한국전쟁기 민간인 피해의 사회학적 연구 : 통계생산의 정치성을 중심으로

공준환 서울대학교 대학원 2015 국내석사

본 연구에서는 한국전쟁기 민간인의 피해 조사를 조사와 통계생산의 과정을 중심으로 살펴보았다. 먼저, 민간인 피해는 그 유형을 중심으로 1차 피해와 2차 피해로 구분하였다. 1차 피해는 전쟁의 직접적인 결과로 발생한 것이며 주로 사망에 해당한다면, 2차 피해는 전쟁의 영향으로 인해 발생한 피해로 피난과 전재에 해당하는 것이었다. 한국정부는 두 유형의 피해에 대해 각기 다른 방식으로 조사하고 대응하였다. 피해 조사의 배경에는 국제적인 측면과 국내적인 측면이 있다. 먼저 한국전쟁은 2차 세계대전 이후 고조된 전시 민간인 보호에 대한 국제적 관심이 집중된 전쟁이었다. 한국전쟁 발발 직전인 1949년에는 민간인 보호를 규정한 제네바 제4협약이 만들어졌고, 유엔의 한국전쟁 개입과 함께 인도주의적 지원이 행해지면서 한국전쟁은 전시 민간인 보호가 가능한지를 실험하는 무대가 되었다. 북한은 이 지점을 잘 포착하여 전쟁 이전부터 민간인의 피해 상황을 조사·발표하였고, 전쟁 과정에서도 미군과 한국군의 만행을 적극적으로 고발하고 선전하였다. 또 민간인 문제를 유엔에 적극적으로 제기하여 정치적 쟁점으로 삼고자 하였다. 반면에 남한은 전시 체제에 돌입하면서 다수의 민간인을 예비검속하고 학살하였다. 남한 정부의 민간인에 대한 시선은 불신이었다. 한국전쟁기의 피해 조사는 전시 민간인을 보호하라는 외적 압력과 국민으로서의 민간인을 통제하려는 내적 지향 사이에서 이루어졌다. 본 연구에서는 피해 조사를 조사의 주체, 시기, 내용, 의미와 효과의 네 차원으로 나누어 각각 살펴보았다. 먼저 1차 피해의 조사는 사회부와 공보처의 주도로 이루어졌다. 사회부는 민간인 문제의 전반을 담당하고 있었고, 피해 인식과 해결을 목적으로 한 조사를 실시한 반면, 공보처는 조사된 피해를 정치적으로 이용하고자 하였다. 사회부가 전기 조사를 주도했다면, 1.4 후퇴 이후의 후기 조사에서는 공보처의 주도로 북한의 전쟁범죄를 고발하기 위한 명부와 통계들이 생산되었다. 북한의 범죄를 과장하기 위해서 납치나 학살과 같은 범주들이 새롭게 만들어졌다. 하지만 그 외의 사망 원인은 은폐되었고. 부상과 행방불명은 소홀하게 다루어졌다. 남한 정부가 피해 조사의 결과를 적극적으로 발표하였는데, 이것은 북한의 남침으로 인한 피해를 선전하는 것이었다. 때문에 정부가 원하지 않은 조사 결과가 나온 전쟁기 인구 조사의 경우에는 공개되지 못했다. 정부의 정치적 목적에 따라 조사의 결과들이 산출되었던 것이다. 즉, 1차 피해 조사는 피해의 정확한 조사보다는 그 활용 목적에 부합하도록 이루어졌다. 조사와 통계생산의 과정은 피해 입은 민간인들을 분류하는 것이었다. 민간인의 피해는 피해의 원인이나 가해주체에 따라서 범주화되고 위계가 부여되었다. 북한에 의해 피해를 입은 사람들은 애국자로 호명되었지만, 그렇지 않은 사람들은 배제되었다. 하지만 민간인 피해는 점차 정치적 중요성을 상실했기 때문에 조사는 미완의 상태로 종결되었고, 민간인 피해의 해결은 전후의 사회 재건 과정에서 실종되었다. 2차 피해의 조사는 피난민의 구호를 담당하고 있던 사회부와 UNCACK에 의해서 실시되었다. 사회부와 UNCACK은 구호를 둘러싸고 협력과 긴장 관계에 놓여있었는데, 이들의 협업을 매개하는 것은 피난민에 대한 정보였다. 때문에 피난민에 대한 조사는 상시적으로 이루어졌다. 피난은 각자가 산발적으로 피난을 떠났던 1차 피난과 정부에 의해 계획적으로 이루어진 2차 피난으로 나누어 볼 수 있는데, 1차 피난과정은 무계획적이었고 따라서 조사가 거의 이루어지지 않았다. 이에 대한 반성과 함께 2차 피난에서는 대규모 피난이 기획·실천되었는데, 이를 가능하게 하는 것은 피난민에 관한 방대한 정보들이었다. 피난민과 전재민에 대한 조사는 세 단계에 걸쳐 이루어졌다. 첫째는 피난민을 전선지역으로부터 소개하는 것으로, 수백만 명 이상의 피난민을 후방으로 이동시키기고 특정 지역으로 유도하기 위해서는 피난민의 위치와 이동사항이 파악되어야 했다. 둘째는 피난민을 수용상황을 파악하는 것으로, 이동된 피난민들을 피난민 수용소에 등록하도록 유도하였다. 셋째는 피난민을 구호로 구호 대상을 파악하고 조정하기 위한 조사가 이루어졌고, 피난민과 전재민은 분류되었다. 피난민에 대한 통계는 피난민들은 양화하여 통제 가능한 대상으로 만들어 주었고, 상시적인 조사를 통해 개개인들을 통제하는 통치가 이루어졌다. 한편 피난민과 전재민에 대한 구호와 선전은 자유세계의 우월성을 보여주는 장치였으나, 그것은 피난민의 고통스러운 현실과는 괴리된 것이었다. 정리하면, 민간인 피해에 대한 조사는 전시 민간인을 분류하고 통제하고자 하는 국가의 도구였다.

