• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제6권1호
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• pp.63-71
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• 1995

We have consider the study of local influence for smoothing parameter estimates in spline regression model with heteroscedasticity. Practically, generalized cross-validation does not work well in the presence of heteroscedasticity. Thus we have proposed the local influence measure for generalized cross-validation estimates when errors are heteroscedastic. And we have examined effects of diagnostic by above measures through Hyperinflation data.

• Smart Structures and Systems
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• 제32권4호
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• pp.267-279
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• 2023

Data modelling and interpretation for structural health monitoring (SHM) field data are critical for evaluating structural performance and quantifying the vulnerability of infrastructure systems. In order to improve the data modelling accuracy, and extend the application range from data regression analysis to out-of-sample forecasting analysis, an improved most likely heteroscedastic Gaussian process (iMLHGP) methodology is proposed in this study by the incorporation of the outof-sample forecasting algorithm. The proposed iMLHGP method overcomes this limitation of constant variance of Gaussian process (GP), and can be used for estimating non-stationary typhoon-induced response statistics with high volatility. The first attempt at performing data regression and forecasting analysis on structural responses using the proposed iMLHGP method has been presented by applying it to real-world filed SHM data from an instrumented cable-stay bridge during typhoon events. Uncertainty quantification and correlation analysis were also carried out to investigate the influence of typhoons on bridge strain data. Results show that the iMLHGP method has high accuracy in both regression and out-of-sample forecasting. The iMLHGP framework takes both data heteroscedasticity and accurate analytical processing of noise variance (replace with a point estimation on the most likely value) into account to avoid the intensive computational effort. According to uncertainty quantification and correlation analysis results, the uncertainties of strain measurements are affected by both traffic and wind speed. The overall change of bridge strain is affected by temperature, and the local fluctuation is greatly affected by wind speed in typhoon conditions.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제25권5호
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• pp.489-499
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• 2018

Jeonse is a unique property rental system in Korea in which a tenant pays a part of the price of a leased property as a fixed amount security deposit and gets back the entire deposit when the tenant moves out at the end of the tenancy. Jeonse deposit is very important in the Korean real estate market since it is directly related to the residential property sales price and it is a key indicator to predict future real estate market trend. Jeonse deposit data shows a skewed and heteroscedastic distribution and the commonly used mean regression model may be inappropriate for the analysis of Jeonse deposit data. In this paper, we apply a Bayesian quantile regression model to analyze Jeonse deposit data, which is non-parametric and does not require any distributional assumptions. Analysis results show that the quantile regression coefficients of most explanatory variables change dramatically for different quantiles. The regression coefficients of some variables have different signs for different quantiles, implying that even the same variable may affect the Jeonse deposit in the opposite direction depending on the amount of deposit.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권3호
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• pp.547-557
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• 2017

건강 관련 삶의 질 자료는 정규분포를 따르지 않고 치우친 분포를 보이며, 등분산 가정을 만족하지 않는 경우가 대부분이다. 또한 건강 관련 삶의 질 자료는 범위가 정해져 있는 자료이며, 건강한 상태를 나타내는 경우 최대값을 가지는 천장효과가 있는 자료이다. 본 연구에서는 건강 관련 삶의 질 자료인 EQ-5D에 대해 선형회귀모형과 베타회귀모형, 그리고 평균과 정밀도에 대한 하위모형을 가지고 있는 확장된 베타회귀모형을 이용하여 예측모형을 개발하고 모형의 예측 정확도를 비교하였다. 선형회귀모형에 비해 확장된 베타회귀모형의 예측 정확도가 높기는 하지만 신뢰구간이 겹치고 있기 때문에 확장된 베타회귀모형의 정확도가 더 높다고 할 수는 없다. 하지만 확장된 베타회귀모형은 공변량에 따라 분산이 달라지는 부분을 설명할 수 있으며 선형회귀모형이 제한된 범위를 벗어난 값을 예측하는 부분을 개선할 수 있다. 따라서 범위가 제한되고 이분산이 있는 치우친 자료에 대해 공변량들이 평균 및 정밀도에 영향을 주는 정도를 동시에 고려하는 확장된 베타회귀모형은 건강 관련 삶의 질 자료인 EQ-5D를 분석하는 방법으로 적절하다고 할 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제15권2호
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• pp.311-321
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• 2002

시계열 자료의 전이함수분석에 있어서 조건부 이분산성을 도입하고 기존의 선형 이분산모형인 Engle(1982)의 ARCH 모형과 더불어 비선형 모형인 베타-ARCH 및 분계점-ARCH모형을 고려하였다. 모형적합절차를 간략히 소개하였으며 제안된 모형을 미국 나스닥지수와 국내 종합주가지수에 적용시켜본 결과 비선형 ARCH 모형이 우수함을 알 수 있었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권1호
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• pp.89-96
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• 2009

