시공간구조를 가지는 확률적 강우 모형

곽민정,김용구,Kwak, Minjung,Kim, Yongku 한국통계학회 2014 응용통계연구 Vol.27 No.3

일반화 선형모형(GLM)에 기초한 확률적 날씨 발생기(Stochastic weather generator)는 일일 날씨를 생성하는데 가장 일반적으로 사용되는 방법인다. 본 논문에서는 다층구조를 이용하여 기존의 GLM weather generator에 공간구조를 소개하였다. 계절별 총강우량의 overdispersion 현상을 효과적으로 제거하기 위해서 smoothing된 계절별 총강우량을 모형에 포함하였고 공간구조를 소개하기 위해서 Stochastic weather generator의 모형계수에 공간구조를 가지는 다변량 정규분포를 가정하였다. 그리고 제안된 공간구조를 가지는 GLM weather generator 모형을 우리나라 76개 지역에서 39년간 측정된 일별 강우량 관측자료에 적용하였다. A stochastic weather generator based on a generalized linear model (GLM) approach is a commonly used tools to simulate a time series of daily weather. In this paper, we propose a multi-site weather generator with applications to historical data in South Korea. The proposed method extends the approach of Kim et al. (2012) by considering spatial dependence in the model. To reduce this phenomenon, we also incorporate a time series of seasonal mean precipitations of South Korea in the GLM weather generator as a covariate. Spatial dependence was incorporated into the model through a latent Gaussian process. We apply the proposed model to precipitation data provided by 62 stations in Korea from 1973{2011.

선형 혼합 효과 모형을 이용한 순위 추적 확률

곽민정,Kwak, Minjung 한국통계학회 2015 응용통계연구 Vol.28 No.2

경시적 자료 연구의 중요한 주제 중의 하나는 시간이 지남에 따라 개인의 건강 상태가 어떻게 변하는지를 추적하는 확률이다. 질병의 상태를 시간의 흐름에 따라 추적하는 것은 장기간에 걸친 임상적 관찰 연구의 계획과 분석, 그리고 질병의 예방과 치료에 중요한 의미를 지닌다. 본 논문에서는 두 다른 시점에서 각 개인의 건강 상태에 대한 조건부 확률을 추정해내는 순위 추적 확률에 대하여 연구하였다. 순위 추적 확률과 순위 추적 확률비를 추정하기 위하여 선형 혼합 효과 모형을 고려하였다. 본 논문의 방법은 아동을 대상으로 심혈관계 질환의 위험요인을 연구하는 역학 자료에 적용되었다. An important scientific objective of longitudinal studies involves tracking the probability of a subject having certain health condition over the course of the study. Proper definitions and estimates of disease risk tracking have important implications in the design and analysis of long-term biomedical studies and in developing guidelines for disease prevention and intervention. We study in this paper a class of rank-tracking probabilities to describe a subject's conditional probabilities of having certain health outcomes at two different time points. Linear mixed effects models are considered to estimate the tracking probabilities and their ratios of interest. We apply our methods to an epidemiological study of childhood cardiovascular risk factors.

