nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
생동성 시험과 같은 임상약리학분야의 연구는 일반적으로 한 개체 내에서 반복하여 측정된 자료구조를 사용하므로 선형혼합모형을 이용하여 분석하는 것이 보편적이다. 이러한 모형에서 랜덤효과는 개체 내 관측 자료 사이의 상관관계를 설명하고, 공분산행렬은 개체-내 변동을 설명한다. 생동성 분석은 두 약물의 약동학적 변수인 Cmax와 AUC의 기하평균비에 대한 90% 신뢰구간이 동등성 한계인 [0.8, 1.25] 범위에 드는지 알아보는 분석으로, 고정효과에는 시기, 순서군, 치료효과를, 랜덤효과에는 개체효과를 가지는 선형혼합모형을 이용하여 분석한다. 이러한 분석이 적용된 실제 예를 살펴보기 위하여 레보플록사신 연구의 자료를 활용하였다.

Linear mixed models are commonly used in the clinical pharmaceutical studies to analyze repeated measures such as the crossover study data of bioequivalence studies. In these models, random effects describe the correlation between repeated outcomes and variance-covariance matrix explain within-subject variabilities. Bioequivalence analysis verifies whether a 90% confidence interval for geometric mean ratio of Cmax and AUC between reference drug and test drug is included in the bioequivalence margin [0.8, 1.25] performed using linear mixed models with period, sequence and treatment effects as fixed and sequence nested subject effects as random. A Levofloxacin study is referred to for an example of real data analysis.

(게재일: 2015.04.30)
연속측도의 반응변수가 반복측정된 실험 자료의 분석을 위해 흔히 선형혼합모형이 사용된다. 그러나, 잔차의 분포가 이분산성이거나 비정규성을 가질 때 표준적인 선형혼합모형은 적절하지 않은 결과를 가져온다. 잔차의 분포가 두터운 꼬리를 가진 비정규분포를 보이는 타이어 필드시험 데이터를 로버스트 선형혼합모형에 적합시킴으로써 보다 더 정확하고 신뢰할 수 있는 분석결과를 얻을 수 있다. 추가적으로 신뢰성 분석 결과를 제시한다.

A general linear mixed-effects model is often used to analyze repeated measurement experiment data of a continuous response variable. However, a general linear mixed-effects model can give improper analysis results when simultaneously detecting heteroscedasticity and the non-normality of population distribution. To achieve a more robust estimation, we used a heavy-tailed linear mixed-effects model for a more exact and reliable analysis conclusion than a general linear mixed-effects model. We also provide reliability analysis results for further research.

(게재일: 2015.04.30)
본 논문에서는 임의효과에 대한 추론 문제가 다루어졌으며 이 추론에서 신뢰분포를 사용하는 것이 제안되었다. 신뢰분포를 이용한 방법은 표본의 크기가 작아도 임의절편들이 있는 로지스틱 회귀분석에서 좋은 결과를 보여주었으며, 자료분석을 통해서도 각 개체가 가지는 임의효과들에 대한 세밀한 분석이 가능함을 확인하였다.

This paper considers inferences of random effects. We show that the proposed confidence distribution (CD) performs well in logistic regression for random intercepts with small samples. Real data analyses are also done to identify the subject effects clearly.

