• Clinics in Shoulder and Elbow
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• 제16권1호
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• pp.63-72
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• 2013

임상 의학의 연구에 사용되는 대표적 다변량 분석 방법은 다중 회귀 분석 방법인데, 이는 인과 관계를 토대로 여러 개의 변수에 의한 한꺼번에의 영향력을 분석하기 위한 방법이다. 다중 회귀 분석은 기본적으로 회귀 분석의 기본 가정을 만족해야 함은 물론, 여러 개의 독립 변수들이 포함되기 때문에 변수들을 모형에 포함시키는 방법 및 다중 공선성 문제에 대한 고려가 필요하다. 다중 회귀 분석 모형의 설명력은 결정 계수 $R^2$으로 표현되어 1에 가까울수록 설명력이 크며, 각 독립 변수들의 결과에의 영향력은 회귀 계수인 ${\beta}$값으로 표현된다. 다중 회귀 분석은 종속 변수의 형태에 따라 다중 선형 회귀 분석, 다중 로지스틱 회귀 분석, 콕스 회귀 분석으로 나눌 수 있다. 종속 변수가 연속 변수인 경우 다중 선형 회귀 분석, 범주형 변수인 경우 다중 로지스틱 회귀 분석, 시간의 영향을 고려한 상태 변수인 경우는 콕스 회귀 분석을 시행해야 하며, 각각 결과에의 영향력은 회귀 계수 ${\beta}$, 교차비, 위험비로 평가한다. 이러한 다변량 분석에 대한 이해는 연구를 계획하고 결과를 분석하고자 하는 임상 의사에게 있어 보다 효율적인 연구를 위해 필수적인 소양이라고 할 수 있다.

• 한국환경과학회지
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• 제15권11호
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• pp.1017-1025
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• 2006

This study was conducted to evaluate characteristic of water duality in coastal sea of Incheon using a multivariate analysis. The analysis data in coastal sea of Incheon was aquired by the NFRDI data which was surveyed from March 1997 to November 2003. Eleven water quality parameters were determined on each survey The results were summarized as follow : Water quality in Incheon coastal sea could be explained up to 64.62% by three factors which were included in loading of fresh water and nutrients by the land(36.98%), seasonal variation(16.19%), and internal metabolism (11.24%). The results of time series analysis by factor score, in case of factor 1, station 1 influenced by Han river was shown to high factor score and station 3 located by outer sea was shown to low factor score. In case of factor 2, station 1 was appeared to high variation and station 3 was appeared to low variation. The result of cluster analysis by station was classified into three group that has different water quality characteristics. Especially, station 1 which affected by Han river and station 4 which affected by sewage treatment plant was appeared to considerable water quality characteristics against other station. In yearly cluster analysis, three group was classified and water quality in 2003 years due to high precipitation was different to another year. It could be suggested from these results that it is important to control discharge of fresh water by Han rivet and sewage treatment plant for water quality management of coastal sea of Incheon.

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제35권5호
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• pp.1440-1448
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• 2014

Co(II)-tetrasulfonated phthalocyanine (CoTSP) is known to be aggregated to dimer at high concentration levels in water. A study on the aggregation of CoTSP using multivariate curve resolution analysis of the visible absorbance spectra over a concentration range of 30, 40 and 50 ${\mu}M$ in the presence of dimethyl sulfoxide (DMSO), dimethyl formamide (DMF), acetonitrile (AN) and ethanol (EtOH) in the concentration range of 0 to 3.57 M is conducted. A hard modeling-based multivariate curve resolution method was applied to determine the dissociation constants of the CoTSP aggregates at various temperatures ranging from 25, 45 and $65^{\circ}C$ and in the presence of various co-solvents. Dissociation constant for aggregation was increased and then decrease by temperature and concentration of phthalocyanine, respectively. Utilizing the vant Hoff relation, the enthalpy and entropy of the dissociation equilibriums were calculated. For the dissociation of both aggregates, the enthalpy and entropy changes were positive and negative, respectively. Molecular dynamics simulation of cosolvent effect on CoTSP aggregation was done to confirm spectroscopy results. Results of radial distribution function (RDF), root mean square deviation (RMSD) and distance curves confirmed more effect of polar solvent to decrease monomer formation.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제15권6호
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• pp.825-835
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• 2008

