Park, Dong-Hyun;Park, Dal;Park, Sung-Yong;Kim, Tae-Hyun;Shin, Kyung-Hwan;Kim, Dae-Yong;Cho, Kwan-Ho
Proceedings of the Korean Society of Medical Physics Conference
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2003.09a
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pp.35-35
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2003
목적 : 세기변조방사선치료의 정도관리 중 선량 분포의 비교에 관한 새로운 정량적인 방법을 제시하였다. 이 과정 중에서 선량의 기울기가 큰 영역에서의 문제점을 해결하기 위하여 최적화 알고리듬을 사용하였다. 대상 및 방법 : 필름을 통해 측정된 선량분포와 컴퓨터를 통해 구해진 선량분포를 각각 5mm 간격과 lmm 간격의 해상도로 컴퓨터를 이용해 2 차원 선량분포로 구현한다. 그 후 두 선량분포사이의 차이를 각 선량분 포의 원점을 일치시킨 후 구해낸다. 이때 일반적으로 두 선량분포 사이의 차이는 선량의 기울기가 큰 영역에서 상당히 크게 나타나게 되는데 이것은 측정 장비의 원점을 구하는 과정에서 발생되는 이차원 상의 미세한 원점의 불일치 효과로 선량의 차이가 선량의 기울기가 큰 영역에서 더욱 커지기 때문이다. 이 불일치를 보정하기 위해서, 측정된 선량분포를 계산된 선량분포 위에서 lmm 간격으로 이동시켜가면서 선량의 차이를 계산하여 이 값이 최소가 되는 위치를 확인한다. 이때의 이동치는 가속기가 갖는 허용오차 이내에 있어야 하며 이 값은 2mm로 알려져 있다. 이 과정과는 독립적으로 이온 챔버를 통해 측정된 절대선량 값을 이용하여 두 선량분포 사이를 재 규격화한 뒤 차이를 구하게 되면 우리는 5mm 간격의 2 차원 절대선량 분포 비교를 실험상의 오차들 중 가장 크게 작용하는 원점 오차로 인한 오차를 제거한 뒤 수행한 것과 같은 결과를 얻게 된다. 여기서 계산된 선량분포의 해상도는 장비의 허용오차 보다 항상 작아야 한다. 결과 : 머리와 목에 환부를 갖는 여러 환자들에 대한 선량분포 비교 결과를 통해서, 측정된 선량분포와 계산된 선량분포사이의 허용오차 범위에 대한 일시적 기준을 마련하였다. 이 기준은 물론 더 많은 환자들에 대한 선량분포 비교를 통해 개선되어질 수 있다. 결론 : 측정 장비의 원점 불일치의 보정뿐만 아니라 측정 장비의 회전에 의한 오차 보정, 필름의 광학적 밀도에 관한 보정 등 여러 가지 계통적 오차들에 대한 보정들이 선량분포 확인과정의 이해와 그 기준마련에 도움이 되겠지만 우리가 다룬 원점 불일치에 비해서 상대적으로 무시할 수 있었다. 마지막으로 선량분포 확인의 최종목표인 3 차원 선량분포 확인의 실제 적용을 위한 연구가 최적화 알고리듬을 이용하여 실험 중에 있다.
The purpose of this study is to provide the guidance necessary for making a selection of error distributions by analyzing influence of statistical distribution for a type of bioassay measurement error on the intake estimation. For this purpose, intakes were estimated using maximum likelihood method for cases that error distributions are normal and lognormal, and comparisons between two distributions for the estimated intakes were made. According to the results of this study, in case that measurement results for lung retention are somewhat greater than the limit of detection it appeared that distribution types have negligible influence on the results. Whereas in case of measurement results for the daily excretion rate, the results obtained from assumption of a lognormal distribution were 10 % higher than those obtained from assumption of a normal distribution. In view of these facts, in case where uncertainty component is governed by counting statistics it is considered that distribution type have no influence on intake estimation. Whereas in case where the others are predominant, it is concluded that it is clearly desirable to estimate the intake assuming a lognormal distribution.
We consider the problem of estimating the error variance of in a two-way mixed-effects ANOVA model using noninformative priors. First, we derive Jeffreys' prior, a reference prior, and matching priors. We then provide marginal posterior distributions under those noninformative priors. Finally, we provide graphs of marginal posterior densities of the error variance and credible intervals for the error variance in two real data set and compare these credible intervals.
This study examined the ambiguous using the terminology of statistics at mathematics textbook of highschool in Korea and proposed the correct using of sampling error and sampling distribution of sample mean with consistency. And this paper proposed that the concept of error have to teach in context of sampling action in school mathematics.
