• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.19 no.3
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• pp.345-358
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• 2012

In a parametric sample selection model, the distribution assumption is critical to obtain consistent estimates. Conventionally, the normality assumption has been adopted for both error terms in selection and main equations of the model. The normality assumption, however, may excessively restrict the true underlying distribution of the model. This study introduces the $S_U$-normal distribution into the error distribution of a sample selection model. The $S_U$-normal distribution can accommodate a wide range of skewness and kurtosis compared to the normal distribution. It also includes the normal distribution as a limiting distribution. Moreover, the $S_U$-normal distribution can be easily extended to multivariate dimensions. We provide the log-likelihood function and expected value formula based on a bivariate $S_U$-normal distribution in a sample selection model. The results of simulations indicate the $S_U$-normal model outperforms the normal model for the consistency of estimators. As an empirical application, we provide the sample selection model for car ownership and a car expense relationship.

• KDI Journal of Economic Policy
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• v.32 no.3
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• pp.71-99
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• 2010

The concept of CoVaR introduced by Adrian and Brunnermeier (2009) is a useful tool to measure the risk spillover effect. It can capture the risk contribution of each institution to overall systemic risk. While Adrian and Brunnermeier rely on the quantile regression method in the estimation of CoVaR, we propose a new estimation method using parametric distribution functions such as bivariate normal and $S_U$-normal distribution functions. Based on our estimates of CoVaR for Korean banking industry, we investigate the practical usefulness of CoVaR for a systemic risk measure, and compare the estimation performance of each model. Empirical results show that bank makes a positive contribution to system risk. We also find that quantile regression and normal distribution models tend to considerably underestimate the CoVaR (in absolute value) compared to $S_U$-normal distribution model, and this underestimation becomes serious when the crisis in a financial system is assumed.

• Korean Journal of Plant Taxonomy
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• v.38 no.2
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• pp.111-120
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• 2008

Taxonomic identities of Utricularia japonica and U. tenuicaulis were examined. Utricularia japonica was differed from U. tenuicaulis by having a scape narrower than the stem, rather sparsely arranged leaves, and more or less oblong leaves. Utricularia japonica has been known to occur widely in Korea due to the misidentification of U. tenuicaulis, which is distributed widely in southern and middle Korea. However, only one population of U. japonica was found in Chunjin Lake, near Kosung-gun, Kwangwon-Do, in Korea.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1998.05b
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• pp.256-261
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• 1998

Uranium silicide는 우수한 조사안정성을 가지는 유망한 연구로용 저농축 분산형 핵연료 소재이나 상대적으로 낮은 uranium 함량으로 인해 고출력에 필요한 8~9g-U/㎤ 정도의 uranium 충진 밀도를 얻기 위해서는 Al기지내에 uranium silicide 핵연료 입자의 부피분율을 높여주는 것이 필요하다 핵연료 입자의 부피분율을 높이기 위하여는 핵연료봉의 Al 기지내에 핵연료 입자가 균일하게 분포되어야 한다. 균질한 핵연료 심재를 제조하기 위해서는 핵연료 입자와 알루미늄과의 균일한 혼합이 중요하며 이러한 혼합체내의 분말에 대한 균질도를 정확히 평가하는 방법의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 혼합분말의 충진시 겉보기 밀도 측정을 통한 조성의 표준편차를 구하는 방법과 X-ray image 분석법을 새로운 균질도 평가방법으로 제시하였다. 구형의 U$_3$Si분말과 Al분말의 혼합시 drum 회전법의 경우에는 밀도차에 의한 segregation이 발생되고 있으나, Spex mill 혼합법의 경우에는 균질도가 향상되었다. 45-150$\mu\textrm{m}$의 분말크기 분포를 갖는 구형 U$_3$Si의 경우가 작은 입자들이 큰 입자들 사이를 효과적으로 채울 수 있기 때문으로 균일한 분포를 갖는 것으로 생각되며, 밀도차가 큰 U$_3$Si의 경우는 밀도차가 작은 구형 Cu-Sn 혼합체에 비해 균질도가 저하됨을 확인하였다. 겉보기 밀도 측정에 의한 균질도 측정평가와 X-ray image 분석법과의 관계에서는 같은 경향성을 찾을 수 있었다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.12 no.1
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• pp.20-26
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• 1993

