• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.13 no.1
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• pp.81-96
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• 2000

본 논문은 의학분야에서 주로 사용되는 메타분석 중 그룹화 임의효과 모형(grouped random effects model)을 프라빗 연결함수(probit link function)를 이용하여 베이즈적 관점에서 연구하였다. 이때 프라빗 함수를 강요하기 위해 잠재변수를 정의하였고, 사전 분포를 달리한 세가지 모형을 고려하였다. 주어진 세가지 모형들에게서 적합한 모형 선택을 위하여 베이즈 인자(Bayes factor, BF)와 유사베이즈 인자(pseudo-Bayes factor, PsBF)를 이용하였다. 깁스샘플러와 메트로폴리스 알고리즘을 이용하여 베이지안 계산상의 어려움을 해결하였다. 예로써, 새로운 간질약에 대한 효과를 조사하기 위하여 앞에서 제시된 방법으로 해석하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.28 no.2
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• pp.269-279
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• 2015

This paper considers inferences of random effects. We show that the proposed confidence distribution (CD) performs well in logistic regression for random intercepts with small samples. Real data analyses are also done to identify the subject effects clearly.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.23 no.4
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• pp.739-748
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• 2012

In this paper we propose a mixed effects least squares support vector machine (LS-SVM) for the censored data which are observed from different groups. We use weights by which the randomly right censoring is taken into account in the nonlinear regression. The weights are formed with Kaplan-Meier estimates of censoring distribution. In the proposed model a random effects term representing inter-group variation is included. Furthermore generalized cross validation function is proposed for the selection of the optimal values of hyper-parameters. Experimental results are then presented which indicate the performance of the proposed LS-SVM by comparing with a standard LS-SVM for the censored data.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.26 no.6
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• pp.1367-1375
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• 2015

Consider the linear growth models for longitudinal data analysis. Several kind of linear growth models are selected such as time-effect and random-effect models as well as a dummy variable included model. In this work, simulation data are generated with normality assumption, and both binormal ROC curve and AUC are obtained and compared for various linear growth models. It is found that ROC curves have different shapes and AUC increase slowly, as values of the covariance increase and the time passes for random-effect models. On the other hand, AUC increases very fast as values of covariance decrease. When the covariance has positive value, we explored that the variances of random-effect models increase and the increment of AUC is smaller than that of AUC for time-effect models. And the increment of AUC for time-effect models is larger than the increment for random-effect models.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.6 no.2
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• pp.355-370
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• 1993

The estimations of variance components for the unbalanced one way random effects model when the underlying distributions are not necessarily normal are considered. ANOVA, REML, ML, MIVQUE, and MINQE estimators are compared with respect to their mean squared errors and biases through a simulation study. Explicit, computable expressions with no matrix inversion necessary are given for these estimators. An efficient rule to provide a prior guess of MINQE is given. Our results indicate that the efficiency of MINQE is excellent for arbitrary underlying distribution in the sense of MSE even in the presence of nontrivial bias. Also, MINQE is a worthwhile improvement over other estimators when kurtosis of underlying distributions become large 1.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.27 no.6
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• pp.867-889
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• 2014

Nonparametric Bayesian (np Bayes) statistical models are popularly used in a variety of research areas because of their flexibility and computational convenience. This paper reviews the np Bayes models focusing on biomedical research applications. We review key probability models for np Bayes inference while illustrating how each of the models is used to answer different types of research questions using biomedical examples. The examples are chosen to highlight the problems that are challenging for standard parametric inference but can be solved using nonparametric inference. We discuss np Bayes inference in four topics: (1) density estimation, (2) clustering, (3) random effects distribution, and (4) regression.

• Proceedings of the Korean Society of Medical Physics Conference
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• 2003.09a
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• pp.38-38
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• 2003

