최근 들어 음성에 대한 일반인들의 관심이 높아지면서 음성이상을 호소하며 이비인후과 외래를 방문하는 환자가 점차적으로 증가하는 추세에 있다. 그러나 이러한 음성이상을 객관적으로 평가할 수 있는 기준이 국내에는 거의 없는 실정이다. 이에 저자들은 본 연구에서 기왕력 상 폐질환이나 신경계질환, 후두질환을 앓은 적이 없으며 음성조율 기관에 이상이 없고 정상적인 청력을 가진 10세에서 69세까지의 무작위 추출된 정상 한국인 남자 112명과 여자 122명을 대상으로 Aerophone II voice function analyzer를 이용하여 공기역동학적 검사 중 최대발성지속시간(maximum phonation time), 평균호기류율(mean airflow rate), 발성율(phonation quotient), 발성시 기류량(phonatory flow volume) 및 성문하압(subglottal pressure)의 정상 한국인의 남녀 년령별 평균치를 측정하고자 하였다. (중략)
According to recent researches on climate change, the global warming is obvious to increase rainfall intensity. Damage caused by extreme hydrologic events due to global change is steadily getting bigger and bigger. Recently, frequently occurring heavy rainfalls surely affect the trend of rainfall observations. Probability precipitation estimation method used in designing and planning hydrological resources assumes that rainfall data is stationary. The stationary probability precipitation estimation method could be very weak to abnormal rainfalls occurred by climate change, because stationary probability precipitation estimation method cannot reflect increasing trend of rainfall intensity. This study analyzed temporal variation of trend in rainfall time series at 51 stations which are not significant for statistical trend tests. After modeling rainfall time series with maintaining observed statistical characteristics, this study also estimated whether rainfall data is significant for the statistical trend test in near future. It was found that 13 stations among sample stations will have trend within 10 years. The results indicate that non-stationary probability precipitation estimation method must be applied to sufficiently consider increase trend of rainfall.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2018.10a
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pp.398-402
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2018
비정상(non-stationary) 장기 시계열 안에서도, 단기적으로 추세의 변화가 일시적인 것인지, 아니면 구조적으로 변한 것인지를 적시에 판단하는 것은 중요하다. 이는 시계열 추세의 변화를 상시 감지하여, 변화에 맞는 적정한 수준의 대응을 할 필요가 있기 때문이다. 본 연구에서는 장기 시계열이 주어진 상황에서, 단위근 검정법을 기반으로 단기적으로 구조변화를 감지하여, 이러한 변화가 얼마나 지속될 것인지를 시각적으로 판단할 수 있는 방법을 제시하고자 한다.
Kim, Hanbeen;Kim, Taereem;Shin, Hongjoon;Heo, Jun-Haeng
Journal of Korea Water Resources Association
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v.50
no.4
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pp.253-261
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2017
A lot of nonstationary frequency analyses have been studied in recent years as the nonstationarity occurs in hydrologic time series data. In nonstationary frequency analysis, various forms of probability distributions have been proposed to consider the time-dependent statistical characteristics of nonstationary data, and various methods for parameter estimation also have been studied. In this study, we aim to introduce a parameter estimation method for nonstationary Gumbel distribution using ensemble empirical mode decomposition (EEMD); and to compare the results with the method of maximum likelihood. Annual maximum rainfall data with a trend observed by Korea Meteorological Administration (KMA) was applied. As a result, both EEMD and the method of maximum likelihood selected an appropriate nonstationary Gumbel distribution for linear trend data, while the EEMD selected more appropriate nonstationary Gumbel distribution than the method of maximum likelihood for quadratic trend data.
