• Journal of the Korean Statistical Society
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• v.3 no.1
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• pp.59-63
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• 1974

표현형 변수 Y가 유전변수 X와 환경변수 E로 표시되고 X와 E가 상호독립이며 각각 다음과 같은 정규분포를 한다고 하자. $$X\simN(\mu,\sigma^2), E\simN)0,\omega^2)$$ 대체로 $Y \geq y$이거나 $Y \leq y$인 형태일 때 유전 및 육동적 선발은 Y=X+E의 형태로 나타난다. 롭슨[3]은 선발을 반복하였을 때 유전변수 X의 평균기대치와 유전변수 X의 조건부분포의 영향을 연구하였고 이와같은 일변량분포의 경우 선발의 효과는 전분산에 대한 유전분산의 비에 달려있다 하였다. 이러한 선발모형을 p-차원 공간에 적용하면 유전편차의 비율을 구할 수 있다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.18 no.2
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• pp.311-328
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• 2005

This paper deals with a treatment of nonresponse in farm and fishery household economy surveys in Korea. Since the samples in two surveys were selected by stratified multi-stage sampling and weighted sample means has been used to estimate the population means, we choose a weighted hot-deck imputation method as an appropriate method for two surveys. We investigate the procedure of the weighted hot-deck as well as an adjusted jackknife method for variance estimation. Through an empirical study we found that the method worked very well in both mean and variance estimation in two surveys. In addition, we presented a procedure of forming imputation class and formed four imputation classes for each survey and then compared them with analysis. As a result, we presented two most efficient imputation classes for two surveys.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2005.11a
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• pp.649-653
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• 2005

To estimate for an error signal with sigmoid nonlinearity what reduced constellation applies closed eye pattern in the initial equalization, there can be improves problems of previous soft decision-directed algorithm that increasing estimate complexity and decreasing of convergence speed when substitute high-order constellation. The characteristic of sigmoid function is adjusted by a mean and a variance parameter, so it depends on adjustment of variance that what reduced constellation $values(\gamma)$ can have ranges between + $\gamma$ and - $\gamma$. In this paper, we proposed Variable Modulus Algorithm (VMA) that can be improving a performance of steady-state by adjustment of variance when equalization works normally and each cluster of constellation decrease.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.698-701
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• 2007

지하수 개발가능량 산정을 위한 함양량의 평가는 수문계의 물리적인 형태나 함수층의 수리성 분석 및 수직인 지질분포를 파악하여 어떤 조건하에서 물이 유입 유출되는가를 파악한 후에만 가능하다. 또한 지하수계의 물리적인 형태를 이해함으로써 조사지역의 지표수계나 지하수계의 양계를 통해서 흐르는 물의 양을 결정짓는 물수지 분석이 수행되어야 한다. 이에 따라 강수량, 증발산량, 지하수 유출량, 지표유출량 그리고 하천유출량 등을 수문학적으로 고려해야만 한다. 본 연구는 지표수-지하수 결합모형을 도입하여 분포형 지하수 함양량의 시공간적인 변동성을 파악하는 데 그 목적이 있다. 이를 위해 지표수-지하수 결합모형인 SWAT-K모형을 미호천 유역에 적용하였으며, 지표수의 총유출량과 지하수위의 공간분포자료를 이용하여 검정과 검증을 수행하였다. 전체유역에 대한 연평균 함양량은 수문총량의 약 19%인 것으로 나타났다. 1999년${\sim}$2004년까지의 소유역별 연간 함양량 결과를 월별로 나타냈으며, HRU(Hydrologic Response Unit)별 함양량의 공간분포를 통해 월별, 계절별 특성을 살펴볼 수 있었다. 소유역 모두 강수가 집중하는 7-9월에 걸쳐 많은 함양이 이루어지며 $1{\sim}3$월에는 상대적으로 함양이 적은 것을 볼 수 있다. 월함양량의 경우 최대 약200mm범위내에서 유역의 토지이용 및 토양특성, 경사등에 따라 매우 비균질하게 분포하는 것을 확인할 수 있었다. 이와같은 함양량의 시공간적 불균일성으로 인해 지하수 관리방안은 소유역별 함양특성을 반영해야 할 것으로 판단된다.의 종분산지수가 일반적인 자연대수층에 비해 9.1배 정도 높다는 것을 의미한다. 이는 시험대수층의 투수성이 매우 높아 염소이온의 용질이송이 매우 빠르게 발생되었기 때문이다. 본 연구에서 추정된 종분산지수를 Gelhar et al.(1992)의 연구 결과와 비교 분석한 결과에서도 시험규모에 비해 매우 높은 수리분산이 발생된 것으로 나타났다. 그리고 염소이온의 확산면적을 추정하기 위해, 수렴흐름 추적자시험에 의한 종분산지수와 시험대수층의 평균선형유속을 이용하여 종분산계수를 구하였다. 현장에서 수행된 양수시험에 의한 평균선형유속 22.44 m/day와 평균 종분산지수 0.4155 m를 적용하여 산정된 종분산계수는 $9.32\;m^2/day$이었다. 따라서, 시험부지 내 충적층에서 일정한 양수율$(2,500\;m^3/day)$로 지하수를 개발할 시에 양수정 주변지역으로 유입되는 염소이온의 확산면적은 1일 $9.32\;m^2$ 정도일 것으로 나타났다.적인 $OH{\cdot}$ 의 생성은 ascorbate가 조직손상에 관여할 가능성을 시사하였다.었다. 정확한 예측치를 얻기 위하여 불균질 조직이 조사야에 포함되는 경우 보정이 요구되며, 골반의 경우 골 조직의 보정이 중요한 요인임을 알 수 있었다. 이를 위하여 불균질 조직에 대한 정확한 정보가 요구되며, 이는 CT 영상을 이용하는 것이 크게 도움이 되리라 생각된다.전시 슬러지층과 상등액의 온도차를 측정하여 대사열량의 발생량을 측정하고 슬러지의 활성을 측정할 수 있는 방법을 개발하였다.enin과 Rhaponticin

