• Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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• 2000.05a
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• pp.87-90
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• 2000

• Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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• 1997.10a
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• pp.20-22
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• 1997

• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.10 no.1
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• pp.191-214
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• 2004

VaR에 의한 금융위험의 측정은 국제결제은행 바젤위원회의 내부모델 허용에 힘입어 금융산업에서 표준방식으로 확고한 입지를 차지하고 있다. 본 연구에서는 한국주식시장포트폴리오를 거래투자자산으로 보유한 경우의 VaR를 극단치이론에 입각하여 측정하고 이의 성과를 RiskMetrics의 성과와 비교하여 검토하였다. GPD의 모수적 추정에 의한 VaR의 사후검정결과는 표본내 사후검정이나 표본외 사후검정에서 어떤 신뢰수준에서도 기대되는 범위와 크게 벗어나지 않은 안정된 결과를 보였다. RiskMetrics의 EWMA방식도 역시 표본내와 표본외 사후검정 어느 경우에나 기대되는 범위에서 크게 벗어나지 않았지만 높은 신뢰수준에서는 그 성과가 GPD VaR에 비하여 상대적으로 불안정하였으며 위험의 과소평가 성향을 확인할 수 있었다. 비모수적 GEV추정에 입각한 VaR의 경우에는 위험을 과대평가하고 지나치게 보수적인 성향을 나타내었다. GPD의 모수적 접근에 의한 VaR 측정은 다양한 신뢰수준에서 정확한 검정결과를 보여주고 있으며, 시간적 흐름에 따르는 VaR의 행태도 지나친 변동성을 보이지 않아 외부규제 및 내부통제를 위한 금융위험의 측정지표로서 실용적인 가치가 있음을 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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• 2004.04a
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• pp.482-486
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• 2004

울산지역 수질특성에 관하여 연구하기 위해 228개 지점에서 수질성분 25개 항목을 분석하였다. 그 성분중 지하수 음용수 9개 수질성분(pH, EC, TDS, Cl, Mn, NO$_3$, SO$_4$, F, Fe)에 관해 수질분포특성 및 오염도를 나타내기 위해 모수적 통계기법인 정규크리깅과 비모수적 통계기법인 지시크리깅 기법을 적용하였다. OK와 IK의 성분별 베리오그램 분석한 결과 OK의 경우 모든 수질성분은 구상형모델(Spherical model)로 선정되었으며, IK의 경우 pH, TDS, SO$_4$, Cl, Mn, F, Fe 성분은 구상형모델로, EC는 지수형모델로, NO$_3$는 선형모델로 선정되었다. 그 결과 정규크리깅의 경우 연구지역의 수질특성을 정량적 분포특성이 잘 나타났다. 특히 태화강, 인접한 남구일원과 중구일원, 북구의 북서 일원 그리고 동구의 방어동일원에서 수질성분 9개 성분들이 다소 높게 나타났다. 특히 EC, TDS 그리고 Cl$^{-}$ NO$_3$ 성분이 높게 나타났다. 그리고 지시크리깅의 경우 정규크리깅과 비교하여 이상치가 크게 영향을 미칠 수 있는 통계학적인 오류를 보완하여 분석한 결과 울산지역 9개 성분 오염도는 EC>TDS>NO$_3$>pH>Fe>Mn>Cl>SO$_4$>F 순으로 오염특성이 나타났다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.10D no.5
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• pp.829-836
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• 2003

Software Reliability Growth Model that have been studied variously. But measurement of correct parameter of this model is not easy. Specially, estimation of correct model about failure data must be establish and estimation of parameter can consist exactly. To get correct testing, we calculate the normal score and describe the normal probability plot. Use the normal probability plot, we estimate the distribution for failure data. In this paper, we estimate the software reliability growth model for through the normal probability plot. In this research, we applies software reliability growth model through distribution characteristics of failure data. If we see plot, we determine the software reliability growth model, we can make sure superior in model's performance estimation.

• Proceedings of the Korean Reliability Society Conference
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• 2011.06a
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• pp.79-85
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• 2011

LED(Light Emitting Diode) is a powerful device used in applications as diverse as replacements for aviation lighting, automotive lighting as well as in traffic signals. This study is to propose a prediction system based on the degradation model of LED which is determined by combining scale and shape parameter. The degradation model is analysed goodness of fit test using calculated R-square, and is compared with previous models. A LED prediction system using degradation model is developed to automate estimations of degradation parameters and lifetimes.

• Journal of Digital Convergence
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• v.12 no.3
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• pp.219-226
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• 2014

In this study, reliability software cost model considering shape parameter based on life distribution from the process of software product testing was studied. The shape parameter using the Erlang and Log-logistic model that is widely used in the field of reliability problems presented. The software failure model was used finite failure non-homogeneous Poisson process model, the parameters estimation using maximum likelihood estimation was conducted. In comparison result of software cost model based on the Erlang distribution and the log-logistic distribution software cost model, because Erlang model is to predict the optimal release time can be software, but the log-logistic model to predict to optimal release time can not be, Erlang distribution than the log-logistic distribution appears to be effective. In this research, software developers to identify software development cost some extent be able to help is considered.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• v.23 no.3 s.31
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• pp.247-254
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• 1990

짝짓기 방법은 교란변수를 통제하기 가장 좋은 방법으로 알려져 있으나, 모수추정시 그 계산방법이 복잡하고, 포함된 모든 정보를 이용할 수 없다는 단점을 갖고 있다. 그럼에도 불구하고, conditional 모델을 이용한 matched 분석법은 짝지은 자료 분석시 가장 좋은 방법으로 인정되고 있다. 그러나 명확한 confounding 현상을 통제할 목적이 아닌 상태에서 짝지워진 자료를 matched 분석법으로 모수추정하는 경우나, 올바로 짝지워진 자료를 분석법의 편이성 때문에 unmatched 분석을 시도하는 경우, 오히려 estimation bias가 야기될 수 있다. 이러한 estimation bias의 통제능력을 몇 가지 분석방법을 이용하여 비교하고자, 1:2로 대응된 한 환자-대조군 자료를 이용하여 Mantel-Haenszel 분석법, 두가지의 unconditional model을 이용한 다변량분석법의 결과를 conditional model을 이용한 matched 분석법의 결과와 비교하였다. 1. Matched 분석법의 대용방법으로 사용된 세 가지 방법들은 모수추정면에서나 가설검정능력면에서 차이를 서로 보이지 않았다. 2. 짝짓기에 사용된 변수가 분석자료내에서 confounder나 effect modifier로 작용되지 않았음이 명백한 경우에는 이들 세 가지 통제 방법과 matched 분석법간에 차이가 없었다. 3. 짝짓기에 사용된 변수가 분석자료내에서 effect modifier로 작용하지는 않았으나, Confounder로 작용한 것으로 추정되는 경우, unmatched 분석법으로 인해 야기된 estimation bias의 통제능력이 이들 세 가지 대용방안 모두에서 인정되었다. 4. 짝짓기에 사용된 변수가 분석자료내에서 effect modifier로 작용하고 있음을 직접 확인할 수 있는 경우에는, overmatching에 의한 estimation bias를 의심할 수 있었으며, 이들 세 가지 통제방법은 오히려 unmatched 분석 방법에 가까운 모수를 추정하였다.

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2007.10a
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• pp.444-445
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• 2007

• Proceedings of the Korean Society of Crop Science Conference
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• 2019.04a
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• pp.20-20
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• 2019