• 응용통계연구
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• 제35권5호
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• pp.579-591
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• 2022

함수 데이터는 다양한 분야에서 수집되고 있으며, 집단 간의 함수 데이터를 비교해야하는 경우가 종종 발생한다. 이럴 경우 점별 분산분석 방법을 이용하여 설명하기에는 무리가 있으며, 통합된 결과를 제시할 필요가 있다. 이에 대한 다양한 연구가 제안되었으며, 최근에 R 패키지 fdANOVA로 구현되었다. 이 논문에서 우선 분산분석 및 다변량 분산분석을 설명하고, 최근에 제안된 다양한 단변량 및 다변량 함수 데이터 분산분석을 설명하고자 한다. 또한 R 패키지 fdANOVA의 사용 방법을 설명하고, 이 패키지를 이용하여 서울과 부산 지역의 주별 기온을 단변량 함수 데이터 분산분석을 통해 비교하고, 손글씨 이미지를 다변량 함수 데이터로 변환하여 다변량 함수 데이터 분산분석을 이용하여 비교하고자 한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권6호
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• pp.1409-1419
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• 2013

최근 종단자료 분석방법으로 많이 연구되는 잠재성장모형으로 청소년 패널자료를 분석하였다. 본 연구에서 잠재성장모형 분석에서 비조건적 모형을 좀 더 빠르게 찾기 위해 비조건적 모형에 반복측정 분산분석의 결과를 활용하였다. 또한, 비조건적 모형을 결정하기 위해 기존에 주로 사용된 6개 유형, 2차모형과 반복측정분산분석의 결과를 적용한 모형들을 비교하였다.

• 한국기계가공학회지
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• 제18권11호
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• pp.69-75
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• 2019

Oil seals have a great effect on transmission performance and durability. In this study, the optimal rubber mix was derived using dispersion analysis to obtain excellent oil-seal rubber properties. ANOVA was performed twice. The factors were polymers, carbon, magnesium oxide, and calcium hydroxide, which were used as four factors in ANOVA. The response factors were four items (hardness, tensile strength, elongation rate, and compression deformation) obtained through an experiment with a confidence level of 95%. In the first ANOVA, 168 tests were performed, and in the secondary ANOVA, 24 physical tests were conducted using polymers and carbon derived from the primary ANOVA. Through the ANOVA, we derived a rubber mixture recipe.

• 응용통계연구
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• 제15권2호
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• pp.405-414
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• 2002

반복이 같은 이원배치 혼합효과 분산분석모형에서 무정보 사전분포를 이용하여 오차분산을 추정하는 문제를 생각하고자 한다. 먼저 무정보 사전분포로 제프리스사전분포, 준거 사전분포 그리고 확률일치 사전분포를 유도하고 이들 각각의 사전분포들에 대하여 주변사후분포를 제시하였다. 끝으로 실제 자료를 근거로 오차분산의 주변사후밀도함수에 대한 그래프와 오차분산에 대한 신용구간들을 구하고 이 구간들을 비교한다.

• 응용통계연구
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• 제8권1호
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• pp.75-87
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• 1995

데이터 분석 과정에서 일부 데이터를 변화시키거나 또는 적용하고자 하는 통계적 모형의 성격을 변화시킬 때 이러한 변화가 분석 결과에 어떤 영향을 미치는가를 즉시에 알아보기 위해 동적그래픽스의 기법을 이용한다. 본 논문에서는 분산분석 과정을 동적그래픽스로 구현하는 방법과 이를 구현하는데 필요한 여러가지 형태의 플롯을 설명하고 이원 분산분석 모형에서 구현한 동적그래픽스 소프트웨어를 소개한다.

