이중구간중도절단된 자료의 생존함수를 비교하기 위한 두 검정법을 소개하고 한국인 암 예방연구 (Jee 등, 2005) 자료에 적용하여 당뇨병 잠복시간의 분포를 성별과 연령에 따라 비교하였다. Kim 등 (2006)의 검정법을 이중구간중도절단된 자료로 확장한 검정법은 위험집합의 크기에만 의존하는 가중값을 사용하기 때문에 대용량 자료의 분석에서 Sun (2006)의 검정법보다 계산 시간을 대폭 줄일 수 있으며, 이산형 생존자료뿐만 아니라 연속형 생존자료에도 적용가능한 장점이 있다. 당뇨병의 잠복시간이 성별에 따라 매우 유의하게 달랐으며 여자의 잠복시간이 남자보다 긴 것으로 나타났다. 4개 연령그룹 간 당뇨병의 잠복시간도 성별에 관계 없이 매우 유의하게 달랐으며 여자의 경우가 남자의 경우보다 그 차이가 훨씬 더 유의했다. 한편, 소표본 모의실험을 통해 제안한 검정법과 Sun (2006)의 검정법의 검정력을 비교하였으며 제안한 검정법의 검정력이 Sun (2006)의 검정법보다 더 좋은 것으로 나타났다.
본 연구는 생명정보학(bio-informatics) 분야 중, 특정 병에 관련된 유전자 위치를 찾고자 DNA 시퀀싱(DNA sequencing) 방법을 이용한 메틸화(methylation) 데이터의 분석에 관한 것이다. 반복적인 시퀀싱 과정을 통해 도출되는 메틸화 여부 자료를 비율로 표현한 메틸화 점수는 0과 1사이의 값을 가지게 된다. 이러한 데이터에 집단별 메틸화 점수의 차이를 검토하기 위해 t-검정을 단순히 적용하는 것은 정규분포의 가정에 위배된다. 또한 메틸화 점수 생성과정에서 시퀀싱의 반복수에 따라 결과가 달라 질 수 있으므로 이러한 오차를 고려해서 분석할 수 있는 방법도 필요하다. 이에 본 논문에서는 메틸화 데이터를 하나의 숫자 데이터가 아닌 불확실성을 포함하는 구간형(interval) 데이터로 변환하여 분석하는 심볼릭 데이터 분석(symbolic data analysis) 및 구간형 K-S 검정법을 적용하였다. 또한 구간형 데이터로 변환하는 과정에서 정규분포를 이용하지 않고 베타분포를 이용하여 메틸화 점수의 특성을 반영하여 분석할 수 있게 하였다. 자료분석을 위하여 174명의 실제 암환자 및 정상인들의 DNA 시퀀싱 데이터를 이용하여 제안한 방법의 성질을 살펴보았다. t-검정은 위치모수에 관한 검정만 가능한 반면, 구간형 K-S 통계량은 구간자료에 대해 위치모수뿐만 아니라 분포함수의 이질성에 검정할 수 있으므로 t-검정이 놓칠 수 있는 유의미한 유전자 위치를 찾아낼 수 있음을 확인하였다.
프로토콜 명세의 검정과 적합성 시험은 프로토콜 개발 과정에서 가장 중요한 부분으로, 명세에 규정되어진 시스템 기능의 정확성을 향상시키는데 사용되는 상호 보완 기술이다. 본 논문에서는 유한상태 레이블 천이시스템(LTS:Labeled Transition System)으로 명세화된 철도 신호제어용 프로토콜 Type 1 모델의 안전성 및 필연성 특성을 모형검사 기법에 의해 검정하였고, 실제적으로 교착상태의 유무나 초기 상태에서 임의의 상태로 도달 가능한지의 검사를 실험적으로 증명하였다. 구현되어진 형식 검정기는 Modal mu-calculus를 사용하며 Modal 논리로 표현된 특성이 명세에 대해 올바른지 아닌지를 검정할 수 있다. 또한 검정되어진 프로토콜 명세로부터 HO(Unique Input Output) 방법fl 의한 적합성 시험 계열 생성 방법을 제시하였다.
오늘날 각종 분야에서 널리 사용되고 있는 계측 시스템은 계측 기능을 처리하기 위한 모듈들이 기존의 아날로그 방식에서 디지털 방식으로 급속히 변화하고 있으며, 네트워크, 특히 인터넷과의 연결이 용이하도록 Ethernet 기반의 통신 모듈을 탑재하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 Ethernet 기반의 네트워크 기능을 가진 계측 시스템뿐만 아니라 외부와의 통신 인터페이스를 가지고 있는 계측시스템에, 계측 시스템의 측정 오차를 평가할 수 있는 검정 모듈을 탑재함으로써 인터넷을 통해 원격지에서 계측 시스템에 대한 검정을 수행할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방식을 적용하면 계측 시스템에 대한 검정방식을 오프라인에서 온라인으로 전환할 수 있어, 사용자와 제작자 모두 계측 시스템의 검정에 따른 시간과 물류비용을 절감할 수 있을 뿐만 아니라, 특히, 사용자는 보유한 계측 시스템의 검정 작업을 신속하게 처리할 수 있어 측정에 대한 신뢰성을 상시 확보할 수 있는 장점이 있다.
