명명하고 있다. 본 연구에서는 시각적 군집분석에 대한 기본적 개념과 이를 위한 통계 도형의 활용, 구현방법 등에 대해 살펴보기로 한다.
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허문열 한국통계학회 1981 Journal of the Korean Statistical Society Vol.10 No.-
통계적 방법론이 실용성(적용성)을 상실할 때 수학과 다른 점이 없을 것이고 방법론이 실용성을 가진 훌륭한 이론이라 할지라도 계산이 불가능하다면 이는 호화로운 자동차를 가지고 있으면서 연료가 없어 운영치 못하는 것과 다를 바가 없겠다. 이제 한국통계학회가 창립 10주년을 맞아 발돋음 단계에 접어들 시점에서 그동안 특히 부진하고 미비했던 전산통계(혹은 계산통계 statistical computing) 분야에 대해 통계인들 사이에 과거, 현재와 그리고 미래의 나아갈 방향에 대해 의견을 교환하게 됨은 뜻깊은 의의가 있다고 하겠다.
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