• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.26 no.6
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• pp.1009-1018
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• 2013

Regression analysis is useful to understand the relationship of variables; however, we need to test if the slope of each regression lines is the same when comparing several populations. This paper suggests a new parallelism test for several linear regression lines. We use F-test of ANOVA and Kruskal-Wallis (1952) tests after obtaining slope estimator from a sequential slope. In addition, a Monte Carlo simulation study is adapted to compare the power of the proposed methods with those of Park and Kim (2009).

• Proceedings of the Korean Reliability Society Conference
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• 2004.07a
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• pp.239-246
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• 2004

Accelerated degradation test (ADT) can be a useful tool for assessing the reliability when few or even no failure are expected in an accelerated life test. In this paper, MLCC (Multilayer Ceramic Capacitors), a sort of passive components which have large capacitance(X7R -55$^{\circ}C$~1$25^{\circ}C$) have been tested, and least-square analyses are used to illustrate our approach in which amount of degradation of a DUT following log-normal distribution. We assumed a simple and useful linear model to describe the amount of degradation over time subjected to different voltage levels applied. Tests for linearity of the performance-time relationship, and provide tests for how well the assumptions hold. Also, by using Eyring Model, MLCC's mean life time is assessed.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.32 no.5
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• pp.703-720
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• 2019

The influence of temperature on electricity demand is increasing due to extreme weather and climate change, and the climate impacts involves nonlinearity, asymmetry and complexity. Considering changes in government energy policy and the development of the fourth industrial revolution, it is important to assess the climate effect more accurately for stable management of electricity supply and demand. This study aims to analyze the effect of temperature change on electricity demand using the partial linear model. The main results obtained using the time-unit high frequency data for meteorological variables and electricity consumption are as follows. Estimation results show that the relationship between temperature change and electricity demand involves complexity, nonlinearity and asymmetry, which reflects the nonlinear effect of extreme weather. The prediction accuracy of in-sample and out-of-sample electricity forecasting using the partial linear model evidences better predictive accuracy than the conventional model based on the heating and cooling degree days. Diebold-Mariano test confirms significance of the predictive accuracy of the partial linear model.

• Journal of Korea Port Economic Association
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• v.34 no.4
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• pp.181-190
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• 2018

The goal of this study is empirically to investigate the asymmetric relationship between two variables using the dry cargo freight rates and raw material price data from January 2012 to May 2018. First, we estimate the asymmetry of macroeconomic indicators of commodity prices by using a two - step threshold cointegration test. Second, the asymmetric relation test of the trade balance of existing commodity price changes is tested by bypassing to the high frequency dry cargo freight rate index. As a result of the estimation, in contrast to the existing linear analysis, each boundary value for the lower limit and the upper limit has different asymmetry. This implies that the period of fluctuation of the sudden residual that causes irregular rate of return fluctuations does not establish a long term equilibrium relationship between the raw material price and the dry cargo freight rate. Therefore, in order to consider the sudden price change in the analysis, it is necessary to include the band of inaction that controls the irregular volatility, which is consistent with the asymmetry hypothesis.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.79-82
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• 2012

최근 지진해일 발생으로 인한 막대한 피해로 인해 지진해일 방재에 대한 중요성이 높아지고 있다. 지진해일 방재연구는 주로 실제 발생하였던 역사지진해일과 발생가능성이 높은 가상의 지진해일에 대해 해당지역의 재해정보도를 제작하여, 지진해일 발생 시 인명 및 재산피해를 최소화 하는 것에 초점이 맞추어져 있다. 따라서 이번 연구에서는 이러한 재해정보도의 효율성을 높이기 위해 지진해일 발생 시 인명피해가 발생할 가능성이 높은 위험지역을 선정하였다. 지진해일 위험지역을 선정하기 위해 가상의 지진해일을 수치모의 하였으며, 지진해일 발생 시 인명피해가 발생할 수 있는 지진해일 범람 높이를 선정하여 선정한 기준 높이 이상의 범람이 발생할 확률을 계산하였다. 지진해일 수치모의는 지진해일 전파모의와 범람모의 과정으로 이루어진다. 지진해일 전파모형은 선형 Boussinesq 방정식을 지배방정식으로 사용하며, 지진해일 범람모형은 비선형 천수방정식을 지배방정식으로 사용하였다. 수치모의를 통해 주문진항에서의 가상의 지진해일에 대한 범람영역 및 범람 높이를 얻었다. 수치모의를 통해 얻어진 범람 데이터를 이용해 기준 높이 이상의 범람 발생 확률을 계산하였다. 확률 계산을 위해선 해당 데이터의 확률분포를 결정하여야 하기 때문에, 적합도 검정을 수행하였다. 이번 연구에서는 여러 가지 적합도 검정 기법 중 하나인 확률도시 상관계수 검정(Probability Plot Correlation Coefficient Test)을 사용하였으며, 범람 데이터의 확률분포로 Normal, Log-normal, Exponential, Gumbel 분포를 가정하여 검정을 수행하였다. 각 지점별로 확률도시 상관계수 검정을 수행하여, 해당 지점의 확률분포를 결정하였고, 각 지점별로 해당하는 확률분포의 누적확률분포 함수를 이용해 기준 높이 이상의 범람이 발생할 확률을 계산하였다. 얻어진 확률을 지도상에 도시하여 기준 높이 이상의 범람 발생 확률이 높은 지점을 주문진항에서의 지진해일에 대한 인명피해 발생 가능성이 높은 위험지역으로 선정하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1245-1249
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• 2009

