• 응용통계연구
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• 제17권1호
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• pp.89-103
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• 2004

2차원 분할표 형태의 자료에 대해 두 범주형 변수들간의 독립성을 검정함에 있어, 만일 두 변수 각각의 모분포가 이미 완전히 알려진 경우라면 이 알려진 정보를 충족할 수 있도록 분할표 자료를 보정한 후 보정된 분할표 자료에 대해 전통적인 카이제곱 검정법을 적용하는 것이 더 타당함을 논증한다 그리고 이에 근거한 제약상황 카이제곱 독립성 검정법을 유도하고 모의실험을 통해 전통적인 무보정 카이제곱 검정법과 비교한다.

• 재무관리연구
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• 제14권2호
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• pp.273-312
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• 1997

본 연구는 우리나라의 실제 일별 주식수익률 자료를 이용한 시뮬레이션을 통해 우리나라 주식시장에 가장 적합한 사건연구방법론을 도출하고자 하였다. 이를 위해, 1980년에서부터 1995년까지 우리나라 주식시장에 상장된 675개 주식을 대상으로 무작위 복원추출 방법에 의해 50개의 개별주식으로 구성된 250개 표본을 선정하였다. 이들 250개 표본을 이용하여 시뮬레이션 기법에 의해 다양한 사건연구 모형의 통계적 오류와 검정력에 미치는 영향을 종합적으로 분석하였다. 시뮬레이션 실험 결과에 의하면, 먼저 사건일을 정확히 포착할 수 있는 경우에는 산업별주가지수를 시장지수로 선택한 시장모형 혹은 시장조정모형으로 초과수익률을 측정하고, 횡단면 독립성을 가정한 검정법이 가장 우수한 사건연구방법으로 나타났다. 한편, 사건일을 정확하게 포착할 수 없는 경우에는, 동일가중지수를 시장지수로 선택한 시장모형 혹은 시장조정모형으로 초과수익률을 측정하고, 횡단면 독립성을 가정한 검정법이 가장 적합한 모형으로 나타났다. 그리고, 사건일 집중현상으로 인한 제1종 오류를 감소시키는 데에는 개별주식의 초과수익률 간의 횡단면 독립성을 가정한 검정법보다는 횡단면 중속성을 조정한 검정법을 사용하는 것이 더욱 효과적이다.

• 응용통계연구
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• 제9권2호
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• pp.13-23
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• 1996

본 논문에서는 임의중단된 자료가 관찰되는 경우 Marshall과 Olkin의 이변량 지수 모형의 독립성에 대한 붓스트랩 검정절차를 제안하고, 몬테칼로 모의실험을 통하여 제안된 붓스트랩 검정법과 기존의 다른 검정법들의 검정력을 비교하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.1-5
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• 2011

우리는 동의지수법에 의한 이변량정규분포의 변수 간 독립성에 대한 퍼지 상관 검정법을 제안하였다. 이를 위하여 퍼지 데이터의 조건을 제시하고, 퍼지 상관계수와 가설을 기각하고 채택할 정도를 위한 동의지수법을 정의하였다. 또한 예증을 위하여 한 이변량정규분포로부터 퍼지 표본을 추출하여 퍼지 상관계수를 이용한 최강력 불편 퍼지 검정법을 보였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제4권2호
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• pp.557-563
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• 1997

Marshall-Olkin의 이변량 지수모형을 따르는 두개의 부품으로 이루어진 시스템에서, 두 부품의 수명들이 이변량 1종 중단된 자료로 관찰되는 경우, 모수에 대한 최우추정량을 구한다. 그리고 두 부품의 수명에 대한 근사적 독립성과 동일성 검정법을 제안하고 몬테칼로 모의실험을 통하여 검정력을 비교하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제10권1호
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• pp.37-45
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• 1999

본 논문에서는 Marshall-Olkin의 이변량 지수모형을 따르는 두 부품의 수명들이 이변량 임의 중단된 자료로 관찰되는 경우를 생각한다. 이 경우 모수와 시스템 신뢰도에 대한 최우추정량을 구하고 근사적 정규성을 이용하여 두 부품의 수명에 대한 동일성 및 독립성 검정법을 제안한다. 그리고 모의실험을 통하여 제안된 추정량들과 검정법들의 유의확률을 계산한다.

