• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.20 no.3
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• pp.83-92
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• 2002

Freight mode choice models are essential to the analysis of many areas of transport research. However, observations of actual market choices have only been made in a limited number of situations. Therefore, stated preference(SP) techniques have emerged as an alternative source of actual market choices to be used for estimating freight mode choice models. Considerable confidence exists about SP data, but little consideration has been given to the potential for estimation bias. This paper has been motivated by the theoretical side of estimating SP discrete choice models, focusing on a case study of freight mode choice. Recently developed simulation methods are used to construct inherent random heterogeneity legit models, which consider individual heterogeneity, its inheritance to the next choices and overcome the independence from irrelevant alternatives (IIA) property. This Paper contributes to the development of models dealing with heterogeneity and its inheritance, and sheds light on the heterogeneity of freight transport.

• Journal of Information Management
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• v.25 no.3
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• pp.1-27
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• 1994

This study intends to discuss the theories and case studies related to the selection and evaluation of information resources. The studies for the selection and evaluation of information resources can be divided into as follows : statistical methods, cost-effectiveness methods and expert system methods. Auther tried to discuss problems and prospects of the theoretical backgrounds and applications of expert system for the selection and evaluation of information resources.

• Journal of Information Management
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• v.25 no.2
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• pp.1-30
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• 1994

This study intends to discuss the theories and case studies related to the selection and evaluation of information resources. The studies for the selection and evaluation of information resources can be divided into as follows : statistical methods, cost-effectiveness methods and expert system methods. I also tried to discuss problems and prospects of the theoretical backgrounds and applications of expert system for the selection and evaluation of information resources.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1269-1273
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• 2010

이러한 강우자료의 결측값이나 오자료를 보정하는 것은 그 유역의 정확한 수문학적 특성 파악 및 안전한 수공구조물의 설계에 영향을 미치게 되므로 매우 중요하다고 할 수 있다. 최근 이러한 강우자료를 비선형적 모델인 인공신경망(Artificial Neural Network)을 이용하여 보정하는 연구가 활발히 진행되고 있다(오재우 등, 2008). 그러나 이러한 인공신경망을 적용하는 경우, 선택한 신경망 구조의 형태와 학습(training)을 위해 사용되는 자료가 전체 자료의 특성을 반영하고 있는 정도에 따라 정확도에 차이를 보인다(한광희 등, 2010). 따라서 자료보정을 위한 입력 자료의 선택은 인공신경망을 이용한 결측치 보정의 중요한 과정이다. 본 연구에서는 이러한 입력 자료의 선택을 위한 여러 가지 기법 중 입력 변수간의 상호정보량 (Mutual Information)을 이용한 방법을 적용하여 대상 결측 지점을 보정할 강우지점을 선별한 후 선택된 지점만으로 인공신경망을 구성하여 강우자료를 보정하고 주변 자료를 모두 이용한 결과와 상관성분석으로 얻어진 결과와 비교하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.804-808
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• 2006

유량자료를 이용한 매개변수적 빈도해석 방법은 주관적인 분포형 선정문제를 안고 있다. 이러한 분포형 선택문제는 수문자료의 오랜 축척에 따른 통계적 분석을 통해 하나의 확률분포형을 선택할 수 있는 경우 극복될 수 있을 것이다. 그러나, 일반적으로 수문자료의 관측 기간이 짧아 하나의 분포형을 선택하는데 어려움을 갖고 있다. 반면에, 지역가중다항식을 이용한 빈도해석의 경우 단일분포형 선택문제가 아닌 자료로 부터 매개변수를 선택하고 추정함으로서 White noise를 제거 또는 감소하며 자연계의 이질적, 다중변수적 그리고 시공간적 특성을 잘 반영할 수 있는 것으로 알려져 있다. 따라서 본 연구에서는 단일 주관분포 선택문제가 아닌 자료로부터 매개변수의 선택 추정이 이루어지는 지역가중다항식을 이용한 빈도해석을 수행하였다. 분석에는 서울강우자료로 매개변수적 빈도해석을 수행하는 경우 Gumbel, GEV(Type I Extreme Value) 그리고 LN2 (Log-Normal 2) 등의 분포형을 적용하여 지역 가중다항 추정자의 산출 결과와 비교 검토하였다. 또한 각각의 방법을 적용해 이중첨두(bimodal) 분포형에 대한 모형의 적합성을 도시적으로 비교 산정하였다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.22 no.6
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• pp.197-206
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• 2004

