• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제28권4호
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• pp.315-327
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• 2021

The Spatial Autoregressive (SAR) models have drawn considerable attention in recent econometrics literature because of their capability to model the spatial spill overs in a feasible way. While considering the Bayesian analysis of these models, one may face the problem of lack of robustness with respect to underlying prior assumptions. The generalized Bayes estimators provide a viable alternative to incorporate prior belief and are more robust with respect to underlying prior assumptions. The present paper considers the SAR model with a set of linear restrictions binding the regression coefficients and derives restricted generalized Bayes estimator for the coefficients vector. The minimaxity of the restricted generalized Bayes estimator has been established. Using a simulation study, it has been demonstrated that the estimator dominates the restricted least squares as well as restricted Stein rule estimators.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2014년도 추계학술대회 논문집
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• pp.948-951
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• 2014

Road traffic noise is closely related with urban forms and urban components, such as population, building, traffic and land-use, etc. Hence, it is possible to minimize the noise exposure problem depending on how to plan new town or urban planning alteration. This paper provides ways to apply for urban planning in consideration of noise through exposed noise estimation for urban planning alteration. Spatial autoregressive model which explains about 81.4% of road traffic noise from the former paper is used. The simulation results by the spatial statistical model are compared with those by the engineering program-based modeling for 5 small-scaled scenarios of urban planning alteration. The error from the limitation of containing informations inside the grid cell and the difficulties of reflecting acoustic phenomena is existed. Nevertheless, in the stage of preliminary design, the use of the statistical models that have been estimated well is useful in time and economically.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권4호
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• pp.807-817
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• 2014

본 논문은 최근 많은 관심을 받는 미세먼지 (PM10)의 일별 평균농도에 대해서 전국 16개 시도에서 2008년부터 2011년까지 관측한 다변량 시계열 자료에 대한 연구이다. 다변량 시계열 모형을 이용해서 시간 및 공간에 대한 상관관계를 동시에 고려, 일변량 혹은 특정 지역에 국한해서 분석한 기존의 연구와 차별성을 두었다. 또한 Davis 등 (2013)이 제안한 부분 스펙트럼 일관성 (partial spectral coherence)을 통해 다른 지역간의 상호 의존성을 파악하고 이를 토대로 변수 선택을 통해 희박벡터자기회귀모형 (sVAR; sparse vector autoregressive model)을 적합하는 방법론을 적용하여 고차원 자료 분석의 단점 및 한계를 보완하였으며 예측력 비교를 통해서 sVAR 모형 적합의 타당성을 검증하였다.

• Wind and Structures
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• 제11권3호
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• pp.241-256
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• 2008

This paper adopts autoregressive (AR) model to simulate the wind velocity of spatial three-dimensional fields in accordance with the time and space dependent characteristics of the 3-D fields. Based on the built MATLAB programming, this paper discusses in detail the issues of the AR model deduced by matrix form in the simulation and proposes the corresponding solving methods: the over-relaxation iteration to solve the large sparse matrix equations produced by large number of degrees of freedom of structures; the improved Gauss formula to calculate the numerical integral equations which integral functions contain oscillating functions; the mixed congruence and central limit theorem of Lindberg-Levy to generate random numbers. This paper also develops a method of ascertaining the rank of the AR model. The numerical examples show that all those methods are stable and reliable, which can be used to simulate the wind velocity of all large span structures in civil engineering.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제17권2호
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• pp.475-486
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• 2006

Space time series data can be viewed either as a set of time series collected simultaneously at a number of spatial locations or as sets of spatial data collected at a number of time points. The major purpose of this article is to formulate a class of space time autoregressive moving average (STARMA) model, to discuss some of the their statistical properties such as model identification approaches, some procedure for estimation and the predictions. For illustration, we apply this STARMA model to the mumps data. The data set of mumps cases consists of the number of cases of mumps reported from twelve states monthly over the years 1969-1988.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권5호
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• pp.1203-1214
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• 2016

비만은 그 자체가 질병이면서 다른 질병의 위험인자로 사회경제학적 요인과 관련성이 높다. 급증한 국내 비만인구에 대한 사회적 차원에서의 예방을 위하여 비만과 연관성이 있는 사회경제적 요인을 파악하는 것이 중요하다. 특히, 비만과 사회경제학적 요인간의 연관성은 성별에 따라 상이할 수 있으며 지역적 변동성 역시 존재한다. 본 논문에서는 공간적 상관성을 고려하여 비만율에 영향을 미치는 사회경제적 요인의 효과를 성별에 따라 추정하고자 한다. 공간적 상관성을 설명하기 위하여 베이지안 접근법을 기반으로 한 조건부 자기회귀모형을 고려하였다. 실증예제로 2010년 서울시 25개 자치구별 비만율 자료에 대하여 제안한 공간 모형과 공간적 상관성을 고려하지 않은 모형을 적합시켜본 결과, 공간적 상관성을 고려한 모형이 모형의 적합도와 예측력 측면에서 더 우수함을 알 수 있었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권5호
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• pp.1169-1182
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• 2016

