주요 토픽커뮤니티 사용자 ainzymae11님이 R을 활용한 실내 시설 매핑 방법에 대해 질문했습니다. ArcGIS indoors와 같은 유료 솔루션을 피하고, CAD 파일 없이 R만으로 실내 지도를 생성하는 방법을 모색하고 있습니다. CAD 파일을 지오레퍼런싱하는 것 외에 R에서 직접 구현 가능한 대안이 있는지 경험 있는 사용자의 조언을 구하고 있습니다.상세 내용ainzymae11님은 실내 시설 매핑을 R에서 수행하는 것에 대한 경험을 공유받고 싶어 합니다.특히, CAD 파일이나 별도의 소프트웨어 없이 R만으로 이 작업을 완료할 수 있는 방법을 찾고 있습니다.
가상의 일별 패키지 다운로드 수를 군집 표본 구조로 만들고, `Scatter diagnostics` 분석 뒤 보정도 점검과 분포 히스토그램을 사용해 결론을 다시 점검합니다.
주요 토픽Posit Connect Cloud 사용자는 RStudio에서 프로젝트를 다시 게시(republish)할 때 환경 변수가 유지되지 않는 문제에 대해 논의했습니다. 새로 Posit Connect Cloud를 사용하기 시작한 한 사용자는 SMART on FHIR Shiny 앱을 호스팅하는 과정에서 이 문제를 겪고 있었습니다.문제점로컬 RStudio에서 앱 변경 사항을 Posit Connect Cloud에 다시 게시할 때마다, Posit Connect Cloud 프로젝트 설정의 '변수(variables)' 섹션에 입력한 환경 변수(예: client_id, client_secret)가 초기화되어 다시 입력해야 하는 불편함이 발생했습니다. 이는 다양한 클라이언트 ID 및 시크릿을 테스트하고 저장해야 하는 사용 사례에서 특히 큰 문제로 지적되었습니다.제안사용자는 Posit Connect Cloud가 RStudio에서 원격으로 다시 게시하는 경우에도 환경 변수가 유지되도록 기능이 개선되기를 제안했습니다. 이를 통해 사용자 경험을 향상시키고 반복적인 변수 재입력의 번거로움을 해소할 수 있을 것으로 기대됩니다.
주요 토픽2026년 9월 17일 r/RStudio 커뮤니티에서는 R 프로그래밍 언어 학습 및 활용과 관련된 다양한 주제가 논의되었습니다. 특히, Hysplit및 splitR패키지 활용에 대한 질문이 있었으며, R 학습 전반과 새로운 패키지 탐색에 대한 관심도 나타났습니다.패키지 활용 및 기술 문의초반에는 Hysplit모델과 splitR패키지를 함께 사용하는 방법에 대한 문의가 있었습니다. 이는 특정 연구나 분석에서 두 도구를 통합하려는 시도가 있었음을 보여줍니다.R 학습 및 생태계 탐색R 학습에 대한 전반적인 관심이 공유되었습니다. 이는 R 초심자나 학습 중인 사용자들의 질문이 있었음을 시사합니다.더불어, R에서 사용할 수 있는 더 많은 패키지를 찾는 방법에 대한 논의도 있었습니다. 이는 R의 방대한 패키지 생태계를 탐색하고 특정 목적에 맞는 도구를 발굴하려는 사용자들의 활동을 나타냅니다.
