Communications for Statistical Applications and Methods
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v.19
no.3
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pp.507-516
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2012
We study time series models for seasonal time series data with a covariance structure that depends on time and the periodic autocorrelation at various lags $k$. In this paper, we introduce an ARMA model with periodically varying coefficients(PARMA) and analyze Arosa ozone data with a periodic correlation in the practical case study. Finally, we use a PARMA model and a seasonal ARIMA model for data analysis and show the performance of a PARMA model with a comparison to the SARIMA model.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.4
no.2
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pp.333-343
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1997
선형회귀분석에서 변수의 선택문제는 최적의 모형을 찾는데 아주 중요한 부분을 차지한다. George와 McCulloch(1993)는 계층적 베이즈 모형과 깁스표본법을 이용하여 선형회귀모형에서 변수를 선택하는 문제를 고려하였다. 이 논문에서는 George와 McCulloch의 모형을 바탕으로 각각의 설명변수가 모형에 포함될 사전확률을 객관적인 기준에 의하여 결정하는 문제를 고려하여 보았다.
This study is about how functional conflict, hierarchical conflict in child-care centers and the sociology population of teachers influence organizational effectiveness. The questionnaire listed about the organizational conflict and the organizational effectiveness were used in this study. For the analysis of the questionnaire, frequency, percentage, reliability, and regression were used as statistical tools. In the results, the teacher's academic backgrounds, career, and marital status seem to have an influence on the organizational conflict. The hierarchical conflict in child-care centers has a more negative influence on organizational effectiveness than the functional conflict.
In this paper, we attempted to theorize the synergy effect between the value creating attributes for digital convergence model in the service industry. Our investigation is based upon contingency fit theory to understand the strategic fit for the two inherent value attributes of fixed and mobile value, as well as resolving fundamental limitations of service processes. Empirical validation of the derived research model is analyzed using hierarchical regression method. The results indicate that the relative advantage of each value creating attributes are strongly associated with the characteristics of domain service industries, and compatibility is critical to user adoption of convergent service model. Moreover, the less significant statistical impact of the synergy between mobile and fixed value attributes and others implies that each value attribute uniquely contributes to particular IT convergence model, which thereby offers critical insight that focusing the convergent value in conjunction with specific application domain is the most appealing managerial focus. The findings provide useful insight for the further research in IT based industry convergent business model areas.
In mobile systems, energy efficiency is critical to extend battery life. Therefore, power consumption should be taken into account to develop software in addition to performance, Efficient software design in power and performance is possible if accurate power prediction is accomplished during the execution of software, In this paper, power estimation model is developed using statistical analysis, The proposed model analyzes processor behavior Quantitatively using the data of performance monitoring events and power consumption collected by executing various benchmark programs, And then representative hardware events on power consumption are selected using hierarchical clustering, The power prediction model is established by regression analysis in which the selected events are independent variables and power is a response variable, The proposed model is applied to a PXA320 mobile processor based on Intel XScale architecture and shows average estimation error within 4% of the actual measured power consumption of the processor.
Journal of the Korean Regional Science Association
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v.35
no.4
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pp.61-73
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2019
Urban development and densification have led to the Urban Heat Island Effect, in which the temperature of urban space is higher than the surrounding areas, and the intensity is increasing with climate change. In addition, when the city's air temperature rises in summer, low-income, elderly population, and socially vulnerable people who have health problems lack the ability to cope with the elevated heat environment. Therefore, this study aimed to identify the urban heat island area of Seoul through Hotspot analysis, which is a spatial statistics technique, and explored physical environments, demographic and socioeconomic characteristics of urban heat island effect areas using logistic regression models. This study performed urban heat island hotspot analysis using the average air temperatures of the 423 administrative dongs in Seoul. Analysis results identified that the urban heat islands were concentrated in Jung-gu, Jongno-gu, Yongsan-gu, and Yeongdeungpo-gu. Logistic regression analysis results indicated that urban heat island areas of Seoul were affected by residential floor area ratio, commercial facility floor area ratio, overall floor area ratio, impervious surface ratio, and normalized difference vegetation index(NDVI). In addition, as a result of analyzing the vulnerable area of thermal environment considering the demographic and socioeconomic characteristics of the heat island area, urban heat island areas of Seoul were significantly associated with the proportion of low-income elderly living alone. The result of this study provided useful insights for urban thermal environmental design and policy development that could improve the thermal environment for the socially disadvantaged urban population.
This study is intended to explore an income level necessart for the old-age by income Status. Firstly, it is verified whether there is significant difference between old-age and working age or not. Secondly, if their difference is found, it will be identified that it is determined by certain factors. Thirdly, it is brought out needful income level for the old-age living through analysing old-age consumption expenditure level over working age. The results in this research are as follows. Firstly, there is a significant difference between old-age and working age. Secondly, the major factors which generated difference between old-age and working age consumption expenditure are income, household size, and age. Thirdly, the income level necessary for oldage living is on average 61 %. By income status, it is 90-100% for low income status, 60-70% for middle income status, 50-60% for high income status.
Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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2017.08a
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pp.59-64
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2017
본 연구는 공공도서관의 지식정보취약계층 서비스 이용에 미치는 영향요인을 분석한 것이다. 연구대상은 서울, 인천 경기지역의 공공도서관 382곳이며, 자료는 국가도서관통계시스템을 통해 2016년도 통계자료를 수집하였다. 분석결과, 지식정보취약계층 서비스 이용은 총 15개의 변수 중 9개가 유의하지 않았으며, 지식취약계층관련 예산, 사서 수, 문화프로그램 실시횟수, 자원봉사자 수, 자료구입비 예산, 노인 및 장애인 열람석 수의 총 6개 변수가 종속변수인 지식정보취약계층서비스 이용자 수에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 회귀모형의 전체적인 설명력은 43.2%이며, 자료구입비 예산은 유일하게 부(-)의 영향을 미치고 있다. 이를 제외한 5개의 변수는 종속변수와 정(+)의 관계가 있고, 특히, 지식취약계층관련 예산이 가장 큰 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 본 연구 결과는 추후 공공도서관에서 지식정보취약계층 서비스 활성화를 위한 방안을 수립할 때 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.28
no.1
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pp.29-37
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2017
It has gradually become important to estimate a forest stand volume utilizing LiDAR data. Recently, various statistical models including a linear regression model has been introduced to estimate a forest stand volume using LiDAR data. One of limitations of the current approaches is in that the accuracy of observed forest stand volume data, which is used as a response variable, is questionable unstable. To overcome this limitation, we consider a spatial structure for a forest stand volume. In this research, we propose a hierarchical model for applying a spatial structure to a forest stand volume. The proposed model is applied to the LiDAR data and the forest stand volume for Bonghwa, Gyeongsangbuk-do.
For this study grasp quantitative humidity variation with planting stratification to various green space of calculation method, observed humidity distribution in the green space. with this data, coverage condition and humidity distribution, planting calculation method and humidity, planting stratification calculation method and humidity, analyzed by revolution analysis. In this result, as well as coverage condition, planting stratification effect humidity variation. increasing planting ratio (area) and planting volume (capacity) effect higher humidity. especially, if we compared between planting stratification calculation method and higher humidity, effect by a revolution coefficient and a correlation coefficient, effect relatively planting volume (capacity) higher than stratification ratio (area). today, in the index of higher humidity, planting calculation propose application of capacity method.
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