• 응용통계연구
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• 제14권2호
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• pp.449-462
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• 2001

베이지안 다중 검정방법(multiple hypothesis test)은 여러 통계모형에서 성공적인 결과를 주는 것으로 알려져있다. 일반적으로, 베이지안 가설검정은 고려중인 모형에 대한 사후확률을 계산하여 가장 높은 확률은 갖는 모형을 선택하기 때문에 귀무가설의 기각여부에만 관심을 가지는 고전적인 분산분석 검정과는 달리 좀 더 구체적인 모형을 선택할 수 있는 장점이 있다. 이 논문에서는 독립이면서 로그정규분포를 따르는 K($\geq$3)개 모집단의 모수에 대한 가설 검정방법으로 O’Hagan(1995)이 제안한 부분 베이즈 요인을 이용한 베이지안 방법을 제안한다. 이 때 모수에 대한 사전분포로는 무정보적 사전분포를 사용한다. 제안한 검정 방법의 유용성을 알아보기 위하여 실제 자료의 분석과 모의 실험을 이용하여 고전적인 검정방법과 그 결과를 비교한다.

• 노동경제논집
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• 제26권1호
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• pp.23-52
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• 2003

본고는 청년층의 실업 및 비경제활동의 실태를 살펴보고 그 원인을 분석해 보았다. 청년층 비경제활동인구를 가사 육아 학업 훈련, 기타의 범주로 구분하고 선택편의 모형 및 다항로짓 모형으로 미취업자들의 시장가능임금 을 추정하고 실업 및 비경제활동의 선태 요인을 분석하였다. 분석의 결과 미취업자의 희망임금과 시장가능임금의 차이가 실업보다는 학업 훈련 범주나 기타의 범주에 속하는 비경제활동 청년에게서 크게 나타났다. 남성, 연령이 적을수록, 저학력일수록 희망임금과 시장가능임금의 차이가 크게 나타났다. 취업 및 실업, 비경제활동의 선택에서 남성, 고연령, 가구주, 자격증 소지자일 경우 취업의 선택 확률을 높이고 비경제활동의 선태 확률은 낮추는 것으로 나타났다. 청년층의 첫 직장 경험은 취업을 선택할 확률을 크게 낮추고, 실업 및 비경제활동을 선택할 확률을 높이는 것으로 나타났다. 이는 현재 청년층의 취업의 질이 극히 낮은 수준임을 반영하는 것이라 파악할수 있다.

• 한국신뢰성학회:학술대회논문집
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• 한국신뢰성학회 2000년도 춘계학술대회 발표논문집
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• pp.47-53
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• 2000

Brown과 Proschan의 수리모형과 이를 일반화한 Lee와 Seoh의 시스템 수리모형이 고려된다. Brown과 Proschan의 수리모형은 시스템의 고장시 완전수리가 확률 p로, 불완전수리가 확률 1-p로 이루어지는 모형이고, Lee와 Seoh의 수리모형은 시스템 고장시 완전수리와 불완전수리의 선택이 마르코프 연쇄과정에 따라 결정되는 모형이다. 본 논문에서는, 완전수리비용과 불완전수리비용을 고려한 후, 시스템의 수명분포가 지수분포, 균일분포, Weibull분포인 경우로 나누어, 위 두 시스템 수리모형에서의 최적화가 연구된다.

