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생물학적 동등성을 증명하기 위한 추가시험의 통계적 분석
전수영,오수연,이인욱,이태원 한국자료분석학회 2017 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.19 No.3
The bioequivalence guideline of Korea allows an add-on test when a initial trial fails to show the bioequivalence between test and reference drugs. The sponsor may add more subject using an add-on study, when the first trial is considered to be failed because of an insufficient number of sample size for a highly variable drug, for example. The ministry of food and drug safety allows the bioequivalence to be proved using add-on study in two step procedure. After the consistency between initial and add-on studies is shown by the two facts that the ratio between the mean square errors of two studies are not big and the interaction between drug and study effects are not significant, the bioequivalence can be shown using pooled data of initial and add-on study. Software programs currently popular in Korea use initial trial data to produce analysis result for the report to be submitted to the ministry of food and drug safety. But, they cannot analyze add-on study data. We present a SAS program which can be easily used to analyze initial and add-on study data to produce analysis result for the report. The statistical model and the analysis procedure to show the bioequivalence through add-on study is explained precisely with an illustrative example. 제제 간의 생물학적 동등성을 증명하는데 실패했을 때 추가시험으로 얻은 자료를 추가하여 동등성을 증명할 수 있도록 하는 시험기준이 식품의약품안전처에서 시행되고 있다. 이 제도는 개인에 따른 제제의 생체이용률 차이가 예상보다 큰 고변동약물의 경우처럼 본시험에서 불충분한 표본크기 때문에 동등성을 보이는데 실패하였다고 판단되는 경우, 추가시험을 통하여 피험자 수를 증가시켜 동등성을 증명할 수 있도록 하는 제도이다. 식품의약품안전처의 의약품동등성시험기준에는 추가시험을 통해 얻은 자료가 본시험의 자료와 일관성이 있음을 두 시험의 잔차제곱평균의 비율이 큰 차이가 없으며 시험 효과와 제제 효과와의 교호작용이 없다는 두 가지 사실로 증명하고 나서, 두 시험의 자료를 통합한 자료로 제제 간의 생물학적 동등성을 입증하도록 하고 있다. 현재 생동성시험에서 널리 사용되는 국내 개발 프로그램들은 본시험자료를 입력하여 간단히 생동성여부를 알아보고 식약처에 제출하는 생동성시험 결과보고서에 제시될 통계분석 결과를 얻는 용도로 사용되고 있지만 추가시험자료를 분석하는 기능을 없다. 본 연구에서는 본시험과 추가시험 자료를 통합분석하여 생동성여부를 알아보고 결과보고서에 사용될 통계분석 결과를 얻는데 수월하게 사용될 수 있는 SAS 프로그램을 제시하고, 이 때 사용되는 통계적 모형과 분석절차를 단계별로 간략히 설명하였다. 또한, 본 논문에서 주로 다룬 2×2 교차시험과 추가시험 이외에 생물학적 동등성 시험을 위한 다양한 설계와 통계적 모형에 대해 알아보았다.
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Cluster Analysis via Stochastic Approximation Monte Carlo
전수영,이은표,진서훈 한국자료분석학회 2009 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.11 No.4
The k-means clustering is one of the simplest unsupervised algorithm used generally in solving clustering problems. However, it may rely on the initial cluster seed and thus it is suffer from the local trap problem due to that its system has multiple local energy minima in a rugged energy landscape. Hence, the global optimal clustering may not be identified. This paper focuses on this problem, and thus we propose to use the Stochastic approximation Monte Carlo(SAMC) algorithm implementing the k-means clustering method to overcome the local trap problem in clustering analysis. SAMC is a general importance sampling and optimization algorithm to search the sample space broadly and escape from the local trap problem regardless of the initial point. The algorithm is tested on simulated and the real dataset, and compared with the k-means clustering algorithm. The numerical results are in favor of SAMC based on the minimization criterion.
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Applications to Bayesian Model Selection Problems via Stochastic Approximation Monte Carlo
전수영,정승환 한국자료분석학회 2008 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.10 No.6
Stochastic approximation Monte Carlo algorithm has recently been proposed by Liang, Liu and Carroll(2007) as a general simulation and optimization algorithm. In this paper, we discuss the application of this algorithm to Bayesian model selection problems and propose the new sampling method for the case of the multiple change-points identification among those problems. We estimate multiple change-points in the Bayesian multiple change-points model when the data are from normal distributions. The algorithm is tested on simulated and the real dataset, and compared with evolutionary Monte Carlo algorithm. The numerical results indicate that the new sampling method can generate the efficient samplers and thus Stochastic approximation Monte Carlo outperforms evolutionary Monte Carlo significantly for the model selection problems.
