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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
나종화 (충북대학교) 황은지 (한국보건산업진흥원)
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제28권 제6호
발행연도
2017.11
수록면
1,279 - 1,290 (12page)

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R의 {shiny} 패키지는 R 스크립트만으로 웹 어플리케이션을 제작할 수 있는 환경을 제공한다. Shiny는 별도의 웹 프로그래밍 언어에 대한 지식을 요구하지 않으며 그 개발이 매우 쉽고 간명하다. 또한 Shiny는 다양한 확장성을 가지고 있으며, 그 기능이 날로 확대되고 있다. 따라서 완성도 높은 결과물의 제시가 절실한 R 기반의 분석전문가들에게는 더 없이 훌륭한 도구이다. 본 논문에서는 Shiny를 활용하여 대용량 데이터를 분석한 실제 사례를 소개한다. 먼저, 공간 자료와 관계된 분석으로 등고선 등의 형태로 표현되는 지형자료를 분석하여 지질 이상대를 추출한다. 다음으로, 기상, 환경, 소셜미디어 정보를 이용하여 전국의 16개 시, 도별 주요 질환을 예측하는 모형을 구축한다. 이 과정에서 Shiny가 데이터의 시각화와 분석에 매우 효과적임을 보이고자 한다.
#샤이니 #시각화 #웹 어플리케이션 #음이항 회귀 #지질 이상대 #Geological anomaly zone #negative binomial regression #shiny #visualization #web application

목차

요약
1. 머리말
2. R 패키지 shiny 소개
3. 활용사례 1 : 공간시각화 분석
4. 활용사례 2 : 질환 예측 모델링
5. 결론 및 향후연구
References
Abstract

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
Bivand, R. S., Pebesma, E. and Gomez-Rubio, V. (2013). Applied spatial data analysis with R, Springer. Brown, W. J. and Murdoch, D. J. (2007). A first course in statistical programming with R, Cambridge. Hong, C. S., Park, J. and Park, Y. H. (2017). Multivariate empirical distribution functions and descriptive methods. Journal of the Korean Data & Information Science Society, 28, 87-98. Hwang, C and Shim, J. (2017). Geographically weighted least square-support vector machine. Journal of the Korean Data & Information Science Society, 28, 227-235. Hwang, E. J. and Na, J. H. (2015). Influenza prediction models by using meteorological and social media informations. Journal of the Korean Data & Information Science Society, 26, 1087-1095.

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