In ranking data, respondents are required to rank a number of alternatives in order of their preferences and an exploded logit model is generally used. It assumes that each rank contains the same amount of random noise. This study investigates the reliability of ranking data and identifies whether there are different decision rules at each rank stage. The results show that there were differences in the amount of unexplained variation in different ranking stage. A single scaling parameter could not explain the difference of variations of individual coefficients between two ranking data average difference of variations. This paper also investigated the optimal explosion depth in the exploded logit model by using the suggested scaling approach. The scaling approach should be based on particular variables which have different variances rather than based on the whole data set. The empirical analysis show that an explosion depth of 2 is appropriate after scaling the second rank data set, while an explosion including the third rank is inappropriate even though the third rank data set is scaled.

• KLA journal
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• v.15 no.3
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• pp.13-16
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• 1974

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.23 no.6
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• pp.1169-1178
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• 2010

This article consider a performance model selection based on AIC under unbalanced deign in linear mixed effect models. Vaida and Balanchard (2005) proposed conditional AIC for model selection in linear mixed effect models when the prediction of random effects is of primary interest. Theoretical properties of cAIC and related criteria have been investigated by Liang et al. (2008) and Greven and Kneib (2010). However, all of the simulation studies were performed under a balanced design. Even though functional form of AIC remain same even under the unbalanced deign, it is worthwhile to investigate performance of AIC based model selection criteria under the unbalanced design. The simulation study in this article shows how unbalancedness affects model selection in linear mixed effect models.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.31 no.6
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• pp.733-749
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• 2018

Sample selection arises as a result of the partial observability of the outcome of interest in a study. Heckman introduced a sample selection model to analyze such data and proposed a full maximum likelihood estimation method under the assumption of normality. Recently sample selection models for binomial and Poisson response variables have been proposed. Based on the theory of symmetry-modulated distribution, we extend these to a model for overdispersed count data. This type of data with no sample selection is often modeled using negative binomial distribution. Hence we propose a sample selection model for overdispersed count data using the negative binomial distribution. A real data application is employed. Simulation studies reveal that our estimation method based on profile log-likelihood is stable.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.8 no.1
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• pp.51-73
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• 1998

조건부가치측정법(CVM)의 지불의사 유도방법인 이중 양분선택형 질문법은 단일 양분선택형 질문 CV자료의 통계적 비효율성을 극복하기 위한 방법으로 제안되었다. 이 방법은 여러 가지 장점에도 불구하고 출발점 편의의 심리학적 근거인 정박효과 (anchoring effect)의 발생 가능성을 의심받고 있다. 그러므로 본 논문에서는 이중 양분선택형 질문 CV자료에서 정박효과를 검토할 수 있는 일반적 지불의사금액모형을 제시하고, 그 모형으로부터 정박효과를 검토할 수 있는 방법을 제안한다. 모형은, Cameron and Quiggin(1994)이 제안한 이변량 모형에 두 번째 내재 지불의사금액의 설명변수로서 처음 제시된 특정금액에 대한 양분선택적 응답결과를 포함시킨 형태이다. 이 모형에서 처음 제시된 특정금액에 대한 양분선택적 응답결과의 계수 부호가 음(-)이고 통계적으로 유의하다면 정박효과가 발생하는 것으로 볼 수 있다. 그러나 만약 이러한 계수 검토에서 정박효과 발생을 확인할 수 없는 경우, 두 번의 응답에서 두 지불의사금액 추정치들의 평균이 다르다고 볼 수 없다면 정박효과를 우려할 필요가 없다. 이 검토 모형 및 방법을 본 연구에서 한강 수질 개선에 대한 CV자료에 적용해 본 결과 정박효과를 우려할 필요가 없음을 확인할 수 있다.