• 응용통계연구
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• 제17권2호
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• pp.337-346
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• 2004

랜덤표본에 관한 이원분할표의 독립성검정에는 통상 피어슨의 카이제곱적합도검정과 우도비검정을 사용한다. 그러나 랜덤표본이 아닌 집락자료에 관한 분할표의 경우에는 이들 검정법은 잘못된 결과를 나타낸다. 이러한 경우에는 공변량의 고정효과 외에 집락에 따른 변량효과를 함께 포함하는 일반화선형혼합모형을 고려함으로써 집락간의 이질성과 집락내의 종속성을 반영할 수 있다. 본 연구에서는 집락자료의 분할표에 대한 일반화선형혼합모형을 소개하고 실례를 통하여 이들 모형의 적합에 대해 논의한다.

• 응용통계연구
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• 제23권6호
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• pp.1103-1113
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• 2010

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.

• 응용통계연구
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• 제23권6호
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• pp.1081-1091
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• 2010

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.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.104-104
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• 2023

최근 2017년 청주, 천안의 홍수, 2020년 용담댐 상류와 대청댐 상류의 홍수, 2022년 청주의 도시침수를 비롯한 서울 도심의 침수피해와 같은 홍수 발생은 지역의 국민들에게 막대한 재산상의 피해를 입히고 있다. 국가적 차원에서 치수의 목적을 달성하고 경제적으로 적절한 규모의 수리구조물을 설계하기 위해 하천의 주요지점에 대한 신뢰성 있는 설계홍수량의 제시는 반드시 필요한 현실에 직면해 있다. 특히 해당 지점의 수리시설물은 점빈도분석에 의한 설계홍수량을 적용하나, 관측자료가 없는 미계측 지점에 위치한 수리시설물은 지역빈도분석에 의한 설계홍수량을 산정하여 적용해야 한다. 이에 본 연구에서는 금강 유역을 대상으로 점빈도분석과 지역빈도분석에 의한 설계홍수량 결과를 비교·분석하고자 한다. 지역빈도분석을 위한 수위관측소의 선정은 금강유역 80개 수위관측소 중 장기간 연최대홍수량 자료가 있고 유량자료의 연결성 및 신뢰성이 확보된 46개수위관측소를 대상으로 하였다. 46개 수위관측소의 연최대홍수량 계열을 대상으로 동질성, 독립성 및 이상치 검정을 수행하였으며, 세 가지 검정 모두 적절한 수위 관측소 지점은 36개 지점으로 분석되었다. 36개 수위관측소의 기본통계치(평균, 표준편차, 분산, 왜곡도 및 첨예도)를 산정한 후 3변수 Gamma 분포 계열인 GEV, GLO, GPA의 확률 분포를 적용하였다. 확률 분포별 매개변수는 전산화를 통해 L-모멘트의 차수를 0~4까지 변화시켜 LH-모멘트법에 적용하였다. LH-모멘트법에 의해 산정된 확률 분포들의 매개변수를 적용하여 적합도 검정을 수행하였다. 지역빈도분석을 위해 36개 수위관측소를 K-Means clustering 방법을 통해 4개 지역으로 구분하였다. 이를 통해LH-모멘트의 적정차수와 확률 분포에 따른 점빈도분석(지점 대상)과 지역빈도분석(지역 대상) 결과인 설계홍수량을 산정하였으며, 점빈도분석과 지역빈도분석에 의해 산정된 설계홍수량간의 분석결과를 제시하였다. 본 연구를 통해 수리구조물 설계 시 안정적인 조건 제시 및 관리체계 구축에 기여하고 방재대책 수립 시 경제·사회적 요소를 반영한 합리적 방안을 제시하고자 한다.