(게재일: 2015.04.30)
우리나라는 세계적으로 배달음식 문화가 가장 많이 발달한 나라 중에 하나로 최근에는 일인가구의 증가와 배달앱 시장의 발달과 함께 그 성장 속도 또한 눈부시게 증가하고 있다. 따라서 배달음식 이용에 큰 영향을 미칠 것으로 예상되는 날씨와 날짜별 변수를 고려하여 시간대별 배달음식 이용건수를 예측함으로써 소비자와 생산자 모두에게 이익을 주는 예측모형을 찾고자 한다. 본 연구의 목적은 다양한 데이터마이닝 기법을 이용하여 2014년도 배달음식 통화건수를 예측하는데 있다. 예측에 사용되는 회귀 모형은 선형회귀모형, 랜덤 포레스트, 그래디언트 부스팅, 서포트 벡터 기계, 신경망, 로지스틱 회귀모형으로 총 6가지이다. 고려되는 배달음식 업종은 총 4가지(족발/보쌈정식, 중국음식, 치킨, 피자)로 크게 두 가지 방법을 이용하여 각 업종별 배달음식 이용건수를 예측하였다. 첫 번째 방법은 총 이용건수와 각 업종별 배달음식 이용비율을 곱하여 각 업종별 배달음식 이용건수를 예측하는 것이고, 두 번째 방법은 각 업종별 모형을 세워 각 업종별 배달음식 이용건수를 예측하는 방법이다. 최종적으로 선택된 모형은 방법 1에서는 신경망 모형과 선형회귀모형이며, 방법 2에서는 신경망 모형이었다. 방법 2보다는 방법 1로 구한 결과가 더 예측력이 좋은 것으로 나타났다.

Food delivery services are well developed in the Republic of Korea, The increase of one person households and the success of app applications influence delivery services these days. We consider a prediction model for the food delivery service based on weather and dates to predict the number of food delivery services in 2014 using various data mining techniques. We use linear regression, random forest, gradient boosting, support vector machines, neural networks, and logistic regression to find the best prediction model. There are four categories of food delivery services and we consider two methods. For the first method, we estimate the total number of delivery services and the posterior probabilities of each delivery service. For the second method, we use different models for each category and combine them to estimate the total number of delivery services. The neural network and linear regression model perform best in the first method, this is followed by the neural network which is the best for the second method. The result shows that we can estimate the number of deliveries accurately based on dates and weather information.

(게재일: 2015.10.31)
본 연구에서는 혼합모형의 추론을 위한 벌점-최대우도추정량의 빠른 계산절차를 제안하다. 제안된 절차는 벌점-최대우도추정량을 위한 추정방정식에서 헷시안 행렬을 화살촉형태를 지닌 희소행렬을 통하여 근사 시킴으로써 계산속도의 향상을 가져왔다. 두 가지 가상실험을 통하여 제안된 근사식을 사용함으로써 얻게되는 계산시간의 감소와 동시에 이를 위하여 지불하여야 하는 근사오차에 대하여 살펴보았다.

In this paper, we study an approximate procedure to evaluate a penalized maximum likelihood estimator (MLE) for a mixed effects model. The procedure approximates the Hessian matrix of the penalized MLE with a structured sparse matrix or an arrowhead type matrix to speed its computation. In this paper, we numerically investigate the gain in computation time as well as approximation error from the considered approximation procedure.

(게재일: 2015.04.30)
지난 수십 년 동안 유전형 기술(genotyping technology)의 발달로 개인별 유전자 정보를 얻기 위해 필요한 비용이 감소함에 따라, 다양한 인간 질병의 원인 유전자를 규명하기 위한 많은 유전역학 연구들이 진행되어 왔다. 예를 들어 전장유전체관련분석(genome-wide association studies)은 수백 개에 이르는 표현형(phenotypes)에 대하여 수천 개에 이르는 원인유전자를 규명하였다. 유전체 자료의 홍수로 인하여 대규모 유전체 자료를 분석할 수 있는 다양한 분석 알고리즘에 개발되었으며, 특별히 선형혼합모형은 유전율의 추정부터 관련분석(association studies)에 이르기까지 유전역학 연구에서 광범위하게 활용되고 방법론이었다. 본 논문에서는 유전역학 연구에 있어 빈번하게 활용되는 선형혼합모형의 활용 사례를 나열하고, 각 분석 모형 별 추정치들의 생물학적 의미를 논하고자 한다.

We have experienced a substantial improvement in and cost-drop for genotyping that enables genetic epidemiological studies with large-scale genetic data. Genome-wide association studies have identified more than ten thousand causal variants. Many statistical methods based on linear mixed models have been developed for various goals such as estimating heritability and identifying disease susceptibility locus. Empirical results also repeatedly stress the importance of linear mixed models. Therefore, we review the statistical methods related with to linear mixed models and illustrate the meaning of their estimates.

