• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.25 no.2
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• pp.327-336
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• 2014

Recurrent event data occurs when a subject experiences same type of event repeatedly and is found in various areas such as the social sciences, Economics, medicine and public health. To analyze recurrent event data either a total time or a gap time is adopted according to research interest. In this paper, we analyze recurrent event data with incomplete observation gap using a gap time scale. That is, some subjects leave temporarily from a study and return after a while. But it is not available when the observation gaps terminate. We adopt an interval censoring mechanism for estimating the termination time. Furthermore, to model the association among gap times of a subject, a frailty effect is incorporated into a model. Programs included in Survival package of R program are implemented to estimate the covariate effect as well as the variance of frailty effect. YTOP (Young Traffic Offenders Program) data is analyzed with both proportional hazard model and a weibull regression model.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.44 no.1
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• pp.55.2-55.2
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• 2019

한국형 시험용 달 궤도선(KPLO)에 실릴 과학 탑재체 가운데 하나인 광시야 편광 카메라(PolCam)는 최초로 달 표면전체의 편광 특성을 관측한다. 편광 특성은 태양-달-관측기기 사이의 각도인 위상각에 따라 달라지므로, 다양한 위상각에서의 반복 관측을 통해 달 전 지역에 대한 각각의 편광곡선을 얻을 예정이다. 편광곡선으로부터 달 표면의 입자 크기와 성분 등의 분포를 알 수 있다. 이는 과학적으로도 흥미로울 뿐 아니라, 미래의 달 탐사 임무를 위한 착륙지 선정 시에도 중요한 참고자료가 된다. 여기에서는, PolCam이 1년간의 KPLO 임무 동안 관측할 수 있는 지역 및 위상각의 분포를 소개한다. 또한, 임무 도중 관측이 일시중지되거나 임무 자체가 비정상종료되는 경우 불완전한 관측 자료로부터 편광곡선을 구하는 방법에 대해 알아본다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.13 no.2
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• pp.383-392
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• 2000

Since late 1970, methods of influence or sensitivity analysis for detecting influential observations have been studied not only in regression and related methods but also in various multivariate methods. If results of multivariate analyses sometimes depend heavily on a small number of observations, we should be very careful to draw a conclusion. Similar phenomena may also occur in the case of incomplete data. In this research we try to study such influential observations in multivariate statistical analysis of incomplete data. Case of principal component analysis is studied with a numerical example.

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2002.04a
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• pp.127-128
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• 2002

대기 중 에어러솔이 지구의 복사수지에 미치는 영향을 파악하기 위한 연구들은 여러 각도에서 수행되고 있다. 2001년 봄철에 진행된 ACE-Asia 뿐만 아니라, ACE, ACE2, TARFOX, INDOEX 등등의 여러 집중 측정연구들이 수행되었다. 그러나 에어러솔 관측자료의 시공간적 한계는 여전히 남아있으며, 위성관측을 통한 에어러솔의 분석도, 다양한 지표면 상태 및 에어러솔의 특성에 대한 불완전한 가정 등으로 인해 충분한 정보를 제공하지 못하고 있다. (중략)

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.107-108
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• 2012

본 논문에서는 수신단에서 간섭 단말들의 채널상태정보가 불완전한 무선 애드혹 네트워크에서 비모수 선형 MMSE 수신기를 사용하여 네트워크 전송 용량을 향상시키는 기법을 제안한다. 비모수 선형 MMSE 수신기는 수신신호의 자기 상관을 이용한다. 지정된 채널정보를 간섭과 잡음으로만 이루어진 관측들에 포함시킴으로써, 제안된 기법은 최적의 MMSE 전송 용량의 상당한 부분을 달성한다. 실제적인 애드혹 네트워크 시스템의 전송용량 모의실험을 통해 제안된 기법이 기존의 수신 알고리즘에 비해 상당한 성능 이득을 얻을 수 있음을 확인하였다.