본 연구에서는 우리나라 수문기상인자의 특성변화 분석의 필요성을 지각하여 국내 기상관측소 중 관측년수가 30년 이상인 관측소 63개 지점에 대한 수문기상인자 중 연평균기온, 연평균상대습도, 연강수량, 연증발량, 연일조시간, 연강수계속시간, 연강수일수, 연적설일수, 연신적설일수 등의 자료를 수집하고 기본통계량에 해당하는 평균, 표준편차, 왜곡도, 변동계수를 통하여 수문기상인자의 경년적 변화를 파악하였다. 또한 각종 통계학적 기법을 이용하여 이들 수문기상인자의 경향성, 주기성, 변동성 등을 분석하였으며, 그 결과는 우리 나라를 대표할 수 있는 서울지점을 중심으로 정리하였다. 기본통계량을 분석한 결과 연강수량, 연강수일수, 연강수계속시간의 표준편차와 변동계수가 다른 수문기상인자 비해 상대적으로 큰 것으로 나타나 강수관련 인자들의 경년별 변화가 두드러짐을 알 수 있다. 또한 선형회귀분석과 5년 이동평균 결과 연강수량과 연평균기온은 증가, 연평균상대습도, 연일조시간, 연강수일수, 연증발량은 감소하는 경향을 보였다. Mann-Whitney Test, Wald-Wolfowitz Test, Hotelling-Pabst Test, Wavelet Method와 같은 통계학적기법으로 동질성, 독립성, 검정, 경향성 검정을 수행한 결과 연강수량, 연증발량, 연강수계속시간, 연강수일수, 연적설일수, 연신적설 일수 인자가 각각의 검정에서 동질성 및 독립성을 보였고, 경향성 검정에서는 연평균기온, 연평균상대습도, 연적설일수 인자가 신뢰수준 내에서 유의함을 보였고, 주기성 검정결과 본 연구에 채택한 9개의 수문기상인자들의 연속된 주기성은 나타나지 않았다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.43 no.3
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• pp.257-264
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• 2010

The amount and continuity of precipitation data used in a hydrological analysis may exert a big influence on the reliability of the analysis. It is a fundamental process to estimate the missing data caused by such as a breakdown of the rainfall recording machine or to expand a short period of rainfall data. In this study a linear programming method treated as a data-driven approach for estimating the missing rainfall data is compared with seven other methods widely used and its superiority is certified. The data used in this research are annual precipitation ones during 17 years at the Cheolwon station including an ungauged period of 15 years and its five surrounding stations. By use of this certified method the ungauged precipitation values at the Cheolweon station are estimated and the areal averages of annual precipitation data for 32 years at the Han River basin are calculated.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.286-286
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• 2016

기후변화를 고려한 위한 미래 수자원 계획은 신뢰성 있는 수문기상인자의 산정을 통한 수자원 영향 평가 결과로 수립되는 것이 중요하다. 본 연구에서는 DHSVM모형과 TOPLATS모형에서 생산된 결과를 가지고 제약조건을 가지는 다중선형회귀 모형을 통하여 2012년-2014년 동안의 한반도 유역에 대한 수문기상인자를 산정하였다(Fig. 1). 다중선형회귀 모형은 하나의 종속변수의 변화를 설명하기 위하여 두 개 이상의 독립변수를 사용하는 모형으로 일반적으로 다중선형회귀 모형의 회귀 계수는 음의 값을 가질 수 있으므로 본 연구의 적용을 위하여 검정지점에 대하여 산정된 음의 회귀계수 값이 그대로 적용될 경우 적합하지 않으므로 회귀 계수에 제약조건을 부여하였다. 제한된 회귀 계수의 범위는 0-1사이를 가진다. 동적 다중선형 모형의 구성은 광릉 GCK, GDK 지점자료를 활용하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.16 no.4
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• pp.587-594
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• 2009

In this paper the change point problem of the error terms in linear regression models is considered. Since fixed or stochastic independent variables and weakly dependent errors are assumed, usual multiple regression models and time series models including ARMA are covered. We use the estimates of probability density function based on residuals in order to test the distribution change of the unobserved errors. Under some mild conditions, the test using the residuals is proved to have the same limiting distribution as the test based on true errors.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.12 no.12
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• pp.2365-2370
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• 2008

In this paper, applications of wavelet neural network controller to position control of nonlinear system are considered. Wavelet neural network is used in the objectives which improve the efficiency of LQR controllers. It is possible to make unstable nonlinear systems stable by using LQR(Linear Quadratic Regulator) technique. And, in order to be adapted to disturbance effectively in this system it uses wavelet neural network controller. Applying this method to the position control of nonlinear system, its usefulness is verified from the results of experiment.