가우시안 코플라를 이용한 반복측정 이변량 자료의 조건부 결합 분포 추정

곽민정,Kwak, Minjung 한국통계학회 2017 응용통계연구 Vol.30 No.2

우리는 이변량 경시적 자료의 조건부 결합 분포를 추정하기 위하여 회귀 모형과 코플라 모형을 연구하였다. 주변 분포의 추정을 위하여 시변 변환 모형을 고려하였고, 이변량 반응변수 각각에 대한 주변 분포를 가우시안 코플라를 이용하여 결합하여 조건부 결합 분포를 추정하였다. 우리가 제안한 모형은 조건부 평균 모형만으로 자료를 설명하기 어려운 경우에 적용될 수 있다. 시변 변환 모형과 가우시안 코플라 모형을 결합한 본 논문의 방법은 반복 측정된 이변량 경시적 자료에 대한 모형화가 용이하며 해석하기 쉬운 장점이 있다. 우리는 본 논문의 방법을 반복 측정된 이변량 콜레스테롤 자료를 분석하는데 적용하여 보았다. We study estimation and inference of joint conditional distributions of bivariate longitudinal outcomes using regression models and copulas. We consider a class of time-varying transformation models and combine the two marginal models using Gaussian copulas to estimate the joint models. Our models and estimation method can be applied in many situations where the conditional mean-based models are inadequate. Gaussian copulas combined with time-varying transformation models may allow convenient and easy-to-interpret modeling for the joint conditional distributions for bivariate longitudinal data. We apply our method to an epidemiological study of repeatedly measured bivariate cholesterol data.

의사결정나무모형을 사용한 성인 생애주기별 취업 영향요인 분석

곽민정,이성석,Kwak, Minjung,Rhee, Sung-Suk 한국데이터정보과학회 2016 한국데이터정보과학회지 Vol.27 No.6

세계적으로 유가하락과 더불어 경제가 침체되면서 우리나라도 저성장의 기조를 보이고 있고, 노동 시장에서는 취업난이 가중되고 있으므로 취업영향 요인을 파악하여 적절한 취업 정책을 수립하는 것이 절실한 현실이다. 따라서 본 연구에서는 제17차년도 노동패널자료를 사용하여 취업에 영향을 미치는 요인을 파악하고자 한다. 성인 생애주기는 청년기, 중장년기와 노년기로 구분하였으며 취업에 영향을 미치는 요인으로 인구통계학적 변수, 직업관련 변수 그리고 건강관련 변수를 고려하였다. 의사결정나무분석을 사용하여 분석한 결과 청년기에는 학력이 가장 중요한 요인이었으며, 중장년기에는 가장 중요한 요인이 성별이었고, 남성의 경우 건강상태, 여성의 경우, 직업훈련경험, 연령, 건강상태의 순으로 나타났다. 노년기에도 성별이 가장 중요한 요인이었고 그 다음으로 건강상태, 학력 등의 순으로 나타났다. Due to global economy recession with low oil price, Korea has stepped into a stage of sluggish development, and the unemployment has become a major issue. Hence, we study various risk factors influencing on unemployment using the Korean labor and income panel data of 2014. We first divide the adult life cycle into three categories, such as young adult, adult, and old adult. Then we consider demographic variables, occupational variables and health related variables as risk factors. The decision tree models have shown that education and gender are the most important factors respectively in young adult group and in adult group. Gender, health status, and education are influential factors in old adult group.

빅데이터 지반정보의 불확실성을 고려한 중진지역에서의 액상화 위험도 작성기법 개발

곽민정(Minjung Kwak),구태진(Taijin Ku),최재순(Jaesoon Choi) 한국지반환경공학회 2015 한국지반환경공학회논문집 Vol.16 No.1

