• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.31 no.2
• /
• pp.287-301
• /
• 2018

It is common to encounter count data with excess zeros in various research fields such as the social sciences, natural sciences, medical science or engineering. Such count data have been explained mainly by zero-inflated Poisson model and extended models. Zero-inflated count data are also often correlated or clustered, in which random effects should be taken into account in the model. Frequentist approaches have been commonly used to fit such data. However, a Bayesian approach has advantages of prior information, avoidance of asymptotic approximations and practical estimation of the functions of parameters. We consider a Bayesian zero-inflated Poisson regression model with random effects for correlated zero-inflated count data. We conducted simulation studies to check the performance of the proposed model. We also applied the proposed model to smoking behavior data from the Regional Health Survey (2015) of the Korea Centers for disease control and prevention.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2020.07a
• /
• pp.323-324
• /
• 2020

논문에서는 3D 체적형 모델을 이용하여 홀로그램에 랜덤 위상 효과를 주는 방법을 제안한다. CGH(Computer Generated Hologram)에서 랜덤 위상의 추가는 실제 촬영하여 획득한 홀로그램에서 물체 표면의 난반사에 대한 영향을 고려한 것이다. 이 랜덤 위상은 생성한 홀로그램의 광 시야각 확장 효과가 있다. 하지만 이것은 랜덤으로 발생하기 때문에 홀로그램 시퀀스를 생성할 때 같은 객체 표면에 대해서 고정된 효과를 줄 수 없다. 본 논문에서는 CGH를 진행할 때 물체의 고유한 랜덤 위상 추가를 위해 3D 체적형 모델을 사용하는 방법을 제안한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.28 no.2
• /
• pp.289-294
• /
• 2015

Linear mixed models are commonly used in the clinical pharmaceutical studies to analyze repeated measures such as the crossover study data of bioequivalence studies. In these models, random effects describe the correlation between repeated outcomes and variance-covariance matrix explain within-subject variabilities. Bioequivalence analysis verifies whether a 90% confidence interval for geometric mean ratio of Cmax and AUC between reference drug and test drug is included in the bioequivalence margin [0.8, 1.25] performed using linear mixed models with period, sequence and treatment effects as fixed and sequence nested subject effects as random. A Levofloxacin study is referred to for an example of real data analysis.

• Proceedings of the KIPE Conference
• /
• 2015.07a
• /
• pp.497-498
• /
• 2015

Random PWM 방식은 기본파의 배수 고조파에 밀집된 성분을 광대역화할 수 있기 때문에 특정 주파수의 노이즈 감소 및 소음 저감 등에 효과가 있는 인버터 스위칭 방식이다. Random PWM을 구현하는 방법은 랜덤 변수를 생성하고 이를 이용하여 스위칭 주파수를 가변하거나, 인가되는 벡터의 위치를 변화시키는 등의 다양한 방법이 있다. 본 연구에서는 Random PWM 구현 방식, 랜덤 변수의 변동 주기, 랜덤 변수가 적용되는 크기 등의 차이에 따라 주파수 광대역화에 미치는 효과를 분석하였다. 이 결과로부터 구현을 위해 요구되는 조건에 따른 Random PWM의 효과를 비교할 수 있으며, 투입 비용 및 시스템 제한 조건 대비 최적의 Random PWM 방식을 선정할 수 있는 기준으로 활용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
• /
• 2003.10a
• /
• pp.111-115
• /
• 2003

소지역 모형들은 고정된(fixed)효과와 랜덤 효과를 포함하는 일반적 선형 혼한 모형의 특별한 경우로 간주될 수 있다. 소지역 평균이나 종계는 고정된 효과와 랜덤 효과의 일치 결합으로 표현될 수 있다. 블록 대각 공분산 구조를 갖는 선형 혼합모형(mixed model) 아래서 EBLUP은 실재문제에 있어서 많이 소지역 모형에 응용된다. 설계 가중값(design weight) 들에 의존하고 설계-일치(design consistency) 성질을 만족하는 Pseudo-EBLUP 추정량들은 소지역추정에서 합해지면 (aggregated) 사후-수정(post-adjustment)없이 벤치마킹 성질을 만족한다.

