• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제15권2호
• /
• pp.173-191
• /
• 2008

본 연구의 목적은 최근의 서울시 아파트 가격 추세를 동적선형모형에 적합하여 분석하는 것이다. 이를 위하여 국민은행에서 제공하는 "KB 아파트 시세" 자료의 서울시 30평대별 아파트 평당 매매가를 이용하였다. 시점은 2003년 6월 24일부터 2006년 8월 28일까지로 제한하였다. 탐색적 자료분석을 통해 서울시 30평대 아파트 가격의 추세는 크게 두 지역으로 구분되어지는 것을 알 수 있었다. 아파트 가격은 구분된 지역의 공통 추세와 각구별 특성으로 표현될 수 있다고 가정하고, 베이즈적 방법인 MCMC를 이용하여 동적선형모형을 추정하였다.

• 응용통계연구
• /
• 제31권6호
• /
• pp.721-732
• /
• 2018

잠재집단 모형은 다변량 범주형 자료 안에 숨겨진 집단을 찾는 매우 중요한 도구종의 하나이다. 하지만 실제 자료분석에서 너무 많은 관찰변수들을 포함시킨 모형은 모형을 복잡하게 만들고 또한 모수추정의 정확도에 영향을 주기 때문에 정보가 손실되지 않는 내에서 유용한 변수를 찾는 것은 중요한 문제이다. Dean과 Raftery (2010)은 잠재집단 모형에서의 변수선택을 위해 BIC를 이용한 Headlong search 알고리즘을 제시하였는데 본 논문에서는 이 방법을 대체할 수 있는 방법으로 적합한 모형으로부터 계산된 잠재집단에 속할 사후확률을 이용하여 변수 선택을 하는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위하여 잠재집단 모형의 적합성을 측정할 수 있는 새로운 통계량과 이를 이용한 변수선택 알고리즘을 제시할 것이다. 또한 제안된 방법의 효율성을 모의실험과 실증자료 분석을 통해 살펴보고자 한다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제11B권6호
• /
• pp.667-674
• /
• 2004

이미지에서 문자 추출은 영상을 이해하기 위한 가장 기초적이고 중요한 문제이다. 본 논문에서는 문자의 획 특징을 이용하는 통계적인 방법으로 문자 영역을 검증하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 $16\times16$ 크기의 텍스트와 비텍스트 이미지를 웨이블릿(wavelet) 변환하여 문자의 획과 방향성을 표현하는 35차원의 특징을 추출한다. 추출된 특징 중 변별력이 높은 특징만을 선택하여 SVM(Support Vector Machine) 분류기를 구성한다. 분류기론 이용하여 $16\times16$크기의 윈도우로 검증 영역을 스캔하면서, 각각의 윈도우를 텍스트와 비텍스트로 분류하고 최종적으로 검증 영역의 텍스트 여부를 결정한다. 제안한 방법을 적용함으로써 텍스트와 유사하여 구별하기 어려운 비텍스트 영역을 검증할 수 있었다.

• 대한교통학회지
• /
• 제22권4호
• /
• pp.31-42
• /
• 2004

본 논문에서는 철도건널목에서 일어나는 사고를 줄이기 위해 새롭게 시도되는 개선대안(Countermeasure)들의 안전성 및 효율성을 베이지안 분석방법론을 이용하여 안전전문가들의 평가결과를 정량화 시키는 방법론을 제시하였다. 이를 위해 전문가 개개인의 사전지식에 논리에 기초한 정보를 제공할 수 있는 개선대안 분석방법론을 개발하였다. 분석방법론은 우선적으로 철도건널목 안전성을 향상 시킬 수 있는 개선대안 선정, 개선대안을 평가 할 전문가 선정, 그리고 개선대안의 AMF를 평가하기 위한 건널목 사고를 선정하였다. 다음 단계로 안전전문가가 공학적인 개선대안 평가를 수행할 수 있도록 사고이력매뉴얼과 개선대안 평가매뉴얼을 개발하였다. 마지막 단계로, 평가된 개선대안의 통계적 검정을 통해 합리적 AMF를 추출함에 따른 정량화된 안전도를 나타내었다. 개선대안의 통계적 검정은 비모수통계분석의 일종인 Kolmogorov-Smirnov(K-S)동질성 검정을 적용하였으며, 그 결과 안전전문가 개인간의 분포는 동일한 분포를 나타내지 않는 경우가 많이 발생하였다. 반면 개인과 그룹의 분포는 대부분 동일한 분포를 하고 있는 것으로 나타났다. 따라서 철도건널목 개선대안의 AMF값은 전문가 개개인이 평가한 값을 전체적으로 평균한 값을 사용함이 타당한 것으로 연구되었다. 본 논문에서 보여주는 AMF의 정량화과정은 철도건널목에서 뿐만 아니라, 교차로 및 도로구간에서 추후 시도되고자 하는 개선대안들의 안전성 평가에도 사용 가능하리라 판단된다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제18권5호
• /
• pp.581-594
• /
• 2011

