상위 $20\%$의 우량고객이 기업수익의 $80\%$를 기여한다는 파레토 법칙을 인용하지 않더라도 고객이 원하는 상품과 서비스를 지속적으로 제공함으로써 고객과의 지속적인 관계를 통한 고객과의 지속적인 관계유지, 특히 우량고객의 확보, 유지는 기업의 수익증대에 깊은 관계가 있으며 결국 기업의 생존을 가늠하는 길이 될 것이다. 최근에는 금융권간 업무영역이 무너지면서 모든 금융기관들은 우수고객 확보를 위해 영업력을 집중시키고 있다. 특히 수익기여도가 높은 우수고객에 대해서는 차별적인 우대서비스를 명시적으로 규정하고 우량고객 확보를 위한 생존을 건 경쟁이 벌어지고 있다. 따라서 우량고객은 자료를 통한 객관적이고 합리적 기준에 의해 확보되어야 한다. 본 연구에서는 이에 대한 방법론으로서 데이터베이스 모델링을 제시하며, 그 효과를 측정하도록 하고, 고객 속성에 따른 고객세분화에 이용될 수 있음을 보여준다.

Meta-analysis refers to quantitative methods for combining results from independent studies in order to draw overall conclusions. We consider hierarchical models including selection models under a skewed heavy tailed error distribution and it is shown to be useful in such Bayesian meta-analysis. A general class of skewed elliptical distribution is reviewed and developed. These rich class of models combine the information of independent studies, allowing investigation of variability both between and within studies, and weight function. Here we investigate sensitivity of results to unobserved studies by considering a hierarchical selection model and use Markov chain Monte Carlo methods to develop inference for the parameters of interest.

In this paper, we deal with the asymptotic properties of the regression quantile estimators in the nonlinear time series regression model. For the sinusodial model which frequently appears fer a time series analysis, we study the strong consistency and asymptotic normality of regression quantile ostinators.

시계열 자료를 분석할 때 쉽게 접근하는 통계적 방법은 ARMA 모형이며 신경망 학습 방법 중에서는 다층 퍼셉트론에서의 Back-propagation 알고리즘이 일반적이다. Back-propagation을 비롯한 신경망 학습의 구조는 자료의 특성에 따라 경험적으로 결정하는 것으로 알려져 있다. 그러나 바로 이 점이 신경망 학습방법의 이용을 어렵게 하는 요인이기도 하다. 본 연구는 ARMA 모형 중 몇 개 유형의 자료에 대하여 Back-propagation 알고리즘을 적용함에 있어 어떠한 구조로 학습하는 것이 효율적인가를 입력층과 은닉층의 크기, 활성화 함수를 중심으로 검토하였다.

It is noted that many econometric time series have long-memory properties. A long-memory process, or strongly dependent process, is characterized by hyperbolic decaying autocorrelations and unbounded spectral density at the origin. Since the long-memory property can be observed by data obtained from rather a long period, there is some possibility of parameter change in the process. In this paper, we consider the estimation of change-point when there is a change in the variance of a long-memory process. The estimator is based on some reasonable statistic and the consistency is shown using Taqqu's strong reduction theorem

To overcome boundary problems with wavelet regression, we propose a simple method that reduces bias at the boundaries. It is based on a combination of wavelet functions and low-order polynomials. The utility of the method is illustrated with simulation studies and a real example. Asymptotic results show that the estimators are competitive with other nonparametric procedures.

Krishnamoorphy and Raghavarao(1993) invented exact binomial and asymptotically normal test procedures for truthful answering in the repeated randomized response models under the assumption that two repeated response measures are independent. Under the same assumption, Lakshmi and Raghavarao(1992) suggested asymptotic chi-square test for respondents' truthful answering in the same models. In this article we detect the factors and the conditions with which two response variables might be independent, and find the condition for independence in the repeated randomized response models with considering untruthful answer. But, the condition of independence make the randomized model no meaning. Under the assumption of conditional independence between two response variables, we can apply the same logical statements on deriving the tests for truthful answering in the repeated randomized response models as in Krishnamoorphy and Raghavarao(1993).

분산 추정 및 신뢰구간 추정의 한 방법으로 널리 쓰이고 있는 붓스트랩 방법을 복합표본에 적용하는 방법에 대해 알아보았다. 복합 표본은 유한 모집단에서 추출되고 추출확률이 다르기 때문에 i.i.d. 표본에 기초하여 개발된 전통적인 붓스트랩 방법을 직접 적용하면 추론의 오류가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 복원 확률비례표본과 랜덤그룹표본에 붓스트랩을 적용하는 방법을 알아보았다.