주요 토픽phylotastic관련 패키지 업데이트 소식이 있었습니다. mvMORPH1.2.2 버전은 다변수 연속 형질 진화 모델을 적합하는 기능을 제공하며, hisse2.1.14 버전은 계통수와 특성 데이터를 기반으로 잠재적 분기율 변화를 탐색하는 HiSSE 모델을 설정하고 실행합니다. 또한, brms2.23.2 버전은 Stan을 이용한 베이즈 추론을 지원하는 다수준 다변수 비선형 모델링 기능을 개선했습니다.R을 활용한 데이터 분석 및 개발 관련 논의가 활발했습니다. macrtoolsv0.0.8이 출시되어 macOS 환경에서 R 컴파일러 도구를 R 콘솔에서 직접 설치할 수 있게 되었습니다.데이터 처리 및 분석 기법에 대한 정보 공유도 있었습니다. Tidyverse를 활용한 데이터셋 병합 방법과 ggplot2패키지를 이용한 히트맵 생성 방법에 대한 글이 공유되었습니다. 또한, igraph패키지를 사용하여 그래프 관련 연산을 효율적으로 처리한 경험담이 공유되었습니다.nnetsauce패키지의 새로운 버전 출시 소식과 함께, Google Docs의 마크다운 다운로드 기능이 rmarkdown워크플로우에 활용될 수 있을지에 대한 기대가 있었습니다.데이터셋 관련해서는 UN 안전보장이사회 결의안의 종합 코퍼스(CR-UNSC) 업데이트 소식이 있었습니다.기술 및 도구phylotastic(mvMORPH, hisse, brms)macrtoolsTidyverseggplot2igraphnnetsaucermarkdownGoogle Docs 마크다운 다운로드CR-UNSC 데이터셋행사 관련한 사용자는 데이터 저널리즘 컨퍼런스 #SciCAR26에 참석하며, 특히 amtliche Datenbanken과 R 패키지 {restatis}를 활용한 워크숍에 대한 기대를 표현했습니다.
주요 토픽rsonar패키지의 출시가 발표되었습니다. 이 패키지는 lintr, styler, covr, goodpractice와 같은 도구들을 통합하여 R 개발자를 위한 SonarQube와 같은 기능을 제공합니다. 주요 기능으로는 품질 점수 및 기술 부채 시각화, 품질 게이트 설정, 자동 수정 및 PR/MR 생성 등이 있습니다. Posit의 air와 연동하여 스타일 문제를 해결하고 Pull Request 또는 Merge Request를 생성할 수 있습니다.Raven이라는 새로운 정적 분석기 및 언어 서버가 소개되었습니다. 이 도구는 코드를 실행하지 않고도 정의되지 않은 변수, 문법 오류, 잘못된 소스 경로, 내보내지지 않은 멤버 참조, 설치되지 않은 패키지, 그리고 if (x = 1)또는 a & b | c와 같은 잠재적으로 잘못된 코드까지 감지합니다. 또한, 자동 완성, 정의로 이동, 참조 찾기, 호버 정보 등에도 동일한 스코프 모델을 활용하며, R CMD check및 lintr보다 향상된 자동화된 코드 검토 기능을 제공합니다.R 학습 및 패키지 추천스포츠 분석에 유용하게 사용할 수 있는 R 패키지 추천 및 새로운/숨겨진 보석 같은 패키지를 학습할 수 있는 방법에 대한 문의가 있었습니다. 특히 대학원생이 R을 배우기 시작하는 단계에서 필요한 정보를 얻고자 합니다.MPH (공중보건학 석사)과정의 Biostats 모듈을 위해 R을 배워야 하는 학습자가 물리적인 참고 서적을 추천받고 싶어 합니다. 이미 온라인 자료는 확보했지만, 좀 더 직관적인 학습을 위해 실물 책을 선호하고 있습니다.통계 모델링 관련 질문mcgv패키지에서 평활 매개변수 선택 기준으로 GCV가 기본값으로 사용되지만 REML과 같은 다른 기준도 제공하는 것에 대한 질문이 있었습니다. GCV가 기본값인 이유와 REML이 일반적으로 더 선호되는 이유, 그리고 GCV점수의 수식에서 왜 과소적합(undersmoothing) 문제가 발생하는지에 대한 궁금증이 제기되었습니다.
최근 R ecosystem/community 수집 컨텍스트 `Do you want your AI to write better # RStats Shiny code…`에서 얻은 재현용 관심도 지표를 불규칙 관측 간격 구조로 만들고, `Distribution shift` 분석 뒤 판정선 민감도과 잔차 지도을 사용해 결론을 다시 점검합니다.
