부산지역 교통관련 기사를 이용한 비정형 빅데이터의 정형화와 시각적 해석

이경준,노윤환,윤상경,조영석,Lee, Kyeongjun,Noh, Yunhwan,Yoon, Sanggyeong,Cho, Youngseuk 한국데이터정보과학회 2014 한국데이터정보과학회지 Vol.25 No.6

We analyzed the articles from "Kukje Shinmun" and "Busan Ilbo", which are two local newpapers of Busan Metropolitan City. The articles cover from January 1, 2013 to December 31, 2013. Meaningful pattern inherent in 2889 articles of which the title includes "Busan" and "Traffic" and related data was analyzed. Textmining method, which is a part of datamining, was used for the social network analysis (SNA). HDFS and MapReduce (from Hadoop ecosystem), which is open-source framework based on JAVA, were used with Linux environment (Uubntu-12.04LTS) for the construction of unstructured data and the storage, process and the analysis of big data. We implemented new algorithm that shows better visualization compared with the default one from R package, by providing the color and thickness based on the weight from each node and line connecting the nodes.

일반화된 로렌츠 곡선을 기반으로 한 Gumbel 분포의 적합도 검정

이경준,Lee, Kyeongjun 한국데이터정보과학회 2017 한국데이터정보과학회지 Vol.28 No.4

There are many areas of applications where Gumbel distribution are employed such as environmental sciences, system reliability and hydrology. The goodness-of-fit test for Gumbel distribution is very important in environmental sciences, system reliability and hydrology data analysis. Therefore, we propose the two test statistics to test goodness-of-fit for the Gumbel distribution based on the generalized Lorenz curve. We compare the new test statistic with the Anderson - Darling test, Cramer - vonMises test, and modified Anderson - Darling test in terms of the power of the test through by Monte Carlo method. As a result, the new test statistics are more powerful than the other test statistics. Also, we propose new graphic method to goodness-of-fit test for the Gumbel distribution based on the generalized Lorenz curve.

도로위의 기상요인이 교통사고에 미치는 영향 - 부산지역을 중심으로 -

이경준,정임국,노윤환,윤상경,조영석,Lee, Kyeongjun,Jung, Imgook,Noh, Yunhwan,Yoon, Sanggyeong,Cho, Youngseuk 한국데이터정보과학회 2015 한국데이터정보과학회지 Vol.26 No.3

Them traffic accidents have been increased every year due to increasing of vehicles numbers as well as the gravitation of the population. The carelessness of drivers, many road weather factors have a great influence on the traffic accidents. Especially, the number of traffic accident is governed by precipitation, visibility, humidity, cloud amounts and temperature. The purpose of this paper is to analyse the effect of road weather factors on traffic accident. We use the data of traffic accident, AWS weather factors (precipitation, existence of rainfall, temperature, wind speed), time zone and day of the week in 2013. We did statistical analysis using logistic regression analysis and decision tree analysis. These prediction models may be used to predict the traffic accident according to the weather condition.

해양 기상상태가 선박사고에 미치는 영향: 통영 해역을 중심으로

이경준(Kyeongjun Lee),윤훈석(Hoonseok Yoon),한수현(Suhyun Han),정준호(Junho Jeong),김연재(Yeonjae Kim) 한국데이터정보과학회 2020 한국데이터정보과학회지 Vol.31 No.1