Hedayat et al.(1988)와 Stufken(1993) 등은 환경 또는 생태의 특성을 고려하여 인접단위들을 추출확률을 최소화시킬 수 있는 표본설계방법을 제안하였다. 그리고 Hedayat et al.(1998)은 실제 조사에 있어 이들 방법보다 유용한 방법을 제시하였다. 본 논문에서는 이들 표본설계방법의 문제점들을 밝히고 이를 보완할 수 있는 방법과 추가적인 연구 방향 등을 제시한다.

When the standard inference is to be used with complete data and nonresponse is ignorable, then multiple imputations should be created as repetitions under a Bayesian normal model. Many Bayesian models besides the normal, however, approximately yield the standard inference with complete data and thus many such models can be used to create proper imputations. We consider the Bayesian bootstrap (BB) application.

In this paper we consider a Markovian perfect debugging model for which the software failure is caused by two types of faults, one which is easily detected and the other which is difficult to detect. When a failure occurs, a perfect debugging is immediately performed and consequently one fault is reduced from fault contents. We also treat the debugging time as a variable to develop a new debugging model. Several measures, including the distribution of first passage time to the specified number of removed faults, are also obtained using the proposed debugging model, Numerical examples are provided for illustrative purposes.

Kernel estimator is very popular in nonparametric density estimation. In this paper we propose an estimator which reduces the bias to the fourth power of the bandwidth, while the variance of the estimator increases only by at most moderate constant factor. The estimator is fully nonparametric in the sense of convex combination of three kernel estimators, and has good numerical properties.

본 연구는 우리나라 산업구조에 있어서 지식과 기술의 영향을 파악하기 위하여 기술지표(R&D, IT집약도, 특허)와 인적자원지표(R&D인력, 대졸자수, 과학기술인적자원)를 기초로 117개 산업에 대한 지식기반도 측정을 시도한 것이다. 지식기반도 측정을 위한 분석모형으로 LISREL 모형이 적용되었다. 지식기반산업에 대한 기존의 연구로서는 OECD(1996)에 의한 R&D 직접투자와 간접투자를 이용한 분석이 있으나 기술과 인적자본 지표를 모두 활용하여 계량적으로 분석한 것은 새로운 시도이다.

Time-related underemployment exists when a person's employment is insufficient in terms of the volume of work. Two alternative definitions can be considered based on a longer-term view or a shorter-term view and these were designed into a single questionnaire. We conducted a pilot sample survey with about 6,000 respondents in Korea. The estimates of underemployment using the two definitions show some differences given the ages, genders, industrial areas and main activities of the respondents. A larger number of people could be identified as underemployed when the longer-term view is used than when the shorter-term view is used, but there is a greater cost associated with the former. The cost-benefit of the interviewers' time was investigated by multiple visits to households. Biases and costs are also analyzed using the results of the comparison of the decrease in non-responses with the increase in the costs for the interviews.

We consider a Markovian retrial queue with waiting space in which the service rates and retrial rates depend on the number of customers in the service facility and in the orbit, respectively. Each arriving customer from outside or orbit decide either to enter the facility or to join the orbit in Bernoulli manner whose entering probability depend on the number of customers in the service facility. In this paper, a stochastic order relation between two bivariate processes (C(t), N(t)) representing the number of customers C(t) in the service facility and N(t) one in the orbit is deduced in terms of corresponding parameters by constructing the equivalent processes on a common probability space. Some applications of the results to the stochastic bounds of the multi-server retrial model are presented.

We consider the probability that the total population of a Jackson network exceeds a given large value. By using the relation to the stationary distribution, we derive upper and lower bounds on this probability. These bounds imply the stronger logarithmic limit than that in Glasserman and Kou(1995) when several nodes have the same maximal load.

In this paper we establish limit results on the increments of (N, d)-Gaussian processes with independent components, via estimating upper bounds of large deviation probabilities on the suprema of (N, d)-Gaussian processes.

A functional central limit theorem is obtained for a stationary multivariate linear process of the form $X_t=\sum\limits_{u=0}^\infty{A}_{u}Z_{t-u}$, where {$Z_t$} is a sequence of strictly stationary m-dimensional linearly positive quadrant dependent random vectors with $E Z_t = 0$ and $E{\parallel}Z_t{\parallel}^2 <{\infty}$ and {$A_u$} is a sequence of coefficient matrices with $\sum\limits_{u=0}^\infty{\parallel}A_u{\parallel}<{\infty}$ and $\sum\limits_{u=0}^\infty{A}_u{\neq}0_{m{\times}m}$. AMS 2000 subject classifications : 60F17, 60G10.

