• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.29 no.3
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• pp.513-523
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• 2016

Fitting a mixture of multivariate skew normal distribution (MSNMix) with multiple skewness parameter vectors via EM algorithm often requires a highly expensive computational cost to calculate the moments and probabilities of multivariate truncated normal distribution in E-step. Subsequently, it is common to fit an asymmetric data set with MSNMix with a simple skewness parameter vector since it allows us to compute them in E-step in an univariate manner that guarantees a cheap computational cost. However, the adaptation of a simple skewness parameter is unrealistic in many situations. This paper proposes an approximate estimation for the MSNMix with multiple skewness parameter vectors that also allows us to treat them in an univariate manner. We additionally provide some experiments to show its effectiveness.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.6 no.2
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• pp.421-433
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• 1993

Few ovservation can influence in model building procedure and can dominate the least squares fit of a selected model. An observation, however, may not have the same impact on all aspects of regression analysis. We introduce a statistic which measures the impact of individual cases on the overall goodness-of-fit statistics. We also propose an influence measure for variable selection problem. The property of uncorrelatedness between fitted values and residuals has been used to develop the influence measure. The performance of the measures are used to develop the influence measure. The performance of the measures are compared with other widely used influence measures by the analysis of real data.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.10a
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• pp.496-499
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• 2008

현재 정보영재 교육에서 중요성이 증대되는 사고력 신장 교육에 적합한 교수-학습 프로그램이 부족한 실정이다. 따라서 이 논문에서는 정보영재의 교육과정에 실제적으로 적용할 수 있는 교수-학습 모형을 제시한다. 정보영재 사고력 신장을 위한 영역별 교육 내용에 공통적으로 포함되는 문제들을 분석하여 사고력 신장에 적합한 교육 프로그램 모형으로서 OR 트리에 기반을 둔 교수-학습 모형을 제시한다. 이 논문에서 제시된 OR 트리형 교수-학습 모형을 정보영재의 현장 지도에 도입하기 위하여 8-puzzle 문제를 예로 들어 적용 방안을 제시하며, 적용 결과를 분석하여 교육 프로그램 개발의 타당성을 검증한다. OR 트리형 교수-학습 모형에서는 정보영재의 사고력 신장을 위한 교육 과정에서 주요 내용이 되는 backtracking과 heuristic 개념을 배우며 트리의 탐색 방법들을 익히게 된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.10a
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• pp.487-490
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• 2008

우리나라의 영재교육에 관한 많은 관심과 중요성에 비추어 볼 때 정보영재 교육을 위한 체계적인 교육 프로그램이 부족한 실정이다. 특히, 정보영재 교육에서 중요성이 증대되는 사고력 신장 교육에 적합한 교수-학습 프로그램이 부족한 실정이다. 따라서 이 논문에서는 사고력 신장에 적합한 교육 프로그램 모형으로서 AND 트리에 기반을 둔 교수-학습 모형을 제시한다. 이 논문에서 제시된 AND 트리형 교수-학습 모형을 정보영재의 현장 지도에 도입하기 위한 적용 방안을 제시하며, 그 적용 결과를 분석하여 교육 프로그램 개발의 타당성을 검증한다. 이 논문은 사고력 신장을 위한 정보영재교육 프로그램에 관한 구체적인 교수-학습 모형을 적용하고 분석하는 방안을 제시하여 영재 교육의 현장에 사용할 수 있는 실제적이고 유효한 교수-학습 모형을 제공한다는 데 그 의의가 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.167-167
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• 2018

토양수분은 토양에 포함된 평균 수분량을 나타내며 수문 순환 관점에서 매우 중요한 수문변량 중 하나이다. 본 연구에서는 대표적인 기계학습 방법인 Support Vector Machine (SVM)을 이용한 토양 함수 예측 기법을 개발하고자 하며, 예측인자로서 원격 탐측 기반의 토양함수자료, 강수량, 온도 등을 활용하고자 한다. SVM은 Kernel 함수를 이용하여 복잡한 비선형 관계를 선형 가정을 통해서 해석하는 기계학습 방법으로서 전역모델(global model)로서 다양한 수문기상분야에 적용이 이루어지고 있다. SVM의 장점은 일정 부분의 오차를 허용함으로서 모형의 일반화 측면에서 기존 인공신경망(artificial neural network, ANN)에 비해 우수한 성능을 나타내며, 특히 예측모형으로서 적용성이 매우 크다. 본 연구에서는 과거 토양 함수 자료와 강수, 온도, 위성 관측 기반 정보 등을 이용하여 모형을 적합시키고 이를 미계측 유역으로 확장하는데 연구의 목적이 있으며, 본 연구를 통해 제안된 모형은 용담댐 시험유역을 대상으로 적용되며 기존 ANN 모형 및 다중회귀분석 결과와 비교를 통해 모형의 적합성을 평가하고자한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.28 no.6
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• pp.1133-1146
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• 2015

The Horse race industry has the largest proportion of the domestic legal gambling industry. However, there is limited statistical analysis on horse races versus other sports. We propose prediction models for winning horses in horse races using data mining techniques such as logistic regression, linear regression, and random forest. Horse races data are from the Korea Racing Authority and we use horse racing reports, information of racehorses, jockeys, and horse trainers. We consider two models based on ranks and time records. The analysis results show that prediction of ranks is affected by information on racehorses, number of wins of racehorses and jockeys. We place wagers for the last month of races based on our prediction models that produce serious profits.

