구형 대칭성 검정에 대한 연구

박철용,Park Cheolyong 한국통계학회 2005 응용통계연구 Vol.18 No.1

이 논문에서는 카이제곱 구형 대칭성 검정을 제안한다. 이 검정은 검정통계량과 점근적 유의확률을 쉽게 계산할 수 있는 장점이 있다. 이 통계량의 구형 대칭성 가정하의 극한 분포를 도출하고 유한표본에서 잘 부합되는지 모의실험을 통해 살펴본다. 또한 다양한 대립분포에서 기존의 구형 대칭성 검정과 검정력을 비교하는 모의실험을 수행하며 마지막으로 실제 자료 분석 예제를 제공한다. In this article, we propose a chi-squared test of spherical symmetry. The advantage of this test is that the test statistic and its asymptotic p-value are easy to compute. The limiting distribution of the test statistic is derived under spherical symmetry and its accuracy, in finite samples, is studied via simulation. Also, a simulation study is conducted in which the power of our test is compared with those of other tests for spherical symmetry in various alternative distributions. Finally, an illustrative example of application to a real data is provided.

복합표본 설계를 이용한 건강관련 삶의 질에 영향을 미치는 요인에 관한 연구

박철용,최현석,Park, Cheolyong,Choi, Hyun Seok 한국데이터정보과학회 2014 한국데이터정보과학회지 Vol.25 No.4

본 연구는 국민건강영양조사 제5기 (2010-2012) 자료를 이용하여 성별과 연령대에 따른 정신건강, 신체활동, 유병여부 및 음주흡연의 차이 분석과 사회경제적 상태, 음주흡연, 신체활동 및 정신건강이 현재의 건강 상태를 묻는 5개의 문항 (운동능력, 자기관리, 일상생활, 통증/불편감, 불안/우울)에서 계산된 건강관련 삶의 질 지표인 EQ-5D에 미치는 영향을 복합표본 설계를 이용하여 분석하였다. 분석결과 성별과 연령별로 정신건강, 신체활동, 유병여부 및 흡연음주에 통계적으로 유의한 차이가 있으며, 삶의 질에는 연령대, 교육수준, 결혼상태, 당뇨병 유병여부, 스트레스 인지, 자살생각 변수가 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. Using complex sample design, this article analyzes the difference between sex and age groups of mental health, physical activity, suffering lifestyle diseases, drinking, and smoking using the fifth Korea national health and nutrition examination survey data (2011-2012), and then analyzes the effect of mental health, physical activity, suffering lifestyle diseases, drinking, and smoking on EQ-5D, a measure of health-related quality of life. The results show that mental health, physical activity, suffering lifestyle diseases, drinking and smoking are statistically different among gender and age groups, and that age group, education level, suffering diabetes, recognizing stress, thinking suicide are statistically influential on EQ-5D.

페널티 방법을 이용한 주성분분석 연구

박철용,Park, Cheolyong 한국데이터정보과학회 2017 한국데이터정보과학회지 Vol.28 No.4

이 연구에서는 Lasso 페널티 방법을 이용한 주성분분석 방법을 소개한다. 주성분분석에 Lasso 페널티를 적용하는 방법으로 흔히 사용되는 방법은 크게 두 가지가 있다. 첫 번째 방법은 주성분을 반응변수로 놓고 원 자료행렬을 설명변수로 하는 회귀분석의 회귀계수를 이용하여 최적의 선형결 합 벡터를 구할 때 Lasso 페널티 (일반적으로 elastic net 페널티)를 부과하는 방법이다. 두 번째 방법은 원자료행렬을 비정칙값 분해로 근사하고 남은 잔차행렬에 Lasso 페널티를 부과하여 최적의 선형결합 벡터를 구하는 방법이다. 이 연구에서는 주성분 분석에 Lasso 페널티를 부과하는 이 두 가지 방법들을 자세하게 개관하는데, 이 방법들은 변수 숫자가 표본크기보다 큰 경우에도 적용가능한 장점이 있다. 또한 실제 자료분석에서 R 프로그램을 통해 두 방법을 적용하고 그 결과를 비교한다. 구체적으로 변수 숫자가 표본크기보다 큰 Ahamad (1967)의 crime 자료에 적용한다. In this study, principal component analysis methods using Lasso penalty are introduced. There are two popular methods that apply Lasso penalty to principal component analysis. The first method is to find an optimal vector of linear combination as the regression coefficient vector of regressing for each principal component on the original data matrix with Lasso penalty (elastic net penalty in general). The second method is to find an optimal vector of linear combination by minimizing the residual matrix obtained from approximating the original matrix by the singular value decomposition with Lasso penalty. In this study, we have reviewed two methods of principal components using Lasso penalty in detail, and shown that these methods have an advantage especially in applying to data sets that have more variables than cases. Also, these methods are compared in an application to a real data set using R program. More specifically, these methods are applied to the crime data in Ahamad (1967), which has more variables than cases.

