Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제15권1호
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pp.83-94
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2004
In this study we analyze categorical data by means of spatial statistics and echelon analysis. To do this, we first determine the hierarchical structure of a given contingency table by using echelon dendrogram then, we detect candidates of hotspots given as the top echelon in the dendrogram. Next, we evaluate spatial scan statistics for the zones of significantly high or low rates based on the likelihood ratio. Finally, we detect hotspots of any size and shape based on spatial scan statistics.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제17권1호
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pp.131-139
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2006
Statistical analyses for spatial data are important features for various types of fields. Spatial data are taken at specific locations or within specific regions and their relative positions are recorded. Lattice data are synoptic observation covering an entire spatial region, like cancer rates corresponding to each county in a state. The main purpose of this paper is to detect hotspots for the region with significantly high or low rates. Kulldorff(1997) detected hotspots based on circular spatial scan statistics. We propose a new method to find any shapes of hotspots by use of echelon analysis with spatial scan statistics.
본 연구에서는 공간 검색 통계량(spatial scan statistics)과 에셜론 해석법을 이용한 범주형 자료분석을 다룬다. 이를 위해 우선, 에셜론 덴드로그램을 이용하여 주어진 분활표의 계층적 구조(hierarchical structure)를 결정하고서 이로부터 핫스팟(hotspot)의 후보를 검출한다. 다음으로 우도비(likelihood ratio)를 기초로 유의하게 높거나 낮게 나타나는 지역에 대한 공간 검색 통계량을 산출한다. 마지막으로, 이 통계량을 바탕으로 핫스팟을 검출한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제25권4호
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pp.373-383
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2018
The spatial scan statistic is a widely used method to detect spatial clusters. The method imposes a large number of scanning windows with pre-defined shapes and varying sizes on the entire study region. The likelihood ratio test statistic comparing inside versus outside each window is then calculated and the window with the maximum value of test statistic becomes the most likely cluster. The results of cluster detection respond sensitively to the shape and the maximum size of scanning windows. The shape of scanning window has been extensively studied; however, there has been relatively little attention on the maximum scanning window size (MSWS) or maximum reported cluster size (MRCS). The Gini coefficient has recently been proposed by Han et al. (International Journal of Health Geographics, 15, 27, 2016) as a powerful tool to determine the optimal value of MRCS for the Poisson-based spatial scan statistic. In this paper, we apply the Gini coefficient to normal-based spatial scan statistics. Through a simulation study, we evaluate the performance of the proposed method. We illustrate the method using a real data example of female colorectal cancer incidence rates in South Korea for the year 2009.
OECD 국가 중 보행자 사망 비율이 가장 높은 대한민국은 보행자 중심으로 법령이 제정하면서 안전한 보행환경 개선을 위해 노력하고 있다. 이 연구는 노인 인구와 학원이 밀도가 높은 대구광역시를 대상으로 보행자 교통사고 클러스터를 포아송분포를 이용한 스캔통계량으로 파악하고자 한다. 어린이와 노인에 관한 교통사고의 대중 인식을 수집하여 워드클라우드로 살펴본 결과 어린이는 정부와 기업인의 캠페인을 중심으로 노출되고 있고, 노인은 사고감소를 위한 정책연구를 중심으로 노출되고 있었다. 어린이 보행자 교통사고의 상대적 위험성은 공단이 많은 평리·내당·용산동에서 높았고, 학원 밀집도가 높은 만촌·봉무·범어동에서 낮았다. 노인 보행자 교통사고의 상대적 위험성은 도심에 가까운 용산·죽전·두류·내당동에서 높았고, 범어·삼덕·팔공·봉무동에서 낮았다. 대구광역시 내당동과 용산동은 어린이와 노인 보행사고 위험성이 높아 보행 안전 취약지역으로 파악되었다. 이는 스캔통계량이 교통사고 위험 지역 탐색에 효과적임을 의미한다.