최근 선박 사고의 수는 매년 증가하였다. 해상의 선박 사고는 항해사의 운항부주의 등과 같은 선원에 의한 인적과실이 대부분을 차지하지만 해상의 기상 상황에 의해서도 영향을 받는다. 따라서 본 연구는 다양한 해양 기상 요인의 영향 정도에 따른 선박 사고 발생 여부의 분석을 목적으로 하였다. 통영 해역의 2018년도 선박 사고 발생 자료와 기상청 기상자료개방포털의 해양 기상 자료 (풍속, 대기압, 수온, 파고, 파주기), 시간대, 요일을 활용하여 로지스틱 회귀 모형과 의사결정나무 모형을 이용하여 분석하였다. 그 결과 해양 기상 요인 중 수온이 선박 사고 발생에 가장 큰 영향을 미치는 요인으로 나타났다. 이러한 결과는 해상 기상 상태에 따른 선박 사고의 발생을 예측하는데 유용하게 사용할 수 있을 것이다. Recently, boating accidents have been increased every year. The carelessness of officers, many marine weather factors have a great influence on the boating accidents. Especially, the number of marine accident is governed by wind speed, atmospheric pressure, water temperature, wave height and wave period. The purpose of this paper is to analyse the effect of marine weather factors on boating accident. We use the data of boating accident, marine weather factors (wind speed, atmospheric pressure, water temperature, wave height and wave period), time zone and day of the week in 2018. We did statistical analysis using logistic regression analysis and decision tree analysis. These prediction models may be used to predict the boating accident according to the marine weather condition.

십분위분배율을 이용한 정규성 검정

이경준(Kyeongjun Lee),박찬근(Chankeun Park) 한국자료분석학회 2020 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.22 No.3

데이터의 통계적 분석에서 우선 주어진 데이터가 어떤 통계적 분포를 따르는지에 관한 검정은 통계학에서 매우 중요한 과제 중 하나이다. 적합도를 검정하는 방법은 크게 두 가지로 나눌 수 있고, 그 중 하나는 히스토그램, P-P 플롯, Q-Q 플롯과 같은 그래프를 활용한 방법이다. 하지만 이러한 방법은 직관적이긴 하지만 객관적이진 않다. 또 다른 방법은 검정 통계량을 이용하는 방법이다. 따라서 본 논문에서는 십분위분배율(decile dispersion ratio)을 이용한 정규성 검정을 위한 적합도 검정 통계량을 제안하였다. 몬테카를로 모의실험을 통하여 십분위분배율을 이용한 새로운 정규성 검정 통계량과 전통적 방법에 의한 검정 통계량의 검정력을 비교하여 더 우수한 적합도 검정 통계량을 확인하고자 한다. 그 결과 좌우 비대칭 형태의 분포의 경우 새롭게 제안한 검정 통계량이 대부분 우수하게 나타났고, 좌우 대칭 형태의 분포에서는 t 분포에서 새롭게 제안한 검정 통계량이 우수한 결과가 나타났다. 또한, 호지킨 질병 자료를 활용하여 정규성 적합도 검정을 실시하였다. 그 결과 원 자료의 경우 정규분포를 따르지 않았지만 이를 자연로그변환한 자료의 경우 정규분포를 따르는 것을 확인할 수 있었다. Since the normality is one of the most important assumption in statistical analysis, the normality test has been studied by many authors. The methods for the normality test can be divided into two groups. The first group is based on statistical graphics. For examples, there are histogram, Q-Q plot, and P-P plot. These graphical methods are more intuitively appealing but not objective. The second one is based on test statistics. Therefore, in this paper, we proposed the goodness-of-fit test for normality(called the DR test) based on decile dispersion ratio. Monte Carlo simulation is performed for various distributions and several sample sizes, in order to find the efficiency of proposed method and to compare with the powers of Shapiro-Wilks test, Anderson-Darling test, Cramer-von Mises test, Kolmogorov-Smirnov test and GLC test. In addition, Hodgkin disease data have been analyzed. As a result, in asymmetric distributions and t distribution, the proposed test statistic using decile dispersion ratio is more powerful than other test statistics.

