• 대한교통학회지
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• 제27권6호
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• pp.119-127
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• 2009

버스의 정시성은 노선특성 및 운수회사의 특성에 의해 많은 영향을 받는 것으로 알려져 왔으나, 과학적인 분석이 미흡한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 노선 및 운수회사 특성에 따른 정시성(차두간격편차 요인)을 모형화 하기 위하여 상관분석 및 선형회귀분석(OLS, Ordinary Least Square)을 통하여 최적설명변수를 선택하고, 위계적인 자료구조를 고려하여 위계적 형태의 자료분석에 많이 사용되는 위계적선형모형(HLM, Hierarchical Linear Model)을 적용하여 정시성에 미치는 요인을 분석하였다. 분석결과, ICC가 0.10으로 분석되어 정시성에 미치는 영향 중 노선특성에 의한 영향이 90%, 회사특성에 의한 영향이 10%로 나타나 OLS보다 HLM 적용이 더 적합한 것으로 나타났다. 버스의 정시성은 노선변수 수준에서 운행대수, 평균차두간격, 대당승객수 순으로 영향이 큰 것으로 나타났으며, 운행대수가 많고 대당승객수가 많은 노선은 정시성과 반비례하고, 평균차두간격과는 비례관계로 분석되었다. 회사변수 수준에서는 회사규모(관리대수)가 클수록, 일반회사 보다는 입찰간선회사가 정시성에 양(+)의 영향을 주는 것으로 분석되었다. 향후 정시성 평가관리시 노선별 운행대수, 평균차두간격, 운수사별 관리차량대수에 의한 영향을 고려하는 것이 필요하며, 정시성을 향상시키기 위해서는 노선의 연장을 짧고, 운수사의 규모가 클 수록 유리하다 할 수 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제19권4호
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• pp.1429-1440
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• 2008

In a meta-analysis combining the results from different clinical trials, it is important to consider the possible heterogeneity in outcomes between trials. Such variations can be regarded as random effects. Thus, random-effect models such as HGLMs (hierarchical generalized linear models) are very useful. In this paper, we propose a HGLM framework for analyzing the binominal response data which may have variations in the odds-ratios between clinical trials. We also present the prediction intervals for random effects which are in practice useful to investigate the heterogeneity of the trial effects. The proposed method is illustrated with a real-data set on 22 trials about respiratory tract infections. We further demonstrate that an appropriate HGLM can be confirmed via model-selection criteria.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권1호
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• pp.101-109
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• 2015

행정구역상 읍/면/동 단위의 소지역 (small area)별로 질병위험의 차이에 대한 분석을 위해, 2005년 기준 서울 행정동을 기준으로 2005년부터 2008년까지 질병, 사고, 암 사망자료에 대한 표준화 사망률 (SMR; standardized mortality rate)을 고려하였다. 소지역 단위로 질병사망률을 직접 추정하는 것은 소지역 내 표본수가 작아, 개발 소지역 단위에서의 직접 계산된 SMR은 그 추정치의 정도 (precision) 확보가 어려운 문제점이 발생한다. 따라서, 본 연구에서는 각 소지역간 효과 추정을 위해 공간적 상관성 (spatial correlation)을 가지는 다단계 일반화 선형모형 (HGLM; hierarchical generalized linear models)을 고려하였다. 이를 통해, 서울지역 동별 주요 사망원인에 따른 공변량의 효과 및 추정된 SMR을 근거로 질병지도 결과를 제시하였다.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제33_34호
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• pp.71-89
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• 1997

In the framework of linear representation which allows for no internal structure within features, there is no way to represent nonlinear phonological phenomena such as complex segments. This paper shows how we carl solve some problems of the linear feature theory in relation to the hierarchical feature theory. The purpose of this paper is to explain lateral assimilation under hierarchical feature representation. Although arguments for the position of classes of distinctive features have been made the position of (lateral) remains the issue of debate. Sagey(1988) argues that the feature [lateral] is structurally dependent on the root node. In contrast Rice & Avery (1991) put the feature (lated) under the spontaneous voicing. I have discussed previous studies of feature hierarchy and I propose a revised model of feature representation. Within this model I have shown how well feature geometry describes lateralization as feature spreading.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제54권2호
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• pp.195-206
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• 2015

The purpose of this study is to examine the effects of teacher on fourth-grade students' attitudes toward mathematics using data from TIMSS 2011. Students' attitudes toward mathematics included interest in learning mathematics, interest in mathematics lessons, and confidence in their mathematics ability. Teacher factors included mathematics professional development, confidence in teaching mathematics, teacher-centered mathematics instruction, and enhancing student mathematical thinking. The two level Hierarchical Linear Model was employed to analyze the relationship between teacher factors and student attitudes. Results showed that teacher-centered mathematics instruction significantly and positively predicted students' confidence about their mathematics ability. The findings suggest that school systems and mathematics educators need to provide teachers with the curriculum, assessment, and research-based practices and knowledge to overcome the obstacles to change their mathematics classroom.

