• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제30권1호
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• pp.1-19
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• 2023

Observational data with missing or incomplete data are common in biomedical research. Multiple imputation is an effective approach to handle missing data with the ability to decrease bias while increasing statistical power and efficiency. In recent years propensity score (PS) matching has been increasingly used in observational studies to estimate treatment effect as it can reduce confounding due to measured baseline covariates. In this paper, we describe in detail approaches to competing risk analysis in the setting of incomplete observational data when using PS matching. First, we used multiple imputation to impute several missing variables simultaneously, then conducted propensity-score matching to match statin-exposed patients with those unexposed. Afterwards, we assessed the effect of statin exposure on the risk of heart failure-related hospitalizations or emergency visits by estimating both relative and absolute effects. Collectively, we provided a general methodological framework to assess treatment effect in incomplete observational data. In addition, we presented a practical approach to produce overall cumulative incidence function (CIF) based on estimates from multiple imputed and PS-matched samples.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.399-400
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• 2017

홍수나 가뭄 등 극치 현상의 통계분석 및 빈도해석에 있어 극치분포형이 널리 사용되고 있으며, 이러한 극치분포형의 특성을 이해하기 위해서는 분포형의 오른쪽 꼬리(right tail) 부분 특성을 자세히 분석할 필요가 있다. 이에 따라 본 연구에서는 Monte Carlo 모의를 통하여 다양한 극치분포형의 오른쪽 꼬리 부분의 통계적 특성 및 그 예측 능력을 연구하였다. 극치분포형으로는 우리나라 확률수문량 산정에 널리 활용되고 있는 generalized extreme value (GEV), Gumbel, generalized logistic 분포를 사용하였으며, 매개변수 산정 방법으로는 확률가중모멘트법을 사용하였다. 모의실험의 모분포로는 수문빈도해석에서 많이 사용되는 GEV 분포를 사용하였고, 30년 이상 자료를 보유한 기상청 지점 자료의 왜곡도를 조사하여 모의실험에 사용되는 모집단의 왜곡도로 가정하여 표본 자료를 발생시켰다. 예측 능력의 평가는 재현기간 10~1000년의 확률수문량을 왜곡도계수를 고려한 GEV 도시위치공식을 이용하여 GEV 확률지에 도시하고, 평균제곱근오차(root mean square error), 편의(bias), 평균상대오차(mean relative difference), 평균절대상대오차(mean absolute relative difference)를 이용하여 최적 분포형을 선정함으로써 이루어진다. 또한 예측 능력 평가결과의 타당성 확인을 위해 극치분포형의 적합정도를 잘 나타낸다고 알려진 modified Anderson-Darling 방법의 검정결과와 비교하여 적절성을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.158-158
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• 2016

본 연구에서는 극치 분포의 오른쪽 꼬리 부분 예측 시 안정적인 확률수문량 산정하는 확률분포형과 매개변수 추정 방법을 평가하기 위해 Monte Carlo 모의를 수행하였다. 수문자료의 빈도해석에 적합한 것으로 알려진 generalized extreme value (GEV), Gumbel (GUM), generalized logistic (GLO), gamma3 (GAM3), normal (NOR), log-normal3 (LN3) 총 6개의 확률분포형을 바탕으로 오른쪽 꼬리 부분의 확률수문량 추정 성능을 모의 실험을 통해 평가하고자 한다. 30년 이상 자료를 보유한 기상청 지점의 지속기간별 연최대값 자료를 분석한 결과를 바탕으로 모분포를 GEV분포로 선정하였으며 평균이 1.0, 표준편차 0.5, 왜곡도 계수는 0.5, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0이 되도록 가정하였다. 또한 자료 길이에 따른 성능 평가를 위해 표본 크기 20, 50, 100, 150, 200개에 대해 분석을 수행하였다. 위와 같은 가정으로 총 25종류(왜곡도계수 5개 ${\times}$ 표본 크기 5개)의 발생된 모분포에 6가지의 확률분포형과 3가지의 매개변수 추정방법(모멘트법, 최우도법, 확률가중모멘트법)을 조합한 18가지의 모델을 비교 분석해보았다. 평가방법으로는 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE), 편의(bias), 평균 상대오차(Mean Relative Difference, MRD), 평균 절대 상대오차(Mean Absolute Relative Difference, MARD)를 사용하여 적용 모델의 성능을 비교 분석하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제42권8호
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• pp.659-671
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• 2009

본 연구에서는 레이더 강우량 자료의 편차보정에 사용되는 G/R비의 정확도를 향상시키기 위하여 fuzzy c-means 방법을 사용한 자료의 군집화를 적용하였다. 대상 레이더자료는 광덕산 레이더기지의 자료로서 유효범위 100km이내의 자료를 대상으로 지상관측망인 기상청의 AWS(Automatic Weather System) 지점에서 관측한 자료와의 비교를 통하여 G/R비를 구하였다. G/R비를 구하는데 있어서 전체 유효범위를 대상으로 동일한 방법을 사용한 경우와 레이더 자료의 군집화를 통해서 지형적인 효과를 고려한 경우를 비교하였으며, AWS 실측강우량과 G/R비를 통한 레이더 강우량 자료의 비교를 위하여 절대상대오차와 평균제곱근오차 등을 비교분석하였다. 그 결과 전체유효범위를 대상으로 동일하게 G/R비를 적용하여 구한 레이더 강우량에 비하여 군집분석을 이용하여 지형효과를 고려한 G/R비를 적용한 레이더 강우량의 오차가 더 적게 나타났다.

• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제39권2호
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• pp.71-80
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• 2019

Daily ahead forecast is necessary for the electricity balance between load and supply due to the variability renewable energy. Numerical weather prediction is usually employed to produce the solar irradiance as well as electric power forecast for more than 12 hours forecast horizon. UM-LDAPS model is the numerical weather prediction operated by Korea Meteorological Administration and it generates the 36 hours forecast of hourly total irradiance 4 times a day. This study attempts to evaluate the model performance against the in situ measurements at 37 ground stations from January to May, 2013. Relative mean bias error, mean absolute error and root mean square error of hourly total irradiance are averaged over all ground stations as being 8.2%, 21.2% and 29.6%, respectively. The behavior of mean bias error appears to be different; positively largest in Chupoongnyeong station but negatively largest in Daegu station. The distinct contrast might be attributed to the limitation of microphysics parameterization for thick and thin clouds in the model.

• 분석과학
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• 제23권5호
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• pp.465-476
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• 2010

본 연구에서는 대기환경시료 및 현장조건에서 채취한 현장시료들 중, 악취성분 및 주요 VOC 성분들 중에서 여러 유형의 관리대상으로 지정 중인 benzene, toluene, p-xylene, styrene, methyl ethyl ketone의 농도분석 방식들을 비교하였다. 이때, GC/FID와 튜브를 연계한 F-T 분석방식과 GC/MS와 백(bag)을 연계한 M-B방식으로 같은 시료를 각각 분석하고 이들 결과 값을 비교하였다. 상관분석결과, toluene과 pxylene에서 F-T와 M-B방법간의 결과에서 큰 상관성을 보이는 것으로 나타났다(P < 1.4E-08). 양 기기간의 오차를 percent difference (PD)와 같이 산술적으로 구하여 평가한 결과, benzene과 toluene의 농도는 상대적으로 비슷한 경향을 보였다. 그러나 분석대상 성분들 간에 양 방식의 차이는 평균적으로 35%가 넘으면서 F-T와 M-B간의 오차가 일정 수준이상으로 존재하였다. 그리고 F-T/M-B ratio가 대부분 1 이하로 나타나면서, M-B의 결과 값이 F-T에 비해 상대적으로 크게 나타나는 경향을 보였다. 양 분석기기로부터 산출한 결과 값을 통계적으로 판단하기 위해, t-test를 실시하였다. 그 결과, 95% 신뢰수준에서 toluene, pxylene, styrene, methyl ethyl ketone 성분에서는 두 시스템간의 결과 값에 차이가 유의한 것으로 나타났다(P < 0.043). 그러나 전반적으로 양 분석기법의 차이에 따른 오차는 상당 부분 선택한 표준시료의 성상 및 백내부의 시료손실 등과 같은 요인에 크게 영향을 받는 것으로 나타났다.

• 한국농공학회논문집
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• 제49권1호
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• pp.89-97
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• 2007

Simple regression models for pollutants load estimation of paddy developed by the Ministry of Environment in 1995 were tested with the data (T-N, T-P, $COD_{Mn}$, and SS) collected from Yeongsan and Seomjin river watersheds, and improvement measures were suggested. Overall, the simulated values showed a great difference from the measured values except for T-P according to the statistical analyses (RMSE, root mean square error; RMAE, root mean absolute error; RB, relative bias; EI, efficiency index). Such difference was assumed due to the fact that the models use only hydrologic factors (quantity factor) associated with precipitation and run-off as input parameters, but do not consider other factors which are likely to affect pollutant concentration (quality factor) including days after fertilization. In addition, in terms of accessibility of the models, some parameters in the models such as run-off depth and run-off amount which can not be obtained from the weather database but should be collected by on-site measurements need to be replaced with other variables.

