• 응용통계연구
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• 제29권5호
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• pp.935-947
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• 2016

이 연구에서는 비정형 자료 분석 기법 중 하나인 텍스트 마이닝 기법으로 기상청 연구개발분야 과제의 동향에 대하여 분석하였다. 이를 위하여 용어사전을 구축하고, 전처리를 하여 용어-문서 행렬을 만들었다. 이것을 이용해 연도별 용어 빈도수를 측정하고, 자주 나타나는 단어들에 대해서는 상대도수의 변화에 대해서 관찰하였다. 그리고 회귀 분석을 사용하여 증가추세와 감소추세를 가지는 용어들을 파악하였다. 이러한 분석으로 기상청 최근 연구개발 분야의 트렌드를 파악하였다. 이와 같은 연구는 향후 기상청 연구개발에 관한 기초 자료로 사용될 수 있으며, 연구개발의 방향성과 청사진을 제시하는데 이용될 수 있을 것이다.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제8권2호
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• pp.627-634
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• 2001

Under contamination, Bahadur representations with a strong remainder term are derived for random central order statistics with a prescribed limiting rank, and asymptotic normalities for these statistics of truncated and contaminated data are proved, with a suitable limiting rank. From these results, an application to the fixed-width confidence interval problem is available.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제28권4호
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• pp.393-410
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• 2021

The Korean Long-Term Care Insurance (K-LTCI) provides financial support for long-term care service to people who need various types of assistance with daily activities. As the number of elderly people in Korea is expected to increase in the future, the demand for long-term care insurance would also increase over time. Projection of future expenditure on K-LTCI depends on the number of beneficiaries within the grading system of K-LTCI based on the test scores of applicants. This study investigated the suitability of mixture distributions to the model K-LTCI score distribution using recent empirical data on K-LTCI, provided by the National Health Insurance Service (NHIS). Based on the developed mixture models, the number of beneficiaries in each grade and its variability under the current grading system were estimated by simulation. It was observed that a mixture model is suitable for K-LTCI score distribution and may prove useful in devising a funding plan for K-LTCI benefit payment and investigating the effects of any possible revision in the K-LTCI grading system.

• 응용통계연구
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• 제22권2호
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• pp.249-260
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• 2009

정책수단과 장래 발생할 사건 간에 시차가 존재할 때 미래의 상태를 예측하는 데 유용한 선행지표의 개발에 다양한 방법들이 모색되어 왔다. 미래의 상황전개에 대응하는데 필요한 정보가 조기에 제공된다면 최근과 같은 경제위기의 폭은 크게 감소될 수 있을 것이다. 그간 금융환경이 변화하면서 금융변수와 실물경제활동 간에 관계가불안정해지고 괴리가 심화됨에 따라 본 연구에서는 미래의 경기동향을 미리 예측할 수 있는 국내외 금리변수들의 예측 능력을 추정해 비교 평가해 보았다.

• 응용통계연구
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• 제19권3호
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• pp.395-406
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• 2006

임상시험 연구나 역학 연구에서 환자들의 예후는 흔히 생존을 추정을 통해 수량화 되곤 한다. 하지만 코호트 분석이나 완전분석에 의한 생존율 추정량들은 수년 전에 진단된 환자에 크게 의존하기 때문에 실제 생존율보다 더 낮게 추정하곤 한다. 본 연구에서는 최근의 생존정보를 잘 반영하는 생존을 추정을 위해 기간분석 방법을 통한누적한계 추정량을 제안하였고, 그 방법을 1993년 1월-1997년 12월 사이에 조사된 서울시 암등록 자료(Ahn등, 2002)에 적용하여 결과를 고찰하였다.

• 품질경영학회지
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• 제47권4호
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• pp.783-793
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• 2019

Purpose: The purpose of this study is to apply the machine and deep learning methodology on error terms which are continuously auto-generated on the sensors with specific time period and prove the improvement effects of power generator prediction diagnosis system by comparing detection ability. Methods: The SVM(Support Vector Machine) and MLP(Multi Layer Perception) learning procedures were applied for predicting the target values and sequentially producing the error terms for confirming the detection improvement effects of suggested application. For checking the effectiveness of suggested procedures, several detection methodologies such as Cusum and EWMA were used for the comparison. Results: The statistical analysis result shows that without noticing the sequential trivial changes on current diagnosis system, suggested approach based on the error term diagnosis is sensing the changes in the very early stages. Conclusion: Using pattern of error terms as a diagnosis tool for the safety control process with SVM and MLP learning procedure, unusual symptoms could be detected earlier than current prediction system. By combining the suggested error term management methodology with current process seems to be meaningful for sustainable safety condition by early detecting the symptoms.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제19권3호
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• pp.415-422
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• 2012

본 연구에서는 단기에 측정되는 트래픽 자료를 예측하기 위하여 Holt-Winters, Fractional Seasonal ARIMA, AR-GARCH, Seasonal AR-GARCH 모형을 사용하여 각 모형의 예측 성능을 비교하고자 한다. 예측에 이용된 시계열 모형에 대해 소개하고, 실제 트래픽 자료에 적용하여 트래픽 자료를 분석한 결과 Holt-Winters방법이 예측력 측면에서 가장 우수하였다.

• 응용통계연구
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• 제36권4호
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• pp.349-360
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• 2023

동적 넬슨-시겔 모형은 채권과 같은 기간 구조를 갖고 있는 금융상품의 이자율 곡선모형에서 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 동적 넬슨-시겔 모형을 상태 공간 모형의 관점에서 설명하고 해당 모형에 적용할 수 있는 베이지안 접근법에 대해 알아보고자 한다. 그리고 SOFR 기간 데이터를 베이지안 동적 넬슨-시겔 모형에 적용하여 그 성능을 확인하고 바시첵 모형, 빈도주의 접근법을 활용한 동적 넬슨-시겔 모형, 2요인 베이지안 동적 넬슨-시겔 모형과 같은 다른 경쟁 모형들과 성능을 비교해보고자 한다. 우리는 베이지안 동적 넬슨-시겔 모형이 SOFR 기간 데이터에 대해서 다른 모형들보다 우수한 성능을 보여준다는 것을 확인할 수 있었다.

• 대한수학회지
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• 제51권1호
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• pp.113-123
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• 2014

The term rank of a matrix A over a semiring $\mathcal{S}$ is the least number of lines (rows or columns) needed to include all the nonzero entries in A. In this paper, we characterize linear operators that preserve the sets of matrix ordered pairs which satisfy extremal properties with respect to term rank inequalities of matrices over nonbinary Boolean semirings.

• International Journal of Ocean Engineering and Technology Speciallssue:Selected Papers
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• 제3권1호
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• pp.29-34
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• 2000

This paper proposes a long-term prediction of offshore structures in ocean waves. All short-term statistics is generated by the simulation for all the combinations of significant wave heights and spectral peak periods. The simulation has been tested first on linear system, whose analytic solution is known, to verify if the simulation works accurately. Then the scheme was applied to the nonlinear system. This paper demonstrated that the proposed scheme could be an efficient tool in estimating the response of offshore structures.