• 응용통계연구
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• 제25권5호
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• pp.821-827
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• 2012

In this study, we propose a new nonparametric test procedure for the multivariate data. In order to accommodate the generalized alternatives for the multivariate case, we construct test statistics via-values with some useful combining functions. Then we illustrate our procedure with an example and compare efficiency among the combining functions through a simulation study. Finally we discuss some interesting features related with the new nonparametric test as concluding remarks.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권12호
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• pp.641-652
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• 2016

본 논문은 임베디드 시스템 테스트를 위해 산업현장에서 많이 사용하는 체크리스트를 기반으로 테스트 스크립트를 자동으로 생성하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 수동 생성에서 발생할 수 있는 오류를 줄일 수 있을 뿐만 아니라, 기존의 체크리스트로는 테스트하지 못하는 다양한 모드 조합을 테스트하기 위한 테스트 스크립트도 생성할 수 있다. 체크리스트에 있는 테스트 명령어는 테스트 명령어 사전에 정의된 신호 값을 참조하여 테스트 스크립트로 변환된다. 또한, 체크리스트를 정의된 일련의 연관된 동작의 집합인 모드들 간의 동작을 확인할 수 있게 하는 순차적, Double permutation 및 무작위 방법으로 테스트 스크립트를 생성할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 구현되었고, 실험을 통해 그 가능성을 보여준다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제34권3호
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• pp.257-276
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• 2020

본 연구에서는 순열과 조합 영역에서 예비수학교사들의 MKT 수준을 알아보고, 예비교사들의 MKT 함양을 위한 프로그램(MKT-DP)을 개발·실행한 후 그 효과를 검증함으로써 예비교사 교육 프로그램의 개발 및 실행에 대한 시사점을 도출하고자 하였다. MKT 사전 검사 결과에 의하면, 본 연구에 참여한 예비교사들의 순열과 조합 영역의 MKT 수준이 높지 않음을 알 수 있었고, 특히 SCK와 KCT의 수준은 상당히 낮은 것으로 나타났다. 사전, 사후 MKT 검사 분석 결과 KCT 범주에서만 유의미한 차이가 나타나 본 연구에서 개발한 MKT-DP는 예비수학교사들의 KCT를 함양시키는데 효과적임을 알 수 있었다. 3가지 하위 범주(CCK, SCK, KCS)에 대해서는 사전, 사후 검사 간에 통계적으로 유의미한 차이가 나타나지 않았지만, 사전 검사에 비해 사후 검사에서 어느 정도의 수준 상승이 이루어진 것으로 나타나, MKT 전반에 걸쳐서 MKT-DP의 긍정적 영향력을 기대해 볼 수 있다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제21권1호
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• pp.11-22
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• 2014

In this study, we propose a simultaneous test procedure based on the individual - values for each sub-null hypothesis with several well-known combining functions. We then compare the efficiency of our procedure with existing tests by obtaining empirical powers through a simulation study. Finally, we discuss some interesting features related to simultaneous test and point out a misconduct for the simulation study published in the previous work.

• 산업경영시스템학회지
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• 제33권4호
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• pp.1-9
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• 2010

In this paper, we consider a two-machine re-entrant permutation flowshop scheduling problem with the objective of minimizing total flowtime, and suggest branch and bound algorithms for the scheduling problem. In this scheduling problem, each job must be processed twice on each machine, that is, each job should be processed on the two machines in the order of machine 1, machine 2 and then machine 1 and machine 2. In this research, based on the results of existing researches for re-entrant permutation flowshop scheduling problems, various dominance properties, lower bound and heuristic algorithm are suggested for the problem, and those are used to develop branch and bound algorithms. In the computational experiments for evaluation of the performance of the algorithms, the suggested branch and bound algorithms are tested on randomly generated test problems and results are reported.

• 응용통계연구
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• 제24권1호
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• pp.137-143
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• 2011

The classification of subjects with unknown distribution in a small sample size often involves order-restricted constraints in multivariate parameter setups. Those problems make the optimality of a conventional likelihood ratio based statistical inferences not feasible. Fortunately, Roy (1953) introduced union-intersection principle(UIP) which provides an alternative avenue. Multivariate linear rank statistics along with that principle, yield a considerably appropriate robust testing procedure. Furthermore, conditionally distribution-free test based upon exact permutation theory is used to generate p-values, even in a small sample. Applications of this method are illustrated in a real microarray data example (Lobenhofer et al., 2002).