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전수영,박노성,오세성,송석헌 한국자료분석학회 2008 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.10 No.1
This paper studies on the factors that affect the number of TV audience's channel zapping. Usual logistic regression method, considering only "yes" or "no" of channel zapping, may lose much information because of not using information about frequency. As an alternative, this study proposes both zero-inflated Poisson(ZIP) and zero-inflated negative binomial(ZINB) regression model which consider the "yes" or "no" of channel zapping as well as the number of channel zapping. As a result of an actual data, the ZINB model provides the better fits than the ZIP model in the model selection criteria such as AIC. 본 연구에서는 텔레비전 시청자들의 채널전환(zapping) 횟수가 어떠한 요인들에 의하여 영향받는지를 알아보고자 하였다. 채널전환 여부만을 고려하는 로지스틱 회귀모형은 횟수에 관한 정보를 사용하지 못하기 때문에 정보 손실이 발생할 수 있다. 이에 대한 대안으로 본 연구에서는 채널전환 여부 뿐만아니라 채널전환 횟수까지도 동시에 고려하는 제로팽창 포아송(zero-inflated Poisson, ZIP) 회귀모형 및 제로팽창 음이항(zero-inflated negative binomial, ZINB) 회귀모형의 사용을 제안하였다. 실제 자료에 대한 모형적합결과 AIC를 비롯한 모형선택기준에서 ZINB 모형이 ZIP 모형에 비하여 좀 더 나은 적합결과를 제공해주었다.
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전수영 한국박물관학회 2013 博物館學報 Vol.- No.24
20세기 근대 과학기술은 한국 근대화의 상징이자 핵심이었지만, 19세기 후반 조선은 일제의 지배 를 받으며, 과학기술 역시 식민지제도에 정착되고 만다. 근대 과학과 기술은 객관적이고 보편적일 것이라는 선입견이 작용하고 있지만, 우리나라의 특수한 상황에서 볼 때, 일제강점기에 보급된 과학 지식도 식민지 과학관에 근거하여 문화적 지배를 위한 정치적 공간임을 알 수 있다. 이 글에서는 학문의 발전과 공중의 문화 향유와 증진을 위한 한국의 ‘과학관’의 역사를 살펴볼 것 이다. 일제강점기 은사기념과학관의 설립과 역할을 살펴보고, 광복이후의 국립과학관의 변천과정을 보도록 하겠다. 이를 통해 과학지식도 정치?사회적 맥락으로부터 자유롭지 않음을 알 수 있을 것이 다. 또한 21세기 이후 과학대중화(PUS)로 인하여 과학에 대한 대중의 인식과 참여방식 등이 적극성을 띄면서 과학관의 역할도 변화하게 되었다. 현대 과학관의 역할과 기능을 알아보고, 현재 우리나라에 서 진행하고 있는 과학관 진흥정책 중에서 과학커뮤니케이터 양성사업을 중심으로 분석해보겠다. 소 통과 나눔의 분위기 형성, 더 나아가 현시대의 사회문제를 건전하게 토론하고 사회적 함의를 이끌어 낼 수 있도록 과학관이 중추적인 역할을 할 필요가 있다.
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Bayesian Regime-switching Analysis via Stochastic Approximation Monte Carlo
전수영,이희찬 한국자료분석학회 2011 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.13 No.2
Monte Carlo methods have received much attention in the recent literature of the regime- switching analysis. However, the conventional Markov chain Monte Carlo (MCMC) algorithms, such as Metropolis-Hastings, tend to get trapped in a local mode in simulating from the posterior distribution of regime-switching time-series, rendering the inference ineffective. In this paper, we focus on the finding the best likelihood value in Bayesian nonlinear time-series model (Kim and Cheon, 2010) and the detection of multiple regime-switching in monthly simple returns and quarterly unemployment rate via the stochastic approximation Monte Carlo algorithm (Liang et al., 2007). The numerical results indicate that our method outperforms MCMC significantly for the regime-switching identification, and provide 3 and 5 regime switchings in monthly simple returns and quarterly unemployment rate, respectively.
KCI
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