통계적 방법을 이용한 쌀 생산량 예측 방법에 대한 고찰

정은정 고려대학교 행정대학원 2012 국내석사

쌀 생산량 통계, 특히 쌀 예상생산량 통계는 벼의 수매 물량 및 수매 가격 결정을 위한 중요한 기초자료가 되기 때문에 해당 부처를 비롯하여 관련 기관, 농가 그리고 농민 단체 등에서도 매우 높은 관심을 보이고 있다. 쌀 예상생산량은 통계청에서 공식통계로 작성하고 있으며 이외에도 자료의 관심도와 유용성이 높은 만큼 관련 기관 및 학계에서의 연구도 지속적으로 진행되고 있다. 동 연구에서는 쌀 생산량 구성요소 중 낟알 무게에 대한 추정의 정확성을 높임으로써 전체 생산량의 예측력을 높이고자 하였다. 선행연구에 따르면 낟알무게는 기상여건과 매우 밀접한 관계를 가지는 것으로 밝혀져 있다. 따라서 동 연구는 가장 효율적인 기상자료 참조기간을 통계적 방법을 통해 규명하는 것을 첫 번째 과제로 삼았다. 두 번째로는 소지역 추정을 통한 예측력 검토이다. 현재 예상생산량은 시도별로 추정 되고 있다. 따라서 이를 좀 더 세분화한 시군 추정을 통해 보다 다양한 정보를 제공함과 동시에 변화되는 설명력을 검토해 보고자 했다. 기상자료 참조기간에 대한 검토 결과 8.15일부터 9.15일 까지의 기상자료 참조 기간이 가장 설명력이 높은 것으로 나타났다. 이에 대한 판단 근거는 참조기간별 회귀식을 도출하여 이때 나타나는 R2의 값이 가장 큰 것을 선택하였다. 또한 쌀 생산량 예측을 위해 회귀모형을 이용한 낟알무게를 추정하여 생산량을 예측하고자 하였는데 이때 회귀모형은 두 가지 접근 방법을 시도하였다. 첫째는 관측지점별 기상자료 및 현지실측조사 결과를 기초자료로 하여 도 단위 1개의 모형을 만든 후 독립변수에 각 연도별 시․군별 자료를 대입하여 각 시․군별 생산량 예측치를 도출하는 방법이다. 고찰 결과 실수확량 조사 결과치와의 격차가 크지 않고 안정적인 모습을 보이지만 매년 지속적으로 과대 추정되는 경향을 보이고 있었다. 두 번째로는 시․군별로 회귀모형식을 만들어 시․군별 생산량을 예측하였다. 추정 결과 연도별 격차 크기의 변동이 심하고, 특히 시․군별 추정치의 경우 예측의 정확성에 매우 큰 차이를 보이고 있었다. 그렇지만 지속적인 과대 또는 과소 추정의 경향은 보이지 않았다. 향후 과제로 첫째, 동 연구에서 생산량에 영향을 미치는 요인으로 선택하였던 포기수, 이삭수, 낟알수, 기상자료 외에 품종, 토양조건 등의 요인에 대한 추가 검토가 필요하다고 생각된다. 둘째, 낟알수에 대한 보정 방법이 필요하다. 생육이 타 지역보다 늦은 지역의 경우 현재 이용하고 있는 낟알수의 상당부분은 조사자 개인의 판단에 의한 예측이 포함되어 있으므로 이 또한 낟알무게와 같이 통계적 방법을 통한 객관화가 필요할 것으로 생각된다.