(게재일: 2015.04.30)
경시적 자료 연구의 중요한 주제 중의 하나는 시간이 지남에 따라 개인의 건강 상태가 어떻게 변하는지를 추적하는 확률이다. 질병의 상태를 시간의 흐름에 따라 추적하는 것은 장기간에 걸친 임상적 관찰 연구의 계획과 분석, 그리고 질병의 예방과 치료에 중요한 의미를 지닌다. 본 논문에서는 두 다른 시점에서 각 개인의 건강 상태에 대한 조건부 확률을 추정해내는 순위 추적 확률에 대하여 연구하였다. 순위 추적 확률과 순위 추적 확률비를 추정하기 위하여 선형 혼합 효과 모형을 고려하였다. 본 논문의 방법은 아동을 대상으로 심혈관계 질환의 위험요인을 연구하는 역학 자료에 적용되었다.

An important scientific objective of longitudinal studies involves tracking the probability of a subject having certain health condition over the course of the study. Proper definitions and estimates of disease risk tracking have important implications in the design and analysis of long-term biomedical studies and in developing guidelines for disease prevention and intervention. We study in this paper a class of rank-tracking probabilities to describe a subject's conditional probabilities of having certain health outcomes at two different time points. Linear mixed effects models are considered to estimate the tracking probabilities and their ratios of interest. We apply our methods to an epidemiological study of childhood cardiovascular risk factors.

(게재일: 2015.04.30)
일반화 선형혼합모델은 일반적으로 경시적 범주형 자료를 분석하는데 사용된다. 이 모델에서 임의효과는 반복 측정치들의 시간에 따른 의존성을 설명한다. 임의효과 공분산행렬의 추정은 여러가지 제약조건들 때문에 쉽지 않은 문제이다. 제약조건으로는 행렬의 모수들의 수가 많으며, 또한 추정된 공분산행렬은 양정치성을 만족하여야 한다. 이러한 제한을 극복하기 위해, 임의효과 공분산행렬의 모형화를 위한 여러가지 방법이 제안되었다: 수정 단냠레스키분해, 이동평균 단냠레스키분해와 부분 자기상관행렬을 이용한 방법이 있다. 이 논문에서 위의 제안된 방법들을 소개한다.

Generalized linear mixed models are used to analyze longitudinal categorical data. Random effects specify the serial dependence of repeated outcomes in these models; however, the estimation of a random effects covariance matrix is challenging because of many parameters in the matrix and the estimated covariance matrix should satisfy positive definiteness. Several approaches to model the random effects covariance matrix are proposed to overcome these restrictions: modified Cholesky decomposition, moving average Cholesky decomposition, and partial autocorrelation approaches. We review several approaches and present potential future work.

(게재일: 2015.04.30)
영상은 렌즈를 통하여 형성된 이미지로 많은 응용 분야에서 사용된다. 디지털 기기로 획득한 디지털 영상은 수치화된 자료로 통계분석이 가능하며, 신속하고 효율적인 작업이 가능하게 한다. 영상처리 분야에서는 화질의 개선을 위해서 잡음을 제거하는 방법들이 연구되고 있다. 본 논문은 영상 잡음을 효과적으로 제거하는 방법으로 통계적 방법들을 사용하여, 에지의 방향과 크기를 적용한 새로운 잡음 제거 방법을 제안한다. 이 방법은 동일한 방향에 위치한 화소들에 대하여 로버스트 회귀모형을 적용하고 해당 화소의 밝기 값을 추정한다. 추정된 화소의 밝기 값은 에지의 크기가 가중값으로 사용되어 평균필터의 성능을 개선한다. 모의실험의 결과, 제안한 방법은 특징을 포함하는 화소를 잘 유지하며, 잡음 제거 성능도 기존의 방법보다 개선되는 것을 확인하였다.