계량경제학 분야에서 널리 쓰이는 MGARCH(multivariate GARCH)모형은 여러개의 시계열자료들의 변동성을 함께 모형화한다. 그러나 변수가 많아질수록 추정해야 할 모수의 수가 급격하게 늘어나는 문제점이 있다. 본 연구에서는 인자 모형을 통해 자료의 차원을 축소시킴로써 이러한 문제를 해결하고자 하였다. 국내의 주가수익률 자료에 통계적 인자 모형과 fundamental factor model을 적용하여 각각의 의미 있는 인자들을 얻은 후 이를 MGARCH모형에 적합시켰다. 또한 두 인자모형을 바탕으로 얻어진 최종 모형들의 MSE, MAD와 VaR(Value at Risk)를 계산하여 예측력을 비교하고자 한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제27권5호
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• pp.535-546
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• 2020

In genetic association studies, pleiotropy is a phenomenon where a variant or a genetic region affects multiple traits or diseases. There have been many studies identifying cross-phenotype genetic associations. But, most of statistical approaches for detection of pleiotropy are based on individual tests where a single variant association with multiple traits is tested one at a time. These approaches fail to account for relations among correlated variants. Recently, multivariate regularization methods have been proposed to detect pleiotropy in analysis of high-dimensional genomic data. However, they suffer a problem of tuning parameter selection, which often results in either too many false positives or too small true positives. In this article, we applied selection probability to multivariate regularization methods in order to identify pleiotropic variants associated with multiple phenotypes. Selection probability was applied to individual elastic-net, unified elastic-net and multi-response elastic-net regularization methods. In simulation studies, selection performance of three multivariate regularization methods was evaluated when the total number of phenotypes, the number of phenotypes associated with a variant, and correlations among phenotypes are different. We also applied the regularization methods to a wild bean dataset consisting of 169,028 variants and 17 phenotypes.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.166-166
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• 2023

Compound hazards (CHs) are two or more extreme climate events combined which occur simultaneously in the same region at the same time. Compared to individual hazards, the combination of hazards that cause CHs can result in greater economic losses and deaths. While several extreme climate events have been recorded across Asia for the past decades, many studies have only focused on a single hazard. In this study, we assess the spatiotemporal pattern of dry compound hazards which includes drought, heatwave, fire and wind across Asia for the last 42 years (1980-2021) using the historical data from ERA5 Reanalysis dataset. We utilize a daily spatial data of each climate event to assess the occurrence of such compound hazards on a daily basis. Heatwave, fire and wind hazard occurrences are analyzed using daily percentile-based thresholds while a pre-defined threshold for SPI is applied for drought occurrence. Then, the occurrence of each type of compound hazard is taken from overlapping the map of daily occurrences of a single hazard. Lastly, a multivariate assessment are conducted to quantify the occurrence frequency, hotspots and trends of each type of compound hazard across Asia. By conducting a multivariate analysis of the occurrence of these compound hazards, we identify the relationships and interactions in dry compound hazards including droughts, heatwaves, fires, and winds, ultimately leading to better-informed decisions and strategies in the natural risk management.

• 응용통계연구
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• 제20권2호
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• pp.387-394
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• 2007

본 연구는 여러 가지의 양적변수들을 조사하는 다목적, 다변량조사 표본설계에서 층화 문제를 다룬다. 다변량 층화변수를 사용하는 층화 방법으로 일변량 층화변수가 있을 때 사용하는 누적도수제곱근법을 독립적으로 여러 층화변수에 적용하는 방법, 군집분석을 이용하는 방법, 인자분석과 군집분석을 함께 이용하는 방법 등 세 가지 방법을 제시한다. 한편, 2001년 농업총조사 자료에 나타난 동 읍 면의 농기계별 보유대수 정보를 층화변수로 활용하여 세 가지 층화 방안의 효율을 실증적으로 비교하게 되는데 그 결과 인자분석과 군집분석을 함께 고려한 층화방법이 비교적 효율적인 것으로 나타났다.

