• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.34 no.4
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• pp.659-669
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• 2021

Multivariate regression often appears in longitudinal or functional data analysis. Since multivariate regression involves multi-dimensional response variables, it is more strongly affected by the so-called curse of dimension that univariate regression. To overcome this issue, Yoo (2018) and Yoo (2019a) proposed three model-based response dimension reduction methodologies. According to various numerical studies in Yoo (2019a), the default method suggested in Yoo (2019a) is least sensitive to the simulated models, but it is not the best one. To release this issue, the paper proposes an selection algorithm by comparing the other two methods with the default one. This approach is called principal selected response reduction. Various simulation studies show that the proposed method provides more accurate estimation results than the default one by Yoo (2019a), and it confirms practical and empirical usefulness of the propose method over the default one by Yoo (2019a).

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.25 no.5
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• pp.1057-1067
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• 2014

Many genetic variants have been identified to be associated with complex diseases such as hypertension, diabetes and cancers throughout genome-wide association studies (GWAS). However, there still exist a serious missing heritability problem since the proportion explained by genetic variants from GWAS is very weak less than 10~15%. Gene-gene interaction study may be helpful to explain the missing heritability because most of complex disease mechanisms are involved with more than one single SNP, which include multiple SNPs or gene-gene interactions. This paper focuses on gene-gene interactions with the survival phenotype by extending the multifactor dimensionality reduction (MDR) method to the accelerated failure time (AFT) model. The standardized residual from AFT model is used as a residual score for classifying multiple geno-types into high and low risk groups and algorithm of MDR is implemented. We call this method AFT-MDR and compares the power of AFT-MDR with those of Surv-MDR and Cox-MDR in simulation studies. Also a real data for leukemia Korean patients is analyzed. It was found that the power of AFT-MDR is greater than that of Surv-MDR and is comparable with that of Cox-MDR, but is very sensitive to the censoring fraction.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.32 no.4
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• pp.607-618
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• 2019

A new and interesting task in statistics is to effectively analyze functional data that frequently comes from advances in modern science and technology in areas such as meteorology and biomedical sciences. Functional linear regression with scalar response is a popular functional data analysis technique and it is often a common problem to determine a functional association if a functional predictor variable affects the scalar response in the models. Recently, Kong et al. (Journal of Nonparametric Statistics, 28, 813-838, 2016) established classical testing methods for this based on functional principal component analysis (of the functional predictor), that is, the resulting eigenfunctions (as a basis). However, the eigenbasis functions are not generally suitable for regression purpose because they are only concerned with the variability of the functional predictor, not the functional association of interest in testing problems. Additionally, eigenfunctions are to be estimated from data so that estimation errors might be involved in the performance of testing procedures. To circumvent these issues, we propose a testing method based on fixed basis such as B-splines and show that it works well via simulations. It is also illustrated via simulated and real data examples that the proposed testing method provides more effective and intuitive results due to the localization properties of B-splines.

• Proceedings of the Korea Technical Association of the Pulp and Paper Industry Conference
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• 2001.11a
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• pp.127-127
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• 2001

종이의 공극은 도공용 원지 또는 인쇄 용지로 사용될 때 도공액과 잉크 조성분의 침 투 거동에 영향을 미침으로써 여러 가지 물리적 성질에 변화를 가져온다. 도공 공정의 경우, 도공액에 포함되어 있는 물과 수용성 고분자 물질의 원지 침투는 도공 작업성과 도공층의 구조에 변화를 가져 올 수 있다. 이러한 변화는 물을 포함한 수용성 물질의 원지 침투가 빨라질 때 도공액의 고형화점 상승에 의한 원지 피복력 저하에 따른 도공 지의 평활성 감소를 가져온다. 또한 높은 전단력이 가해지는 블레이드 도공에서는 도피 직전 도공액의 수분 이탈이 급격하게 일어날 경우 블레이드에서 도공액의 유동성 저하 가 발생됨으로써 여러가지 문제점을 나타낸다고 보고 된 바 있다. 인쇄 공정의 경우에 는 도공층이 잉크의 직접적인 기질(substrate)로 작용되어 잉크 성분의 잔류 및 침투 거동에 영향을 미친다. 즉 지나치게’발달된공극 특성을 지닌 도공층에서는 잉크 안료가 적절한 결합력을 가지고 도공층에 정착되기 전에 잉크 속의 레진과 용제가 도공층의 공극으로 소실됨으로써 인쇄 완료 후 작은 외력에도 잉크 층이 파괴되는 효킹 ( (chalking) 현상이 일어난다. 그러나 과도한 바인더의 적용과 미세한 안료의 사용에 따 라 도공층의 공극이 폐쇄될 경우에는 인쇄 후 잉크의 건조가 늦어져 인쇄 작업성의 저 해 요인으로써 작용한다. 종이의 공극성과 인쇄적성은 주지하는 바와 같이 불가분의 관계에 있으며, 본 연구에 서는 피인쇄체로서 공극성을 달리한 세 종류의 도공지를 제조하고 실험실적으로 제조 된 잉크를 사용하여 각각의 특성에 따른 잉크의 잔류 특성에 대하여 고찰해 보고자 하 였다. 특히 인쇄 전 피인쇄체의 공극 특성에 따른 인쇄 전후의 공극율 변화와 주요 인 쇄 적성간의 관계에 대해 초점을 맞추었다.시아노에틸화한 PYA용액의 점탄성 평가를 위하여 storage modulus와 loss modulus 를 분석하였다. 일반적 유변특성 평가 결과 PYA용액은 shear-thinning, pseudoplastic 한 특성을 나타내어 표면사이즈 공정에서의 적용 가능성을 확인할 수 있었다. 사용하는 통계기법 중의 하나인 주성분회귀분석을 실시하였다. 주성분 분석은 여러 개의 반응변수에 대하여 얻어진 다변량 자료의 다차원적인 변 수들을 축소, 요약하는 차원의 단순화와 더불어 서로 상관되어있는 반응변수들 상호간 의 복잡한 구조를 분석하는 기법이다. 본 발표에서는 공정 자료를 활용하여 인공신경망 과 주성분분석을 통해 공정 트러블의 발생에 영향 하는 인자들을 보다 현실적으로 추 정하고, 그 대책을 모색함으로써 이를 최소화할 수 있는 방안을 소개하고자 한다.금 빛 용사 둥과 같은 표면처리를 할 경우임의 소재 표면에 도금 및 용 사에 용이한 재료를 오버레이용접시킨 후 표면처리를 함으로써 보다 고품질의 표면층을 얻기위한 시도가 이루어지고 있다. 따라서 국내, 외의 오버레이 용접기술의 적용현황 및 대표적인 적용사례, 오버레이 용접기술 및 용접재료의 개발현황 둥을 중심으로 살펴봄으로서 아직 국내에서는 널리 알려지지 않은 본 기 술의 활용을 넓이고자 한다. within minimum time from beginning of the shutdown.및 12.36%, $101{\sim}200$일의 경우 12.78% 및 12.44%, 201일 이상의 경우 13.17% 및 11.30%로 201일 이상의 유기의 경우에만 대조구와 삭제 구간에 유의적인(p<0.05) 차이를 나타내었다.는 담수(淡水)에서 10%o의 해수(海水)로 이주된지 14일(日) 이후에 신장(腎臟)에서 수축된 것으로