• East Asian mathematical journal
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• 제33권4호
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• pp.333-351
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• 2017

Schools are expected to ultimately moderate the difference of inequality issues among social groups and reduce the achievement gaps. This study investigates this expectation, in particular, how students' mathematics achievements are influenced by their parents' education at the individual level and by collective responsibility for teaching at the school level as well as the interaction of the two. Using a two-level hierarchical linear model, this study indicates that a school collective responsibility has a larger positive effect on students' mathematics achievement when their parents' education level is high. This means that school's collective responsibility accelerates inequity in students' mathematics achievement. Knowing that collective responsibility has less of an effect on students whose parents' education is not high, researchers, schools, and school districts should continue to search for school effects that have more of a positive impact on the relationship between mathematics achievement for students whose parents' education is not high in order to have more equitable results for all students.

• 산업공학
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• 제23권1호
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• pp.78-88
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• 2010

In this paper we develop a model for the performance evaluation of defense R&D test development projects based on analytic hierarchy process. First, evaluation indicators are collected through the related literature survey and a delphi inquiry method. Second, stepwise multiple linear regression is used for developing a hierarchical structure for analytic hierarchy process in the evaluation model, which can make the selected evaluation indicators of the hierarchical structure independent. Also we verify the effectiveness of proposed indicators of the performance evaluation by comparing with the existing evaluation indicators. The developed indicators for the performance evaluation is more reasonable and practical than the previous indicators on defense R&D test development projects.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제15권6호
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• pp.969-976
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• 2008

Mixed linear models have been widely used in various correlated data including multivariate survival data. In this paper we extend hierarchical-likelihood(h-likelihood) approach for mixed linear models with right censored data to that for left censored data. We also allow a general random-effect structure and propose the estimation procedure. The proposed method is illustrated using a numerical data set and is also compared with marginal likelihood method.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권1호
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• pp.65-75
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• 2015

본 논문에서는 전문대 및 4년제 대졸 신규취업자의 임금을 결정하는 요인을 분석하기 위해 개인수준의 인적특성 변수들과 업종수준의 특성변수들을 사용하였다. 본 논문은 개인수준의 임금이 개인수준의 인적특성 (1-수준)과 업종 수준의 산업특성 (2-수준)에 의해 영향을 받는 다층구조 (multi-level)를 가지게 된다는 점을 주목하였다. 이와 같이 위계적 자료 특성을 가지는 복수의 분석단위 구조가 되면, 전통적인 회귀분석에서와 같이 개인수준의 임금이 독립이라는 가정을 할 수 없게 된다. 따라서 본 논문에서는 개인수준의 임금에 영향을 미치는 다층구조의 특성을 가진 변수들의 영향력을 보다 타당하게 분석하기 위한 방법으로 위계선형모형 (HLM; hierarchical linear model)을 이용하였다. 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 개인수준과 업종수준 변수들 모두를 포함한 다중대응분석의 결과에 의하면, 개인수준의 임금이 서로 다른 그룹에 대응되는 개인 특성 변수값과 업종 특성 변수값이 그룹별로 서로 상이하여 개인특성 변수만이 아니라 업종특성 변수도 개인수준의 임금에 영향을 미치고 있다는 점이 발견되었다. 둘째, 개인수준과 업종수준 변수들 모두를 포함한 의사결정나무분석의 결과에 의하면, 개인수준의 임금에 가장 많은 영향을 미치는 변수가 업종별 임금이고, 그 다음으로는 업종별 근로시간, 연령, 성별 등의 순으로 나타났다. 이와 같이 개인수준의 임금을 결정하는 데 있어서 업종의 특성이 매우 중요한 것으로 나타났다는 점은 위계적 선형모형의 활용이 타당하다는 것을 시사하는 것이다. 셋째, 개인수준의 인적특성과 업종 수준의 산업특성 변수들을 모두 포함한 모형이 다른 모형들에 비해서 모형 적합도가 가장 개선되어 위계적 선형모형이 적합한 것으로 나타났다.

• 한국생물물리학회:학술대회논문집
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• 한국생물물리학회 2003년도 정기총회 및 학술발표회
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• pp.77-77
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• 2003

Gene expression in a cell is regulated by mutual activations or repressions between genes. Identifying the gene regulation network will be one of the most important research topics in the post genomic era. We propose a linear dynamic model of gene regulation for the yeast cell cycle. A small gene network consisting of about 40 genes is reconstructed from the analysis of micro-array gene expression data of yeast S. cerevisiae published by P. Spellman et al. We show that the network construction is consistent with the result of the hierarchical cluster analysis.