• 응용통계연구
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• 제29권5호
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• pp.873-885
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• 2016

노지에서 재배되는 양파 생산량은 기후환경에 의하여 영향을 받으며, 특정 지역에서 많이 생산되는 지역적인 특성을 가지고 있다. 따라서 생산량 예측시 기상과 지역을 동시에 고려하는 접근이 필요하다. 본 논문에서는 공간 패널 회귀모형을 이용하여 기상변화에 따른 생산량을 추정하였다. 양파 주산지 13곳에 대한 2006년부터 2015년까지의 기상 패널자료를 사용하여, 공간시차를 반영한 공간자기회귀(spatial autoregressive)모형을 사용하였다. 공간가중치 행렬은 임계치 설정방법과 최근거리 설정방법으로 나누어 분석하여, 최근 3곳까지 거리 설정방법을 사용한 모형이 최종 모형으로 선택되었으며, 자기상관성이 유의함을 보였다. 하우스만 검정을 통해 채택된 확률효과모형으로 분석한 결과 누적일조시간(1월), 평균상대습도(4월), 평균최저기온(6월), 누적강수량(11월) 등이 양파 생산량 예측에 유의한 변수로 나타났다.

• 농업생명과학연구
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• 제44권5호
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• pp.101-107
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• 2010

The objective of this study was to assess the statistics and associated criteria for field-scale model used to simulate nutrient concentrations in paddy field. CREAMS-PADDY, a modified version of the field-scale CREAMS model, simulates the hydrologic, sediment, and nutrient cycles in paddy fields was applied in this study. The model was calibrated and validated using data from study rice paddy fields in Republic of Korea. The calibration statistics include mean and the minimum-maximum range associated with a "temporal window" that spans a period of several days. Because nutrient concentrations in paddy filed are typically sampled infrequently (on a weekly basis, at best) and represent only an instant in time, it is not reasonable to expect any model to simulate a daily average concentration equal to an observed value on a particular day. The 5-day window and related calibration statistics were applied in this study and the applicability of this concept was tested for field-scale water quality model. As a result of calibration and validation, the ponded water nutrient concentration values showed only small changes except the fertilization period. Because of the small changes in ponded water concentration, the size of 5-day window was too small to capture the observed values. Further study is required to establish the 5-day window calibration method for field-scale water quality modeling.

• 응용통계연구
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• 제32권3호
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• pp.331-348
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• 2019

전이성 종양의 성장패턴 차이와 변화율에 따른 종양 이질성(tumor heterogeneity)을 파악하는 것은 종양세포의 약물에 대한 민감성을 파악하고 적절한 치료법을 찾아내기 위해 중요하다. 일반적으로 N개의 표본의 집단이 구분된다면 t-test 혹은 ANOVA 분석을 통해 집단별 평균의 차이에 대한 검정이 가능하다. 그러나 본 논문에서 다루는 데이터와 같이 집단이 구분되지 않는 경우 이러한 방법들은 사용될 수 없다. 표본들 사이의 이질성을 검정하기 위한 통계적 방법들이 연구되어 왔다. 최소 조합 t-검정 방법은 그 중 하나이다. 본 논문에서는 상이한 비율로 데이터를 양분하는 조합도 고려하는 최대 조합 t-검정 방법을 제안한다. 한편, 표본의 이질성을 검정하는 것이 군집분석에서 최적의 군집의 개수가 2개 이상인지를 검정하는 것과 같음에 착안하여 새로운 방법을 제안한다. 최대 조합 t-검정과 gap통계량을 이용하면 이전에 제안된 방법보다 개선된 제1종의 오류를 범할 확률과 검정력을 갖는다는 것을 모의실험을 통해 확인하였고 실제 자료 분석을 통해 결과를 도출하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.161-161
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• 2023

Bias correction of values is a necessary step in downscaling coarse and systematically biased global climate models for use in local climate change impact studies. In addition to univariate bias correction methods, many multivariate methods which correct multiple variables jointly - each with their own mathematical designs - have been developed recently. While some literature have focused on the inter-comparison of these multivariate bias correction methods, none have focused extensively on the effect of diverse configurations (i.e., different combinations of input variables to be corrected) of climate variables, particularly high-dimensional ones, on the ability of the different methods to remove biases in uni- and multivariate statistics. This study evaluates the impact of three configurations (inter-variable, inter-spatial, and full dimensional dependence configurations) on four state-of-the-art multivariate bias correction methods in a national-scale domain over South Korea using a gridded approach. An inter-comparison framework evaluating the performance of the different combinations of configurations and bias correction methods in adjusting various climate variable statistics was created. Precipitation, maximum, and minimum temperatures were corrected across 306 high-resolution (0.2°) grid cells and were evaluated. Results show improvements in most methods in correcting various statistics when implementing high-dimensional configurations. However, some instabilities were observed, likely tied to the mathematical designs of the methods, informing that some multivariate bias correction methods are incompatible with high-dimensional configurations highlighting the potential for further improvements in the field, as well as the importance of proper selection of the correction method specific to the needs of the user.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권7호
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• pp.57-65
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• 2023

