• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권1호
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• pp.33-39
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• 2013

반응변수의 변환을 고려하는 부분선형모형에서 이상치 문제는 선형모형에서와 마찬가지로 반응변수 변환모수의 추정에 왜곡된 결과를 초래할 수 있다. 이를 해결하기 위해서는 부분선형모형에서 반응변수 변환 모수 추정과 이상치 탐지 과정이 수행되어야 하지만 모형에 포함된 비모수 함수의 비정형성에 따른 어려움이 크다. 본 연구에서는 부분선형모형의 비모수함수에 대한 추정과 순차적 검정, 최대절사우도추정 등과 같은 이상치 제거방법의 적용을 통하여 부분선형모형에서 이상치에 강건한 반응변수 변환 과정을 제안한다. 제안된 방법들은 모의실험과 예제를 통해 효과를 비교 검증한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권4호
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• pp.1866-1883
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• 2019

As the youngest branch of information hiding, network covert timing channels conceal the existence of secret messages by manipulating the timing information of the overt traffic. The popular model-based framework for constructing covert timing channels always utilizes cumulative distribution function (CDF) of the inter-packet delays (IPDs) to modulate secret messages, whereas discards high-order statistics of the IPDs completely. The consequence is the vulnerability to high-order statistical tests, e.g., entropy test. In this study, a rich security model of covert timing channels is established based on IPD chains, which can be used to measure the distortion of multi-order timing statistics of a covert timing channel. To achieve rich security, we propose two types of covert timing channels based on nested lattices. The CDF of the IPDs is used to construct dot-lattice and interval-lattice for quantization, which can ensure the cell density of the lattice consistent with the joint distribution of the IPDs. Furthermore, compensative quantization and guard band strategy are employed to eliminate the regularity and enhance the robustness, respectively. Experimental results on real traffic show that the proposed schemes are rich-secure, and robust to channel interference, whereas some state-of-the-art covert timing channels cannot evade detection under the rich security model.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권1호
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• pp.1-6
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• 2021

This research examines the stock market index determinants and the prediction using the FFT curve fitting of the Jakarta Stock Exchange (JKSE) Composite Index during the COVID-19 pandemic. This paper has used daily data of Jakarta Stock Exchange (JKSE) Composite Index, interest rate, and exchange rate from 15 October 2019 to 15 September 2020, and a total of 224 observations, retrieved from Indonesia Stock Exchange (IDX), Indonesia Statistics Central Bureau and Observation & Research of Taxation. The study covers descriptive statistics, multicollinearity test, hypothesis tests, determination test, and prediction using FFT curve fitting. The results unveil four fresh and robust evidence. Partially, the interest rate has affected positively and significantly the stock market index. Partially, the exchange rate has affected negatively and significantly the stock market index. The F-test result, interest rate, and exchange rate have significantly affected the stock market index (JKSE) simultaneously. Furthermore, the FFT curve fitting has predicted that the stock market fluctuates and increases over time. The results have shown a strong influence of the independent variables and the dependent variable. The value of Adjusted R-Square is 0.719, which means that the independent variables have simultaneously impacted the dependent variable for 71.9%; other factors have influenced the remaining 28.1%.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권3호
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• pp.740-753
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• 2023

Text recognition in natural scene images is a challenging problem in computer vision. The accurate identification of ship number characters can effectively improve the level of ship traffic management. However, due to the blurring caused by motion and text occlusion, the accuracy of ship number recognition is difficult to meet the actual requirements. To solve these problems, this paper proposes a dual-branch network based on the CRNN identification network. The network couples image restoration and character recognition. The CycleGAN module is used for blur restoration branch, and the Pix2pix module is used for character occlusion branch. The two are coupled to reduce the impact of image blur and occlusion. Input the recovered image into the text recognition branch to improve the recognition accuracy. After a lot of experiments, the model is robust and easy to train. Experiments on CTW datasets and real ship maps illustrate that our method can get more accurate results.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제30권4호
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• pp.389-402
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• 2023

Multivariate or clustered failure time data often occur in many medical, epidemiological, and socio-economic studies when survival data are collected from several research centers. If the data are periodically observed as in a longitudinal study, survival times are often subject to various types of interval-censoring, creating multivariate interval-censored data. Then, the event times of interest may be correlated among individuals who come from the same cluster. In this article, we propose a unified linear regression method for analyzing multivariate interval-censored data. We consider a semiparametric multivariate accelerated failure time model as a statistical analysis tool and develop a generalized Buckley-James method to make inferences by imputing interval-censored observations with their conditional mean values. Since the study population consists of several heterogeneous clusters, where the subjects in the same cluster may be related, we propose a generalized estimating equations approach to accommodate potential dependence in clusters. Our simulation results confirm that the proposed estimator is robust to misspecification of working covariance matrix and statistical efficiency can increase when the working covariance structure is close to the truth. The proposed method is applied to the dataset from a diabetic retinopathy study.

