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- 저자 : ( Dai Ho Uhm ) (검색결과 3 건)
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Further Results on Piecewise Constant Hazard Functions in Aalen's Additive Risk Model
Uhm, Dai-Ho,Jun, Sung-Hae The Korean Statistical Society 2012 응용통계연구 Vol.25 No.3
The modifications suggested in Uhm et al. (2011) are studied using a partly parametric version of Aalen's additive risk model. A follow-up time period is partitioned into intervals, and hazard functions are estimated as a piecewise constant in each interval. A maximum likelihood estimator by iteratively reweighted least squares and variance estimates are suggested based on the model as well as evaluated by simulations using mean square error and a coverage probability, respectively. In conclusion the modifications are needed when there are a small number of uncensored deaths in an interval to estimate the piecewise constant hazard function.
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엄대호,장영배,정의섭,Uhm, Dai-Ho,Chang, Young-Bae,Jeong, Eui-Seop 한국과학기술정보연구원 과학기술정보센터 2010 Journal of Information Science Theory and Practice Vol.41 No.3
Most research about patent data analyzes the trend of technologies using a Patent Map(PM), and suggests the frequencies and trend of patents in a certain topic using tables or graphs in Excel. However, more advanced analysis tools are recently needed to compare the trends among national and international industries. This research discussed why statistical analysis is needed to improve the reliability in PM analysis, and the research compares the trends of patents in Korea between 1990 and 2004 by years, International Patent Classification(IPC) sections, and countries using the frequencies and Poisson regression model. The statistical analysis is also suggested and applied to R&D studies. 지금까지 특허분석에 관한 연구는 특허지도(Patent Map; PM)분석을 수행하여 기술동향을 분석하고 있으나, 주제에 대한 검색결과를 엑셀 등을 이용하여 그래프화하여 출원빈도에 대한 추이를 나타내는 것이 대부분이다. 이러한 분석은 특정주제에 대한 것으로 국가의 산업이나 국제적인 산업의 동향을 직접 비교 분석하기에는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 PM분석의 신뢰성을 높이기 위해 통계분석의 필요성을 제시하고, 1990년부터 2004년에 출원된(출원번호 기준) 한국특허 전체를 대상으로 연도별, 분류별(IPC Section 분류)로 각 국가(한국, 미국, 일본, 독일)의 출원빈도를 통계적으로 유의한 수준을 분석하였다. 또한 국가 및 기술 분류에 대한 출원빈도에 대해 포아송 회귀분석을 수행하고, 통계 적으로 유의한 수준에 따른 평가를 R&D에 활용할 수 있도록 하였다.
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전성해,엄대호,Jun, Sung-Hae,Uhm, Dai-Ho 한국통계학회 2010 Communications for statistical applications and me Vol.17 No.2
특허제도는 발명자의 기술을 공개시키고 동시에 일정기간 동안 발명자에게 해당기술의 독점적 사용권을 법으로 보장하는 지식재산권제도이다. 이 제도를 바탕으로 전 세계는 치열한 기술경쟁을 하고 있다. 특허는 물건의 발명뿐만 아니라 방법의 발명도 인정한다. 방법의 발명에는 기업경영을 위한 비즈니스모델뿐만 아니라 다양한 통계적 분석기법도 포함된다. 본 논문에서는 지금까지 출원, 등록된 통계적 분석기법과 관련된 전체특허를 조사하여 기술유형별로 분석한다. 또한 특허데이터 자체에 대한 통계분석의 적용방법을 제안한다. 이를 위하여 국내와 미국의 특허청으로부터 통계분석 기술관련 전체 등록특허를 검색하여 조사, 분석하였다. A patent is a right of intellectual properties to an inventor or its assignee for a limited period under an international law. Not only in an invention of new machines, but it is competitive for using and creating technology in the world based on the patents. Most of the business models are good examples for patented technology, however a statistical analyzing model could be another one. In this paper we study and analyze the patents for the statistical analyzing and data mining models which are currently applied and registered, and suggest a statistical tool for analyzing and categorizing patent data. For this study all the patents in Korea and U.S. are listed and searched to sample the only cases concerning statistics.
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