쌀 생산량 예측의 정확성을 높이기 위한 대다수의 연구는 모델의 정확도 증진에 초점이 맞춰져 있다. 이에 비해, 예측 모델을 적용할 대상 데이터 자체에 관한 연구는 상대적으로 미흡하다. 쌀 생산량 데이터에 동일한 종속변수와 예측 모델을 사용하여 다른 특성들로 구성된 두 부류의 데이터에 적용하면, 결과의 차이가 발생하는데 이때 어느 데이터 셋이 더 우수한지 판단하기는 어려운 일이다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 예측 모델 적용 전에 데이터 내에서 예측 결과에 큰 영향을 미칠 가능성이 있는 특성들을 선별하고, 이를 중심으로 모델링을 수행하면, 데이터의 구성이 다르더라도 안정적인 예측 결과를 얻을 수 있을 것이다. 본 연구에서는 기상청의 종관기상관측(ASOS) 데이터를 활용하여, 쌀 생산량의 안정적이고 일관된 예측을 위해 데이터 구성 특성들의 조정을 통해 최적의 기반 변수를 선별하는 방법에 대해 제안한다. 본 연구의 결과는 향후 다른 연구에서 성능평가의 유용성을 높이는 데 기여할 것으로 기대한다.

• 응용통계연구
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• 제33권2호
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• pp.215-228
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• 2020

농촌진흥청에서는 식품산업진흥법 제19조 제1항에 의거하여 국가표준식품성분표를 5년 주기로 발표하고 있다. 본 논문에서는 2021년 국가표준식품성분표 제10개정판 발간을 앞두고 우리나라 국민들이 많이 소비하고 있는 식품으로 선정된 182개 식품의 대표시료를 합리적이고 과학적으로 추출하기 위한 방안을 제안하였다. 농수산물을 포함한 식품을 판매하는 식료품점을 유통형태에 따라 대형마트와 전통시장으로 구분한 후 NFNAP에서 제안한 층화다단추출법을 각각 적용하여 8개 표본을 추출하였다. NFNAP는 미국인들이 소비하고 있는 식료품의 성분표에 대한 신뢰성 있는 추정을 담보하기 위해 미국 농무성과 국립보건원이 1977년에 협약을 맺고 공동 연구로 개발한 국가식품 영양분석 프로그램이다. 대형마트에 기초한 표본추출에서는 이마트 가양점, 홈플러스 시흥점, 롯데마트 동두천점, 이마트 수원점, 롯데마트 둔산점, 롯데마트 여수점, 이마트 울산점, 하나로클럽 울산점이 표본으로 추출되었고, 전통시장에 기초한 표본추출에서는 서울시 금천구 독산동우시장과 송파구 풍납시장, 고양시 일산서구 일산시장, 광주광역시 북구 운암시장, 대전광역시 대덕구 법동시장, 부산광역시 영도구 봉래시장과 해운대구 좌동재래시장, 창원시 진해구 중앙시장이 표본으로 추출되었다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제26권3E호
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• pp.87-96
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• 2007

In this paper we propose a new noise reduction algorithm for stationary and nonstationary noisy environments. Our algorithm classifies the speech and noise signal contributions in time-frequency bins, and is not based on a spectral algorithm or a minimum statistics approach. It relies on calculating the ratio of the standard deviation of the noisy power spectrum in time-frequency bins to its normalized time-frequency average. We show that good quality can be achieved for enhancement speech signal by choosing appropriate values for ${\delta}_t\;and\;{\delta}_f$. The proposed method greatly reduces the noise while providing enhanced speech with lower residual noise and somewhat higher mean opinion score (MOS), background intrusiveness (BAK) and signal distortion (SIG) scores than conventional methods.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.229-232
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• 2000

Orthogonal frequency division multiplexing(OFDM) has meanwhile become part of several telecommunicati ons standards, such as satellite and terrestrial digital audio broadcasting(DAB), digital terrestrial TV broad casting(DVB), asymmetric digital subscriber line(ADSL) for high-bit-rate digital subscriber services on twisted-pair channels, and broadband indoor wireless systems. In his paper, we show that OFDM signals contain sufficient structure to accomplish blind channel estimation using second order statistics only. This method doesn't require redundancy as cp in transmitter. And the result is compared with PSAM channel estimation as least square, linear minimum mean square, singular value decomposition.

• 응용통계연구
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• 제10권2호
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• pp.253-260
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• 1997

D-최적화 최소평균제곱오차를 기준으로 모형에 기초한 표본추출에 대한 여러가지 알고리듬을 연구하였다. 이 두 기준은 서로 다른 관점에서 출발하였지만 기본적으로 같은 취지를 가지고 있어 거의 유사한 표본을 제공한다. 표본대상 개체의 추출비용이 서로 다른 경우를 포함한 간단한 예를 통해 이를 살펴보았으며 향후 연구과제에 대해 언급하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제12권3호
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• pp.625-634
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• 2005

A procedure is proposed to identify multiple outliers in the logistic regression. It detects the leverage points by means of hierarchical clustering of the robust distances based on the minimum covariance determinant estimator, and then it employs a V-mask type criterion on the scatter plot of robust residuals against robust distances to classify the observations into vertical outliers, bad leverage points, good leverage points, and regular points. Effectiveness of the proposed procedure is evaluated on the basis of the classic and artificial data sets, and it is shown that the procedure deals very well with the masking and swamping effects.