• 응용통계연구
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• 제28권6호
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• pp.1121-1131
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• 2015

의학이나 사회과학에서 이진 데이터 분석 시 랜덤 절편(random intercept)을 갖는 로지스틱 모형이 유용하게 쓰이고 있다. 지금까지는 이러한 로지스틱 모형에서 랜덤 절편이 정규분포와 같은 모수 모형(parametric model)을 따른다는 가정과 설명변수와 랜덤 절편이 독립이라는 가정 하에 실행된 데이터 분석이 전반적이었다. 그러나 이러한 두 가지 가정은 다소 무리가 있다. 이 연구에서는 설명 변수와 랜덤 절편의 독립성을 가정하지 않고, 비모수 랜덤 절편을 따르는 로지스틱 모형의 방법론을 기존에 널리 쓰인 방법과 비교하여 설명하도록 한다. 케냐의 초등학생들의 영양 섭취 및 질병의 발병을 조사한 데이터에 이 방법을 적용하였다.

• 한국습지학회지
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• 제21권1호
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• pp.66-76
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• 2019

기후변화로 인해 홍수나 가뭄과 같은 자연재난이 빈번하게 발생하고 있고, 이로 인한 피해 또한 커지고 있다. 습지는 이러한 피해를 저감하고 최소화하는데 중요한 역할을 하고 있는 것으로 알려져 있다. 특히, 자연재난으로 인한 피해 저감 뿐만 아니라 습지의 다양한 기능을 이해하기 위해서는 수위의 변동성을 분석할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 경상남도 창녕군에 위치한 우포늪의 수위 자료에 적합한 시계열 모형을 도출하고 모형의 적절성을 확인하기 위해 잔차 분석을 수행하였다. 즉, ARIMA 모형을 구축하였고, 잔차 분석을 위해 기존의 비모수 통계기법, BDS 통계기법 및 CRH(Close Returns Histogram)를 통한 결과들을 비교 분석하였다. 특히, 본 연구에서는 시계열 모형의 잔차 분석을 위해 CRH의 적용 가능성을 제시하고자 하였다. 분석 결과, CRH는 정확한 무작위성 검정 결과를 도출하였을 뿐만 아니라 다른 방법들에 비해서 단순한 계산과정을 통해 쉽게 결과를 얻을 수 있었다. 따라서 시계열 모형의 잔차 분석을 위해 BDS 통계기법 뿐만 아니라 CRH를 이용한다면 보다 효과적인 분석을 할 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권5호
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• pp.879-886
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• 2009

본 논문에서는 시장점유율을 추정할 때 최소제곱 서포트벡터기계를 적용하여 보통최소제곱과 최소제곱 서포트벡터기계의 성능을 비교하고자 한다. 최소제곱 서포트벡터기계는 커널 함수를 사용함으로 고차원의 특징 공간에서 선형회귀로 재구성함으로 비선형 회귀문제까지도 해결할 수 있는 장점을 가지고 있다. 그래서 본 논문에서는 비모수 기법인 최소제곱 서포트벡터기계를 이용하여 시장점유율 모형을 추정하고자 한다. 최소제곱 서포트벡터기계를 기반으로 한 모형 추정은 시장점유율 유인모형을 해결하기 위한 좋은 대안이 된다. 최소제곱 서포트벡터기계의 성능을 평가하기 위해 비교 실험에서는 한국 자동차 시장에서 차량 판매량을 이용하여 브랜드별 시장점유율 모형을 추정하였다.

• 응용통계연구
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• 제34권6호
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• pp.937-944
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• 2021

본 연구는 부분선형모형에서 변수선택의 문제를 다룬다. 부분선형모형은 평활화모수 추정과 같은 비모수 추정과 선형설명변수에 대한 추정의 문제를 함께 포함하고 있어 변수선택이 쉽지 않다. 본 연구에서는 빠른 전진선택법인 LARS 를 이용한 변수선택법을 제시한다. 제안된 방법은 LARS에 의하여 선별된 변수들에 대하여 t-검정, 가능한 모든 회귀모형 비교 또는 단계별 선택법을 적용한다. 제안된 방법들의 효율성을 비교하기 위하여 실제데이터에 적용한 예제와 모의실험 결과가 제시된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제9권2호
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• pp.189-202
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• 1998

본 연구는 Rice 분산추정량을 사용한 기존의 평활 적합도 검정들에 있어서 Rice의 분산 추정량 보다 뛰어난 성질을 가지는 GSJS 추정량을 사용함으로 검정 통계량들에 대한 검정력에 미치는 영향을 조사하는데 그 목적을 둔다. 또한 분산의 값들의 변화가 진동수와 진폭에 따른 선형 모형에서의 검정력들에 미치는 영향을 관찰하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제36권3호
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• pp.521-528
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• 2016