엑셀 VBA를 이용한 이분형 로지스틱 회귀모형 교육도구 개발

박철용,최현석,Park, Cheolyong,Choi, Hyun Seok 한국데이터정보과학회 2014 한국데이터정보과학회지 Vol.25 No.2

이분형 로지스틱 회귀분석은 양적 혹은 질적 설명변수를 이용해서 이분형 반응변수를 설명하는 하나의 통계적인 기법이다. 이 모형에서는 반응변수가 1이 될 확률을 설명변수들의 선형결합의 변환(혹은 함수)으로 설명하고자 한다. 이 개념에 대한 이해가 비통계학자들이 이분형 로지스틱 회귀모형을 이해하는데 있어서 넘어야 할 커다란 장벽 중의 하나이다. 이 연구에서는 이분형 로지스틱 회귀모형의 필요성을 엑셀 VBA를 이용하여 설명하는 교육도구를 개발하고자 한다. 반응변수가 1이 될 확률을 설명변수의 선형함수로 모형화 할 때의 문제점과 선형결합에 대한 변환을 통해 이 문제점이 어떻게 해소되는지 보여준다. Binary logistic regression analysis is a statistical technique that explains binary response variable by quantitative or qualitative explanatory variables. In the binary logistic regression model, the probability that the response variable equals, say 1, one of the binary values is to be explained as a transformation of linear combination of explanatory variables. This is one of big barriers that non-statisticians have to overcome in order to understand the model. In this study, an educational tool is developed that explains the need of the binary logistic regression analysis using Excel VBA. More precisely, this tool explains the problems related to modeling the probability of the response variable equal to 1 as a linear combination of explanatory variables and then shows how these problems can be solved through some transformations of the linear combination.

호흡곤란 환자 퇴원 결정을 위한 벌점 로지스틱 회귀모형

박철용,계묘진,Park, Cheolyong,Kye, Myo Jin 한국데이터정보과학회 2013 한국데이터정보과학회지 Vol.24 No.1

이 논문에서는 호흡곤란을 주호소로 내원한 668명의 환자를 대상으로 11개 혈액검사 결과를 이용하여 퇴원여부를 결정하는 벌점 이항 로지스틱 회귀 기반 통계모형을 유도하였다. 구체적으로 $L^2$ 벌점에 근거한 능형 모형과 $L^1$ 벌점에 근거한 라소 모형을 고려하였다. 이 모형의 예측력 비교 대상으로는 일반 로지스틱 회귀의 11개 전체 변수를 사용한 모형과 변수선택된 모형이 사용되었다. 10-묶음 교차타당성 (10-fold cross-validation) 비교 결과 능형 모형의 예측력이 우수한 것으로 나타났다. In this paper, penalized binary logistic regression models are employed as statistical models for determining the discharge of 668 patients with a chief complaint of dyspnea based on 11 blood tests results. Specifically, the ridge model based on $L^2$ penalty and the Lasso model based on $L^1$ penalty are considered in this paper. In the comparison of prediction accuracy, our models are compared with the logistic regression models with all 11 explanatory variables and the selected variables by variable selection method. The results show that the prediction accuracy of the ridge logistic regression model is the best among 4 models based on 10-fold cross-validation.