• The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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• v.66 no.11
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• pp.1620-1627
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• 2017

In this paper, we design an observer-based $H_{\infty}$ fuzzy controller for interval type-2 Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy systems under imperfect premise matching. The designed observer-based controller can effectively estimate the state of the system and make fuzzy system satisfy the $H_{\infty}$ disturbance attenuation performance. Using the slack matrix, the derived stabilization condition is expressed in terms of a linear matrix inequality. Finally, the effectiveness of the proposed method is verified through a simulation example.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.119-119
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• 2019

최근 기후변화와 이상기후의 영향으로 국지성 호우 및 가뭄, 홍수, 태풍 등 재해 발생 규모가 커지고 그 빈도 또한 많아지고 있다. 이러한 자연재해 및 이상현상에 대한 피해를 예방하고 빠르게 대처하기 위해서는 정확한 강우량 추정 및 강우의 시간적 예측이 필요하다. 이러한 강우의 불확실성을 해결하기 위해서 기상청 등에서는 단일 수치예보가 가지는 결정론적인 예측의 한계를 보완한 초기조건, 물리과정, 경계조건 등이 다른 여러 개의 모델을 수행하여, 확률적으로 미래를 예측하는 앙상블 예측 시스템을 예보기술에 응용하고 있으며 기존 수치모델의 정보와 예보 불확실성에 대한 정보를 동시에 제공하고 있다. 그러나 다양한 자연조건에 대한 불완전한 물리적 이해와 연산 능력 등의 한계로 높은 불확실성이 내포되어 있으므로 불확실성을 최소화하기 위한 편의보정이 수행될 필요가 있다. 강우분석의 적용 이전에 해당 자료의 타당성과 신뢰도의 분석이 필요하다. 본 연구에서는 LENS(Local ENsemble prediction System) 예측값과 시강우 관측값을 단기예측모델에 맞추어 3시간 누적하여 비교하였다. 비교 기간은 호우가 집중되는 2016년 10월로 선정하였으며 대상지역은 울산중구로 선정하였다. LENS를 대상 지역의 관측소 지점값과 행정구역 면적값을 따로 추출한 후, 불확실성을 최소화하기 위해 활용되고 있는 CF 기법과 QM 기법을 이용하여 LENS 모델을 재가공하고 이에 따른 편의보정 기법에 따른 LENS 모델을 과거의 실제강우 관측값과의 비교분석을 이용해 적용성을 검토 및 평가하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.32 no.1
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• pp.29-40
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• 2019

Categorical data with non-responses are frequently observed in election poll surveys, and can be represented by incomplete contingency tables. To estimate supporting rates of candidates, the identification of the missing mechanism should be pre-determined because the estimates of non-responses can be changed depending on the assumed missing mechanism. However, it has been shown that it is not possible to identify the missing mechanism when using observed data. To overcome this problem, sensitivity analysis has been suggested. The previously proposed sensitivity analysis can be applicable only to two-way incomplete contingency tables with binary variables. The previous sensitivity analysis is inappropriate to use since more than two of the factors such as region, gender, and age are usually considered in election poll surveys. In this paper, sensitivity analysis suitable to an multi-dimensional incomplete contingency table is devised, and also applied to the 19th Korean presidential election poll survey data. As a result, the intervals of estimates from the sensitivity analysis include actual results as well as estimates from various missing mechanisms. In addition, the properties of the missing mechanism that produce estimates nearest to actual election results are investigated.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 2003.05a
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• pp.145-158
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• 2003

불완전 데이터 즉, 결측값을 가지는 데이터를 분석할 경우 결측데이터에 대해서 어떠한 처리를 해야할 필요가 있다. 결측데이터에 대한 처리로서 주로 이용되어온 방법으로는 결측값을 포함한 관측값(case)을 제외하는 방법이었다. 이후 여러 방법들이 제안되어 EM알고리즘이나 회귀알고리즘에 의한 추정을 바탕으로 결측값에 대한 추정을 해서 그 추정값으로 결측값을 대치하는 방법을 사용할 수 있게되었다. 본 논문에서는 복수 개의 데이터세트를 생성해서 대치하는 다중대입 소프트인 SOLAS를 소개한다.

• Korea journal of population studies
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• v.21 no.1
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• pp.162-183
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• 1998

This study examines the sampling bias that may have resulted from the large number of missing observations. Despite well-designed and reliable sampling procedures, the observed sample values in DSFH(Demographic Survey on Changes in Family and Household Structure, Japan) included many missing observations. The head administerd survey method of DSFH resulted in a large number of missing observations regarding characteristics of elderly non-head parents and their children. In addition, the response probability of a particular item in DSFH significantly differs by characteristics of elderly parents and their children. Furthermore, missing observations of many items occurred simultaneously. This complex pattern of missing observations critically limits the ability to produce an unbiased analysis. First, the large number of missing observations is likely to cause a misleading estimate of the standard error. Even worse, the possible dependency of missing observations on their latent values is likely to produce biased estimates of covariates. Two models are employed to solve the possible inference biases. First, EM algorithm is used to infer the missing values based on the knowledge of the association between the observed values and other covariates. Second, a selection model was employed given the suspicion that the probability of missing observations of proximity depends on its unobserved outcome.