인터넷이 데이터 저장 및 서비스를 위한 도구로 폭넓게 활용되고 있으며, 이 과정에서 웹 서버 방문객에 대한 정보인 로그가 발생된다. 이러한 로그는 방문객 주소, 참조 페이지, 방문 시각 등의 정보를 포함하고 있다. 웹 로그에 대하여 패턴분석(pattern analysis), 군집분석(clustering), 판별분석(classification) 등의 통계적 분석을 통하여 방문객이 관심을 가지는 항목이나 항목간의 연관관계 등 새로운 정보를 생성하여 웹 디자인 또는 비즈니스에의 적용에 대한 연구가 활발히 논의되고 있다. 본 연구에서는 웹 로그 분석에 대하여 소개하고 웹 로그 분석을 위한 방안을 제시하고자 한다.

CRM(Customer Relationship Management)은 데이터를 수집하고, 적절한 분석 단계를 통하여 정보를 제공할 수 있는 데이터 통합(수집, 관리, 분석, 서비스) 시스템 구축을 통한 고객관계관리를 의미한다. 본 연구에서는 eCRM 시스템의 구조 및 기능 등에 대해 살펴보고, 간단한 예제를 통하여 웹 데이터의 유용한 활용 방법을 제시해 보고자 한다.

베이지안 신경망 모형(Bayesian Neural Networks Models)에서 주어진 입력값(input)은 블랙 박스(Black-Box)와 같은 신경망 구조의 각 층(layer)을 거쳐서 출력값(output)으로 계산된다. 새로운 입력 데이터에 대한 예측값은 사후분포(posterior distribution)의 기대값(mean)에 의해 계산된다. 주어진 사전분포(prior distribution)와 학습데이터에 의한 가능도함수(likelihood functions)를 통해 계산되어진 사후분포는 매우 복잡한 구조를 갖게 됨으로서 기대값의 적분계산에 대한 어려움이 발생한다. 이때 확률적 추정에 의한 근사 방법인 몬테칼로 적분을 이용한다. 이러한 방법으로서 Hybrid Monte Carlo 알고리즘은 우수한 결과를 제공하여준다(Neal 1996). 본 논문에서는 Hybrid Monte Carlo 알고리즘과 기존에 많이 사용되고 있는 Gibbs sampling, Metropolis algorithm, 그리고 Slice Sampling등의 몬테칼로 방법들을 비교한다.

Shapiro와 Wilk(1972)는 위치모수와 척도모수가 미지인 경우 지수분포의 검정통계량을 제안하였다. 그것은 척도모수의 일반화 최소제곱추정량과 표본분산의 비로 구성되었다. 그러나 이 검정통계량은 일치성을 갖지 않는다. 본 논문에서는 척도모수의 두개의 점근유효추정량으로 구성된 통계량을 고려하고 이의 극한분포를 구하였다. 또한 두 개의 통계량의 검정력을 비교한 결과 제안된 통계량이 변동계수가 1보다 크거나 같은 분포에서 더 좋은 검정력을 가짐을 볼 수 있었다.

A Bayesian criterion is proposed for a multiple test of two independent multivariate normal populations. For a Bayesian test the fractional Bayes facto.(FBF) of O'Hagan(1995) is used under the assumption of Jeffreys priors, noninformative improper proirs. In this test the FBF without the need of sampling minimal training samples is much simpler to use than the intrinsic Bayes facotr(IBF) of Berger and Pericchi(1996). Finally, a simulation study is performed to show the behaviors of the FBF.

Poisson 신뢰구간을 구하는 방법을 살펴보고 평균포함확률 측면에서 붓스트랩 신뢰 구간이 지니는 특징을 모의실험을 통하여 기존의 신뢰구간과 비교하였다.

In the study of the isotonic regression problem, several procedures for testing the homogeneity of a normal mean vector versus order restricted alternatives have been proposed since Barlow's trial(1972). In this paper, we consider the problem of testing the equality of two order restricted normal mean vectors based on the likelihood ratio principle.

