• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.34 no.5
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• pp.735-744
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• 2021

Maintaining the lifetime of a product is one of the objectives of quality control. In real processes, most samples are constructed with censored data because, in many situations, we cannot measure the lifetime of all samples due to time or cost problems. In this paper, we propose two cumulative sum (CUSUM) control charting procedures to monitor the mean of type I right-censored lognormal lifetime data. One of them is based on the likelihood ratio, and the other is based on the binomial distribution. Through simulations, we evaluate the performance of the two proposed procedures by comparing the average run length (ARL). The overall performance of the likelihood ratio CUSUM chart is better, especially this chart performs better when the censoring rate is low and the shape parameter value is small. Conversely, the binomial CUSUM chart is shown to perform better when the censoring rate is high, the shape parameter value is large, and the change in the mean is small.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2009.03a
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• pp.337-343
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• 2009

1997년 9월부터 2007년 12월까지 인공위성 해색센서 SeaWiFS의 클로로필-$\alpha$ 농도가 가지는 오차 특성을 분석하고 그 원인을 조사하였다. 동해의 클로로필-$\alpha$ 월별 분포에는 비정상적으로 높은 농도값이 스펙클(speckle) 형태로 출현하였다. 스펙클들은 시공간적으로 연계성이 없이 산발적으로 분포하였으며 주변 평균에 대해 $10mg/m^3$ 이상의 편차를 보였다. 스펙클들은 주로 겨울철에 나타났으며 구름 분포와 관련이 있었다. 10년간 월별 운량 분석 결과 겨울철 운량은 다른 계절과 달리 남동해상에 집중적으로 분포하였으며, 운량이 클수록 스펙클의 농도가 크게 나타나는 통계적 특성을 보였다. 특히 스펙클이 나타나는 화소의 각 밴드별 정규화된 수출광량을 분석해 본 결과 짧은 파장 영역(443, 490, 510 nm)은 전체적으로 수출광량이 낮게 나타난 반면 550 nm 밴드는 정상 화소와 유사한 분포를 보였다. 짧은 파장 영역의 낮은 수출광량은 555 nm 밴드에 대한 비율로 구해지는 클로로필-$\alpha$ 농도값을 비정상적으로 증폭시켰으며 SeaWiFS 자료에 스펙클을 유발하였다. 본 연구는 동해의 SeaWiFS 클로로필-$\alpha$ 농도자료가 지니는 스펙클 오차에 대한 문제점을 제기하고 오차 특성 분석을 통해 좀 더 신뢰도 있는 자료를 해양 응용 연구에 사용해야 함을 제시한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.19 no.1
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• pp.90-95
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• 2009

This paper presents a new feature extraction algorithm which can deal with the problems of linear discriminant analysis, widely used for linear dimensionality reduction. The scatter matrices included in linear discriminant analysis are defined by the distances between each datum and its class mean, and those between class means and mean of whole data. Use of these scatter matrices can cause computational problems and the limitation on the number of features. In addition, these definition assumes that the data distribution is unimodal and normal, for the cases not satisfying this assumption the appropriate features are not achieved. In this paper we define a new scatter matrix which is based on the differently weighted distances between individual data, and presents a feature extraction algorithm using this scatter matrix. With this new method. the mentioned problems of linear discriminant analysis can be avoided, and the features appropriate for discriminating data can be achieved. The performance of this new method is shown by experiments.

• Journal of Korean Society of Disaster and Security
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• v.6 no.2
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• pp.1-8
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• 2013

This study is concerned with the estimation of fluctuate wind velocity statistic properties in the major cities reflecting the recent meteorological with largest data samples (yearly 2003-2012). The basic wind speeds were standardized homogeneously to the surface roughness category C, and to 10m above the ground surface. The estimation of the extreme of non-Gaussian load effects for design applications has often been treated tacitly by invoking a conventional wind design (gust load peak factor) on the basis of Gaussian processes. This assumption breaks down when the loading processes exhibits non-Gaussianity, in which a conventional wind design yields relatively non conservative estimates because of failure to include long tail regions inherent to non-Gaussian processes. This study seeks to ascertain the probability distribution function from recently wind data with effected typhoon & maximum instantaneous wind speed.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.25-25
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• 2021

