• 응용통계연구
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• 제24권4호
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• pp.677-693
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• 2011

본 논문에서는 영 과잉 계수형 자료 분석을 위한 모형중의 하나인 영 과잉 포아송 모형의 베이지안 접근 방법에 대해서 연구한다. 구체적으로는 베이지안 영 과잉 포아송 모형의 적합을 위한 사후 표본을 추출하는데 있어서, 깁스 표집기(Gibbs sampler)를 이용하는 마르코프 연쇄 몬테칼로(MCMC) 방법과 역 베이즈공식(IBF)에 의한 표본추출 방법 두 가지를 고려한다. 이러한 두 가지 사후 표본 추출방법을 비교 설명하고, IBF를 통한 사후표본을 깁스 표집기 사후표본의 수렴성 여부를 확인하는 방식에 대해서도 소개한다. 이를 바탕으로 베이지안 영 과잉 포아송 모형을 Trajan이라는 사과 품종의 발아자료(Trajan data, Marin 등, 1993)에 적용하고 모수에 대한 사후추론을 실시하고 기존의 결과와 비교한다. 또한 주어진 자료에 대하여 영 과잉 포아송 모형이 적합한지에 대한 여부를 여러 가지 모형선택 기준을 통해서 살펴보고, 아울러 기존의 자료 분석 결과 (Rodrigues, 2003)를 보완하기 위하여 계층적 베이지안 모형과 같은 대안에 대해서도 논의해본다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제37권10호
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• pp.813-822
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• 2004

본 연구에서는 경기도 지역을 중심으로 관측자료로 부터 아울러 포아송 과정을 적용하여 가뭄의 재현 및 지속특성을 정량화하고 그 공간분포를 비교 분석해 보았다. 본 연구에서는 관측된 월 강수량 자료를 가뭄지수인 SPI로 변환하여 분석에 이용하였다. 특히, 가뭄의 공간분포 특성 파악을 위해 관측길이가 서로 다른 자료에 포아송 과정을 적용하는 경우의 장ㆍ단점 등을 파악해 보고자 하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. (1) 포아송 과정을 이용한 가뭄의 정량화는 특히 관측기록이 짧은 경우에 유리한 것으로 나타났다. 공간적으로 가까운 위치에 있는 두 지점의 특성이 관측기록의 길이에 덜 민감해 짐에 따라 전체적으로 유사한 특성을 나타냄을 확인할 수 있었다. (2) 지점별 관측기록의 길이가 크게 다른 경우 모형에 의한 가뭄의 공간적 특성 파악이 단순히 관측자료를 이용한 경우에 비해 우월할 수 있다. 본 연구의 경우에 있어서도 모형을 이용한 경우 가뭄의 공간분포가 관측을 직접 분석하여 얻은 가뭄의 공간분포보다 뚜렷하게 나타남을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제9권2호
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• pp.247-253
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• 1998

영과잉-포아송모형에서 변화시점이 있는 경우, 돌출대립가설에 대한 우도비검정을 이용하여 변화시점의 유 무를 알아보았다. 변화시점에 대한 추정은 최소제곱법을 이용하였고 이를 최우추정법을 이용하기 위한 초기치로 활용하였다. 또한 대립가설에 대한 몇가지 흥미있는 모수들을 적률법을 이용하여 추정하였다. 모의실험을 통하여 이들 추정 량을 비교하였고 결과 변화시점에 대한 추정은 최소제곱법보다는 최우추정법이 바람직하게 나타났고 흥미있는 몇가지 모수들에 대해서는 최우추정량이 적률추정량보다 우수하게 나타났다.

• 응용통계연구
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• 제28권3호
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• pp.583-592
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• 2015

영-과잉(zero-inflation) 현상은 최근 계수(count) 시계열 분석의 주요토픽으로 다루어지고 있다. 본 논문에서는 영-과잉 계수 시계열의 변동성을 연구하고 있다. 기존의 정수형 모형인 INGARCH(integer valued GRACH) 모형에 조건부 포아송 및 조건부 음이항 분포를 사용하여 변동성에 영-과잉 현상을 추가하였다. 모수 추정 방법으로 EM알고리즘을 사용하였으며 국내 콜레라 발생건수에 적용시켜 보았다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권6호
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• pp.1117-1125
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• 2012

식중독 발생에 대한 기존 연구에서는 기온과 습도와 같은 기후변수가 주된 설명변수로 취급되어 왔다. 이 논문에서는 주별 식중독 발생건수와 기후변수 간에 관계를 고찰하고 식중독 발생건수를 예측하기 위한 모형으로 포아송 회귀모형과 자기회귀이동평균모형을 비교한다. 비교결과 우리나라 식중독 발생은 시차를 두고 기후 변수에 영향을 많이 받고 있으나 식중독 발생 예측은 이들 변수보다 이전 시점의 식중독 발생 건수에 더 많이 영향을 받는 것으로 나타났으며 포아송 회귀모형은 예측의 관점에서 문제가 있음을 보였다.

