• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.1-6
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• 2005

SAS의 PROC MIXED는 ANOVA 추정량보다 더 다양한 잔차최대우도추정법 또는 최대우도추정법으로 모수들을 추론할 수 있다. 혼합모형에 속하는 불균형중첩오차구조를 갖는 선형회귀모형에서 랜덤효과에 해당되는 그룹간의 분산과 고정효과에 해당되는 회귀계수들에 대한 신뢰구간을 구하기 위하여 대표본인 경우와 소표본인 경우에 대하여 PROC MIXED를 사용한다. 시뮬레이션을 실행한 결과, 대표본인 경우에는 모수들의 신뢰구간을 구하기 위하여 PROC MIXED를 활용할 수 있지만, 소표본인 경우에는 PROC MIXED를 사용할 경우, 그룹간 분산과 회귀계수 가운데 하나인 절편항에 대한 신뢰구간은 시뮬레이터된 신뢰계수가 명시한 신뢰계수를 지키지 못하는 것을 보인다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.106-106
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• 2019

많은 도심의 하천들은 오염물질의 유입에 취약하다. 최근 신소재 공학 등 첨단산업이 발전하게 되면서 유해화학물질의 유입문제는 더욱 대두되고 있으며, 실제로 최근 유해화학물질 유입사고 발생건수가 늘어나고 있다. 특히 국내 취수량의 90%는 지표수에서 취수하고 있어, 하천오염사고는 직접적인 피해로 이어지게 된다. 따라서 이러한 사고에 대응하기 위하여 수환경에 유입된 유해물질의 거동 매커니즘을 반영한 수질해석이 필요하다. 수체 내에 유입된 유해화학물질은 기본적으로 흐름에 따른 이송 확산을 하며 흡 탈착, 휘발, 침전 부유, 생화학 반응과 같은 다양한 반응과 함께 혼합거동을 한다. 특히 소수성물질의 경우 용해된 상태뿐만 아니라, 유사에 흡착된 상태로 수체에 존재하게 된다. 결국 유해화학물질의 거동을 해석하기 위해서는 유체의 흐름 해석뿐만 아니라 수체에 존재하는 유사의 이송 또한 해석해야한다. 본 연구에서는 흐름해석을 위하여 서울대에서 개발한 흐름모형(HDM-2D)을 사용하였으며, 부유사 거동모의를 위해 부유사거동모형(STM-2D)을 개발하였다. 또한 유해화학물질의 거동모의를 위해 서울대에서 개발한 수질모형(CTM-2D)에 생성/소멸항을 추가하였으며 흐름모형과 부유사모형과의 연계를 통해 유해화학물질의 혼합거동 수치모형을 개발하였다. 각 반응항(흡 탈착, 휘발, 침전 부유, 생화학 반응)을 수치모형에 반영 시에는 보통 두 계(물-토양, 물-공기) 사이의 선형 물질교환으로 이해된다. 따라서 물질의 각 반응 별 평형농도와 물질교환속도계수를 추정식을 통해 산정하여 사용하게 된다. 하지만 각 기작이 반영유무에 따라 계산시간 및 필요입력변수가 늘어나게 되므로, 유해화학물질 유입사고와 같은 빠른 대처가 필요한 경우 각 반응 텀의 유의성을 판단하여 모형에 반영여부를 결정을 통해 경제적인 모의를 할 수 있어야 한다. 이에 따라 본 연구에서는 개발된 모형의 각 매개변수들의 민감도를 분석하고, 흐름조건 및 물질의 특성에 따른 반응항의 유의성을 판단하였다. 본 연구에서는 개발된 모형(부유사거동모형, 유해화학물질의 혼합거동모형)은 해석해 및 현장 데이터와 비교검증을 통해 개발을 완료하였으며, 각 반응항의 민감도 분석을 통해 매개변수의 임계값을 결정하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.29 no.7
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• pp.1347-1359
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• 2016

Finite mixtures of regression models provide an effective tool to explore a hidden functional relationship between a response variable and covariates. However, it is common in practice that data are not fully observed due to several reasons. In this paper, we derived an expectation-maximization (EM) algorithm to obtain the maximum likelihood estimator when some covariates are missing at random in the finite mixture of regression models. We conduct some simulation studies and we also provide some real data examples to show the validity of the derived EM algorithm.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.33 no.2
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• pp.495-506
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• 2013

This study developed the Time-split Mixing Model (TMM) which can represent the pollutant mixing process on a three-dimensional open channel through constructing the conceptual model based on Taylor's assumption (1954) that the shear flow dispersion is the result of combination of shear advection and diffusion by turbulence. The developed model splits the 2-D mixing process into longitudinal mixing and transverse mixing, and it represents the 2-D advection-dispersion by the repetitive calculation of concentration separation by the vertical non-uniformity of flow velocity and then vertical mixing by turbulent diffusion sequentially. The simulation results indicated that the proposed model explains the effect of concentration overlapping by boundary walls, and the simulated concentration was in good agreement with the analytical solution of the 2-D advection-dispersion equation in Taylor period (Chatwin, 1970). The proposed model could explain the correlation between hydraulic factors and the dispersion coefficient to provide the physical insight about the dispersion behavior. The longitudinal dispersion coefficient calculated by the TMM varied with the mixing time unlike the constant value suggested by Elder (1959), whereas the transverse dispersion coefficient was similar with the coefficient evaluated by experiments of Sayre and Chang (1968), Fischer et al. (1979).

