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- 저자 : 원성호(Sungho Won) (검색결과 5 건)
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선형혼합모형의 역할 및 활용사례: 유전역학 분석을 중심으로
임정민,원성호,Lim, Jeongmin,Won, Sungho 한국통계학회 2015 응용통계연구 Vol.28 No.2
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.
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송은정,원성호,이우주,Song, Eunjung,Won, Sungho,Lee, Woojoo 한국통계학회 2017 응용통계연구 Vol.30 No.1
이미 corrected Akaike's information criterion(AICc)가 AIC에 비해 우수한 이론적 성질을 가진 것으로 알려져 있으나, 현재 실제 자료분석에서 최적의 예측 모형을 선택하기 위해 가장 널리 사용되는 정보기준은 여전히 Akaike's information criterion(AIC)이다. 이것은 AICc를 사용함으로써 실제 우리가 어떠한 종류의 이점을 얻을 수 있는가에 대해 논의하고 있는 연구가 부족해서이다. 우리는 이 논문에서 수치 연구를 통해 AIC와 AICc의 성능을 비교하고 AICc 의 사용이 가져오는 장점에 대해 확인을 할 것이다. 또한, 포아송 또는 이항 분포 자료 분석에서 과대산포(overdispersion) 현상이 나타난 경우 사용하는 quasi Akaike's information criterion(QAIC)와 corrected quasi Akaike's information criterion(QAICc) 성능에 대해서도 시뮬레이션을 통해 비교해보고자 한다. Corrected Akaike's information criterion (AICc) is known to have better finite sample properties. However, Akaike's information criterion (AIC) is still widely used to select an optimal prediction model among several candidate models due to of a lack of research on benefits obtained using AICc. In this paper, we compare the performance of AIC and AICc through numerical simulations and confirm the advantage of using AICc. In addition, we also consider the performance of quasi Akaike's information criterion (QAIC) and the corrected quasi Akaike's information criterion (QAICc) for binomial and Poisson data under overdispersion phenomenon.
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감마 혼합 모형을 통한 반복 측정된 형제 쌍 연관 분석 사례연구
김정환,서영주,원성호,나정원,이우주,Kim, Jeonghwan,Suh, Young Ju,Won, Sungho,Nah, Jeung Weon,Lee, Woojoo 한국통계학회 2015 응용통계연구 Vol.28 No.2
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.
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국가 발전에 적합한 인구 특성 : 아시아 국가를 중심으로
고우림(Woorim Ko),조영태(Youngtae Cho),정명구(Myunggu Jung),원성호(Sungho Won) 경북대학교 사회과학연구원 2020 사회과학 담론과 정책 Vol.13 No.1
최근 세계 경제에서 아시아가 차지하는 중요성이 커지면서 아시아 국가들의 빠른 경제발전 속도에 기여하는 요소들에 대한 학술적 관심도 함께 커지고 있다. 그런데 다양한 요소들 중 상대적으로 주목받지 못하고 있는 요소가 ‘인구’다. 인구는 사회를 구성하는 기본요소이며, 생산자와 수요자의 역할을 동시에 하고 있기에 국가 발전에서 반드시 주목되어야 하는 요소다. 이에 본 연구는 아시아 국가들을 대상으로 경제 발전에 적합한 인구 특성이 무엇인지 경험적으로 고찰하였다. 1980년~2015년 아시아 19개국 인구의 양적(총 인구수, 합계 출산율, 유소년 부양비, 노년 부양비, 25세~49세 인구 비중) 및 질적(25세~49세의 평균 교육 년 수, 영유아 사망률)특성의 지표들과 경제 성장 지표인 1인당 GDP와의 연관성을 살펴보았다. 분석에는 통합 패널 모형(Pooled-OLS), 고정효과모형(Fixed-effect model), 확률효과모형(Random-effect model)이 활용되었다. 분석 결과 ‘유소년 부양비’, ‘25세~49세의 인구 비중’, ‘25~49세의 평균 교육 년 수’가 아시아 국가들의 발전에 기여하고 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 아시아 국가를 중심으로 인구의 양적 및 질적인 특성들이 독립적으로 경제 성장에 미치는 영향이 있다는 것을 실증적으로 증명 하였으며, 이는 국가 경제 성장 정책에 인구 요소가 반드시 고려되어야 함을 시사한 결과다. The increasing importance of Asia in the global economy in recent years has led to increased academic interest in the factors that have contributed to the rapid economic development of Asian countries. Among the various factors, however, a relatively unfocused factor is the population. Population is a fundamental component of society, and it is a factor that must be noted in national development, because it serves as both a producer and a consumer. Therefore, this study empirically analyzed the characteristics of population characteristics suitable for economic development among Asian countries. The population characteristics include both quantitative aspects (total population, total fertility rate, child age dependency ratio, old age dependency ratio, proportion of 25-49 year) and qualitative aspects (Average years of schooling 25-49 years, Morality under 5 years). For analysis, Pooled-OLS, Fixed-effect model, and Random-effect model were used. Results showed that ‘Child dependency ratio’, ‘Proportion of 25~49 years’, and ‘Average schooling years of 25~49 years’ are contributing to the economic development of Asian countries. This study empirically divulged which quantitative and qualitative characteristics of the population have contributed to the economic growth among Asian countries. Authors suggest that demographic factors should be considered in nation’s economic growth policies, at least among Asian countries.
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