이 논문에서 우리는 1961년부터 2008년 사이의 서울지역 온도변화를 스펙트럴 이분산성 모델을 이용하여 연구하였다. 제안한 모델에서 평균 함수는 계절효과를 주기함수를 이용하여 설명하였고, 온도의 전체적인 상승을 이차 회귀 스플라인 곡선을 이용하여 설명하였다. 분산함수 또한 분산의 계절성을 설명하기 위하여 주기함수를 사용하였다. 우리는 연평균온도가 과거 48년 동안 약 1.5도 가량 증가했음을 알 수 있었다. 연평균온도의 상승은 겨울 온도가 상승하는 것에 기인하는 것이었고, 이는 연중 온도변화의 진폭이 줄어들게 만들었다.

• 응용통계연구
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• 제29권4호
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• pp.595-611
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• 2016

일반적으로 독성학 또는 약리학에서는 자료를 분석할 때 Hill Model과 같은 비선형 회귀모형을 사용한다. 비선형 회귀모형에서 모수의 추정량과 그것의 불확실성(uncertainty)에 대한 측도의 추정은 오차의 분산 구조에 영향을 받게 된다. 따라서 자료가 등분산인지 혹은 이분산인지에 따라 사용하여야 할 추정 방법이 달라져야 한다. 그러나 일반적으로 자료를 실제로 분석하기 전에는 오차의 분산구조에 대해서 잘 알 수 없다. 그러므로 오차의 분산구조에 로버스트한 추정 방법을 개발하는 것은 중요한 문제이다. 본 논문에서는 예비검정 방법을 기반으로 한 비선형 회귀모형에서의 모수 추정 방법을 제안하였다. 오차 분산의 등분산성에 대한 간단한 예비검정의 결과에 따라 보통 최소제곱 추정(ordinary Least Square Estimation) 방법과 반복 가중 최소제곱 추정(iterative weighted least square estimation) 방법을 사용하는 추정량을 정의하였다. 제안된 추정량은 모의실험 연구를 통하여 기존의 표준적인 추정량들과 그 성능을 비교하였다. 또한 미국의 National Toxicology Program으로부터 얻어진 실제자료를 사용하여 추정 방법들을 비교하였다.

• 응용통계연구
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• 제31권3호
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• pp.397-408
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• 2018

표본조사에서는 정확한 모수 추정을 위한 다양한 방법이 개발되었으며 이 중에서 보조정보를 이용한 비추정량 또는 회귀추정량이 흔히 사용된다. 최근 많은 연구가 진행되고 있는 비형태추정량(ratio type estimator)은 비추정량의 단점을 보완하여 추정의 정확성을 향상시키는 것으로 알려져 있다. 그러나 비형태추정량은 편향이 있는 것으로 알려져 있어 이를 해결하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 본 연구에서는 편향을 제거하기 위해 비형태추정량에 새로운 모수를 추가한 일반화 비형태추정량(generalized ratio-type estimator)을 제안하였다. 또한 사업체조사와 같이 등분산성을 만족하지 않는 자료에서 추정의 정확성 향상을 위해 모형의 오차에 포함된 분산 모수를 추정하고 제안된 추정량을 적용하는 방법을 제안하였다. 또한 모의실험을 통해 일반화 비형태추정량은 기존의 비추정량에 비해 매우 우수한 결과를 주는 것을 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권1호
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• pp.47-60
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• 2013

본 논문은 산업기술 보호와 관련된 국제표준의 역할에 주목하여 중소기업에 대한 ISMS의 효과와 성과에 미치는 영향요인을 분석한 것이다. 특히 인증의 효과 및 성과에 관한 설문조사를 통해 경영성과 및 운영성과를 측정하고, 요인분석을 통해 도출된 성과변수에 대하여 분산분석과 회귀분석을 통하여 ISMS 인증효과에 영향을 미치는 주요 요인을 도출하였다. 요인분석과 집단이분산성을 고려한 회귀분석 결과, 업종과 기업 규모에 따른 영향은 확인되지 않았으나 보안조직 여부, 정보보안투자 그리고 경영진과 종업원의 보안의식 수준이 ISMS 인증효과에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이를 통해 산업기술유출을 방지하기 위해서는 인증과 병행해 보안 역량과 투자가 병행되어야 하고, 업종 혹은 산업의 구분이 크지 않은 만큼 산업기술 보호를 위한 인프라 혹은 시스템으로서 인증의 중요성을 확인할 수 있었다고 하겠다.