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신홍준 ( Hong Joon Shin ),김윤희 ( Yoon Hee Kim ),지수영 ( Su Young Chi ),반희정 ( Hee Jung Ban ),권용수 ( Yong Soo Kwon ),오인재 ( In Jae Oh ),김규식 ( Kyu Sik Kim ),임성철 ( Sung Chul Lim ),김영철 ( Young Chul Kim ),김수옥 ( Soo 대한결핵 및 호흡기학회 2010 Tuberculosis and Respiratory Diseases Vol.69 No.6
Rectus sheath hematoma (RSH) is a rare condition caused by hemorrhage into the rectus sheath. It is usually associated with severe cough, abdominal surgery, coagulopathy, and anticoagulation treatment. RSH can be difficult to diagnose and can be misdiagnosed as acute appendicitis, as diverticulitis, or as an ovarian mass. Although RSH usually presents as a benign condition, it can be life threatening, especially in the critically-ill patient. Here, we report a case of fatal RSH due to hypovolemic shock in a critically-ill 73-year-old woman, who had received heparin treatment due to acute myocardial infarction in the intensive care unit and who had been successfully treated by conservative management.
갈수기 발전용댐 운영을 위한 Lindley 확률분포모형의 적용성 검토
신홍준(Shin, Hongjoon),안현준(Ahn, Hyunjun),정창삼(Jeong, Changsam) 한국방재학회 2020 한국방재학회논문집 Vol.20 No.6
수자원의 효율적 계획수립을 위해서는 장기간의 유입량 자료는 필수자료이며, 이를 활용한 분석대상 지점의 예측 또는 기대유입량 분석을 통해 정확한 결과를 산정하는 것이 중요하다. 그러나 적절한 빈도별 기대 유입량의 추정이 어려운 것은 수집된자료기간이 짧거나 신뢰성 결여, 표본자료의 특징을 대표할 수 있는 분포모형의 부적합성 등에서 발생되는 것으로 나타나고있다. 본 연구에서는 지수 및 감마 분포모형의 혼합구조 형식을 이루고 있으며 최근 다양한 연구를 통해 그 효율성이 증명되고있는 Lindley 분포모형을 댐 유입량 자료에 적용하여 가뭄빈도해석을 수행하고 관측자료의 통계량 및 기존에 활용되고 있는확률분포모형과의 비교를 통해 그 적용성을 살펴보았다. 이를 위해 한강수계내 발전용댐을 선정하여 유입량 자료를 수집하고가뭄빈도해석을 통해 성능분석 및 관측자료의 재현능력 평가를 수행하였다. 그 결과 Lindley 분포모형의 수문학적 적용성을확인하였으며, 기존 모형에 비해 정성적, 정량적으로 우수함을 확인하였다. The long-term low-flow data are necessary for efficient planning of water resources and for estimating accurate quantiles via runoff data analysis at point. However, the short recording time period, low confidence, inconsistent distribution model, and parameter estimation method, make it difficult to estimate a proper low-flow quantile for each return period. In this study, the Lindley distribution model, which is a mix of the exponential and the gamma distribution models and has been verified as efficient by previous studies, was used to analyze the low-flow frequency using dam inflow data. We studied its applicability via comparison with statistics of observed data and other models already used for low-flow frequency analysis. For this, we carried out a performance analysis through a low-flow frequency analysis of inflow data from the hydroelectric dam and the reappearance capacity assessment of observed data at the Han river watershed. As a result, the hydrological applicability of the Lindley distribution model and its relative qualitative and quantitative excellence compared to the existing model were verified.
Generalized Logistic 분포형을 이용한 지역빈도해석의 불확실성 추정
신홍준(Shin Hongjoon),남우성(Nam Woosung),정영훈(Jung Younghun),허준행(Heo Jun-Haeng) 대한토목학회 2008 대한토목학회논문집 B Vol.28 No.6B
본 연구에서는 홍수지수법의 불확실성을 평가하기 위해 우리나라 강우자료의 지역빈도해석에 적합한 것으로 제안된 generalized logistic 분포형의 quantile에 대한 점근 분산식을 이용하여 성장곡선에 대한 신뢰구간을 산정하였다. 또한 지점빈도해석과 지역빈도해석에 의한 quantile의 분산을 이용하여 빈도해석의 효율성 지표(efficiency index)를 계산하였다. 우리나라 378개 강우 관측 지점을 바탕으로 구분한 14개 동질 지역에 대해 효율성 지표를 계산한 결과 홍수지수법이 지점빈도해석보다 불확실성이 더 작은 quantile을 추정하는 것으로 나타났다. 한 지역에 포함되는 지점 개수가 과다하지 않도록 조정하는 것이 지역빈도해석의 효율성 측면에서 나은 것으로 나타났다. Confidence intervals of growth curves are calculated to assess the uncertainty of index flood method as a regional frequency analysis. The asymptotic variance of quantile estimator for the generalized logistic distribution is introduced to evaluate confidence intervals. In addition, the variances of at-site frequency estimator and regional frequency estimator are used to evaluate an efficiency index. The efficiency indexes for 14 homogeneous regions based on 378 stations show that index flood method estimators are more efficient than at-site frequency estimators. It is shown that the number of sites in a region needs to be limited for regional gain.
