본 논문은 의학분야에서 주로 사용되는 메타분석 중 그룹화 임의효과 모형(grouped random effects model)을 프라빗 연결함수(probit link function)를 이용하여 베이즈적 관점에서 연구하였다. 이때 프라빗 함수를 강요하기 위해 잠재변수를 정의하였고, 사전 분포를 달리한 세가지 모형을 고려하였다. 주어진 세가지 모형들에게서 적합한 모형 선택을 위하여 베이즈 인자(Bayes factor, BF)와 유사베이즈 인자(pseudo-Bayes factor, PsBF)를 이용하였다. 깁스샘플러와 메트로폴리스 알고리즘을 이용하여 베이지안 계산상의 어려움을 해결하였다. 예로써, 새로운 간질약에 대한 효과를 조사하기 위하여 앞에서 제시된 방법으로 해석하였다.
본 논문에서는 임의효과에 대한 추론 문제가 다루어졌으며 이 추론에서 신뢰분포를 사용하는 것이 제안되었다. 신뢰분포를 이용한 방법은 표본의 크기가 작아도 임의절편들이 있는 로지스틱 회귀분석에서 좋은 결과를 보여주었으며, 자료분석을 통해서도 각 개체가 가지는 임의효과들에 대한 세밀한 분석이 가능함을 확인하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제23권4호
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pp.739-748
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2012
최소제곱 서포트벡터기계 (least squares support vector machine)는 분류 및 비선형 회귀분석에서 유용하게 사용되고 있는 통계적 기법이다. 본 논문에서는 각 집단별로 생존자료가 관측된 경우 적용할 수 있는 LS-SVM을 제안한다. 제안된 모형은 임의우측 중도절단자료를 비선형 회귀모형에 적용할 수 있게 Kaplan- Meier의 중도절단분포의 추정값을 이용하여 구해진 가중값을 사용하고, 집단 간의 변동을 나타내기 위하여 임의효과항을 포함한다. 벌칙상수와 커널모수의 최적값을 구하기 위하여 일반화 교차타당성함수가 사용되고 모의실험에서는 임의효과항을 포함하지 않은 LS-SVM과 성능을 비교함으로써 제안된 방법의 우수성을 보이기로 한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권6호
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pp.1367-1375
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2015
경시적자료의 분석으로 선형성장모형을 고려한다. 시간효과를 고려하는 모형과 임의효과를 추가하는 모형 그리고 가변수가 추가된 모형을 설정한다. 본 연구는 정규분포로 가정한 다양한 자료를 생성하고, 다양한 선형성장모형에 대하여 binormal ROC 곡선과 AUC 통계량을 여러 시점에서 구하여 비교 분석하였다. 공분산의 크기가 증가할수록 그리고 시간이 경과할수록 ROC 곡선은 다른 형태로 나타나며 AUC 값은 서서히 증가한다. 반대로 공분산이 작아질수록 시간이 경과함에 따라 AUC의 증가폭이 커진다. 임의효과모형에서 공분산이 양인 경우에 시간이 경과할수록 임의효과모형의 분산이 증가하며 AUC의 증가량은 시간효과모형의 AUC의 증가량보다 작다. 그리고 시간효과모형의 AUC의 증가량보다 임의효과모형의 증가량이 더 크다는 것을 탐색하였다.
일원변량모형에서 처리효과와 오차항의 분포가 임의의 분포를 따를 때, NINQE 추정량의 효율성을 MSE와 편의 판정기준아래에서 ANOVA, MIVQUE, REML, ML 추정량과 비교하여 알아 본다. 그리고 역행렬의 계산이 필요하지 않는 간편한 MIVQUE 추정량, REML 추정량과 ML 추정량의 계산 방법이 주어진다. 또한 MINQE의 효율성을 높일 수 있는 사전추측값을 제공하는 방법이 제안된다. 결론적으로 MINQE 추정량은 비록 편의는 다른 추정량들에 대해서 크지만, 모든 분포에 대해서 MSE의 판정기준아래에서 가장 효율성이 높으며, 변량인자들이 따르는 분포의 첨도가 클수록 그 효율성은 증가한다.
비모수 베이지안 통계 모형은 그 유연성과 계산의 편리성으로 인해 최근 다양한 분야에서 응용되고 있는데, 본 논문에서는 생물/의학/보건 연구에서 사용되는 비모수 베이지안 통계 모형에 대해서 개괄하였다. 본 논문에서는 비모수 베이지안 통계 모델링에서 핵심적으로 사용되는 확률모형들을 소개하고, 다양한 예제들을 통하여 그 모형들이 어떻게 사용되는지 이해를 돕도록 하였다. 특별히, 논의된 예제들은 모수적 통계 모형으로 고찰하기에는 한계가 있는 연구가설들을 포함하고 있어 모수적 모형의 한계점을 지적하고 비모수적 베이지안 모형의 필요성을 강조하는 것들로 정하였다. 크게 확률밀도함수 추정, 군집분석, 임의효과 분포의 추정, 그리고 회귀분석의 4가지 주제로 분류하여 살펴보았다.
