이 논문에서는 부호와 순위를 바탕으로 한 비모수 검파기를 쓰는 직접수열 대역확산 시스템의 의사잡음 부호획득을 다루었다. 먼저 국소 최적 순위 검파기의 검정통계량을 얻고, 점근 점수 함수를 쓰는 국소 준최적 순위 검파기와 변형 부호순위 검파기의 검정통계량을 제외한다. 제안한 국소 준최적 순위 검파기와 변형 부호순위 검파기를 쓴 한 우물기법과 이제까지의 제곱합 검파기와 변형 부호 검파기를 쓴 것을 견주어 본다. 제안한 국소 준최적 순위 검파기와 변형 부호순위 검파기의 성능이 이제까지의 변형 부호 검파기의 성능보다 2-3dB쯤 낮고, 거의 최적임을 모의실험을 통해 확인하였다.
기후변화로 인해 홍수나 가뭄과 같은 자연재난이 빈번하게 발생하고 있고, 이로 인한 피해 또한 커지고 있다. 습지는 이러한 피해를 저감하고 최소화하는데 중요한 역할을 하고 있는 것으로 알려져 있다. 특히, 자연재난으로 인한 피해 저감 뿐만 아니라 습지의 다양한 기능을 이해하기 위해서는 수위의 변동성을 분석할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 경상남도 창녕군에 위치한 우포늪의 수위 자료에 적합한 시계열 모형을 도출하고 모형의 적절성을 확인하기 위해 잔차 분석을 수행하였다. 즉, ARIMA 모형을 구축하였고, 잔차 분석을 위해 기존의 비모수 통계기법, BDS 통계기법 및 CRH(Close Returns Histogram)를 통한 결과들을 비교 분석하였다. 특히, 본 연구에서는 시계열 모형의 잔차 분석을 위해 CRH의 적용 가능성을 제시하고자 하였다. 분석 결과, CRH는 정확한 무작위성 검정 결과를 도출하였을 뿐만 아니라 다른 방법들에 비해서 단순한 계산과정을 통해 쉽게 결과를 얻을 수 있었다. 따라서 시계열 모형의 잔차 분석을 위해 BDS 통계기법 뿐만 아니라 CRH를 이용한다면 보다 효과적인 분석을 할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 이변량 구간 중도 절단 자료의 연관성 검정을 연구하고자 한다. Kendall's τ 통계량은 분포의 가정을 필요로 하지 않는 비모수방법으로 연관성 검정을 위해 빈번히 적용되고 있다. 본 논문에서도 이러한 τ 통계량을 이용한 검정을 하기 위해 붓스트랩 방법을 적용시킨다. 일반적인 비모수 붓스트랩 방법의 구간 중도 절단에 적용은 편의된 결과를 보여주었다. 이는 구간 중도 절단자료의 불완전성(incompleteness)과 관련된 것으로 이를 극복하기 위해 지렛대 붓스트랩 방법을 적용하였다. 추정된 분포에 근거하여 구간 중도 절단 대신 모의 완전한 표본(pseudo complete data)을 추룰하는 것이다. 본 논문에서는 재표본의 크기 m을 결정하기 위해 기존 연구자의 공식을 이용하였다. 시행된 모의 실험의 결과는 바람직한 제 1종 오류값과 좋은 검정력을 보였주었으며 실제 적용 예로 AIDS 자료에서 HIV 감염시점과 바이러스 잠복 시간과의 연관성 여부를 검정해보았다.
본 연구는 부분선형모형에서 변수선택의 문제를 다룬다. 부분선형모형은 평활화모수 추정과 같은 비모수 추정과 선형설명변수에 대한 추정의 문제를 함께 포함하고 있어 변수선택이 쉽지 않다. 본 연구에서는 빠른 전진선택법인 LARS 를 이용한 변수선택법을 제시한다. 제안된 방법은 LARS에 의하여 선별된 변수들에 대하여 t-검정, 가능한 모든 회귀모형 비교 또는 단계별 선택법을 적용한다. 제안된 방법들의 효율성을 비교하기 위하여 실제데이터에 적용한 예제와 모의실험 결과가 제시된다.
