(1) AFT모형을 이용한 복잡 중도절단 자료 분석 본 연구는 콕스모형에 대한 대안으로 AFT선형모형을 통한 복잡 구간 중도절단 자료의 분석 방법을 다 룬다. 구간 중도절단 하에서 반응시간은 온전히 관측되지 않으며 어떤 구간에 놓이게 되는데 모수 추정 을 위해 윌콕슨 순위합검정 아이디어에 기반하여 로그순위 추정방법을 제안한다. 나아가 AFT모형에 대 한 일반화 추정방법을 이용하면 일반화 로그순위 추정식으로 확장할 수 있다. 구간 중도절단에 대한 기 존의 접근법들은 매우 복잡한 비모수 함수추정 알고리즘을 필요로 하나 제안된 방법은 직접적으로 회귀 계수에대한추정치를찾을수있어계산상효율성이매우높다. (2) 패널 계수 자료에 대한 준모수적 일반화 로그순위 추정법 본 연구에서는 연구주제 (1)의 연구결과를 패널 계수 자료에 대한 순위 기반 방법론으로 확장한다. 이러 한 접근법은 case-1 구간자료(current status data), 이중 중도절단(double-censoring), 부분 중도절단(partly interval-censoring), 이중구간 중도절단(double interval-censoring) 등 보다 복잡한 형태의 중도절단의 분석 에 활용할 수 있으며, 유도평활법, 랜덤효과 모형을 이용한 통합모형화 등 다양한 후속 문제에 대한 연구 로연결될수있다. (3) 복잡 중도절단 자료에 대한 국소가중 분위수회귀 분석 본 연구에서는 분위수회귀를 이용한 복잡 중도절단 분석을 연구한다. 분위수회귀는 회귀계수 및 오차항 이 누적발생함수에 대한 분위수에 의존하는 조건부 모형으로 분위수의 변화에 따라 설명변수의 효과가 어떻게 달라지는지 체계적으로 평가할 수 있다. 분위수회귀의 추정은 비모수 함수를 포함하는 불연속 추정식을 다루므로 이론적 정당화가 어렵다. 따라서 본 연구에서는 알고리즘 개발 및 기존 방법과의 비 교 연구, 경험확률과정을 통한 점근적 성질 규명 등에 대해 연구한다. (4) 고차원, 대용량 구간 중도절단 자료에 대한 BAR 변수선택법 본 연구에서는 Buckley-James 추정과 BAR를 결합하여 복잡 중도절단을 가지는 고차원 생존 자료에 대 한 새로운 변수선택법을 개발하고 이에 대한 이론을 연구한다. BAR 추정은 기존의 LASSO, SCAD와 달 리 L0 형태의 최적 부분집합 탐색을 가능하게 하며 대용량의 생존 데이터에서도 매우 효율적으로 작동 한다. (5)준모수적생존SEIR모형구축및코로나19데이터실증분석 본 연구에서는 코로나19와 같은 전염성 질병 데이터에서 감염성 접촉 구간(infectious contact interval)을 모형화하기 위한 준모수적 선형 SEIR 회귀를 연구한다. 현재까지의 코로나19 분석은 확진자 수에 대한 단순 계수 자료를 중심으로 전염 강도를 추정하였으나 생존 SEIR 모형은 시간의 변화에 따른 질병 확산 의동태적특성을보다면밀하게파악할수있다는장점을갖는다.본과제는생존SEIR모형구축,이에 대한이론연구및실증분석을포함한다.

본 연구는 비표준적 복잡 중도절단 형태를 가지는 생존 데이터의 분석을 위한 새로운 통합적 통계모형 및 효율적 알고리즘을 개발하고 이에 대한 추론적 성질을 규명하고자 하는 통계이론 및 실증연구이다. 특히 이중 중도절단(double-censoring) 혹은 구간 중도절단(interval-censoring)과 같이 보다 복잡한 형태의 중도절단을 가지는 자료에 대...