Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권5호
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pp.1119-1131
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2016
Neyman-Scott 구형펄스모형 (Neyman-Scott rectangular pulses model; NSRPM)은 강우의 발생, 강우세포의 강우강도 그리고 지속시간으로 표현되는 점과정에 기초한 강우생성 모형으로, 기존의 구형펄스모형 (rectangular pulse model)과 비교해서 강우사상의 군집특성을 잘 반영하기 때문에 여러 연구에서 많이 사용되는 모형이다. 하지만 NSRPM의 매개변수를 추정하는데 있어서 모멘트를 이용한 여러가지 최적화 기법들은 그 계산이 복잡하고 또한 목적함수의 구성에 따라 추정값의 변동도 크게 나타난다. 이를 보완하기 위해서, 최근 누적강수량에 대한 근사적인 우도함수 (approximated likelihood function)와 이를 통해 NSRPM의 매개변수를 추정하는 방법이 소개되었다. 본 논문에선 이 근사적 우도함수를 바탕으로 계층적 베이지안 모형을 이용하여 NSRPM에 공간구조를 표현하고 이를 통해 강우생성 모형의 공간적 특성을 알아보고자 한다.
본 연구는 시공간분석을 이용하여 주요 만성질환인 고혈압, 당뇨병, 관절증과 총의료이용에 있어 지역별 외래의료이용 차이를 살펴보았다. 분석자료는 보건복지부와 한국보건사회연구원에서 발간하는 1996, 1999, 2002, 2005, 2008년 환자조사 자료를 이용하였으며 분석방법으로는 베이지안 계층적 시공간모형(bayesian hierarchial spatio-temporal model)을 이용하였다. 이때 지역의 공간적 상관성은 convolution CAR 모형을, 시간적 상관성은 Ornstein-Uhlenbeck 방법을 적용하여 분석하였다. 분석결과 질환별로 의료이용에 있어 지역적 차이가 존재하였다. 총의료 이용의 경우 시 군지역보다 대도시인 구지역에서 높은 상대위험비를 보인반면, 만성질환인 고혈압, 당뇨병, 관절증은 총의료이용과는 달리 강원도, 충청남북도, 전라남북도, 제주도 등 농어촌 지역에서 전국평균보다 높은 의료이용(상대위험비)을 보였다. 특히 고혈압은 부산경남 해안가 지역과 강원, 경기, 경북, 충청남도, 전북 등에서 높은 의료이용을 보였고, 관절증은 경기, 강원 일부와 충북, 충남, 전북, 전남, 경북, 경남지역 등에서, 당뇨병은 경기, 서울, 부산, 전라남북, 충청일부 지역에서 상대적으로 높은 의료이용을 보였다. 본 연구는 기존 연구와는 달리 공간적, 시간적 상관성을 고려함으로써 지역단위 분석시 공간적, 시간적 상관성을 고려하지 않음으로써 발생하는 통계적 오류를 최소화하였다.
설계홍수량 산정은 일반적으로 수자원설계 목적을 위해 요구되며 수자원 관련 계획, 안정성 그리고 수공구조물의 위험도를 평가하기 위해 추정된다. 그러나 설계목적을 위한 국내의 유량자료는 매우 제한적이며, 강우자료와 비교해 봤을 때 상대적으로 관측년수가 상당히 적은 실정이다. 이러한 점에서 본 연구에서는 기 수립된 하천의 재현기간에 따른 설계홍수량 및 유역특성인자(면적, 유역경사)로부터, 설계홍수량을 멱함수 형태로 지역화하여 미계측 유역에서 설계홍수량 산정이 가능한 모형을 개발하였다. 제안된 설계홍수량 지역화 모형의 매개변수 산정과 불확실성을 정량적으로 평가하기 위해 계층적 Bayesian 모형을 활용하였으며, 최종적으로 교차검증 관점에서 모형의 적합성을 검정하였다. 모형 적용 결과, 기존 면적기반의 홍수량 산정식에 비해 약 0.3 이상 높은 상관성을 가지며 홍수량을 추정하는 결과를 확인하였다. 본 연구를 통해 제안된 모형은 검증과정과 도출된 결과를 통해 유역특성에 따른 재현기간별 설계홍수량을 효과적으로 재현하는데 유리할 뿐만 아니라, 동시에 모형의 매개변수 및 결과에 대한 불확실성 정보를 제공함으로써 미계측 유역의 홍수량을 평가하는 기초자료로써 활용 가능할 것으로 판단된다.