일반화된 조정 점진적 복합 중도절단에서 와이블 분포의 추론

이경준(Kyeongjun Lee),이채원(Chaewon Lee),조혜준(Hyejun Cho),최정우(Jeongwoo Choi) 한국데이터정보과학회 2020 한국데이터정보과학회지 Vol.31 No.6

점진적 중도절단 (progressive censoring) 방법은 생존 실험과 관련된 연구에서 많이 사용되는 방법이다. 하지만 점진적 중도절단 방법에서 m번째 사망 시점이 일어날 때까지 많은 시간이 소요될 수 있으므로 이러한 단점을 보완한 방법으로 조정 점진적 중도절단(adaptive progressive censoring) 방법이 소개되었다. 하지만 이 방법 역시 m번째 사망이 일어날 때까지 많은 시간이 소요될 수 있다는 단점이 존재하여 최근 일반화된 조정 점진적 복합 중도절단 방법을 제안되었다. 본 논문은 일반화된 조정 점진적 복합 중도절단 방법 상황에서 와이블 분포 (Weibull distribution)의 모수들을 추정하였다. 이를 위해 최대우도추정량 (maximumm likelihood estimator)과 베이즈 추정량 (Bayes estimator)을 이용하여 일반화된 조정 점진적 복합 중도절단 방법에서 와이블 분포의 모수들을 추정하였고, 정규근사와 로그변환된 정규근사를 이용하여 구간추정을 실시하였다. 또한, 다양한 일반화된 조정 점진적 복합 중도절단 상황에서 몬테카를로 모의실험을 실시하여 평균제곱오차 및 편의를 이용하여 제안한 추정량들을 비교하였고, 사례 자료를 이용하여 제안한 추정량들을 계산하였다. Recently, progressive censoring have become quite popular in a life-testing analysis, However, the drawback of the progressive censoring is that it might take a very long time in order to complete the life test. Therefore, adaptive progressive hybrid censoring is proposed However the drawback of the adaptive progressive hybrid censoring is also that it might take a very long time in order to complete the life test. In this reason, generalized adaptive progressive hybrid censoring is proposed. In this paper, we derive the inference of the unknown parameters for Weibull distribution under generalized adaptive progressive hybrid censoring. We obtain the maximum likelihood estimators of the unknown parameters. Asymptotic confidence intervals are also proposed. Bayes estimators of the unknown parameters are obtained under the assumption of gamma priors on the unknown parameters. Different methods are compared using Monte Carlo simulations. One real data set is analyzed for illustrative purposes.

Entropy Estimation for Exponential Distribution under Multiply Type II Censored Competing Risks Data

이경준(Kyeongjun Lee) 한국자료분석학회 2020 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.22 No.2

In lifetime data analysis, generally, it is known that more than one or several risk factors (RiF) may be present at the same time. A failure item of experiment is resulted by one of the RiFs. Generally, it is also known that the lifetimes of test items may not be recorded exactly. Therefore, analysis of censored competing risks data (CRD) has been studied by many researchers. In this article, we derive the Bayes estimators (BEs) of the entropy under the ExpD (ExpD) with multiply type II censored competing risks data (Mu2CeCr). Approximate confidence interval (CI) and bootstrap CIs are also provided. The BEs of entropy for the ExpD with Mu2CeCr under the squared error loss function (SqL), precautionary loss function (PrL) and DeGroot loss function (DeL) are provided. Tiernery and Kadane (TiKa) approximate method is used to compute these estimators. To know the performance of proposed estimators of entropy based on ExpD with CRD under multiply type II censoring scheme (Mu2Ce), a numerical study is conducted.

다중 점진적 중도절단의 경쟁적 위험 상황에서의 추론

이경준(Kyeongjun Lee),강한세(Hanse Kang),정소윤(Soyun Jeong),홍준기(Junki Hong) 한국데이터정보과학회 2021 한국데이터정보과학회지 Vol.32 No.6