라소를 이용한 간편한 주성분분석

박철용,Park, Cheolyong 한국데이터정보과학회 2013 한국데이터정보과학회지 Vol.24 No.3

이 연구에서는 라소를 이용한 간편한 주성분분석을 제안한다. 이 방법은 다음의 두 단계로 구성되어 있다. 먼저 주성분분석에 의해 주성분을 구한다. 다음으로 각 주성분을 반응변수로 하고 원자료를 설명변수로 하는 라소 회귀모형에 의한 회귀계수 추정량을 구한다. 이 회귀계수 추정량에 기반한 새로운 주성분을 사용한다. 이 방법은 라소 회귀분석의 성질에 의해 회귀계수 추정량이 보다 쉽게 0이 될 수 있기 때문에 해석이 쉬운 장점이 있다. 왜냐하면 주성분을 반응변수로 하고 원자료를 설명변수로 하는 회귀모형의 회귀계수가 고유벡터가 되기 때문이다. 라소 회귀모형을 위한 R 패키지를 이용하여 모의생성된 자료와 실제 자료에 이 방법을 적용하여 유용성을 보였다. In this study, a simple principal component analysis using Lasso is proposed. This method consists of two steps. The first step is to compute principal components by the principal component analysis. The second step is to regress each principal component on the original data matrix by Lasso regression method. Each of new principal components is computed as the linear combination of original data matrix using the scaled estimated Lasso regression coefficient as the coefficients of the combination. This method leads to easily interpretable principal components with more 0 coefficients by the properties of Lasso regression models. This is because the estimator of the regression of each principal component on the original data matrix is the corresponding eigenvector. This method is applied to real and simulated data sets with the help of an R package for Lasso regression and its usefulness is demonstrated.

스포츠 경쟁력 지수로서 페이지랭크 기반 방법론 사용에 대한 소고

박철용(Cheolyong Park) 한국데이터정보과학회 2021 한국데이터정보과학회지 Vol.32 No.6

최근에 스포츠 경쟁력을 객관적으로 판단하는 방법으로 페이지랭크 (PageRank) 방법이 사용되기 시작하였다. 원래 페이지랭크가 웹사이트의 연결 네트워크 정보를 이용하여 특정 웹사이트의 중요도를 평가하는 것에 착안하여, 특정 운동 경기의 승패 관계를 연결 네트워크로 파악하여 페이지랭크를 해당 운동 경기의 경쟁력 지수로 사용하고자 하는 시도이다. 페이지랭크는 경쟁력이 높은 상대에게 얻은 승리를 경쟁력이 낮은 상대에게 얻은 승리보다 더 높이 평가하는 구조이기 때문에 단순 승패만 따지는 방법보다 경쟁력을 판단하기 더 합리적인 방법으로 여겨진 것이다. 페이지랭크는 연결여부만 고려하기 때문에 가중페이지랭크 (weighted PageRank)로 발전하였고, 학술지 평가에서는 SJR (Scimago Journal Rank)와 아이겐팩터 (Eigenfactor)로 발전하게 되었다. 이 논문에서는 이 방법에서 사용된 공식을 중심으로 각 항목들이 스포츠 경쟁력 관점에서 어떤 의미를 가지는지 살펴본다. 마지막으로 2018년 중학교와 고등학교의 배드민턴 단체 경기 자료에 이 방법들을 적용하고 그 결과를 비교한다. Recently PageRank has started being used as an objective method of measuring a sports competency. This is based on the observation that PageRank measures a website’s importance in a network of websites’ connection and thus can be applied to sports by considering win-loss results of the sports as a network. PageRank can be considered a more reasonable method than simple win-loss counts because PageRank gives more weights to a win over higher rankers than to lower rankers. Since PageRank just considers whether two websites are connected or not, it is evolved into weighted PageRank, and further into SJR (Scimago Journal Rank) and Eigenfactor as journal citation indices. In this article, we will review the formulas of these methods to understand the meaning of each term from the perspective of a sports competency index. Finally we will apply these methods to badminton team match data of middle and high schools in 2018 and then compare the results.