Digital images acquired by digital devices are used in many fields. Applying statistical methods to the processing of images will increase speed and efficiency. Methods to remove noise and image quality have been researched as a basic operation of image processing. This paper proposes a novel reduction method that considers the direction and magnitude of the edge to remove image noise effectively using statistical methods. The proposed method estimates the brightness of pixels relative to pixels in the same direction based on a robust regression model. An estimate of pixel brightness is obtained by weighting the magnitude of the edge that improves the performance of the average filter. As a result of the simulation study, the proposed method retains pixels that are well-characterized and confirms that noise reduction performance is improved over conventional methods.

(게재일: 2015.10.31)
본 논문에서는 SRC-Stat 통계패키지를 이용하여 생존자료를 분석하는 방법을 소개한다. 본 패키지는 단변량 생존 자료 분석을 위한 콕스의 비례위험모형 뿐만아니라, 다변량 생존자료분석을 위한 공통 및 지분 프레일티 모형과 같은 고급 생존분석법을 제공한다. 잘 알려져 있는 실제자료의 사용을 통해 본 패키지의 유용성을 예증한다.

In this paper we introduce how to analyze survival data via a SRC-Stat statistical package. This provides classical survival analysis (e.g. Cox's proportional hazards models for univariate survival data) as well as advanced survival analysis such as shared and nested frailty models for multivariate survival data. We illustrate the use of our package with practical data sets.

(게재일: 2015.04.30)
전통적으로 반복 측정된 형제 쌍 연관 분석에서는 선형 혼합 모형이 사용되어 왔다. 그러나 그 모형은 관심있는 표현형과 연관된 유전자좌를 찾는 것에 있어서 검정력이 문제가 되는 것으로 지적되어 왔다. 본 연구에서 우리는 이러한 검정력 문제를 개선하는 방법으로 감마 혼합 모형을 고려하였고, 검정력과 제 1종 오류의 관점에서 선형 혼합 모형과 성능을 서로 비교하여 보았다. Genetic Analysis Workshop 13에서 제공된 자료를 이용하여 살펴본 결과, 감마 혼합 모형이 검정력에 있어서 큰 이득을 볼 수 있는 것으로 나타났다.

Traditionally, sib-pair linkage analysis with repeated measures has employed linear mixed models, but it suffers from the lack of power to find genetic marker loci associated with a phenotype of interest. In this paper, we use a gamma mixed model to improve sib-pair linkage analysis and compare it with a linear mixed model in terms of power and Type I error. We illustrate that the use of gamma mixed model can achieve higher power than linear mixed model with Genetic Analysis Workshop 13 data.

(게재일: 2015.04.30)
한국 프로야구에서 팀들의 실점을 설명하기 위한 지표를 연구하였다. Kim과 Kim (2014)이 팀들의 득점력을 설명하기 위한 공격지표를 연구한 것과 유사하게 본 논문에서는 팀들의 실점을 설명하기 위한 수비지표를 연구하였다. 여러 가지의 수비지표 중 팀의 실점과 관련이 큰 것들을 결합하여 만든 몇 가지의 결합지표들을 고려하였다. 프로야구 원년인 1982년부터 2014년까지의 정규리그 전 경기 자료를 분석한 결과 WHIP와 경기당피홈런의 가중평균으로 정의되는 가중WPH가 실점을 가장 잘 설명해줬다. 구체적으로 WHIP에 81%, 경기당피홈런에 19%의 가중값을 주는 가중WPH가 팀의 평균실점과 0.95033의 상관계수를 갖는 최적의 가중WPH인 것으로 나타났다. 시대별 분석에서도 크게 다르지 않은 결과를 얻었다.

We studied indices to explain runs lost for Korean professional baseball teams. Kim and Kim (2014) studied batting indices to explain run productivity of teams; subsequently, we studied fielding indices to explain runs lost. We considered several combined indices made by combining fielding indices closely connected with the runs lost of teams. Data analysis from all games in the regular seasons of 1982~2014 show that weighted WPH (defined as weighted average of WHIP and number of home runs allowed per game) best explain runs lost. Weighted WPH consisting of WHIP (with weight 81%) and number of home runs allowed per game (with weight 19%) was found optimal weighted WPH having correlation coefficient 0.95033 with average runs lost per game. Analysis by chronological periods gave results not much different.