본 연구는 1999-2003년 사이에 출판된 대한치과교정학회지(KJO)의 논문 247편과 American Journal of Orthodontics and Dentofacial Orthopedics (AJODO)의 논문 250편들이 사용하고 있는 통계기법들을 연도별로 조사 비교하였다. 각각의 저널에서 어떠한 통계기법들이 자주 사용되었는지, 최근 들어 통계기법의 변화가 있었는지 자주 쓰이는 통계기법들에 대한 주의할 점을 고려했는지 어떠한 고급통계기법을 사용하였는지를 살펴보았다. KJO는 이 기간 동안의 모든 논문을 연구대상으로 하였고 AJODO는 각 해마다 50편의 논문을 original article이면서 통계기법을 사용한 논문들 중에서 무작위로 추출하였다. 빈번히 사용된 통계기법은 KJO의 논문에서는 t-검정, 분산분석, 상관분석. 비모수분석, 회귀분석, $x^2-$검정. 요인 분석의 순이었고 AJODO의 논문에서는 t-검정. 분산분석. 비모수분석, 상관분석, 회귀분석, $x^2$-검정, 요인분석의 순이었다. 5년 동안의 통계기법의 변화를 살펴본 결과 KJO에서는 유의한 변화를 관찰할 수 없었으나$(x^2=17.38,\;p = 0.6881)$ AJODO에서는 유의한 변화를 관찰할 수 있었다.$(x^2=42.41,\;p =0.0397)$ 각 통계분석에 해당하는 가정의 점검을 간과한 경우가 있었으며 통계분석 전에 이상치 등의 자료의 탐색이 필요하며 소표본일 경우 좀 더 다른 통계적 접근 방법이 필요하다 고급통계기법으로는 KJO에서는 인자분석과 판별분석을 통해 부정교합자에게 적용이 가능한 골격유형의 감별기준을 도출하였고 AJODO에서는 다기관센터를 통한 임상시험에서 ITT분석을 실시하였으며 생존분석 죈 GEE분석을 실시하였다. 단순한 통계기법만으로는 정확한 자료의 분석이 행해졌다고 보기는 어렵고 자료와 가설에 맞는 단변수 분석후의 다변량 통계 분석 방법을 통하여 정확한 결론을 유추해 내는 노력이 필요하다 치과학 분야의 자료의 특성 중 하나는 서로 상관관계가 높으며 반복 측정치를 가지는 것인데, 올바른 통계기법을 도입하여 그 결과에 대한 바른 해석을 할 수 있도록 해야 하겠다.
OECD (2015)과 UN (2017)에 따르면 한국은 입국의 나라로 분류되고 있다. 입국의 나라는 순이동(net migration)이 양으로 유지된다는 것을 뜻하며, 동시에 국제이동이 인구증가에 영향을 미칠 가능성이 높음을 의미한다. 통계청 (2011)은 이전 추계와는 달리 인구이동요인을 고려한 Wilson (2010)모형을 기반으로 성별 및 입 출국을 구분하여 모수가 15개 이상인 모형을 이용하였다. 그리고 5년 뒤 2016년 추계에서는 최근 5년간의 내국인 순이동률 평균치와 외국인 정부정책을 반영한 값을 가정하였다. 하지만 이 두 결과 모두 국제이동이 보수적으로 추정되어 입국의 나라로 추정하는 OECD, UN의 분류와는 다른 결과를 제공한다. 따라서 본 연구는 입국, 출국 그리고 순이동의 국제이동추이가 선형이 아닌 비선형임을 착안하여 우리나라 2000-2017년 국제이동 자료에 함수적 자료모형을 활용한 비모수 모형 (Hyndman과 Ullah (2007)이 제안한 FDM, Hyndman 등 (2013)가 제안한 Coherent FDM)을 적용하여 확률론적 추계방식으로 향후 추이를 예측하였다. 분석결과 입국률은 2018년 인구천명당 1.098명(남자), 1.026명(여자), 2025년 1.228명(남자), 1.152명(여자) 그리고 출국률은 2018년 인구천명당 0.907명(남자), 0.879명(여자), 2025년 0.987명(남자), 0.959명(여자)으로 나타났다. 따라서 순이동률은 인구천명당 2018년 0.191명(남자), 0.148명(여자), 2025년 0.241명(남자), 0.192명(여자)으로 증가하는 결과가 도출되었다.