3차원 광메모리를 이용한 인증 기법

박철용(CheolYong Park),류재철(JaeCheol Ryou) 한국정보보호학회 2016 정보보호학회논문지 Vol.26 No.6

최근 사용자 인증에 대한 요구가 증가하면서 패스워드, 그래픽인증, 토큰, 생체인식, 복합 인증 등 다양한 인증 기법이 사용되고 있다. 특히 편의성으로 인해 패스워드, 그래픽, 생체 인증 등 2차원적 요소(2차원 평면)의 데이터를 정보로 이용하고 2차원 모양의 특징 정보를 저장하여 인증에 적용되는데 저장되는 정보는 2차원 정보로 기록 저장된다. 이러한 인증 데이터는 정보를 기록하고 갱신함에 있어 추가적인 데이터 기록을 요구하는 문제가 있다. 또한 2차원 메모리는 저장 데이터의 양이 증가할수록 저장 데이터를 인증 데이터와 비교하는 시간이 증가하여 인증 절차 수행에 소요되는 시간이 증가하는 단점도 있다. 이러한 인증 데이터를 메모리에 저장 및 인증하는 기술에 있어 신속하게 인증 절차를 수행하는 것은 중요한 요소가 되었다. 본 논문에서는 메모리를 사용한 인증 데이터의 기록 및 인증에 있어 기존 방식의 단점을 보완하고자 3차원 광메모리를 이용하여 데이터의 기록시 기록요소를 다양하게 변경하여 서로 다른 저장 데이터를 다중 기록하는 방식을 구성함으로써 고밀도 기록이 가능하게 하고, 데이터의 기록 및 복원시 병렬처리가 가능한 방식을 적용하여 신속한 데이터의 기록 및 복원이 가능한 기법을 제안한다. 또한 인증 데이터 갱신시 기존에 기록된 저장 데이터를 조합하여 조합한 데이터를 인증에 이용함으로써 매번 추가적인 데이터 기록을 요구하는 문제를 해결하고자 한다. 제안한 인증 방식은 3차원 광메모리에 데이터를 기록 저장 후, 복원시 기록 조건에 상응하는 조건을 만족해야만 데이터가 복원되는 방식을 적용한 인증 기법을 제안하고 이를 시험을 통해 인증 기법으로 적용 가능함을 확인하였다. Recently the need for user authentication with increasing, there are a variety of mechanisms, such as password, graphic authentication, token, biometrics and multiple authentication. in particular, the data of the 2-dimensional(2D) factors such as password, graphic authentication, biometrics is used because of the convenience. The stored information is problematic in that additional data recording needs to be performed whenever authentication data is updated. Furthermore, this storage method is problematic in that the time it takes to perform authentication increases because the time it takes to compare storage data with authentication data increases in proportion to an increase in the amount of the storage data. Accordingly, authentication through the rapid comparison of storage data with authentication data is a very important factor in data recording and authentication technology using memory. Using the three-dimensional(3D) optical memory by variously changing the recoding elements during recoding of data constitutes the way that multiple recoding different data storage. This enables high-density recoding in this way, and by applying the possible parallel processing at the time of recording and restoring method, provided that it is possible to quickly record and restore the data. In addition, each time to solve problems that require additional data recorded by a combination of the stored data record in the old data using a combination of the authentication. The proposed mechanism is proposed an authentication method using scheme after the recoding data in 3D optical memory to apply the conditions corresponding to the recoding condition when restoring the recorded data and through the experiment it was confirmed possible application as an authentication mechanism.

광물자원 민족주의의 부상과 EU CRMA 출현에 따른 우리기업의 대응방안

박철용(Cheolyong Park),이하얀(Hayann Lee) 한국정치사회연구소 2023 한국과 국제사회 Vol.7 No.4

공간회귀모형을 이용한 대구경북 지역 단위면적당 아파트 매매가격 예측

이우정,박철용,Lee, Woo Jung,Park, Cheolyong 한국데이터정보과학회 2015 한국데이터정보과학회지 Vol.26 No.3

이 연구에서는 공간회귀모형 중 공간시차모형과 공간오차모형을 이용하여 대구 경북 지역 단위면적당 아파트 매매가격을 예측하였다. k-최근접이웃 (k-nearest neighbours)을 이용하여 공간가중행렬을 구축하였으며, 이를 이용해 2012년 3월의 단위면적당 아파트 매매가격에 대한 모형을 적합시켰다. 적합시킨 공간시차모형, 공간오차모형을 이용하여 2013년 3월의 단위면적당 아파트 매매가격을 예측하였으며 RMSE (root mean squared error), RRMSE (root relative mean squared error), MAE (mean absolute error)를 통해 두 모형의 성능을 비교하였다. In this study we predict apartment prices per unit in Daegu-Gyeongbuk areas by spatial lag and spatial error models, both of which belong to so-called spatial regression model. A spatial weight matrix is constructed by k-nearest neighbours method and then the models for the apartment prices in March, 2012 are fitted using the weight matrix. The apartment prices in March, 2013 are predicted by the fitted spatial regression models and then performances of two spatial regression models are compared by RMSE (root mean squared error), RRMSE (root relative mean squared error), MAE (mean absolute error).