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김민정,김홍기,Kim, Minjeong,Kim, Honggie 한국통계학회 2017 응용통계연구 Vol.30 No.4
Ghosh와 Kim에 의해 소개된 영 변환 모형은 0이 많거나 적을 때 계수형 자료(count data)를 분석하는 모형이다. 이 모형의 산포형태모수는 평균과 분산, 0 확률로 구성되며 ${\mu}$와 ${\sigma}^2$의 관계에 따라 2가지 형태를 가진다. 본 논문에서는 ${\sigma}^2{\geq}{\mu}$일 때, Ghosh와 Kim 영 변환확률 모형의 모수 ${\delta}$에 대한 영향함수를 도출하였다. 도출한 영향함수의 타당성을 검증하기 위해서 인구주택총조사 자료를 이용해 관측치가 제거된 경우에서 영향함수로 도출한 ${\delta}$ 추정치 변화값과 직접 계산한 ${\delta}$ 추정치 변화값을 비교하였다. 그 결과 영향함수는 ${\delta}$의 변화를 매우 정확히 추정하였다. The Ghosh and Kim zero-altered distribution model is used to analyze count data that have too many or too few zeros. The dispersion type parameter ${\delta}$ in the zero-altered distribution model consists of mean, variance and zero probability and has two forms depending on the relation between ${\mu}$ and ${\sigma}^2$. We derived the influence function on ${\delta}$ when ${\sigma}^2{\geq}{\mu}$. To show the validity of the influence function, we used the Census data on the number of births of married women in Korea to compare the estimated changes in ${\delta}$ using this function with those obtained using the direct deletion method. The result proved that the obtained influence function is very accurate in estimating changes in ${\delta}$ when an observation is deleted.
독일 산업ㆍ기술문화재 노르트스테른 폐광산 재생 사례 분석
김홍기(Kim, Honggi),김세용(Kim, Sei-Yong),주범(Chu, Beom) 한국실내디자인학회 2011 한국실내디자인학회논문집 Vol.20 No.5
Industrial/Technological Cultural Properties are closely related to contemporary life, and have played the dominant role as a bridge between the traditional architectural buildings and contemporary architectural buildings, reflecting the overall economical, social and cultural portraits of that time. Nowadays, due to various sprawling developments and new development-oriented urban policies, only a select few Industrial/Technological Cultural Properties are being protected, the rest facing with demolition and damages. In order to better cope with such situation, Korea has officially introduced the Registered Cultural Properties System since 2001, and began acknowledging the historical values of industrial buildings as modern cultural properties. Under this circumstances, purpose of this study is to analyze main project plans of each facility in Abanoned Nordstem Mine Gelsenkirchen in the state of Nordhein-Westfalen, that have been preserved and recycled as office spaces. and to bring out the main features of the plans, so that they can be utilized to find suggestions for Industrial /Technological Cultural Properties Revitalization.
역사적 관광요소와 공동주거를 활용한 마을 프로그램 제안
김홍기(Kim Honggi),김벽연(Kim Byeoukyeoun),전아현(Jeon, Ahyeon),이지은(Lee, Jeeun),조용훈(Cho, Yonghoon) 한국주거학회 2020 한국주거학회 학술대회논문집 Vol.32 No.2
The purpose of this paper is to revitalize the stagnant Anseong by forming a new type of co-residential complex and tourism planning utilizing historical factors. The analysis data needed to write this paper was conducted through a survey for two weeks from April 16, 2020, and through these surveys and analysis of Anseong"s urban structure, it was intended to analyze the current situation in Anseong and the situation in Seongnam Okcheon district to derive appropriate activation directions. The current physical status of Seongnam Okcheon district is as follows. 1) Deteriorated low-rise residential complex 2) Small-scale buildings 3) Lack of cultural facilities 4) lack of rest area. Therefore, to revitalize Seongnam Okcheon district, the following plan is proposed. 1) Restoration project utilizing historical factors 2) Combining new users through youth 3) Proposal of new cohabitation according to users 4) Forming a space for various communities.