• 응용통계연구
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• 제22권4호
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• pp.677-686
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• 2009

표본조사에서 널리 쓰이는 모집단의 층화는 추정의 효율을 높이는 방법 중의 하나지만, 이상점을 포함하는 변수가 있는 경우에 여러 가지 문제점을 유발시킬 수 있다. 특히, 이상점이 존재하는 다변량 자료의 경우, 층화를 위한 $\kappa$-평균 군집방법은 이상점에 매우 민감하여 추정의 효율을 떨어뜨릴 수 있다. 본 연구에서는 이상점이 존재하는 다변량 자료의 층화를 위해 $\kappa$-평균 군집방법보다 강건하며 이상점을 따로 식별하는 과정이 배제된 $\kappa$-공간중위수 군집방법을 제안한다. 기존 관련연구인 박진우와 윤석훈 (2008)과 동일한 자료에 대한 사례분석을 통해 층화과정들을 비교, 검토하였으며 이들의 효율성을 추정량의 분산을 통해 비교하였다.

• 품질경영학회지
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• 제44권2호
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• pp.245-264
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• 2016

Purpose: This article focuses on the reviewing the papers published in the Journal of the Korean Society for Quality Control (JKSQC) and the Journal of the Korean Society for Quality Management (JKSQM) since 1965, in the area of design of experiments. In this paper, moreover, some other contents of another statistical quality control areas is included. Methods: The reviewed articles are classified into the three main categories: theory and application of experimental designs, response surface methodology and mixture experiments, and roust designs. Some omitted papers in the other areas of reviewing works are also included in this paper, and the contents and relationships of the published articles are examined and summarized in each sub-field. Results: We summarize the reviewed papers in the chronological road-maps for each sub-field, and outline the relations of the connected papers. We provide comments on the contents and the contributions of the reviewed papers. The future direction of the research in the theory and application areas of experimental designs can be provided by the contents of this research. Conclusion: The diverse topics on the improving the quality in the various industry fields are studied and published on the theory, methodology and the empirical application in the fields of designs of experiments. We can see that the Korean Society for Quality Management (KSQM) has tremendously contributed on the improvement of quality in the manufacturing and service industries by publishing the reviewed articles in this paper.

• 응용통계연구
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• 제27권6호
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• pp.1039-1047
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• 2014

시계열 자료를 위한 가장 기본적인 모형인 자기회귀모형을 고려한다. 흔히 시계열 자료에서 정규성 가정이 위배되는 경우가 발생하며, 정규성 가정을 완화하기 위한 방법으로 두꺼운 꼬리를 가지는 분포 또는 비대칭 분포를 고려할 수 있다. 비대칭 지수멱 분포의 사용은 비뚤림이 있는 두꺼운 꼬리를 가지는 자기회귀모형의 이상치의 영향을 줄이고 로버스트한 추론을 할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 자기회귀모형에 대한 오차항에 정규분포 보다 첨도와 왜도에 유연함을 가지는 분포를 고려함으로써 정규성 가정을 완화하여 추론하고자 하였다. 정규분포의 대안으로 비대칭 지수멱 분포를 고려하였으며 정규분포의 결과와 비교 하여 비대칭 지수멱 분포의 로버스트함을 보였다. 또한 주어진 분포에 대한 효율적인 베이지안 추론을 하기 위하여 SIR 알고리즘과 격자망 방법을 고려하였다.

• 응용통계연구
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• 제25권1호
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• pp.205-213
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• 2012

선형회귀모형에서 자료를 모형에 적합시킬 때 일반적으로 반응변수 변환을 시도하지만 적절한 변환함수의 결정은 몇개의 이상치들에 민감하게 반응한다는 것이 잘 알려져 있다. 이에 따라 이상치에 영향을 받지 않는 변수변환 방법들이 연구, 개발되고 있으나 최근에 Cheng (2005)에 의해 최소절사제곱추정치에 기반을 둔 절사 우도추정치 방법처럼 이상치의 숫자를 미리 정해야한다거나 많은 계산량이 필요하다는 단점들을 갖고 있다. 본 논문에서는 그와 같은 문제점을 해결하고 추정치의 강건성을 개선하는 새로운 방법을 제안하며 제안된 방법에서는 반응변수 변환에 따른 이상치 탐색법에 있어서 Hadi와 Simonoff (1993)가 제시한 단계적 절차를 응용, 적용한다.

• 응용통계연구
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• 제32권1호
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• pp.99-109
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• 2019

비선형 시계열인 확률계수 자기회귀(random coefficient autoregressive; RCA) 모형에 대하여 여러 가지 방법을 이용한 추정량의 신뢰구간 비교하였다. RCA 모형에 대하여 자료의 분포를 가정하지 않아도 되는 Quasi 스코어 추정량과 Huber, Tukey, Andrew, Hempal 4가지 유계함수를 이용한 M-Quasi 스코어 추정량을 제시하였다. 이러한 추정량에 대하여 표준 붓스트랩 방법, 백분위수 붓스트랩 방법, 스튜던트화 붓스트랩 방법, 하이브리드 붓스트랩 방법을 이용한 신뢰구간을 구하였다. 모의실험을 통하여 RCA 모형의 오차항의 분포가 정규분포, 오염정규분포, 이중지수분포를 따를 때 Quasi 스코어 추정량과 M-Quasi 스코어 추정량들의 근사적 신뢰구간과 네가지 붓스트랩 방법을 이용한 신뢰구간을 비교하였다.