• 응용통계연구
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• 제13권1호
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• pp.45-53
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• 2000

본 논문에서는 모든 판정자(judge)들이 모든 객체(object)들에 대해 순위를 부여할 수 없는 경우에 얻어지는 불완전 순위자료에서 판정자들의 처리 효과에 대한 유의성을 검정하는데 관심이 있다. 이를 위해 불완전 순위자료를 완전자료로 바꾸는 알고리즘을 제안하고 알고리즘에 의해 얻어진 완전 순위자료에 Friedman 검정법을 적용하고자 한다. 제안된 검정법은 결측 객체에 순위를 부여하는데 있어서 완전순위를 갖는 판정자들의 정보를 이용함으로서 효율적이며 검정을 시행하는데 기존의 Friedman 통계량에 대한 분포표를 사용할 수 있어 간편하다. 그리고 몬테칼로 모의실험을 통하여 제안된 검정법과 기존의 평균 순위법, 최대/최소 Friedman 검정법과 검정력을 비교하였다.

• 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.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제4권2호
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• pp.557-563
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• 1997

Marshall-Olkin의 이변량 지수모형을 따르는 두개의 부품으로 이루어진 시스템에서, 두 부품의 수명들이 이변량 1종 중단된 자료로 관찰되는 경우, 모수에 대한 최우추정량을 구한다. 그리고 두 부품의 수명에 대한 근사적 독립성과 동일성 검정법을 제안하고 몬테칼로 모의실험을 통하여 검정력을 비교하였다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제16권3호
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• pp.138-147
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• 2005

몬테칼로 선량계산 시 적절한 정확도를 얻기 위해서는 계산입자수를 늘려야 하고 그로 인해 계산 시간이 오래 걸리게되므로 일상적 치료계획의 선량계산 방법으로 이용되지 못했다. 본 연구에서는 몬테칼로 모의실험 시 계산입자 수를 줄여서 선량계산을 수행한 후 잡음 감소 필터를 적용하여 선량계산 결과를 개선하고자 하였다. 이를 위해 국소 최소자승 잡음 감소 필터를 제작하고 광자선 및 전자선 균질/비균질 팬텀 내 선량계산 결과에 대하여 적용하여 선택적 여과를 수행하였으며 그 유효성을 등선량 곡선 비교 및 감마시험을 통하여 검증하였다. 연구 결과 통계적 불확실도를 2$\%$ 이내로 유지하기 위해 필요한 계산입자수의 10$\%$ 이하의 계산입자 수를 이용하여 몬테칼로 선량계산 뒤 후처리한 결과가 기준계산 입자수를 이용하여 얻은 몬테칼로 선량계산 결과와 유사해질 수 있음을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제9권2호
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• pp.13-23
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• 1996

본 논문에서는 임의중단된 자료가 관찰되는 경우 Marshall과 Olkin의 이변량 지수 모형의 독립성에 대한 붓스트랩 검정절차를 제안하고, 몬테칼로 모의실험을 통하여 제안된 붓스트랩 검정법과 기존의 다른 검정법들의 검정력을 비교하였다.

• 응용통계연구
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• 제11권1호
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• pp.129-139
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• 1998

임상자료의 정규성 검정에 있어서 NTV(Normal Test Variable)에 관한 몇가지 문제점을 여러 가지 특정분포 즉, 정규분포, 두 정규분포의 혼합분포, 균일분포, 지수분포 그리고 오른쪽을 치우친 베타분포에 관한 몬테칼로 모의실험 결과를 통하여 고찰하고 그 해결방안을 모색한다.

• 응용통계연구
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• 제19권1호
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• pp.97-110
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• 2006

대부분의 자료는 여러가지 원인으로 인한 특이치로 오염되어 있으며, 이러한 상황에서 신뢰성 있는 추정량을 얻어내고 이에 대한 통계적 추론을 시행하는 것은 중요한 문제이다. 그러나 이제까지 제안된 로버스트 회귀추정량들은 계산상의 어려움과 정규오차모형에서 최소제곱추정량에 비하여 떨어지는 효율성때문에 통계적 추론의 정확성을 확신할 수 없었다. 최근 제안된 Lee(2004)의 가중자기조율회귀추정량(weighted self-tuning estimator, WSTE)은 다른 로버스트 회귀추정량에 비하여 정확한 계산과정과 그에 따른 추정량의 점근적 정규성 및 고붕괴점을 갖는다. 그러나 통계적 추론을 위하여 이제까지 널리 사용해왔던 로버스트 추정량에 기반한 가중최소제곱추정방법(weighted least squares estimator)은 WSTE에서조차 정규오차모형하에서 최소제곱추정량과 동일한 수준의 효율성을 제공해주지 는 못한다. 본 논문에서는 WSTE에 기반한 또다른 통계적 추론 방법을 제안하고, 이 방법을 사용함으로써 정규오차모형 및 대표본에서 보다 정확한 결과를 얻을 수 있음을 몬테칼로 모의실험을 통해 제시하였다.

• 응용통계연구
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• 제13권2호
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• pp.505-514
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• 2000

마코브체인 몬테칼로방법중에서 깁스 추출방법을 혼합 고장모형에 이용하였다. 베이자안 추론에서 조건부분포를 가지고 사후 분포를 결정하는데 있어서 계산 문제와 이론적인 정당성을 고려하여 감마족인 Rayleigh와 Erlang추세를 가진 혼합모형에 대하여 깁스샘플링 알고리즘을 이용하여 베이지안 계산과 신뢰도 추이를 알아보고 모의실험자료를 이용하여 수치적인 계산을 시행하고 그 결과를 제시하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제11권2호
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• pp.225-233
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• 2000

수명시험에서 시험에 장기간 노출된 대상 부품이나 실험 대상자의 수명은 관측되는 경우보다 관측중단이 일어나기가 쉽다. 이와 같은 경우에 임의중단모형에서 생존함수 추정량으로 흔히 이용되는 Kaplan과 Meier의 추정량은 수명분포의 오른쪽 꼬리부분에서 심각한 편의가 발생된다. 이러한 문제점에 대한 대안으로 정상적으로 관측된 최장수명보다 큰 관측중단수명이 많은 극단적인 오른쪽 관측중단모형에서 새로운 비모수적 생존함수 추정량을 제안하고 그 특성을 몬테칼로 모의실험을 통하여 기존의 추정량과 비교 분석하였다.

• 응용통계연구
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• 제27권6호
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• pp.1029-1038
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• 2014

본 연구에서는 베이지안 실험계획법에 대하여 논의하고 간단한 모의실험을 통하여 최적화된 베이지안 실험계획법이 어떠한 특징을 가지고 있는지 설명하였다. 실험을 설계하는 경우 연구자는 관심있는 주제가 모수추정인지 아니면 예측인지를 결정하고 사전확률과 우도함수를 기반으로 이에 맞는 사후확률을 찾아 효용함수와 결합하여 최적의 실험설계를 찾는 것이 베이지안 실험계획법의 기본 원리이다. 만일 사전적 정보가 존재하지 않는다면 무정보적 부적합 사전확률을 이용하여 실험을 설계할 수 있으며, 이는 비 베이지안적 접근방법과 일치하게 된다. 만일 모수나 예측값에 대한 사전적 정보가 존재하는 경우에는 베이지안 실험계획법이 유일한 해결 방법이다. 하지만 모형의 복잡도가 증가하게 되면, 최적해를 찾는 과정이 매우 복잡해져서 극복해야 하는 많은 문제점들이 존재하므로 향후 많은 연구가 필요한 분야이다.