• Journal of the Korean Data Analysis Society
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• v.20 no.6
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• pp.2895-2905
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• 2018

We present a mixed multiplicative quantitative randomized response model which added a unrelated quantitative attribute and forced answer to the multiplicative model suggested by Bar-Lev et al. (2004). We also try to set up theoretical grounds for estimating sensitive quantitative attribute according to circumstances whether or not the information for unrelated quantitative attribute is known. We also extend it into the stratified mixed multiplicative quantitative randomized response model for stratified population along with two allocation methods, proportional and optimum allocation. We can see that the various quantitative randomized response models such as Eichhorn-Hayre's model (1983), Bar-Lev et al.'s model (2004), Gjestvang-Singh's model (2007) and Lee's model (2016a), are one of the special occasions of the suggested model. Finally, We compare the efficiency of our suggested model with Bar-Lev et al.'s (2004) and see that the bigger the value of $C_z$, the more the efficiency of the suggested model is obtained.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.28 no.6
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• pp.75-84
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• 2010

Controlled traffic intersection is critical point in terms of transportation network performance, where the most of traffic congestion arises. One of the most important and favorable measure of effectiveness in the signal controlled intersection is approach delay. Although lots of efforts to develop traffic delay estimation models have been made throughout the years, most of them were focusing on homogeneous traffic flow. The purpose of this research is to develop a traffic delay estimation model for traffic flow mixed with bus based on the horizontal shockwave theory. Traffic simulation is performed to test the adaptation level of the model in generic environment. The result shows that the delay increases with increasing bus traffic. Overall model accuracy comparing simulation result is acceptable, that shows the error range around 10 percent.

• 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.29 no.3
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• pp.525-537
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• 2016

The paper considers a hybrid model to analyze and forecast time series data based on an empirical mode decomposition (EMD) that accommodates complex characteristics of time series such as nonstationarity and nonlinearity. We aggregate IMFs using the concept of cumulative energy to improve the interpretability of intrinsic mode functions (IMFs) from EMD. We forecast aggregated IMFs and residue with a hybrid model that combines the ARIMA model and an exponential smoothing method (ETS). The proposed method is applied to forecast KOSPI time series and is compared to traditional forecast models. Aggregated IMFs and residue provide a convenience to interpret the short, medium and long term dynamics of the KOSPI. It is also observed that the hybrid model with ARIMA and ETS is superior to traditional and other types of hybrid models.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.89-89
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• 2022

하천 합류부에 지천이 유입되는 경우 복잡한 3차원적 흐름 구조를 발생시키고 이로 인해 유사혼합 및 지형 변화가 활발히 발생하게 된다. 특히, 하천 합류부에서 부유사 거동은 하천의 세굴과퇴적, 하천 지형 변화, 하천 생태계, 하천구조물 안정성 등에 직접적으로 영향을 미치기 때문에 이에 대한 정확한 분석이 하천 관리 및 재해 예방에 필수적인 요소이다. 기존의 하천 합류부 부유사 계측 자료들은 재래식 채취 방식으로 수행되어 시공간적 해상도가 매우 낮아서 실측 자료만으로 합류부에서 부유사 혼합을 분석하기에는 한계가 존재하기에 대하천의 부유사 혼합 거동 해석에 수치모형이 주로 활용되어 왔다. 본 연구에서는 하천 합류부에서 부유사 거동을 공간적으로 정밀하게 분석하기 위해 드론 기반초분광 영상을 활용하여 하천 합류부에 최적화된 부유사 계측 방법론을 제시하였다. 현장에서 계측한 초분광 자료와 부유사 농도간의 관계를 구축하기 위하여 기계학습모형인 랜덤포레스트(Random Forest) 회귀 모형과 합류부에서 분광 특성이 다른 두 하천의 특성을 정확하게 반영하기 위한 가우시안 혼합 모형 (Gaussian Mixture Model) 기반 초분광 군집화 기법을 결합하였다. 본 연구에서 구축한 방법론을 낙동강과 황강의 합류부에 적용한 결과, 초분광 군집을 통해 두하천 흐름의 경계층을 명확히 구별하였으며, 이를 바탕으로 지류와 본류에 대해 각각 분리된 회귀 모형을 구축하여 복잡한 합류부 근역 경계층에서의 부유사 거동을 보다 정확하게 재현하였다. 또한 나아가서 재현된 고해상도의 부유사 공간분포를 바탕으로 경계층에서 강한 두 흐름이 혼합되어 발생한 와류(Wake)가 부유사 혼합에 미치는 영향을 규명하였고, 하천 합류부에서 발생하는 전단층의 수평방향 대규모 와류가 부유사 혼합 양상에 지배적 영향을 미치는 것으로 확인하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.13 no.2
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• pp.541-562
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• 2000

The generalized linear mixed model framework is for handling count-type categorical data as well as for clustered or overdispersed non-Gaussian data, or for non-linear model data. In this study, we review its general formulation and estimation methods, based on quasi-likelihood and Monte-Carlo techniques. The current research areas and topics for further development are also mentioned.