• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.453-453
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• 2017

본 연구에서는 최근 기후변화로 인한 집중호우의 발생횟수의 경향을 확률적으로 분석함에 있어 1개월 동안 80 mm/day 이상의 강우사상을 집중호우로 정의하여, 대구 및 부산 강우관측소로부터 수집된 384개월 동안의 집중호우를 분석하였다. 집중호우 월별 발생횟수와 같은 형식의 자료의 확률적 분석은 대개 Poisson 분포 (POI)가 사용되나 자료에 포함된 0자료의 과잉은 확률분포를 왜곡시키는 문제를 발생시킨다. 본 연구에서는 이 문제를 개선하기 위하여 개발된 일반화 Poisson 확률분포 (GPD), 0-과잉 Poisson 확률분포 (ZIP), 0-과잉 일반화 Poisson 확률분포 (ZIGP), Bayesian 0-과잉 일반화 Poisson 확률분포 (Bayesian ZIGP)를 집중호우 자료에 적용하고, 5개 모형의 특성을 비교분석하였으며, Bayesian ZIGP 모형의 구축에 있어서는 정보적 사전분포를 사용함으로써 모형의 정확도를 개선하였다. 분석결과 분석하고자 하는 자료에 0이 과다하게 포함되어 있는 경우 POI 및 GPD 분포는 관측결과와는 다른 결과를 제시하여 적절한 모형으로 고려되지 못함을 알 수 있었다. 5가지 모형 중 정보적 사전분포를 탑재한 Bayesian ZIGP 모형이 가장 관측 자료와 유사한 결과를 도출하였으나 모형의 구축에 수반되는 실용적인 측면을 고려하면 ZIP 모형도 충분히 사용될 수 있는 모형으로 추천되었다.

• Korean Journal of Clinical Pharmacy
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• v.20 no.1
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• pp.66-71
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• 2010

주의력결핍 과잉행동장애는 미국에서 약 200만 명의 어린이에게 나타나는 심각한 만성 신경행동학적 장애이다. 주의력결핍 과잉행동장애 치료의 중심은 약물요법이다. 그러나 현재 환자의 약 30%는 주의력결핍 과잉행동장애를 적응증으로 갖도록 허가된 의약품들을 사용해도 적절한 치료효과를 얻지 못하고 있는 상황이다. Modafinil은 methylphenidate나 amphetamines와 같은 각성제와는 다른 약리학적 기전으로 중추신경계를 항진시킨다. 본 연구는 modafinil의 주의력결핍 과잉행동장애 치료효과에 대한 최신 지견을 얻고자, 1990년부터 2010년 3월까지 MEDLINE에 등재된 논문을 ADHD와 Modafinil이라는 MeSH terms로 검색하여 추출한 자료 중에서 대조군이 사용된 무작위 배정 및 이중맹검 임상연구 사례만을 선별하여 임상적 유용성을 평가하였다. 현재 modafinil은 주의력결핍 과잉행동 장애 치료제로 허가된 의약품은 아니지만 최근 여러 국가에서 시행된 연구들은 modafinil이 안전하고 효과적인 주의력결핍 과잉행동장애 치료제일 수 있다는 결과를 보여주고 있다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.35 no.2
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• pp.311-325
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• 2022

For count responses, the situation of excess zeros often occurs in various research fields. Zero-inflated model is a common choice for modeling such count data. Bayesian inference for the zero-inflated model has long been recognized as a hard problem because the form of conditional posterior distribution is not in closed form. Recently, however, Pillow and Scott (2012) and Polson et al. (2013) proposed a Pólya-Gamma data-augmentation strategy for logistic and negative binomial models, facilitating Bayesian inference for the zero-inflated model. We apply Bayesian zero-inflated negative binomial regression model to longitudinal pharmaceutical data which have been previously analyzed by Min and Agresti (2005). To facilitate posterior sampling for longitudinal zero-inflated model, we use the Pólya-Gamma data-augmentation strategy.

