• 응용통계연구
• /
• 제34권1호
• /
• pp.75-98
• /
• 2021

본 논문은 전국과 시도별 출산율의 관계를 규명하는 세 가지 통계적 모형을 비교한다. 세 모형은 10년간 평균 연령별 누적출산율의 Gompit변환 자료를 대입한 회귀모형, 연령별 출산율 자료 변환 없이 원자료를 적용한 회귀모형, 그리고 확률과정 관점에서 불안정한 연령별 출산율 시계열을 적합할 경우 고려할 수 있는 공적분 모형이다. 본 논문은 전국과 지역간 비정상성 출산율의 관계를 도출하고자 할 때 다음을 제안한다. 전국과 지역 출산율의 공적분 관계식를 선행적으로 도출한다. 더 나아가 이 관계가 유의하지 않으면 변환 없는 원자료를 활용한 회귀모형 접근으로 전국과 시도별 출산율 관계를 살펴보는 것을 제안한다. 또한 Gompit 변환 자료를 대입한 회귀모형 방법은 출산율이 다른 방식과 비교해 과대추정되는 결과가 도출되었다. 끝으로 서울, 부산, 대구, 인천, 광주, 대전, 경기는 2025-2030년까지 타 지역과 다르게 합계출산율이 1.0명 이하로 예측되므로 시급하고 효율성 있는 출산율 제고정책이 필요하다고 판단된다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
• /
• 한국데이타베이스학회 1997년도 International Conference MULTIMEDIA DATABASES on INTERNET
• /
• pp.483-503
• /
• 1997

객체지향 데이터베이스 시스템에서 시간지원 데이터베이스를 다룰 때 발생하는 중요한 문제는 관계 의미에 따라 시간과 속성을 결합하는 방법에 있다. 관계형 모델처럼 속성 버전화에 대한 기존의 연구 결과는 시간지원 객체지향 모델에 적용할 수 없다. 이것은 객체지향 모델이 복합 객체를 구성하기 위해서 기존의 모델보다 더욱 강력한 구성자들을 제공하기 때문이다. 그래서 이 논문은 객체지향 데이터베이스에 시간 개념을 통합하기 위한 형식적 접근방법을 제안한다. 이 논문의 목적은 객체 사이에 관계하는 일반화, 집단화와 연관화에 따라 시간지원 객체지향 데이터베이스 표현을 연구하는 것이다. 이 논문은 시간지원 객체지향 모델에서 속성 버전화의 개념을 정의하고, 객체 사이에 존재하는 관계에 대해서 시간을 표현하는 것에 중점을 둔다. 또한 관계 의미에 대한 제약조건을 규정하고, 표현 기준에 기반하여 검토한다. 이 논문은 객체지향 데이터 모델을 형식화함으로서 대수 연산자를 설계시 강력한 연산 기능을 제공할 뿐만 아니라 모듈의 재사용성을 제공할 수 있다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제30권3호
• /
• pp.279-291
• /
• 1997

본 연구는 중소하천 유역에서 강우-유출과정의 모의절 위한 정도 높은 개념적 모형을 결정하기 위하여 기존의 개념적 선형 모형인 Clark 모형, Nash 모형과 개념적 비선형 모형인 Laurenson 모형과 WBN 모형을 위천 유역을 대상으로 적용 및 비교검토를 하였다. 선형 모형에서 산정된 매개변수들의 변동성은 비선형 모형의 매개변수의 변동성 보다 크게 나타났으며, 계측유역에서 4개 개념적 모형으로부터 합성한 수문곡선을 분석한 결과 첨두유량은 4개 모형간에 큰 차이가 없으나 첨두시간은 비선형 모형인 Laurenson 모형과 WBN 모형이 선형 모형보다 적합도가 높은 것으로 나타났다. 순위검정에 위한 Friedman의 이원분산분석결과 첨두유량을 예측하기 위한 4개 모형의 가능성간에는 모든 유역에서 어떤 유의한 차이도 나타내고 있지 않으나 유출수문곡선 전체의 재현성에서 비선형모형들이 선형 모형들 보다 다소 우월한 것으로 나타났다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
• /
• 제10권3호
• /
• pp.31-46
• /
• 2001

Repeated measurements on units under different conditions are common in biological and biomedical studies. In a number of growth and pharmacokinetic studies, the relationship between the response and the covariates is assumed to be nonlinear in some unknown parameters and the form remains the same for all units. Nonlinear random coefficient models are used to analyze such repeated measurement data. Extended least squares methods are proposed in the literature for estimating the parameters of the model. However, neither objective function has closed form expression in practice. This paper proposes Monte Carlo methods to estimate the objective functions and the corresponding estimators. A simulation study that compare various methods is included.

• 사회복지연구
• /
• 제45권2호
• /
• pp.233-261
• /
• 2014

본 연구에서는 국내 성인의 자아존중감과 우울의 인과관계를 살펴보는데 목적을 두고, 한국복지패널 1~4차 데이터를 활용하여 인과관계를 설명할 수 있는 인지취약모델과 상처모델을 검증하였다. 또한 우울과 자아존중감의 변화궤적에 영향을 미치는 인구사회학적 변인을 파악함으로써 우울과 자아존중감 손상에 취약한 인구집단을 밝히고자 하였다. 분석결과 우울의 초기값이 자아존중감 변화율에 미치는 영향과 자아존중감 초기값이 우울 수준 변화율에 미치는 영향이 모두 유의하게 나타나 외국 연구와는 달리 국내 성인집단에서는 인지취약모델과 상처모델이 모두 지지되는 것으로 밝혀졌다. 또한 이 상호관계는 인구사회학적 요인을 통제한 상태에서도 지지되었으며, 우울의 변화궤적과 자아존중감의 변화궤적 모두에 유의한 영향을 미치는 요인으로는 교육수준, 빈곤여부, 만성질환 여부 및 사회적 관계 만족도로 나타났다. 본 연구는 아직까지 연구되지 않은 성인기 집단의 우울과 자아존중감 관계의 매커니즘을 밝혔다는데 의의가 있으며, 논의를 통해 우울 예방 및 치료에 대한 실천적 함의를 제안하였다.