제 1상 임상시험 계획에서 신약제의 최대허용용량을 추정하기 위해 전통적 방법인 표준 3+3계획과 모형중심의 베이지안 방법을 적용시킨 연속재평가방법이 주로 사용되고 있다. 본 논문에서는 치료불응 또는 재발된 백혈병이나 골수형성 이상증후군 환자를 대상으로 시행한 제 1상 임상시험의 연구계획을 개관하였다. 단순한 표준 3+3계획으로 환자확보 기간이 길어져 연구를 완성하지 못하고 때 이르게 중단할 수밖에 없는 실정에 반하여, 최근에 제시된 표준 3+1+1계획과 Rolling-6 계획은 연구기간을 크게 단축시킬 수 있다. 제1상 임상시험의 용량수준 선택과정에서 너무 보수적인 연구자의 태도는 최대허용용량의 정확한 추정을 불가능하게 한다. 새로운 환자에게 투여할 용량수준을 결정할 시점에서 용량제한 독성반응이 아직 나타나지 않은 환자의 관측시간 및 늦게 나타나는 환자의 독성반응 시간을 모두 감안한 연속재평가방법인 TITE-CRM계획이 유용하며, 이러한 CRM계획으로 진행되는 임상시험 시행 중 모의실험으로 각 용량수준에서 용량제한 독성반응율이 과대 또는 과소 추정되는지를 파악할 수 있음이 장점이다. 백혈병환자 대상의 임상연구에서 채택되는 제 1상 임상시험의 여러 연구계획의 장, 단점을 제시한다.

• 응용통계연구
• /
• 제32권6호
• /
• pp.889-898
• /
• 2019

항목 무응답(item missing)이 발생한 설문조사에서 결측이 포함된 변수에 이상치(outlier)의 존재와 다른 설문문항 항목과의 논리적 한계(boundary) 조건들이 유의미하다면 결측치 대체문제는 매우 복잡해진다. 한계가 있는 결측값들을 포함한 변수에 이상치가 존재하는 경우, 기존의 회귀분석에 근거한 결측치 대체방법은 편향된 대체값 그리고 한계를 만족하지 않은 대체값을 제시할 가능성이 있다. 이에 본 논문은 회귀모형에 기반을 두고 결측치들을 대체를 함에 있어 이상치와 논리적 한계조건이 자료에 존재하는 경우, 다양한 로버스트 회귀모형과 다중대체 방법의 조합을 통해 해결점을 모색하고자 한다. 이를 위해 이들 방법들의 최적의 조합을 다양한 시나리오별로 모의실험을 통하여 찾아보고 이에 대하여 논의하였다.

• 응용통계연구
• /
• 제25권2호
• /
• pp.363-376
• /
• 2012

순서적 다항 반응변수의 경우 종종 과도하게 많은 수의 관측치가 0 범주에서 발생하는 영 과잉 특성을 지닌다. 이러한 영 과잉 자료에서 0범주를 발생시키는 요인이 여러 개 존재할 때 일반적인 순서적 프로빗 모형은 자료를 설명함에 있어서 한계를 지닌다. 본 논문에서는 영 과잉 특성을 반영한 이 단계 영 과잉 순서적 프로빗 모형의 베이지안 분석기법을 제시하고 이를 2008년도 통계청에서 조사한 한국인의 음주소비 자료에 적용시킨다. 첫 번째 단계에서는 음주소비가 하나도 없다고 답한 0 범주에 속하는 비음주자들을 신념 또는 영구적 건강상의 문제 등으로 상황에 관계없이 음주를 하지 않는 절대적 비음주자(genuine non-drinker, non-participant)와 현재 소비가 없지만 상황에 따라 음주자가 될 가능성이 있는 잠재적 음주자(zero consumption potential drinker)로 구분하는 프로빗 모형을 적용시켜 분석한다. 두 번째 단계에서는 잠재적 음주자와 1 이상의 범주에 속하는 실제적 음주자를 합하여 음주자 집단으로 보고 이에 대하여 순서적 프로빗 모형을 적용하여 분석한다. 분석결과, 비음주자 중 약 30%가 절대적 비음주자로 음주자료가 일반적 순서적 자료에 비하여 뚜렷한 영 과잉 특성을 가짐을 알 수 있었다. 각 변수의 한계효과를 분석함으로써 같은 설명변수가 절대적 비음주자와 잠재적 음주자에 미치는 영향이 서로 반대로 나타날 수 있음을 발견하였고, 따라서 한국인의 음주자료에 대하여 제안된 영 과잉 순서적 프로빗 모형이 유용함을 보여주었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제30권3_4호
• /
• pp.326-338
• /
• 2003

