• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.2 no.2
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• pp.249-265
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• 1995

본 논문에서는 확률분포가 알려져 있지 않은 두 모집단 중 어느 하나로 새로운 관측치를 분류할 때 오분류확률이 분석자에 의해 사전에 정해진 수준에 부합할 수 있도록 커널 판별함수의 임계치를 결정하였다. 정해진 오분류확률을 만족시키기 위한 판별함수의 임계치는 붓스트랩(bootstrap)기법을 판별 함수에 적용시켜 계산된다. 본 논문에서 제시도된 방법은 모집단에 대한 모수적 가정이 없으므로 어느 분포에도 적용가능하며, 모집단이 정규분포, 대수정규분포, 이산형과 연속형 변수가 혼합된 분포의 경우 모의실험을 통하여 그 성능에 대한 검증을 하였다.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.271-276
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• 2004

이 논문에서는 유한모집단 분포함수에 대한 추정량들을 소개하고, 이론적인 측면과 경험적인 측면으로 비교하였다 분포함수 추정량은 설계기반 특성을 갖는 추정량과 모형기반 특성을 갖는 추정량으로 구분되며, 각각 설계기반 특성과 모형기반 특성을 갖는다. 수치적인 비교를 위하여 분포함수 추정량들을 2000년 인구주택 총 조사의 서울 가구수와 가구원수 데이터에 적합하여 비교하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.16 no.2
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• pp.273-282
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• 2003

The problem of estimating the parameters of k-population Weibull distributions is discussed under the prior of ordered scale parameters. Parameters are estimated by the Gibbs sampling method. Since the conditional posterior distribution of the shape parameter in the Gibbs sampler is not log-concave, the shape parameter is generated by the adaptive rejection sampling. Finally, we applied this estimation methodology to the data discussed in Nelson (1970).

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.02a
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• pp.1-22
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• 2004

현재 댐 위험도 분석 등의 사용되는 Monte Carlo Simulation 방법을 이용하는데 있어서 가장 어려운 문제이면서 약점으로 지적되어 온 것이 수리 수문학적 불확실성 변수들에 대해서 정확한 확률분포를 정의할 수 없다는 것이다. 즉 기존 매개변수적 방법들은 모집단 분포의 형태를 가정하고, 분포의 매개변수에 관한 통계적 분석을 하는 방법이다. 조사대상이 되는 모집단 분포에 관한 정보가 부족하기 때문에 어떤 가정이 곤란하거나 부정확한 가정을 전제로 하지 않고, 관측자료로부터 통계량을 분석하여 통계적 추론을 하는 방법이 필요하게 되며, 이를 비매개변수적 방법(nonparametric methods)이라고 한다. (중략)

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.2 no.2
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• pp.39-46
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• 2001

In this paper we propose a new method that can be estimation the spectral power distribution of the light source from three-band images. the light source is estimated by dividing the reflected spectral power distribution of the maximum achromatic region(L(λ)) by the corresponding surface reflectance(Ο(λ)). In order to obtain reflected spectral power distribution of the maximum achromatic region from three-bend images, a modified gray world assumption algorithm is adapted. And the maximum surface reflectance is estimated using the principal component analysis method along with achromatic population. The achromatic population is created from a set of given Munsell color chips whose chroma vector is less than threshold. Cumulative contribution ratio of principal components from the first to the third for classified achromatic population was about 99.75%. The reconstruction of illumination spectral power distribution by using achromatic population and three-band digital images captured under various light source was examined, and evaluated by RMSE between the original and reconstructed illumination spectral power distribution. This work was supported by grant No (2000-1-30200-005-3) from the Basic Research Program of the Korea Science & Engineering Foundation.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1995.06a
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• pp.291-294
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• 1995

본논문은 POW algorithm과 알고리즘을 통해 수행된 결과인 large scale word recognizer를 위한 POW set에 대하여 설명하겠다. Large scale word recognizer를 위한 speech database를 구축하기 위해서는 모든 가능한 phonological phenomenon이 POW set에 포함 되어얗 ks다. 또한 POW set의 음운 현상들의 분포는 추출하고자 하는 모집단의 음운현상들의 분포와 유사해야 한다. 위와 같은 목적으로 다음과 같이 3가지 성질을 갖는 POW set을 추출하기 위한 새로운 algorithm을 제안한다. 1. 모집단에서 발생하는 모든 음운현상을 포함해야 한다. 2, 최소한의 단어 집합으로 구성되어야 한다. 3. POW set과 모집단의 음운현상의 분포가 유사해야 한다. 우리는 약 300만 어절의 한국어 text corpus로부터 5천 단어의 고빈도 어절을 추출하고 이로부터 한국어 POW set을 추출하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.45-45
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• 2017

