본 연구에서는 최근에 새롭게 개발된 X-13A-S 프로그램을 이용하여 우리나라 경제시계열에 적합한 계절조정방법을 모색하였다. 특히 한국의 주요 거시경제지표에 대하여 X-12 필터와 SEATS 방법을 각각 적용하여 계절조정계열을 산출하고, 안정성 멱등성 등 계절조정의 적합성 평가기준을 토대로 두 방법의 유용성에 대한 이론적 실증적 비교분석을 시도하였다. 본 연구의 분석에 의하면 두 방법 모두 안정성이 우수한 것으로 나타나 계절조정의 신뢰성은 높은 것으로 평가되었다. 두 방법 사이의 상대적 비교에서는 대상 자료에 따라 약간 다른 결과를 보이고 있기는 하지만 전체적으로 모형에 기초하여 계절조정을 시행하는 SEATS 방법이 우월한 것으로 나타났다. 특히 구조변화를 고려하여 구간을 나누어 계절변동조정을 시행하면, 전체 기간에 대한 분석에 비해 SEATS 방법에 상대적으로 더 유리한 결과가 도출되었다. 이는 모형 분석에 기초를 둔 TRAMO-SEATS 방법이 계절조정의 이론적 정합성 및 일관성 측면에서 더 우수하다는 최근의 학문적인 연구 결과와 일치한다. 이러한 결과는 그 동안 현재 국내에서 사용되고 있는 X-12-ARIMA 방법 이외에 TRAMO-SEATS 방법을 한국 경제시계열 자료에 적용할 필요성이 있다는 것을 암시하는 것이라 할 수 있다. 따라서 향후 X-13A-S 프로그램과 같이 두 방법을 같이 병행하면서 이를 우리 자료에 맞게 조정하는 방안에 관한 지속적인 연구가 필요하다. 이를 통해 계량모형에 기초한 TRAMO-SEATS 방법의 이론적 정합성과 X-12-ARIMA 방법의 실증적 적합성을 결합시킬 수 있는 새로운 차원의 계절조정방법을 계속 모색해야 한다.

노량진수산시장은 국내 최대의 소비자 수산물 전문 도매시장으로 서울지역의 수산물 공급에 큰 역할을 담당해 왔다. 최근 대형할인점 등의 진출로 인해 수산물 유통에서도 큰 변화가 나타나고 있으며, 노량진수산시장도 이에 대한 대응책으로 고객관점의 서비스 전략개발을 중요하게 고려하고있다. 본 연구에서는 이러한 상황에서 소비자들이 원하는 고객만족요소가 무엇인지 확인하고 노량진수산시장의 고객만족도 조사체계를 구축하며, 설문조사를 통해 고객만족수준과 충성도수준을 정확하게 진단하여 노량진수산시장의 고객만족경영 전략방향을 제시한다.

기업이 제공하는 제품 서비스는 시장에 소개되기 전에 기술적 검증과 사용 환경에 대한 객관적인 검토를 거쳐야 한다. 이를 위해 각 기업에서는 경험적으로 확인된 다양한 절차와 방법을 이용하여 올바른 상품력(Power of Product Service)을 판단할 수 있는 객관적인 방법을 연구하고 있다. 상품력은 특정 기능 또는 개별 특성에 대한 평가 보다는 다양한 고객의 요구 사항에 기초한 여러 특성이나 기능들을 동시에 반영할 수 있을 때 바람직하다고 할 수 있다. 고승곤 (2008)은 품질 평가 방법인 시그마 수준(Sigma Level)을 확장하여 다양한 특성들을 종합적으로 반영할 수 있는 MSL(Multi-characteristic Sigma level)을 소개하였다. 본 논문에서는 MSL과 새로운 고객 선호 일치도를 반영하는 BOI(Blue Ocean Index)를 이용한 이동 통신 단말기의 상품력 평가 방법을 확인해 보고 이를 통해 실무적 그리고 통계적으로 고려해야 할 사항들을 검토해 보고자 한다.