1997년에 발사된 해색센서 Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor (SeaWiFS)의 클로로필-a 자료는 많은 연구자들에게 전 지구 규모나 지역 규모에 대한 해양표층의 식물 플랑크톤 증식을 연구하는데 널리 활용되고 있다. 그런데 NASA로부터 제공되는 동해의 SeaWiFS Level-3 클로로필 자료에는 비정상적으로 높은 농도 값이 스펙클 형태로 분포한다. 본 연구에서는 1998년부터 2007까지 전구의 SeaWiFS 자료를 이용하여 SeaWiFS 클로로필-a 농도가 가지는 스펙클 오차의 분포 특성에 관해 조사하였다. 10년간의 월별 자료로부터 각 화소의 최댓값을 분석한 결과 정상적 농도 범위에서 벗어난 높은 농도 값이 스펙클 형태로 출현하였다. 이런 특성은 북반구에서 전구의 80% 이상 높게 나타났으며, 특히 $40-75^{\circ}N$의 중위도 영역에 집중분포하였다. 또한 스펙클들은 연안 가까이에서 매우 높게 나타난 반면 연안과 멀리 떨어진 외해에서도 $10-80mg/m^3$정도의 높은 값을 가지고 산발적으로 분포하였다. 스펙클들은 해마다 상당한 연 변동을 보였으며, 해역별로 크게 분포하는 시기가 다르게 나타났다. 북태평양에서는 봄철에 크게 나타난 반면 북대서양에서는 봄철과 가을철에 고르게 분포하였다. 2009년의 SeaWiFS 재처리 이후에 스펙클 오차 보정에 대한 처리가 이루어졌으며, 상당량 줄어든 분포를 보였으나 여전히 자료 안에서 매우 높은 농도로 분포하며 자료에 오차를 유발하고 있다. 따라서 본 연구는 전구에서 나타나는 스펙클 오차 분포 특성을 분석함으로 해색자료가 가지는 오차에 관한 문제점을 제기하였으며, 이를 통해 좀 더 신뢰도 있는 자료를 해양 연구에 사용해야함을 제시한다.
Recently measurements of atmospheric trace gases from satellite are vigorous. So the development of its data processing algorithm is important. In this study, retrievalof vertical ozone profile from the atmospheric transmittance measured by satellite solar occultation method and its sensitivity to temperature and pressure are investigated. The measured transmittance from satellite is assumed to be given by the limb path transmittance simulated using annual averaged Umkehr data for Seoul. The limb path transmittance between wavelengths $9.89{\mu}m$ and $10.2{\mu}m$ is simulated with respect to tangent heights using the ozone data of HALOE SIDS(Hallogen Occultation Experiment Simulated Instrument Data Set) as an initial profile. Other input data such as pressure and temperature are also from HALOE SIDS. Vertical ozone profile is correctly retrieved from the measured transmittance by onion-peeling method from 50km to 11km tangent heights with the vertical resolution of 3km. The bias error of $\pm0.001$ in measured transmittance, the forced error of $\pm3K$ in each layer temperature, and the forced $\pm3%$ error in each layer pressure are assumed for sensitivity tests. These errors are based on the ADEOS/ILAS error limitation. The error in ozone amount ranges from -6.5% to +6.9% due to transmittance error, from -9.5% to +10.5% due to temperature error, and from -5.1% to +5.4% due to pressure error, respectively. The present study suggests that accurate vertical ozone profile can be retrieved from satellite solar occultation method. Accuracy of vertical temperature profile is especially important in the retrieval of vertical ozone profile.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.16
no.4
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pp.587-594
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2009
In this paper the change point problem of the error terms in linear regression models is considered. Since fixed or stochastic independent variables and weakly dependent errors are assumed, usual multiple regression models and time series models including ARMA are covered. We use the estimates of probability density function based on residuals in order to test the distribution change of the unobserved errors. Under some mild conditions, the test using the residuals is proved to have the same limiting distribution as the test based on true errors.
This study was intended to investigate the rainfall-runoff relationship with spatially distributed rainfall data, and then, to analyze and quantify the uncertainty induced by spatially averaging rainfall data. For constructing spatially distributed rainfall data, several historical rainfall events were extended spatially by simple kriging method based on the semivariogram as a function of the relative distance. Runoff was computed by two models; one was the modified Clark model with spatially distributed rainfall data and the other was the conventional Clark model with spatially averaged rainfall data. Rainfall errors and discharge errors occurred through this process were defined and analyzed with respect to various rain-gage network densities. The following conclusions were derived as the results of this work; 1) The conventional Clark parameters could be appropriate for translating spatially distributed rainfall data. 2) The parameters estimated by the modified Clark model are more stable than those of the conventional Clark model. 3) Rainfall and discharge errors are shown to be reduced exponentially as the density of rain-gage network is increased. 4) It was found that discharge errors were affected largely by rainfall errors as the rain-gage network density was small.
This study suggests a measurement error model based on skewed normal distribution instead of normal distribution to identify slope parameter properties in a simple liner regression model. We prove that the slope parameter in a simple linear regression model is underestimated.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.19
no.3
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pp.345-358
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2012
In a parametric sample selection model, the distribution assumption is critical to obtain consistent estimates. Conventionally, the normality assumption has been adopted for both error terms in selection and main equations of the model. The normality assumption, however, may excessively restrict the true underlying distribution of the model. This study introduces the $S_U$-normal distribution into the error distribution of a sample selection model. The $S_U$-normal distribution can accommodate a wide range of skewness and kurtosis compared to the normal distribution. It also includes the normal distribution as a limiting distribution. Moreover, the $S_U$-normal distribution can be easily extended to multivariate dimensions. We provide the log-likelihood function and expected value formula based on a bivariate $S_U$-normal distribution in a sample selection model. The results of simulations indicate the $S_U$-normal model outperforms the normal model for the consistency of estimators. As an empirical application, we provide the sample selection model for car ownership and a car expense relationship.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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