• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.32 no.1
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• pp.83-97
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• 2019

As society develops, the dissemination of microdata has increased to respond to diverse analytical needs of users. Analysis of microdata for policy making, academic purposes, etc. is highly desirable in terms of value creation. However, the provision of microdata, whose usefulness is guaranteed, has a risk of exposure of personal information. Several methods have been considered to ensure the protection of personal information while ensuring the usefulness of the data. One of these methods has been studied to generate and utilize synthetic data. This paper aims to understand the synthetic data by exploring methodologies and precautions related to synthetic data. To this end, we first explain muptiple imputation, Bayesian predictive model, and Bayesian bootstrap, which are basic foundations for synthetic data. And then, we link these concepts to the construction of fully/partially synthetic data. To understand the creation of synthetic data, we review a real longitudinal synthetic data example which is based on sequential regression multivariate imputation.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2011.02a
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• pp.28-28
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• 2011

국내의 건축물에 관한 통계정보는 국토해양부에 의해서 공표된 통계연보로서 2002년부터 매년마다 제공되고 있다.(국토해양통계누리, https : //stat.mltm.go.kr/potal/stat/yearReport.do) 건축물의 통계연보는 과거부터 2002년까지 매 3년마다 공표된 것으로 알려지고 있다. 이 통계연보에는 건축물 현황과 건축허가착공 통계가 수록되어 있다. 건축물 현황에는 2009년 말을 기준으로 기존 건축물이 전체 6,618,131동으로서 용도별, 층수와 연면적별 그리고 소유구분별 등의 구분에 따라 건축물의 동수에 관한 통계자료가 포함돼 있다. 건축허가 및 착공통계에는 용도별과 구조재료별의 분류에 따라 건축물의 동수에 관한 자료가 신축, 증축 개축 이전 대수선, 용도변경 등으로 분류되어 수록돼 있다. 한편 국내에서 건축물에 대한 내진설계기준이 1988년에 제정됨에 따라 법제화되었다. 이때 내진설계의 의무 대상건축물은 6층 이상 또는 연면적 1만$m^2$이상인 건축물로 규정되었다. 그 이후 내진설계 대상 건축물이 1996년부터 아파트는 5층 이상으로, 판매시설은 연면적 5천$m^2$이상으로 확대되었고, 2000년부터 숙박시설 오피스텔 및 기숙사는 5층 이상으로 확대되었으며, 2005년부터 내진설계 의무화 대상이 3층 이상 또는 1천$m^2$이상으로 확대되었고, 2009년부터 3층 이상 건축물의 구조안전의 확인을 위한 세부절차를 규정하여 내진설계의 실효성을 확보하고 있다. 이와 같이 내진설계의 대상 건축물이 내진설계기준을 제정한 이후 현재까지 시대의 흐름에 따라 6층 이상에서 5층 이상으로 다시 3층 이상으로 계속 확대되어왔다. 이런 환경에서 현재 시점에서 사용 중인 기존 건축물 중에 내진설계가 적용되지 아니한 건축물은 1988년 3월 1일 이전에 건축허가 된 건축물과 그 이후에 건축허가 된 3층 내지 5층 이하인 저층 건축물의 두 가지로 구분할 수 있다. 이들의 내진설계가 미적용 된 건축물에 대해서는 원칙적으로 내진보강 대책 수립 및 추진이 필요한 실정이다. 국내에서는 현재 지진재해대책법에 따라 지진재해로부터 국민의 생명과 재산을 보호하기 위하여 기존 시설물에 대한 내진대책을 추진하는 정책이 시행되고 있다. 앞으로는 이 정책의 일환으로 기존 건축물의 내진성능 확보를 위한 내진보강 대책이 구체적으로 추진될 전망이다. 이와 같이 기존 건축물에 대한 내진보강 대책을 수립하는 데는 무엇보다 그 대상 건축물의 수와 구조형식에 관한 정보가 필요하다. 이는 내진보강의 방법과 소요비용이 건축물의 층수 및 구조형식별 동수에 따라 크게 달라지기 때문이다. 이런 관점에서 살펴볼 때 내진대책의 수립에 필수인 기존 저층 건축물의 층수 및 구조형식별 동수에 관한 통계자료를 현재 건축물의 현황통계에서 손쉽게 찾아 볼 수 있으면 좋겠는데 현실은 그렇지 못한 실정이다. 현재 건축물의 현황통계에는 저층 건축물에 해당하는 층수에 관한 구분이 연대에 따라 다르고 구체적인 층수를 구분하기 어렵게 불분명한 항목으로 구성된 것과 구조형식별 분류항목이 없는 형편이다. 반면에 건축허가 및 착공통계자료에는 구조재료별 건축물 동수와 연면적에 관한 자료가 수록되어있고, 건축물 층수에 따라 분류된 통계자료는 없다. 이 연구에서는, 기존 건축물에 대한 내진보강 대책을 수립하는데 필요한 저층 건축물의 층수 및 구조재료별 동수 등에 관한 구체적인 정보를 파악하기 위하여, 건축물 통계연보에 수록된 건축물 현황통계자료에서 불명확하거나 결여된 정보를 건축허가 및 착공 통계자료로부터 얻은 정보로 보완과 보충하여 제시하고 있다. 따라서 이 연구는 기존 건축물의 내진보강 대책 수립에 필요한 5층 이하의 저층 건축물에 관한 층수별 및 구조형식별 동수에 관한 연도별 통계자료를 추정하여 제안하는데 그 목적이 있다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.26 no.1
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• pp.93-109
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• 2013

Geostatistical data or point-referenced data have the information on the monitoring stations of interest where the observations are measured. Practical geostatistical data are obtained from a wide variety of observational monitoring networks that are mainly operated by the Korean government. When we analyze geostatistical data and predict the expectations at unobservable locations, we can improve the reliability of the prediction by utilizing some relevant spatial data obtained from different observational monitoring networks and blend them with the measurements of our main interest. In this paper, we consider the hierarchical spatial linear model that enables us to link spatial variables from different resources but with similar patterns and guarantee the precision of the prediction. We compare the proposed model to a classical linear regression model and simple kriging in terms of some information criteria and one-leave-out cross-validation. Real application deals with Sulfur Dioxide($SO_2$) measurements from the urban air pollution monitoring network and wind speed data from the surface observation network.

• 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.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.13 no.1
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• pp.163-177
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• 2000

다차원 범주형 자료를 표준화된 링차트로 구현하면, 자료에 적합한 모형이 갖는 일차교호작용의 존재 유무를 파악할 수 있으며 또한 표준화된 조건부 링챠트를 통하여 동시에 두 개 이상의 일차교호작용의 존재유무를 발견할 수 있는데 3차원 자료에서는 최대 두 개의 일차교호작용항을, 그리고 4차원 자료에서는 최대 4개의 일차교호작용항의 존재를 파악할 수 있다.

• 레미콘
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• no.7 s.1
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• pp.109-120
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• 1984

• 레미콘
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• no.12 s.2
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• pp.129-143
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• 1984

• 레미콘
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• no.1 s.70
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• pp.115-123
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• 2002

• 레미콘
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• no.10 s.69
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• pp.103-111
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• 2001

• 레미콘
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• no.1 s.90
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• pp.131-139
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• 2007