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.6 no.2
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• pp.393-399
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• 1993

When we compute the maximum likelihood estimators of the parameters for the logistic regression models, which are useful in studying the relationship between the binary response variable and the explanatory variable, the standard error calculations are usually based on the second derivative of log-likelihood function. On the other hand, an estimator of the Fisher information motivated from the fact that the expectation of the cross-product of the first derivative of the log-likelihood function gives the Fisher information is expected to have similar asymptotic properties. These estimators of Fisher information are closely related with the iterative algorithm to get the maximum likelihood estimator. The average numbers of iterations to achieve the maximum likelihood estimator are compared to find out which method is more efficient, and the estimators of the variance from each method are compared as estimators of the asymptotic variance.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.229-233
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• 2005

모집단의 최적군집 수를 자동으로 결정하고 군집내의 분산은 최소로 하고 군집 간의 분산은 최대로 하는 최적 군집화에 대한 연구는 대부분의 지능형 시스템에서 필요로 하는 모형전략이다. 하지만 아직도 대부분의 군집화 과정에서 분석가의 주관적인 경험에 의존하여 군집수가 결정되어 군집화가 이루어지고 있다. 예를 들어 K-평균 군집화 알고리즘에서도 초기에 K 값을 결정해 주어야 한다. 모집단을 제대로 대표하지 못한 K 값에 의한 군집화 결과는 심각한 오류를 범하게 된다. 본 논문에서는 통계적 학습이론을 이용하여 이러한 문제점을 해결하려고 하였다. VC-차원에 의한 Support Vector를 이용하여 최적의 군집화 기법을 제안하였다. 제안 방법의 성능 평가를 위하여 UCI 기계학습 데이터를 이용하여 객관적인 실험을 수행하였다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2005.05a
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• pp.45-49
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• 2005

본 연구는 시뮬레이션 반응변수가 입력 인자의 선형 1차식으로 표현된 경우에 인자의 파라미터를 효과적으로 추정하기위해 사용될 수 있는 분산감소기법을 제안하였다. 이 기법은 하나의 실험설계에 공통난수와 대조난수를 동시에 사용하는 Schruben과 Margolin의 방법과 시뮬레이션하는 도중에 얻어지는 통제변수를 활용하는 기법을 결합하는 방법으로 시뮬레이션의 효율성을 개선하고자 하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 기법은 주어진 모형의 평균 반응치를 추정한 데는 S-M 기법보다 효과적이었으며 인자의 다른 파라미터를 추정하는 데는 S-M 기법과 비슷한 성과를 보이고 있다. 만일 시뮬레이션 과정에서 반응변수와 상관성이 높은 통제변수들을 선택할 수 있는 경우에는 제안된 기법이 S-M 기법보다 보다 파라미터 추정에 효과적일 것으로 판단된다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.17 no.1
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• pp.105-117
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• 2004

In this paper, a new method is developed for estimating the mean of a population which has a linear trend. This method involves drawing a sample by the modified systematic sampling, and then estimating the population mean with an adjusted estimator, not with the sample mean itself. We use the method of least squares in determining the adjusted estimator. The proposed method is shown to be more and more efficient as the linear trend becomes stronger. It turns out to be relatively efficient as compared with the conventional methods if $\sigma$$^2$the variance of the random error term in the infinite superpopulation model, is not very large.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.17 no.1
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• pp.187-196
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• 1999

The increasing interest in the use of Automated Speed Enforcement (ASE) systems in Korea enables to enforce speed violation by National Police Agency. We have analyzed the mechanism of ASE systems on traffic safety throughout Korea. 1 The data collected on a 2km road-section of each 32 ASE stations during one rear period indicate significant safety improvement. The results were (a) a decrease in the total number of accidents of 28%, (b) a decrease in the number of fatalities of 60%. 2. The study also that ASE systems are effective to reduce average speed, speed variance, and short headway. 3. Based on the operational data collected at 15 locations, an aggregate safety prediction model is proposed as a multiple regressions form. The primary operational variables that appear to affect the frequencies of accident are : average speed, speed variance, and the number of vehicles exceeding 30km/h of posted speed limit.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.17 no.4
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• pp.515-525
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• 2010

We investigated design-based properties of the ordinary least square estimator(OLSE) and the weighted least square estimator(WLSE) in a panel regression model. Given a complex data we derive the magnitude of the design-based bias of two estimators and show that the bias of WLSE is smaller than that of OLSE. We also conducted a simulation study using Korean welfare panel data in order to compare design-based properties of two estimators numerically. In the study we found the followings. First, the relative bias of OLSE is nearly two times larger than that of WLSE and the bias ratio of OLSE is greater than that of WLSE. Also the relative bias of OLSE remains steady but that of WLSE becomes smaller as the sample size increases. Next, both the variance and mean square error(MSE) of two estimators decrease when the sample size increases. Also there is a tendency that the proportion of squared bias in MSE of OLSE increases as the sample size increase, but that of WLSE decreases. Finally, the variance of OLSE is smaller than that of WLSE in almost all cases and the MSE of OLSE is smaller in many cases. However, the number of cases of larger MSE of OLSE increases when the sample size increases.