Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권5호
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pp.787-796
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2009
이 논문에서는 반복측정치에 대한 분석모형 중, 혼합모형의 일종인 변량계수모형에 대하여 이론적으로 고찰한다. 특히 혼합모형의 설정, 모수 추정에 대하여 통계적으로 고찰하고 변량계수모형에 대한 가능한 모형을 열거하며, 그에 따르는 추정과 검정을 논의한다. 사례연구로 식이요법자료를 대상으로 가능한 변량계수모형을 적용하여 추정 및 검정을 실시한 결과, 고정인자인 사전값, 처리, 키 및 시간들의 인자는 체중감소에 대단히 유의함을 보여주었지만, 나이와 혈압은 유의하지 않았다. 처리효과에 있어서는 식이요법과 운동을 병행했을 때의 처리가 식이요법만 실시했을 때의 처리보다 체중이 더 감소했음을 알 수 있으며, 시간에 따른 체중감소의 효과는 삼차함수의 관계가 성립된다. 변량인자로는 개체효과는 유의하며 개체별 시간에 대한 교호작용의 효과는 차수가 높아질수록 급속도로 감소하여 3차 함수 관계가 적절한 모형으로 최종 선택되었다.
기존 수자원계획에 있어서 수문량 예측은 매우 제한적으로 활용되고 있는 실정으로서 최근 기후변화 및 이상기후로 기인하는 기상학적 불확실성 증가에 대해서 효과적으로 대응 하기가 어렵다. 본 연구에서는 기상인자를 활용한 수문변량 예측기법을 개발하고자 하며 국내에 수문자료가 충분한 지역에 대해서 모형의 적합성과 타당성을 평가하고자 한다. 대부분의 수문변량은 해수면온도, 해수면기압, 바람장 등 Large Scale의 기상학적 특성과 연관성을 가지고 있으며 선행시간을 가지고 수문순환에 영향을 주고 있다. 수문변량과 기상학적 변량사이에는 일반적으로 비선형 관계를 가지고 있는 것으로 알려지고 있으며 이러한 비선형 관계를 효과적으로 예측하기 위해서 본 연구에서는 비선형 예측모형을 개발 하고자 한다. 최근 비선형 예측모형에서 불확실성을 고려한 모형에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며 특히, 다중 모형을 사용한 Ensemble 개념의 예측모형 도입이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 국내 다목적댐 유입량 및 강수량에 대해서 최적 기상변량을 도출하고 이를 활용한 비선형 Ensemble 예측모형을 개발하였다. 일반적인 선형 회귀분석 모형에 비해 기상현상과 수문현상에 비선형성을 효과적으로 재현할 수 있는 장점을 확인할 수 있었으며 이와 더불어 예측결과에 대한 불확실성을 제공함으로서 신뢰성 있는 수자원 계획을 위한 기초자료로서 활용이 가능할 것으로 판단된다.
대량의 데이터에 있어 전반적인 특성 및 구조를 파악하는데 유용하기 때문에 다양한 분야에서 군집분석을 사용하고 있다. Dempster 등 (1977)에서 정의된 expectation-maximization(EM) 알고리즘은 가장 보편적으로 사용되는 군집분석 방법이다. 선형모형의 유한혼합물(finite mixture of linear model) 기법 또한 군집분석 방법 중 많이 사용되는 방법이며 베이지안 군집방법은 Bernardo와 Giron (1988)이 군집에 대한 가중치 확률만 모를 경우 처음 적용하였다. 우리는 이 연구에서 일반적인 선형모형의 유한혼합물이 아닌 군집특정(cluster-specific) 변량효과를 모형에 포함하여 베이지안 분석방법인 깁스표집법(Gibbs sampling)을 사용한다. 제안한 모형의 특성 및 표집법에 대하여 설명하였고 모의실험 및 실제 데이터 분석을 통하여 모형의 유용성을 파악하였다. Hurn 등 (2003)의 CO2 데이터에 모형을 적용하여 변량효과가 없는 모형, 개체특정(subject-specific) 변량효과 모형과 비교하였다.