상이한 자연현상으로 발생된 자료들은 때때로 통계적으로 다른 특성을 가지는 경우가 있다. 이런 자료들은 다른 두 개 이상의 모집단에서 자료가 발생한 것으로 가정할 수 가 있다. 기존에 널리 사용되어온 분포형 모형의 경우 단일한 모집단으로부터 자료가 발생한다는 가정하에서 개발된 모형들로 위에서 언급한 자료들을 적절히 모의할 수 없다. 이런 상이한 모집단에서 발생된 자료를 모형화 하기 위해서 혼합분포모형(mixture distribution)이 개발되었다. 홍수나 가뭄 등과 같은 극치 사상의 경우 다양한 자연현상들로부터 발생하기에 혼합분포모형을 적용할 경우 보다 정확한 모의가 가능하다. 혼합분포모형은 두 개 이상의 비혼합분포모형들을 가중합하여 만들어진다. 혼합 분포모형의 형태로 인하여 기존의 분포형 모형의 매개변수 추정 모형으로 널리 사용되던 최우도법 (maximum likelihood method), 모멘트법(method of moment), 확률가중모멘트법 (probability weighted moment method) 등을 이용하여 혼합분포모형의 매개변수를 추정하는 것이 용이 하지 않다. 혼합분포모형의 매개변수 추정 방법으로는 Expectation-Maximization (EM) 알고리즘, Meta-Heuristic Maximum Likelihood (MHML) 방법, Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 방법 등이 적용되고 있다. 현재까지 수자원 분야에서 사용되는 극치 자료를 혼합분포모형을 이용하여 모의할 때 매개변수 추정방법에 따른 특성에 대한 연구가 진행되지 않았다. 본 연구에서는 우리나라 연최대강우량 자료를 이용하여 혼합분포모형의 매개변수 추정방법 (EM 알고리즘, MHML 방법, MCMC 방법) 들의 특성들을 비교 분석하였다. 혼합분포모형으로는 Gumbel-Gumbel 혼합분포 모형을 적용하였다. 본 연구의 결과는 향후 혼합분포모형을 이용한 연구에 좋은 기초자료로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.8 no.2
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• pp.109-119
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• 1995

A two sample chi-square test is introduced for testing the equality of the distributions of two populations when observations are subject to random censorship. The statistic is appropriate in testing problems where a two-sided alternative is of interest. Under the null hypothesis, the asymptotic distribution of the statistic is a chi-square distribution. We obtain two types of chi-square statistics ; one as a nonnegative definite quadratic form in difference of observed cell probabilities based on the product-limit estimators, the other one as a summation form. Data pertaining to a cancer chemotheray experiment are examined with these statistics.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.6 no.2
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• pp.341-353
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• 1993

As an estimator of the conditional probability of discovering a new species at the next observation after a sample of certain size is taken, the one proposed by Good(1953) has been most widely used. Recently, Clayton and Frees(1987) showed via simulation that their nonparametric maximum likelihood estimator(NPMLE) has smaller MSE than Good's estimator when the population is relatively nonuniform. Lee(1989) proved that their conjecture is asymptotically true for truncated geometric population distributions. One shortcoming of the NPMLE, however, is that it has a considerable amount of negative bias. In this study we proposed a bias-corrected version of the NPMLE for virtually all realistic population distributions. We also showed that it has a smaller asymptotic MSE than Good's extimator except when the population is very uniform. A Monte Carlo simulation was performed for small sample sizes, and the result supports the asymptotic results.

• Journal of Educational Research in Mathematics
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• v.21 no.1
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• pp.17-32
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• 2011

This study investigated pre-service teachers' understanding of statistical sampling. The researchers categorized major topics related to sampling into representativeness of samples, sampling variability, and sampling distribution, and selected concepts connected to each topic. Findings on this study are as follows: Even though most of the pre-service teachers considered the random sampling bringing unbiased outcomes as a proper sampling method, only 64% of them recognized that sample is a quasi-proportional, small-scale version of population; Few pre-service teachers understood that more important is the size of sample, not the portion of sample to population, and half of them appreciated that the number of sampling has a powerful effect on drawing of reliable results than the size of sample; Few pre-service teachers understood that sampling distribute is irrelevant to the shape of population and has a symmetrical bell-shape.