In this paper, we investigate hierarchical time series forecasting that adhere to a hierarchical structure when deriving predicted values by analyzing segmented data as well as aggregated datasets. The occurrences of food poisoning by a specific pathogen are analyzed using zero-inflated Poisson regression models and negative binomial regression models. The occurrences of major, miscellaneous, and overall food poisoning are analyzed using Poisson regression models and negative binomial regression models. For hierarchical time series forecasting, the MinT estimation proposed by Wickramasuriya et al. (2019) is employed. Negative predicted values resulting from hierarchical adjustments are adjusted to zero, and weights are multiplied to the remaining lowest-level variables to satisfy the hierarchical structure. Empirical analysis revealed that there is little difference between hierarchical and non-hierarchical adjustments in predictions based on pathogens. However, hierarchical adjustments generally yield superior results for predictions concerning major, miscellaneous, and overall occurrences. Without hierarchical adjustment, instances may occur where the predicted frequencies of the lowest-level variables exceed that of major or miscellaneous occurrences. However, the proposed method enables the acquisition of predictions that adhere to the hierarchical structure.
Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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2000.11a
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pp.409-414
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2000
최근 수산물 유통 및 물류구조 합리화 방안의 일환으로 수산물 산지종합처리장 설립이 적극 추진되고 있으나 부지 선정을 위한 합리적 의사결정 모형이 마련되지 않고 있다. 이에 본 연구는 수산물 처리의 특성을 반영할 수 있는 평가 모형을 개발ㆍ제시한다. 모형 설계에는 평가 기준의 체계를 수립하고 적절한 평가 기법을 선택하는 과정이 포함된다. 평가 기준의 확립을 위하여 시설 입지와 관련된 문헌을 고찰하고 다차원적 접근법에 의한 계층적 체계화를 시도하였다. 체계화된 평가 기준에 따른 의사결정 대안의 평가 기법으로 주관적 판단의 계량화에 적절하다고 판단되는 계층분석과정(Analytic Hierarchy Process : AHP) 기법을 선택하여 평가 모형을 완성하였다. 모형 적용의 일부분인 기준 간 중요도 평가를 위한 실사를 수행하고, AHP에서 제공하는 계층 일관성 기준에 따라 신뢰성 있다고 판단되는 자료만을 분석에 사용하여 결과를 제시하였다.
In this paper, multilevel models are adopted to identify interactions among household members in trip making behaviors. The multilevel approach is a proper methodology to handle samples, which are extracted from a hierarchical structure universe. PSTP dataset is used in developing models and understand proportion of variations among individuals and household. The results of this study show that for activity participation and travel behavior household level variance is more than 1/4 of person level variance and therefore not negligible. The results confirm the importance of multilevel model in travel behavior analysis.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.19
no.3
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pp.507-516
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2012
We study time series models for seasonal time series data with a covariance structure that depends on time and the periodic autocorrelation at various lags $k$. In this paper, we introduce an ARMA model with periodically varying coefficients(PARMA) and analyze Arosa ozone data with a periodic correlation in the practical case study. Finally, we use a PARMA model and a seasonal ARIMA model for data analysis and show the performance of a PARMA model with a comparison to the SARIMA model.
Journal of Korean Society of Archives and Records Management
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v.5
no.2
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pp.49-72
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2005
This study aims to analyze the structures of electronic records classification and suggest managing requirements for electronic folder as basic entity for ERM. This present study begins with analyzing the various types of electronic folders based on the Requirements for Electronic Records Management Systems: Functional Requirements of U.K. It designs some examples of classification structures for clarifying the meaning of the electronic folders, components and markers. Finally, it analyses some implications for korean environments including application of electronic folder concept, principles of folder open and closure, and introduction of electronic part entity for efficient folder management.
