• 한국디지털정책학회:학술대회논문집
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• 한국디지털정책학회 2006년도 추계학술대회
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• pp.327-336
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• 2006

The odds ratio is used for assessing the disease-exposure association, because epidemiological data for case-control of cohort studies are often summarized into 2 ${\times}$ 2 tables. In this paper we define the odds ratio function(ORF) that extends odds ratio used on discrete survival event data to continuous survival time data and propose estimation procedures with censored data. The first one is a nonparametric estimator based on the Nelson-Aalen estimator of comulative hazard function, and the others are obtained using the concept of empirical odds ratio. Asymptotic properties such as consistency and weak convergence results are also provided. The ORF provides a simple interpretation and is comparable to survival function or comulative hazard function in comparing two groups. The mean square errors are investigated via Monte Carlo simulation. The result are finally illustrated using the Melanoma data.

• 품질경영학회지
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• 제24권1호
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• pp.32-43
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• 1996

In this paper we develop nonparametric methods for regression analysis when the response variable is subject to censoring that arises naturally in quality engineering. This development is based on a general missing information principle that enables us to apply, via an iterative scheme, nonparametric regression techniques for complete data to iteratively reconstructed data from a given sample with censored observations. In particular, additive regression models are extended to right-censored data. This nonparametric regression method is applied to a simulated data set and the estimated smooth functions provide insights into the relationship between failure time and explanatory variables in the data.

• 품질경영학회지
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• 제27권2호
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• pp.112-125
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• 1999

In a robust regression model, it is typically assumed that the errors are normally distributed. However, what if the error distribution is deviated from the normality and the response variables are not completely observable due to censoring? For complete data, Kim and Lai(1998) suggested a new adaptive M-estimator with an asymptotically efficient score function. The adaptive M-estimator is based on using B-splines to estimate the score function and simple cross validation to determine the knots of the B-splines, which are a modified version of Kun( 1992). We herein extend this method to right-censored data and study how well the adaptive M-estimator performs for various error distributions and censoring rates. Some impressive simulation results are shown.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2002년도 춘계공동학술대회
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• pp.590-597
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• 2002

LNG고압펌프계통은 천연가스 고압 송출에 있어 가용도가 매우 중요한 계통이다. 본 연구에서는 현재 적용되고 있는 예방(계획)정비주기를 가용성 측면에서 재검토했다. 확률적인 운전대수와 운전 및 보전 형태에 연관된 여러제약이 고려할 때 계통 불가용도를 정량화하기 위하여 시뮬레이션 기법을 적용했다. 중도 절단된 형태의 펌프 수명 데이터를 분석해 욕조형의 고장율 함수를 도출했으며 보수시간 데이터를 분석해 확률분포모수를 구했다. 또한 주요 펌프부대설비에 대해서는 상수형의 고장율과 보전율을 도출했다. 분석된 확률모수를 작성된 시뮬레이션 모형에 입력하고 과거의 운전대수 시나리오를 설정해 실험한 결과와 실제 보수 및 운전 자료를 비교해 모형의 유효성을 보였다. 그리고 차후 예상되는 운전요구대수 시나리오를 기정하고 각 예방정비주기별로 반복 실험하여 계통의 불가용도를 보이고 적합한 예방정비주기를 도출했으며 펌프부품 교체비용의 기대 절감액을 보였다.

• 응용통계연구
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• 제33권6호
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• pp.777-789
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• 2020

COVID-19는 지난 2019년 12월부터 중국에서 발생하여 전세계적으로 확산된 대유행병이 되었다. 본 연구에서는 한국 질병 관리 본부에서 공개한 오픈 자료를 이용하였으며 시각화 기법을 통해 확진자의 남녀별 지역별 추세를 조사하였다. 또한 평균 바이러스 잠복기간을 추정하기 위해 감염원이 알려진 두 감염 그룹의 증상 발현 시점과 양성 확진 시점을 활용하였다. 하지만 양성 확진자 중 86%가 무증상으로 정확한 증상 발현시점을 알 수 없었다. 또한 주어진 자료에서는 감염시점도 알려져 있지 않아 감염시점과 증상 발현 시점차로 정의되는 잠복기간은 정확하게 측정하기가 어렵다. 이에 생존 분석의 한 기법인 구간 중도 절단을 적용하여 잠복기간의 분포를 추정하였다. 여러가지 모수 분포를 적용한 결과 최적의 분포하에서 평균 잠복 기간은 5.4일 (95% 신뢰구간 (4.70,6.01)일)이었다. 본 분석에서는 확진자 표본을 이용하여 치사율과 치유율을 구하기 위해 경쟁 위험 모형을 적용하였다. 분석 결과 50대이상의 치사 위험률은 50대미만 그룹의 30배이상이며 남성 양성 확진자가 사망할 확률이 더 높았다. 또한 여성이고 나이가 젊고 무증상일 때 치유될 가능성이 더 높았다.