(게재일: 2015.10.31)
경시적 자료는 각 환자마다 시간에 따라 반복 측정되는 코호트 연구 등에서 많이 쓰인다. 본 연구는 반응변수 간 상관성을 고려할 수 있는 결합 다단계 일반화 선형모형을 이용하여, 다변량 경시적 자료 분석을 수행하였다. 한국 유전체 역학 연구에서 실시한 코호트 자료를 적합하고 결과를 해석한다. 조건부 아카이케 정보 기준을 이용하여 모형 선택을 하고, 변량효과들의 추정치들을 설명한다.

Joint hierarchical generalized linear models proposed by Molas et al. (2013) extend the simple longitudinal model into multiple models fitted jointly. It can easily handle the correlation of multivariate longitudinal data. In this paper, we apply this method to analyze KoGES cohort dataset. Fixed unknown parameters, random effects and variance components are estimated based on a standard framework of h-likelihood theory. Furthermore, based on the conditional Akaike information criterion the correlated covariance structure of random-effect model is selected rather than an independent structure.

(게재일: 2015.04.30)
생명과학 또는 의학 연구에서는 반복 측정된 변수들 간의 상관 관계를 보고자 하는 경우가 발생한다. 반복 측정된 것을 고려하지 않으면 상관관계를 과소 추정하는 경향이 나타나므로 이를 고려해야 하며, 선형혼합모형의 분산-공분산 행렬을 이용하여 상관관계를 추정할 수 있다. 본 연구에서는 변수들의 반복 측정이 동시에 된 경우와 그렇지 않은 경우로 나누어 혼합모형을 이용한 상관계수의 추정방법을 소개한다. 고속 음향 복사력 임펄스 영상(acoustic radiation force impulse imaging; ARFI)으로 간과 비장에서 각각 세 번씩 전단파 속도를 반복 측정하고 복부 초음파 검사로 비장 길이를 측정한 자료에서 전단파 속도와 비장 길이 간의 상관 관계를 분석하기 위해 본 논문에서 소개한 방법들을 적용하였고 SAS의 PROC MIXED를 이용하는 방법을 제시하였다.

Repeated measurements on each variables of interest often arise in bioscience or medical research. We need to account for correlations among repeated measurements to assess the correlation between two variables in the presence of replication. This paper reviews methods to estimate a correlation coefficient between two variables in repeated measurements using the variance-covariance matrix of linear mixed effect models. We analyze acoustic radiation force impulse imaging (ARFI) data to assess correlation between three shear wave velocity (SWV) measurements in liver or spleen and spleen length by ultrasonography. We present how to obtain parameter estimates for the variance-covariance matrix and correlations in mixed effects models using PROC MIXED in SAS.

(게재일: 2015.04.30)
본 논문에서는 집단 약동/약력학 모형 추정을 위한 다양한 추정방법들을 이론적으로 비교, 분석하였다. 특히 확률적 표본을 이용한 방법들인 IMP, IMPMAP, SAEM 방법과 베이지안 방법의 이론적 배경과 이들의 성능을 자세히 살펴보고, 기존의 선형근사를 이용한 FO, FOCE 등의 방법과 비교 분석하였다. 확률적 표본을 이용한 추정방법들이 추정에 많은 시간이 소요된다는 문제점을 개선하기 위하여 좀 더 좋은 초기치를 찾는 방안으로 상대적으로 짧은 시간에 정확한 추정치를 계산해주는 ITS 방법을 이용하였다.

This study is about estimation methods for the population pharmacokinetic and pharmacodymic model. This is a nonlinear mixed effect model, and it is difficult to find estimates of parameters because of nonlinearity. In this study, we examined theoretical background of various estimation methods provided by NONMEM, which is the most widely used software in the pharmacometrics area. We focused on estimation methods using a stochastic sampling approach - IMP, IMPMAP, SAEM and BAYES. The SAEM method showed the best performance among methods, and IMPMAP and BAYES methods showed slightly less performance than SAEM. The major obstacle to a stochastic sampling approach is the running time to find solution. We propose new approach to find more precise initial values using an ITS method to shorten the running time.