목적 : 방사선 수술의 목적은 병소에 최대한의 방사선을 조사하고, 주위의 정상조직에는 가능한 적은 양의 방사선을 조사하는 것이다. 이러한 목적을 만족시키기 위해 방사선 수술계획자는 계획시 isocenter의 위치와 개수, 콜리메이터 크기를 변화시켜 가며, 주어진 병소에 맞는 선량분포를 획득해 방사선 수술효과를 최대화시키는 수술계획을 수립한다. 본 연구에서는 다양한 모양의 병소에 대해 자동적으로 isocenter를 위치시켜 수술 계획시 도움이 될 수 있도록 임의의 병소 모델들에 대해 위의 변수들을 변화시켜 가며 얻어지는 선량분포를 비교 분석하였다. 방법 : 본 연구에서는 임의로 정의한 계산 영역내에 다면체를 병소로 가정하여 연구를 수행하였다. 방사선 수술시 하나의 isocenter에서 얻어지는 선량분포는 구형으로 근사할 수 있으므로 하나의 isocenter를 구로 근사하여, 각 병소 모델 내에 콜리메이터 크기를 변화해가며 가능한 많은 영역을 포함하도록 isocenter를 배치시켰다. 이후 구형선량모델을 사용해 선량분포를 획득하여 병소와 정상조직간의 DVH(Dose Volume histogram)와 각 병소 모델에 대한 통일 평면상의 선량분포를 비교 분석하였다. 결과 ; 임의의 다양한 종양 모델에 대한 50%의 등선량 곡선내에서 세 가지의 빔관련 변수들을 변화시킨 결과, 종양이 없는 정상 조직에서는 선량분포가 극히 낮았으며, 콜리메이터의 크기에 따른 isocenter 의 개수가 변화하는 것을 확인할 수 있었고, 이 경우 한 종양모델에서의 깊이에 따른 선량 분포는 크게 차이가 나지 않았다. 그리고, isocenter의 개수가 변화함에 따라 선량곡선이 변하는 것을 확인할 수 있었다. 결론 : 빔관련 변수인 콜리메이터 크기, isocenter 개수, 거리등은 어느 일정 정도를 넘기면, 병소내 선량 분포에 크게 기여하지 않는다는 점을 감안하여 빔관련 변수들을 최소로 고려하므로써 계획시 소모되는 시간 과 노력을 많이 줄일 수 있을 것이며, 또한 각 병소 모델에 대한 최적의 구형선량모델에서 공통적인 규칙성을 찾는 것과 실제 병소의 모양을 간단한 모양으로 근사화 시킨다면 자동적 선량모델을 이루는데 많은 도움이 되고, 이로 인해 효율적인 치료계획작업이 이루어질 것이라 사료된다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.04b
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• pp.70-72
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• 2009

본 논문에서는 일반적인 단상유도기의 권선 배치를 가지는 경우, 즉 주권선과 보조권선의 배치가 임의의 각을 가지는 경우에 대하여 등가회로를 구성하였다. 이때, 등가회로를 이용하여 최적 효율 확보 방법으로 평형 운전 및 고정자 동손 최소화를 적용하였다. 설계된 전동기에 대해 2차원 유한요소해석을 수행함으로써 비직교 권선 분포 설계 시 자기적 평형상태와 이로 인한 철손 및 회전자 저항손 저감 및 효율 개선 효과를 검증하였다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.49 no.12
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• pp.179-183
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• 2012

The random dopant fluctuation (RDF) effects of tunneling field-effect transistors (TFETs) have been observed by using atomistic 3-D device simulation. Due to extremely low body doping concentration, the RDF effects of TFETs have not been seriously investigated. However, in this paper, it has been found that the randomly generated and distributed source dopants increase the variation of threshold voltage ($V_{th}$), drain induced current enhancement (DICE) and subthreshold slope (SS) of TFETs. Also, some ways of relieving the RDF effects of TFETs have been presented.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.231-231
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• 2012

격자 기반의 분포형 모형은 격자로 분할된 유역의 임의 지점에 대해서 유출량을 계산할 수 있는 장점이 있다. 분포형 모형을 이용한 기존의 유출해석에서는 유역의 최하류 지점을 대상으로 모형을 보정하는 단일지점 모형보정 기술이 적용되어 왔다. 단일지점을 대상으로 모형을 보정할 경우, 보정 대상 지점에서 멀리 떨어져 있는 격자 일수록 유출해석 결과와 관측 유량의 오차가 커질 수 있다. 본 연구에서는 소유역으로 분할된 유역에 대해서 소유역별로 모형을 보정할 수 있는 다지점 보정기술을 이용해서 유출해석을 수행하였다. 유역내 여러 지점에 대해서 모형을 보정할 경우, 소유역 및 최하류 지점에 대한 유출해석 결과를 향상시킬 수 있다. 이러한 다지점 보정기술은 유역내 여러 지점에 대한 유출량을 계산할 때 효과적으로 적용될 수 있으며, 분포형 모형을 이용한 홍수예보시스템 구축시, 대상 유역내 다수의 지점에 대해 실시간 유출해석을 손쉽게 수행하는 데 적용될 수 있을 것이다.