고속도로의 주요 영업소 톨부스는 일반적으로 2개 차종(경차포함 승용차, 승용차 이외의 중차량)의 교통수요 변동에 따른 사전 대응방식으로 각 차종에 대하여 운영된다. 이러한 의미에서 2개 차종에 대한 정확한 교통량 예측은 영업소의 첨단 운영에 있어 주요 요소 중 하나이다. 유감스럽게도, 기존 연구로 보고된 현행의 일변량 단기 예측 기법들을 이용하여 2개 차종의 교통량을 동시에 예측하기는 용이하지 않다. 이러한 실용적 학술적 배경으로 인해 수용 가능한 정확도의 수준에서 2개 차종의 장래 교통량 예측은 ITS 예측 분야의 매력적인 연구 주제 중 하나이다. 따라서 본 연구에서는 기존의 일변량 단기 예측기법의 단점을 극복함과 더불어 2개 차종의 교통량을 동시에 예측하기 위한 다중 입출력(Multiple In-and-Out, MIO) 모형을 제시하도록 한다. 제안된 MIO 모형은 대용량 이력자료의 실시간 이용이 가능한 자료 환경에서 비모수 접근법을 기반으로 개발되었다. 실제 자료를 이용한 적용가능 실험에서, 개발모형은 다변량 예측 수준에도 불구하고 폭 넓게 이용되는 일변량 예측모형 중 하나인 Kalman filtering에 비하여 예측 정확도 측면에서 우수하게 나타났다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제31권6호
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• pp.769-777
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• 1998

본 연구에서는 다양한 특성을 가지는 시계열 자료들을 분석하여 자료의 비선형성 여부를 판단하였다. 시계열 자료의 무작위성을 분석하면 시스템의 비선형 구조를 알아낼 수 있다. 무작위성을 조사하는 통계기법으로는 전통적인 비모수 통계기법과 새로운 통계기법인 BDS 통계를 사용하였으며, 그들의 해석결과를 비교하였다. BDS 통계는 카오스 분석을 위해 이용되는 상관적분의 통계학적 특성을 바탕으로 한 검정방법으로서 무작위성과 비선형 동역학 시스템을 구분하는데 탁월한 능력이 잇는 것으로 알려져 왔다. 이미 자료의 특성이 알려진 선형, 비선형 시스템에 BDS 통계를 적용한 결과, 비모수 통계기법에 비해 더욱 정확한 해석결과를 나타내었다. 실제 수문 시계열 자료를 이용하여 선형 추계학적 모형인 ARMA 형태의 모형을 구축한 후, 이 모형으로부터 계산된 잔치를 BDS 통계를 사용하여 분석하였다. 분석결과, BDS 통계는 시계열자료의 무작위성과 카오스 시스템의 비선형성을 판단하여 줄 뿐만아니라, 추계학적 모형의 잔차 분석을 통한 모형의 적합성 판단에도 유용한 방법임을 알 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제37권1호
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• pp.76-82
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• 2000

이 논문에서는 먼저 약의존성을 나타내는 덧셈꼴 잡음환경을 잘 나타낼 수 있는 모형을 생각하였다 그 다음에 이 모형에서 순위 통계량을 바탕으로 하여 알려진 신호와 확률 신호의 비모수 검파를 생각하였다 약의존성 잡음모형에서 알려진 신호와 확률신호를 검파하는 국소최적순위검파기의 검정통계량을 얻었으며, 점근상대효율을 써서 이들 검파기의 성능을 분석하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.3007-3013
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• 2014

본 연구의 목적은 블루 LED 기반의 치과용 스캐너를 이용하여 제작된 3차원 디지털 모형의 정확도를 평가하는 것이다. 본 연구를 위하여 20개의 동일한 석고 모형 제작 후 블루 LED기반의 치과용 스캐너를 이용하여 석고 모형과 동일한 20개의 3차원 디지털 모형을 제작하였다. 정확도를 평가하기 위해 두 집단의 모형을 대상으로 6개의 계측 거리를 지정한 후 측정하였다. 통계분석은 비모수 검정법인 윌콕슨 순위 합 검정법을 이용하여 비교 분석하였다(제1종 오류수준=0.05). 비록 모든 부위에서 디지털 모형이 석고 모형보다 작은 것으로 분석되었으나(p<0.05), 임상적 허용 수치를 벗어나지 않았다.

• 응용통계연구
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• 제31권1호
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• pp.41-65
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• 2018

우리나라의 경우 선진국에 비해 짧은 기간 동안 사망률 개선이 급속히 이루어짐에 따라 사망률 예측에 있어 모형의 선택뿐만 아니라 시계열 이용기간의 선정 또한 중요한 고려사항이 될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 시계열 이용기간의 선택 관점에서 회귀모형을 이용하는 방법을 제안하였다. 또한 Lee-Carter (LC) 모형, LC류 (Lee-Miller (LM), Booth-Maindonald-Smith (BMS)) 그리고 비모수 모형(functional data model (FDM), Coherent FDM)을 토대로 시계열 이용기간을 다르게 적용할 경우 어떠한 문제가 발생되며, 연령별 사망률과 기대수명 예측력에 어떠한 차이를 보이는지 살펴보았다. 분석결과를 바탕으로 5개의 모형별 2030년까지 남녀의 연령별 사망률과 예측기대수명을 작성하고 통계청(Korean Statistical Information Service; KOSIS)에서 제공하는 장래 연령별 사망률과 기대수명과 비교하였다.