• Journal of the KSME
• /
• v.29 no.5
• /
• pp.507-519
• /
• 1989

랜덤 신호의 앙상블 통계 처리 방법은 학교 실험실에서나 연구소 실험실 및 산업계 현장의 계측 시스템에 있어서 그 적용 가능성이 매우 커 이에 대한 파급성이 매우 증가할 것으로 생각된다. 특히 본 방법은 값싼 계측 기자재 등으로 구성하여 보다 정확한 자료를 추출함에 있어 최대의 효과를 내고자 한 점이 가장 크게 평가될 수 있을 것으로 사료된다. 한편 열. 유체 유동중 난류 계측에 본 방법을 적용하였을 경우 얻을 수 있는 결과들은 무엇보다도, 열선풍속계, A/D변환기, 컴퓨터 등으로 온라인이 가능하여 유동장내 임의 한 위치에서 분석에 필요한 많은 데이터들은 랜덤신호의 동시 계측 및 연산을 통해 쉽게 얻을 수 있으므로, 한 점을 통과하는 난류 랜덤 신 호로부터 통계학적인 난류 유동 특성의 거동을 보다 쉽게 분석할 수 있다는 점이다. 또한 본 방법을 이용하면, 압력 변환기 및 열전대에서 발생되는 랜덤 신호로부터 열. 유체 유동 등을 통 계학적으로 보다 광범위하게 분석할 수 있게 된다. 끝으로 본 연구에서 언급한 랜덤 신호의 앙 상블 개념의 통계 처리 방법은 현재 널리 보급된 소형 컴퓨터 IBM-ST/AT급에서도 쉽게 적용이 가능하기 때문에 많은 이용이 될 것으로 기대되는 바이다.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2015.07a
• /
• pp.24-25
• /
• 2015

본 논문에서는 준랜덤 자속을 사용하는 무선 전력전송 시스템에서 pickup을 위한 공진 회로에 대하여 논한다. 준랜덤 자속은 서로 직교하고 있는 3 개의 코일에 주파수가 다른 3개의 전류를 흘려 얻을 수 있다. 따라서 pickup도 3개의 주파수에 대하여 임피던스가 최저값을 가져야 효과적으로 전력을 끌어낼 수 있다. 즉, 3개의 주파수에 대하여 공진이 발생할 필요가 있다. 본논문에서는 3개의 주파수에서 공진이 일어나는 회로를 제안하고 그 특성에 대하여 논하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.9 no.6
• /
• pp.650-656
• /
• 1999

In this paper, we study on the convergence of the evolution strategies by introducing the Lamarckian evolution and the Baldwin effect, and propose a random local searching and a reinforcement local searching methods. In the random local searching method some neighbors generated randomly from each individual are med without any other information, but in the reinforcement local searching method the previous results of the local search are reflected on the current local search. From the viewpoint of the purpose of the local search it is suitable that we try all the neighbors of the best individual and then search the neighbors of the best one of them repeatedly. Since the reinforcement local searching method based on the Lamarckian evolution and Baldwin effect does not search neighbors randomly, but searches the neighbors in the direction of the better fitness, it has advantages of fast convergence and an improvement on the global searching capability. In other words the performance of the evolution strategies is improved by introducing the learning, reinforcement local search, into the evolution. We study on the learning effect on evolution strategies by applying the proposed method to various function optimization problems.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
• /
• 2005.05a
• /
• pp.1-6
• /
• 2005

SAS의 PROC MIXED는 ANOVA 추정량보다 더 다양한 잔차최대우도추정법 또는 최대우도추정법으로 모수들을 추론할 수 있다. 혼합모형에 속하는 불균형중첩오차구조를 갖는 선형회귀모형에서 랜덤효과에 해당되는 그룹간의 분산과 고정효과에 해당되는 회귀계수들에 대한 신뢰구간을 구하기 위하여 대표본인 경우와 소표본인 경우에 대하여 PROC MIXED를 사용한다. 시뮬레이션을 실행한 결과, 대표본인 경우에는 모수들의 신뢰구간을 구하기 위하여 PROC MIXED를 활용할 수 있지만, 소표본인 경우에는 PROC MIXED를 사용할 경우, 그룹간 분산과 회귀계수 가운데 하나인 절편항에 대한 신뢰구간은 시뮬레이터된 신뢰계수가 명시한 신뢰계수를 지키지 못하는 것을 보인다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• v.7 no.2
• /
• pp.247-256
• /
• 1996

In this paper, we applied bayesian hierarchical model to analyze the field mice example introduced by Demster et al.(1981). For this example, we use Gibbs sampler method to provide the posterior mean and compared it with LSE(Least Square Estimator) and MLR(Maximum Likelihood estimator with Random effect) via the EM algorithm.