• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.13 no.2
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• pp.383-392
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• 2000

Since late 1970, methods of influence or sensitivity analysis for detecting influential observations have been studied not only in regression and related methods but also in various multivariate methods. If results of multivariate analyses sometimes depend heavily on a small number of observations, we should be very careful to draw a conclusion. Similar phenomena may also occur in the case of incomplete data. In this research we try to study such influential observations in multivariate statistical analysis of incomplete data. Case of principal component analysis is studied with a numerical example.

• Bulletin of the Society of Naval Architects of Korea
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• v.25 no.4
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• pp.28-38
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• 1988

This paper describes the statistical analysis method of predicting the ship resistance. The equation for the wavemaking resistance coefficient is derived as the principal dimensions and sectional area coefficients by using the wavemaking resistance theory and its regression coefficients are determined from the regression analysis of the resistance test results. The equation for the form factor is derived by purely regression analysis of the principal dimensions, sectional area coefficients and resistance test results. Also, it is shown that the wavemaking resistance can be minimize by varying the sectional area curve without changing the principal dimensions of the ship. This methods were applied to the resistance prediction of a bulk carrier. And the, the modified hull form with minimum wavemaking resistance was obtained and the reduction of effective power was confirmed by the resistance test.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.6 no.1
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• pp.67-78
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• 1993

A new diagnostic statistic for detecting outliers and influential observations in linear models is suggested and studied in this paper. The proposed statistic is a weighted sum of two measures; one is for detecting outliers and the other is for detecting influential observations. The merit of this statistic is that it is possible to distinguish outliers from influential observations. We have done some Monte-Carlo Simulation to find the probability distribution of this statistic.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.691-693
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• 2003

임상 및 실험 결과를 대외적으로 공인 받기 위해서는 통계적 검정 절차를 거치는 것이 일반적이다. 하지만 통계적 전문 지식이 부족한 사용자가 통계 소프트웨어를 배우는 데는 시간이 많이 걸리며, 결과 해석에도 어려움이 많은 실정이다. 데이터의 특성과 성질에 맞추어 통계법이 선택되어야 하는데, 통계지식이 부족한 초보자들은 가장 일반적인 분석법을 적용시키곤 한다. 이와 같은 방식의 통계분석은 잘못된 결과로 이어질 수 있기 때문에 올바른 분석법을 가이드 해주는 기능이 필요하다. 또한 통계분석법의 적합성을 평가하는데 있어 오차와 잔차의 등분산성 가정이 유용하게 쓰여질 수 있다. 본 연구에서는 사용자에게 올바른 분석법을 제시하는 비쥬얼 가이드 인터페이스와 잔차를 3D Glyph를 이용하여 보여주는 불확실성 시각화 방법을 사용하였다. 분석법 적용에서 나타나는 불확실한 데이터의 시각화는 의사결정에 도움을 줄 수 있다.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• v.10
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• pp.9-13
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• 1981

주어진 제목이 '통계이론'으로 되어 있으나 이것을 '이론통계학'이라고 바꾸어 말할 수도 있을 것이다. 그러나 이렇게 되면 Cox와 Hinkley의 "Theoretical Statistics (1974)"가 연상되어 통계학의 이론적인 기초인 Likelihood, Sufficient statistics 등의 개념과 더불어 Statistical inference, Asymptotic theory, Decision theory 등 소위 순수이론통계학을 대상으로 하는 것같이 느끼게 된다. 그런데 여기에 주어진 제목이 이러한 협의의 이론통계학에 대한 현황과 장래를 논의하는 것이라고 생각할 수는 없다. 더구나 다른 사람들에게 주어진 논제들을 살펴볼때 응용을 직접 목적으로 하는 방법론이 아닌 광의의 통계이론 또는 협의의 수리통계학이라고 해석함이 옳을 것 같다. 그러므로 이러한 의미에서 통계이론과 이론통계학을 같은 차원의 넓은 의미로 사용하기로 한다. 그러면 구체적으로 어떠한 통계이론을 대상으로 하여 이것이 한국에서의 통계이론의 현황을 나타내는 것이라고 말할 수 있을 것인가\ulcorner 이것은 쉬운 일이 아니다. 그러나 이러한 문제를 생각하지 않을 수 없다.지 않을 수 없다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1429-1433
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• 2010