주요 토픽2026년 9월 16일, r/research 커뮤니티에는 Hyderabad K-12 학교에서 학술 연구원(Academic Research Associate)을 채용한다는 공고가 게시되었습니다. 이 포지션은 2~4년의 경력을 선호하며, 연봉은 4~7 LPA입니다.주요 책임 및 요구 역량주요 책임은 학교 관련 데이터(학업 성취도, 인프라, 교직원, 학생 인구 통계 포함)를 수집 및 분석하고, 문헌 검토 및 벤치마킹 연구를 수행하며, 설문 조사, 설문지, 인터뷰 프로토콜을 개발하는 것입니다. 또한, 상세 보고서, 프레젠테이션, 대시보드 준비와 학교 행정가, 교육자 및 기타 이해 관계자와의 협업이 포함됩니다. 지원자에게는 강력한 연구 및 분석 능력, 데이터 해석 능력, 보고서 작성 및 프레젠테이션 기술, 설문 조사/설문지 설계 능력이 요구됩니다. MS Office(특히 Excel 및 PowerPoint)사용 능력이 필수이며, SPSS, STATA 또는 기타 통계 도구경험이 선호됩니다. 영어 의사소통 능력과 함께 텔루구어/힌디어 구사 능력이 있으면 좋습니다.자격 요건자격 요건으로는 교육, 사회 과학, 통계 또는 관련 분야의 학사 학위가 필요하며, 석사 학위 소지자를 우대합니다. 특히 문제 해결 능력과 세부 사항에 대한 주의력이 중요하다고 언급되었습니다.
주요 토픽Matteo님이 barplot에서 매우 적은 수의 관측치를 가진 인스턴스와 수백만 단위의 관측치를 가진 인스턴스를 동시에 시각화하는 방법에 대한 질문을 올렸습니다. Matteo님은 축 분할(axis break)을 사용하여 이를 해결하는 방안을 모색했으며, alpha값을 조정하거나 ggpattern패키지를 활용하는 아이디어를 제시했습니다. 하지만 기존 시각화 코드의 복잡성으로 인해 표준적인 해결책을 적용하는 데 어려움을 겪고 있다고 밝혔습니다. 제공된 데이터 dput()결과와 함께 원하는 시각화 결과에 대한 설명이 포함되었습니다.기술적 논의시각화 기법: barplot에서 축 분할(axis break)을 사용하여 데이터 범위가 큰 경우, 적은 수의 관측치를 가진 범주와 많은 수의 관측치를 가진 범주를 함께 표현하는 방안 논의.ggplot2확장: alpha값 조정 또는 ggpattern과 같은 패키지를 활용하여 시각적 구분을 강화하려는 시도.
주요 토픽/u/mehregankbi님은 학위 논문 결과물을 학술 논문으로 발표하는 행위가 연구 윤리에 위배되는지, 그리고 전 세계적으로 이러한 관행이 어떻게 인식되는지에 대한 질문을 제기했습니다. 특히, 해당 기관에서 학위 논문이 공개되지 않을 경우 논문 발표가 연구 부정행위로 간주될 수 있는지에 대한 궁금증을 나타냈습니다. 또한, 소속 대학에서는 논문 출판을 장려하고 학위 평가에 반영하기도 한다고 언급하며, 유럽이나 북미의 학계에서 이러한 행위를 어떻게 바라보는지, 그리고 해당 기관에서 학위 논문을 공개하는지에 대한 경험을 공유해달라고 요청했습니다.논의 흐름제기된 문의는 학위 논문의 내용을 기반으로 한 학술 논문 출판의 윤리적 측면과 기관별 정책의 차이에 초점을 맞추고 있습니다. /u/mehregankbi님은 자신의 대학이 논문을 공개하지 않음에도 불구하고 논문 발표를 장려하는 상황을 설명하며, 이러한 관행이 국제적으로 통용되는지에 대한 우려를 표했습니다.주요 쟁점학위 논문 공개 여부에 따른 논문 발표의 윤리성 문제기관별 학위 논문 공개 정책의 다양성학위 논문 결과물의 학술 논문 발표에 대한 국제 학계의 인식
주요 토픽macOS 환경에서 RStudio 사용 시 데이터 입력및 창 설정관련 문의활동 개요2026년 9월 16일, r/Rlanguage 커뮤니티에서는 macOS 환경에서 RStudio를 사용하는 사용자의 문의가 있었습니다. 해당 사용자는 RStudio에서 콘솔과 현재 파일창만 보이며, 데이터를 입력할 수 없는 문제로 어려움을 겪고 있었습니다.기술적 문제 및 해결 시도문의자는 과거에 '모든 창 열기' 옵션을 통해 문제를 해결한 사례를 보았으나, 현재 사용 중인 RStudio 버전의 '보기(View)' 메뉴에는 해당 옵션이 없는 것으로 파악되었습니다. 집에서 사용하는 Windows PC에서는 정상적으로 R을 사용할 수 있지만, 학교에서 휴대하며 사용해야 하는 Mac 환경에서의 불편함을 호소하며 도움을 요청했습니다.