본 연구는 군 생활 적응에 어려움을 호소하는 관심병사들을 대상으로 집단음악심리치료를 시행하여 군 생활 스트레스와 적응 정도에 미치는 영향을 알아보는 것을 목적으로 한다. 본 연구는 ${\bigcirc}{\bigcirc}$ 사단에 소속된 병사들 중 국군병원 정신과 진료 및 군 전문상담관의 개별상담을 통해 관심병사로 분류된 7명을 대상으로 총 12시간에 걸쳐 집단음악치료 프로그램으로 진행되었다. 선행연구에서 계발 및 사용되었던 군 생활 스트레스 척도와 군 생활 적응척도를 사용하여 사전, 사후 검사를 실시하였고, 검사결과는 비모수에 의한 Wilcoxon 검정을 실시하였다. 집단음악치료 프로그램 중재 후 대상자들의 군 생활 스트레스 전체의 사전사후 검사결과는 통계적으로 유의미한 결과를 보였다(p < .05). 이를 하위 요인별로 보면 역할스트레스와 외부스트레스는 유의미한 차이가 있었고, 관계스트레스 및 직무스트레스는 통계적으로 유의미하지 않았다. 군 생활 적응척도의 전체 결과는 통계적으로 유의미하지 않았다(p < .05). 하지만 하위요인에서 심신의 상태와 직책과 직무만족은 통계적으로 유의미한 차이가 있었고, 임무수행의 의지와 군 환경에 대한 태도는 통계적으로 유의미하지 않았다. 이러한 결과들은 심리 정서적 지지 차원의 집단음악치료 활동이 군 부적응 관심병사의 스트레스와 군 생활 적응도에 긍정적 영향을 미칠 수 있음을 시사한다.
본 연구에서는 한반도의 지진활동을 공간 통계학 방법을 이용하여 지진발생의 무작위성에 대한 검정과 집중도의 추정을 수행하였다. 무작위성에 대한 통계적 검정은 검정통계량을 이용한 방법과 경험분포를 이용한 두 가지 방법을 사용하였다. 역사지진과 계기지진의 두 대상자료에 대하여 적용한 결과, 두 자료 모두 무작위적이지 않고 군집적인 분포를 가지고 있는 것으로 판명되었다. 한편 비모수 밀도함수 추정방법을 이용한 진앙지 분포의 집중도는 역사지진의 경우 한반도 중부, 충남, 전북, 경북지역에서 높게 나타났다. 또한 계기지진의 경우에는 황해도-충남 해안-경북 내륙을 연결하는 "L"자 형태의 집중도를 보인다.
본 연구의 목적은 부트스트랩 시뮬레이션(Bootstrap simulation)을 이용하여 소나무의 목재기본밀도를 평가하고자 하였다. 소나무의 목재기본밀도는 생태형에 따라 강원지방소나무와 중부지방소나무의 자료로 구분하여 분석하였다. 비모수통계 방법의 하나인 부트스트랩 시뮬레이션 기법을 이용하여 추정된 목재기본밀도는 강원지방소나무에서 0.418($g/cm^3$), 중부지방소나무에서 0.464($g/cm^3$)으로 나타났다. 부트스트랩 시뮬레이션에서 100, 500, 1,000, 5,000번 반복 시행한 결과에 의하면, 모수 추정치의 95%신뢰구간은 일정한 수치로 나타난 반면에, 표본오차는 감소하는 경향으로 나타났다. 본 연구 결과로 제시된 목재기본밀도 추정치는 기존의 계수에 대한 단점을 보완하고, 신뢰성 높은 목재기본밀도 추정치로 적용이 가능할 것으로 사료된다.
랜덤화 블록 계획법은 동질적인 실험단위를 묶어 여러 개의 블록으로 나눈 후, 각 블록의 실험단위에 처리를 적용하는 방법이다. 랜덤화 블록 계획법에서 Jonkckheere (1964)와 Terpstra (1952), Page (1963) 그리고 Hollander (1967) 등이 순서대립가설의 다양한 방법을 제안하였다. 특히, 블록 내 순위합의 가중치를 주는 방법으로 Page (1963) 검정법이 있다. 본 논문에서는 Page 검정을 확장하여 순서대립가설에 새로운 비모수적 방법론을 제안하였다. 또한, 몬테카를로 모의시험 연구를 통해 제안된 방법과 이전의 방법들의 검정력을 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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