非線型回歸模型의 攪亂項表記와 模型選擇에 대한 實證的 硏究 : 生産函數에 대한 適用

권태현 建國大學校 大學院 1990 국내석사

In estimating nonlinear regression models, the "systematic part" of the model is specified with reference to the stochastic part(disturbance term). The disturbance term variable is simply introduced at the estimation in one manner. Really, however, we don't know whether the introduced disturbance term specification is good or not. This paper assumes that the disturbance term is introduced with the additive form and with the multiplicative form. And two forms are compared with the likelihood. The criterion of the choice between the additive form and the multiplicative form is that a form with greater likelihood will be selected. The used method is Box-Cox transformation. The nonlinear regression model used in empirical study is the Cobb-Douglas production function and the transcendental production function and the used data is Korea Minor and Manufacturing data. And this paper considered the model choice of nonlinear regression models. For the model choice, it uses the test method of nested model and the test statistics is the log-likelihood ratio. In empirical study, Cobb-Douglas production function and transcendental production function with the additive disturbance terms are choosed. The result of choice is the transcendental production function.

病院統計 生産過程의 問題点과 改善을 위한 硏究

김옥남 서울大學校 保健大學院 1988 국내석사

연속생산공정을 위한 통계적 공정관리 시스템의 개발

김양호 亞洲大學校 大學院 1994 국내석사

칼만필터와 뉴럴네트워크를 이용한 연속생산공정의 통계적 공정관리

권상혁 亞洲大學校 1996 국내석사

Spinning 작업자의 적정담당 대수와 생산성에 대한 통계적 고찰

송홍대 東亞大學校 經營大學院 1985 국내석사

In the multimachine assignment problem, Jones calculated the machine interference and the operator interference assuming the frequency of machine breakdowns of Bionomial distribution, and wright formulated the machine interference model distribution. In this study, it was statistically proved that the spinning machine breakdowns at any random moment and spatial location takes the poisson distribution. A case study was made in the of the leading textile firms in Korea Pusan. The results are follows ; (1) machine interference is 2.6 percent, operator interference is 29.9 percent. (2) operators performance rate is 109 percent by operator interference and 0.34 machine is always breakdown states at any moment by machine interference rate. (3) 100% performance rate operator varrying 15 mach ines and 50% performence rate operator varrying only 7.7 machines, 120% operator varrying 17machines. (4) Alternative methods in system improvement and cost reduction are discussed and suggested.