• 한국광학회지
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• 제31권3호
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• pp.125-133
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• 2020

본 논문에서는 다변량 분석법과 결합된 레이저 유도 플라즈마 분광법을 사용하여 겹친 유류 지문을 분리하는 혁신적인 방법을 연구하였다. LIPS는 겹친 유류 지문의 화학 성분에 대한 데이터뿐 아니라 실시간 분석 및 고속 스캐닝이 가능한 분광법이다. 레이저 유도 플라즈마 분광법을 통해 도출된 스펙트럼은 적절한 다변량 분석이 적용되어 법의학적 분류와 겹친 유류 지문의 재구성에 유용한 화학적 성분을 제공한다. 본 연구에서는 LIPS 스펙트럼에서 4가지의 유류 지문을 분류하기 위하여, 주성분 분석 방식과 부분 최소 제곱 회귀 분석을 사용하였다. 제안된 방법은 SIMCA 및 PLS-DA와 같은 구별 방식을 사용하여 4개의 유류 지문의 분류를 성공적으로 입증하였다. 본 연구의 결과는 대략 85% 이상의 정확도를 가졌으며, external validation 실험에서도 분류의 가능함을 보였다. 최종적으로, 125 ㎛의 공간 간격으로 레이저 스캐닝 분석을 통한 겹친 유류 지문의 2차원 형태의 분리가 가능함을 입증하였다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제45권1호
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• pp.87-92
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• 2007

최근 공정의 이상을 감지하고 진단하기 위한 공정 모니터링 시스템의 개발이 공정 시스템 분야에서 많은 주목을 받고 있다. 공정으로부터 얻어지는 데이터는 공정의 특성에 대한 유용한 정보를 제공하고 이는 공정의 모델링과 모니터링 그리고 제어에 사용된다. 현대의 화학 및 환경 공정은 고차원적인 특성과 변수간의 강한 상관관계와 동특성 그리고 비선형적 특성을 가지고 있어 모델 기반 접근을 통해 공정을 분석하는 것을 쉽지 않다. 이러한 모델 기반 접근의 한계를 극복하기 위해 많은 시스템 엔지니어와 연구자들이 주성분 분석법(principal component analysis, PCA) 또는 부분 최소 자승법(partial least squares, PLS)과 같은 다변량 분석을 접목한 통계 기반 접근법에 초점을 맞추고 있다. 또한 동특성, 비선형성 등과 같은 특성을 가진 공정에 적용하기 위해 많은 다변량 분석법들이 보완되었다. 여기에서는 동적 주성분 분석법(dynamic PCA)과 케노니컬 변수 분석법(canonical variate analysis)을 이용한 결측 데이터의 예측법과 공정 변수의 복원을 통한 센서 오작동의 판별법에 대해 언급해 보고자 한다.

• 한국품질경영학회:학술대회논문집
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• 한국품질경영학회 1998년도 The 12th Asia Quality Management Symposium* Total Quality Management for Restoring Competitiveness
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• pp.295-300
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• 1998

Recently graphical modelling is being studied as a useful process analysis tool for exploratory causal analysis. Graphical modelling is a presentation method that uses graphs to describe statistical models of the structures of multivariate data. This paper describes an application of this graphical modeling with two cases from the automotive parts industry. One case is the unbalance problem of the pulley, an automotive generator part. There is multivariate data of the product from each of the processes which are connected in the series. By means of exploratory causal analysis between the variables using graphical modeling, the key processes which causes the variation of the final characteristics and their mechanism of the causal relationship have become clear. Another case is, also, the unbalanced problem of automotive starter parts which consists of many parts and is manufactured by complex machinery and assembling process. By means of the similar technique, the key processes are obtained easily and the results are reasonable from technical knowledge.