주요 토픽mplouffe님은 패널 데이터를 활용한 프로젝트를 진행하며 약 24개의 정수형 벡터로 구성된 다수의 종속변수(DV)들을 다루고 있습니다. 이 종속변수들은 정책 대안과 같이 서로 연관되어 있습니다. 초기에는 종속변수 간 상관관계가 없다고 가정하는 패널 회귀분석을 고려했으나, 실제로는 종속변수들이 상관관계가 있다는 점에 주목했습니다.이는 다항 선택 모델과 유사한 형태를 띠지만, 각 범주가 일정 범위의 값을 가질 수 있다는 점에서 차이가 있습니다. mplouffe님은 몇 가지 아이디어를 가지고 있지만, 커뮤니티에 이와 같은 상황에 대한 선호되거나 제안되는 분석 접근법에 대해 질문하며 논의를 시작했습니다. #datascience #rstats 태그를 통해 데이터 과학 및 R 통계 커뮤니티의 의견을 구했습니다.
주요 토픽R Consortium 기술 보조금: R 생태계 강화를 위한 아이디어를 가진 사람들을 대상으로 두 번째 기술 보조금 지원 프로그램을 발표했습니다. 오픈 소스 소프트웨어, 개발자 도구, 커뮤니티 인프라 지원이 목적이며, 지원 마감일은 2026년 10월 1일입니다.NMDS에서 유클리드 거리 행렬 사용: 한 대학원생이 메타게노믹 데이터를 활용하여 샘플 간 클러스터링을 분석하던 중, metaMDS()함수를 사용하여 NMDS를 실행했습니다. 이 과정에서 브레이-커티스, 자카드, 유클리드 거리 행렬을 생성했는데, 유클리드 거리 행렬이 가장 낮은 스트레스 값을 보였습니다. 하지만 NMDS 분석에서 유클리드 거리가 일반적으로 권장되지 않는다는 점 때문에, 해당 거리 행렬을 계속 사용해도 괜찮은지, 그리고 스트레스 값의 중요성에 대한 질문이 제기되었습니다.전반적인 활동 흐름2026년 9월 16일, r/rstats 커뮤니티에서는 R 생태계 발전을 위한 기회와 통계 분석 방법에 대한 두 가지 주요 논의가 있었습니다. 하나는 R Consortium에서 진행하는 기술 보조금 프로그램에 대한 공지였으며, 다른 하나는 NMDS 분석시 특정 거리 행렬 사용에 대한 학술적 문의였습니다.기술적 논의NMDS (Non-metric Multidimensional Scaling)분석과 관련하여, 한 사용자는 메타게노믹 데이터에서 유클리드 거리 행렬을 사용하여 분석했을 때 가장 낮은 스트레스 값을 얻었으나, 이러한 접근 방식의 적절성에 대해 질문했습니다. metaMDS()함수와 함께 사용된 브레이-커티스, 자카드, 유클리드 거리 행렬의 결과와 스트레스 값 해석의 중요성에 대한 논의가 잠재적으로 이루어질 수 있는 상황입니다.기회 및 지원R Consortium은 R 생태계를 개선할 수 있는 아이디어를 가진 개인 및 그룹을 대상으로 기술 보조금을 지원하고 있음을 알렸습니다. 이는 R 언어와 관련 도구의 발전에 기여하고자 하는 커뮤니티 구성원들에게 중요한 기회로 작용할 것으로 보입니다.