한국인의 전형적인 사망 원인인 암은 보건 분야에서 중요한 문제이다. 통계청이 제시한 Cause of death statistics (2014)에 따르면, 7대 광역시 중 부산의 표준화 사망률 (standardized mortality rate; SMR)이 가장 높게 나타났다. 이 논문에서는 부산지역암센터의 암등록자료를 이용하여 암발생률과 암사망률의 정도를 추정하고자 한다. 2003~2009년 자료를 대상으로 구/동과 같은 소지역 단위를 고려하였으며, 전체 암과 4대 주요암 (위암, 대장암, 폐암, 간암)에 대해 분석하였다. 공간 상관성을 고려한 공간 다수준 모형을 통해 모형 선택과 모수 추정을 수행하였다. 공간 효과에 대해서는 조건부 자기회귀 (conditional autoregressive; CAR)를 가정하였으며 WinBUGS를 이용하였다. 분석의 결과로 각 지역에서의 공간 효과를 어떻게 분석하고 해석하는지 제시하였다.

• 대한지리학회지
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• 제39권2호
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• pp.195-211
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• 2004

정보통신기술의 급격한 혁신은 디지털 경제의 도래를 가져왔으며. 정보를 생산ㆍ소비하는데 있어서 인터넷의 중요성을 증대시켰을 뿐만 아니라 상업적 도메인의 급속한 증가를 가져왔다. 도메인이란 인터넷상에서 정보 전달을 위한 주소의 기능을 담당하지만, 실제로 등록된 도메인의 주소는 공간적 특성을 지니고 있다. 본 연구에서는 상업적 도메인의 공간적 분석을 위해 도메인 등록 원시자료를 데이터베이스로 구축하여 공간통계와 지리정보체계를 활용하였다. 서울의 경우 상업적 도메인의 분포는 44%가 단지 3개 구에 집중되어 있을 정도로 매우 불균등하게 나타나고 있으며, 상업적 도메인이 입지한 장소들 간에는 강한 공간적 자기상관을 보이고 있다. 본 연구에서는 상업적 도메인의 공간적 변이에 영향을 주는 요인들을 추출하기 위해 공간적 자기상관을 효율적으로 제거할 수 있는 공간자기회귀모델을 사용하였다. 본 연구 결과, 상업적 도메인 업체들의 선별적 입지와 이들의 경제활동은 동태적인 공간 특성을 보여주면서 도시내부의 공간구조 변화에 영향을 미치고 있다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제16권2호
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• pp.265-275
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• 2009

지역적 공간의 특성을 고려한 공간선형회귀모형을 다루는 대부분의 연구들에서 사용되고 있는 자료는 완전한 상태임을 고려하고 있다. 하지만 공간선형회귀모형을 정확히 추론함에 있어서 완전한 자료가 사용 가능한 경우는 그다지 많지가 않은 것이 현실이다. 만약 이러한 상황을 고려하지 않고 통계적 추론을 할 경우 잘못된 결론이 도출될 수 있다. 본 연구에서는 오차항이 일차 공간자기상관을 따르는 공간선형회귀모형에서 자료가 불완전한 상태 일 경우 일반화 최대엔트로피 형식을 이용하여 미지의 모수를 추정하는 방법을 제안하였고 몬테카를로 모의실험을 통하여 여러 전통적인 추정량들과 효율성을 비교하였다. 그 결과, 자료가 불완전한 상태에서 일반화 최대엔트로피 추정량이 다른 추정방법들에 비해 효율적인 추정치를 제공하였다.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제17권1호
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• pp.361-367
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• 2016

We have reported a high prevalence of breast cancer in light-polluted areas in Korea. However, it is necessary to analyze the spatial effects of light polluted areas on breast cancer because light pollution levels are correlated with region proximity to central urbanized areas in studied cities. In this study, we applied a spatial regression method (an intrinsic conditional autoregressive [iCAR] model) to analyze the relationship between the incidence of breast cancer and artificial light at night (ALAN) levels in 25 regions including central city, urbanized, and rural areas. By Poisson regression analysis, there was a significant correlation between ALAN, alcohol consumption rates, and the incidence of breast cancer. We also found significant spatial effects between ALAN and the incidence of breast cancer, with an increase in the deviance information criterion (DIC) from 374.3 to 348.6 and an increase in $R^2$ from 0.574 to 0.667. Therefore, spatial analysis (an iCAR model) is more appropriate for assessing ALAN effects on breast cancer. To our knowledge, this study is the first to show spatial effects of light pollution on breast cancer, despite the limitations of an ecological study. We suggest that a decrease in ALAN could reduce breast cancer more than expected because of spatial effects.