• 응용통계연구
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• 제10권1호
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• pp.69-84
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• 1997

선형 캘리브레이션 실험계획 문제에 대하여, 베이지안 의사결정론을 이용하여 평균제곱오차손실을 최소화한 Kim(1988, 1993)의 실험계획과 관련 문헌의 결과인 몇 가지 최적계획을 비교한다. 비교대상 실험계획으로서 고전적 추정량의 점근분산을 최소화하는 Buonaccorsi(1986)의 최적계획, 회귀분석 모형에서 $ M(x) = \sum x_i x_i '$의 함수를 최대화 또는 최소화하는 D-optimal 또는 A-optimal 계획, Hunter and Lamboy(1981)가 베이지안 추정량의 특성을 설명하기 위하여 그 논문에서 예로 들었던 실험계획을 고려한다. 서로 다른 기준에 의한 최적계획을 비교하기 위해서 우선 기대사후분산을 계산하여 비교하고 몇가지 사전분포에 대하여 몬테칼로 시뮬레이션을 통한 평균분산과 HPD 구간의 크기를 비교한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제48권10호
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• pp.793-806
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• 2015

미계측유역의 유출량 모의는 수문학 분야에서 필수적인 사항이다. 강우-유출 모형을 이용하여 신뢰성 있는 유출량을 모의하기 위한 핵심사항은 강우-유출 모형의 매개변수를 추정하는 것이다. 하지만 현재 우리나라는 불충분한 수문자료로 인해 매개변수 추정에 어려움이 존재한다. 본 연구의 목표는 불확실성 반영을 위한 Bayesian 통계기법 기반의 강우-유출 모형의 매개변수를 지역화 하는 것이다. 그 방법은 다음과 같다. 첫째, 본 연구는 세계적으로 널리 사용되고 있는 Sacramento 강우-유출 모형에 Bayesian Markov Chain Monte Carlo 기법을 연계한 Bayesian Sacramento 강우-유출 모형을 사용하여 계측유역을 대상으로 13개 매개변수를 최적화하고 각 매개변수의 사후분포를 도출하였다. 둘째, 매개변수와 유역특성인자 사이에 회귀특성을 얻기 위해 다중선형회귀분석을 적용하여 유역특성을 고려한 지역화 매개변수를 결정하였다. 다중회귀분석을 통하여 산정된 지역화 매개변수를 계측유역에 전이하여 유출량을 모의 후 통계적 효율기준인 N-S계수, 일치계수 및 상관계수를 사용하여 지역화 매개변수 검증을 수행하였다.

• 핵의학기술
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• 제14권1호
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• pp.143-146
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• 2010

Insulin은 공복시에 저혈당인 환자의평가, 당뇨병의 분류 및 예측, ${\beta}$-세포의 활성도 평가, 인슐린 내성 조사에 임상적 유용성이 있다. 이에 통계적 분석으로 insulin의 정상 참고치를 설정함으로써 insulin 검사의 유용성을 증가시키고자 한다. 2008년 5월부터 8월까지 본원 건진 센터에 내원한 환자 6648명 중 당뇨병의 가족력이 있는 사람, 당뇨 medication 중인 사람, 혈당 상승의 과거력이 있는 사람, 정상 공복혈당 100 mg/dL 이상인 사람, BMI 18.5~22.9 $kg/m^2$의 범위를 벗어나는 사람, HbA1c 6.5% 이상인 사람을 exclusion criteria로 설정하였다. Subgroup은(하위집단의 평균치 차/95% 참고범위 간격 차)${\times}$100의 산출값이 기준치 25%보다 큰 경우에 한하여 하위집단을 구분 설정하였다. 성별과 연령으로 subgroup의 참고치 설정여부를 확인하였고, Bayesian's method와 Hoffman's method로 통계적 분석을 실시하여 정상 참고치를 설정하였다. 남녀의 insulin 평균치 차이가 0.317로 산출값이 3.34%로 성별간 subgroup의 설정은 필요하지 않다. 데이터의 평균나이인 45세를 기준으로 한 산출값은 5.83%로 연령간 subgroup의 설정 또한 필요하지 않다. Bayesian 법으로 insulin의 평균은 5.403 uIU/mL로 표준편차 2.720으로 ${\pm}3SD$를 벗어난 94명을 제외한 6554명을 대상으로 분석한 결과 정상 참고치는 1.5~11.0 uIU/mL이다. Hoffmann 법을 통한 통계적 분석은 insulin값을 log insulin값으로 변환하여 정규분포를 만든 후${\pm}3SD$를 벗어난 9명을 제외한 6639명을 대상으로 분석한 결과, 정상 참고치가 1.8~12.8 uIU/mL이다. Kit 내 보고되어 있는 정상 참고치 1.7~11.8 uIU/mL와 비슷한 결과 값인 Hoffmann 법으로 통계적 분석한 결과인 1.8~12.8 uIU/mL로 insulin 정상 참고치를 설정하였다. 이는 당뇨병 평가에 중요한 역할을 하는 insulin의 정상 참고치를 설정함으로써 검사의 유용성을 높일 것으로 여겨진다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제59권2호
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• pp.3.1-3.7
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• 2017