신경회로망 설계 및 모델선택의 목표는 최적의 구조를 가지는 일반화 성능이 우수한 네트워크를 구성하는 것이다. 하지만 학습데이타에는 노이즈(noise)가 존재하고, 그 수도 충분하지 않기 때문에 최종적으로 표현하고자 하는 진확률 분포와 학습 데이타에 의해 표현되는 경험확률분포(empirical probability density) 사이에는 차이가 발생한다. 이러한 차이 때문에 신경회로망을 학습데이타에 대하여 과다하게 적합(fitting)시키면, 학습데이타만의 확률분포를 잘 추정하도록 매개변수들이 조정되어 버리고, 진확률 분포로부터 멀어지게 된다. 이러한 현상을 과다학습이라고 하며, 과다학습된 신경회로망은 학습데이타에 대한 근사는 우수하지만, 새로운 데이타에 대한 예측은 떨어지게 된다. 또한 신경회로망의 복잡도가 증가 할수록 더 많은 매개변수들이 노이즈에 쉽게 적합되어 과다학습 현상은 더욱 심화된다. 본 논문에서는 통계적인 관점을 바탕으로 신경회로망의 일반화 성능을 향상시키는 신경회로 망의 설계 및 모델 선택의 통합적인 프로세스를 제안하고자 한다. 먼저 학습의 과정에서 적응적 정규화가 있는 자연기울기 학습을 통해 수렴속도의 향상과 동시에 과다학습을 방지하여 진확률 분포에 가까운 신경회로망을 얻는다. 이렇게 얻어진 신경회로망에 자연 프루닝(natural pruning) 방법을 적용하여 서로 다른 크기의 후보 신경회로망 모델을 얻는다. 이러한 학습과 복잡도 최적화의 통합 프로세스를 통하여 얻은 후보 모델들 중에서 최적의 모델을 베이시안 정보기준에 의해 선택함으로써 일반화 성능이 우수한 최적의 모델을 구성하는 방법을 제안한다. 또한 벤치마크 문제를 이용한 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여, 제안하는 학습 및 모델 선택의 통합프로세스의 일반화 성능과 구조 최적화 성능의 우수성을 검증한다.

• 응용통계연구
• /
• 제30권3호
• /
• pp.377-390
• /
• 2017

설문조사를 실시할 때 응답자가 설문조사의 일부 문항에 대하여 응답하지 않는 경우 항목무응답이 발생한다. 무응답이 발생한 자료를 제외하고 완전하게 응답된 자료 만에 근거한 분석은 분석 결과에 편의가 발생할 수 있으므로, 이를 채워 넣어 완전한 형태의 자료로 분석하기 위해서 무응답 대체가 흔히 사용되고 있으며 여러 가지 무응답 대체 기법들을 비교하는 연구들도 많이 존재한다. 패널조사 연구는 연구 대상 패널에 대하여 정해진 시간에 따라 반복적으로 동일한 설문 문항에 대하여 응답을 조사하여 시간에 따른 변화를 살펴보는 조사 방법을 나타낸다. 패널조사 자료의 항목 무응답을 대체할 때 이전 시점의 응답 자료가 존재한다면 이를 포함하여 대체를 실시하는 것이 바람직한 것으로 여겨져 왔으나 이에 관한 직접적인 연구는 찾기 힘들다. 따라서 본 연구에서는 패널자료에서 이전 시점의 정보를 고려하지 않고 대체를 실시하는 방법과 이전 시점의 정보를 활용하여 대체하는 방법들 중에서 어느 대체 방법이 보다 적절한 대체를 제공하는지 살펴보았다. 특히 이전 시점의 응답 정보를 이용하는 방법인 비대체, 선형혼합모형을 이용한 대체와 선형혼합모형에 근거한 베이지안 대체 방법을 고려하였고, 이를 이전 시점의 정보를 고려하지 않는 대체 방법들 중 흔히 사용되는 평균대체, 핫덱대체 방법과 비교하였다. 모의실험 결과 선형혼합모형에 근거한 베이지 안 대체 방법이 다른 대체 방법에 비해 무응답 비율이 높아지더라도 편의도 작으며 평균에 관한 95% 신뢰구간의 포함률도 높게 나타나서 가장 좋은 대체 방법으로 확인되었다.

• 응용통계연구
• /
• 제22권4호
• /
• pp.723-733
• /
• 2009

K-평균 군집분석이 가지는 두 가지 근본적인 어려움은 사전에 미리 군집 수를 정해야 하는 문제와 초기 군집중심에 따라 결과가 달라질 수 있는 문제이다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 자동화 K-평균 군집분석 절차를 제안하고, R을 이용하여 구현한 결과를 제공한다. 자동화 K-평균 군집분석에서 제안된 절차는 처음 단계로서 계층적 군집분석을 행한 후 이를 이용하여 군집 수와 초기 군집수를 자동으로 정하고, 다음 단계로 이 결과를 이용하여 K-평균 군집분석을 수행하는 방법을 택하였다. 처음 단계에서 이용된 계층적 군집분석 방법으로는 Ward의 군집분석을 한 후에 Mojena의 규칙을 이용하여 군집 수를 정하는 방법을 택하거나, 모형근거 군집분석방법을 수행한 후에 BIC 값을 이용하여 군집 수를 정하는 방법을 이용하였다. 제안된 자동화 K-평균 군집절차에는 대량자료의 분석에도 용이하게 이용될 수 있도록 반복된 표본추출 방법을 이용하여 군집 수 및 군집 중심을 구하는 절차를 포함하였다. 구현된 R 프로그램은 www.knou.ac.kr/ sskim/autokmeans.r에서 제공하고 있다.