• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
• /
• 제17권1호
• /
• pp.22-32
• /
• 2012

This study suggests a method to grade groundwater quality quantitatively using statistical approaches for evaluating the quality of groundwater in wells included in the Groundwater Quality Monitoring Network (GQMN). The proposed analysis method is applied to GQMN data from 2001 to 2008 for nitrate nitrogen, chloride, trichloroethylene, potential of hydrogen (pH), and electrical conductivity. The analysis results are obtained as groundwater quality grades of the groundwater representing each of the monitoring stations. The degree of groundwater contamination is analysed for water quality parameters, district, and usage. The results show that the degree of groundwater contamination is relatively high by nitrate nitrogen, bacteria and electrical conductivity and at Seoul, Incheon, Gwangju, Gyeonggido and Jeollado. The degree of contamination by nitrate nitrogen and trichloroethylene is especially high when the groundwater is used for agricultural and industrial water, respectively. It is evaluated that potable groudnwater in GQMN is significantly vulnerable to nitrate nitrogen and bacteria contamination.

• 응용통계연구
• /
• 제35권1호
• /
• pp.161-175
• /
• 2022

뇌활동으로 발생하는 전기신호는 다시 자기신호로 유도되는데 센서로 측정한 것을 뇌자도(magnetoencephalography, MEG)라고 한다. MEG 기술은 비접촉, 비침습적인 측정방법이고 시간분해능과 공간분해능력이이 우수하기 때문에 뇌의 기능적인 정보를 얻는데 유용하게 사용될 수 있다. 또한 MEG 신호를 측정하고 분석하여 뇌신경전류의 활동을 이해할 수 있고 나아가 정밀한 뇌기능 연구가 가능하다. 본 연구에서는 뇌 활동(brain activity) 현상에 관한 궁극적 정보를 얻기위해 MEG 데이터의 특성을 설명하고 통계적 문제를 다루어 앞으로 뇌연구에 통계학의 필요성과 뇌정보학의 중요성을 강조하고자 한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제29권2호
• /
• pp.177-191
• /
• 2022

This paper addresses the use of machine learning methods for causal estimation of treatment effects from observational data. Even though conducting randomized experimental trials is a gold standard to reveal potential causal relationships, observational study is another rich source for investigation of exposure effects, for example, in the research of comparative effectiveness and safety of treatments, where the causal effect can be identified if covariates contain all confounding variables. In this context, statistical regression models for the expected outcome and the probability of treatment are often imposed, which can be combined in a clever way to yield more efficient and robust causal estimators. Recently, targeted maximum likelihood estimation and causal random forest is proposed and extensively studied for the use of data-adaptive regression in estimation of causal inference parameters. Machine learning methods are a natural choice in these settings to improve the quality of the final estimate of the treatment effect. We explore how we can adapt the design and training of several machine learning algorithms for causal inference and study their finite-sample performance through simulation experiments under various scenarios. Application to the percutaneous coronary intervention (PCI) data shows that these adaptations can improve simple linear regression-based methods.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
• /
• 제15권14호
• /
• pp.5571-5575
• /
• 2014

Background: The ability to predict the survival time of breast cancer patients is important because of the potential high morbidity and mortality associated with the disease. To develop a predictive inference for determining the survival of breast cancer patients, we applied a novel Bayesian method. In this paper, we propose the development of a databased statistical probability model and application of the Bayesian method to predict future survival times for White Hispanic female breast cancer patients, diagnosed in the US during 1973-2009. Materials and Methods: A stratified random sample of White Hispanic female patient survival data was selected from the Surveillance Epidemiology and End Results (SEER) database to derive statistical probability models. Four were considered to identify the best-fit model. We used three standard model-building criteria, which included Akaike Information Criteria (AIC), Bayesian Information Criteria (BIC), and Deviance Information Criteria (DIC) to measure the goodness of fit. Furthermore, the Bayesian method was used to derive future survival inferences for survival times. Results: The highest number of White Hispanic female breast cancer patients in this sample was from New Mexico and the lowest from Hawaii. The mean (SD) age at diagnosis (years) was 58.2 (14.2). The mean (SD) of survival time (months) for White Hispanic females was 72.7 (32.2). We found that the exponentiated Weibull model best fit the survival times compared to other widely known statistical probability models. The predictive inference for future survival times is presented using the Bayesian method. Conclusions: The findings are significant for treatment planning and health-care cost allocation. They should also contribute to further research on breast cancer survival issues.