일원분류 모형에서 표준 F-검정을 하기 위해서는 오차항에 대한 등분산성을 가정한다. 그러나 실제로 이러한 가정은 지켜지기 힘들며, 이에 더불어 관찰치가 각 집단별로 일정하지 않고 불균형한 경우에는 F-검정의 유의수준이 지정된 값을 만족시키지 못하며, 따라서 검정력에 관한 분석은 의미가 없게 된다. 본 연구에서는 등분산성이 지켜지지 않고, 자료가 불균형한 경우, 현실적인 상황에서 일반적으로 사용되는 F-검정의 유의수준 유지라는 문제가 어 떤 변화를 겪게 되는지를 확인하고, 더 나아가 유의수준을 유지하기 위해서는 어떤 식의 조정이 가능한지를 살펴보았다.

Genetic algorithm(GA) is applied for detecting multiple outliers. GA is a heuristic optimization tool solving for near optimal solution. We compare the performance of GA and the other diagnostic measures commonly used for detecting outliers in regression model. The results show that GA seems to have better performance than the others for the detection of multiple outliers.

완전이면교배를 블록화하는 디자인으로 대개 부분적으로 균형된 불완비 블록계획을 사용한다. 이때 블록화하는 디자인으로 삼각형 PBIBD를 사용하기 위해는 대응되는 삼각형 PBIBD를 찾아야 한다. 특정한 모수를 갖는 균형된 불완비 블록계획의 쌍대계획이 삼각형 PBIBD가 되는 성질을 이용하면 삼각형 PBIBD를 새로 찾아야 하는 번거로움 없이 블록 완전이면교배를 설계할 수 있다. 이를 만족하는 블록 완전이면교배를 설계하는 방법과 디자인을 제시하였다.

In the analysis of repeated measurements, multivariate regression models that account for the correlations among the observations from the same subject are widely used. Like the usual univariate regression models, these multivariate regression models also need some model diagnostic procedures. In this paper, we propose a simple graphical method to detect outliers and to investigate the goodness of model fit in repeated measures data. The graphical method is based on the quantile-quantile(Q-Q) plots of the $X^2$ distribution and the standard normal distribution. We also propose diagnostic measures to detect influential observations. The proposed method is illustrated using two examples.

Modelling the dependence via random effects in censored multivariate survival data has recently received considerable attention in the biomedical literature. The random effects models model not only the conditional survival times but also the conditional hazard rate. Systematic likelihood inference for the models with random effects is possible using Lee and Nelder's (1996) hierarchical-likelihood (h-likelihood). The purpose of this presentation is to introduce Ha et al.'s (2000a,b) inferential methods for the random effects models via the h-likelihood, which provide a conceptually simple, numerically efficient and reliable inferential procedures.

사회적 연결망 분석은 사회학에서 양적 분석방법과 질적 분석방법이 함께 안고 있는 문제, 즉 사회적 실체를 관계에 우선하여 측정하고 분석함으로써, 사회적 관계가 부차적이고 파생적으로 인식되는 문제를 해결하는 방안으로 제안되었다. 연결망 분석은 개인 혹은 집단과 조직간의 관계에 대한 형식적 접근을 통해 그 전반적 혹은 부분적 특성을 분석하는 방법으로, 사회적 구조의 발현적 속성에 초점을 맞춘다. 조직간의 연결망에 대한 분석을 통해 조직의 성과가 조직 자체의 속성 뿐 아니라 조직간의 관계의 속성에 의존함이 밝혀졌다.

