• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권2호
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• pp.245-253
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• 2011

블럭이 존재하는 $2{\times}2$ 요인모형의 주 효과 및 상호작용효과를 검정하기 위한 순위변환 통계량의 검정력은 블럭크기, 효과들의 구성방법 및 지수분포, 이중지수분포, 정규분포, 균일 분포를 포함한 모든 모집단 분포하에서 모수적 통계량의 검정력보다 월등한 우위를 보인다. 이는 블럭이 추가된 요인 모형은 블럭과 요인의 상호작용들이 오차항을 증가시켜 모수적 통계량의 검정력을 감소시키는 보수적 성향을 보이나, 순위변환 통계량의 검정력은 상대적 우위를 유지함에 기인한다고 유추할 수 있다. 일반적으로 블럭크기가 작고, 효과크기가 클수록 순위변환 통계량의 검정력은 모수적 통계량의 검정력보다 상당히 큰 격차의 상대적 우위를 보임을 알 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제17권1호
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• pp.49-60
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• 2004

이 논문의 목적은 역 가우스 분포의 모수비가 관심의 대상일 때, 그 모수비에 대한 무정보적 사전분포를 구하는데 있다. 특별히, 모수비에 대한 확률대응사전분포와 기준 사전분포를 제안하였다. 먼저, 관심의 대상이 되는 모수에 대해 모수 직교화 변환을 구하고, 모수 직교화 변환을 이용하여 확률대응사전분포와 기준사전분포를 구하였다. 특히 확률대응사전분포의 일치차수는 1차임을 보였으며 2차 확률대응사전분포는 존재하지 않음을 보였다. 또한 제안된 사전분포에 의해 유도된 사후분포는 적절 분포임을 증명하였다. 모의 실험을 통하여 확률대응사전분포와 기준사전분포를 비교했으며, 실제자료를 이용하여 분석하는 예를 보였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권2호
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• pp.401-410
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• 2009

두 블럭인자와 하나의 주인자로 구성된 3 ${\times}$ 3 라틴방격모형의 특성으로 인하여 주효과를 검정하기 위한 순위변환 통계량의 검정력은 모집단의 분포유형에 상관없이 모수적 통계량의 검정력보다 전반적으로 월등히 높은 수준이다. 특히 세인자가 모두 고정인 경우, 하나의 블럭인자만이 랜덤인 경우, 두 블럭인자가 모두 랜덤인 경우의 순서로 주효과를 검정하기 위한 순위변환 통계량의 검정력이 모수적 통계량의 검정력에 비하여 상대적으로 높다. 또한 검정하고자 하는 주효과의 크기가 크되 동시에 동일크기의 하나의 블럭효과 및 또다른 블럭효과 크기는 상대적으로 작을수록 주효과를 검정하기 위한 순위변환 통계량의 검정력은 모수적 통계량의 검정력보다 상대적 우위성을 갖는다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권1호
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• pp.33-39
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• 2013

반응변수의 변환을 고려하는 부분선형모형에서 이상치 문제는 선형모형에서와 마찬가지로 반응변수 변환모수의 추정에 왜곡된 결과를 초래할 수 있다. 이를 해결하기 위해서는 부분선형모형에서 반응변수 변환 모수 추정과 이상치 탐지 과정이 수행되어야 하지만 모형에 포함된 비모수 함수의 비정형성에 따른 어려움이 크다. 본 연구에서는 부분선형모형의 비모수함수에 대한 추정과 순차적 검정, 최대절사우도추정 등과 같은 이상치 제거방법의 적용을 통하여 부분선형모형에서 이상치에 강건한 반응변수 변환 과정을 제안한다. 제안된 방법들은 모의실험과 예제를 통해 효과를 비교 검증한다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2002년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.169-174
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• 2002

본 연구는 k개 지수분포 모수들의 기하평균에 대한 베이지안추정 방법을 제시하였다. 이를 위해 Tibshirani가 제안한 직교변환법으로 비정보적 사전확률분포를 도출하여 모수들의 결합사후확률분포를 유도해 내었으며, 이 분포 하에서 가중 몬테칼로 방법을 사용하여 기하평균을 추정하는 절차를 제안하였다. 모의실험과 실제자료의 예를 통해 제안된 베이지안 추정의 유효성 및 효용성을 보였으며, 본 연구에서 제안한 사전확률분포가 전통적인 포함확률을 기준으로 볼 때, Jeffrey의 사전확률분포 보다 더 유효한 추정을 함을 보였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권2호
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• pp.231-240
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• 2010

