• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2003년도 춘계학술대회
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• pp.235-240
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• 2003

Methods to predict fatigue crack growth are compared in a quantitative manner for crack growth test data of 2024-T351 aluminum alloy under narrow and wide band random loading. In order to account for the effect of load ratio, crack closure model, Hater's equation and NASGRO's equation have been employed. Load interaction effect under random loading has been considered by crack closure model, Willenborg's model and Wheeler's model. The prediction method using the measured crack opening results provides the best result among the prediction methods discussed for narrow and wide band random loading data.

• 대한기계학회논문집A
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• 제27권10호
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• pp.1785-1792
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• 2003

Methods to predict fatigue crack growth are compared in a quantitative manner for crack growth test data of 2024- T351 aluninum alloy under narrow and wide band random loading. In order to account for the effect of load ratio, crack closure model, Hater's equation and NASGRO's equation have been employed. Load interaction effect under random loading has been considered by crack closure model, Willenborg's model and Wheeler's model. The prediction method using the measured crack opening results provides the best result among the prediction methods discussed for narrow and wide band random loading data.

• 응용통계연구
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• 제31권6호
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• pp.801-810
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• 2018

확산은 금융이나 물리적 현상의 모형화에 이용되는 확률과정이다. 반복적으로 관측된 확산과정에 대하여 통계적인 모형을 구축할 때, 확률효과를 고려할 필요가 있다. 이 연구에서는 Ornstein-Uhlenbeck 확산모형과 geometric Brownian motion 확산모형에 대하여 확률효과를 도입한다. 모형모수에 대한 최도우도추정법을 적용하기 위하여, 확률효과에 대한 적절한 분포를 가정하여 닫힌 형태로 우도함수를 얻는 방법을 탐색하였다. 1991년부터 2017년까지 27년간 일일 단위로 기록된 다우존스 산업지수에 대하여 확률효과 모형을 적용하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권2호
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• pp.287-296
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• 2011

36명의 여대생을 대상으로 체 지방 감소효과에 대한 실험을 실시하였다. 이 실험에서 처리는 매일 섭취하는 식사종류 및 양에 대한 식사일지 작성과 카메라 폰으로 찍어 실험관리자에게 전송하여 매주상담을 받는 것이다. 실험관리자는 체 지방 및 관련된 자료를 일주일마다 측정하여 8주간의 반복측정자료를 얻었다. 이 실험자료를 이용하여 혼합모형의 일종인 변량계수모형을 이용하여 추정 및 유의성 검정을 실시한 결과, 유의한 고정인자들은 처리 전체지방 값, 비만지수, 확장기 혈압, 총 콜레스테롤 및 시간이다. 처리 후 시간에 따른 체 지방 감소는 2차 함수의 관계가 성립된다. 변량인자인 개체효과와 개체와 시간과의 교호작용에서 1차 함수의 관계가 존재한다. 처리 후 시간이 지남에 따라 체 지방 량은 점점 감소하였으며, 실험실시 8주 후에는 평균 2.1kg 감소한 효과가 있음을 보여주었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제15권3호
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• pp.645-654
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• 2004

In this paper, we develop the Bayesian test procedure for the intraclass correlation coefficient in the unbalanced one-way random effect model based on the reference priors. That is, the objective is to compare two nested model such as the independent and intraclass models using the factional Bayes factor. Thus the model comparison problem in this case amounts to testing the hypotheses $H_1:\rho=0$ versus $H_2:{\rho}{\neq}0$. Some real data examples are provided.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제29권4호
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• pp.413-420
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• 2022

In this study we adapt discrete weibull regression model for clustered count data. Discrete weibull regression model has an attractive feature that it can handle both under and over dispersion data. We analyzed the eighth Korean National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES VIII) from 2019 to assess the factors influencing the 1 month outpatient stay in 17 different regions. We compared the results using clustered discrete Weibull regression model with those of Poisson, negative binomial, generalized Poisson and Conway-maxwell Poisson regression models, which are widely used in count data analyses. The results show that the clustered discrete Weibull regression model using random intercept model gives the best fit. Simulation study is also held to investigate the performance of the clustered discrete weibull model under various dispersion setting and zero inflated probabilities. In this paper it is shown that using a random effect with discrete Weibull regression can flexibly model count data with various dispersion without the risk of making wrong assumptions about the data dispersion.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제28권2호
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• pp.225-234
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• 1999