본 연구는 최근의 사회조사와 선거자료를 이용하여 한국사회의 지역주의의 특징을 살펴보고자 한다. 첫째, 최근의 선거결과에 보이는 지역주의적 투표는 지역간 사회적 거리를 잘 보여주고 있다. 둘째, 이러한 사회적 거리는 '편견과 차별'의 형태로 다양한 일상생활에서 존재하고 있다. 많은 사람들은 이러한 편견을 믿고 있으며, 편견에 의한 지역적 차별을 경험하고 있다. 특히 이러한 경험은 특정지역(호남)과 관련되어 있다. 셋째, 이러한 정치적 측면(지역주의적 투표)과 사회적 측면(지역간 편견)을 선거제도와 연결하여 살펴봄으로써, 앞으로 한국사회의 정치제도의 변화에 대한 전망을 할 수 있다. 연구의 잠재적인 가정은 선거에 있어서 지역적인 투표가 무조건 '나쁜' 것만은 아니라는 것이다. 한국 정치에서 나타나는 지도자나 이데올로기의 편향은 많은 사람들로 하여금 투표나 선거에서 출신지를 중요한 요소로 삼게 하였다. 이러한 요소는 쉽게 사라지지는 않을 것이며, 앞으로 선거제도의 변화에 중요한 역할을 할 것이다. 이러한 예측은 세 가지 중요한 요소에 근거하고 있다. 첫째, 유권자들의 지역주의에 대한 믿음과 예측은 쉽게 사라지지 않을 것이다. 둘째, 정치지도자들은 지역주의를 선거와 관련한 자신의 이익을 위해서 최대한 이용할 것이다. 셋째, 지역주의에 근거한 유권자들의 성향은 최근 선거와 투표에서 더욱 강화되고 있다. 정치엘리트들이 지역적인 기반을 중심으로 결합하려는 경향이 강해지고 있다. 이러한 경향은 이들 정치엘리트 사이의 내각중심제에 대한 선호도와 지역당의 출현 가능성을 증가시킬 것이다.도 설치행위의 처분성과 관련하여 횡단보도의 설치행위와 같은 일반적인 명령을 항고소송의 대상으로 할 필요성이 존재한다면 이른바 독일에서의 일반처분이라는 개념을 무리하게 받아들여 이를 행정행위의 한 유형으로 한다거나 우리 판례와 같이 "직접적이고 구체적인 법적 효과"를 미치는 명령이라는 명확치 않은 기준에 의하여 처분성을 인정하기보다는 일반적인 명령과 개별적인 행정행위를 구분하고 명령에 대하여도 취소소송의 대상으로 삼도록 하는 보다 명확하고 일관성 있는 논의전개를 제안하였다.수 있었다.로 첨가하여 48시간 배양한 후 암항원 유전자 발현성을 측정한 결과 세포주에 따라 다소 차이는 있으나 대개 0.2 uM농도에서도 유전자 발현이 유도되었으며 1, 5 uM농도에서 매우 강하게 유도되었다. ADC 처리가 페암세포주의 MHC와 B7 발현을 증가시키는가를 알아보기 위해 1 uM 농도의 ADC를 72시간 처치한 후 FACS 분석을 실시한 결과 4개의 페암세포주에서 MHC 및 B7분자의 발현은 유도되지 않았다. 또 ADC농도가 세포성장에 미치는 영향을 알아보기 위하여 ADC를 0.2, 1, 5 uM농도로 96시간 처치 후 세포수를 측정하여 상대성장지수를 알아본 결과 ADC 처치 농도가 증가함에 따라 세포의 성장은 매우 감소하였다. 결론: 폐암세포주에서 ADC처치는 MAGE, GAGE 및 NY-ESO-1과 같은 세포독성 T 림프구 반응을 유도할 수 있는 암항원의 발현을 증가시킬 수 있으며, ADC의 세포독성과 항원 발현 유발시간을 분석할 때 1 uM 농도에서 48시간 처치한 후 ADC가 없는 배지에서

본 논문은 ColdFusion을 이용하여 온라인 설문조사 및 분석시스템을 구현한 것이다. 본 시스템은 그래픽 부분에서 미약한 C와 수행 속도에서 미약한 PHP의 단점을 보안하여 ColdFusion과 C의 장점을 합하여 Web 상에서의 설문조사와 더불어 기본적인 통계분석을 초보자들도 가능하도록 사용자의 관점에서 구현하였다. 기존의 설문조사 시스템이 갖는 1회성 조사라는 단점을 극복하여 축적되는 DB를 구축함으로 추세 분석이 가능하도록 하였다.

데이터 마이닝 분야에서 널리 사용되고 있는 신경망은 최근 많은 통계인들의 관심을 끌고 있다. 그러나 범용 근사성(universal approximator)이라는 성질에도 불구하고 초기치에 따라 적합 결과가 크게 좌우되는 단점이 있다. 본 논문에서는 붓스트랩 표본을 통해 초기치를 발견하는 bumping 기법이 신경망 분야에서 사용되고 있는 무작위 탐색법 보다 더 정확하고 안정적인 초기치를 제공하여 주는가를 살펴 보았다.