본 논문에서는 네트워크 취약점 검색공격에 대한 기존의 탐지알고리즘들이 갖는 문제점을 분석하고 대규모 네트워크에서의 종합적인 탐지 및 대응을 지원하는 개선된 탐지시스템을 제안한다. 가상 공격에 의한 모의 실험을 통하여 제안된 시스템은 소수의 취약점 포트 위주의 공격과 협동공격, 느린 스캔 및 느린 협동공격을 정확히 탐지할 뿐 아니라 에이전트와 서버사이의 유기적인 연동을 통해 보다 종합적이고 계층적으로 공격에 대응함을 검증하였다
본 연구는 서울의 중심업무지구와 부심을 설정하고 그 기능적 특징을 비교하려는 것이다. 본 연구는 기존의 서울 도심 설정 연구에 대하여 두 가지 점을 개선하고자 하였다. 첫째는 기존 연구는 대부분 자료 구득 상의 어려움 때문에 도심 지역이라고 여겨지는 범위에 대하여 집중적으로 자료를 조사하여 분석하였다. 그러므로 늘 중심업무지구의 범위는 가설적인 도심 지역을 벗어날 수 없었다. 본 연구는 서울 전역을 대상으로 자료를 분석하여 도심은 물론 부심까지 동시에 설정하였다. 두번째는 이 자료를 공간 스캔 통계 기법으로 분석함으로써 도심 범위 설정에 있어서 연구자의 주관성을 최소화하고자 하였다. 연구 결과 서울 도심은 기존 연구에 비해 동쪽으로 더 확대된 것으로 나타났다. 반면 서쪽으로는 다소 축소되어 있었다. 또한 도심과 부심의 특화지역을 분석한 결과 도심은 중추 행정, 도매업이 발달하고 강남 부심은 대기업, 사무실, 병원이 발달하여 보다 근대적인 면모를 보이고 있었다.
This study is a model experimental study using a phantom to propose an optimized brain CT scan protocol that can reduce the radiation dose of a patient and remain quality of image. We investigate the CT scan parameters of brain CT in clinical medical institutions and to measure the important parameters that determine the quality of CT images. We used 52 multislice spiral CT (SOMATOM Definition AS+, Siemens Healthcare, Germany). The scan parameters were tube voltage (kVp), tube current (mAs), scan time, slice thickness, pitch, and scan field of view (SFOV) directly related to the patient's exposure dose. The CT dose indicators were CTDIvol and DLP. The CT images were obtained while increasing the imaging conditions constantly from the phantom limit value (Q1) to the maximum value (Q4) for AAPM CT performance evaluation. And statistics analyzed with Pearson's correlation coefficients. The result of tube voltage that the increase in tube voltage proportionally increases the variation range of the CT number. And similar results were obtained in the qualitative evaluation of the CT image compared to the tube voltage of 120 kVp, which was applied clinically at 100 kVp. Also, the scan conditions were appropriate in the tube current range of 250 mAs to 350 mAs when the tube voltage was 100 kVp. Therefore, by applying the proposed brain CT scanning parameters can be reduced the radiation dose of the patient while maintaining quality of image.
관측치가 (0, T]의 구간에서 균일하게 분포한다는 가설에 대하여, 관측치의 집락화를 검정하는 과정에서 스캔 통계량을 사용할 수 있다. 본 논문에서는 스캔 통계량의 확률분포의 근사분포가 어떠한 이론적 배경으로 개선되어 왔는 지를 고찰하고, 실제로 응용된 예를 살펴보기로 한다. 광물 매장을 조사하기 위한 항공탐사, 두 개의 아미노산 염기서열(amino-acid sequence)을 비교하는 과정에서 스캔 통계량은 사용되어 왔다. 지놈(genome)의 連鎖(sequence)에서 돌연변이가 발생한 위치에 대하여 집락의 가능성을 검색하는 방법으로 스캔 통계량을 이용할 수 있음을 보이고, 이에 대한 구체적인 문제 구성은 추후 연구과제로 제시한다.
To identify miRNA-mRNA interaction pairs associated with binary phenotypes, we propose a hierarchical structural component model for miRNA-mRNA integration (HisCoM-mimi). Information on known mRNA targets provided by TargetScan is used to perform HisCoM-mimi. However, multiple databases can be used to find miRNA-mRNA signatures with known biological information through different algorithms. To take these additional databases into account, we present our advanced application software for HisCoM-mimi for binary phenotypes. The proposed HisCoM-mimi supports both TargetScan and miRTarBase, which provides manually-verified information initially gathered by text-mining the literature. By integrating information from miRTarBase into HisCoM-mimi, a broad range of target information derived from the research literature can be analyzed. Another improvement of the new HisCoM-mimi approach is the inclusion of updated algorithms to provide the lasso and elastic-net penalties for users who want to fit a model with a smaller number of selected miRNAs and mRNAs. We expect that our HisCoM-mimi software will make advanced methods accessible to researchers who want to identify miRNA-mRNA interaction pairs related with binary phenotypes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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