많은 경우, 측정오차분산은 알려지지 않은 참값 또는 참값과 연관된 공변수들의 함수로 표현될 수 있다 이 논문은 단위 당 반복측정에 기초한 단위 내 표본분산을 이용한 선형측정오차분산의 추정에 관한 연구이다 이 논문은 다음의 내용을 포함한다: (1) 측정오차의 크기를 나타내는 상수 $\delta$의 추정; (2) 유한모집단으로부터의 복합표본, 작은 측정오차라는 조건하에 선형측정오차분산의 추정; (3) 부표본에 포함될 확률을 설명하기 위한 성향틴헝 추정 미국의 제3차 건강영양조사자료를 사용하여 이상의 결과들을 이용한 경험적 분석을 실행하였다.
본 연구의 목적은 국내에서 단축형 간이정신진단검사(Brief Symptom Inventory-18, BSI-18)가 정신장애인의 정신과적 증상을 평가하고 치료 개입의 성과를 측정하는 도구로 활용될 수 있도록 타당도와 신뢰도를 검정하는 것이었다. BSI-18은 BSI-53의 축소버전으로 임상 현장에서 효과적인 개입을 위해 정신과적 증상을 확인하고 진단하며, 치료프로그램의 성과로서 증상변화를 측정하기 위해 개발된 도구이다. 본 연구에서는 정신장애인 180명을 대상으로 하여 첫째, BSI-18 전체 문항과 하위요인에 대한 내적일치도 및 검사-재검사 반복측정을 통해 신뢰도를 파악하였으며, 둘째, 확인적 요인분석을 실시하여 해당구성개념의 요인구조를 확인하였으며, 셋째, BSI-18의 우울 점수와 대표적인 우울척도인 BDI, CES-D 20의 우울 점수 간에 상관관계를 검토하여 준거 타당도를 살펴보았다. 연구의 주된 결과는 다음과 같다. 첫째, BSI-18 전체 문항과 하위요인 등의 검사-재검사 반복측정 결과 선행연구들과 유사한 높은 수준의 반복측정 신뢰도 및 내적일관성을 보여주었다. 둘째, 확인적 요인분석 결과 정신장애인을 대상으로 BSI-18은 3요인 모형이 가장 자료에 부합하는 것으로 나타났다. 셋째, BSI-18의 우울증상은 BDI, CES-D 20과 유의한 정적상관관계가 나타나 준거 타당도가 확보되었다. 이러한 결과들에 대한 연구함의를 논의하여 제시하였다.
문자열 연산이 계산 생물학 분야에 응용되면서 효율적인 문자열 연산을 위한 다양한 자료구조와 알고리즘이 연구되고 있다. 최장 공통 부분 문자열 문제는 두 개 이상의 문자열에서 가장 길게 일치하는 부분문자열을 찾는 연산이며, 최대 반복자 문제는 하나의 문자열에서 두 번 이상 반복되는 부분문자열을 찾는 연산이다. 이 연산은 패턴 매칭, 유사도 측정 등의 문자열 처리 분야에서 중요하게 사용되고 있다. 본 논문에서는 RMESH(Reconfigurable MESH) 구조에서 3-차원 $n{\times}n{\times}n$ 프로세서를 사용하여 두 문자열의 최장 공통 부분문자열을 구하는 알고리즘과 주어진 문자열의 최대 반복자를 찾는 알고리즘을 제안하며, 이 알고리즘들은 모두 O(1) 시간 복잡도를 갖는다.
본 연구에서는 범주형 반복측정자료의 일반화추정방정식(GEE)모형에서 결측이 발생할 경우 결측값 대체(imputation)방법들에 대한 성능을 비교하고자 한다. 설명변수 X가 부분적으로 결측을 갖는 경우 GEE추정량을 계산할 수 없다. 본 논문에서는 시점에 따라 값이 변하는 설명변수에 결측이 있는 경우 GEE모형에서 결측값을 추정하는 7가지의 대체방법을 다루며, 실제자료와 모의실험을 통하여 대체방법별 GEE추정량의 성질을 연구한다. 대체방법별 GEE추정량의 성능을 비교하기 위해 우리는 반응변수가 범주형인 반복측정모형에서 완전자료의 GEE추정량과 완전자료에서 결측을 생성하여 결측값에 각 대체방법을 적용하여 대체한 후 구한 GEE추정량을 비교한다. 대체방법으로는 (1) 단순삭제 (2) 표본 평균대체 (3) 행 평균대체 (4) 횡 시점 회귀대체 (5) 이월대체 (6) 베이지안 붓스트랩 (7) 근사적 베이지안 붓스트랩에 대해서 살펴본다. 결측과정(missing mechanism)은 무시할 수 있는 무응답(ignorable nonresponse)을 가정하며, 결측 발생에 대해서는 원자료의 시점 무응답 패턴(wave nonresponse pattern)을 고려하여 발생시키거나 또는 시점 무응답 패턴을 고려하지 않고 단순임의추출로 결측을 발생시키는 방법을 각각 고려한다.
