[논문]사회연결망분석을 이용한 확률분포들의 이용빈도 구조에 대한 연구

장대흥; 이성백

doi:10.5351/kjas.2011.24.6.1169

사회연결망분석을 이용한 확률분포들의 이용빈도 구조에 대한 연구
A Study on the Frequency Structure of Probability Distributions Using Social Network Analysis 원문보기

응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics, v.24 no.6, 2011년, pp.1169 - 1179

초록
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본 논문에서 포털사이트의 정보를 이용한 사회연결망분석을 통하여 통계학 책에서 주로 언급되는 확률분포들의 종류와 쓰임새에 대한 설명이 일상생활에서 언급되는 확률분포들과 어떤 관계가 있는 지 알아본다. 이를 통하여 우리들의 일상생활을 염두에 둘 때 통계학 책에서 강조하여야 할 확률분포들에 대하여 알아본다.

Through social network analysis using portal site information, we study the relation of the probability distributions that appear in statistics textbooks with probability distributions that appear in daily life. Based on daily life, we discuss probability distributions that must be emphasized in fre...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서는 이러한 사회연결망분석의 한 응용으로서 통계학 책에 주로 언급되는 확률분포들의 종류와 쓰임새에 대한 설명이 일상생활에서 언급되는 확률분포들과 어떤 관계가 있는 지 포털사이트에서의 정보를 이용한 사회연결망분석을 통하여 알아보고 우리들의 일상생활을 염두에 둘 때 통계학 책에서 강조하여야 할 확률분포들의 종류와 쓰임새에 대하여 알아보고자 한다. 포털사이트로서는 구글(2011년 7월 23일 현재)을 사용하였고 총 23개의 확률분포들을 분석대상으로 하였다.
이 문제를 풀어보기 위한 하나의 시도로서 포털사이트를 이용하여 통계분포를 언급한 웹페이지수(앞으로 ‘웹페이지수’라고 언급하겠다)를 알아 보고, 이 정보를 사회연결망분석에 사용하여 우리들의 일상생활에서 나타나는 확률분포들의 이용빈도 구조에 대하여 알아보았다.

가설 설정

4. 특이한 현상 중 하나가 극단값분포의 등장이다. 웹상에서는 우리는 극단값분포에 대하여 자주 언급하나 국내 기초통계학 책에서는 극단값분포에 대한 설명이 전무하다.

제안 방법

Hospitality & Gaming, 8. Human Resources, Training, Education & Research, 9. Travel Industry/Airlines/Others)들을 노드로 삼아 사회연결망 분석을 행하였다. 마찬가지로 통계 개념인 확률분포들을 노드로 하여 사회연결망분석을 행함으로 우리들의 일상생활에서 나타나는 확률분포들의 이용빈도 구조에 대하여 알아볼 수 있다.
포털사이트 구글을 사용하여 23개의 확률분포 각각의 웹페이지수와 확률분포 두 개씩의 동시웹페이지수를 구하였다. 서로 비교하기 위하여 한글용어와 영문용어로 나누어 조사하였다.
제타분포)을 분석대상으로 하였다. 일상생활이나 전반적인 학문분야에서 많이 쓰이는 확률분포들을 분석대상 확률분포로 정하였다. 포털사이트 구글을 사용하여 23개의 확률분포 각각의 웹페이지수와 확률분포 두 개씩의 동시웹페이지수를 구하였다.
일상생활이나 전반적인 학문분야에서 많이 쓰이는 확률분포들을 분석대상 확률분포로 정하였다. 포털사이트 구글을 사용하여 23개의 확률분포 각각의 웹페이지수와 확률분포 두 개씩의 동시웹페이지수를 구하였다. 서로 비교하기 위하여 한글용어와 영문용어로 나누어 조사하였다.

대상 데이터

기하분포, 22. 음이항분포, 23. 제타분포)을 분석대상으로 하였다. 일상생활이나 전반적인 학문분야에서 많이 쓰이는 확률분포들을 분석대상 확률분포로 정하였다.
마찬가지로 통계 개념인 확률분포들을 노드로 하여 사회연결망분석을 행함으로 우리들의 일상생활에서 나타나는 확률분포들의 이용빈도 구조에 대하여 알아볼 수 있다. 포털사이트로서는 구글(2011년 7월 23일 현재)을 사용하였고 총 23개의 확률분포들(1. 정규분포, 2.
본 논문에서는 이러한 사회연결망분석의 한 응용으로서 통계학 책에 주로 언급되는 확률분포들의 종류와 쓰임새에 대한 설명이 일상생활에서 언급되는 확률분포들과 어떤 관계가 있는 지 포털사이트에서의 정보를 이용한 사회연결망분석을 통하여 알아보고 우리들의 일상생활을 염두에 둘 때 통계학 책에서 강조하여야 할 확률분포들의 종류와 쓰임새에 대하여 알아보고자 한다. 포털사이트로서는 구글(2011년 7월 23일 현재)을 사용하였고 총 23개의 확률분포들을 분석대상으로 하였다. 통계패키지 R을 사용(구체적으로는 library(sna)를 사용함)하여 사회연결망분석을 행하였다.

데이터처리

포털사이트로서는 구글(2011년 7월 23일 현재)을 사용하였고 총 23개의 확률분포들을 분석대상으로 하였다. 통계패키지 R을 사용(구체적으로는 library(sna)를 사용함)하여 사회연결망분석을 행하였다. 2절에서는 사회연결망분석을 이용한 확률분포들의 이용빈도에 대하여 언급하였고 3절에서는 결론을 내렸다.