• 대한교통학회지
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• 제18권3호
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• pp.87-100
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• 2000

각 지역특성에 맞는 ATIS사업이 실현되기 위해서는 각 지역 통행자들의 노선선택 및 전환행태를 정확히 파악하는 것이 필요하다. 이에 본 연구에서는 경상대를 연구대상으로 하여 대학출근운전자들의 노선선택 및 전환 행태를 정확히 파악하고 이들을 모형화하였다. 본 연구 대상지의 경우, 2개의 주 출근노선이 있으며 하나는 시내통행노선(노선 1)이고 다른 하나는 시외곽 통행노선(노선 2)이다. 노선1은 노선2에 비해 연장은 짧은 반면에 통행시간은 길며 신호교차로수. 우회전수도 많다. 먼저, 운전자의 노선선택행태모형을 통해 해석된 결과를 보면 시내노선에 대한 외곽노선의 상대적 효용이 아주 높으며, 전체적으로 출근운전자들은 짧은 통행시간을 선호하는 것으로 나타났다. 또한, 출근소요시간이 길고 라디오정보의 이용빈도가 높을수록 시내노선을 이용할 확률이 크며, 반면에 남성과 교직원인 운전자는 외곽노선을 이용할 확률이 큰 것으로 나타났다. 다음으로 행태조사에 기초한 노선전환행태모형을 통해 해석된 결과를 보면 연령, 출근시간, 라디오정보의 이용빈도들이 전환성향에 유의한 영향을 가져오는 것으로 분석되었다. 가상의 교통정보제공시의 운전자의 노선전환을 모형화한 노선전환의사모형에서는 대개의 정보에 대해 운전자가 노선전환을 하는 것으로 나타났다. 이 모형에서 지체길이에 따른 전환경향을 보면 지체의 길이가 길수록 전환경향이 높아 30분정도의 지체길이에서는 반드시 변경하는 것으로 나타났다. 본 연구대상 운전자의 경우 전반적으로 기술적인 유고(Incident)정보보다는 정량적인 지체정보에 더 민감한 것으로 나타났다.

• 대한교통학회지
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• 제22권2호
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• pp.77-86
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• 2004

데이터마이닝 (Data Mining)은 대용량의 데이터에 존재하는 관계, 패턴, 규칙 등을 효율적으로 탐색하여 이를 모형화함으로써, 유용한 정보로 추출 변환하는 일련의 과정이다. 특히 베이지안 망 (Bayesian Network)은 신경망, 유전자알고리즘 퍼지이론 등과 더불어 데이터마이닝의 중요한 기법 중의 하나로서 베이지안 통계 이론(Bayesian Statistics Theory)를 적용하여 변수들간의 확률적인 관계를 기호화함으로써, 설명변수들과 종속변수들간의 인과관계를 파악할 수 있다. 이 연구는 기존에 적용된 바가 없는 데이터마이닝의 베이지안 망을 이용하여 수도권 교통수단선택 모형을 구축한다. 2002년도 수도권 가구통행실태조사 자료의 사회 경제적 특성과 교통체계 특성을 반영하여 베이지안 망을 이용한 교통수단선택 모형을 설계 구축하여, 각 변수들간의 상관관계와 인과관계를 분석함으로써, 설명변수인 성과 연령의 구성비가 변하였을 때, 교통수단선택의 변화율(확률)을 예측한다. 이 연구를 통해 현실에서는 내재하나 설명변수간의 복잡한 상관성을 배제하고 설명변수들과 교통수단선택간의 단순한 직선관계를 가정하는 기존 교통수단선택 모형의 한계를 극복할 수 있는 가능성을 제시한다. 또한 선택되지 않은 교통수단에 대한 정보의 부족으로 인한 교통수단선택 모형 구축의 어려움을 극복한다. 또한 다양한 교통정책에 따른 교통수단선택의 변화를 실시간으로 시뮬레이션 할 수 있는 방법론을 개발한다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제14권1호
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• pp.51-73
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• 2005

소비자들이 실제로 선택한 행위를 분석하여 국립공원과 같은 자연생태계에 대한 수요를 분석하고 그 경제적 가치를 도출하는 대표적인 방법은 여행비용법과 이산선택모형을 이용하는 방법이다. 한국에서는 여행비용법의 적용사례는 상당히 많이 있으나, 상대적으로 많은 장점을 가짐에도 불구하고 이산선택모형을 적절히 적용한 연구사례는 아직 없는 실정이다. 본 연구는 전국적인 표본조사를 통해 18개 국립공원 가운데 방문지를 선택하는 행위를 조건부로짓모형과 계층로짓모형을 추정해 실증분석하고, 그 결과를 이용해 각 국립공원별 경제적 가치와 국립공원 특성별 경제적 가치를 도출한다.

