• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제22권2호
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• pp.171-190
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• 1993

포아송분포로부터 부의 이항분포로의 이탈을 검색하는 통계량들이 자료의 형태에 따라 여러가지 제시되었다. 그런데 대립가설인 부의 이항분포의 모수화 방법에 따라 분산과 평균의 구조가 변하고 국소 최적 검정 통계량도 달라진다는 것이 알려졌다. 본 논문에서는 대립가설을 일반적인 포아송 혼합분포로까지 확장시키고, 일반적인 형태의 분산과 평균의 구조에도 검정 가능한 새로운 통계량 L을 소개하고 있다. 또한 L 통계량은 포아송 분포로부터 부의 이항분포로의 이탈을 다루는 기존의 여러 통계량들의 일반화된 형태임을 보였다. 점근적 상대효율과 모의 실험을 통하여 L 통계량과 기존의 통계량들을 비교한 결과 분산과 평균사이의 구조에 상관없이 L 통계량이 우수한 것임을 입증하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제25권2호
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• pp.173-184
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• 2018

In medical or public health research, it is common to encounter clustered or longitudinal count data that exhibit excess zeros. For example, health care utilization data often have a multi-modal distribution with excess zeroes as well as a multilevel structure where patients are nested within physicians and hospitals. To analyze this type of data, zero-inflated count models with mixed effects have been developed where a count response variable is assumed to be distributed as a mixture of a Poisson or negative binomial and a distribution with a point mass of zeros that include random effects. However, no study has considered a situation where data are also censored due to the finite nature of the observation period or follow-up. In this paper, we present a weighted version of zero-inflated Poisson model with random effects accounting for variable individual follow-up times. We suggested two different types of weight function. The performance of the proposed model is evaluated and compared to a standard zero-inflated mixed model through simulation studies. This approach is then applied to Medicaid data analysis.

• 응용통계연구
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• 제21권5호
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• pp.835-843
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• 2008

In this paper, we investigate a Bayesian inference for software reliability models based on mean value functions which take the form of the mixture of beta distribution functions. The posterior simulation via the Markov chain Monte Carlo approach is used to produce estimates of posterior properties. Its applicability is illustrated with two real data sets. We compute the predictive distribution and the marginal likelihood of various models to compare the performance of them. The model comparison results show that the model based on the beta-mixture performs better than other models.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권6호
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• pp.1269-1276
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• 2004

본 논문에서는 기존의 소프트웨어 신뢰성 모형인 Goel-Okumoto 모형과 Yamada-Ohba-Osaki 모형을 재조명하고 또, 랄리 분포를 이용한 랄리 모형을 적용하여 모수 추정방법을 연구하였다. 본 연구에서는 기존의 최우추정법과 잠재변수를 도입하여 깁스 샘플링(Gibbs sampling)을 이용한 베이지안 모수추정 방법을 비교하고 그 특징을 분석하고자 한다. 또, 효율적 모형을 위한 모형선택으로서 잔차제곱합(Sum of the squared errors ; SSE)과 Braun 통계량을 적용하여 모형들에 대한 효율성 입증방법을 설명하였다. 그리고 수치적인 예로서 실제 자료를 이용한 수치 견과를 나열하였다. 이 접근방법을 기초로 하여 수명분포가 중첩(Superposition) 및 혼합(Mixture)인 경우에 대한 접근방법이 연구되었으면 한다.

• 응용통계연구
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• 제18권1호
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• pp.1-13
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• 2005

최근 많은 연구자와 실무자들이 모집단에 내재해 있는 여러 다른 그룹(class, segment)간의 이질성을 밝혀내고 객체들을 그룹별로 세분화하는 방법 중 하나로 잠재그룹 모델(Latent class model)을 고려하고 있다. 이 논문에서는 2000년도에 국립 암 센터에 접수된 한국 내 연령별 전립선암 사망자수 자료를 기반으로, 잠재그룹 포아송 모형을 이용하여 전립선암 환자의 연령에 따른 그룹화를 시도한다. 최우추정법 등 고전적 추론방법의 한계를 극복하기 위하여 Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 방법을 도구로 한 베이지안 추정 방법을 제안한다. 제안된 베이지안 방법의 장점은 용이한 모수추정과 추정오차의 제공, 그리고 각 객체의 소속그룹의 판정과 이에 따르는 오차, 즉, 객체의 각 군집에 속할 확률, 도 구할 수 있다는 것이다. 또한 주어진 자료들에 대해 가장 적합한 그룹의 수를 결정하는 방법을 제시하여 그룹의 수나 세분화의 근거를 사전에 제공하지 않아도 자료가 주는 정보로부터 이들을 자동으로 결정하는 방법을 제시한다.