주요 토픽2026년 9월 15일, #rstats 커뮤니티에서는 다양한 R 패키지 업데이트 소식과 함께, rOpenSci 챕터 프로그램, LatinR 2026 행사 등 개발 및 학습 관련 정보가 공유되었습니다. 전반적으로 패키지 개선, 새로운 기능 소개, 그리고 R 커뮤니티 행사에 대한 안내가 주를 이루었습니다.패키지 업데이트 및 개발jonclayden님은 여러 R 패키지의 업데이트 소식을 전했습니다. 특히, 수학적 형태학 패키지인 {mmand}가 {imply}패키지를 활용하여 병렬 처리 성능을 개선했으며, 이는 일부 일반적인 커널에서 10배 이상의 속도 향상을 가져올 수 있다고 밝혔습니다. 새로운 패키지 {imply}는 이미지 처리에 특화된 형식 중립적인 일반화된 이미지 객체를 제공하며, 병렬 처리 및 진행 상황 보고 기능을 갖추고 있습니다. 또한, MRI 조직 분할에 사용되는 {mritc}패키지는 의존성을 단순화하고 테스트를 추가했으며, {shades}패키지는 이름이 지정된 색상, 색상 대비, {tinyplot}상호 운용성 및 Oklab 색 공간 지원 등 수년 만에 첫 주요 업데이트를 받았습니다. {RNifti}패키지 역시 새로운 이미지 뷰어 옵션과 객체 코어션이 포함된 상당한 새 릴리스를 발표했습니다. 더불어, @tractor의 패치 릴리스, {soma}및 {RNiftyReg}패키지의 CRAN 버그 수정 릴리스도 함께 언급되었습니다. jonclayden님은 전반적으로 여름 동안 많은 공개 #rstats 패키지가 버그 수정부터 새로운 패키지 출시까지 다양한 종류의 업데이트를 받았다고 요약했습니다.teeeeeeeee님은 mlsauce패키지의 새로운 버전에 대해 공유했는데, 여기에는 Gradient Boosted randomized networks 및 stump decision trees 기능이 포함되어 있습니다.datascience@genomic.social님의 게시물은 {ggtintshade}패키지를 소개했습니다. 이 패키지는 ggplot2에 hue 외에 tint/shade 미적 요소를 추가하여, 관련 색상을 사용하여 그룹 및 하위 그룹을 시각화할 수 있도록 합니다.커뮤니티 및 행사rOpenSci는 Yi-Chin Sunny Tseng의 이야기를 공유하며 rOpenSci 챕터 프로그램이 어떻게 개발자가 개방 과학 기여자이자 생물 다양성 연구 도구 개발자로 성장하는 데 도움을 주었는지 조명했습니다.LatinR 2026컨퍼런스는 Yanina Bellini Saibene의 발표를 안내하며, R 패키지 개발의 조직, 프로그래밍, 문서화, 테스트 및 게시 과정에 대한 내용을 다룰 예정임을 알렸습니다. 행사 등록 정보도 함께 제공되었습니다.smach님은 오늘부터 시작되는 positconf::(2026)컨퍼런스를 알렸습니다. 이 컨퍼런스에서는 #rstats와 #Python 세션, AI 시대의 이슈, Quarto 기술 출판 플랫폼 등에 대한 논의가 이루어질 예정이며, 가상 참석 옵션도 제공됨을 언급했습니다. 또한, AI가 더 나은 #rstats Shiny 코드를 작성하도록 돕기 위해 Posit의 GitHub 저장소에 포함된 shiny-for-r스킬에 대해 소개했습니다.StatisticsGlobe는 코스 및 Hub 등록이 다시 열렸음을 알리며, 9월 28일까지 Hub에 가입하면 8월 모든 모듈에 무료로 접근할 수 있다고 안내했습니다.기타aRtsy_package님은 #rstats와 #ggplot2를 사용하여 생성한 예술 작품을 공유했습니다.olyetrickson님은 #rstats 기반의 Wordle 도우미인 WordleR이 인상적인 결과를 보여주었다는 소식을 전했습니다.