• Biomolecules & Therapeutics
• /
• 제16권4호
• /
• pp.312-319
• /
• 2008

Attention deficit/hyperactivity disorder (ADHD) is a neurodevelopmental disorder characterized by hyperactivity, inattention, and impulsiveness. Current estimates suggest that 4-12% of school age children are affected by ADHD, which hampers proper social relationship and achievements in school. Even though the exact etiology of the disorder is still in the middle of active investigation, the availability of pharmacological treatments for the disorder suggest that at least the symptoms of ADHD are manageable. To develop drugs with higher efficacy and fewer side effects, it is essential to have appropriate animal models for in vivo drug screening processes. Good animal models can also provide the chances to improve our understanding of the disease processes as well as the underlying etiology of the disorder. In this review, we summarized current animal models used for ADHD research and discussed the point of concerns about using specific animal models.

• Computers and Concrete
• /
• 제10권6호
• /
• pp.557-573
• /
• 2012

This paper discusses the combined application of two different techniques, Neural Networks (NN) and Principal Component Analysis (PCA), for improved prediction of concrete properties. The combination of these approaches allowed the development of six neural networks models for predicting slump and compressive strength of concrete with mineral additives such as blast furnace slag, fly ash and silica fume. The Back-Propagation Multi-Layer Perceptron (BPMLP) with Bayesian regularization was used in all these models. They are produced to implement the complex nonlinear relationship between the inputs and the output of the network. They are also established through the incorporation of a huge experimental database on concrete organized in the form Mix-Property. Thus, the data comprising the concrete mixtures are much correlated to each others. The PCA is proposed for the compression and the elimination of the correlation between these data. After applying the PCA, the uncorrelated data were used to train the six models. The predictive results of these models were compared with the actual experimental trials. The results showed that the elimination of the correlation between the input parameters using PCA improved the predictive generalisation performance models with smaller architectures and dimensionality reduction. This study showed also that using the developed models for numerical investigations on the parameters affecting the properties of concrete is promising.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
• /
• 한국소음진동공학회 2008년도 춘계학술대회논문집
• /
• pp.920-927
• /
• 2008

This study deals with modeling of Head-Related Transfer Functions (HRTFs) using Principal Components Analysis (PCA) in the time and frequency domains. Four PCA models based on Head-Related Impulse Responses (HRIRs), complex-valued HRTFs, augmented HRTFs, and log-magnitudes of HRTFs are investigated. The objective of this study is to compare modeling performances of the PCA models in the least-squares sense and to show the theoretical relationship between the PCA models. In terms of the number of principal components needed for modeling, the PCA model based on HRIR or augmented HRTFs showed more efficient modeling performance than the PCA model based on complex-valued HRTFs. The PCA model based on HRIRs in the time domain and that based on augmented HRTFs in the frequency domain are shown to be theoretically equivalent. Modeling performance of the PCA model based on log-magnitudes of HRTFs cannot be compared with that of other PCA models because the PCA model deals with log-scaled magnitude components only, whereas the other PCA models consider both magnitude and phase components in linear scale.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제26권8호
• /
• pp.157-164
• /
• 2021

회귀분석은 반응변수와 예측변수들 간의 관련성을 설명하기 위해 사용되는 잘 알려진 통계 테크닉이다. 특히 연구자들은 두 개의 독립 모집단에서의 모형들의 회귀계수들(절편과 기울기)을 비교하는데 관심이 있다. Gregory Chow에 의해 제안된 Chow 검정은 회귀모형들을 비교하고 선형회귀모형 안에 구조적 브레이크가 존재하는지를 검정하기 위해 보통 사용되는 방법들 중의 하나이다. 본 연구에서는 두 독립 선형회귀모형들의 등가성을 검정하기 위해 퍼뮤테이션 방법을 제안하고 Chow 검정과 비교한다. 그리고 퍼뮤테이션 검정과 Chow 검정의 검정력을 조사하기 위해 시물레이션 연구를 진행하였다.

• Korean Journal of Radiology
• /
• 제22권7호
• /
• pp.1194-1202
• /
• 2021

Objective: To investigate the age-dependent changes in regional cerebral blood flow (CBF) in healthy adults by fitting mathematical models to imaging data. Materials and Methods: In this prospective study, 90 healthy adults underwent pseudo-continuous arterial spin labeling imaging of the brain. Regional CBF values were extracted from the arterial spin labeling images of each subject. Multivariable regression with the Akaike information criterion, link test, and F test (Ramsey's regression equation specification error test) was performed for 7 models in every brain region to determine the best mathematical model for fitting the relationship between CBF and age. Results: Of all 87 brain regions, 68 brain regions were best fitted by cubic models, 9 brain regions were best fitted by quadratic models, and 10 brain regions were best fitted by linear models. In most brain regions (global gray matter and the other 65 brain regions), CBF decreased nonlinearly with aging, and the rate of CBF reduction decreased with aging, gradually approaching 0 after approximately 60. CBF in some regions of the frontal, parietal, and occipital lobes increased nonlinearly with aging before age 30, approximately, and decreased nonlinearly with aging for the rest of life. Conclusion: In adults, the age-related perfusion patterns in most brain regions were best fitted by the cubic models, and age-dependent CBF changes were nonlinear.