4 $\times$ 4 균형불완전블럭모형에서 고정효과만이 존재하는 경우 주효과를 검정하기 위한 순위변환 통계량의 검정력은 적은 반복수에도 가장 높은 수준을 유지하며, 지수분포와 이중지수분포하에서는 모수적 통계량의 검정력보다 큰 격차의 상대적 우위를 보인다. 특히 전형적인 균형불완전블럭모형하에서 주인자는 고정이며 블럭인자는 랜덤인 경우의 순위변환 통계량의 검정력은 주효과의 효과크기 및 블럭효과의 모집단 분포와 모수크기에 상관없이 모든 상황에 걸쳐 현저하게 높은 우위성를 보인다. 또한 반복수가 증가함에따라 순위변환 통계량의 검정력은 빠른 속도로 증가한다. 전체적인 주효과의 순위변환 통계량의 검정력 우위는 하나의 주효과 및 블럭효과와 결측값이 존재하는 균형불완전블럭모형의 고유특성으로 말미암아 고정효과 및 표본의 작은 크기변화에 민감하게 반응하며 상대적 검정력 우위를 갖는다고 볼 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제24권1호
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• pp.35-43
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• 2011

이 논문에서는 이산코사인변환(discrete cosine transform) 계수를 이용하여 AR(1) 과정에서 단위근을 검정하는 방법을 소개한다. 제안하고자 하는 방법의 이론적 타당성을 보이기 위해 정상 AR(1) 과정과 확률보행과정 하에서의 이산코사인변환 계수의 통계적 성질을 비교한다. 비교 결과를 이용하여 단위근 여부를 확인할 수 있는 검정통계량을 제안하고 붓스트랩을 활용하여 검정통계량의 분포를 유도한다. 모의실험을 통해 기존 Dickey-Fuller 검정과 검정력 비교를 실시하였다.

• 응용통계연구
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• 제30권4호
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• pp.529-538
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• 2017

Ghosh와 Kim에 의해 소개된 영 변환 모형은 0이 많거나 적을 때 계수형 자료(count data)를 분석하는 모형이다. 이 모형의 산포형태모수는 평균과 분산, 0 확률로 구성되며 ${\mu}$와 ${\sigma}^2$의 관계에 따라 2가지 형태를 가진다. 본 논문에서는 ${\sigma}^2{\geq}{\mu}$일 때, Ghosh와 Kim 영 변환확률 모형의 모수 ${\delta}$에 대한 영향함수를 도출하였다. 도출한 영향함수의 타당성을 검증하기 위해서 인구주택총조사 자료를 이용해 관측치가 제거된 경우에서 영향함수로 도출한 ${\delta}$ 추정치 변화값과 직접 계산한 ${\delta}$ 추정치 변화값을 비교하였다. 그 결과 영향함수는 ${\delta}$의 변화를 매우 정확히 추정하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권5호
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• pp.1001-1019
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• 2017

신호 처리는 전자 공학의 한 분야로서 시계열 분석과 매우 깊은 연관성을 갖고 있다. 신호 처리를 위해 현재는 상용 프로그램이 널리 사용되고 있는데 적지 않은 비용을 지불해야 한다. 반면 통계 분석을 위해서는 R이라는 무상 프로그램이 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 신호 처리를 위한 R-프로그램 활용서를 만들어 보았다. 본 연구의 구성은 신호 처리에 대한 이론을 간단히 정리하고 적당한 예제들을 택하여 R을 활용하여 구현하는 방식으로 되어있다. 각 단원에 서술 된 이론을 읽고 해당하는 그림과 R 코드를 제 8장에서 찾아서 구현해보는 방법으로 본 활용서를 사용할 수 있겠다. 연구의 순서는 (1). 푸리에 변환과 역변환 (2). 스펙트럼분석 (3). 비모수적 주기도와 모수적 주기도 (4). 필터의 구성과 소음처리 순서로 되어있다. 본 활용서는 신호 처리를 완벽하게 이해하기에는 분명 부족하지만 처음 시작하는 단계로서 도움이 됐으면 한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제19B권3호
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• pp.201-208
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• 2012

혈관 내 초음파 영상(IVUS: Intravascular ultrasoundimages)에서 내강(Lumen) 경계 영역을 검출하는 것은 환자의 심혈관 상태를 파악하는데 중요한 정보를 제공하며, 이를 통해 심혈관계 질환을 예측하고 진단할 수 있다. 따라서 정확하게 내강 경계를 분할하는 것은 매우 중요한 단계이다. 본 논문에서는 비모수적 확률 밀도 함수와 스무딩 함수를 사용하여 자동으로 내강 영역을 분할하는 기법을 제안한다. 각각의 혈관내 초음파 영상들을 극좌표 이미지로 변환 후 웨이블릿 변환을 적용하여 초기 관심 점들을 검출한다. 초기 관심점들 중에서 잡음과 칼슘에 의해 발생된 튀는 점들을 제거하기 위해 비모수적 밀도 함수와 스무딩 함수를 이용하여 튀는 점들을 제거하고 경계면에 해당하는 중요 관심 점만을 남긴다. 마지막으로, 다항곡선 접합(Polynomial curve fitting) 함수를 정의하고 다항식과 실제 내강 경계선에 접합된 관심 점을 이용하여 자연스러운 내강 경계면을 추정한다. 본 논문에서 제안한 방법을 다양한 초음파 영상에 대해 실험한 결과, 기존에 제안된 방법 보다 정확하게 경계면을 검출함을 알 수 있었다.