• 응용통계연구
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• 제17권3호
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• pp.419-430
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• 2004

마이크로어레이 기술은 한번에 수만 개의 유전자를 동시에 분석할 수 있는 고효율, 고가의 새로운 연구 도구로 자리잡았으며 마이크로어레이 실험 자료의 올바른 분석을 위해서는 실험 목적에 맞는 실험계획법의 확립과 통계분석법의 적용이 중요하다 본 논문에서는 마이크로어레이 자료에서 여러 군 사이에서 발현의 차이를 보이는 유전자를 찾을 수 있는 되돌림 설계를 소개하고 ANOVA 모형을 이용하여 분석하는 방법을 제시한다. 연세대학교 암전이 연구센터의 되돌림 설계를 이용한 백혈병 자료를 MA-ANOVA(Wu et. al.(2003))를 이용하여 분석하였다

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.266-272
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• 2005

본 연구는 회계정보시스템이 업무성과에 미치는 영향을 실증적으로 분석하기 위하여 크론바흐 알파, 요인분석, 분산분석, 회귀분석을 실시하였다. 본 연구의 분석결과는 다음과 같다. 첫째, ASS 유용성과 업무성과간의 회귀분석에 대한 통계적 유의성은 매우 유의한 것으로 나타났다. 둘째, 분산분석에서 시스템 운용성과와 시스템 만족도는 유의한 수준에 도달하지 못하고 있었다. 셋째, 정보정확도와 정보시스템 만족도에 대한 투입변수는 IT능력변수에 대해 상승효과가 있는 것으로 분석되었다.

• 응용통계연구
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• 제26권6호
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• pp.873-887
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• 2013

실험에서 처리 간 평균반응의 비교를 위해서 많이 사용되는 방법은 분산분석이다. 반응변수가 왓슨분포로부터 추출된 것이라 가정한 축자료의 경우에 평균방향의 비교를 위한 분석방법은 많지 않다. 본 연구의 목적은 운동역학에서 관절의 운동을 기술하기 위해서 많이 사용되는 회전축의 평균방향 비교를 위해서 분산분석을 수행하는 것이다. 이는 피험자내 설계에 의한 분산분석으로 피험자내 요인이 하나인 경우와 두 개의 경우로 나누어 분석하였다. 실제 분석에 사용된 자료는 슬관절의 굴곡/신전 회전축과 주관절의 굴곡/신전, 회내/회외 회전축이다. 본 연구를 통해 관절회전운동의 적절한 비교분석을 수행할 수 있었으며 이러한 분석방법은 다양한 실험설계에 의한 축자료에 적용시킬 수 있을 것이다.

• 한국기계가공학회지
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• 제11권5호
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• pp.121-128
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• 2012

The optimization of cooling system parameters for designing injection mold is very important to acquire the highest part quality. In this paper, the integration of computer simulations of injection molding and Analysis of Variance(ANOVA) with orthogonal array was used as a design tool to optimize the cooling system parameters aimed at minimizing the part warpage. The design optimizer was applied to find the optimum levels of cooling system parameters for a dustpan. This optimization resulted in more uniform temperature distribution over the part and significant reduction of a part warpage, showing the capability of present method as an effective design tool. The whole optimization process was performed systematically in a proper number of cooling simulations. The design optimizer can be utilized effectively in the industry practice for designing mold cooling system with less cost and time.

• 해양환경안전학회지
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• 제13권3호
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• pp.191-198
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• 2007

해양사고를 감소시키기 위한 노력에도 불구하고, 해양사고는 증가하는 추세이다. 해양사고는 선박, 인적 그리고 자연조건의 3개 조건으로 분류할 수 있다. 본 연구에서는 1997년부터 2006년 사이의 해양사고의 자료를 이용하여 해양사고를 조건 별로 분석하였고, SPSS의 분산분석기법을 사용하여 그 차이의 통계적 의미를 분석해 보았다. 항목별로 일원배치 분산분석의 결과 시간대에서는 20${\sim}$04 시간대와 그 외 시간대와는 집단간에 유의한 차이를 보였다. 속력에서는 5${\sim}$10 노트 대에서, 초인거리는 1 마일 이하에서 유의한 차이를 보여 해양사고의 예방을 위해 위에 열거한 시간대, 속력 그리고 초인거리에 유의하여야 할 것으로 판단되었다.