임상시험에서 환자들을 각 처리로 할당할 때 반응변수에 영향을 미치는 공변량이 존재하면 공변량도 함께 고려하여 환자들을 랜덤하게 배치하여야 한다. 확률화(randomization) 방법들에는 여러 가지가 있으나 공변량에 따라 환자들을 배치하는 방법으로 층화(stratification)를 많이 사용한다. 층화는 환자들을 공변량에 따라 여러 층으로 나누고 각 층들 안에서 환자들을 랜덤하게 배치하는 방법인데, 공변량의 수가 많아지면 층의 수가 급격하게 늘어나기 때문에 층마다의 환자수가 충분히 많지 않으면 그 결과를 신뢰할 수 없게 된다. 이를 보완하기 위한 방법으로 Pocock과 Simon (1975)은 최소화(minimization) 방법을 제안하였으며 이 방법은 처리에 대한 공변량의 균형을 맞추는 것에 중점을 두었다. 본 논문에서는 현재 가장 많이 쓰이고 있는 확률화 방법들과 최소화 방법의 장단점, 불균형의 정도 및 검정력을 모의실험 연구를 통해 비교해보고자 한다.

In this paper we discuss some cautionary notes in using the Pearson chi-squared test statistic for the goodness-of-fit of the ordinal response model. If a model includes continuous type explanatory variables, the resulting table from the t of a model is not a regular one in the sense that the cell boundaries are not fixed but randomly determined by some other criteria. The chi-squared statistic from this kind of table does not have a limiting chi-square distribution in general and we need to be very cautious of the use of a chi-squared type goodness-of-t test. We also study the limiting distribution of the chi-squared type statistic for testing the goodness-of-t of cumulative logit models with ordinal responses. The regularity conditions necessary to the limiting distribution will be reformulated in the framework of the cumulative logit model by modifying those of Moore and Spruill (1975). Due to the complex limiting distribution, a parametric bootstrap testing procedure is a good alternative and we explained the suggested method through a practical example of an ordinal response dataset.

임상시험을 위한 표본 수 산정방법에 대해 지금까지 많은 방법이 개발되었고 현재 국내외 임상시험 기관에서 이 방법들을 토대로 표본 수를 산정하고 있다. 하지만 마이크로어레이칩 을 이용한 실험에 필요한 표본 수 산정에 대한 연구는 아직 미비하여 제대로 이용되지 않고 있다. 본 연구의 목적은 마이크로어레이 실험에 필요한 표본 수를 산정하는 데 있어 실제 마이크로어레이 자료의 재현성에 대한 정보를 이용하여 그 지침을 제공하는데 있다. 재현성 비교에서는 5가지 검정방법 즉, Fold change, Two-sample t-test, Wilcoxon rank-sum test, SAM, LPE 방법 별로 재현성을 측정하였다. 발현 값의 표준화 방법에 있어서는 MAS5, RMA 두 가지로 세분화 하였으며 반복수에 따라 상위 20개 또는 100개 유전자에 대한 일치성도 측정하였다. 또한, 표본수를 산정하는데 있어 기존에 제시한 방법에 현실적인 정보를 이용하여 좀 더 세분화하여 실험에 필요한 표본수를 산정해 보았다.

각 의료기관에서 수집될 수 있는 환자수가 한정되어 있는 질병의 경우에는 주로 다기관연구로써 임상연구가 진행된다. Jonckheere (1954)와 Terpstra (1952)의 추세 검정법으로 분석해야 하는 독립된 여러 군의 자료를 다기관에서 수집한 경우에 이질성을 고려하여 각 연구기관을 하나의 층으로 보아 층화분석법으로 분석하지 않으면 옳지 않은 결론에 도달할 수가 있다. 본 논문에서는 van Elteren (1960)이 제시한 Wilcoxon (1945) 검정통계량의 층화분석법을 이용하여 Jonckheere (1954)와 Terpstra (1952)의 추세 검정통계량에 근거한 층화분석법을 제시한다. 예제 자료에 이 층화분석법을 적용하며 효율성을 모의실험으로 알아본다.

