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김영화,김미정,김명준,Kim, Yeong-Hwa,Kim, Mi-Jung,Kim, Myung-Joon 한국통계학회 2011 응용통계연구 Vol.24 No.2
Credibility theory is one of the most important theories of actuarial science to calculate the proper insurance premium. In this paper, the rule of relative exposure volume, the square root rule, the B$\"{u}$hlmann credibility and B$\"{u}$hlmann-Straub credibility with the basic concept of credibility have been introduced, Also, we estimate new premiums based on these methods for real data. As a result, the rule of relative exposure volume provides the highest accuracy. 합리적인 보험료를 책정하기 위해 사용되는 신뢰도 이론은 보험통계학의 중요한 주요 이론 가운데 하나이다. 본 논문에서는 신뢰도 이론의 기본 개념과 함께 유효대수 법칙, 제곱근 법 칙, B$\"{u}$hlmann 신뢰도, B$\"{u}$hlmann 신뢰도, B$\"{u}$hlmann-Straub 신뢰도 등을 소개하였다. 또한 이러한 방법들에 근거하여 새로운 보험료를 실제 자료를 시용하여 예측하였다. 결론적으로, 유효대수 법칙이 가장 정확한 예측력을 보였다.
김영화,박영호,Kim, Yeong-Hwa,Park, Youngho 한국통계학회 2015 응용통계연구 Vol.28 No.5
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. 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.
김영화,박원서,Kim, Yeong-Hwa,Park, Wonseo 한국통계학회 2013 응용통계연구 Vol.26 No.2
보험료 및 보험료 구성요소에 대한 예측모형은 합리적인 보험료 결정에 필수적이다. 본 연구에서는 가변수 회귀모형, 독립변수 추가모형, 자기회귀 오차모형, 계절형 ARIMA 모형, 개입모형 등 적정한 자동차 대물 손해보험료 추정에 사용되는 다양한 모형을 소개하였다. 또한 실제 자동차 대물 보험료 자료를 이용하여 각 모형을 이용하여 보험료, 심도, 빈도 등을 추정하였으며, 모형의 추정결과는 추정치와 실제 자료값의 차이에 근거한 RMSE(Root Mean Squared Errors) 값을 통해 비교하였다. 실제 자료 분석 결과, 자기회귀 오차모형이 가장 좋은 성능을 보여주는 것을 알 수 있었다. An estimation model for premiums and components is essential to determine reasonable insurance premiums. In this study, we introduce diverse models for the estimation of property damage premiums(premium, depth and frequency) that include a regression model using a dummy variable, additive independent variable model, autoregressive error model, seasonal ARIMA model and intervention model. In addition, the actual property damage premium data was used to estimate the premium, depth and frequency for each model. The estimation results of the models are comparatively examined by comparing the RMSE(Root Mean Squared Errors) of estimates and actual data. Based on real data analysis, we found that the autoregressive error model showed the best performance.
김영화,Kim, Yeong-Hwa 한국단미사료협회 2006 피드저널 Vol.4 No.6
돼지고기 생산은 소비자의 구매 욕구에 따라야 하는데, 국민소득 증대와 건강에 대한 관심고조로 고품질 안전 돈육 생산의 필요성이 그 어느 때보다 절실히 요구되는 시점이다. 이런 시대적 요청에 따라 정부에서도 품질이 고급화된 돼지고기를 생산하기 위한 방안으로 브랜드돈육 육성에 박차를 가하고 있다. 2005년에는 농림부와 농협중앙회가 주관한 제 3회 우수 축산물 브랜드 경진대회를 개최한 바 있고, 2005년에는 『소비자 문제를 연구하는 시민의 모임』이 농림부로부터 우수 축산물브랜드 인증기관으로 승인 받아 한우 13개소, 돼지 12개소 브랜드 생산업체를 인증하였고, 2006년에는 닭이 신규로 추가되어 3개 축종에 대해 브랜드 인증사업이 진행 중에 있다. 금후에도 브랜드 인증과 관련된 사업은 정부나 소비자단체에서 지속적으로 추진될 것으로 전망되므로 양돈 생산농가와 업체에서는 브랜드 돈육을 생산할 수 있는 노력을 꾸준히 실천해야 할 것으로 생각된다. 브랜드 돈육 생산은 종돈, 사료, 사양기술 등을 통일하고 돼지고기의 품질을 높이며, 돈육을 소비자의 식탁까지 안전하게 유통시키고, 브랜드관리에 최선을 다하는 체계화된 일련의 사업이라 할 수 있다. 이런 시점에서 돼지고기 품질 고급화 생산을 위한 사양기술 방안에 대하여 살펴볼까 한다.