Background: The modelling of lactation curve provides guidelines in formulating farm managerial practices in dairy cows. The aim of the present study was to determine the suitable non-linear model which most accurately fitted to lactation curves of five lactations in 134 Gir crossbred cows reared in Research-CumDevelopment Project (RCDP) on Cattle farm, MPKV (Maharashtra). Four models viz. gamma-type function, quadratic model, mixed log function and Wilmink model were fitted to each lactation separately and then compared on the basis of goodness of fit measures viz. adjusted $R^2$, root mean square error (RMSE), Akaike's Informaion Criteria (AIC) and Bayesian Information Criteria (BIC). Results: In general, highest milk yield was observed in fourth lactation whereas it was lowest in first lactation. Among the models investigated, mixed log function and gamma-type function provided best fit of the lactation curve of first and remaining lactations, respectively. Quadratic model gave least fit to lactation curve in almost all lactations. Peak yield was observed as highest and lowest in fourth and first lactation, respectively. Further, first lactation showed highest persistency but relatively higher time to achieve peak yield than other lactations. Conclusion: Lactation curve modelling using gamma-type function may be helpful to setting the management strategies at farm level, however, modelling must be optimized regularly before implementing them to enhance productivity in Gir crossbred cows.

• 한국정밀공학회지
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• 제19권11호
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• pp.103-111
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• 2002

In this study, the natural flaws in welding parts are classified using the signal pattern classification method. The storage digital oscilloscope including FFT function and enveloped waveform generator is used and the signal pattern recognition procedure is made up the digital signal processing, feature extraction, feature selection and classifier design. It is composed with and discussed using the distance classifier that is based on euclidean distance the empirical Bayesian classifier. feature extraction is performed using the class-mean scatter criteria. The signal pattern classification method is applied to the signal pattern recognition of natural flaws.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권3호
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• pp.773-779
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• 2015

We study a statistical analysis about the fifth wave data of the Korea National Health and Nutrition Examination Survey based on linear regression models with measurement errors. The data is obtained from a national population-based complex survey. To demonstrate the availability of measurement error models, two results between the general linear regression model and measurement error model are compared based on the model selection criteria which are Akaike information criterion and Bayesian information criterion. For our study, we use the simulation extrapolation algorithm for measurement error model and the jackknife method for the estimation of standard errors.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2003년도 춘계학술대회
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• pp.304-309
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• 2003

In this study, natural flaws in welding parts are classified using the signal pattern classification method. The storage digital oscilloscope including FFT function and enveloped waveform generator is used and the signal pattern recognition procedure is made up the digital signal processing, feature extraction, feature selection and classifier design. It is composed with and discussed using the distance classifier that is based on euclidean distance the empirical Bayesian classifier. Feature extraction is performed using the class-mean scatter criteria. The signal pattern classification method is applied to the signal pattern recognition of natural flaws.

• 응용통계연구
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• 제16권2호
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• pp.365-376
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• 2003

본 연구에서는 비정규 시계열 자료에 관한 다양한 회귀모형을 고찰하고, 이들 모형의 선택 기준에 관하여 연구해 보았다. 모형 선택의 기준으로는 AIC (Akaike information criterion), BIC (Baysian information criterion) 그리고 우도비 검정을 확장 적용하였다. 또한, 실제의 Polio 자료분석을 통해 이를 적용해보았다.

• 한국공작기계학회논문집
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• 제16권6호
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• pp.62-70
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• 2007

In this study, the natural flaws in welding parts are classified using the signal pattern classification method. The storage digital oscilloscope including FFT function and enveloped waveform generator is used and the signal pattern recognition procedure is made up the digital signal processing, feature extraction, feature selection and classifier design. It is composed with and discussed using the distance classifier that is based on euclidean distance the empirical Bayesian classifier. Feature extraction is performed using the class-mean scatter criteria. The signal pattern classification method is applied to the signal pattern recognition of natural flaws.

• 품질경영학회지
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• 제42권3호
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• pp.311-324
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• 2014

Purpose: It can deduce improvement plan that recognizes any risk factors in initial production and mass production by using FMEA and through this process, the appropriate criteria for defence items can be established. Methods: It proposes two methodology - Apply DT/OT data achieved from the beginning mass production stage based on FMECA data of the design stage, to risk management, and risk management plan that reflected line and field faliure data in case of is offered. Results: It proposes the risk management plan through Bayesian method and the risk identification that considered MTTF estimated value in case of initial production process. In case of mass production process, both risk identification by using fault occurrence frequency scores and Byaesian method, In case of the Initial production and mass production, it proposes use both two methods. Conclusion: A more realistic risk identification method can be applied, and by this method the quality improvement effect is expected.