The purpose of this study is to suggest the strategic development plan of the freight forwarding industry in Korea. In order to do this, 20 derailed factors were identified both from previous studies and from brainstorming professionals of the freight forwarding industry and these made info a 3 level hierarchy structure. SWOT/AHP technique identifies the relative weight of each level and composite relative weight of detailed factors. As a result, the strategic development plan of the freight forwarding industry priority in Korea has been proposed.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1998.10c
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pp.217-221
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1998
본 논문에서는 한국어의 전산처리를 위한 문법 모형 개발의 일부분으로 HPSG에 기반한 문법 모형의 개발을 시도한다. 문법 모형의 개발에는 ALE(Attribute Logic Engine)를 이용하며, 보문 구조와 보조 용언 구문을 분석하기 위한 사전구조 및 문법 규칙을 제시한다. 그리고 문의 종류 (Sentence Type:ST)와 문계(Sentence Level: SL), 시제, 존대 등을 분석해서 표상하기 위한 유형 계층 및 어휘부, 문법 규칙, 문법 원리 등을 제시한다.
In the study of traffic safety, the analysis on factors affecting crash severity and the understanding about their relationship is important to be planning and execute to improve safety of road and traffic facilities. The purpose of this study is to develop a hierarchical binomial logistic model to identify the significant factors affecting fatal injuries and vehicle damages of traffic crashes on freeway. Two models on death and total vehicle damage are developed. The hierarchical structure of response variable is composed of two level, crash-occupant and crash-vehicle. As a result, we have gotten the crash-level random effect from these hierarchical structure as well as the fixed effect of covariates, namely odds ratio. The crash on the main line and in-out section have greater damage than other facilities. Injuries and vehicle damages are severe in case of traffic violations, centerline invasion and speeding. Also, collision crash and fire occurrence is more severe damaged than other crash types. The surrounding environment of surface conditions by climate and visibility conditions by day and night is a significant factor on crash occurrence. On the orher hand, the geometric condition of road isn't.
This paper discusses life expectancy differentials of beneficiaries of national pension old-age benefit and benefit-cost analysis in Korea. These results are useful indicators for the assessment of retirement income security of beneficiaries and old-age benefits. This paper analyzes benefit-cost ratio, internal rate of return and generation transfer amount, using life tables by lifetime incomes. The result of the actuarial analysis for male life expectancy is approximately 21.69 to 24.63 years. The result of the actuarial analysis for female life expectancy is approximately 27.63 to 29.81 years. The result of the actuarial analysis of low income level is that the benefit-cost ratio is lower approximately 2.68 to 4.83%, the internal rate of return lower approximately 0.00 to 0.74%, the generation transfer amount lower approximately 3.00 to 5.74%, than total income level. The result of the actuarial analysis of high income level is that the benefit-cost ratio is higher approximately 2.07 to 4.98%, the internal rate of return higher approximately 0.03 to 1.73%, the generation transfer amount higher approximately 2.53 to 9.68%, than the total income level. The results by income varies due to the effect of income redistribution and life expectancy on the national pension.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.466-466
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2015
지역빈도해석은 수문학에서 오랜 역사를 갖고 있으며, 수년에 걸쳐 수문학적 변량의 정량적 추정을 위해 다양한 접근방법들이 제안되어 왔다. 그러나 제안된 방법들의 가설설정 수준이 높기 때문에 실제 적용에 제약이 많고, 적용 시에도 예측에 대한 불확실성이 높은 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위한 방법으로 계층적 베이지안 모델을 이용한 지역빈도해석 모형을 제안하고자 한다. 본 모형은 2개의 계층적 구조로 구성된다. 첫번째 계층은 재현기간별 GEV 분포의 매개변수를 정규화하여 주변분포로 설정하고, Kriging 기법을 이용하여 지형학적, 기상학적 정보들과 극치강수량 효과를 적합시켜 공간적 이질성과 미계측 유역에 대한 효과적인 보간을 가능하게 한다. 두번째 계층은 지점의 특성을 나타내는 매개변수들간의 공분산을 Bayesian 모델에 연계하여 매개변수들의 공간적 변동성을 나타낸다. 2개 계층의 결합확률분포는 MCMC 기법을 이용하여 예측값에 대한 불확실성을 정량적으로 분석하게 된다. 본 모형을 통해 홍수량 추정 시 필요한 시간 단위 극치강수량의 공간적 분포를 효과적으로 추정할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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