연속생산시스템에서의 통계적 공정관리 적용에 관한 연구

鄭丁來 忠南大學校 大學院 2012 국내석사

The Statistical Process Control is presented. there are objectives and benefits, common and special causes, selection of variable, rational subgrouping, control charts, control chart analysis, pre-control chats and short-run SPC. Especially, common and special causes are an important consideration on the road to process improvement there are the differentiation between special and common causes. When the special(bad) events occur, most of the available company resources converge on the process, fix the problem, and then go back to sleep. A process improvement team is required to investigate the reason for the multitudes of chance causes, and to recommend an improved system. The resulting performance chart might look like common cause. It appears that the process has been improved, and it is both better and sustainable at the lower rate. But, what are the ingredients of this improvement? The classical answer to the question posed above is "it depends." The solution may depend upon one, or a combination, of the input factors from a cuase-and-effect diagram. The improvement may be accomplished by trial and error or a balanced design of experiments. Referring back to common cause, is the improvement process complete? The answer should be obvious. This paper deals with the issue of SPC under continuous production system. It is studied that how control chart which are effective statistical tools used to analyze variation in most processes-either manufacturing or administrative. They are line graphs that display a dynamic picture of process behavior. A process which is under statistical control is characterized by points that do nat exceed the calculated control limits. Control charts using variable data are generally the most costly since each separate variable must have data gathered and analyzed. Variables charts are also the most variable and useful. Control charts are included here because they are one of the original seven quality tools. Also researched related-case studies have been referred within the statistical process control that S. H. Park Minyoungsa (1997) mentioned. Summary and result of the research contents are as follows. We routinely "control" to write or hear the word which often have a sense, does it? What is the control? "To do some of the things set in control and keep in this situation." Generally known as P-D-C-A control cycle is turn that are P(Plan) establish a plan for achieving a goal, D(Do) enact the plan, C(Check) measure and analyze the results and A(Action) implement necessary reforms when the results are not as expected. We need to control 100% inspected quality characteristics that are key factor by SPC due to their variation. 연속생산시스템에서의 전수검사는 SPC활동을 통하여 효과적인 응용기법을 살펴보고 그 방법들에 대한 기술적 체계를 정리함으로써, 본 연구가 SPC분야의 새로운 응용기법 개발을 위한 기반이 되었으면 한다. 본 논문은 총 4장으로 구성하였다. 1장에서는 연구의 필요성, 배경과 목적에 대하여, 2장에서는 전수검사에서의 SPC기법에 대한 운용, 3장 연속생산시스템에서의 SPC 관리에 대한 적용 사례 소개를 통해 연속생산시스템에 대한 산포의 중요성을 강조하고 조사하였다. 4장 결론에서는 연구의 의의와 추후 연구 과제를 언급하였다. 우리들은 일상적으로 "관리"라는 말을 자주 쓰거나 듣게 되는데 그것은 어떤 의미를 갖는 것일까? 관리란 "어떤 일에 대하여 양호한 상태를 설정해 두고 이 상태를 유지향상 시키는 일"이라고 정의할 수 있다. 일반적으로 PDCA 사이클을 돌리는 것이 관리라고도 하지만 P(Plan)에서 양호한 상태를 설정하고 D(Do)에서 실행하고, C(Check)에서 그 결과를 평가하고 A(Action)에서 다음 조치를 취하는 일을 반복하는 것이다. 그리고 이 관리의 사고방식을 도표화하여 기업 내의 여러 가지 일을 Control하려는 것이 관리도이다. 예를 들면 제품 중량이나 길이, 불량률, 결점수, 경비 등 숫자로 나타내며, 반복성이 있는 것은 거의 관리도 대상으로 생각해도 지장이 없다. 그리고 관리도를 작성함으로써 어떤 것이 "관리되고 있는 상태인지", "관리되고 있지 않은 상태인지" 즉 O 이냐 X 이냐를 명확히 판정할 수 있게 되는 셈이다. 예를 들면 오늘 A제품의 불량률은 평소와 비교하여 O 인지 X 인지를 사실 데이터에 의한 통계적인 기준을 기초로 판정하고, 의사결정을 하려는 목적이 있다. 협력업체에서의 품질혁신 활동을 지도하는 과정에서 가끔 관리, 감독자들로부터 "우리 업체에서는 제품에 대하여 전수검사를 실시하고 있으므로 관리도는 필요 없지 않으냐?"는 질문을 가끔 받은 적이 있다. 확실히 개개 제품에 대해서는 치수 등의 검사를 하여 YES 인지 NO 인지의 판정은 가능하지만 서서히 치수가 커져 가고 있다든지 NO의 비율이 조금씩 증가하고 있다든지 하는 "상태"는 역시 관리도를 사용해 보면 잘 알 수 있다. 그리고 불량품의 발생이나 이상한 상태를 신속하고 민감하게 감지하여 그 대책을 수립함으로써 불량에 따른 Loss가 줄게 되고 결국 Cost Down으로 이어지게 되는 것이다.