비모수적 판별분류방법인 k-Nearest Neighbors Classification(KNNC) 방법은 널리 사용되고 있지만 고정된 이웃의 개수를 사용하며 또한 집단변수의 정보를 활용하지 않음으로서 자료의 국소적 특징을 반영하지 못하는 단점이 있다. Adaptive Nearest Neighbors Classification(ANNC) 방법과 Modified k-Nearest Neighbors Classification(MKNNC) 방법은 각각 이러한 단점들을 보완하기 위해 제안된 방법이다. 본 연구에서는 ANNC 방법과 MKNNC 방법의 장점을 결합한 Modified Adaptive Nearest Neighbors Classification(MANNC) 방법을 제안하였다. 나아가, 제안된 방법의 활용 가능성을 살펴보고자 실제자료에 대한 분석과 모의실험을 통해 기존의 방법들과 비교하였다.

광범위하게 사용되는 가족자료에 근거한 연관성 검정법 FBAT를 형제 전달 불균형 연관성 검정법 S-TDT와 비교하였고, 특히 형제간의 공분산을 고려한 분산추정량을 사용한 수정 S-TDT로써 유전연관성의 정도가 다른 가족자료가 검정통계량값으로 구분될 수가 있다. 모의실험으로 세 검정법을 비교한 결과, 형제의 표현형 자료가 서로 독립이 아닌 경우에 세 검정법 모두의 제 1종 오류가 정해진 유의수준보다 커지며, 또한 FBAT의 검정력이 S-TDT와 수정 S-TDT의 검정력에 미치지 못한다. FBAT 검정법에서 가정하는 조건이 검정법의 효율성에 미치는 영향을 더욱 심도있게 평가하는 연구가 요구된다.

두 비율비교 비열등성 임상시험(non-inferiority trial)에서의 검정은 두 비율간에 차이가 없다는 영가설에 근거한 정규근사 산출식이 흔히 사용 된다. 본 연구에서는 두 비율차이가 영이 아니라는 가설에서 유도된 Miettinen과 Nurminen이 제안한 우도 스코어검정(likelihood score test)과 Farrington과 Manning의 검정 그리고 비대칭도(skewness)을 보정한 Gart와 Nam이 제안한 검정방법을 소개하고 모의실험을 통하여 제 1종 오류와 검정력을 비교하여 비열등성 임상시험에서 검정방법의 결정에 가이드라인을 제시하고자 한다.

For modeling(skewed) semicircular data, we derive a new exponential family of distributions. We extend it to the l-axial exponential family of distributions by a projection for modeling any arc of arbitrary length. It is straightforward to generate samples from the l-axial exponential family of distributions. Asymptotic result reveals that the linear exponential family of distributions can be used to approximate the l-axial exponential family of distributions. Some trigonometric moments are also derived in closed forms. The maximum likelihood estimation is adopted to estimate model parameters. Some hypotheses tests and confidence intervals are also developed. The Kolmogorov-Smirnov test is adopted for a goodness of t test of the l-axial exponential family of distributions. Samples of orientations are used to demonstrate the proposed model.

본 논문에서는 비 재생무료교체-수리보증이 종료된 이후의 수리가 가능한 시스템에 대한 교체정책을 제안한다. 이를 위해서, 비 재생무료교체-수리보증을 정의하고, 사용자 측면에서 비 재생무료교체-수리보증이 종료된 이후의 보전모형이 고려된다. 최적의 보전정책을 결정하기 위한 기준으로는 사용자 측면의 단위시간당 기대비용이 고려되고, 보증 기간이 종료된 이후에 발생되는 시스템의 유지비용은 사용자가 모두 지불하게 된다. 즉, 시스템의 운영기간 동안 사용자가 지불하여야 할 비용들이 주어져 있을 때, 비 재생무료교체-수리보증이 종료된 이후의 최적의 보전주기를 결정한다. 마지막으로 본 논문에서 제안된 보존정책을 설명하기 위해서 수치적 예를 살펴본다.

