Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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1997.11a
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pp.199-204
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1997
뇌전위에서 개인차가 없는 일반적인 규칙을 지닌 두 개의 정보 변수, 즉 ILF와 LHF 를 발견하였다. 이러한 일반성을 지닌 정보 변수가 청각, 후각, 촉각 자극에 의해 유발된 쾌하거나 불쾌한 감성 상태를 구분할 수 있으며 전두엽에서 그 경향이 두드러짐을 확인하였다. 전두엽의 뇌전위에서 감성 자극이 주어지기전과 자극이 주어지는 동안의 ILF, IHF값을 정규화함으로써 새로운 변수, Relative Quantified Emotional State(RQES)을 구현하였다. RQES는 쾌, 중립, 불쾌한감성의 정도를 선형적으로 정량화하였다. 따라서 하나의 전극으로 측정한 전두엽부분의 뇌전위로부터RQES 값을 계산하면 인간의 쾌, 불쾌 감성을 신뢰도있게 정량화 할 수 있다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.112-112
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2016
여름철 국지성 집중호우 및 태풍으로 인한 피해가 빈번하게 발생하고 있으며, 산지가 많은 국내에서는 산지지역 뿐만 아니라 도심지에서의 토석류 피해 또한 급증하고 있다. 2011년 집중호우로 인해 서울시 서초구에 위치한 우면산에서 동시 다발적으로 많은 토석류가 발생하였고 이로 인해 많은 인명과 재산피해가 발생하였다. 규모면에서 보다 큰 토석류가 이전에 강원지역 등에서 발생하였음에도 불구하고 우면산 산사태가 사회적 관심을 일으킨 것은 서울 도심지에서 발생하였기 때문이다. 이러한 토석류로 인한 피해를 줄이기 위해서는 토석류를 유발시키는 강우의 해석이 먼저 선행되어야 하며, 토사유출모의 결과의 확산면적의 정확성이 중요하다고 판단된다. 따라서 본 연구에서는 도심권(서초구 우면산) / 비도심권(춘천 마적산)을 대상지역으로 선정하였으며, 분포형 강우-유출모형인 S-RAT을 이용하여 빈도별(30년, 50년, 100년, 200년, PMP) 토석류 유발 강우를 산정하고, 토석류 2차원 수치모형인 RAMMS를 이용하여 정량지수(Quantitative index)분석을 통해 최적의 매개변수를 산정하였다.
Park, Chan-Young;Park, Jong-Hyeon;Park, Min-Woo;Kwon, Hyun-Han
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.280-280
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2016
특정 자료의 시간의 흐름에 따른 예측치를 추정하는 방법으로 AR Model 즉, 자기회귀모형이 많이 사용되고 있다. AR Model은 변수의 현재 값을 과거 값의 함수로 나타내게 되는데, 이런 시계열 분석 모델을 사용할 때 매개변수의 추정 과정이 필수적으로 요구된다. 일반적으로 매개변수를 추정하는 방법에는 확률적근사법(stochastic approximation), 최소제곱법(method of least square), 자기상관법(method of autocorrelation method), 최우도법(method of maximum likelihood) 등이 있다. AR Model에서 가장 많이 사용되는 최우도법은 표본크기가 충분히 클 때 가장 효율적인 방법으로 평가되지만 수치적으로 해를 구하는 과정이 복잡한 경우가 많으며, 해를 구하지 못하는 어려움이 따르기도 한다. 또한 표본 크기가 작을 때 일반적으로 잘 일치하지 않은 결과를 얻게 된다. 우리나라의 강우, 유량 등의 자료는 자료의 수가 적은 경우가 많기 때문에 최우도법을 통한 매개변수 추정 시 불확실성이 내재되어있지만 그것을 정량적으로 제시하는데 한계가 있다. 본 연구에서는 AR Model의 매개변수 추정 시 Bayesian 기법으로 매개변수의 사후분포(posterior distribution)를 제공하여 매개변수의 불확실성 구간을 정량적으로 표현하게 됨으로써, 시계열 분석을 통해 보다 신뢰성 있는 예측치를 얻을 수 있으리라 판단된다.
Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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2004.11a
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pp.73-77
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2004
종속변수와 독립변수 사이의 통계적인 관계를 설명하기 위해 사용되는 회귀모형을 분석하는 방법을 회귀분석이라 한다. 독립변수와 종속변수가 퍼지수인 퍼지회귀모형을 추정하기 위해 최소전대편차추정량을 제시하고. 예제를 이용하여 퍼지최소절대편차회귀모형과 퍼지최소자 승회귀모형의 효율성을 평가한다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.318-318
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2019
수문 기상레이더는 강우량을 바로 추정하지 못하고 여러 단계의 정량적 강우량 추정과정을 거치게 되므로 많은 불확실성 발생요소가 존재한다. 특히, 강수량 추정에서 어떤 식 혹은 어떤 관측변수를 사용하느냐에 따라 그 정확성은 매우 달라진다. 그 정확성을 높이기 위해 단일편파레이더에서 이중편파레이더로 변경하고 있으며, 널리 알려진 바와 같이 이중편파레이더에서 관측되는 다양한 이중편파변수를 활용하면 레이더기반 강수추정의 정확성을 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 우선 다양한 이중편파변수(반사도, 차등반사도, 비차등위상차 등)를 이용한 여러 레이더기반 강우량 추정식을 적용하고 그 정확성을 분석하고 비교하고자 한다. 또한 여러 강우사례를 적용하여 강우량 추정식에 따라 발생할 수 있는 불확실성을 정량화하고 분석하고 비교하고자 한다. 적용사례는 2012년부터 2014년 강우사례이며, 강우추정에 사용하는 강우량 추정식은 기존에 많이 활용되는 Marshall-Palmer 관계식, CSU 관계식, Bringi와 Chandrasekar의 $R(Z,Z_{DR})$ 관계식, Rhyzhkov의 $R(Z,K_{DP},Z_{DR})$ 관계식, CSU 방법, Beard and Chuang의 $R(K_{DP})$ 등을 활용할 예정이다. 또한 레이더기반 강우량 추정에 따른 불확실성 정량화를 위해 기존 연구에서 많이 활용되는 maximum entropy를 활용할 예정이다.
In many real-world data, multiple response variables are often dependent on the same set of explanatory variables. In particular, if several response variables are correlated with each other, simultaneous estimation considering the correlation between response variables might be more effective way than individual analysis by each response variable. In this multivariate regression analysis, least distance estimator (LDE) can estimate the regression coefficients simultaneously to minimize the distance between each training data and the estimates in a multidimensional Euclidean space. It provides a robustness for the outliers as well. In this paper, we examine the least distance estimation method in multivariate linear regression analysis, and furthermore, we present the penalized least distance estimator (PLDE) for efficient variable selection. The LDE technique applied with the adaptive group LASSO penalty term (AGLDE) is proposed in this study which can reflect the correlation between response variables in the model and can efficiently select variables according to the importance of explanatory variables. The validity of the proposed method was confirmed through simulations and real data analysis.
Recently, weather radar system has been widely used for effectively monitoring near real-time weather conditions. The radar rainfall estimates are generally relies on the Z-R equation that is an indirect approximation of the empirical relationship. In this regards, the bias in the radar rainfall estimates can be affected by spatial-temporal variations in the radar profile. This study evaluates the uncertainty of the Z-R relationship while considering the rainfall types in the process of estimating the parameters of the Z-R equation in the context of stochastic approach. The radar rainfall estimates based on the Bayesian inference technique appears to be effective in terms of reduction in bias for a given season. The derived Z-R equation using Bayesian model enables us to better represent the hydrological process in the rainfall-runoff model and provide a more reliable forecast.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.12
no.6
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pp.2522-2527
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2011
Technology policy has a substantial impact on the diffusion of a new technology. This paper uses technology policy as a variable in the general epidemic model to quantify the effects of the policy on technology diffusion. The results obtained in this study, using data on solid-state technology diffusion in the U.S. indicate that technology policy plays a positive role in technology diffusion and provide a firm basis for understanding the relationship between technology policy and technology diffusion through the use of quantitative data.
World aviation market has been expanded every year caused by improvement of economic level quality of individual life, increase of the development of tourist industry. Aviation companies have compete to develpe the service program for the maintaining of sustainable choice by customer and develop the market share. This study aims to suggest customer service strategy which is based on the relations between satisfaction by providing a differentiated service quality. This paper is focusing on the investigation with the mediating role of commitments on customer satisfaction in Aviation company. For this purpose, we do literature reviews, develop research model and conduct an empirical research. The literature review covers theoretical discussion on customer satisfaction and core variables for hypothesis setting. This analysis shows the airline service factors have a positive effect on the customers' satisfaction and re-choice intention. And it is necessary to improve airlines' systematic management and strategic development on airline service factors for better airlines' customer service.
We consider the missing covariates problem in generalized estimating equations(GEE) model. If the covariate is partially missing, GEE can not be calculated. In this paper, we study the performance of 7 imputation methods to handle missing covariates in GEE models, and the properties of GEE estimators are investigated after missing covariates are imputed for ordinal data of repeated measurements. The 7 imputation methods include i) Naive Deletion ii) Sample Average Imputation iii) Row Average Imputation iv) Cross-wave Regression Imputation v) Carry-over Imputation vi) Bayesian Bootstrap vii) Approximate Bayesian Bootstrap. A Monte-Carlo simulation is used to compare the performance of these methods. For the missing mechanism generating the missing data, we assume ignorable nonresponse. Furthermore, we generate missing covariates with or without considering wave nonresp onse patterns.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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