• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제29권1호
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• pp.29-44
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• 2000

In this paper, we consider one-level rotation designs with finite rotation groups such that the design satisfies two basic requirements: all rotation groups are included in any given survey period, and overlapping rates depend only on the time lag. First we present the necessary number of rotation groups and a rule for the length of time the sample units are to be in or out of the sample to satisfy the requirements. Second, an algorithm is presented to put rotation groups to proper positions in a panel in order to include all finite rotation groups for any survey period. Third, we define an one-level rotation pattern which is invariant in the survey period and has useful properties in practical sense.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.179-186
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• 2015

본 논문에서는 탐지영역에 존재하는 이동 표적의 유무 정보만을 제공하는 USN(Ubiquitous Sensor Network) 기반 PDR(Pulse Doppler Radar) 센서 노드 환경에서 인접한 PDR 센서로 부터 이동하는 표적의 경로에 따른 검출 시간차의 통계적 특성을 이용한 표적 경로 검출 알고리즘을 제안한다. 알고리즘에 사용된 변수는 실측 실험정보를 기반으로 도출한 표적 검출 시간차와 비검출 시간차이다. 그리고 PDR 센서 탐지 영역에서 발생되는 표적 이동경로는 센서를 관통하는 경로, 센서와 병렬로 이동하는 경로 그리고 두 센서 사이를 바라보고 진입한 후 한쪽 센서 방향으로 향하는 3가지 경우이고, 각 경우에 대해 500회의 실험을 수행 하였다. 그 결과 각 경우에 따른 오류 검출 백분율은 각각 5.67%, 5.83% 그리고 7.17% 으로 제한된 표적 검출 환경에서 정확하게 표적 경로를 검출한다.

• 응용통계연구
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• 제6권2호
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• pp.191-200
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• 1993

이 연구는 혈압에 대한 역학적인 연구의 특성 및 중요성을 소개하고 우리나라 아동의 혈압에 지속성 현상이 있는가를 밝히고자 하였다. 지속송에 대한 통계적 분석방법으로서 상관분석, 성장곡선 모형을 이용한 McMahan의 방법, 그리고 Blomqvist가 제안한 방법등을 우리나라 일부지역에서 6년간 추적관찰된 아동혈압자료에 적용하여 그 결과들을 비교 분석하였다. 측정오차를 교정한 상관분석은 계산이 용이하다는 장점이 있으나 추정된 상관계수 행렬이 시간의 차(lag-difference)에 따라 단조함수가 되지 않을 수 있으며 이런 경우 지속성에 대한 해석상의 어려움이 있다. McMahan 모형은 지속성을 역학적인 관점에서 타당성이 이다고 생각되는 상대 순위의 유지도란 개념으로 정의하고 또한 전체자료에 대한 공분산구조를 모형에 반영하여 요약된 지속성에 대한 지표를 계산할 수 있는 장점이 있으나, 계산이 복잡하고 성장곡선모수의 치수를 결정하는데 따른 어려움이 있다. Blomqvist 모형은 지속성을 초기 시점에서의 측정값과 전체 시계열자료에서의 변화율간의 선형적인 관계로부터 정의하고 이 경우 발생할 수 있는 평균으로서의 회귀에 대한 영향을 수학적으로 교정하였다는 장점이 있으나, 추정값이 양수가 아닌 경우 역학적인 관점에서의 해석상의 문제점이 존재한다.

• Food Science and Biotechnology
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• 제15권5호
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• pp.715-720
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• 2006

This study was performed to develop a predictive model for the growth kinetics of Listeria monocytogenes in tryptic soy broth (TSB) using a response surface model with a combination of potassium lactate (PL), temperature, and pH. The growth parameters, specific growth rate (SGR), and lag time (LT) were obtained by fitting the data into the Gompertz equation and showed high fitness with a correlation coefficient of $R^2{\geq}0.9192$. The polynomial model was identified as an appropriate secondary model for SGR and LT based on the coefficient of determination for the developed model ($R^2\;=\;0.97$ for SGR and $R^2\;=\;0.86$ for LT). The induced values that were calculated using the developed secondary model indicated that the growth kinetics of L. monocytogenes were dependent on storage temperature, pH, and PL. Finally, the predicted model was validated using statistical indicators, such as coefficient of determination, mean square error, bias factor, and accuracy factor. Validation of the model demonstrates that the overall prediction agreed well with the observed data. However, the model developed for SGR showed better predictive ability than the model developed for LT, which can be seen from its statistical validation indices, with the exception of the bias factor ($B_f$ was 0.6 for SGR and 0.97 for LT).