본 논문은 남한지역 풍력자원의 계량화 및 바람환경분석 등에 필요한 풍력에너지지도를 고해상도로 작성하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 $1Km{\times}1Km$ 격자로 나누어진 남한전역(345,682 지점)의 월별풍속에 적합한 통계적 바람장모형을 설정하여 각종 풍력에너지통계를 $1Km{\times}1Km$ 격자지점 별로 계산하고, 통계값들를 지도로 구현하는 절차를 연구하였다. 바람장모형의 적합성검정에는 국내 76개 기상관측소에서 관측된 TMY (typical meteorological year) 바람자료가 사용되었으며, Kolmogrov-Smirnov 검정결과 로그정규모형이 남한지역의 월별 바람장모형에 적합하였다. 또한 로그정규모형 하에서 얻어지는 다양한 형태의 풍력에너지통계들을 소개하였으며, 국립기상연구소가 제공하는 $1Km{\times}1Km$ 격자지점(345,682 지점)의 풍속자료를 사용하여 남한(지상 80m)의 풍력에너지밀도(W/$m^2$)지도를 공간분포도 형태로 작성해 보였다.

본 논문은 불균형 자료에서 선형혼합모형에 적용되는 Akaike Information Criterion(AIC)의 효율에 대한 연구이다. Vaida와 Balanchard (2005)에 의해 제안된 cAIC(conditional AIC)는 mAIC(marginal AIC)가 임의효과의 예측에 대한 불확실성을 모형선택에서 반영하지 못하는 단점을 극복할 수 있는 방법이다. cAIC에 대한 이론적인 성질과 확장은 Liang 등 (2008)과 Greven과 Kneib (2010)에 의하여 연구되었다. cAIC의 형태는 자료의 구조에 영향을 받지는 않지만 선형혼합모형에서 모수의 추정 효율은 자료의 불균형의 정도에 따라 많은 영향을 받는 것이 알려져 있다. 기존의 연구에서 실시한 모든 모의실험이 자료가 균형인 경우에만 실행되어 자료의 불균형이 AIC에 근거한 혼합모형 선택 방법의 효율에 어떤 영향을 미치는지 알려져 있지 않다. 본 논문은 자료의 불균형이 모형선택 방법의 효율에 미치는 영향을 모의실험을 통하여 알아보았다. 자료의 불균형이 심해짐에 따라 AIC에 근거한 모형선택방법은 복잡한 모형을 선택하는 경향이 낮아짐을 보였다.

교통 혼잡을 해결하기 위해, 도로 교통망의 흐름을 정확히 파악하고 이를 효율적으로 관리하는 것은 가장 중요하면서도 효율적인 방안이다. 일반적으로 교통 흐름에 대한 연구로 대기행렬 모형이 이용된다. 특히, 속도, 통행량, 교통밀도에 대한 S-F-D(Speed-Flow-Density) 다이어그램은 도로의 현황을 파악하는데 매우 유용한 도구이다. 그러나 우리나라의 경우, 이러한 교통 속성들 간에 구조적인 변화를 볼 수 있었다. 이에 따라 본 연구에서는 대기 행렬 모형내에 구조변화를 포함함으로써 정체 시 도로 상황이 구조적으로 변화하는 현상을 모형에 반영하여, 국내 고속도로의 현황을 보다 잘 파악할 수 있는 새로운 S-F-D 다이어그램을 제안한다. 각 구간에 대한 최적의 대기행렬 모형을 찾기 위해 뉴튼-랩슨 방법으로 최적화 모수를 추정하고, 이를 바탕으로 최적속도와 밀도를 산출하여 요일별 시간별 도로의 이용현황 및 효율성을 파악하고자 한다.

Knowing what factors into a player's ability to affect the outcome of a sports game is crucial. This knowledge helps determine the relative degree of contribution by each team member as well as sets appropriate annual salaries. This study uses statistical analysis to investigate how much the outcome of a professional baseball game is influenced by the records of individual players. We used the Lotte Giants' data on 252 games played between 2007 and 2008 that included environmental data(home or away games and opponents) as well as pitchers' and batters' data. Using a SAS Enterprise Miner, we performed a logistic regression analysis and decision tree analysis on the data. The results obtained through the two analytic methods are compared and discussed.

