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Estimation based on lower record values from exponentiated Pareto distribution
윤상경,조영석,이경준 한국데이터정보과학회 2017 한국데이터정보과학회지 Vol.28 No.5
In this paper, we aim to estimate two scale-parameters of exponentiated Pareto distribution (EPD) based on lower record values. Record values arise naturally in many real life applications involving data relating to weather, sport, economics and life testing studies. We calculate the Bayesian estimators for the two parameters of EPD based on lower record values. The Bayes estimators of two parameters for the EPD with lower record values under the squared error loss (SEL), linex loss (LL) and entropy loss (EL) functions are provided. Lindley's approximate method is used to compute these estimators. We compare the Bayesian estimators in the sense of the bias and root mean squared estimates (RMSE).
Metal Complexes of Tris (2-aminoethyl) amine Ligand
Jun, Moo-Jin,Kim, Youngmee,Yun, Sang Kyeong,Choi, Sung Rack 연세대학교 자연과학연구소 1987 學術論文集 Vol.19 No.-
tris(2-aminoethyl)amine(tren) 리간드의 디클로로, 에틸렌디아민 및 아미노산 루테늄(Ⅱ) 착물을 합성하였다. [Ru(tren)Cl_2] 착물은 433nm, 380nm 및 330nm에서 d-d 전이를 나타내었다. [Ru(tren)(en)]^2+는 제1밴드 영역에서 거의 100nm에 달하는 blue shift를 보였다. 글리신, α-아미노이소틸산, 발린 및 루신리간드의 아미노산 착물 [Ru(tren)(aa)]^+는 한 가지 기하이성질체를 생성하였다. 착물의 구조는 전자흡수분광분석 및 핵자기 공명 분광분석법으로 연구하였다. The dichloro, ethylenediamine, and amino acid ruthenium (Ⅱ) complexes of tris (2-aminoethy) amine(tren) have been prepared. The [Ru(tren)Cl_2] complex shows the d-d transitions at 433nm, 380nm and 330nm. The ethylenidiamine complex. [Ru(tren)(en)]^2+, shows a blue shift of almost 100nm in the first band region. Such blue shift has also been observed in the amino acid complex, [Ru(tren)(aa)]^+, where aa is glycinato, α-aminoisobutyrato, valinato, and leucinato ligands. Because of the tren ligand, all the complexes prepared in this work have the only one geometric structure. The electronic absorption and proton nmr spectroscoptic data are used to elucidate the structure of the complexes.
부산지역 교통관련 기사를 이용한 비정형 빅데이터의 정형화와 시각적 해석
이경준,노윤환,윤상경,조영석,Lee, Kyeongjun,Noh, Yunhwan,Yoon, Sanggyeong,Cho, Youngseuk 한국데이터정보과학회 2014 한국데이터정보과학회지 Vol.25 No.6
2013년 1월 1일부터 2013년 12월 31일까지의 부산지역지인 국제신문과 부산일보의 기사들 중 제목에 '부산'과 '교통'을 동시에 포함한 2889건의 기사 내용의 관계 또는 관련 있는 데이터에 내재되어 있는 의미 있는 패턴을 찾아내고자한다. 데이터마이닝 (datamining)의 일부인 텍스트마이닝(textmining)의 기법을 이용하여 사회네트워크분석 (SNA; social network analysis)을 실시하였다. 비정형 데이터의 정형화를 위해 빅데이터의 저장, 처리 및 분석을 위해 자바 기반의 오픈소스 프레임워크인 하둡 생태계 (Hadoop ecosystem)의 HDFS와 맵리듀스 (MapReduce)를 Linux (Ubuntu-12.04LTS) 환경에서 이용하였고, 기존의 R패키지에서 제공되는 사회 네트워크 분석보다 효율적인 시각화를 위해 각 노드 및 선에 비율에 따른 가중치를 주어 색상과 굵기로 해석할 수 있도록 새로운 알고리즘을 구현하였다. We analyzed the articles from "Kukje Shinmun" and "Busan Ilbo", which are two local newpapers of Busan Metropolitan City. The articles cover from January 1, 2013 to December 31, 2013. Meaningful pattern inherent in 2889 articles of which the title includes "Busan" and "Traffic" and related data was analyzed. Textmining method, which is a part of datamining, was used for the social network analysis (SNA). HDFS and MapReduce (from Hadoop ecosystem), which is open-source framework based on JAVA, were used with Linux environment (Uubntu-12.04LTS) for the construction of unstructured data and the storage, process and the analysis of big data. We implemented new algorithm that shows better visualization compared with the default one from R package, by providing the color and thickness based on the weight from each node and line connecting the nodes.
도로위의 기상요인이 교통사고에 미치는 영향 - 부산지역을 중심으로 -
이경준,정임국,노윤환,윤상경,조영석,Lee, Kyeongjun,Jung, Imgook,Noh, Yunhwan,Yoon, Sanggyeong,Cho, Youngseuk 한국데이터정보과학회 2015 한국데이터정보과학회지 Vol.26 No.3
Them traffic accidents have been increased every year due to increasing of vehicles numbers as well as the gravitation of the population. The carelessness of drivers, many road weather factors have a great influence on the traffic accidents. Especially, the number of traffic accident is governed by precipitation, visibility, humidity, cloud amounts and temperature. The purpose of this paper is to analyse the effect of road weather factors on traffic accident. We use the data of traffic accident, AWS weather factors (precipitation, existence of rainfall, temperature, wind speed), time zone and day of the week in 2013. We did statistical analysis using logistic regression analysis and decision tree analysis. These prediction models may be used to predict the traffic accident according to the weather condition. 교통사고는 인구의 증가와 그에 따른 자동차의 증가로 인하여 매년 증가하고 있다. 그러한 교통사고의 원인은 운전자의 부주의뿐만 아니라 도로상의 기상상황에 의해 영향을 받는다. 특히, 강수량, 시계, 습도, 흐림 정도, 기온 등에 의해 많은 교통사고들이 영향을 받는다. 따라서 본 연구는 다양한 기상 요인의 영향 정도에 따른 교통사고 발생 유무의 분석을 목적으로 하였다. 부산 해운대구의 센텀남대로 및 해운대로의 2013년도 교통사고 발생 자료와 지역별 상세 기상 관측 자료인 AWS 기상자료(시간당 강수량, 강수유무, 기온, 풍속), 시간대, 요일을 활용하여 로지스틱 회귀모형 및 의사결정나무모형을 이용하여 분석하였다. 그 결과 기상 요인 중 강수유무와 기온이 교통사고 발생에 영향을 미치는 요인으로 나타났다. 이러한 결과는 도로위의 기상상태에 따른 교통사고의 발생을 예측하는데 유용하게 사용할 수 있을 것이다.