• Journal of Korean Society of Forest Science
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• v.97 no.4
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• pp.368-373
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• 2008

The objectives of this study were to validate existing growth models of Pinus densiflora and Larix leptolepis grown in Chonbuk regions, and to examine suitability of models to different regions using spatially varied data set. In the valuating model predicted of Pinus densiflora, except to DBH growth model, basal area and height prediction models were biased to fit to different region. And in the valuating predicted height, basal area and DBH model of Larix leptolepis, they were adequate to new data set acquired from different region. Therefore, existing prediction models, except DBH model, of Pinus densiflora have the limitation of practicality that could not be suitable for application to different region. However, owing to high compatibility shown predicted DBH, basal area and height models of Larix leptolepis, they will be adequate to use as the prediction models where data are available around eastern mountain areas of Jeollabukdo.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.26 no.3
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• pp.561-568
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• 2015

In this study we predict apartment prices per unit in Daegu-Gyeongbuk areas by spatial lag and spatial error models, both of which belong to so-called spatial regression model. A spatial weight matrix is constructed by k-nearest neighbours method and then the models for the apartment prices in March, 2012 are fitted using the weight matrix. The apartment prices in March, 2013 are predicted by the fitted spatial regression models and then performances of two spatial regression models are compared by RMSE (root mean squared error), RRMSE (root relative mean squared error), MAE (mean absolute error).

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.73-75
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• 2018

최근의 하천복원 사업은 제외지 중심의 하천복원에서 벗어나 제내지의 격리 차단된 구하도까지 복원하고자 하는 노력이 시도되고 있다. 그러나 하천복원에 따른 수리적 및 생태적 연결성 향상이 적절히 수행되는지에 대한 정량적 평가 수단이 부족한 상태다. 본 연구에서는 구하도 복원에 따른 생태적 연결성 평가수단으로서 복원전 후 수리해석 결과를 이용하여 대상어종의 서식처적합도지수(HSI)와 식생의 공간분포를 분석 또는 예측할 수 있는 모형을 개발하였다. 공간분포된 수리특성을 위해서는 2 3차원의 모형이 필요하지만 복잡한 계산과정, 고도의 기술 및 많은 시간과 비용이 필요하다는 점에서 접근이 용이하지 않다. 이에 1차원 홍수추적모형의 결과를 이용하여 1차원 수리특성을 2차원으로 확장시키는 수치모형도 함께 개발하였다. 다만 개발된 각 모형의 단계별 실행 결과는 개별적인 요소의 평가로서 그 의미가 작으므로 하천복원의 종합적 평가를 위한 수리-물리서식처-식생의 통합적 모의가 필요하다 개발된 모형의 사용성 증대 및 생태적 연결성 평가 통합모형으로의 발전을 위해 개발된 모형을 하나의 연동시스템으로 구축하고자 하며, 연동 시스템을 이용하여 수리적 및 생태적 연결성을 신속하고 간단하게 해석할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.312-312
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• 2020

최근 우리나라의 계절적 강우변동폭이 점점 커져 홍수, 가뭄의 발생빈도와 심도가 증가하고 있다. 특히, 도시화에 따른 토지이용변화, 산업구조변화 등은 수자원의 수요량 및 공급량 불균형으로 이어져 수자원 관리에서 제약조건으로 작용하고 있다. 유역 내의 물순환을 평가에 있어서 물수지 모델 구축과 함께 정확한 강우-유출 분석은 매우 중요한 분석단계라 할 수 있다. 이러한 점에서 본 연구에서는 국내외 주요 연속강우-유출모형의 특성을 파악하고 모형 최적화를 통해 계측유역에 대해서 적합성을 평가하였다. 미계측유역의 불확실성을 고려한 유량 시나리오를 제시하기 위하여 다수의 모형을 활용하는 앙상블 개념을 도입하였으며, 향후 미계측유역으로 모형의 확장성을 고려하여 매개변수 개수 및 관측 유량에 대한 재현능력 특성 등을 종합적으로 평가하였다. 본 연구에서는 40개 이상의 국내외 연속강우-유출모형을 소양강댐에 적용하였으며, 통계적 지표를 이용하여 모형을 1차적으로 선정하였다. 선정된 모형을 대상으로 매개변수의 개수 및 저유량, 중간유량, 고유량으로 분리하여 재현성을 평가하고 최종적으로 앙상블모형을 제시하였다.