統計的 方法에 依한 洋灰의 適正生産量決定에 關한 硏究

서대식 建國大學校 1984 국내석사

단기 생산 공정에 활용되는 통계적 공정관리 기법의 비교 연구

김병태 동아대학교 산업대학원 1997 국내석사

Short runs are common in modern business environments. Owing to customer and short product life cycles , manufacturing trends have shifted toward a wide variety of mixed products with small batch sizes. It is difficult to apply traditional control charts efficiently and effectively in such environments. When traditional control charts are applied to short run manufacturing environments, sampling difficulties are inevitable because there is never enough data from a part type to calculate meaningful control limits for control charts, and then different strategies are needed to deal with the situations. Special variable techniques that use mathematically transformed statistics and the corresponding charts can be needed for short runs. In this thesis, the sensitivity of the Standardized Control Chart, Hillier's Exact Method and Q Chart for variables among many SPC (Statistical Process Control) techniques for short runs have been studied. The Standardized Control Chart is a representative method among the transformation techniques. The control limits of this chart are calculated as in the traditional way but using the computed values of differences or normalizing ratios between actual measurements and nominal or target values. Hillier's Exact Method has a two-stage procedure, using the first m subgroups to assess control of subsequent ones, that provide valid control limits for control charts regardless of the number of subgroups. This procedure compensates correctly for the uncertainty involved when computing control limits with small amount of data. Quesenberry(l991) defined Q statistics that can be computed in a number of situations, assuming a normal process distribution and either one or both parameters unknown. We have considered Shewhart Q chart for the process mean and variance of a normal process. This chart method avoids the Phase- I /Phase-Ⅱ structure and attempt to start meaningful charting almost immediately. Simulation experiments to compare with performances of three short run X￣ - R control charts are conducted for combinations of subgroups size(n), scales and timing of shift for process mean and standard deviation. The probability and Average Run Length(ARL) to detect a one-step permanent shift in a process mean and/or a process standard deviation are computed for 5000 simulation runs. The probabilities of signals on the first thirty observations after shift of two parameters or Phase-Ⅱ have been used as the basis of comparison. Based on simulation results, we observe as followings (1) As n(subgroup size) and C(shift point) increase, probabilities of signals after parameters' shift increases and ARL decrease. (2) n and C affect more Hillier's Exact Method than others. (3) The Standardized Control Chart has the best performance but has the highest false alarm rate at the nominal situations. (4) The false alarm rates of Hillier's Exact Method are less than others, and probabilities of signals after parameters' shift are better when subgroup size is about 5 and initial subgroup number is sufficient. (5) In cases of the Standardized Control Chart and Q chart, process means and ranges are no longer plotted in the original scale of measurement. In results, we may recommend that it will be a better method to apply Hillier's Exact Method to the Standardized or DNOM values. Future researches are needed to modify the control charts that have greater sensitivity than three methods above. This will include how to best estimate process parameters with little initial data and how to best update the estimates as more data are collected.