확률과 통계 교육에서 학생들의 관심을 집중시켜 강의 효과를 높일 수 있는 예제들을 발굴하는 데 있어 많은 학자들의 꾸준한 노력이 뒤따라야 한다. 여러 분야의 예제를 제시할 수 있지만, 특히 다양한 예제들을 찾을 수 있는 분야가 스포츠이며, 그 중에서도 월드컵 축구는 여러 가지 흥미로운 문제들의 보고(寶庫)이다. 월드컵 축구대회는 전 국민적 관심사이기 때문에, 이 분야의 예제를 통한 학습 역시 확률과 통계에 대한 학생들의 관심도를 진작시킬 수 있는 효과적인 방법이라 본다. 본 논문에서는 월드컵 축구의 조별 리그와 16강 토너먼트 등의 경기 방식과 승점제 및 조편성과 관련된 경우의 수와 확률 문제들을 제시하였으며, 통계모형을 이용한 시뮬레이션을 통해 2010 남아공 월드컵을 앞둔 시점이라 가정하고 본선 진출 각 팀의 16강 진출 확률과 우승 확률을 계산하는 논리적 방법을 제안하였다.

48장의 화투패가 섞어지는 과정을 수학적으로 기술하고 그것이 완전히 섞여지기 위해서 몇 번을 반복해 쳐야 하는가에 대한 답을 제시한다. 또한 그보다 작은 횟수로 치는 경우 예상되는 불완전한 임의성의 형태를 밝힌다.

각각 N명으로 구성된 두 팀이 경기를 하기 전에 공격과 수비를 정해야하는 경우가 발생한다. 경우의 수를 통하여 각 팀이 N = 1, N = 2 그리고 N = 3인 경기의 경우 모든 사람들이 참가하여 가위바위보를 통하여 승부가 결정될 때까지의 평균 게임수를 계산하였다. 실제로 모의실험을 통하여 평균 게임수를 구하여 이를 비교하였다.

구속영장 기각시 그 기각사유로 단순히 도주 및 증거인멸 우려가 없다고만 기재되는 경우가 대부분이다. 이로 인해 사건의 어떤 측면이 구속영장발부에 영향을 미쳤는지 전혀 알 수 없고, 구속영장을 발부하는 정확한 기준이 무엇인지에 대해 끊임없이 제기되고 있다. 본 연구에서는 창원지방검찰청 진주지청에서 2006-2008년의 3개년도 영장청구자료를 범죄 유형에 따라 7가지로 분류하고 각 범죄별로 구속영장 기각 여부를 결정하는 변수를 알아보고자 한다. 7대 범주별 교차분석을 통하여 구속영장 기각 여부에 대한 통계모형을 다루었다.

다차원 분할표를 구성하는 범주형 변수들의 연관관계를 식별하기 위하여 널리 이용되는 로그선형모형을 위한 절사 LAD(least absolute deviations) 추정방법을 제안하였다. 제안된 방법은 가중 LAD 추정을 반복하여 계산이 수행되므로 분할표 분석을 위해 적용할 수 있는 여러 연관성 모형(association models)에 직접 적용할 수 있다. 또한 붓스트랩을 이용한 최적절사율을 결정하는 방법이 갖는 공분산행렬을 과소추정하는 문제를 해결하기위한 절사율 결정 방법을 제안하였다. 모의실험을 통해 제안된 방법이 붓스트랩 방법에 비하여 항상 우수한 절사율을 보인다는 것을 설명하였으며, 제안된 방법들의 실제 자료분석 결과를 제시하였다.

There are two main approaches for estimating the discontinuous regression function nonparametrically. One is the direct approach, the other is the indirect approach. The major goal of the two approaches are different. The direct approach focuses on the overall good estimation of the regression function itself, whereas the indirect approach focuses on the good estimation of jump locations. Apparently, the two approaches are quite different in nature. Gijbels et al. (2007) argue that the comparison of two approaches does not make much sense and that it is even difficult to choose an appropriate criterion for comparisons. However, it is obvious that the indirect approach also has the regression curve estimate as the subsidiary result. Therefore it is necessary to verify the appropriateness of the indirect approach as the estimator of the discontinuous regression function itself. Park (2009a) compared the performance of two approaches through a simulation study. In this paper, we consider a more general case and draw some useful conclusions.