• The Journal of Korean Academy of Sensory Integration
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• v.22 no.1
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• pp.43-53
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• 2024

Objective : The aim of this study was to investigate the differences in academic and mental health status (generalized anxiety, depression, stress, loneliness, and suicidal thoughts) between adolescents exhibiting normal and excessive smartphone use patterns. Methods : The smartphone use times and academic and mental health status of 51,850 adolescents were analyzed using raw data from the 2022 Korea Youth Risk Behavior Web-Based Survey. Descriptive statistics of complex sample analysis, frequency analysis and linear regression analysis were performed. Results : The mean smartphone use time of middle and high school students was 6 hours 43 minutes on weekends and 4 hours 39 minutes on weekdays. There were significant differences in smartphone use time according to gender and grade. As a result of comparing differences in academic status between adolescents with excessive smartphone use times and those with normal use times. In terms of mental health status, adolescents with excessive use times had higher generalized anxiety, depression, stress, loneliness, and suicidal thought scores than adolescents with normal use times. Conclusion : This study can be used as a basic reference for research on smartphone overuse.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.28 no.3
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• pp.583-592
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• 2015

Zero-inflation has recently attracted much attention in integer-valued time series. This article deals with conditional variance (volatility) modeling for the zero-inflated count time series. We incorporate zero-inflation property into integer-valued GARCH (INGARCH) via conditional Poisson and negative binomial marginals. The Cholera frequency time series is analyzed as a data application. Estimation is carried out using EM-algorithm as suggested by Zhu (2012).

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.16 no.1
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• pp.146-154
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• 2015

This study was conducted, to investigate the level of self-control, mental health and the interrelationship of college students and to analyze the differences between these variables according to the level of smart phone usage. The subjects of our study were collected 246 students. The survey was conducted from April 25th to May 28th in 2012. The result indicated that cellphone overuse group has the lowerer self-control(t=3.53, p=.001) and the more mental health discomfort(t=-3.61, p=.000) than non-smart phone overuse group. In non-smart phone overuse group, the usage of smart phone was negatively correlated with self-control(r=-0.27, p=.005) and communication(r=-0.20, p=.043). And in the other group, the usage of smart phone was positively correlated with mental health discomfort(r=0.22, p=.009). These findings imply that it maybe needed to examine effect factors of the smart phone usage according to the level of smart phone usage.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.246-246
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• 2016

본 연구에서는 최근 기후변화로 인한 집중호우의 발생횟수의 경향을 확률적으로 분석함에 있어 1개월 동안 80 mm/day 이상의 강우사상을 집중호우로 정의하여, 대구 및 부산 강우관측소로부터 수집된 384개월 동안의 집중호우를 분석하였다. 집중호우 월별 발생횟수와 같은 형식의 자료의 확률적 분석은 대개 Poisson 분포 (POI)가 사용되나 자료에 포함된 0자료의 과잉은 확률분포를 왜곡시키는 문제를 발생시킨다. 본 연구에서는 이 문제를 개선하기 위하여 개발된 일반화 Poisson 확률분포 (GPD), 0-과잉 Poisson 확률분포 (ZIP), 0-과잉 일반화 Poisson 확률분포 (ZIGP), Bayesian 0-과잉 일반화 Poisson 확률분포 (Bayesian ZIGP)를 집중호우 자료에 적용하고, 5개 모형의 특성을 비교분석하였으며, Bayesian ZIGP 모형의 구축에 있어서는 정보적 사전분포를 사용함으로써 모형의 정확도를 개선하였다. 분석결과 분석하고자 하는 자료에 0이 과다하게 포함되어 있는 경우 POI 및 GPD 분포는 관측결과와는 다른 결과를 제시하여 적절한 모형으로 고려되지 못함을 알 수 있었다. 5가지 모형 중 정보적 사전분포를 탑재한 Bayesian ZIGP 모형이 가장 관측 자료와 유사한 결과를 도출하였으나 모형의 구축에 수반되는 실용적인 측면을 고려하면 ZIP 모형도 충분히 사용될 수 있는 모형으로 추천되었다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2011.05a
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• pp.176.1-176.1
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• 2011