• Smart Structures and Systems
• /
• 제17권1호
• /
• pp.107-122
• /
• 2016

We propose an effective methodology using electromechanical impedance characteristics for estimating the remaining tensile force of tendons and simultaneously detecting damages of the anchorage blocks. Once one piezoelectric patch is attached on the anchor head and the other is bonded on the bearing plate, impedance responses are measured through these two patches under varying tensile force conditions. Then statistical indices are calculated from the impedances, and two types of relationship curves between the tensile force and the statistical index (TE Curve) and between statistical indices of two patches (SR Curve) are established. Those are considered as database for monitoring both the tendon and the anchorage system. If damage exists on the bearing plate, the statistical index of patch on the bearing plate would be out of bounds of the SR curve and damage can be detected. A change in the statistical index by damage is calibrated with the SR curve, and the tensile force can be estimated with the corrected index and the TE Curve. For validation of the developed methodology, experimental studies are performed on the scaled model of an anchorage system that is simplified only with 3 solid wedges, a 3-hole anchor head, and a bearing plate. Then, the methodology is applied to a real scale anchorage system that has 19 strands, wedges, an anchor head, a bearing plate, and a steel duct. It is observed that the proposed scheme gives quite accurate estimation of the remaining tensile forces. Therefore, this methodology has great potential for practical use to evaluate the remaining tensile forces and damage status in the post-tensioned structural members.

• 물과 미래
• /
• 제27권3호
• /
• pp.35-43
• /
• 1994

여수로 하류부의 감세지내 세굴이 설계 기준치 이상으로 진전될 경우 여수로나 댐의 구조적 안정성을 위협하게 되는 심각한 상황이 야기되므로 감세지내의 극한 세굴깊이 예측에 대한 많은 연구들이 이루어져왔으나 감세지의 설계에 필수적인 세굴능의 분포특성에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 따라서 본 연구에서는 여수로나 관거로부터 방류되는 이 비점착성 하상에 도달되는 원형의 이상적인 모델을 개발하여 감세지 하상에서의 세굴능 분포를 측정하였다. 실험 연구결과 동일한 입사각의 경우 세굴분포는 의 수리학적 특성이나 감세지 깊이에 관계없이 실험 범위내에서는 기하학적으로 유사하다는 사실과 감세지의 설계목적만을 위한 세굴능의 분포형태는 의 입사각에 관계없이 실험 범위내에서는 하나의 식으로 표현될 수 있다는 사실을 통계학적 분석을 통하여 알아내었다. 또한 유도된 세굴분포식을 이용한 결과 실측치와 잘 일치됨을 확인하였다. 잘 일치됨을 확인하였다.

• 한국식품영양과학회지
• /
• 제44권4호
• /
• pp.592-601
• /
• 2015

복분자 와인의 제조를 위하여 복분자 과실 및 엑기스로부터 야생효모 Saccharomyces cerevisiae BA29를 분리 및 동정하였으며, 생화학적 특성 및 biogenic amine 생성 여부, 배양학적 특성 및 알코올 발효능과 알코올, 당, 아황산 저항성을 조사하였다. 또한 S. cerevisiae BA29의 산업적 공정 적용을 위한 균체량 증가를 위하여 통계학적 방법인 반응표면분석법을 사용하여 배양 배지 조성의 최적화를 수행하였다. 실험계획법은 중심합성계획을 사용하여 모델을 설정하였고, 산업적 공정 적용 시 비용 대비 효율성이 높은 molasses를 대체 탄소원으로 사용하여 실험을 수행하였다. 통계프로그램을 이용하여 분석한 결과 최대 균체 성장을 위한 배지 조성으로는 molasses 200 g/L, peptone 30 g/L, yeast extract 40 g/L로 예측되었으며, 이때의 최대 균체량은 20.6565 g/L로 예측되었다. 모델의 검증실험 결과 기본 배양 배지와 비교하였을 때 6.39 g/L에서 $20.9167{\pm}0.7925g/L$로 약 3.27배 증가하였다. 최종적으로 S. cerevisiae BA29를 사용하여 복분자 와인을 제조한 결과 20.33%의 알코올 생성능을 나타냈다. 이로써 복분자 과실로부터 분리한 효모 S. cerevisiae BA29를 이용한 우수한 복분자 와인 제조의 가능성을 확인하였다.