일반적으로 신뢰성 시험에서 모든 자료는 하나의 위험 요인에 의해서 결정되지 않는다. 또한, 모든 자료가 제대로 관측되어 기록되지 않을 가능성이 매우 높다. 이러한 중도절단 상황 중 점진적 중도절단 (progressive censoring scheme)을 최근 연구에서 많이 고려하고 있다. 하지만 점진적 중도절단 상황에서 관측되는 시점의 자료들 사이에는 관측원의 실수 혹은 관측 기계의 오류로 인하여 또 다른 중도절단이 발생할 수 있다. 이에 다중 점진적 중도절단 (multiply progressive censoring scheme)을 새롭게 제안되었다. 따라서 본 연구는 다중 점진적 중도절단의 경쟁적 위험 모형에서 지수 분포의 모수를 최대우도추정량 및 좌우 대칭인 손실함수 (squared error loss function, SELF)와 좌우 비대칭인 손실함수 (precautionary loss function, PrL; DeGroot loss function, DeL)를 이용한 베이즈 추정량을 구하였다. 또한, 베이즈 추정량 계산을 위해 Lindley의 근사 방법을 사용하였다. 그리고 제안된 추정량들을 비교하기 위하여 평균제곱 오차와 편의를 이용하였다. In lifetime data analysis, it is generally known that more than one cause or risk factor may be present at the same time. Also, generally, it is known that the lifetimes of test items may not be recorded exactly. Recently, progressive censoring schemes have become quite popular in a lifetime data analysis. But, there are many situation in life testing experiments in which units are lost or removed from experimentation before failure. In this reason, multiply progressive censoring scheme was introduced. Therefore, in this paper, we derive the maximum likelihood estimators and Bayes estimators of parameters for competing risks exponential data under multiply progressive censoring scheme. The Bayes estimators of parameters for the competing risks exponential distribution with multiply progressive censoring under the squared error loss function (SELF), precautionary loss function (PrL) and DeGroot loss function (DeL) are provided. Lindley’s approximate method is used to compute Bayes estimators. To know the performance of proposed estimators of parameters for competing risks exponentlai data under multiply progressive censoring scheme, a numerical study is conducted.

점진적 중도절단에서 와이블분포의 적합도 검정

이경준(Kyeongjun Lee),김영민(Yeongmin Kim),이상준(Sangjun Lee),최지후(Jihoo Choi) 한국데이터정보과학회 2022 한국데이터정보과학회지 Vol.33 No.6

국가직 전환에 따른 소방시스템 개선을 위한 연구

윤지후(Jihoo Yoon),이경준(Kyeongjun Lee) 한국데이터정보과학회 2021 한국데이터정보과학회지 Vol.32 No.3

본 연구에서는 국가직 전환에 따른 소방시스템 개선을 위해 119안전센터의 출동의 데이터를 사회네트워크분석과 군집분석을 사용하여 분석하였다. 우선 사회 네트워크분석을 통해서는 119안전센터의 관계를 분석하여 외향연결중심성이 높은 소방서들은 상대적인 인적 · 물적자원의 배치를 내향연결 중심성이 높은 소방서들은 재난 예방을 위한 전략을 제안하였다. 두 번째로 현 소방서구역 시스템을 119안전센터 간의 구급출동의 관계를 근거로 PAM (partitioning around medoids)군집분석을 한 결과 새로운 군집 (17, 9개)을 제안하였고 제안한 군집을 2018년도 구급출동데이터와 2015~2018년 화재출동의 데이터로 검증하였다. 이를 근거로 훈련, 명령, 의사결정, 소통 면에서 유리한 새로운 군집을 제안하였다. This article is that data of dispatch of 119 fire safety centers were analyzed using social network analysis and cluster analysis to improve the firefighting system following the transition to national jobs. First of all, through social network analysis, the relationship between 119 safety centers is analyzed. Fire departments with high Outdegree centrality suggested a relative allocation of human and material resources, and fire departments with high In-degree centrality suggested strategies for disaster prevention. Second, as a result of analyzing PAM (partitioning around medoids) clusters based on the relationship between Ambulance dispatches between 119 safety centers, new clusters (17, 9) were proposed. The proposed cluster was verified with data from Ambulance dispatch in 2018 and fire dispatch from 2015 to 2018. Based on this, a new cluster that is advantageous in terms of training, command, decision making, and communication was proposed.