점착성 유사는 비점착성 유사에 비해 1차입자의 크기가 작아 1차입자간의 점착력이 중요한 역할을 하는 유사를 말한다. 점착성 유사는 비점착성 유사에 비해 크기가 작아 입자의 전자기적 점착력의 영향을 무시할 수 없으므로 점착력으로 인해 입자들은 서로 응집하는 동시에 입자들 간의 충돌에 의하여 파괴되는 과정을 거친다. 이러한 응집과 파괴가 지속되는 일련의 과정을 응집현상이라 한다. 점착성 유사는 응집과정을 통해 일차입자보다 크기가 크며 수십 개에서 수천 개의 일차입자와 물의 덩어리인 플럭을 형성하게 된다. 흐름 내 존재하는 플럭의 응집현상에 가장 지배적인 영향을 미치는 인자로 난류 거동이 알려진 바 있다. 본 연구에서는 난류 거동에 따른 점착성 플럭의 입도분포 변화를 살펴보고자 하였으며, 점착성 유사 입도분포 모형을 개발하였다. 수치모형의 개발은 확률과정(또는 추계과정)의 개념을 바탕으로 한다. 점착성 유사의 응집현상을 구성하는 응집과정은 다양한 연구를 통해 메커니즘들이 규명된 것과 달리 파괴과정은 난류로 인해 발생하며 무작위한 것으로 여겨진다. 무작위한 플럭의 파괴과정을 확률과정으로 가정하고 매개변수 중 하나를 대수정규분포를 따르는 난수로 고려하였다. 개발된 모형의 검증은 연안지역에서 점착성 플럭의 거동을 측정한 연구결과와의 비교를 통해 수행하였으며, 흐름 유속의 연직분포와 유사 농도의 연직분포, 응집현상 이후 플럭의 평형크기와 입도분포가 모두 합리적으로 계산되는 것이 확인되었다. 더불어 모의 결과에서는 대수정규분포를 따르는 동일한 난수를 적용하였음에도 불구하고 하상으로부터 거리가 가까워짐에 따라 플럭입도분포가 단봉분포(Unimodal Distribution)와 이봉분포(Bimodal Distribution)가 모두 계산되는 것으로 나타났다. 이는 모형의 개발과정에서 플럭의 가능 최대 크기를 콜모고로브 길이규모로 제한한 것과 관련이 있다. 난류 흐름 내 존재하는 플럭의 크기가 응집현상을 통해 난류의 콜모고로브 길이규모까지 성장하는 경우, 난류의 전단응력이 급격하게 증가하여 파괴과정이 활발해지고 응집과정이 저하된다는 것은 널리 알려진 사실이다. 이러한 사실을 바탕으로 플럭의 가능최대 크기를 콜모고로브 길이규모로 제한하였으며, 하상으로부터의 거리에 따라 콜모고로브 길이규모의 변화로 인해 콜모고로브 길이규모 부근에서 하나의 최빈값이 추가로 나타나는 것으로 이해된다. 수치모의 결과로부터 얻어진 콜모고로브 길이규모와 입도분포 형태의 상관관계를 보다 정확하게 이해하기 위해 실측 자료들을 검토해 본 결과, 균질한 재료를 이용한 실험실 실험결과에서 플럭 이봉분포의 최빈값이 콜모고로브 길이규모와 일치하는 것이 확인되었다. 연안지역에서 측정을 수행한 자료들에서도 이봉분포 또는 다봉분포와 콜모고로브 길이 규모와의 상관성을 찾아볼 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.141-141
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• 2016

미계측 지역에서의 토양수분을 예측하기 위하여 조건부합성방법을 한반도에 적용하여 비교 분석하였다. 토양수분 자료는 농촌진흥청에서 제공하는 지상관측 자료와 GCOM-W1 위성의 Advanced Microwave Scanning Radiometer2 (AMSR2) 센서의 자료를 사용하였다. 위성관측 토양수분자료의 오차를 제거하기 위하여 지상관측자료에 정규화 하였고, 정규화된 위성관측 자료와 지상관측자료를 조건부합성 방법을 이용하여 합성하였다. 조건부 합성방법의 성능을 평가하기 위하여 leave-one-out 교차검증 방법을 사용하였고, 분석 결과 지상관측자료에 위성자료를 합성한 조건부합성방법이 지상관측자료만을 사용한 크리깅 방법에 비해 우세하게 나타났다. 또한 각 관측지점에서의 조건부합성 방법을 이용한 토양수분 예측 성능을 공간분포 시켜 지역적인 특성을 분석한 결과 관측소의 밀도와 지형적인 특성이 조건부합성방법의 성능에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 원격탐사기법으로 관측된 토양수분 자료의 공간적인 특성을 고려하여 지상 관측 자료와 합성하는 것이 토양수분 공간보간성능을 향상 시킬 수 있다는 것을 의미한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.28 no.2
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• pp.361-369
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• 2015

A general linear mixed-effects model is often used to analyze repeated measurement experiment data of a continuous response variable. However, a general linear mixed-effects model can give improper analysis results when simultaneously detecting heteroscedasticity and the non-normality of population distribution. To achieve a more robust estimation, we used a heavy-tailed linear mixed-effects model for a more exact and reliable analysis conclusion than a general linear mixed-effects model. We also provide reliability analysis results for further research.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.24 no.6
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• pp.1211-1219
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• 2013

Recently, the usage of skew-normal distribution, instead of classical normal distribution, is rising up in many statistical theories and applications. In this paper, we deal with saddlepoint approximation for the distribution function of sample mean of skew-normal distribution. Comparing to normal approximation, saddlepoint approximation provides very accurate results in small sample sizes as well as for large or moderate sample sizes. Saddlepoint approximations related to the skew-normal distribution, suggested in this paper, can be used as a approximate approach to the classical method of Gupta and Chen (2001) and Chen et al. (2004) which need very complicate calculations. Through simulation study, we verified the accuracy of the suggested approximation and applied the approximation to Robert's (1966) twin data.

• Journal of Korean Society for Quality Management
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• v.13 no.1
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• pp.77-83
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• 1985

This paper deals with a normality test to determine whether the data are sampled from normal population or not. In this paper the property that the mean and variance are independently distributed only for the normal distribution is used as a basis for developing a new test using the simple regression analysis. Considering the redan and variance of a random sample as independent and dependent variables, if it has not the regression relationship we conclude that the data were sampled from the normal distribution. The Monte-Carlo power study shows that the new test using the simple regression analysis has good power property relative to 6 well-known test methods for 11 distributions.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.17 no.2
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• pp.219-228
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• 2004

In this paper we construct prediction intervals for nonlinear time series models using the bootstrap. We compare these prediction intervals to traditional asymptotic prediction intervals using quasi-score estimation function and M-quasi-score estimating function comprising bounded functions. Simulation results show that the bootstrap method leads to improved accuracy. The accuracy of the bootstrap is empirically demonstrated with the consumer price index.