(게재일: 2015.04.30)
고농도 미세먼지( )에 노출되는 것은 호흡기 질환 뿐만 아니라 피부, 안구, 심혈관계 질환 등을 야기한다. 따라서 미세먼지 농도를 정확히 예측하는 방법을 개발하는 것은 국민건강과도 깊은 관련이 있다. 현재 국립환경과학원에서는 미세먼지 농도가 높은 "나쁜날씨"를 예측하기 위해 의사결정나무 모형을 사용하고 있다. 그러나 모형 자체의 불안정성은 차치하더라도 의사결정나무는 전체 데이터의 9%밖에 차지하지 않는 "나쁜날씨"를 예측하기에 적합하지 못하다. 본 논문에서는 국립환경과학원에서 사용하는 모형의 부정확성과 부적절성을 제시하는 한편, 분위수 손실 함수를 적용한 새로운 모형의 유용성을 제시한다. 그리고 새로운 모형의 성능을 여러 값에 대해 평가하고 비교를 통해 기존 모형 교체의 타당성을 보인다.

Concerning the national health, it is important to develop an accurate prediction method of atmospheric particulate matter (PM) because being exposed to such fine dust can trigger not only respiratory diseases as well as dermatoses, ophthalmopathies and cardiovascular diseases. The National Institute of Environmental Research (NIER) employs a decision tree to predict bad weather days with a high PM concentration. However, the decision tree method (even with the inherent unstableness) cannot be a suitable model to predict bad weather days which represent only 4% of the entire data. In this paper, while presenting the inaccuracy and inappropriateness of the method used by the NIER, we present the utility of a new prediction model which adopts boosting with quantile loss functions. We evaluate the performance of the new method over various -value's and justify the proposed method through comparison.

(게재일: 2015.02.28)
가축의 경제적인 특성은 환경적인 요인과 유전적인 요인의 영향을 복합적으로 받는다. 우리는 한우의 경제적 특성에 영향을 미치는 유전적인 요인에 관심이 있으며, 우리의 목적은 경제형질에서 환경적인 요인을 보정하여 유전효과를 더욱 정확하게 검증하는 것이다. 본 연구에서는 환경적인 요인과 유전적인 요인으로 구성된 통계모형을 구축하고, 이 모형에서 환경적인 요인인 사육농가의 효과와 도축일령의 효과를 제거하여 보정된 경제형질값을 구한다. 그리고 보정 전 후 경제형질값을 다중인자차원축소 방법에 적용하여 각각의 우수 유전자와 유전자조합을 선별하고, 정확도를 비교한다. 그 결과, 우리는 환경요인을 보정한 경제형질값을 활용하여 우수 유전자 선별의 정확도를 높였고, 한우의 등급과 지방산과 깊은 연관이 있는 우수한 FABP4 유전자를 선별하였다.

Economic-traits of livestock are affected by environmental and genetic factors. We are interested in genetic factors that influence the economic-traits of Korean cattle. It is necessary to adjust environmental factors in order to enhance the accuracy of the genetic effect analysis. In this paper, we propose a statistical model of Korean cattle that exclude environmental breeding farm and age factors. We formulated an adjusted economic-trait value, and applied multifactor dimensionality reduction (MDR) method to data of before-and-after adjustment to identify major FABP4 genes. We were able to increase the accuracy of the analysis after adjustment and identify superior FABP4 genes that influence grade and fatty acid.