• 응용통계연구
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• 제26권4호
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• pp.569-579
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• 2013

단일 분자에서 발생한 발광의 세기 변화를 분석하는 문제는 단분자 분광학에서 반드시 필요하다. 본 연구에서는 카드뮴셀레나이드/황화아연의 중심-껍질 구조를 갖는 양자점에 대한 단분자 분광학 데이터에 대해 Poisson count data로서 베이지안 접근으로 모수에 대한 공액 감마분포와 변화점 개수에 대한 절단포아송 분포로 사전분포를 주고 다중변화점을 추정하였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제8C권3호
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• pp.327-334
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• 2001

네트워크를 설계하고 서비스를 구현하는데 있어서 중요한 변수중의 하나는 트래픽의 특성을 파악하는 것이다. 기존의 트래픽 예측과 분석은 포아송(Poisson) 또는 마코비안(Markovian)을 기본으로 하는 모델을 사용하였다. LAN, WAN 및 VBR(Variable Bit Rate) 트래픽 특성에 관한 최근의 실험적 연구들은 기존의 포아송 가정에 의한 모델들이 네트워크 트래픽의 장기간 의존성 및 self-similar 특성들을 과소평가 함으로써 실제 트래픽의 특성을 제대로 나타낼 수 없다는 것을 지적해 왔다. 따라서 최근 실제 트래픽 모델과 유사한 모델로서 self-similarity 특성을 이용한 접근법이 대두되고 있다. 본 논문에서는 self-similarity 트래픽의 정의에 대해서 논한다. 그리고 실제 트래픽을 수집하고, 인위적으로 self-similarity한 트래픽과 포아송 모델을 적용시킨 트래픽을 발생시켜 비교한 다음 ATM 스위치의 큐(Queue)에 적용하였다. 본 논문에서는 ATM 스위치의 큐에 self-similarity 트래픽을 적용했을 경우 low bound상에서 버퍼 오버플로우 확률 및 셀 손실 확률에 대해 평가하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (C)
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• pp.199-201
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• 2003

현재 셀룰러(Cellular) 코어(Core) 망에서의 회선산출은 얼랑(Erlang) B 이론으로부터 출발하고 있다 시도호(attempted call)의 특성이 포아송(Poisson)분포임을 가정한 얼랑 공식으로부터 유도된 얼랑 B 테이블을 통해 각구간의 트래픽 및 목표 호손율(Block Rate)에 맞는 적절한 회선 수를 산출한다. 본 논문에서는 유선 전화망에서 주로 쓰이던 얼랑 B 이론이 이동통신 셀룰러 코어 방에서도 적용될 수 있는지의 여부를 판단하기 위해서 1500만 이상의 가입자를 보유하고 있는 셀룰러 코어 망을 실험대상으로 하였다. 트래픽 분포 및 얼랑 B 호손율을 검증하기 위해 실측 실험을 하였으며, 과금 데이터(Billing Data)를 이용하여 실측 실험과 같은 결과를 얻기 위해 Block Generating Program을 개발하였다. 총 108개 루트(Route)에 대한 측정 실험 결과 50%의 트래픽만이 포아송 분포 특성을 만족함을 알아내었고, 포아송 분포를 벗어난 트래픽에서의 얼랑 B 테이블의 보정 방법을 실제 실험 데이터의 통계특성에 따라 도출하는 방식을 제안한다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2003년도 추계학술대회
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• pp.1-11
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• 2003

일반적으로 모수에 대한 신뢰구간 추정량이 점 추정량보다 훨씬 더 선호되고 있으며 많이 알려져 있다. 그러나 이산형 분포의 경우에는 주로 대 표본 근사 이론에 입각한 근사 신뢰구간이 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 여러 가지 이산형 분포 가운데에서 가장 많이 활용되고 있는 이항분포와 포아송 분포의 모수에 대한 다양한 신뢰구간 추정량들을 소개하고 대 표본 근사 이론에 의한 신뢰구간뿐만 아니라 소 표본의 경우에도 유용하게 이용될 수 있는 신뢰구간 등을 살펴보고 이들 신뢰구간들을 비교하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제14권2호
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• pp.177-186
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• 2003

The Zero-Inflated Poisson regression is a model for count data with exess zeros. When the correlated response variables are intrested, we have to extend the univariate zero-inflated regression model to multivariate model. In this paper, we study and simulate the multivariate zero-inflated regression model. A real example was applied to this model. Regression parameters are estimated by using MLE's. We also compare the fitness of multivariate zero-inflated Poisson regression model with the decision tree model.