주요 토픽phylotastic관련 패키지들이 다수 업데이트 및 소개되었습니다. 여기에는 hisse(Hidden State Speciation and Extinction 모델), mvmorph(다변량 연속 형질 진화 모델), bayou(다중 최적점 Ornstein-Uhlenbeck 모델), Claddis(형태학적 다양성 측정), RRphylo(계통수 분석), phytools(계통수 분석 도구), OUwie(연속 형질 진화 모델), corHMM(이산 형질 진화 모델), datelife(연대 측정), evobiR(비교 분석), geiger(거시 진화 모델), Rphylopars(계통수 비교 방법), Quartet(cladograms 일치도 계산), ape(계통수 처리), phangorn(계통수 추정), vegan(군집 생태학) 등이 포함됩니다.Posit와 AI 관련 논의가 있었습니다. Posit Assistant에 데이터 과학 규칙을 통합하려는 노력과, AI가 검증된 내부 데이터 과학 코드 및 규칙을 참조하도록 하는 commons플랫폼이 소개되었습니다. 또한, AI 지원 분석이 재현 가능한 결과를 제공해야 한다는 점과 Posit가 이를 지원한다는 내용도 언급되었습니다.TidyTuesday데이터셋(데드 시 스크롤 디지털 라이브러리)을 활용한 시각화 작업이 공유되었으며, ggplot2와 인터랙티브 Voronoi 다이어그램 사용에 대한 내용이 있었습니다.Six Sigma DMAIC시리즈의 네 번째 파트가 R을 활용하여 소개되었습니다.WorkshopsForUkraine에서 임상 시험 프로그래밍 관련 워크숍이 예정되어 있으며, pharmaverse와 R 사용에 대한 내용이 포함되었습니다.NY Times그래픽 편집자의 R 및 ggplot2사용 경험과 Positron IDE에 대한 언급이 있었습니다.R Consortium에서 R 생태계 강화를 위한 기술 지원 프로그램 제안서 접수가 진행 중이라는 소식이 있었습니다.WordleR이라는 R 기반 Wordle 도우미에 대한 긍정적인 언급이 있었습니다.unifiedml이라는 모든 분류기 및 회귀기 인터페이스 제공 패키지가 소개되었습니다.querier라는 데이터베이스 관련 도구도 소개되었습니다.rstats사용자들에게 유용하다는 내용의 게시물이 있었습니다.corteza라는 R 기반 에이전트 하네스가 ARC-AGI-3 게임에서 높은 성능을 기록했다는 내용과 함께, AI 에이전트가 신뢰할 수 있는 코드와 컨텍스트를 활용하도록 돕는 commons에 대한 설명이 있었습니다.전반적인 활동 흐름2026년 9월 16일에는 #rstats 커뮤니티에서 다양한 주제에 대한 논의와 정보 공유가 이루어졌습니다. 특히, 계통수 분석 및 관련 연구에 사용되는 다양한 R 패키지들이 phylotastic을 통해 대거 소개 및 업데이트되었습니다. 이는 생물학 및 진화 연구 분야에서 R의 활용이 활발함을 보여줍니다.또한, AI 기술의 발전과 함께 R 커뮤니티에서도 AI 관련 논의가 두드러졌습니다. Posit는 AI 기반 데이터 분석 도구에 신뢰성과 재현성을 확보하기 위한 노력을 기울이고 있으며, 이를 지원하는 commons플랫폼을 공개했습니다. 이는 AI 분석 결과의 검증 및 재현 가능성에 대한 중요성이 강조되고 있음을 시사합니다.이 외에도 #TidyTuesday 데이터셋을 활용한 시각화, 데이터 과학 방법론(Six Sigma), 전문 분야 워크숍 정보, 그리고 R 생태계 발전을 위한 제안 요청 등 다방면에 걸친 활동이 관찰되었습니다.기술 및 도구phylotastic관련 패키지군: hisse, mvmorph, bayou, Claddis, RRphylo, phytools, OUwie, corHMM, datelife, evobiR, geiger, Rphylopars, Quartet, ape, phangorn, vegan데이터 시각화: ggplot2, Voronoi 다이어그램AI 및 머신러닝: Posit Assistant, commons, unifiedml, corteza, LLM데이터 분석 방법론: Six Sigma DMAIC, 다변량 통계, 계통수 분석, 거시 진화 모델기타 도구: WordleR, querier행사 및 발표posit::conf(2026)관련 행사 및 세션 내용 공유WorkshopsForUkraine의 임상 시험 프로그래밍 워크숍 안내