(게재일: 2015.10.31)
D-최적 등을 위시한 최적실험은 비선형모형인 경우 추정을 하여야할 모수에 의존하는 문제점이 존재한다. 따라서 기본적으로 문헌에서는 모수추정을 위해서는 순차실험을 제안한다. 본 연구에서는 2단계 실험설계를 모수추정의 사례를 포함한 다양한 환경 하에서의 사용방법을 알아보았다. 본 연구에서 제안한 내용은 단계의 수나 구체적인 실험기준의 숫자에 상관없이 적용되는 범용적인 기준이다. 본 연구는 2단계 실험에서 3개 이상의 실험목적을 가지고 있는 경우 하이브리드(hybrid)방법을 제안하였다. 모든 실험은 근사실험설계의 형태로 논의되었다.

The D-optimal design for the nonlinear model typically depends on the unknown parameters to be estimated. Therefore, it is strongly recommended in literature to use a sequential experimental design for estimating the parameters. In this paper two stage experimental design is discussed under many different circumstances including estimating parameters. The method is so universal to be applied to any mixture of objectives for any model including linear model. A hybrid approach is suggested to handle more than 2 objectives in two-stage experimental design. The design is discussed in approximate design framework.

(게재일: 2015.02.28)
확산모형은 입자의 운동현상과 금융자산의 미시적 가격변동을 설명하기 위하여 사용되는 수리적 모형이다. 확산모형의 추정방법에 관한 논의는 다양한 분야에서 이루어져 왔다. 통계학적 관점에서 우도적 방법에 기반한 확산모형의 추정방법을 개발하려는 시도가 계속되어 왔다. 이산시간 간격으로 관측된 자료를 이용하여 확산모형을 추정할 때 최대우도 추정법을 적용하기 위해서는 확산모형에 대한 전이확률 밀도함수를 구해야 한다. 본 연구에서는 확산모형의 전이확률밀도를 근사하기 위하여, 정규분포를 따르는 확률변수를 이용하여 브라운다리 확률과정에 대한 경로적분을 대체하는 방법을 제안하고, 그 수치적 성질을 다른 방법들과 비교한다.

Diffusion is a mathematical tool to explain the fluctuation of financial assets and the movement of particles in a micro time scale. There are ongoing statistical trials to develop an estimation method for diffusion models based on likelihood. When we estimate diffusion models by applying the maximum likelihood estimation method on data observed at discrete time points, we need to know the transition density of the diffusion. In order to approximate the transition densities of diffusion models, we suggests the method to approximate the path integral of the random process with normal random variables, and compare the numerical properties of the method with other approximation methods.

(게재일: 2015.10.31)
통계청과 한국은행 등 통계작성기관에서 이용되고 있는 계절조정은 연간 경제통계 작성시 시계열을 예측한 후 계절조정방법을 적용하여 1년 후 계절변동을 예측하고 원통계 작성시 원통계에서 이를 제거하여 계절조정계열을 작성하고 있다. 이 경우 계절변동을 효과적으로 예측하는 것이 계절조정계열의 품질 향상을 위해 무엇보다 중요하다. 계절변동은 1년 단위로 비슷한 함수적 형태를 지니면서 변하므로 계절변동은 일종의 함수적 시계열이다. 함수적 시계열은 함수적 주성분분석을 바탕으로 한 함수적 시계열모형으로 예측할 수 있다. 본 연구에서는 함수적 시계열 모형을 이용하여 향후 1년간 계절변동을 예측하는 방안을 마련하고 X-11 방식 등 기존의 예측방법과 비교하여 유용성을 파악하였다.

It is important to improve the forecasting accuracy of one-year-ahead seasonal factors in order to produce seasonally adjusted series of the following year. In this paper, seasonal factors of 8 monthly Korean economic time series are examined and forecast based on the functional principal component regression. One-year-ahead forecasts of seasonal factors from the functional principal component regression are compared with other forecasting methods based on mean absolute error (MAE) and mean absolute percentage error (MAPE). Forecasting seasonal factors via the functional principal component regression performs better than other comparable methods.

(게재일: 2015.10.31)
통계적 분석을 할 때 결측치가 발생하는 것은 매우 통상적이다. 이러한 결측치를 대치하는 방법은 여러가지가 있으며, 기존에 사용되는 단일대치법으로 k-nearest neighbor(KNN) 방법이 있다. 하지만 KNN 방법은 k개의 최근접 이웃들 중 극단치나 이상치가 있을 때 편의를 일으킬 수 있다. 본 논문에서는 KNN 방법의 단점을 보완하여 가중 k-최근접이웃(Weighted k-Nearest Neighbors; WKNN) 대치법을 제안하였다. 또한 모의실험을 통해서 기존의 방법과 비교하였다.