최근 우리나라의 암 발생률은 꾸준히 증가추세에 있고 그 중에서도 전립선암은 갑상선암을 제외했을 때 남성에서 가장 높은 증가 추세를 보이고 있는 암이다. 전립선암은 그 동안 선진국에서 주로 발병하는 것으로 알려진 암 종이지만 서구화된 식습관과 생활 행태 변화로 인하여 국내에서도 발생률이 증가하는 것으로 추정하고 있다. 따라서 국내 환경에 맞는 내장 지방 분포와 같은 정확한 비만도 측정을 통해 우리나라에서 증가율 1위를 보이고 있는 전립선암 발생의 원인 관계를 찾고자 한다. 본 연구는 환자와 정상군 비교를 하는 환자-대조군 연구이고 본 연구를 위하여 임상시험 윤리위원회 (IRB) 승인을 받았다 (NCC2014-0124). 환자군은 2014년 8월 1일부터 2015년 1월 6일 까지 국립암센터를 방문하여 전립선암을 진단받고 수술과 항암치료 그리고 방사선 치료를 시작하지 않은 초진을 대상으로 하였고, 정상군은 2009년 11월부터 2014년 9월 30일까지 공단검진을 목적으로 국립암센터를 방문한 정상인을 대상으로 하였다. 전립선암 연구는 환자 총 52명에 평균 66세 (51 - 82세)이고 정상군은 총 50명에 평균 64세 (59 - 75세) 이다. 모든 연구 대상자들의 생활 요인 평가를 위하여 암 가족력, 흡연, 음주 상태, 운동, 등을 추가적으로 설문 조사하였다. MRI 영상의 배꼽 주위에서의 내장 지방과 피하지방을 전용 분석 컴퓨터를 활용하여 측정 하였다. 복부비만율은 환자군과 정상군에서뿐만 아니라 (p = 0.03), 전립선암 악성도와 (Gleasonscore; p = 0.001)도 통계적 차이를 나타냈다. 하지만 BMI 결과와는 전립선암 발생과 악성도에서 무관함을 보인 것에 반해 허리둘레는 전립선암의 발생에 영향을 미치는 결과를 나타났다. 한편 전립선암의 또 다른 악성도 지표인 PSA는 비만 측정치와의 상관성이 Gleason score와 보다 대체적으로 낮게 나타났다. 학력, 운동량, 흡연, 음주 상태와 같은 생활 특성에 따른 전립선암 발생의 영향 관계는 뚜렷하지 않았다. 결론적으로 본 연구를 통해서 전립선암의 발생 위험도와 악성도 지표로 복부 비만도가 유용함을 나타냈고 간단한 신체 계측 지표 활용으로는 BMI보다 허리둘레 측정치가 더 암 발생의 연관성이 높음을 보였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.17
no.2
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pp.241-253
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2010
As standard unit root tests are empirically proved to fail to reject the null hypothesis of a unit root for many economic and business time series, it is doubtful that most of those series are informative about the existence of a unit root or that those tests are powerful against relevant alternative hypotheses. This study attempts to perform tests of the null hypothesis of stationarity as well as tests of the null hypothesis of a unit root using the time series data of housing prices in the major metropolitan areas. The results of the additional analyses such as lead-lag, cross-correlation and impulse response for testing the statistical interrelationships between the prices are generally found to be consistent.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2009.01a
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pp.429-432
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2009
최근 현금인출기의 설치가 증가하면서 그에 따른 범죄도 증가하는 추세이다. 현금인출기와 관련한 지능형 범죄가 증가하고 있지만 보안 시스템은 CCTV나 감시카메라를 이용하고 있어 취약한 면이 많다. 특히 감시 카메라는 실제 상황을 단순하게 녹화하는 가능만을 제공하기 때문에 모자나 마스크, 선글라스 등으로 안면을 가리고 현금인출기를 이용하면 범죄 사건 발생 후에 범인의 신원을 확인할 수 없는 문제점이 발생한다 따라서 본 논문에서는 효과적인 현금인출기 보안 시스템을 위한 안면 인식 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 현금인출기의 감시 카메라를 이용하여 사용자의 안면을 인식하고, 그 영상에서 장신구 착용 유무 판별함으로써 정상식인 얼굴과 비정상적인 얼굴을 구별한다. 성능평가에서는 정상적인 얼굴, 선글라스 착용 상태, 마스크 착용 상태, 선글라스와 마스크를 모두 작용한 상태에 대하여 안면 인식률을 비교 평가한다.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.31
no.5B
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pp.449-457
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2011
Recently, increasing heavy rainfalls due to climate change and/or variability result in hydro-climatic disasters being accelerated. To cope with the extreme rainfall events in the future, hydrologic frequency analysis is usually used to estimate design rainfalls in a design target year. The rainfall data series applied to the hydrologic frequency analysis is assumed to be stationary. However, recent observations indicate that the data series might not preserve the statistical properties of rainfall in the future. This study incorporated the residual analysis and the hydrologic frequency analysis to estimate design rainfalls in a design target year considering the non-stationarity of rainfall. The residual time series were generated using a linear regression line constructed from the observations. After finding the proper probability density function for the residuals, considering the increasing or decreasing trend, rainfalls quantiles were estimated corresponding to specific design return periods in a design target year. The results from applying the method to 14 gauging stations indicate that the proposed method provides appropriate design rainfalls and reduces the prediction errors compared with the conventional rainfall frequency analysis which assumes that the rainfall data are stationary.
