• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.29 no.4
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• pp.627-641
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• 2016

In this paper, we consider a seemingly unrelated regression (SUR) model and propose a nonparametric Bayesian approach to SUR with a Dirichlet process mixture of normals for modeling an unknown error distribution. Posterior distributions are derived based on the proposed model, and the posterior inference is performed via Markov chain Monte Carlo methods based on the collapsed Gibbs sampler of a Dirichlet process mixture model. We present a simulation study to assess the performance of the model. We also apply the model to precipitation data over South Korea.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.32 no.6
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• pp.657-664
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• 1999

This paper introduced the basic theory of LRCS(Linear Reservoir and Channel System) rainfall runoff model proposed by Korean researchers(Lee and Lee, 1995), and discussed the change of model output according to objective functions in sensitivity analysis and calibration process of model. It proposed "hat" matrix and affluence measures for affluence analysis of parameters in calibration, and investigated relationship between change of model output according to error propagation in parameter estimation, and sensitivity of model output according to variance of model output and change of parameters. Accuracy of parameter estimates was known by analysis of sensitivity coefficient, diagonal element $h_i$ and $D_i$._i$.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.15 no.8
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• pp.596-600
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• 2009

To support an efficient management of software verification and validation activities, many defect prediction models have been proposed based on object oriented metrics. They usually adopt logistic regression analysis, And, they state that the correctness of prediction is about 60${\sim}$70%, We performed a similar experiment with Eclipse 3.3 to check their prediction effectiveness, However, the result shows that correctness is about 40% which is much lower than the original results. We also found that univariate logistic regression analysis produces better results than multivariate logistic regression analysis.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.27 no.4
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• pp.605-617
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• 2014

Small area estimation is a statistical inference method to overcome large variance due to a small sample size allocated in a small area. A shrinkage estimator obtained by minimizing relative error(RE) instead of MSE has been suggested. The estimator takes advantage of good interpretation when the data range is large. A semiparametric estimator is also studied for small area estimation. In this study, we suggest a semiparametric shrinkage small area estimator and compare small area estimators using labor statistics.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.12 no.2
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• pp.265-274
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• 1992

A mathematical model was proposed to predict the fate of a priority organic pollutant, anthracene, accidently spilled into a stream. The model consists of 6 differential equations with 5 input variables and 9 rate constants. Volatilization, biodegradation, adsorption/desorption, photodegradation as well as the convective inputs and outputs are included in the model. As a result of a series of dynamic simulations and sensitivity analyses under the given conditions, the concentrations of the organic chemical could be predicted within a detection limit in the stream. It was also suggested that the rate constant for diffusion/transport and adsorption rate constant are the most influential ones for predicting the chemical conentrations in dissolved and particulate phase. The model proposed appears to be a useful tool for assessing chemical spills.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06a
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• pp.137-139
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• 2012

최근 교육분야에서 주목을 받고 있는 스마트 교육에 있어 다양한 연구 및 서비스가 진행되고 있다. 급변하는 정보통신기술에 따라 교육환경도 빠르게 변해 가고 있으며, 교육효과 측면에서 고려해야 할 요소가 많아지고 있다. 본 논문에서는 스마트 교육 개념 및 현황을 파악하고 스마트 교육콘텐츠 모형을 제안한다. 제안된 교육콘텐츠 모형은 향 후 스마트 교육서비스가 교육성과 측면에서 활성화 되는데 고려할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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• 1997.10a
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• pp.359-367
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• 1997

소프트웨어 개발 수명주기 동안의 소프트웨어 테스팅 단계에서 Jelinski와 Moranda의 소프트웨어 고장 데이트 해석 모형이, 병행처리 소프트웨어 환경에서 나타날 수 있는 여러 개의 소프트웨어 오류가 각 테스팅 스테이지에서 다중적으로 발생하여 하나의 소 프트웨어 고장의 원인이 되는 소프트웨어 테스팅 환경에서는 적절하지 않기 때문에, 다중 소프트웨어 오류가 하나의 고장을 유발하는 테스팅 데이터 해석을 위한 베이지안 소프트웨 어 신뢰도 성장 모형을 제안하면서 몇 가지 소프트웨어 신뢰성 측도들에 관해서 비정도 사 전정보를 고려한 베이즈 추정량을 구한다. 그리고 제안된 베이지안 소프트웨어 신뢰도 측도 들의 베이즈 추정량의 성능 평가를 위해서 몬테카를로 시뮬레이션을 수행하고 MSE와 Bias 의 관점에서 성능을 비교한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.4 no.2
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• pp.533-540
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• 1997

일반화 감마분포(generalized gamma distribution)에서 지표모수(index parameter)에 대한 추론은 생존시간(lifetime)과 관련한 모형의 선택문제에서 매우 중요하다. 이에 대한 정확한(exact) 추론법은 알려져 있지 않다. 본 연구에서는 이에 대한 점근적(asymptotic) 검정법으로 소표본에서도 우도비 검정에 비해 효율이 뛰어난 Bartlett 검정을 제안하고, 이의 요율적 수행을 위한 대체 모형으로 부터의 누율계산(cumulant computation) 법을 제시하였다. 또한 실제자료에 대해 본 논문에서 제시한 누율계산과정을 이용하여 Bartlett 검정을 실시한 결과 기존의 우도비 검정과는 상당히 큰 차이가 남을 확인하였다. 따라서 모형의 선택 등의 문제에서 제안된 방법은 소표본의 경우에 더욱 효율적이라 할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.259-263
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• 2002

CLV(Customer Lifetime Value; 고객생애가치)는 한 고객이 기업의 고객으로 존재하는 전체 기간동안 그 기업에게 제공할 것으로 추정되는 잠재적인 수익의 합계로 정의할 수 있으며, CRM(Customer Relationship Management)이 기업의 경쟁력 강화를 위한 핵심 수단으로 등장하면서 고객가치에 대한 측정 및 분석의 필요성이 증가하고 있다. 본 연구에서는 CLV를 측정하기 위해서 제안된 여러 모형들을 소개, 비교하고 몇 가지 측면에서 기존 모형들의 단점을 보안할 수 있는 모형들을 제안하고자 한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.18 no.1
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• pp.67-81
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• 2005

Most of the previously proposed methods for the frailty model do not work well when there are many tied observations. This is partly because the empirical likelihood used is not suitable for tied observations. In this paper, we propose a new method for the frailty model with many ties. The proposed method obtains the posterior distribution of the parameters using the binomial form empirical likelihood and Bayesian bootstrap. The proposed method yields stable results and is computationally fast. To compare the proposed method with the maximum marginal likelihood approach, we do simulations.