A conventional missing value problem in the statistical analysis k-Nearest Neighbor(KNN) method are used for a simple imputation method. When one of the k-nearest neighbors is an extreme value or outlier, the KNN method can create a bias. In this paper, we propose a Weighted k-Nearest Neighbors(WKNN) imputation method that can supplement KNN's faults. A Monte-Carlo simulation study is also adapted to compare the WKNN method and KNN method using real data set.

(게재일: 2015.02.28)
경제의 새로운 성장요인으로 중소기업의 역할이 부각됨에 따라 중소기업의 경기를 적절히 파악할 수 있는 지표 개발의 필요성이 증대되고 있다. 현재 여러 기관에서 발표하는 중소기업 경기와 관련된 지표들은 대부분 BSI(Business survey index)에 기초하고 있고 주관적 지표에 의존하고 있어 정확한 경기 상황을 충분히 반영한다고 볼 수 없다. 본 연구에서 제시한 새로운 경기지표는 주성분 분석과 가중치 방법으로 통계청의 기준순환 일에 의한 경기 국면을 적절히 반영하고 있다. 제안된 새로운 경기지수는 경기종합지수와 유사한 추세를 보이면서 통계학적 이론에 충실한 지표임을 실증사례 연구로부터 입증한다.

The role of small and medium enterprises as an economic growth factor has been accentuated; consequently, the need to develop a business forecast model and indexes that accurately examine business situation of small and medium enterprises has increased. Most current business model and indexes concerning small and medium enterprises, released by public and private institutions, are based on Business Survey Index (BSI) and depend on subjective (business model and) indexes; therefore, the business model and indexes lack a capacity to grasp an accurate business situation of these enterprises. The business forecast model and indexes suggested in the study have been newly developed with Principal Component Analysis(PCA) and weight method to accurately measure a business situation based on reference dates addressed by the National Statistical Office(NSO). Empirical studies will be presented to prove that the newly proposed business model and indexes have their basis in statistical theory and their trend that resembles the existing Composite Index.

(게재일: 2015.02.28)
최근 교육학, 경영학, 심리학 등 사회과학 뿐만 아니라 공정관리, 생물정보학 등 자연과학에서도 널리 사용되고 있는 구조식 모형(structural equation modeling)에서 잠재변수점수(latent variable score)는 직접 측정이 불가능한 잠재변수를 수량화한 추정치이다. 이 연구에서는 구조식 모형을 단계(stage)별로 분할하여 분석하는 단계별 구조식 모형(stagewise SEM; SSEM)을 제안하였다. 기존 방법은 모든 관측변수의 분산-공분산을 한꺼번에 고려하므로 독립변수인 외생잠재변수(exogenous latent variable)가 종속변수인 내생잠재변수(endogenous latent variable)에 의해 영향을 받는, 논리적으로 타당하지 않은 경우가 있다. 단계별 구조식 모형은 이런 문제점을 해결할 뿐만 아니라 모형의 복잡성을 낮추어 쉽게 해를 찾을 수 있으며, 분석과정에서 생성되는 잠재변수점수로 추가 분석도 용이하다.

Structural equation modeling (SEM) is a widely used in social sciences such as education, business administration, and psychology. In SEM, the latent variable score is the estimate of the latent variable which cannot be observed directly. This study uses stagewise structural equation modeling(stagewise SEM; SSEM) by partitioning the whole model into several stages. The traditional estimation method minimizes the discrepancy function using the variance-covariance of all observed variables. This method can lead to inappropriate situations where exogenous latent variables may be affected by endogenous latent variables. The SSEM approach can avoid such situations and reduce the complexity of the whole SEM in estimating parameters.

(게재일: 2015.02.28)