• 한국농공학회논문집
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• 제59권6호
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• pp.9-18
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• 2017

The objective of this study was to estimate the climate change impact on inflow to Namgang Dam using SWAT (Soil and Water Assessment Tool) model. The SWAT model was calibrated and validated using observed flow data from 2003 to 2014 for the study watershed. The $R^2$ (Determination Coefficient), RMSE (Root Mean Square Error), NSE (Nash-Sutcliffe efficiency coefficient), and RMAE (Relative Mean Absolute Error) were used to evaluate the model performance. Calibration results showed that the annual mean inflow were within ${\pm}5%$ error compared to the observed. $R^2$ were ranged 0.61~0.87, RMSE were 1.37~7.00 mm/day, NSE were 0.47~0.83, and RMAE were 0.25~0.73 mm/day for daily runoff, respectively. Climate change scenarios were obtained from the HadGEM3-RA. The quantile mapping method was adopted to correct bias that is inherent in the climate change scenarios. Based on the climate change scenarios, calibrated SWAT model simulates the future inflow and evapotranspiration for the study watershed. The expected future inflow to Namgang dam using RCP 4.5 is increasing by 4.8 % and RCP 8.5 is increasing by 19.0 %, respectively. The expected future evapotranspiration for Namgang dam watershed using RCP 4.5 is decreasing by 6.7 % and RCP 8.5 is decreasing by 0.7 %, respectively.

• 한국측량학회지
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• 제30권5호
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• pp.493-500
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• 2012

2000년대 초반까지 우리나라 지오이드 모델의 정밀도는 지상 중력 자료 및 GPS/Leveling 자료의 낮은 분포 및 정밀도로 인해 약 14cm 수준에 머물렀다. 그러나 2007년 이후 높은 정밀도와 고른 분포를 나타내는 새로운 지상 및 항공 중력 자료, GPS/Leveling 자료가 획득됨에 따라 지오이드 모델의 정밀도를 향상할 수 있는 기반이 마련되었으며, 2011년 초반에 발표된 중력 지오이드 모델의 정밀도는 약 5.29cm로 기존 모델에 비해 약 27% 향상되었다. 2010년 이후에도 많은 중력 자료가 통합기준점, 수준점 및 삼각점에서 획득되었고, 특히 2010년 통합기준점 구축 사업이 완료됨에 따라 우리나라 전역에서 약 10km의 간격을 나타내는 GPS/Leveling 자료가 구축되어 보다 정밀한 지오이드 모델의 구축 및 검증이 가능하게 되었다. 본 연구에서는 2012년 현재 우리나라에서 가용한 지상, 항공, 위성고도계 중력 자료를 기반으로 하여 중력지오이드 모델을 구축하였다. 그 결과 우리나라 전역에서 중력 지오이드 모델은 18.05m부터 32.70m의 범위의 값을 나타내며, 정밀도는 약 5.76cm로 산출되었다. 또한, 중력 지오이드 모델과 GPS/Leveling 자료를 융합하여 구축한 합성 지오이드 모델의 적합도 및 정밀도는 각각 3.60cm와 4.06cm로 계산되었다. 마지막으로 건설현장 등에서 합성 지오이드 모델을 활용할 수 있는지 검증하기 위하여 15km 기선거리에 대한 상대 정밀도를 계산한 결과 약 3.35cm로 나타났다. 상대 정밀도가 낮게 나타나는 이유는 강원도 및 동해안, 서 남해안 등에서 우리나라 수직기준체계간의 불일치로 인해 지역적인 편이가 존재하며, 일부 내륙에서도 주변 성과와의 일관성 저하문제가 나타나는 점들이 있기 때문으로 향후 통합기준점 성과에 대한 신뢰도 검증이 필요한 것으로 사료된다.

• 한국지구과학회지
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• 제34권7호
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• pp.626-632
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• 2013

본 연구에서는 겨울철 특별관측기간(2012년 1월 5일에서 2월 29일)동안 강원지방기상청에 설치된 GPS 자료를 이용하여 가강수량을 산정하고 이를 라디오존데 가강수량 자료와 비교 분석하였다. GPS 자료를 후처리하기 위하여 Bernese 5.0 소프트웨어를 사용하였다. GANG 단독측위와 GANG, DAEJ의 비교적 짧은 거리의 두 지점만을 이용한 상대측위 결과에 따른 가강수량은 시간에 따른 변동폭이 크고 실제 환산된 가강수량에 비해 5배 정도 크게 나타났다. 이러한 대류권 절대 오차에 의한 오류를 제거하기 위한 방법으로 Xian Dao (BJFS), Ibaraki-ken (TSKB) 국제 IGS 사이트의 장거리 기선설정으로 GPS 후처리를 실시한 결과 라디오존데 관측값과 상관이 0.93, 평균편의오차가 0.67, 평균제곱근오차가 6.40 수준으로 나타났다. 또한 GPS 수신기 고도 차이로 발생할 수 있는 대류권 상대 오차를 제거하기위해 강원지방기상청과 아주 가까운 지점인 강릉 원주대학교에 설치된 GPS 자료를 추가하여 후처리한 결과 상관이 0.93, 평균편의오차가 0.61, 평균제곱근오차가 5.79로 보다 개선된 결과를 보였다.