Park, Daeseong;Barth, Aaron J.;Woo, Jong-Hak;Malkan, Matthew A.;Treu, Tommaso;Bennert, Vardha N.;Pancoast, Anna
천문학회보
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제41권2호
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pp.61.1-61.1
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2016
Black hole (BH) mass is a fundamental quantity to understand BH growth, galaxy evolution, and connection between them. Thus, obtaining accurate and precise BH mass estimates over cosmic time is of paramount importance. The rest-frame UV CIV ${\lambda}1549$ broad emission line is commonly used for BH mass estimates in high-redshift AGNs (i.e., $2{\leq}z{\leq}5$) when single-epoch (SE) optical spectra are available. Achieving correct and accurate calibration for CIV-based SE BH mass estimators against the most reliable reverberation-mapping based BH mass estimates is thus practically important and still useful. By performing multi-component spectral decomposition analysis to obtained high-quality HST UV spectra for the updated sample of local reverberation-mapped AGNs including new HST STIS observations, CIV emission line widths and continuum luminosities are consistently measured. Using a Bayesian hierarchical model with MCMC sampling based on Hamiltonian Monte Carlo algorithm (Stan NUTS), we provide the most consistent and accurate calibration of CIV-based BH mass estimators for the three line width characterizations, i.e., full width at half maximum (FWHM), line dispersion (${\sigma}_{line}$), and mean absolute deviation (MAD), in the extended BH mass dynamic range of log $M_{BH}/M_{\odot}=6.5-9.1$.
매년 차량의 수가 꾸준히 증가함에 따라 이에 비례하여 도로의 혼잡도와 사고 발생률 또한 증가되고 있다. 이와 같은 교통문제를 완화하기 위해서 도로 설계 및 신호 체계 등이 발전되고 있음에도 불구하고 교통사고로 인한 인명 및 재산 피해는 감소되지 않고 있다. 본 논문에서는 발생원 사고를 실시간으로 인식하여 이에 빠르게 대응함으로써 후속사고를 예방하고 사고 원인을 파악하기 위한 실시간 사고 인식 및 분석 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 특정 교차로에서 뿐만 아니라 교통흐름과 디자인이 다른 교차로에서 발생한 사고를 정확히 인식하는 것이 목적이다. 본 연구에서는 실제 교차로에서 수집되는 데이터가 정확하다고 보장할 수 없고, 사고 발생에 쓰이는 데이터는 서로 유기적으로 복잡한 관계가 있기 때문에 정확한 사고 인식을 위해 확률기반 연산을 하는 동적 베이지안 네트워크를 이용하였다.
This paper investigates the relationship between the spread of COVID-19 and time preference. In contrast to previous studies that compared time preferences before and during the pandemic, this study estimates time preferences during the COVID-19 period using eight surveys conducted over two years. Additionally, a regression analysis was conducted on the number of new COVID-19 cases and the time elapsed since the outbreak, with estimated time preference as the dependent variable. Despite a small sample size, statistically significant results were obtained, showing that as the number of new cases increased, time preference also increased. However, this effect diminished over time and disappeared by the end of 2021 in Japan. This may be due to the public's growing familiarity with the risks of COVID-19 and the availability of vaccines and treatments. Despite a significant increase in new cases in 2022, time preference was lower than immediately after the outbreak, and this was reflected in private investments. Immediately after the outbreak of COVID-19, private investments decreased by 12% compared to the previous year, but the investments are returning in 2022 despite the surge in the number of cases. The trend of time preference explains the trend of Japanese private investments very well.
Objectives : The purpose of this study is to assess the effect of Taegeuk acupuncture on reducing mental stress by analyzing heart rate variability in Soeumin. Methods : Six Soeumin-diagnosed men participated in this study. They were randomly divided into group A and group B. Each participant went through 4 sessions every week with 1 week of washout period in between each session. HRV was measured three times at every session; at baseline, after administering mentally stressful circumstances and after applying Soeumin Taegeuk acupuncture or Soyangin Taegeuk acupuncture. This study was designed as a crossover clinical trial. Group A participants were treated with two sets of Soeumin Taegeuk and Soyangin Taegeuk acupuncture treatment in respective order (i.e. Soeumin Taegeuk - Soyangin Taegeuk - Soeumin Taegeuk - Soyangin Taegeuk acupuncture treatment). Group B participants were treated with reverse-ordered acupuncture treatment (i.e. Soyangin Taegeuk - Soeumin Taegeuk - Soyangin Taegeuk - Soeumin Taegeuk acupuncture treatment ). Bayesian analysis was performed by using WinBUGS(Ver. 1.4.3) for comparison between Soeumin Taegeuk acupuncture and Soyangin Taegeuk acupuncture. Results : Overall, Soeumin Taegeuk acupuncture tends to reduce LF/HF ratio, LF, HF, LF(Norm) and increase HF(Norm) more than Soyangin Taegeuk acupuncture, but the difference was not statistically significant. In one participant, however, Soeumin Taegeuk acupuncture reduced LF/HF ratio, LF(Norm) and increased HF(Norm) more than Soyangin Taegeuk acupuncture, and the difference was stastatistically significant. Conclusions : This study suggests that Soeumin Taegeuk acupuncture might be an effective means of stabilizing mental stress-induced imbalance of autonomic nervous system for Soeumin.
