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The Errors of Population Projections for Korea on Korean Information Statistical System
윤용화,김종태 한국데이터정보과학회 2007 한국데이터정보과학회지 Vol.18 No.2
Recently, Korean National Statistical Office submits the results of population projections for Korea from 1960 to 2050 year. The purpose of this paper is to suggest the reasonable assumptions for the survey of population, and then to detect the errors of the surveyed population (1960-2005) on Korean Information Statistical System.
윤용화 대구대학교 산업기술연구소 1993 産業技術硏究 Vol.12 No.-
적분시 피적분함수와 관련되 적분공식을 적용하기 힘든 경우 수치적분을 사용하게된다. 본 논문에서는 일반적으로 많이 사용되는 가우스 구적법과 몬테 카를로법을 등분산 k-변량 정규분포에서의 최대값에 관한 분포함수를 이용하여 이중적분에서의 정확도를 비교해 보았다. 그 결과 정규분포와 같은 통상적인 분포에서는 가우스 구적법이 보다 실용적인 것으로 나타났다.
Lotka-Volterra 모형을 이용한 스마트폰 시장의 경쟁관계 분석
윤용화,강병희,최보승 한국자료분석학회 2015 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.17 No.6
Nowadays the supplies of smartphones have been changed in the world. The two well-known and competing brands of smartphone are Apple and Samsung and these two brands cover the world smartphone markets. In this research, we tried to depicts the relationship between these brands markets and their spread in the world using Lotka-Volterra model which is utilized to describe an ecosystem between prey and predator. Ordinary differential equation (ODE) has been employed to estimate the parameters for models. We consider the stochastic chemical reaction model based on stochastic process as well as the ODE model for constructing the Lotka-Volterra model. We consider likelihood function using Gillespie algorithm and perform the Bayesian estimation using Markov chain Monte Carlo simulation. The introduced methods are applied to the data of E-book and paper-book market and the data of Samsung’s Galaxy series and Apple’s iPhone series. We can have good fitting results. 전 세계적인 스마트폰 보급에 따라 세계 스마트폰의 시장은 급격한 변화를 이루고 있다. 특히 우리나라의 삼성전자와 미국의 애플사는 세계의 고급 스마트폰 시장을 양분하며 경쟁관계를 이루고 있다. 본 연구에서는 이 두 기업간 경쟁관계에 따른 상호간 확산 및 소멸 과정을 수리적 모형을 이용하여 설명하고자 하였다. 생태계의 피식자-포식자 관계를 설명하는데 이용되는 Lotka-Volterra 모형을 기업간 생태계 문제로 적용하여 모형 구축을 시도하였다. 이전의 관련 연구에서는 주로 결정적(deterministic) 움직임의 가정으로부터 모형 구축을 시도하였으나 본 연구에서는 상미분 방정식을 이용한 모형구축과 화학 반응 모형을 이용한 모형 구축을 함께 진행하였다. 화학 반응 모형을 이용한 모형 추정을 위하여 Gillespie 알고리즘을 이용하여 우도함수를 구축한 후 Markov chain Monte Carlo 방법을 이용하여 Bayesian 기반 모형 추정을 수행하였다. 제시된 방법들은 전세계 paper-book과 E-book간의 판매량자료와 삼성전자의 갤럭시 시리즈와 애플사의 아이폰 시리즈의 판매량 자료에 적용하여 경쟁관계를 모형화 하였다. 그 결과 비교적 우수한 모형 적합 결과를 얻을 수 있었다.
윤용화 대구대학교 산업기술연구소 1984 産業技術硏究 Vol.3 No.-
單純回歸分析理論을 標本論的인 觀點에서 파악하려는 시도는 Cochran, Hansen 等에 의하여 행하여져 왔다. 최근에는 二段階抽出時의 回歸分析이 Scott, Holt 및 DuMouchel 等에 의하여 연구되고 있다. 本 論文은 獨立變數가 둘일 때의 回歸分析을 대상으로 하여 회귀추정치의 分散과 그 推定値를 二段階 集落抽出에 의하여 구하였다.
K 個의 副次母集團이 2-母數 指數分布를 따르는 母集團에서의 母數推定量
윤용화 대구대학교 (한사대학) 산업기술연구소 1988 産業技術硏究 Vol.7 No.-
本 論文은 母集團이 各各 다른 母數를 가진 2-母數 指數分布를 따르는 K個의 副次母集團으로 構成되어 있으며, 各 副次母集團의 構成比率들이 旣知인 경우의 母數推定에 關하여 論하였다. 完全標本의 境遇와 時間 中斷 標本의 境遇에서의 最尤推定量과 最小分散不偏推定量을 誘導하였으나 時間 中斷標本의 境遇 最小分散不偏推定量을 推定式의 複雜性 때문에 救하지 아니 하였다.
윤용화,김종태 대구대학교 기초과학연구소 1999 基礎科學硏究 Vol.16 No.1
Akaike information criterion and Kullback-Leibler information are very famous criterions for selecting models. It is proved that the asymptotic estimate of cross-entropy is same as Akaike Information criterion. Therefore, the goal of this paper is to study goodness-of-fit test statistics based on Kullback-Leibler information including the estimators of entropy and Akaike information criterion.
윤용화 大邱大學校附設 基礎科學硏究所 1984 基礎科學硏究 Vol.1 No.-
회귀분석기법의 현실적인 사용에서의 문제중 하나는 변수선택의 문제이며, 이것의 해결방법으로서 단계적 회귀분석이 사용되고 있다. 본 논문에서는 제2단계에서의 변수선택이 일반적 가정중 等分散性이 성립하지 않을 경우, 어떻게 결정되는가는 보인다. 또한 이때의 회귀계수와 분산분석표를 마이크로 컴퓨터의 주사용언어인 BASIC을 사용하여 프로그램化하였다.
윤용화,김종태,이우동,Yoon, Yong-Hwa,Kim, Jong-Tae,Lee, Woo-Dong 한국데이터정보과학회 1998 한국데이터정보과학회지 Vol.9 No.2
본 연구는 Rice 분산추정량을 사용한 기존의 평활 적합도 검정들에 있어서 Rice의 분산 추정량 보다 뛰어난 성질을 가지는 GSJS 추정량을 사용함으로 검정 통계량들에 대한 검정력에 미치는 영향을 조사하는데 그 목적을 둔다. 또한 분산의 값들의 변화가 진동수와 진폭에 따른 선형 모형에서의 검정력들에 미치는 영향을 관찰하였다.
윤용화,김종태 한국통계학회 1998 Communications for statistical applications and me Vol.5 No.3
본 연구의 목적은 평활 적합도 검정에 이용되는 모형선택 기법 중 AIC (Akaike information criteria) 기법과 BIC (Baysian information criteria) 기법을 사용한 검정통계량들에 대한 검정력을 비교 분석함에 있다. 또한 이 두 가지 기법을 이용한 새로운 검정 통계 량을 제시하고 기존의 검정 통계량들과 비교 분석하였다.