생동성 시험과 같은 임상약리학분야의 연구는 일반적으로 한 개체 내에서 반복하여 측정된 자료구조를 사용하므로 선형혼합모형을 이용하여 분석하는 것이 보편적이다. 이러한 모형에서 랜덤효과는 개체 내 관측 자료 사이의 상관관계를 설명하고, 공분산행렬은 개체-내 변동을 설명한다. 생동성 분석은 두 약물의 약동학적 변수인 Cmax와 AUC의 기하평균비에 대한 90% 신뢰구간이 동등성 한계인 [0.8, 1.25] 범위에 드는지 알아보는 분석으로, 고정효과에는 시기, 순서군, 치료효과를, 랜덤효과에는 개체효과를 가지는 선형혼합모형을 이용하여 분석한다. 이러한 분석이 적용된 실제 예를 살펴보기 위하여 레보플록사신 연구의 자료를 활용하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권4호
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pp.641-650
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2010
본 연구는 퇴행성 슬관절염 여성 30명을 대상으로 물리치료와 멀리건 도수치료를 병용하여 4주간 실시한 후 운동전, 2주 후, 그리고 4주 후에 통증과 근 기능평가 측정에 미치는 효과에 대해 알아보기 위해 실시하였다. 본 연구의 측정은 시각적 상사 척도 검사, 근력 검사, 근 기능 검사, 그리고 협응력/균형감을 검사하였다. 반복측정자료 분산분석 결과, 물리치료와 멀리건 도수치료를 병용한 실험군에서 중재기간에 따라 효과적 이었으며, 시간과 그룹 간 상호작용도 있었다. 퇴행성 슬관절염의 통증과 근 기능평가를 개선시키기 위해 물리치료와 멀리건 도수치료 병용 시 효과적이란 것을 검증하였다.
본 연구에서는 지하수위 변동 분석을 위한 프로그램을 개발하고, 건설교통부에서 설치, 운영하고 있는 169개 국가 지하수 관측소의 264개 지하수관측정에서 측정된 지하수위자료에 적용하였다. 분석결과 암반대수층과 충적층대수층의 평균수위 및 변동양상이 대체적으로 비슷하게 나타났으며, 이는 관측소 설치 지역의 대부분에서 충적층(10m 내외)과 암반층(70m 내외)이 수리적으로 연결되어 있다는 것을 시사한다. 6시간 간격의 지하수위 관측 자료를 이용하여 지하수위가 상승하는 횟수, 상승량의 합계 산정 등 변동양상을 분석하였다. 분석 결과 해양 및 지구 조석의 영향을 받는 관측정의 경우 지하수위 상승 개수가 450개/yr 이상이 대부분이며, 수위 변동량은 0.1 ~ 1m 정도이고, 수위변동 자료를 시계열로 나타내 보면 하루에 약 2번의 상승과 하강을 반복하는 수위변동 형태를 볼 수 있었다. 양수의 영향이 우세한 관측정에서는 수위 상승 개수가 약 360개/yr, 수위 변동량은 1m 이상의 값이 우세하게 나타났다. 지하수위 상승량은 암반/충적 관측정 모든 관측정에서 전반적으로 강수량과의 상관계수가 높았으며, 같은 관측정의 .자료라도 6시간 간격의 관측 자료보다, 12시간 및 24시간 관측 간격으로 분석한 결과에서 상관관계가 더 높게 나타났다. 12시간 및 24시간 관측 간격으로 분석할 경우 조석 및 양수에 의해 발생된 주기적인 지하수위 변동 성분이 제거되면서 강수에 대한 지하수위 반응의 상관도가 높아진 것으로 해석된다.