Min-Kyu Jung;Pamela Sofia Fabian;Minwoo Park;Hyun-Han Kwon
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.272-272
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2023
기후변화로 인해 많은 경우 강수량은 증가할 것으로 전망되지만 시공간적 편차 또한 커짐으로써 가뭄 위험은 증가할 것으로 예상된다. 가뭄 위험도 평가는 강수량, 유출량 등 수문자료로부터 추출한 가뭄변량의 빈도해석을 통해 이루어질 수 있다. 빈도해석의 대상이 되는 수문변량의 통계적 속성이 일정하게 유지되는 정상성의 가정은 기존 빈도해석 방법의 핵심이 되지만, 최근 기후변화로 인한 수문변량의 통계적 특성 변화가 발생할 것으로 예상되기 때문에 이러한 비정상성의 특성을 빈도해석 시 고려할 필요가 있다. 자료의 비정상성을 평가하는데 짧은 기록을 갖는 자료로부터 변화 추세를 신뢰성 있게 평가하는 것은 어려움이 크다. 이러한 점에서 지점자료를 통합적으로 활용할 수 있는 지역빈도해석 절차 도입을 통해 해석 결과에 신뢰성을 확보하는 것이 합리적이다. 본 연구에서는 유역단위에서 가뭄의 지속기간과 심도 사이의 상호의존성을 고려하기 위해 이변량 Copula 함수 기반 가뭄 지역빈도해석을 도입했으며, 두 가뭄변량의 주변확률분포의 매개변수는 시간에 따른 함수로 가정하였다. 모형의 모든 매개변수는 계층적 Bayesian 모형을 통해 동시에 추정하였다. 최종적으로 주어진 가뭄빈도에 해당하는 시간에 따라 변화하는 가뭄 위험을 평가하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.433-433
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2022
수자원 관리를 위한 설계수문량의 산정은 수문자료의 통계적 특성을 고려한 빈도해석을 통해 이루어지며, 대상 관측지점에 대해 개별적으로 수행되는 지점빈도해석과 수문학적으로 동질하다고 판단되는 지점들의 자료를 동시에 고려하는 지역빈도해석으로 분류된다. 기후변화에 의한 미래 수문량의 변동성을 고려하기 위해 비정상성 빈도해석이 요구되나 짧은 기록을 갖는 수문자료로부터 정확한 변화 추세를 평가하기 어렵다. 이에 따라 지역빈도해석을 통해 자료를 확충함으로써 자료에 대한 신뢰성을 확보하고 지역 전체에 대해 대표성을 갖는 확률수문량을 산정하는 것이 합리적이다. 본 연구에서는 극치강수량의 지역빈도해석에서 비정상성을 고려하기 위해 단순선형회귀 모형을 통해 시간항에 대한 강수량의 경향성을 탐지하였다. 계층적 Bayesian 모형을 통해 Partial Pooling 기법을 적용함으로써 기존 L-모멘트 방법(complete pooling)에서 고려하지 못하는 개별지역의 강수 특성을 고려하였으며 불확실성을 정량화하였다. 한강 유역 18개 지점의 극치강수량에 대해 비정상성 평가 결과 대부분 지점에서 양의 기울기를 확인하였으며 미래 빈도별 확률강수량의 증가율을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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