본 연구는 오랜 시간에 거쳐 축적된 고객 데이터베이스를 활용하여 스코어링 방법을 적용할 수 있는 모델링의 개발에 목적이 있다. 기존의 전통적인 스코어링 방법은 인구 통계학적인 변수나 거래 관련 횡단면적인 자료를 이용하여 우량고객과 불량고객을 구분하는 판별분석의 형태가 대부분이다. 하지만 과거 고객에 대한 실적 자료가 시계열 형태를 이루며 존재하기 때문에 이에 대한 적절한 동태적 모형을 적용은 자연스러운 확장이라고 볼 수 있다. 본 연구에서 제안하는 모형은 고객들의 실적관련 시계열 자료를 GARCH 모형에 적합하여 미래의 실적 예측과 이에 대한 표준편차를 예측하여 하위 $10\%$에 해당하는 실적 예측치를 스코어링으로 하는 새로운 방법을 소개하고자 한다. 이 경우 스코어 값이 부호를 가지게 되므로 우량고객을 구분함과 동시에 큰 음수 값을 조사하여 위험 평점도 함께 측정할 수 있어서 실무 측면에서 유용하리라고 본다.

In this paper a test of fit for exponentiality and we propose the estimator of Kullback-Leibler Information functions using the data from accelerated life tests. This acceleration model is assumed to be a tampered random variable model. The procedure is applicable when the exponential parameter based on the data from accelerated life tests is or is not specified under null hypothesis. Using Simulations, the power of the proposed test based on use condition of accelerated life test under alternatives is compared with that of other standard tests in the small sample.

A simple random sample is taken from a population and a particular survey item is subject to nonresponse that corresponds to random subsampling of the sampled values within adjustment cells. Our object is to estimate Bayesian probability interval of the population mean.

동시입력이 있는 병렬 네트워크에서 총 손님의 수가 특정한 값을 초과하여 과부하가 발생하는 확률을 추정하고자 한다. large deviation 이론을 적용하여 추정을 위한 최적의 확률 측도를 찾고 이를 이용하여 과부하 확률의 중요 샘플링 추정량을 구한다.

다변량분석 기법을 사용하기 위해서는 자료가 정규성(normality)가정을 만족해야한다. 본 연구에서는 GUI(graphic user interface)환경 하에서 일변량(univariate)과 다변량자료(multivariate data)의 정규성검정, 이상치(outliers)제거 및 변수변환(variable transformation)을 지원하는 시스템을 구축하여 사용자들이 보다 편리하게 사용할 수 있음을 소개 하고자 한다.

본 연구에서는 의사결정나무모형을 이용하여 교통사고 유형 분석을 시도한다. 분석에 이용된 자료는 도로교통안전관리공단에서 수집한 교통사고 정밀조사 자료이다. 본 연구에서 목표변수는 '사고내용'이며, 설명변수는 '인적 요인', '차량적 요인', '도로 환경적 요인' 관련 변수이다. 목표변수에 주요한 기여를 하는 주요 설명변수를 도출하였으며, 얻어진 의사결정나무모형을 토대로 하여 교통사고를 유형화하였다.

이변량 반복측정자료에서 Chinchilli 등(1996)이 제안한 가중일치상관계수는 두 변수의 일치성을 나타내는 측도이다. 기존에 제안된 가중일치상관계수 추정법은 변동효과 및 측정오차의 분산성분을 각각 최소제곱법으로 비편향 추정하여 구하는 것이다. 본 연구에서는 반복측정자료의 주변 우도함수를 설정한 후, 우도함수에 기초한 분산성분을 구하여 가중일치상관계수를 추정하는 방법을 제안한다. 이때, 각 분산성분은 유사/의사 우도함수 및 사후 분포에서 반복시행을 통하여 구해진다.

Using the fuzzified coefficients, ARMA processes can be extended to fuzzy time series model. In this paper, the estimation of parameters in the fuzzy time series model with asymmetric triangular fuzzy coefficients is studied. Nonlinear programming is applied to get solutions of parameters.

대학입학전형에는 평가에 영향을 미치는 여러 가지 전형요소들이 있으며 각 대학는 이들 전형요소에 반영율을 정하여 총점으로 학생을 선발하고 있다. 그러나 실제로 각 전형요소가 학생선발에 미치는 기여율은 대학이 고려한 반영율과는 다르기 때문에 문제가 일어날 수 있다. 본 논문에서는 각 전형요소들의 반영율이 주어졌을 때 기여율을 계산하는 방법을 소개하고 전형요소별로 대학에서 원하는 기여율이 되도록 하는 반영율을 역산하는 방법을 소개한다. K대학의 실제 자료를 위의 제안된 방법에 적용하여 대학이 정한 반영율과 실제의 기여율이 얼마나 다른지를 조사하고 대학이 원하는 기여율이 되도록 하기 위하여 전형요소별 반영율을 계산하였다.