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- 저자 : 박종각(Jong Gak Park) (검색결과 4 건)
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채일현(Ill Hyoun Chae),김명찬(Myoung Chan Kim),신세원(Se Won Shin),이성림(Seong Lim Lee),김인선(In Sun Kim),김인배(In Bae Kim),조봉춘(Bong Choon Jo),최인철(In Cheol Choi),박종각(Jong Gak Park) 대한산부인과학회 1999 Obstetrics & Gynecology Science Vol.42 No.8
Holoprosencephaly is a rare malformation complex or development defect including different degrees of incomplete cleavages of the embryonic prosencephalon and varying degrees of the midface defects, resulting from the defect of prechordal mesoderm, migrating forward into the area anterior to the notochord during the third week of fetal development. Early antenatal diagnosis of holoprosencephaly is important to find out its severity, to predict its prognosis, and to determine proper management according to its prognosis and severity. The possibility of early antenatal diagnosis of holoprosencephaly by ultrasound has been suggested, but occasionally missed and rarely confirmed. We present one case of lobar holoprosencephaly, diagnosed postnatally and one case of alobar holoprosencephaly, diagnosed antenatally in our hospitals.
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다양한 가중치함수를 이용한 정규분포와 대수정규분포에 대한 복합과정의 일반화
박종각 高麗大學校 統計硏究所 1999 應用統計 Vol.14 No.-
자주 사용되는 확률함수에서 실제 자료의 중앙분위수들은 주어진 확률모형에 잘 적합되나 꼬리부분에서는 주어진 모형과 매우 다른 행위를 하는 것으로 알려져있다. 결과로서 망소(the smaller is the better)특성 또는 망대(the larger is the better)특성을 가지는 통계량이 관심의 대상이 되는 여러 응응분야에서는 적합되지 않는 이유를 규명하고 자료에 적합 될 수 있는 모형선정이 사전에 검토되어야만 한다. 이러한 병리적 현상(pathological behavior)이 여러 가지 상황에 대해 제시 될 수 있으나 본 논문에서는 특히 공학분야에서 중요한 정규(normal)분포와 대수정규(lognormal)분포에 대한 치유방법으로서 다양한 가중치함수(weighting function)를 사용하여 새로운 복합분포(compound distribution)를 유도하며 흥미로운 사실들을 소개한다. When related to commonly used probability densities, it is worthwhile demonstrating that data in actual measurements may follow a known density shape for middle quantiles, but have very different behavior for tail values. In this situation people who want to deal with the extremal cases(the-smaller-the-better and the-larger-the-better characteristics) must consider the alternative approach such as mixing. The decision to fit a mixture distribution to a set of data should be the result of a prior consideration of what might be a suitable model for the process under investigation. Several cases of such pathological behavior will be presented in many literatures, and I feel competent only to make a few remarks on the compound process and new findings from which normal and lognormal densities are compounded with various weighting functions in this paper.
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박종각,이성준,박철희 啓明大學校 醫科大學 1989 계명의대학술지 Vol.8 No.1
With the development of many instruments and therapeutic methods, attempts to threat urologic problems transurethrally using endoscopy are gradually increasing. We studied 762 cases of patients who underwent transurethral surgery during the period of 5 years recently. Deisease entities included in this study were benign prostatic hyperplasic, prostatic cancer, bladder tumor, bladder stone, urethral stricuture, urethral stone, urethral valve and ureteral stone etc. Owing to long standing and persevering experiences, good results were achieved such as higher success rate, lower morbidity, shortened hospital stay, lower complication and lower cost than open surgery. In the future, the transurethral techniques will be used as an ideal primary procedure for the diagnosis and treatment of most of urologic diseases.
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Empirical Approaches for Simulated Data using a Data-Based Algorithm
Park, Jong-Gak 高麗大學校 統計硏究所 1997 應用統計 Vol.12 No.-
붓스트랩 기법은 근원적으로 과거에 기록된 자료만을 사용하기 때문에 미래에 발생 가능한 사건들이 과지 자료보다 극단적이고 중간적인 값들을 가질 수가 없다. 반면에 엔지니어들은 종종 제한된 범위의 주변 또는 초월하는 값들의 움직임에 그들의 관심이 있으며 또한 자료의 부족으로 인한 텅빈 공간이 형성되어 앞으로 가능한 일이 이 곳에서 발생 할 수도 있다. 따라서 전통적인 붓스트랩 절차가 위의 상황에는 적절하지 않는 바 이다. 본 기고에서는 임의 추출이 전적으로 과거의 자료에서만이 아니라 그것을 사용한 보간적이고 평활적인 새로운 기법으로 자료를 생성하는 확장된 개념을 소개하며 아울러 미지의 밀도함수 추정이 아닌 원래의 주어진 자료와 매우 유사한 자료의 생성에 궁극적인 목적이 있음을 밝힌다. The basic bootstrap method really works just with the historical data. It does not allow for the future occurrence of values intermediate to the historical data, nor for values larger than the maximum or smaller than the minimum of the historical data However, engineers are often most concerned with behavior in the upper tail of the data Also, the data may be so sparse that there are holes in the data where values lie that are thought to be possible as future occurrences. Performing the bootstrap procedure solely just with the historical data does not appear very desirable in these cases In this paper the bootstrap techniques are extended so that random selections are not taken exactly from the historical data themselves, but rather from interpolations within and between the historical data. Our ultimate goal is not the estimation of densities for each data component, but the generation of artificial data which mimic the original data set.
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