We consider the following semi-parametric non-linear mixed effect regression model : y\ulcorner=f($\chi$\ulcorner;$\beta$)+$\sigma$$\mu$($\chi$\ulcorner)+$\sigma$$\varepsilon$\ulcorner,i=1,…,n,y*=f($\chi$;$\beta$)+$\sigma$$\mu$($\chi$) where y'=(y\ulcorner,…,y\ulcorner) is a vector of n observations, y* is an unobserved new random variable of interest, f($\chi$;$\beta$) represents fixed effect of known functional form containing unknown parameter vector $\beta$\ulcorner=($\beta$$_1$,…,$\beta$\ulcorner), $\mu$($\chi$) is a random function of mean zero and the known covariance function r(.,.), $\varepsilon$'=($\varepsilon$$_1$,…,$\varepsilon$\ulcorner) is the set of uncorrelated measurement errors with zero mean and unit variance and $\sigma$ is an unknown dispersion(scale) parameter. On the basis of finite-sample, small-dispersion asymptotic framework, we derive an absolute lower bound for the asymptotic mean squared errors of prediction(AMSEP) of the regular-consistent non-linear predictors of the new random variable of interest y*. Then we construct an optimal predictor of y* which attains the lower bound irrespective of types of distributions of random effect $\mu$(.) and measurement errors $\varepsilon$.

• 한국도로학회논문집
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• 제17권6호
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• pp.65-73
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• 2015

PURPOSES : This study tries to develop the accident models of 4-legged signalized intersections in Busan Metropolitan city with random parameter in count model to understanding the factors mainly influencing on accident frequencies. METHODS : To develop the traffic accidents modeling, this study uses RP(random parameter) negative binomial model which enables to take account of heterogeneity in data. By using RP model, each intersection's specific geometry characteristics were considered. RESULTS : By comparing the both FP(fixed parameter) and RP modeling, it was confirmed the RP model has a little higher explanation power than the FP model. Out of 17 statistically significant variables, 4 variables including traffic volumes on minor roads, pedestrian crossing on major roads, and distance of pedestrian crossing on major/minor roads are derived as having random parameters. In addition, the marginal effect and elasticity of variables are analyzed to understand the variables'impact on the likelihood of accident occurrences. CONCLUSIONS : This study shows that the uses of RP is better fitted to the accident data since each observations'specific characteristics could be considered. Thus, the methods which could consider the heterogeneity of data is recommended to analyze the relationship between accidents and affecting factors(for example, traffic safety facilities or geometrics in signalized 4-legged intersections).

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.3417-3426
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• 2012

본 연구는 기본적으로 소유구조(내부 외국인 지분율)가 대리인 비용(자산효율성 비중 영업외비용 비중)에 어떠한 영향을 미치는 가에 대한 실증연구이다. 그러나 소유구조와 대리인 비용의 상관성에 대한 기존연구들이 단순히 Pooled OLS Model을 사용하고 있기에 본 연구에서는 단순 Pooled OLS Model이 방대한 양의 패널형 자료의 검증에는 통계적 신뢰성이 부족하다는 전제하에, Pooled-OLS Model의 적합성 검증 결과를 토대로, 자료형성의 시점 및 기업의 효과를 반영하는 Fixed Effect Model과 Random Effect Model을 추가적인 연구모형으로 형성하고 이를 비교분석함으로써 실증분석 결과의 신뢰성 및 통계적 타당성을 높이고자 하였다. 연구 자료는 IMF 경제 위기 이후인 1998~2007년까지 10년간이며 금융업을 제외한 331개 기업을 대상으로 하였다. 주요 결과로는 모델의 적합성 검증결과 대리인 비용 항목 중 자산효율성 비중은 Random Effect Model을 사용하는 것이 적절하였으나 이에 반하여 영업외비용 비중은 Fixed Effect Model의 사용이 적합하였다. 이에 따른 실증분석결과는 Pooled OLS Model에서 채택되었던 가설이 대부분 기각되는 결과가 나왔다. 이는 실증분석에 있어서 사용하는 모형에 따라 다른 분석결과의 도출이 가능하다는 점을 보여주어 연구 자료에 따른 적합한 연구모형의 형성이 통계적으로 유의한 실증결과의 도출을 위해 무엇보다 중요하다는 점을 시사하고 있다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.262-264
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• 2005

We propose a filter design method to suppress the effect of gyroscope mixed random errors at INS system level. It is based on the result that mixed random errors can be represented by a single equivalent ARMA model. At first step, the time difference of equivalent ARMA process is performed, which consider the characteristic of indirect feedback Kalman filter used in INS filter. Next, a state space conversion of time differenced ARMA model is achieved. If the order of AR is greater than that of MA, the controllable or observable canonical form is used. Otherwise, we introduce the state equation of which the state variable is composed of the ARMA model output and several step ahead predicts of that. At final step, a complete form state equation is presented. The simulation results shows that the proposed method gives less transient error and better convergence compared to the conventional filter which assume the mixed random errors as white noise.