영 변환 모형 산포형태모수와 두 적합도 검정통계량 사이의 유사성 비교
윤유정,김홍기,Yun, Yujeong,Kim, Honggie 한국데이터정보과학회 2017 한국데이터정보과학회지 Vol.28 No.3
통계청 인구총조사의 출생아 수 자료는 우리가 쉽게 접할 수 있는 가산 자료이며 국가경쟁력 제고를 위한 정부의 출산정책 결정 및 그 기대효과 분석의 기반이 되는 자료이다. 출생아 수 자료 분석에 있어서 포아송 모형 등 가산 모형이 우월하다는 선행 연구결과에 의하여 가산 모형을 통한 자료 분석방법이 활용되고 있다. 이 때 가산 모형에서 가장 많이 사용하는 포아송 모형은 균등상포라는 제한적인 가정을 토대로 하기 때문에 출생아 수 자료 분석에 이 포아송 모형을 그대로 적용한다면 정보의 손실과 편향추정을 피할 수 없게 된다. 이러한 한계를 극복하기 위해 Ghosh 와 Kim (2007)은 영 과잉과 부족으로 인한 과대산포와 과소산포를 동시에 설명할 수 있는 영 변환 모형 (zero-altered model)을 제안하였다. 본 논문에서는 Ghosh 와 Kim (2007)의 영 변환 모형을 적용하여 실제 출생아수분포에서 영 변환 모형의 산포형태모수 ${\delta}$를 도출하고 그 역할에 대하여 분석한다. 그리고 관측분포에서의 산포형태모수 ${\delta}$와 이론적분포와의 차이를 비교하기 위한 적합도 검정통계량과의 유사성을 확인한다. We often observe count data that exhibit over-dispersion, originating from too many zeros, and under-dispersion, originating from too few zeros. To handle this types of problems, the zero-altered distribution model is designed by Ghosh and Kim in 2007. Their model can control both over-dispersion and under-dispersion with a single parameter, which had been impossible ever. The dispersion type depends on the sign of the parameter ${\delta}$ in zero-altered distribution. In this study, we demonstrate the role of the dispersion type parameter ${\delta}$ through the data of the number of births in Korea. Employing both the chi-square statistic and the Kolmogorov statistic for goodness-of-fit, we also explained any difference between the theoretical distribution and the observed one that exhibits either over-dispersion or under-dispersion. Finally this study shows whether the test statistics for goodness-of-fit show any similarity with the role of the dispersion type parameter ${\delta}$ or not.
빅데이터에서 모분포 형태별 t 통계량에 대한 영향함수의 성능에 관한 연구
김소정(Sojung Kim),김홍기(Honggie Kim) 한국데이터정보과학회 2019 한국데이터정보과학회지 Vol.30 No.3
본 연구에서는 개별 관측지가 전체 데이터의 중심에서 멀리 떨어져 있는 데이터가 분석 통계에 어떻게 영향을 미치는지, 그리고 그 영향이 모분포의 모양에 따라 어떻게 달라지는지에 대해 분석해 보고자 한다. 모분포가 여러 다양한 분포 중, 균일분포, 정규분포, 역삼각형함수분포. 이 3가지 중 하나의 형태라고 가정하고 각 분포에서 300번 반복적으로 관찰된 데이터를 사용하여 통계량에 대한 각 영향함수가 어떻게 작동하는지 비교 분석해 보았다. 분석 결과, 각 분포에서 t 통계량의 변화를 예측하는 영향함수식은 만족스러웠으며 모분포에 관계없이 사용될 수 있음이 확인되었다. 또한 분포의 극단위치에서도 영향함수를 통한 t 통계량의 변화 예측이 가능함이 확인되었고, 영향함수의 성능도 매우 만족스러움을 볼 수 있었다. When we face data sets, we analyze both how the individual observations are far from the center of the whole data and how the data affect the analytical statistics. In this paper, we focus on how the effect varies according to the shape of the population distribution. The effect on the t statistic for the hypothesis test for the central parameter of the model distribution is studied. We try to compare and analyze how each influence function of statistic is operated in a data set which is repeatedly observed about 300 times in each distribution, assuming that the distribution is in one of three different types. It was confirmed both that the equation that predicts the change of the t statistic in each distribution was satisfied and that it could be used regardless of the underlying distribution. In addition, the change of the t statistic value through the influence function at the extreme values of the distribution is confirmed, and the performance of the influence function turns out to be very satisfactory.