소비자들은 때로 특정 제품에 대한 정보들을 다른 소비자에게 전달하여 그들의 제품 선택에 영향을 미치는 전달자 역할을 한다. 본 연구는 구전 전달자로서 소비자가 다른 소비자에게 전달하는 제품 정보를 주관적 (긍정적 또는 부정적) 정보와 객관적 정보로 구분하여, 소비자가 어떤 정보를 어떤 경우 더욱 활발히 전달하는 지를 분석하고자 한다. 본 연구는 이를 위해, 소비자의 메시지 전달 행위를 제품 선택과 같이 또 다른 형태의 선택 행위로 보고, 고객의 제품 구매 선택 행위를 연구하는 데 주로 적용되어 온 소비자 선택 모형(consumer choice model)를 이용하여 소비자의 메시지 전파(구전) 활동을 분석하였다. 소비자 선택 모형을 이용하여, 구전 전달자들이 제품에 관한 객관적 정보와 주관적 평가를 언제 더욱 많이 확산 시키는 지를 알아보고, 더 나아가서는 소비자들이 제품 관련 정보를 확산하는 과정에 구전 활동을 더욱 활성화 또는 약화시키는 요인이 무엇인지를 살펴 보았다. 본 연구는 실증 분석 결과를 통해, 구전 전달자의 메시지 확산 행위는 정보를 획득하게 된 경로/원천(source)의 유형에 따라 더욱 활발해 지거나 위축될 수 있다는 점을 발견하였다. 또한, 이러한 구전 활동은 전달하는 제품관련 메시지가 주관적 제품 평가에 관한 것인지 아니면 제품에 대한 객관적 정보인지에 따라 그 정도가 달라진다. 본 연구의 결과가 의미하는 바는, 소비자의 제품에 관한 메시지 확산 활동은 소비자의 구전 메시지 선택 행위에 영향을 미치는 효과적인 커뮤니케이션 계획을 통하여 더욱 확산 또는 위축시킬 수 있다는 점을 보여준다. 본 연구는 기업이 확산되기를 바라는 제품 정보가 구전을 통하여 효과적으로 확산되도록 계획을 수립하는 데 필요한 방법론을 제공하고 있으며, 실증 분석 결과를 기반으로 제품구전의 성공적인 확산을 위한 커뮤니케이션 전략 수립에 필요한 가이드라인을 제공하여 준다.
K-평균 군집분석이 가지는 두 가지 근본적인 어려움은 사전에 미리 군집 수를 정해야 하는 문제와 초기 군집중심에 따라 결과가 달라질 수 있는 문제이다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 자동화 K-평균 군집분석 절차를 제안하고, R을 이용하여 구현한 결과를 제공한다. 자동화 K-평균 군집분석에서 제안된 절차는 처음 단계로서 계층적 군집분석을 행한 후 이를 이용하여 군집 수와 초기 군집수를 자동으로 정하고, 다음 단계로 이 결과를 이용하여 K-평균 군집분석을 수행하는 방법을 택하였다. 처음 단계에서 이용된 계층적 군집분석 방법으로는 Ward의 군집분석을 한 후에 Mojena의 규칙을 이용하여 군집 수를 정하는 방법을 택하거나, 모형근거 군집분석방법을 수행한 후에 BIC 값을 이용하여 군집 수를 정하는 방법을 이용하였다. 제안된 자동화 K-평균 군집절차에는 대량자료의 분석에도 용이하게 이용될 수 있도록 반복된 표본추출 방법을 이용하여 군집 수 및 군집 중심을 구하는 절차를 포함하였다. 구현된 R 프로그램은 www.knou.ac.kr/ sskim/autokmeans.r에서 제공하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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