최근 우리 정부는 안전한 대한민국이라는 슬로건 아래 지진재해를 포함한 자연재해피해를 최소화하는데 많은 노력을 집중하고 있으며, 이를 위해 산사태 위험도와 액상화 위험도와 같은 지진 시 지반피해 GIS 시스템 데이터가 구축되고 있는 실정이다. 우리나라 전역을 포함하는 지진 시 액상화 위험도를 작성하기 위해서는 수많은 지반시추정보에 대한 적용성 검토가 필요하다. 본 연구에서는 액상화 위험도 작성을 위해 인구밀도가 높은 광역지역의 지반증폭계수를 검토하였으며 이를 위해 S시 522개 시추공지반 정보를 수집하여 지반응답해석을 수행하였다. 이때 지반분류는 지반정보의 불확실성을 고려하고자 현행 내진 설계기준에서 제안하고 있는 시추종료 깊이 이후의 지반 정보를 30m로 가정하는 경우와 지반정보의 오리지널 데이터 값만을 이용하는 경우로 나누어 비교하였으며, 타당성 검토 시에는 지반응답해석 결과에 대한 확률분포와 통계분석을 이용하여 수행하였다. 최종적으로 정규분포를 통한 신뢰도 50%, 70%, 90%에 대한 지반증폭계수를 도출하여 액상화 위험도를 도시하였으며, 이를 지반응답해석을 통해 도시한 LPI 액상화 위험도와 비교하여 가장 유사한 값을 추천하였다. 연구결과 제안된 지반증폭계수가 향후 국내 액상화에 대한 연구와 중진지역의 광역지역 액상화 위험도 작성에 큰 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다. Recently, Korean government has tried out to set up earthquake hazards prevention system. In the system, several geotechnical hazard maps including liquefaction hazard map and landslide hazard map for the whole country have drawn to consider the domestic seismic characteristics. To draw the macro liquefaction hazard map, big data of site investigations in metropolitan areas and provincial areas has to be verified for its application. In this research, we carried out site response analyses using 522 borehole site investigation data in S city during a desirable earthquake. The soil classification was separately compared to shear wave velocity considering the uncertainty of site investigation data. Probability distribution and statistical analysis for the results of site response analyses was applied to the feasibility study. Finally, we suggest a new site amplification coefficient, hereby presented with the similar results of liquefaction hazard mapping using the calculated liquefaction potential index by the site response analyses. Above-mentioned study will be expected to help to follow research and draw liquefaction hazard map in moderate seismic region.

진화실험에서 코크란-맨틀-헨첼 검정을 통한 유전적 변이 탐지 연구

곽민정(Minjung Kwak) 한국자료분석학회 2020 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.22 No.1

최근 진화생물학에서는 생명체가 새로운 환경에 어떻게 적응해 가는지를 유전자 단계에서 관찰 및 분석하는 것이 중요한 이슈가 되었다. 노랑초파리를 대상으로 한 진화 실험에서 얻어진 자료를 전장 유전체 염기배열 시퀀싱을 통하여 진화의 적응과정에서 유전자의 빈도 궤적에 대한 자료를 얻었다. 초파리가 세대를 거듭하여 증식하는 것을 관찰하였을 때, 유전자 빈도에 변이가 일어나는 유전자가 어떤 것인지를 탐지해 내는 것이 목적이다. 제어 변수가 있는 경우, 관심이 있는 두 범주형 변수간의 연관성을 알아보기 위하여 코크란-맨틀-헨첼 검정법이 주로 사용되는데, 본 논문에서는 코크란-맨틀-헨첼 검정법을 이용하여 세대의 흐름에 따른 유전자의 변이를 탐지하였다. 시간에 따른 반복을 제어변수로 하여 코크란-맨틀-헨첼 검정법을 적용했으며, 다중비교를 위한 본페로니 수정법을 적용한 결과, 전체 2254 개의 유의미한 유전자 변이를 탐지해냈다. 본 논문의 결과는 진화 생물학 실험 자료에서 전장 유전체에 대하여 시간에 따라 유전자 변이를 탐지해내는데 유용한 도구로 사용될 것이라고 생각한다. The genomic basis of adaptation to novel environments is a fundamental problem in evolutionary biology that has gained additional importance. Here we combined experimental evolution in drosophila melanogaster with genome-wide next generation sequencing of DNA pools (Pool-Seq) to identify alleles that are varying in a different laboratory environment and traced their trajectories during the adaptive process. When observing fruit flies proliferating over generations, the goal is to detect which genes cause mutations in gene frequencies. With presence of a control variable, the Cochran-Mantle-Haenszel test is used to examine the association between two categorical variables of interest. In this paper, the variation of genes over generations using the Cochran-Mantle-Haenszel test is used. We apply Cochran-Mantel-Haenszel test to detect alleles that are changing over time. With Bonferroni correction to adjust for multiple comparison we find 2254 significant genetic markers using the Cochran-Mantel-Haenszel test. Our results provide a useful testing tool for the time-dependency of allele frequencies in genome-wide evolutionary experiment data.