인구의 도시 집중화로 인하여 다량의 생활용수의 사용에 따라 하천의 자정능력을 초과하여 오염을 유발시키고 있다. 이에 도시하천들의 오염은 점점 심해져 경제적으로 많은 문제를 유발하고 있다. 이러한 하천오염 문제를 과학적으로 대응하기 위해서는 오염물질의 농도 측정 및 데이터 축척을 통한 오염예측이 필수적이라 할 수 있으며, 부산광역시 보건환경정보 공개시스템에서는 하천수질 자동측정망을 설치하여 시간 단위로 오염물질을 측정하고 있다. 그러나 온천천의 하천수질 데이터는 계속 쌓여가고 있는데 이 데이터를 활용해서 하천수질 인자 예측이 거의 이뤄지지 않고 있다. 본 연구에서는 순환신경망 알고리즘을 활용하여 일 단위의 하천수질 인자 예측을 시도하였다. 순환신경망은 인공신경망의 발전된 형태인 시계열 학습에 강한 RNN, LSTM 알고리즘을 활용한 일단위 하천수질 인자 예측을 하고자 하였다. 연구에 앞서 시간 단위로 쌓여있는 데이터를 평균 내어 일 단위로 변경하였고 이 데이터를 가지고 일 단위 하천수질 인자 예측을 진행하였다. 연구에는 Google에서 개발한 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 텐서플로우를 활용하여 DO, 탁도 등 항목을 예측하였다. 하천오염의 학습과 예측을 위해 대상지로는 부산지역 온천천의 부곡교, 세병교, 이섭교 관측소를 선택하였다. 연구를 위해 DO, 탁도 등 자료 수집은 부산광역시 보건환경정보 공개시스템의 자료를 활용하였다. 모형의 학습을 위해 입력자료로는 하천수질 인자 자료를 이용하였고, 자료의 학습에는 2014년~2017년 4년간의 자료를 학습자료로 사용하였고, 2018년 1년간의 자료는 모형의 검증을 위해 사용하였다. RNN, LSTM 알고리즘을 활용하여 분석 시 은닉층의 개수, 반복시행횟수, sequence length 등의 값을 조절하여 하천수질 인자 예측을 하였다. 모형의 검증을 위해 $R^2$(r square)와 RMSE(root mean square error)을 이용하여 통계분석을 실시하였다.
위성 원격 탐사에서는 센서 운영 환경으로 인하여 영상을 수집하는 동안 영상의 질 저하가 일어나며 이러한 영상의 질 저하는 관측된 자료로부터 유용한 정보를 확인하거나 추출하는 데 악 영향을 미치는 번짐 현상(blurring)과 잡음 (noise)을 야기시킨다. 본 연구는 원격 탐사 영상 자료의 질 저하 현상을 모형화하기 위해 Gaussian 가산 잡음과 Markov random field로 정의되는 공간적 연결성을 가정하였다. 그리고 질 저하된 관측 자료로부터 원래 강도의 영상을 복원하기 위한 Point-Jacobian 반복 maximum a posteriori (MAP) 추정 법을 제안한다. 제안 연구는 이웃 창의 형태로 8 개 방향의 창으로 구성된 방사형을 사용하며 각 방향에서의 중심 화소와의 이웃 화소들 간의 Mahalanobis 제곱 거리를 경계 근접성 측정치로 사용한다. 제안 방법의 성능을 평가하기 위해서 고해상도 영상 자료에 나타날 수 있는 다양한 형태의 패턴을 사용하는 simulation 자료를 생성하여 화소 단위 분류 법을 사용하여 정량적 평가를 수행하였고 한반도 안양 북부 지역에서 관측된 1 m 급 IKONOS 자료의 무감독 분할을 통해 정성적 평가를 수행하였다. 실험 결과는 고해상도 원격 탐사 자료 분석에서 제안 영상 복원 법을 적용하면 현저히 분석의 정확성을 높이는 것을 보여 준다.
다시점 자료 연구에서 일반화추정방정식은 가상관행렬을 잘못 가정하더라도 모수의 일치추정량을 도출하므로 많이 이용된다. 하지만, 결측 체계가 완전임의결측이 아닌 경우에는 편의추정량을 제공하고, 시간-종속적 공변량이 포함된 경우에는 가상관행렬에 따라 회귀계수 추정값이 다르게 도출될 수 있는 문제점이 있다. 결측 체계가 임의결측인 경우에 발생하는 문제를 해결하기 위해 가중 방법과 다중대체 방법을 사용하는 것이 제안되었다. 본 논문에서는 시간-종속적 공변량이 포함된 이분형 반복측정자료를 GEE를 이용하여 분석할 때 다양한 결측 체계에서 일반화추정방정식 방법, 가중 방법, 다중대체 방법의 회귀계수 추정에 대한 로버스트성과 정확성을 모의실험을 통하여 비교해 보았다. 세 가지 방법 모두에서 시간-종속적 공변량의 회귀계수가 시간-독립적 공변량의 회귀계수에 비해 가상관행렬에 따라 추정값의 차이가 크게 나타났다. 다른 두 방법에 비해 다중대체 방법이 가상관행렬의 형태에 대해 더 로버스트하고 편의도 작은 추정치를 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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