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      • KCI등재

        변량계수모형의 식이요법 실험자료에 관한 사례연구

        조진남,백재욱,Jo, Jin-Nam,Baik, Jai-Wook 한국데이터정보과학회 2009 한국데이터정보과학회지 Vol.20 No.5

        A random coefficient model is applied when times of the repeated measurements are not fixed in experiments with respect to the subjects. The procedures of the inference of a random coefficient model are same as those of a mixed model. Diet experimental data was used for applying the random coefficient model. Various random coefficient models are investigated for the experimental data, and are compared each other. Finally, optimal random coefficient model would be selected. It resulted from the analysis that for the fixed effect factor, the baseline, treatment, height, and time effect were very significant. The treatment effect of the diet foods and exercises were more effective in losing weight than the effect of the diet foods only. The fixed cubic time effect was very significant. The variance components corresponding to the subject effect, linear time effect, quadratic time effect, and cubic time effect of the random coefficients are all positive. When quartic time effect was added as random coefficients the model did not converge. Thus random coefficients up to the cubic terms was considered as the optimal model. 이 논문에서는 반복측정치에 대한 분석모형 중, 혼합모형의 일종인 변량계수모형에 대하여 이론적으로 고찰한다. 특히 혼합모형의 설정, 모수 추정에 대하여 통계적으로 고찰하고 변량계수모형에 대한 가능한 모형을 열거하며, 그에 따르는 추정과 검정을 논의한다. 사례연구로 식이요법자료를 대상으로 가능한 변량계수모형을 적용하여 추정 및 검정을 실시한 결과, 고정인자인 사전값, 처리, 키 및 시간들의 인자는 체중감소에 대단히 유의함을 보여주었지만, 나이와 혈압은 유의하지 않았다. 처리효과에 있어서는 식이요법과 운동을 병행했을 때의 처리가 식이요법만 실시했을 때의 처리보다 체중이 더 감소했음을 알 수 있으며, 시간에 따른 체중감소의 효과는 삼차함수의 관계가 성립된다. 변량인자로는 개체효과는 유의하며 개체별 시간에 대한 교호작용의 효과는 차수가 높아질수록 급속도로 감소하여 3차 함수 관계가 적절한 모형으로 최종 선택되었다.

      • KCI등재

        콜레스테롤 자료에 대한 적정 공분산행렬 형태 산출에 관한 통계적 분석

        조진남,백재욱,Jo, Jin-Nam,Baik, Jai-Wook 한국데이터정보과학회 2010 한국데이터정보과학회지 Vol.21 No.6

        60명의 환자들을 20명씩3개 그룹으로 나누어 각 그룹마다 다른 종류의 식이요법을 실시한 후 1주 간격으로 5주간에 걸쳐서 콜레스테롤 수치에 대한 반복측정 자료를 얻었다. 해당자료를 바탕으로 적합성여부와 유의성 검정을 실시한 결과 등분산 Toeplitz가 다양한 공분산행렬 형태들 중에서 가장 적합한 공분산구조 모형으로 판명되었다. 이 모형에서는 시점들 간의 상관계수는 0.64-0.78로 대체적으로 높은 상관관계들을 보여주고 있으며, 모수인자들의 유의성검정 결과, 시간효과는 대단히 유의하게 나타났으나, 처리 및 처리와 시간과의 교호작용효과는 유의하지 않은 것으로 판명되었다. Sixty patients were divided into three groups. Each group of twenty persons had fed on different diet foods over 5 weeks. Cholesterol had been measured repeatedly five times at an interval of a week during 5 weeks. It resulted from mixed model analysis of repeated measurements data that homogeneous toeplitz covariance matrix pattern was selected as the optimal covariance pattern. The correlations between measurements of different times for the covariance matrix are somewhat highly correlated as 0.64-0.78. Based upon the homogeneous toeplitz covariance pattern model, the time effect was found to be highly significant, but the treatment effect and treatment-time interaction effect were found to be insignificant.

      • KCI등재

        체중감량자료에 대한 적정 공분산형태모형 산출에 관한 실증연구

        조진남,Jo, Jin-Nam 한국데이터정보과학회 2009 한국데이터정보과학회지 Vol.20 No.2

        Twenty five female students in Seoul participated and were divided into two group in the experiment of weight loss effect of two treatments. Fourteen students(Treatment A group), randomly chosen from the students, had fed on diet foods and exercised over 8 weeks, and the remaining students(Treatment B group) had fed on diet foods only for the same periods. Weights of 25 students had been measured repeatedly four times at an interval of two weeks during 8 weeks, It resulted from mixed model analysis of repeated measurements data that separate Toeplitz pattern for each treatment group was selected as the optimal covariance pattern. Based upon the optimal covariance pattern model, the baseline effect and time effect were found to be highly significant, but the treatment-time interaction effect was found to be insignificant. Finally, the students with diet foods and exercises were more effective in losing weight than the students with only diet foods were. 서울시에 거주하는 25명의 여대생을 대상으로 식이요법에 대한 체중감량 효과를 비교하고자 식이요법과 운동을 병행하는 그룹과 식이요법만 실시하는 그룹으로 나누어서, 8주간에 걸쳐서 2주 간격으로 측정을 실시하여 각 그룹별로 4회 반복측정실험자료를 얻었다. 이 실험자료를 바탕으로 반복측정에 관한 혼합모형을 이용하여 분석한 결과 처리별 Toeplitz 공분산형태가 가장 적절한 모형으로 선택되었다. 처리별 Toeplitz 공분산형태를 가정하여 분석한 결과, 식이요법 이전의 체중값과 시간의 차이에 따른 효과는 대단히 유의하지만, 처리와 시간 간의 교호작용은 유의하지 않은 것으로 나타났으며, 식이요법과 운동을 병행한 그룹의 학생들이 식이요법만 섭취한 그룹의 학생들보다 좀더 효과적인 체중감량의 효과가 있었음이 판명되었다.