• 응용통계연구
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• 제33권4호
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• pp.439-449
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• 2020

메타 분석은 여러 연구 결과들을 종합시켜주는 분석 방법 중 하나이다. 이 때 수집되는 연구 문헌들은 소규모 연구인 경우 통계적으로 유의한 결과를 보이는 연구가 출간될 확률이 높기 때문에, 선택 편향의 특수한 경우인 출판 편향이 종종 발생한다. 선택 편향을 보정하는 방법에는 조건부 가능도와 가중 추정 방정식이 있는데 이 방법들은 실제 얻기 힘든 정확한 선택 확률 모형을 필요로한다. 반면 쌍별 유사가능도 접근법은 선택 확률 모형을 정확히 알 수 없는 경우에도 선택 편향을 보정할 수 있는 방법으로 제안되었다. 본 논문은 메타분석에서 쌍별 유사가능도 접근법의 성능과 문제점을 수치적으로 연구한다.

• 응용통계연구
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• 제11권2호
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• pp.247-255
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• 1998

일반선형 모형의 하나인 포아송모형에서 설명변수들을 선택하는 문제를 고려하여 보았다 설명변수들이 정규분포를 따르는 확률변수일 때 반응변수의 조건부 분포를 통하여 모형에 필요한 설명변수의 부분집합을 선택하는 방범을 제시하였다.

• 응용통계연구
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• 제17권2호
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• pp.281-301
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• 2004

본 논문에서는 일변량 정규분포를 따르는 확률변수의 관측치열에 대한 변화점 문제(change point problem)를 고찰한다. 변화점의 존재유무, 그리고 만일 변화점이 존재한다면 어떠한 유형으로 발생했는지 즉, 변화점 발생 이후로 평균만 변화, 분산만 변화, 또는 평균과 분산 모두가 변화했는지를 밝힌다. 가능한 여러 유형의 변화모형들 가운데 최적의 모형을 선택하기 위해 베이지안 모형선택 기법을 이용하고, 선택된 모형에 내재된 모수를 추정 하기 위해 메트로폴리스-혜스팅스 알고리 즘을 포함한 깁스샘플링 을 이용한다. 이러한 방법론은 모의실험을 통해 검토되고, 또한 서울지역의 겨울철 평균기온 자료에 적용된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권5호
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• pp.1099-1107
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• 2017

본 연구에서는 한국고용정보원에서 실시한 "2014년 대졸자 직업이동 경로조사" 자료를 활용하여 대졸자의 임금결정요인을 분석하였다. 일반적으로 임금은 개인의 취업여부와 임금의 크기에 대한 두 가지의 복합적인 정보를 담고 있으나, 많은 선행연구에서는 임금의 크기에 대한 정보만을 활용하여 선형 회귀분석을 수행함으로써 표본선택에 위한 편의 (sample selection bias) 문제가 발생하게 된다. 이런 문제점을 극복하기 위해 본 연구에서는 Heckman의 표본선택 모형을 분석에 활용하였다. 주요 분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 먼저 Heckman의 표본선택 모형에 대한 타당성은 통계적으로 유의함을 알 수 있었다. 남자는 여자에 비해서 취업확률과 임금의 크기 모두 통계적으로 유의하게 높게 나타났으며, 연령이 증가하고 부모의 소득이 증가 할수록 취업확률과 임금의 크기 모두 높게 나타났다. 또한 대학만족도가 높아질수록, 그리고 취득한 자격증 수가 증가할수록 취업확률과 임금 모두 증가하는 경향이 있는 것으로 나타났다.