본 논문은 Reed-Solomon부호의 복호가능어 가중치 분포에 대한 명시적 식과 근사식을 구하여 이를 복호기 오류확률 PE(u)에 적용하고, 복호기 오류확률의 상한식을 구하고 분석하였다. t+1개 이상의 오류가 발생했을 때 복호기 오류확률의 추정치 Q와 Q'를 개선하여 식 Q를 제안하고, 컴퓨터 시뮬레이션을 수행한 결과 가중치 u가 커질 때 복호기 오류확률은 추정치 Q와 Q'에는 접근하였으나, 본 논문에서 제안한 Q와는 일치됨을 확인하였다. 그리고, 가중치 u가 부호의 길이 n에 접근할 때, 복호가능어의 명시적 식 Du와 근사식 Du'가 서로 일치하고, 복호기 오류확률 Pe(u)와 근사오류확률 Pe(u')가 일치함을 보였다. 또하 t+1개 이상의 오류가 발생했을 때 복호기 오류확률은 1/t!보다 작으며, 가중치분포 Au에 Vn(t)를 곱한 결과는 근사복호가능어 Du'와 일치함도 확인하였다.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.12
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• pp.9.1-9.1
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• 1987

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.16
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• pp.14.2-14.2
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• 1991

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1995.05b
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• pp.609-615
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• 1995

Chip machining에 의한 U$_3$Si 분말제조시 절삭가공조건이 분말 입도 분포에 미치는 영향을 조사하기 위하여 U$_3$Si ingot를 선반에서 초경공구를 사용하여 절삭속도 및 이송속도를 변화시키면서 chip을 가공하였고, 가공된 chip의 형상을 광학현미경으로 관찰하고 칩의 크기를 측정하였다. 모든 절삭조건에서 톱니모양의 칩(saw toothed chip)이 형성되었으며, 일정한 절삭속도에서 공구의 이송속도를 변화시켰을 때 이송속도가 증가함에 따라 칩 두께의 증가와 함께 chip segment의 폭도 증가하여 chip segment 의 크기가 뚜렷이 증가함을 보였다. 또한 chip segment의 크기는 절삭속도 보다는 공구의 이송속도에 크게 영향을 받는 것을 알 수 있었고 분말의 입도 분포에도 크게 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• Economic and Environmental Geology
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• v.52 no.1
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• pp.49-64
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• 2019

SHRIMP U-Pb ages were analyzed for the detrital zircons separated from the Jangsan Formation of the Lower Paleozoic Joseon Supergroup in the Taebaeksan Basin and the Mungyeong area. Similar to the previously reported from Taebaeksan basin, the detrital zircons show strong peaks near the age of about 1.8-2.0 Ga and about 2.5 Ga. This indicates that the detrital zircons of the Jangsan Formation originated from the basement rocks of the Korean Peninsula. Although the age of the basement rocks on the Korean Peninsula is mainly concentrated in the 1.8-2.0 Ga, the age of about 2.5 Ga is clearly visible in the Jangsan Formation, suggesting that the age distribution of the basement rocks exposed to the surface at that time may be somewhat different from now. The detrital zircons of age-unknown Geumsusan Formation distributed between Danyang and Jecheon also show the U-Pb age distribution with a strong peaks around 1.8-2.0 Ga and 2.5 Ga, which is very similar to that of the Jangsan Formation, suggesting a possibility that the two formations are likely to be correlated.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.30 no.4
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• pp.513-528
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• 2017

Statistics are often used to test two samples if they have been drawn from the same underlying distribution. In this paper, we introduce several well-known distribution-free tests to compare distributions and conduct an extensive Monte-Carlo simulation to specify their behaviors. We consider various circumstances of when two distributions vary in (1) location, (2) scale, (3) symmetry, (4) kurtosis, (5) tail weight. A practical guideline for two-sample goodness-of-fit test is presented based on the simulation result.