성능/효과

3. 연속확률분포로서 균일분포는 균일분포-삼각형분포-정규분포로 이어지는 일련의 연속확률분포 설명에서 시발점이 되는 확률분포임으로 우리는 균일분포를 기초통계학 책에서 취급할 필요가 있다.
즉, 웹페이지수는 작으나 근접중심성 값은 큼을 알 수 있다. 또한, 기하분포는 초기하분포나 지수분포와 웹페이지수는 비슷하나 근접중심성 값은 23개 확률분포들 중 제일 큼을 알 수 있다. 정규분포보다 근접중심성 값이 작은 13개의 확률분포는 두 개의 그룹(1.
중심성은 노드 간의 방향이 존재하는 경우 외향중심성과 내향중심성으로 구분되는 데 내향중심성은 교류방향이 외부에서 관심 노드로 들어오는 경우의 중심성이고 외향중심성은 관심 노드에게서 외부로 나가는 경우의 중심성이다. 정규분포보다 근접중심성 값이 큰 확률분포의 개수가 9개, 정규분포보다 근접중심성 값이 작은 확률분포의 개수가 13개였다. 근접중심성 값을 중심으로 23개의 확률분포를 나누어보면 다음과 같이 대략 3개의 그룹으로 나누어 볼 수 있다.
한글용어에서는 포아송분포, 감마분포, 삼각형분포, 정규분포의 근접중심성 값이 상대적으로 작았으나 영문용어에서는 크게 나타났고, 한글용어에서는 이항분포의 근접중심성 값이 상대적으로 컸으나 영문용어에서는 작게 나타남을 알 수 있다. 제타분포는 한글용어에서는 확률분포들 중 근접중심성 값이 제일 작았으나 영문용어에서는 확률분포들 중 중간 순위(12위)에 해당하고 초기하분포는 한글용어에서는 확률분포들 중 근접중심성 값이 8위에 해당했으나 영문용어에서는 확률분포들 중 제일 작았다.
포털사이트를 이용하여 통계분포의 웹페이지수를 알아 보고, 이 정보를 사회연결망분석에 사용하여 우리들의 일상생활에서 나타나는 확률분포들의 관계에 대하여 알아본 결과 기하분포, 지수분포, 균일분포, 극단값분포가 그 중요성에 비하여 기초통계학 교재에서 덜 중요하게 다루어지거나 언급이 되지 않았음을 알 수 있었다. 23개의 확률분포들을 포함한 더 많은 확률분포들을 대상으로 사회분석망을 이용한 확률분포들의 관계에 대한 연구가 추후 연구과제로서 가능할 것이다.
t분포와 F분포는 근접중심성(한글)과 근접중심성(영문) 모두 큰 값을 갖고 있어 다른 분포들과 확연한 차이를 보이고 있음을 알 수 있어 이 두 분포가 한글과 영문용어 확률분포들간의 인용빈도 네트위크에서 핵심적 위치에 있음을 알 수 있다. 한글용어에서는 포아송분포, 감마분포, 삼각형분포, 정규분포의 근접중심성 값이 상대적으로 작았으나 영문용어에서는 크게 나타났고, 한글용어에서는 이항분포의 근접중심성 값이 상대적으로 컸으나 영문용어에서는 작게 나타남을 알 수 있다. 제타분포는 한글용어에서는 확률분포들 중 근접중심성 값이 제일 작았으나 영문용어에서는 확률분포들 중 중간 순위(12위)에 해당하고 초기하분포는 한글용어에서는 확률분포들 중 근접중심성 값이 8위에 해당했으나 영문용어에서는 확률분포들 중 제일 작았다.
5와 같았다. 한글용어에서는 포아송분포, 감마분포, 삼각형분포, 정규분포의 근접중심성 값이 상대적으로 작았으나 영문용어에서는 크게 나타났고, 한글용어에서는 이항분포의 근접중심성 값이 상대적으로 컸으나 영문용어에서는 작게 나타났다. 한글용어에서는 제타분포의 근접중심성 값이 제일 작았으나 영문용어에서는 초기하분포의 근접중심성 값이 제일 작았다.

후속연구

포털사이트를 이용하여 통계분포의 웹페이지수를 알아 보고, 이 정보를 사회연결망분석에 사용하여 우리들의 일상생활에서 나타나는 확률분포들의 관계에 대하여 알아본 결과 기하분포, 지수분포, 균일분포, 극단값분포가 그 중요성에 비하여 기초통계학 교재에서 덜 중요하게 다루어지거나 언급이 되지 않았음을 알 수 있었다. 23개의 확률분포들을 포함한 더 많은 확률분포들을 대상으로 사회분석망을 이용한 확률분포들의 관계에 대한 연구가 추후 연구과제로서 가능할 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	중심성이란 무엇인가?	중심성(centrality)은 특정 노드에 대하여 전체 네트워크 중심에 위치하는 정도를 나타내는 측도이다. 기초통계학에서 언급되는 중심경향의 측도(measure of central tendency)와 비교되는 개념이다.
	근접중심성이란 무엇인가?	여기서 n은 노드의 수이고 d(i, j)는 노드 i에서 j에 이르는 최단경로의 길이이다. 즉, 근접중심성은 각 노드간의 거리를 근거로 하여 측정되는 중심성이다. 확률분포들의 이용빈도 네트위크에서 중심노드를 찾아보기 위하여 근접중심성을 계산하여 보니 다음 그림 2.
	각 확률분포들의 근접중심성과 웹페이지수와의 관계에서 이항분포가 보인 특이한 현상은 무엇인가?	이항분포가 특이한 현상을 나타냄을 알 수 있다. 즉, 웹페이지수는 작으나 근접중심성 값은 큼을 알 수 있다. 또한, 기하분포는 초기하분포나 지수분포와 웹페이지수는 비슷하나 근접중심성 값은 23개 확률분포들 중 제일 큼을 알 수 있다.

참고문헌 (14)

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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