최근 R ecosystem/community 수집 컨텍스트 `July 2026 Top 40 New CRAN Packages – R Works`에서 얻은 재현용 관심도 지표를 합이 1인 구성비 구조로 만들고, `Cohort map` 분석 뒤 강건 추정 비교과 순위 점도표을 사용해 결론을 다시 점검합니다.
주요 토픽Positron설치 후 코드 자체의 내용이 출력되는 문제에 대한 문의가 있었습니다.세부 내용R과 Positron을 처음 사용하지만 Python에는 익숙한 사용자가 Positron사용 중 겪는 불편함을 공유했습니다. 사용자는 m 와 같은 코드 내용이 불필요하게 출력되어 결과 확인에 방해가 된다고 언급했습니다. 이는 Positron또는 R의 표준 동작인지, 아니면 설정을 변경할 수 있는지에 대한 질문으로 이어졌습니다.
주요 토픽2026년 9월 15일 Mastodon의 #rstats 커뮤니티에서는 다양한 R 관련 소식과 정보 공유가 이루어졌습니다. 신규 패키지 출시, 컨퍼런스 발표 내용 공유, 데이터 분석 기법 소개 등 다채로운 주제가 논의되었습니다.새로운 R 패키지 출시 및 업데이트ast2ast 1.0이 CRAN에 출시되었습니다. 이 패키지는 R 함수를 C++ 함수로 컴파일하여 성능을 향상시키며, 자동 미분 기능과 함께 ODE(상미분방정식) 연산 등에 활용될 수 있습니다.sessioncheck 0.2가 CRAN에 배포되었습니다. 이 업데이트는 분석 스크립트 상단에서 rm(list=ls())사용을 지양하도록 권장하며, 규제 환경에 유용한 새로운 보고 기능을 포함합니다.marcxmlr패키지가 CRAN에 등록되었습니다. MARC 21 XML 데이터를 R로 가져올 때 구조를 유지하며, 대규모 카탈로그 처리를 위한 스트리밍 Parquet 변환도 지원합니다.컨퍼런스 및 워크샵 소식LatinR 2026컨퍼런스 관련 내용이 공유되었습니다. Freddy Hernández-Barajas는 tidymodels를 활용한 ML 모델 구축 워크샵을, Joshua Kunst는 Shiny와 ellmer를 결합하여 LLM(거대 언어 모델)을 통합한 대화형 대시보드 구축에 대한 내용을 발표했습니다.positconf2026의 일환으로 tidymodels를 사용한 머신러닝 워크플로우 소개 발표 내용이 공유되었습니다.Céline Boisvenue(Canadian Forest Service)의 컨퍼런스 발표 내용이 공유되었습니다. 캐나다 산림청에서 R을 기반으로 한 모듈식 아키텍처를 활용하여 예측 모델을 개발하고 재사용하는 방식에 대한 내용이었습니다.데이터 분석 및 시각화 주제#TidyTuesday2026년 37주차 주제로 '사해 사본' 데이터셋을 다루는 내용이 공유되었습니다. 관련 시각화 자료도 함께 소개되었습니다.월드컵 데이터를 ggsoccer와 ggplot2패키지를 사용하여 시각화하는 방법에 대한 블로그 게시물이 공유되었습니다.생존 분석(Survival Analysis)에 대한 API 활용 가이드를 다루는 블로그 글이 소개되었습니다.3-way 상호작용(three-way interactions)을 R에서 해석하는 방법에 대한 자료가 공유되었습니다.베이지안 회귀 모델링을 위한 brms패키지와 Stan을 활용한 서적 초안에 대한 정보가 공유되었습니다.Thierry Moudiki의 블로그에서 'Risk-neutralize simulations' 및 'querier' (Data Frame용 쿼리 언어) 관련 내용이 공유되었습니다.기술적 논의 및 권장 사항Dj Navaro는 R 분석 스크립트 상단에 rm(list=ls())를 사용하는 것을 지양하라는 권고와 함께 sessioncheck패키지 업데이트 소식을 전했습니다.