관측 가능한 변수들 사이의 관계를 묘사한 갈릴레오의 물리학 법칙 발견 이후, 과학은 큰 성과를 거두며 발전해왔다. 그러나, 관측할 수 없는 변량효과를 함께 이용하여 더 많은 자연 현상을 설명할 수 있게 되었고, 이를 이용한 최초의 통계적 모형인 혼합효과모형이 소개되었다. 계산기술의 발달과 더불어 복잡한 현상에 대한 추론을 위하여 혼합효과모형은 그 중요성이 더욱 커지고 있다. 이러한 혼합효과모형은 최근 다단계 일반화 선형모형을 포함한 여러 모형으로 확장되었으며, 관측할 수 없는 변량효과를 추론하기 위한 다단계 가능도가 제시되었다. 혼합효과모형 특집호를 통해 이러한 모형들이 여러 통계학적 문제점을 해결하는 과정을 제시하고, 앞으로 어떤 확장이 추가적으로 요구되는 지에 대하여 논할 것이다. 빈도록적 접근법과 베이지안 접근법을 함께 다룬다.
영상분할 결과는 알고리즘에 관련된 매개변수들에 따라 다르기 때문에 최적 분할을 위하여 시행 착오법이 많이 이용된다. 본 논문에서는 3차원 변량 분석법을 이용하여 영역기반 active contour 방법에 관련된 최적 매개변수들을 결정하는 방법을 제안한다. 3원 변량 분석법에 의해서 추출된 결과와 사용자가 영상에서 직접 그린 결과가 상호 비교된다. 마지막으로 각 매개변수들의 주요 효과와 상호작용 효과를 측정하고 최적 값을 추출하기 위하여 점 추정 및 구간 추정 값을 계산한다. 본 논문에서 제안한 방법은 구간 상수 모델을 대상으로 영상분할시 최적 매개변수들을 추출하는데 큰 도움을 줄 것이다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권2호
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pp.287-296
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2011
36명의 여대생을 대상으로 체 지방 감소효과에 대한 실험을 실시하였다. 이 실험에서 처리는 매일 섭취하는 식사종류 및 양에 대한 식사일지 작성과 카메라 폰으로 찍어 실험관리자에게 전송하여 매주상담을 받는 것이다. 실험관리자는 체 지방 및 관련된 자료를 일주일마다 측정하여 8주간의 반복측정자료를 얻었다. 이 실험자료를 이용하여 혼합모형의 일종인 변량계수모형을 이용하여 추정 및 유의성 검정을 실시한 결과, 유의한 고정인자들은 처리 전체지방 값, 비만지수, 확장기 혈압, 총 콜레스테롤 및 시간이다. 처리 후 시간에 따른 체 지방 감소는 2차 함수의 관계가 성립된다. 변량인자인 개체효과와 개체와 시간과의 교호작용에서 1차 함수의 관계가 존재한다. 처리 후 시간이 지남에 따라 체 지방 량은 점점 감소하였으며, 실험실시 8주 후에는 평균 2.1kg 감소한 효과가 있음을 보여주었다.
허들모형은 영이 과잉 가산자료를 분석하기 위해서 사용되어 왔다. 이 모형은 이산부분을 위한 로짓모형과 절삭된 가산부분을 위한 절삭된 포아송모형의 혼합모형이다. 이 논문에서 우리는 경시적 영과잉 가산자료를 분석하기 위해서 수정된 콜레스키 분해을 이용하여 일반적인 이분산성을 가지는 변량효과 공분산행렬을 제안한다. 수정된 콜레스키 분해는 변량효과 공분산행렬을 일반화자기상관 모수와 혁신분산모수로 분리되면, 이러한 모수들은 베이지안 일반화 선형모형을 통해 추정된다. 그리고 실제 자료분석을 통하여 설명한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권6호
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pp.1263-1272
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2014
경시적 범주형자료 (longitudinal categorical data)는 의학, 보건학, 그리고 사회과학에서 많이 발생하는 자료이다. 이러한 자료는 반복측정으로 인한 결과치들의 상관관계를 설명하면서 공변량의 효과를 설명해야 한다. 이 논문에서 모집단에 대한 공변량의 효과를 추정하면서 우도함수에 기초한 모형인 주변화 변량효과모형 (marginalized random effects model)을 소개하고, 그 모형의 어떻게 발전했는지를 고찰한다. 그리고 실제 자료를 이용하여 제시된 모형을 설명한다.
본 논문에서는 SRC-Stat 통계패키지를 이용하여 변량효과를 적합하는 방법에 대해서 소개하고자 한다. 본 패키지를 통하여 단변량 평균 뿐만 아나리 산포 및 분산에도 변량효과를 고려하는 이중 다단계 일반화 선형모형을 적합할 수 있다. 고정효과 및 변량효과의 추정치는 다단계 우도 방법을 이용하고 있으며, 실제 자료 적합을 통해 패키지의 사용법에 대해서 설명하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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