바이오디젤 대체 원료로서 폐돈지, 폐우지를 이용한 오일 추출 및 바이오디젤 생산 반응을 진행하고 이때 사용되는 과잉 메탄올의 회수 및 재사용에 관한 연구를 수행하였다. 추출된 오일의 상태에 따라 전처리를 위한 에스테르화 반응여부를 판단하게 되지만 에스테르화 반응과 전이에스테르화 반응 모두에서 상당량의 과잉 메탄올을 투입하게 된다. 에스테르화 반응에서는 이론량보다 20~50배 가량을 투입하고 전이에스테르화 반응에서는 오일:메탄올 이론 몰비인 3:1 보다 2~4배 가량을 이용하게 된다. 에스테르화 반응에 사용되는 촉매는 균질계 액체 산 촉매와 불균질계 고체 산 촉매가 이용될 수 있으며 본 연구에서는 황산을 이용한 에스테르화 반응을 실시하였으며 전이에스테르화 반응에서는 KOH를 촉매로 이용하였다. 각각의 공정에 사용된 과잉 메탄올의 재이용 방안을 조사하였으며 메탄올을 단증류를 통해 회수하는 방법과 회수된 메탄올을 이용한 에스테르화 반응 및 전이에스테르화 반응을 실시해 반응성을 조사하였다. 이를 통해 미반응 과잉메탄올의 회수 정제시 메탄올의 최대 수분함량(%) 허용치를 결정할 수 있었다. 회수된 메탄올을 재이용함에 따라 바이오디젤 생산비 중의 원료(메탄올) 및 설비비 절감이 가능할 것으로 판단된다.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.37 no.2
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• pp.151.2-151.2
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• 2012

터보펌프 구동에 사용된 가스발생기 생성가스를 연소기로 공급하여 주추력 발생에 사용하는 다단연소 사이클 로켓엔진은 고추력을 요하는 우주 발사체에 널리 사용되고 있다. 다단연소 사이클 로켓엔진에 사용되는 가스발생기를 예연소기라 부르며 케로신과 액체산소를 추진제로 하는 다단연소 사이클 로켓엔진에는 산화제 과잉 예연소기가 사용된다. 예연소기는 터보펌프 구동을 목적으로 하기 때문에 예연소기 생성가스의 횡단면 온도분포는 터빈에 의해 제한되는 온도범위 내에서 균일하여야 하며 넓은 운전영역에서 안정적인 연소가 이루어져야 한다. 산화제 과잉 예연소기는 모든 추진제가 혼합헤드를 통해 분사되는 방식과 추진제를 혼합헤드와 연소실로 나누어 공급하는 방식이 있다. 기술검증을 위해 산화제 일부와 연료를 혼합헤드를 통해 연소실에 공급하여 1차 연소시키고 나머지 산화제를 연소실 냉각채널을 거쳐 연소실 중앙의 분사공을 통해 연소실로 주입하여 기화시키는 형태로 최종적으로 연소압 20MPa, 혼합비 60에서 작동하는 산화제 과잉 예연소기를 설계하여 연소시험을 수행하였다. 혼합헤드에는 별도의 점화용 분사기 없이 전체 연료 분사기를 통해 점화용 연료인 TEA/TEB 혼합물을 분사하여 점화하였다. 추진제를 2단으로 공급할 수 있도록 고안된 가압식 연소시험 설비에서 10회, 누적 60초 이상의 연소시험이 성공적으로 수행되었다. 연소시험결과 넓은 작동영역에서 안정적 연소특성과 생성가스 온도 분포의 균일성을 확인할 수 있었다. 고온 고압의 산화제 과잉 예연소기 기술 확보를 통해 케로신/액체산소 다단연소 사이클 로켓엔진 개발을 위한 기술적 기반을 마련하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.28 no.2
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• pp.231-239
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• 2015

A Poisson model is the first choice for counts data. Quasi Poisson or negative binomial models are usually used in cases of over (or under) dispersed data. However, these models might be unsuitable if the data consist of excessive number of zeros (zero inflated data). For zero inflated counts data, Zero Inflated Poisson (ZIP) or Zero Inflated Negative Binomial (ZINB) models are recommended to address the issue. In this paper, we further considered a situation where zero inflated data are spatially correlated. A mixed effect model with random effects that account for spatial autocorrelation is used to fit the data.