• 응용통계연구
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• 제32권6호
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• pp.837-849
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• 2019

일종의 혼합다항분포 모형이라고 볼 수 있는 잠재범주모형은 범주형 자료에서 직접 관측되지 않은 중요한 정보를 얻어낼 수 있는 유용한 도구이다. 하지만 자료에 범주형 변수 뿐 아니라 연속형 변수 혹은 빈도형 변수가 함께 포함되어 있을 경우 이 모형을 직접적으로 사용할 수 없다. 본 논문에서는 특히 범주형 변수와 빈도형 변수가 함께 포함되어 있는 경우에 잠재범주모형인 혼합모드 잠재범주모형을 사용하여 텍스트 후기와 범주형 응답문항이 모두 포함된 의약품 사용 후기자료를 분석하였다. 이 분석을 통해 범주형 응답만을 사용한 보통의 잠재범주 모형에 비해 텍스트 자료를 함께 사용한 혼합모드 잠재범주모형을 사용했을때 잠재범주에 대한 보다 자세한 정보를 얻을 수 있는 것을 확인하였다.

• International Journal of Concrete Structures and Materials
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• 제10권2호
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• pp.221-236
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• 2016

The aim of this paper is to investigate the compressive behavior and characteristics of amorphous metallic fiber-reinforced concrete (AMFRC). Compressive tests were carried out for two primary parameters: fiber volume fractions ($V_f$) of 0, 0.3, 0.6 and 0.8 %; and design compressive strengths of 27, 35, and 50 MPa at the age of 28 days. Test results indicated that the addition of amorphous metallic fibers in concrete mixture enhances the toughness, strain corresponding to peak stress, and Poisson's ratio at high stress level, while the compressive strength at the 28-th day is less affected and the modulus of elasticity is reduced. Based on the experimental results, prediction equations were proposed for the modulus of elasticity and strain at peak stress as functions of fiber volume fraction and concrete compressive strength. In addition, an analytical model representing the entire stress-strain relationship of AMFRC in compression was proposed and validated with test results for each concrete mix. The comparison showed that the proposed modeling approach can properly simulate the entire stress-strain relationship of AMFRC as well as the primary mechanical properties in compression including the modulus of elasticity and strain at peak stress.

• 응용통계연구
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• 제25권6호
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• pp.1037-1047
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• 2012

The generalized linear mixed model(GLMM) is widely used in fitting categorical responses of clustered data. In the numerical approximation of likelihood function the normality is assumed for the random effects distribution; subsequently, the commercial statistical packages also routinely fit GLMM under this normality assumption. We may also encounter departures from the distributional assumption on the response variable. It would be interesting to investigate the impact on the estimates of parameters under misspecification of distributions; however, there has been limited researche on these topics. We study the sensitivity or robustness of the maximum likelihood estimators(MLEs) of GLMM for counts data when the true underlying distribution is normal, gamma, exponential, and a mixture of two normal distributions. We also consider the effects on the MLEs when we fit Poisson-normal GLMM whereas the outcomes are generated from the negative binomial distribution with overdispersion. Through a small scale Monte Carlo study we check the empirical coverage probabilities of parameters and biases of MLEs of GLMM.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제66권4호
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• pp.495-504
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• 2018

The current study is dedicated to study the thermal effects of wave propagation in beams, reinforced by carbon nanotubes (CNT). Beams, made up of carbon nanotube reinforced composite (CNTRC) are the future materials in various high tech industries. Herein a Winkler elastic foundation is assumed in order to make the model more realistic. Mostly, CNTs are pervaded in cross section of beam, in various models. So, it is tried to use four of the most profitable reconstructions. The homogenization of elastic and thermal properties such as density, Yong's module, Poisson's ratio and shear module of CNTRC beam, had been done by the demotic rule of mixture to homogenize, which gives appropriate traits in such settlements. To make this investigation, a perfect one, various shear deformation theories had been utilized to show the applicability of this theories, in contrast to their theoretical face. The reigning equation had been derived by extended Hamilton principle and the culminant equation solved analytically by scattering relations for propagation of wave in solid bodies. Results had been verified by preceding studies. It is anticipated that current results can be applicable in future studies.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 추계학술대회 논문집 전기물성,응용부문
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• pp.220-222
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• 2003

In this paper, we analyze on the discharge characteristics through 1-D simulations in an at plasma display panel discharge cell. The model is based on a Poisson' equation, continuity and drift-diffusion equation. Results are presented in a 95% neon, 5% xenon gas mixture, for a gap length of 100us and a gas pressure of 400Torr at ambient temperature. Results for other gap length are also discussed. As a result, an increase of the gap cause increase of luminous efficiency but with larger sustaining voltage.