주요 토픽2026년 9월 15일, r/research 커뮤니티에서는 컴퓨터/전기 공학 전공 학부생의 연구 과정에서의 실망감과 향후 진로에 대한 고민이 공유되었습니다.연구 과정에서의 실망감/u/No_Ice6739님은 지도 교수와 함께 새로운 연구 알고리즘을 발견하고 큰 기대를 가졌으나, 심층적인 문헌 검토 결과 이미 유사한 아이디어가 발표된 것을 확인하고 큰 실망감을 느꼈다고 밝혔습니다. 이러한 경험을 통해 연구 과정이 본질적으로 이런 과정을 겪는 것인지, 아니면 다른 경로를 모색해야 할지에 대한 의문을 제기했습니다.진로 및 경험 축적 방안/u/No_Ice6739님은 앞으로의 진로에 대해 두 가지 방안을 고민하고 있습니다. 첫째, 연구 보조원(RA)이 되어 더 경험 많은 연구자들과 함께 일하며 경험을 쌓는 것이 나을지, 둘째, 계속해서 지도 교수와 함께 독립적인 연구를 수행하는 것이 가치가 있을지에 대한 질문을 던졌습니다. 또한, 이러한 연구 과정에서의 흥분과 실망의 순환을 어떻게 극복하고 대처하는지에 대한 커뮤니티의 조언을 구했습니다.커뮤니티 분위기게시글의 전반적인 분위기는 연구 과정의 어려움과 그로 인한 학부생의 좌절감을 드러내고 있으며, 커뮤니티 구성원들의 경험과 조언을 통해 이러한 상황을 극복하고자 하는 의지가 엿보입니다.
주요 토픽2026년 9월 15일, Stack Overflow의 R 관련 질문 피드에서는 결측값 처리에 대한 문의가 있었습니다. 질문자는 데이터셋에서 -9999로 코딩된 결측값을 NA로 대체하지 않고 그대로 유지하면서, 각 참가자별 여러 시도 값들의 평균을 계산하고자 했습니다.기술적 문제Mia님은 rowMeans함수를 사용하여 이 문제를 해결하려 했으나, na.rm = TRUE옵션과 함께 특정 값(-9999)을 NA로 인식하도록 하는 na.code와 같은 인자가 rowMeans함수에 존재하지 않는다는 점을 파악했습니다.기대하는 결과는 다음과 같았습니다:df = data.frame(v1 = c(-9999, 76, 68), v2 = c(81, 72, 65), v3 = c(73, 70, -9999)) df %% mutate(average =rowMeans(pick(v1, v2, v3), na.rm = T, na.code = -9999) ) # where na.code would be an argument to treat -9999 as NA이는 -9999를 NA처럼 취급하여 평균을 계산하되, 원본 데이터에서는 -9999 값을 그대로 유지하는 방식입니다.결측값 처리 방안질문은 특정 코드로 표시된 결측값을 NA로 간주하여 연산을 수행하면서도, 원본 데이터의 결측값 표시는 유지할 수 있는 함수나 패키지에 대한 필요성을 제기했습니다.