      • KCI등재

        변량계수모형을 이용한 체지방 실험자료에 관한 통계적 분석

        조진남,Jo, Jin-Nam 한국데이터정보과학회 2011 한국데이터정보과학회지 Vol.22 No.2

        Thirty six female students participated in the experiment of the fat mass weight loss. they kept diary for foods they ate every day, took a picture of the foods, transmitted the picture to the experimenter by the camera phone, and consulted him about fat mass loss once a week for 8 weeks period. Fat mass weight and its related factors of the students had been measured repeatedly every week during 8 weeks, The repeated measurement data were used for applying various random coefficient models. And hence optimal random coefficient model was selected. From the optimal model, the baseline, body mass index, diastolic blood pressure, total cholesterol and time of the fixed factors were very significant. The fixed quadratic time effect existed. The variance components corresponding to the subject effect, linear time effect of the random coefficients were all positive. Thus random coefficients up to the linear terms were considered as the optimal model. The treatment effect reduced the weight loss to an average of 2.1kg at the end of the period. 36명의 여대생을 대상으로 체 지방 감소효과에 대한 실험을 실시하였다. 이 실험에서 처리는 매일 섭취하는 식사종류 및 양에 대한 식사일지 작성과 카메라 폰으로 찍어 실험관리자에게 전송하여 매주상담을 받는 것이다. 실험관리자는 체 지방 및 관련된 자료를 일주일마다 측정하여 8주간의 반복측정자료를 얻었다. 이 실험자료를 이용하여 혼합모형의 일종인 변량계수모형을 이용하여 추정 및 유의성 검정을 실시한 결과, 유의한 고정인자들은 처리 전체지방 값, 비만지수, 확장기 혈압, 총 콜레스테롤 및 시간이다. 처리 후 시간에 따른 체 지방 감소는 2차 함수의 관계가 성립된다. 변량인자인 개체효과와 개체와 시간과의 교호작용에서 1차 함수의 관계가 존재한다. 처리 후 시간이 지남에 따라 체 지방 량은 점점 감소하였으며, 실험실시 8주 후에는 평균 2.1kg 감소한 효과가 있음을 보여주었다.

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        필드 고장 요약 데이터를 활용한 미래 고장수의 예측

        백재욱,조진남,Baik, Jai-Wook,Jo, Jin-Nam 한국데이터정보과학회 2011 한국데이터정보과학회지 Vol.22 No.4

        기업은 종종 과거의 필드 고장 데이터를 이용하여 미래에 필드에서 고장이 얼마나 일어날 것인지 예측한다. 특히 이런 예측은 필드에서 예기치 않던 고장모드 (failure mode)가 발견될 때 더욱 하고 싶어진다. 왜냐하면 기업은 이런 예측을 통해 미래에 품질보증 비용이 얼마나 될 것인지 파악하고, 고장 난 부품을 재빨리 수리하는데 필요한 여유 부품의 수를 파악하고 싶기 때문이다. 본 연구에서는 기업에서 생길 수 있는 요약 데이터를 사용하여 미래 필드에서 고장이 얼마나 발생할 것인지 예측하고, 이런 요약 데이터이외에 또 어떤 데이터가 생길 수 있으며 이때 분석결과가 어떻게 나올 수 있는지 알아본다. In many companies field failure data is used to predict the future number of failures, especially when an unexpected failure mode happens to be a problem. It is because they want to predict the number of spare parts needed and the future quality warranty cost associated with the part based on the predictions of the future number of failures. In this paper field summary data is used to predict the future number of failures based on an appropriate distribution. Other types of data are also investigated to identify the appropriate distribution.

      • KCI등재
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        가정용수의 수요량 예측을 위한 통계적 모형 비교

        명성민,이두진,김화수,조진남,Myoung, Sung-Min,Lee, Doo-Jin,Kim, Hwa-Soo,Jo, Jin-Nam 한국통계학회 2011 응용통계연구 Vol.24 No.4

        본 연구는 3년간 가정용수의 실측사용량 자료를 바탕으로 표본가구의 가구특성, 주택특성, 월 특성을 나타내는 항목들을 조사하여 가정 용수 수요예측모형을 개발하는 것이다. 그러나 가정용수 사용량의 분포가 왼쪽으로 치우쳐져 있는 형태를 가지므로 정규분포를 따르지 않는다. 따라서 반응변수가 정규분포를 가정하는 다중회귀모형 적용 시 추정치가 편의 되며, 모형의 설명력이 매우 낮은 결과를 초래한다. 그리고 자료의 대용량화로 인하여 오차분산이 매우 작아지므로 분산분석표에 나타나는 설명변수들의 검정 시 항상 유의하게 나타나는 결과를 초래한다. 이에 대한 대안으로 와이블 회귀모형 및 대수정규 회귀모형을 이용하여 가정 용수 수요량 예측 모형을 통계적으로 분석하고자 한다. 분석결과를 토대로 가정용수의 수요예측, 수요관리 정책수립, 수도 관련 기자재 및 시설 규격결정 등에 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. This study develops a predictive model for household water end-uses based on data that have measured household characteristics, housing characteristics and other items, surveyed over 3 years in Korea. However, the measured data was left-skewed and it was not fitted to normal distribution. The parameter estimate were biased when using a multiple regression model. In addition, the results of the testing for the model were usually of significance due to the tiny residual from a large number of observations. In order to solve the problem, we suggested log-normal regression model and Weibull regression model as alternatives. The results of this study can be utilized in the planning stages of water and waste water facilities.

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