Generalized Logistic 분포형의 신뢰구간 추정을 위한 점근 분산 유도 : Ⅱ. 모의실험 및 적용
신홍준(Shin Hongjoon),김수영(Kim Sooyoung),허준행(Heo Jun-Haeng) 대한토목학회 2007 대한토목학회논문집 B Vol.27 No.3B
본 연구에서는 “Generalized Logistic 분포형의 신뢰구간 추정을 위한 점근 분산식 유도 : Ⅰ. 접근 분산식의 유도”의 결과를 바탕으로, Monte Carlo 모의실험을 수행하여 quantile에 대한 신뢰구간의 적용성을 살펴보았다. 본 연구에서 모의실험은 모멘트법, 최우도법, 확률가중모멘트법에 의한 quantile의 신뢰구간의 적용성을 검토하기 위해 수행되었으며, 이를 위해 위치매개변수와 규모매개변수는 각각 0, 1로 고정시켰으며, 형상매개변수는 왜곡도계수 -1.0, +0.5, +1.0에 해당하는 값인 +0.11387, -0.06134, -0.11387로 변화시켰다. 그 결과 신뢰구간에 대한 상대편의 (RBIAS)와 상대평균제곱근오차(RRMSE)는 재현기간이 커질수록 증가하며 표본크기가 커질수록 감소하는 것을 알 수 있었다. 또한 표본자료가 거의 대칭일 경우, 즉 왜곡도계수가 0에 가끼울 경우 확률가중모멘트법에 의한 신뢰구간 추정이 모멘트법이나 최우도법에 의한 신뢰구간 추정보다 좋은 결과를 나타냈으나, 표본자료의 크기가 어느 정도 크고 왜곡되어있을 경우에는 최우도법에 의한 결과가 가장 좋은 것으로 나타났다. 연최대 강우 자료에 GL분포형을 적용한 결과, 확률강우량 추정에서 모멘트법을 제외한 최우도법과 확률가중모멘트법은 유사한 결과를 보였으며, 최우도법과 확률가중모멘트법이 대상자료의 크기와 왜곡도계수에 따라 가장 작은 분산값 및 좁은 신뢰구간을 보이는 것으로 나타났다. Monte Carlo simulation experiments were performed to verify the applicability of the derived asymptotic variance for estimating confidence intervals of quantile using the results from the previous study "Asymptotic Variance of Quantiles for Estimating Confidence Intervals of the Generalized Logistic Distribution : Ⅰ. Derivation of the Asymptotic Variances". In this study, simulation experiments were performed to find out the applicability of the derived confidence intervals of quantiles based on the methods of moments, maximum likelihood, and probability weighted moments. For this purpose, the location and scale parameters were set to 0 and 1, respectively, and the shape parameter was varied as +0.11387, -0.06134, -0.11387 (corresponding skewness coefficients: -1.0, +0.5, +1.0, respectively). As the results, the relative bias (RBIAS) and relative root mean square error (RRMSE) of the confidence intervals generally increase as return period increases and reverse as sample size increases. And PWM for estimating the confidence intervals performs better than the other methods in terms of RRMSE when the data is almost symmetric while ML shows the smallest RBIAS and RRMSE when the data is more skewed and sample size is moderately large. The GL model was applied to fit the distribution of annual maximum rainfall data. The results show that there are little differences in the estimated quantiles between ML amd PWM while distinct differences in MOM. And ML and PWM show the smallest variances and the narrowest confidence intervals depending on sample sizes and skewness coefficients.
Generalized Logistic 분포형의 신뢰구간 추정을 위한 점근 분산 유도 : Ⅰ. 점근 분산식의 유도
신홍준(Shin Hongjoon),김수영(Kim Sooyoung),허준행(Heo Jun-Haeng) 대한토목학회 2007 대한토목학회논문집 B Vol.27 No.3B
추정값의 오치는 크게 표본 자료의 부족으로 인한 오차와 부적절한 분포형의 선택으로 인한 오차로 나눌 수 있다. 그러므로 특정 재현기간에 대한 quantile의 추정값은 분포형의 정확도를 나타내는 척도가 존재하지 않는다면 추정값 자체로는 큰 의미를 갖는다고 할 수 없다. 최근 빈도해석에서 generalized logistic(GL) 분포형이 널리 사용되고 있으나, 분포형의 정확도를 나타내는 신뢰구간에 대한 연구는 아직 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 GL 분포형의 매개변수 추정방법을 소개하고, quantile값의 신뢰구간을 구하기 위한 근사적 분산식을 모멘트법(method of moments), 최우도법(method of maximum likelihood), 확률가중모멘트법(method of probability weighted moments)에 근거하여 유도하였다. 각각의 매개변수 추정방법별로 유도된 분산식은 표본크기, 재현기간, 매개변수의 함수로 표현되는 것으로 나타났다. The error of estimate accounts for the error due to the shortness of the sample data and the choice of inappropriate distribution. Hence, it is clear that a point estimate of quantile corresponding to specified return period may be of no real significance unless there is an indication of the prediction accuracy of distribution. The generalized logistic (GL) distribution has been widely used for frequency analysis. However, there is a little study related to the confidence intervals that indicate the prediction accuracy of distribution for the GL distribution. In this paper, the estimation of parameters are introduced and the asymptotic variances of quantiles for the GL distribution are derived to estimate the confidence intervals based on the method of moments (MOM), maximum likelihood (ML), and probability weighted moments (PWM). As a result, it was found that the asymptotic variances of quantile estimator are represented as a function of the sample size, return period, and parameters for each estimation technique.