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제25권5호
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• pp.513-521
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• 2018

The goal of sufficient dimension reduction (SDR) is to replace original p-dimensional predictors with a lower-dimensional linearly transformed predictor. The sliced inverse regression (SIR) (Li, Journal of the American Statistical Association, 86, 316-342, 1991) is one of the most popular SDR methods because of its applicability and simple implementation in practice. However, SIR may yield different dimension reduction results for different numbers of slices and despite its popularity, is a clear deficit for SIR. To overcome this, a fused sliced inverse regression was recently proposed. The study shows that the dimension-reduced predictors is robust to the numbers of the slices, but it does not investigate how robust its dimension determination is. This paper suggests a permutation dimension determination for the fused sliced inverse regression that is compared with SIR to investigate the robustness to the numbers of slices in the dimension determination. Numerical studies confirm this and a real data example is presented.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제16권4호
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• pp.579-586
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• 2009

통계모형의 상호작용 효과를 분석하기위해 비모수적인 방법인 다중인자 차원 축소(MDR)방법을 사용해 왔다. MDR 방법은 사례-대조 데이터에만 적용 할 수 있다. 본 논문에서는 Regression tree 알고리즘과 더미 변수를 활용한 회귀분석 알고리즘을 사용하여 다중 범주를 High 범주와 Low범주로 분류함으로써, MDR방법에서 연속형 데이터에 적용 할 수 없는 문제를 해결하는 방법으로 제시된 Expanded MDR방법과 Dummy MDR방법을 한우의 주요 경제형질(longissimus muscle dorsi area: LMA, carcass cold weight: CWT, average daily gain: ADG)데이터에 적용하여 한우의 경제형질에 영향을 주는 주요 SNPs 마커를 규명하고, Permutation test를 통해 그 결과를 비교한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제25권5호
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• pp.559-568
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• 2018

Gene classification can involve complex order-restricted inference. Examining gene expression pattern across groups with order-restriction makes standard statistical inference ineffective and thus, requires different methods. For this problem, Roy's union-intersection principle has some merit. The M-estimator adjusting for outlier arrays in a microarray study produces a robust test statistic with distribution-insensitive clustering of genes. The M-estimator in conjunction with a union-intersection principle provides a nonstandard robust procedure. By exact permutation distribution theory, a conditionally distribution-free test based on the proposed test statistic generates corresponding p-values in a small sample size setup. We apply a false discovery rate (FDR) as a multiple testing procedure to p-values in simulated data and real microarray data. FDR procedure for proposed test statistics controls the FDR at all levels of ${\alpha}$ and ${\pi}_0$ (the proportion of true null); however, the FDR procedure for test statistics based upon normal theory (ANOVA) fails to control FDR.

• 응용통계연구
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• 제25권2호
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• pp.269-277
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• 2012

마이크로어레이 분석은 특이 발현하는 개별적인 유전자보다 유전자 온톨로지(Gene Ontology)와 같이 기능적 분류나 생물학적 경로(pathway)와 관련된 유전자군을 찾아내는 것이 그 해석의 용이성 때문에 최근 더욱 많은 연구가 진행되고 있다. 약물 처리에 의한 생물학적 반응을 연구할 때, 한 유전자군에 속하는 유전자들 각각의 특이 발현 여부의 유의성을 나타내는 $p$-value들을 취합하여 그 유전자군의 유의성을 결정하는 통계 검증 방법을 본 논문에서 소개하였다. 본 논문에 제시된 유전자군 분석(Gene group analysis) 방법은 Fisher's exact test나 permutation test와 같은 기존의 대표적인 방법들보다 더 정확하고 적용범위가 넓음을 실재 생물학 실험 자료의 분석을 통해 보였다. 제시된 유전자군 분석 방법은 SAS 프로그램으로 구현되었고 저자의 홈페이지(http://cafe.daum.net/go.analysis)에서 내려 받아 사용할 수 있다.