• 응용통계연구
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• 제29권1호
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• pp.113-122
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• 2016

경시적 자료는 반복적으로 측정된 다변량 자료의 한 형태로 임상학, 보건학, 경제학에서 자주 발생된다. 시계열자료와 구분되는 가장 큰 특징은 표본수와 공변량 효과의 추정에 있다. 경시적 자료는 일반적으로 시계열 자료보다 더 큰 표본 개체로 이루어져 있으며 연구의 주 관심은 특정 공변량의 효과를 추정하는 데 있다. 또한 시계열 자료보다 반복 측정 횟수가 짧으며 개체마다 다른 관측 횟수와 다른 관측 중단 시점을 가질 수 있다. 본 연구에서는 관측 시점과 관측 종료 원인이 경시자료와 서로 연관된 경우에 결합 모형을 적용함으로써 이들간의 연관성을 분석하고자한다. 따라서 이들 변량간의 연관성을 모형화하기 위해 이변량 랜덤효과가 적용된다. 실제 자료 분석에서는 간경변증 환자의 핼액 응고 수치 시간을 관심 있는 경시적 자료로 환자가 병원 방문시점과 관측 중단원인들간의 상호 연관관계를 규명하고자 하였다. 특히, 중도 절단원인은 사망이나 간이식을 받는 사건일 때 발생하는데 본 연구에서는 사망 사건과의 연관성이 고려되었다. 결과를 통해 혈액 응고 시간이 길고 병원 방문 시점이 빈번할수록 사망할 가능성이 높음을 알수 있었다. 또한 혈액응고 시간이 길수록 병원 방문 횟수가 빈번하였다.

• 응용통계연구
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• 제11권1호
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• pp.163-175
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• 1998

위험률 변화점모형에서 특별한 함수형이나 분포함수에 대한 가정을 하지 않는 일반적인 모형을 고려하였다. 이러한 모형은 지금까지 주로 다루어 왔던 상수항 위험률의 변화점모형뿐만 아니라 여러 유형의 변화점모형을 내포한다. 중도절단된 자료하에서 위험률 변화점에 관한 모수적 모형을 가정하지 않고 변화점 이전과 이후의 넬슨(Nelson) 누적위험함수 추정량의 기울기 차를 이용하여 추정량을 제안하고, 그의 점근적 성질을 규명한다. 붓스트랩 추정량의 일치성과 점근분포를 유도하고, 몇가지 분포함수의 경우에 몬테칼로 모의실험을 통해 제안된 방법의 경험적 성질을 살펴보았다. 또한, 심장병 이석환자의 생존시간 자료를 통해 변화점을 추정하고 추정량의 붓스트랩 분포를 구하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제8권1호
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• pp.21-30
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• 1997

가속수명시험에서 강한충격수준에서 부품들의 고장시간이 관측되고 가속화된 고장시간을 토대로 정상충격수준에서 부품들의 성능을 조사한다. 본 논문은 지수수명분포에서 중도절단된 가속수명자료를 이용하여 고장률의 사전분포의 평균을 알 때, 정상조건하에서 하나의 미래 관찰치의 예측문제를 사전분포의 모수에 대하여 적률추정량을 이용하는 경험적 베이즈 접근방법을 적용시켜 경험적 베이즈 예측분포와 예측구간에 대하여 연구하였다.

• 응용통계연구
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• 제23권4호
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• pp.705-713
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• 2010

마이크로어레이 실험 결과로부터 생존예측지표를 개발하는 일은 관찰 유전자수가 환자의 수보다 훨씬 많고 또 반응변수가 중도절단이 포함된 생존시간이기 때문에 어려운 작업이다. 또한 개별유전자 분석의 문제점이 대두되면서 동일한 대사기능을 수행하는 유전자들의 집합을 대상으로 분석하는 방법이 대두되고 있다. DLBCL 환자들의 마이크로어레이 유전자 발현 자료와 생존시간, 유전자들의 대사경로 정보를 바탕으로 생물학적 해석이 쉬운 생존예측지표를 찾고 그 정확성을 검정하는 pilot study를 실시하였다. 또한 유전자 걸러내기가 지표의 효율성에 미치는 영향력도 비교하여 보았다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권1호
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• pp.89-97
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• 2011

본 연구에서는 Buckley와 James의 방법을 이용하여 중도절단된 자료를 보완한 조건부생존함수 추정량으로부터 조건부평균잔여수명함수를 추정하는 방법을 제안하고, 모의실험을 통하여 제안된 방법의 효율성을 평가하였다. 모의실험 결과 비례위험모형이 아닌 경우 제안된 방법으로 추정한 조건부 평균잔여수명함수의 평균제곱오차가 Cox모형이나 Beran의 비모수적 방법을 이용하여 구한 추정치의 평균제곱오차보다 작게 나타났으며, 비례위험모형인 경우에는 제안된 방법으로 추정한 결과들이 Cox 모형을 이용하여 얻은 결과들과 비슷하게 나타났다. 또한 K대학교병원 외과에서 위암 수술을 받은 1,192명의 환자 자료를 이용하여 제안된 방법의 임상적 적용의 적절성을 평가하였다.