목적 : 방사선 수술의 목적은 병소에 최대한의 방사선을 조사하고, 주위의 정상조직에는 가능한 적은 양의 방사선을 조사하는 것이다. 이러한 목적을 만족시키기 위해 방사선 수술계획자는 계획시 isocenter의 위치와 개수, 콜리메이터 크기를 변화시켜 가며, 주어진 병소에 맞는 선량분포를 획득해 방사선 수술효과를 최대화시키는 수술계획을 수립한다. 본 연구에서는 다양한 모양의 병소에 대해 자동적으로 isocenter를 위치시켜 수술 계획시 도움이 될 수 있도록 임의의 병소 모델들에 대해 위의 변수들을 변화시켜 가며 얻어지는 선량분포를 비교 분석하였다. 방법 : 본 연구에서는 임의로 정의한 계산 영역내에 다면체를 병소로 가정하여 연구를 수행하였다. 방사선 수술시 하나의 isocenter에서 얻어지는 선량분포는 구형으로 근사할 수 있으므로 하나의 isocenter를 구로 근사하여, 각 병소 모델 내에 콜리메이터 크기를 변화해가며 가능한 많은 영역을 포함하도록 isocenter를 배치시켰다. 이후 구형선량모델을 사용해 선량분포를 획득하여 병소와 정상조직간의 DVH(Dose Volume histogram)와 각 병소 모델에 대한 통일 평면상의 선량분포를 비교 분석하였다. 결과 ; 임의의 다양한 종양 모델에 대한 50%의 등선량 곡선내에서 세 가지의 빔관련 변수들을 변화시킨 결과, 종양이 없는 정상 조직에서는 선량분포가 극히 낮았으며, 콜리메이터의 크기에 따른 isocenter 의 개수가 변화하는 것을 확인할 수 있었고, 이 경우 한 종양모델에서의 깊이에 따른 선량 분포는 크게 차이가 나지 않았다. 그리고, isocenter의 개수가 변화함에 따라 선량곡선이 변하는 것을 확인할 수 있었다. 결론 : 빔관련 변수인 콜리메이터 크기, isocenter 개수, 거리등은 어느 일정 정도를 넘기면, 병소내 선량 분포에 크게 기여하지 않는다는 점을 감안하여 빔관련 변수들을 최소로 고려하므로써 계획시 소모되는 시간 과 노력을 많이 줄일 수 있을 것이며, 또한 각 병소 모델에 대한 최적의 구형선량모델에서 공통적인 규칙성을 찾는 것과 실제 병소의 모양을 간단한 모양으로 근사화 시킨다면 자동적 선량모델을 이루는데 많은 도움이 되고, 이로 인해 효율적인 치료계획작업이 이루어질 것이라 사료된다.
본 논문에서는 일반적인 단상유도기의 권선 배치를 가지는 경우, 즉 주권선과 보조권선의 배치가 임의의 각을 가지는 경우에 대하여 등가회로를 구성하였다. 이때, 등가회로를 이용하여 최적 효율 확보 방법으로 평형 운전 및 고정자 동손 최소화를 적용하였다. 설계된 전동기에 대해 2차원 유한요소해석을 수행함으로써 비직교 권선 분포 설계 시 자기적 평형상태와 이로 인한 철손 및 회전자 저항손 저감 및 효율 개선 효과를 검증하였다.
3차원 시뮬레이션을 이용하여 터널링 전계효과 트랜지스터(TFET)의 불순물 분포 변동(RDF) 효과에 대해 살펴보았다. TFET의 RDF 효과는 매우 낮은 바디 도핑 농도 때문에 많이 논의되지 않았다. 하지만 본 논문에서는 임의로 생성되고 분포되는 소스 불순물이 TFET의 문턱전압 ($V_{th}$)과 드레인 유기 전류 증가 (DICE), 문턱전압이하 기울기 (SS)의 변화를 증가시킴을 발견하였다. 또한, TFET의 RDF 효과를 감소시킬 수 있는 몇 가지 방법을 제시하였다.
격자 기반의 분포형 모형은 격자로 분할된 유역의 임의 지점에 대해서 유출량을 계산할 수 있는 장점이 있다. 분포형 모형을 이용한 기존의 유출해석에서는 유역의 최하류 지점을 대상으로 모형을 보정하는 단일지점 모형보정 기술이 적용되어 왔다. 단일지점을 대상으로 모형을 보정할 경우, 보정 대상 지점에서 멀리 떨어져 있는 격자 일수록 유출해석 결과와 관측 유량의 오차가 커질 수 있다. 본 연구에서는 소유역으로 분할된 유역에 대해서 소유역별로 모형을 보정할 수 있는 다지점 보정기술을 이용해서 유출해석을 수행하였다. 유역내 여러 지점에 대해서 모형을 보정할 경우, 소유역 및 최하류 지점에 대한 유출해석 결과를 향상시킬 수 있다. 이러한 다지점 보정기술은 유역내 여러 지점에 대한 유출량을 계산할 때 효과적으로 적용될 수 있으며, 분포형 모형을 이용한 홍수예보시스템 구축시, 대상 유역내 다수의 지점에 대해 실시간 유출해석을 손쉽게 수행하는 데 적용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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