본 논문에서는 이변량 구간 중도 절단 자료의 연관성 검정을 연구하고자 한다. Kendall's τ 통계량은 분포의 가정을 필요로 하지 않는 비모수방법으로 연관성 검정을 위해 빈번히 적용되고 있다. 본 논문에서도 이러한 τ 통계량을 이용한 검정을 하기 위해 붓스트랩 방법을 적용시킨다. 일반적인 비모수 붓스트랩 방법의 구간 중도 절단에 적용은 편의된 결과를 보여주었다. 이는 구간 중도 절단자료의 불완전성(incompleteness)과 관련된 것으로 이를 극복하기 위해 지렛대 붓스트랩 방법을 적용하였다. 추정된 분포에 근거하여 구간 중도 절단 대신 모의 완전한 표본(pseudo complete data)을 추룰하는 것이다. 본 논문에서는 재표본의 크기 m을 결정하기 위해 기존 연구자의 공식을 이용하였다. 시행된 모의 실험의 결과는 바람직한 제 1종 오류값과 좋은 검정력을 보였주었으며 실제 적용 예로 AIDS 자료에서 HIV 감염시점과 바이러스 잠복 시간과의 연관성 여부를 검정해보았다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제19권1호
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pp.77-84
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2012
반복이 있는 랜덤화 블록 계획법을 검정하는 비모수 검정방법에는 Mack과 Skillings (1980)가 제안한 검정법이 있다. 이 방법은 각 블록의 처리에서 반복된 각 관측값 대신에 반복된 관측값들의 평균을 이용하여 순위를 매기기 때문에 정보의 손실이 있을 수 있다. 본 논문에서는 Hodges와 Lehmann (1962)이 제안한 정렬방법을 이용하여 새로운 비모수 검정법을 제안한다. 또한 모의실험을 통하여 여러 비모수 검정방법들의 검정력을 비교하였다.
이 논문에서는 일표본 위치검정에서 표본크기를 결정하는데 일반적으로 사용되고 있는 근사분포방법의 문제점에 대해 알아본다. 모의실험 결과 이들 근사분포방법은 검정력의 명목수준에 도달하지 않는 것으로 나타났으며 이에 대한 개선이 필요한 것으로 나타났다. 이 논문에서는 검정통계량의 정확분포를 이용한 표본크기 결정에 대해 알아보고 이를 통한 표본크기의 검정력이 명목수준을 충족하는 것을 보인다.
Monoglycerides, diglycerides, triglycerides와 free fatty acids를 대상으로 brassinosteroid검정용 생물검정법인 rice inclination test에 의해 생물활성을 검정하였다. Monoglycerides 뿐만 아니라 diglycerides, triglycerides 그리고 free fatty acids의 일부도 이 생물검정법에 양성을 나타냈다. 활성을 나타낸 물질중 ${\alpha}$-monoolein, diolein은 동일 농도의 indole-3-acetic acid 보다 높은 생물활성을 나타내어 olein 관련물질이 특히 높은 생물활성을 갖는 흥미로운 사실을 확인할 수 있었다.
시계열에는 1년 주기의 계절변동이 포함되어 있다. 시계열의 기조적 움직임을 살펴보기 위해서는 시계열에서 계절 변동을 제거하는 계절조정이 필요하다. 계절조정 프로그램 X-12-ARIMA에서는 F검정과 Kruskal-Wallis검정으로 시계열에 존재하는 계절변동(계절성)을 식별하고, 스펙트럼 그래프로 계절조정후 불규칙변동에 계절변동이 남아 있는 지 점검한다. 본 연구에서는 평활 검정을 계절성 검정에 적용한 평활 계절성 검정을 제안하고, 그 특성을 모의실험과 실제 시계열에 대한 계절성 검정을 통해 살펴보았다. 모의실험 결과를 보면 평활 계절성 검정이 X-12-ARIMA의 스펙트럼 분석을 계량화하고, 계절성 검정인 F검정과 Kruskal-Wallis검정을 보완할 수 있을 것으로 판단된다.
연속형 분포로부터 얻은 독립적인 p값들을 통합하는 Fisher의 고전적인 방법은 널리 사용되고 있지만 이산형 확률분포로부터 얻은 p값들을 통합하기에는 적절하지 않다. 대신에 유사 Fisher의 통합방법이 이산형 확률분포의 p값들을 통합하는 대안으로 사용된다. 본 논문에서는 첫째, 여러 표본들의 위치검정(Fisher-Pitman 검정과 Kruskal-Wallis 검정) 데이터와 관련된 이산형 확률분포로 부터 퍼뮤테이션 방법에 의해 p값들을 구하고, 둘째로 이 p값들을 유사 Fisher의 통합방법을 이용하여 통합한다. 그리고 Fisher의 고전적인 방법과 유사 Fisher의 통합방법의 결과를 비교한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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