• 유기물자원화
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• 제21권2호
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• pp.88-96
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• 2013

본 연구의 목적은 고형폐기물의 메탄발생 특성을 나타내기 위한 1차 반응식과 S형태 식들의 적합성을 평가하는 것이다. S형태 식은 수정 Gompertz와 Logistic 식을 사용하였다. 모델의 적합성을 평가하기 위해 잔차제곱합, 표준제곱근 오차, Akaike's information criterion 등의 통계분석을 실시하였다. AIC (Akaike's information criterion)는 모델의 변수 개수 차이에 따른 모델 적합성을 비교하기 위하여 적용하였다. 1차 반응식의 경우 지체기를 고려하지 않을 때보다 고려하였을 경우 잔차제곱합과 표준제곱근 오차는 감소하는 것으로 나타났다. 그러나 1차 반응식의 경우 S형태 식보다 AIC가 상대적으로 높게 나타났다. 이는 S형태 식이 1차 반응식보다 메탄발생특성을 나타낼 때에 더욱 적합한 것으로 사료된다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제17권2호
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• pp.241-253
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• 2010

표준 단위근 검정이 실제 시계열자료의 단위근 귀무가설을 기각하지 못하는 경우가 많아지고 검정력에 문제점을 드러내면서 이와는 반대로 정상성 귀무가설을 단위근 대립가설에 대해 검정하는 방안이 제기되어 왔다. 본 연구는 국내 광역지역의 주택가격 시계열자료에 귀무가설과 대립가설이 바뀐 두 가지 종류의 단위근 검정법을 모두 적용시켜 보았다. 그리고 지역 자료간 통계적 역학관계를 검정하기 위한 인과관계, 교차상관관계 또 충격반응 및 분산분해 등에 대한 분석 결과는 대체로 일관된 성향을 보이는 것으로 나타났다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제20권3호
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• pp.567-593
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• 2011

2005년 5개 발전사업자는 변동비 반영시장에 기존의 연료비 외에 연료사용 전후에 관련된 부대비용도 포함시킬 것을 건의하였다. 발전량과의 OLS 분석을 통해 관련을 검토한 결과 이 같은 변동비 희망항목이 발전량과 통계적으로 유의한 관계를 갖고 있다는 일반적인 성향을 발견할 수 없어서 변동비로 인정할만한 종합적인 근거는 취약하였다. 변동비 희망항목 중 몇몇 항목이 특정 발전설비에 대해 OLS 분석에서 통계적 유의성을 갖는 등 변동비가 될 수 있는 가능성을 보이고 있다. 그러나 비용산정의 시차, 재고관리와 이에 따른 회계처리 방법 등의 문제로 인하여 발전량과 유의적인 통계적 관계를 보이지 못할 수 있다. 따라서 변동비 희망항목에 대해서는 통일된 기준을 세우고 자료를 표준화하는 작업이 선행되어야 할 것으로 판단된다.

• 응용통계연구
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• 제25권6호
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• pp.897-915
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• 2012

This paper examines the relationship between the stock and futures markets in terms of lead-lag relationship, correlation and the hedge ratio using wavelet analysis. The basic finding is that the relationship between the two markets significantly depends on the time-scale. First, there is a feedback relationship between the stock and futures markets in the long-run scale; however, weaker evidence is observed in shorter-run scales. Second, wavelet correlation between the two markets increases for a longer time scale. Third, the hedge ratio and the effectiveness of hedging strategies increase as the investment horizon gets longer. The results in this paper indicate that the stock and futures series are perfectly correlated in the long run and are tied together over long horizons.

• 국제지역연구
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• 제13권2호
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• pp.168-188
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• 2009

일본은 과거 10년(1993-2002) 동안 버블붕괴로 극심한 경기침체기를 경험하였다. 최근 미국에서도 유사한 현상이 발생하였고, 그 여파로 세계 각국이 불경기를 겪고 있다. 본 연구의 목적은 과거 일본 경기침체기를 분석하여 현재 미국 등 여러 나라의 경제 불황을 탈출할 수 있는 방법을 모색하는데 있다. 과거 문헌자료에 의하여 나타난 시사점은 정부부채에는 최적 상태가 존재하고, 경기회복을 위한 정책은 실시 시점이 중요하다는 것이다. VAR 모형과 State Space Model에 의한 통계적 분석으로부터는 다음과 같은 결과가 도출되었다. 정부 재정지출의 경기부양에 대한 영향은 단기적이며 미약했다. 조세는 생산에 장기적이며 부정적 영향을 준다. 그러므로 정부부채 감소를 위한 증세(增稅)는 신중히 실시되어야 한다. 재정지출의 효과는 정책이 발표된 후 반년의 시차를 두고 효과가 나타나는 반면, 조세증가는 공시와 동시에 민간소비와 투자를 감소시키고 그 영향도 길며 크다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제37권2호
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• pp.27-34
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• 2014

In this paper, we investigate the statistical correlation of the time series for temperature measured at the heat box in the automobile drying process. We show, in terms of the sample variance, that a significant non-linear correlation exists in the time series that consist of absolute temperature changes. To investigate further the non-linear correlation, we utilize the volatility, an important concept in the financial market, and induce volatility time series from absolute temperature changes. We analyze the time series of volatilities in terms of the de-trended fluctuation analysis (DFA), a method especially suitable for testing the long-range correlation of non-stationary data, from the correlation perspective. We uncover that the volatility exhibits a long-range correlation regardless of the window size. We also analyze the cross correlation between two (inlet and outlet) volatility time series to characterize any correlation between the two, and disclose the dependence of the correlation strength on the time lag. These results can contribute as important factors to the modeling of forecasting and management of the heat box's temperature.