• 응용통계연구
• /
• 제32권2호
• /
• pp.173-185
• /
• 2019

과학적 연구에서 핵심적인 연구 주제 또는 가설은 대부분 인과적 질문(causal question)을 포함한다. 예를 들어, 전염병 예방을 위한 치료법의 효과 연구, 특정 정책의 시행으로 인한 효용(utility)의 평가에 대한 연구, 특정 사용자를 대상으로 노출된 광고의 종류에 따른 광고의 효과성에 대한 연구는 모두 인과 관계(causal relationship)의 추론이 요구된다. 이러한 인과 관계를 다루는 통계적 인과 추론(statistical causal inference)의 주요 관심사 중 하나는 모집단에 일종의 개입(정책 혹은 처치)을 적용한 후 개입의 효과를 정확하게 추정하는 것이다. 인과 추론은 임상실험과 정책결정에서 주로 이용되었으나, 이른바 빅데이터 시대의 도래로 가용한 관측자료가 폭발적으로 증가하였고 이로 인하여 인과 추론에 대한 잠재적 응용가치와 수요가 지속적으로 증가하고 있다. 하지만 가용한 대부분의 자료는 임의실험 기반의 자료와 달리 개입이 임의로 분배되지 않은 비실험 관측자료이다. 따라서, 본 논문은 비실험 관측자료로부터 개입의 효과를 추정하기 위한 인과 추론의 핵심 개념과 최근의 연구동향을 소개하고자 한다. 이를 위하여 본문에서는 먼저 개입의 효과를 Neyman-Rubin의 잠재 결과(potential outcome) 모형으로 나타내고, 개입의 효과를 추정하는 여러 접근법 중 특히 성향점수(propensity score) 기반 추정법과 회귀모형 기반 추정법을 중점적으로 소개한다. 최근 연구동향으로는 (1) 평균 효과 크기 추정을 넘어선 개인별 효과 크기의 추정, (2) 효과크기 추정에 있어서 자료 규모의 증대로 인한 차원의 저주가 야기하는 난제들과 이에 대한 해결방안들, (3) 복합적 인과관계를 반영하기 위한 Pearl의 구조적 인과 모형(structural causal model) 및 잠재 결과 모형과의 비교의 3가지 주제로 구분하여 소개한다.

• Animal cells and systems
• /
• 제5권4호
• /
• pp.313-317
• /
• 2001

The sequential assessment model describes a fight between two conspecific as an ongoing statistical sampling process, which makes it possible to predict fight length or repetition number of a behavioral element depending on relative RHP (resource holding potential: e.g. weight or fighting ability). We staged contests between males of common freshwater gobies to test some predictions of this model. Fights proceeded in a consistent sequence of phases. Most contests began with two contestants adopting lateral display, and then escalated to intense physical contacts. The length of contests was negatively correlated with weight difference between the contestants. The duration of complete phases was, however, independent of weight, and the prior information gained during complete phases did not appear to affect subsequent phases of the fight. Our results show that the contests of common freshwater gobies are well predicted by the sequential assessment model.

• 한국지반공학회:학술대회논문집
• /
• 한국지반공학회 2003년도 봄 학술발표회 논문집
• /
• pp.475-480
• /
• 2003

Traditionally, the statistical methods analyze the relationship between landslide occurrence and related factors(soil depth, soil strength, slope angle, vegetation, etc.) in GIS technique. However, those methods have no mechanical meaning. Therefore, the deterministic model is suggested in this research. The method analyzes the mechanical equilibrium of a potential slide block and then calculates a slope safety factor. Since this method is able to consider the balance of forces applied to the slope and is a more reasonable method for an individual site. In this research, the spatial data is obtained, managed and analyzed using GIS technique. The infinite slope model is used to evaluate factor of safety and analyze the slope stability.