수공구조물의 설계, 수자원 관리계획의 수립, 재해영향 검토 등을 수행할 때, 재현기간에 따른 확률개념의 강우량, 홍수량, 저수량 등을 산정하여 사용하게 되며, 보통 대상지역의 장기 수문관측 자료를 이용하여 수문사상의 확률분포를 산정한 후 재현기간을 연장하여 원하는 설계빈도에 해당하는 양을 추정하게 된다. 미계측지역 또는 관측자료의 보유기간이 짧은 지역의 경우는 지역빈도 분석 결과를 이용하게 된다. 지역빈도해석을 위해서는 강우자료들의 동질성을 파악하는 것이 가장 기본적인 과정이 되며 이를 위해 통계학적인 범주화분석이 선행되어야 한다. 지점 빈도분석의 수문학적 동질성 판별을 위해 L-moment 방법, K-means 방법에 의한 군집분석 등이 주로 사용되며 관측소 위치좌표를 이용한 공간보간법을 적용하여 시각화하고 있다. 강수량은 시공간적으로 변하는 수문변량으로서 강수량의 시간적인 특성 또한 강수량의 특성을 정의하는데 매우 중요한 요소이다. 이러한 점에서 본 연구를 통해 강수지점의 공간적인 좌표 및 강수량의 양적인 범주화에 초점을 맞춘 기존 지역빈도분석의 범주화 과정에 덧붙여 시간적인 영향을 고려할 수 있는 요소들을 결정하고 이를 활용할 수 있는 범주화 과정을 제시하고자 한다. 즉, 극치강수량의 발생 시기에 대한 정량적인 분석이 가능한 순환통계기법을 이용하여 관측 지점별 시간 통계량을 산정하고, 이를 극치강수량과 결합하여 시 공간적인 특성자료를 생성한 후 이를 이용한 군집화 해석 모형을 개발하는데 연구의 목적이 있다. 분석 과정에 있어서 시간속성의 정량화 및 일반화는 순환통계기법을 사용하였으며, 극치강수량과 발생시점의 속성자료는 각각의 평균과 표준편차를 이용하였다. K-means 알고리즘을 이용해 결합자료를 군집화 하고, L-moment 방법으로 지역화 결과에 대한 검증을 수행하였다. 속성 결합 자료의 군집화 효과는 모의데이터 실험을 통해 확인하였으며, 우리 나라의 58개 기상관측소 자료를 이용하여 분석을 수행하였다. 예비해석 단계에서 100회의 군집분석을 통해 평균적인 centroid를 산정하고, 해당 값을 본 해석의 초기 centroid로 지정하여, 변동적인 클러스터링 경향을 안정화시켜 해석이 반복됨에 따라 군집화 결과가 달라지는 오류를 방지하였다. 또한 K-means 방법으로 계산된 군집별 공간거리 합의 크기에 따라 군집번호를 부여함으로써 군집의 번호순서대로 물리적인 연관성이 인접하도록 설정하였으며, 군집간의 경계선을 추출할 때 발생할 수 있는 오류를 방지하였다. 지역빈도분석 결과는 3차원 Spline 기법으로 도시하였다.

• Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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• v.16 no.3
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• pp.458-471
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• 2013

This paper addresses the limitation of a map comparison metric entitled Figure of Merit through employing a simple land change model. The metric was originally designed to overcome limitations of other existing statistics, such as Kappa, when assessing predictive accuracy of land change models. A series of comparisons between null and predicted outcomes at multiple resolutions as well as a multi-resolution Figure of Merit analysis techniques of validation are compared for spatially segregated calibration and validation datasets. The Figure of Merit at the null resolution in this paper was 57%, although future research must be done to determine if this was simply a coincidence. A Figure of Merit greater than 50% would seem to represent a "Resolution of Merit" in that the Figure of Merit at that resolution becomes greater than the error. Thus, these two metrics should be used in tandem to assess predictive accuracy of a land change model.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.31 no.6
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• pp.769-777
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• 1998

In this study, various time series are analyzed to check nonlinearities of the data. The nonlinearity of a system can be investigated by testing the randomness of the time series data. To test the randomness, four nonparametric test statistics and a new test statistic, called the BDS statistic are used and the results and the results are compared. The Brock, Dechert, and Scheinkman (BDS) statistic is originated from the statistical properties of the correlation integral which is used for searching for chaos and has been shown very effective in distinguishing nonlinear structures in dynamic systems from random structures. As a result of application to linear and nonlinear models which are well known, the BDS statistic is found to be more effective than nonparametric test statistics in identifying nonlinear structure in the time series. Hydrologic time series data are fitted to ARMA type models and the statistics are applied to the residuals. The results show that the BDS statistic can distinguish chaotic nonlinearity from randomness and that the BDS statistic can also be used for verifying the validity of the fitted model.

• Communications of Mathematical Education
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• v.10
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• pp.155-168
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• 2000

현대 사회를 살아가는 교양을 갖춘 시민과 지혜로운 소비자가 되기 위해서 통계적 지식 및 확률적 지식은 필수적인 능력으로 간주된다. 자료 주도적 확률과 통계의 학습이란 학생들이 스스로 자료를 수집하고, 조직하고, 표현하고, 해석하는 직접적인 활동을 통해 확률과 통계의 개념, 원리의 터득은 물론 추론과 의사소통능력, 문제해결력 등을 기를 수 있는 학습형태로서, 이런 학습을 완수한 학생들은 수학의 유용성 및 실생활과의 연결성을 더 잘 이해할 수 있게 된다. 따라서, 모든 확률과 통계 수업에서는 실제자료를 학생들이 직접 다루는 활동이 수행되어야 하며, 이를 위한 테크놀로지의 적절한 사용이 병행되어야 한다. 이 글에서는 이러한 자료 주도적 확률과 통계의 학습의 예와 그에 병행되는 그래픽 계산기의 활용 방안을 제시하고자 한다.

• Journal of the korean Society of Automotive Engineers
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• v.9 no.1
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• pp.23-32
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• 1987

기계,구조물의 신뢰성을 향상시키는 입장에서, 최근에 특히 진동문제가 크로즈업되고 있다. 이것 은 기계, 구조물이 고속화, 대형화, 대용량화함에 따라 종래의 기술만으로는 통용이 되지않기 때 문이라고 생각한다. 이러한 이유로 기계, 구조물의 동력학적 검토를 위해 수치해석기술과 실험해 석기술이 근년에 대단히 비약적으로 발전하고 있다. 이러한 해석기술의 진보를 뒷받침하는 것은 근년의 계산기 및 그 이용기술이다. 즉, 수치해석분야에서 Cray RAN을 시초로 하는 각종전자계 측기기, 고성능미니컴퓨터와 시계열통계해석기술 및 모우도 해석기술이다. 특히 모우드해석에 관 해서는 근년의 진보가 현저하고, 종래의 간단한 가진실험 데이터로부터의 모우도, 파라미터(고유 치, 고유감쇠비, 고유모우드)의 추출에 그치지 않고, 진동응답예측(simulation)과 유한요소법과의 결합이라고 하는 광범위한 기술내용의 포함하는 중요한 기술이 되고 있다. 여기에서는, 이 모우 드해석 특히 실험적 모우드해석기술을 기계구조물에 어떻게 응용할것인가에 대해서 설명한다.