자동차용 플라스틱 재료의 내화학성에 관한 연구

곽민정(Minjung Kwak),강원구(Wongu Kang),김범진(Bumjin Kim) 한국자동차공학회 2011 한국자동차공학회 학술대회 및 전시회 Vol.2011 No.11

Requirement about CO2.reduction, reducing weigh for fuel efficiency improvement and design of freedom are getting higher. Be like this, the rate of use are increase role of plastics in vehicles. It was required mechanical properties in times past. These day, it was required high chemical mechanical properties as well as chemical resistance because circumstance using vehicles has became diversification. So , this study covers variation of automotive plastics in all sorts of chemical, fluid, fuel, grease and influence on application between chemical resistance and apply to application.

의사결정나무 분석을 사용한 고가의료장비의 다빈도 사용 특성 분석

최윤정,곽민정,윤민,Choi, Yoon Jung,Kwak, Minjung,Yoon, Min 한국데이터정보과학회 2015 한국데이터정보과학회지 Vol.26 No.1

최근 고가의료장비의 도입으로 진단기술이 빠르게 발전하고 있으나 이에 따른 건강보험 재정의 부담이 크게 늘어 이에 대한 적절한 관리와 효율적 운영에 대한 정책이 필요하다. 이에 따라 본 연구에서는 의사결정나무분석 모형을 사용하여 CT 의료장비의 검사빈도에 영향을 미치는 요인을 파악하여 효율적 운영에 대한 방안을 제시한다. The cost of advanced medical technologies is commonly considered to be a major factor in the overall escalation of expenditures on health. The use of computed tomography (CT) scanning has increased dramatically over the past decade. CT has been rapidly adopted, despite their high cost. The aim of this study is to analysis the increasing factor of the frequency of the CT, using the decision tree model. Finally, we propose the effective policy option of diagnostic imaging technology in Korea.

대용량 자료에 대한 서포트 벡터 회귀에서 모수조절

류지열(Jee-Youl Ryu),곽민정(Minjung Kwak),윤민(Min Yoon) 한국지능시스템학회 2015 한국지능시스템학회논문지 Vol.25 No.1

커널에 대한 모수의 조절은 서포트 벡터 기계의 일반화 능력에 영향을 준다. 이와 같이 모수들의 적절한 값을 결정하는 것은 종종 어려운 작업이 된다. 서포트 벡터 회귀에서 이와 같은 모수들의 값을 결정하기 위한 부담은 앙상블 학습을 사용함으로써 감소시킬 수 있다. 그러나 대용량의 자료에 대한 문제에 직접적으로 적용하기에는 일반적으로 시간 소모적인 방법이다. 본 논문에서 서포트 벡터 회귀의 모수 조절에 대한 부담을 감소하기 위하여 원래 자료집합을 유한개의 부분집합으로 분해하는 방법을 제안하였다. 제안하는 방법은 대용량의 자료들인 경우와 특히 불균등 자료 집합에서 효율적임을 보일 것이다. In support vector machine, the values of parameters included in kernels affect strongly generalization ability. It is often difficult to determine appropriate values of those parameters in advance. It has been observed through our studies that the burden for deciding the values of those parameters in support vector regression can be reduced by utilizing ensemble learning. However, the straightforward application of the method to large scale problems is too time consuming. In this paper, we propose a method in which the original data set is decomposed into a certain number of sub data set in order to reduce the burden for parameter tuning in support vector regression with large scale data sets and imbalanced data set, particularly.

학생 현장탐방형 META-HyFlex 혁신 수업모형이 대학생의 자기주도학습역량, 창의적 문제해결역량 향상에 미치는 영향

박현희(Hyun Hee Park),곽민정(Minjung Kwak) 학습자중심교과교육학회 2024 학습자중심교과교육연구 Vol.24 No.6