본 논문은 부분적으로 구간 검열된 자료를 갖는 데이터 집합에 맞추어, 검열된 분위회귀(censored quantile regression)를 추정하기 위한 역확률 검열가중치(inverse probability of censoring weighted, IPCW) 방법론의 새로운 접근을 제안한다. 이러한 데이터 집합은 HIV/AIDS 및 암 생의학 연구에서 흔히 나타나며, 이중 검열(doubly censored, DC) 및 부분 구간 검열(partly interval-censored, PIC) 종말점(endpoints)을 포함할 수 있다. DC 반응은 일부 정확한 실패 시간 관측과 함께 좌측 검열 또는 우측 검열 중 하나를 포함하며, PIC 반응은 구간 검열의 적용을 받는다. 구간 검열 분위회귀에 대한 복잡한 추정 기법이 존재함에도 불구하고, 우리는 정확한 실패 시간 관측을 가진 대상자에게 적절한 역확률 가중치를 부여함으로써 쉽게 구현할 수 있는, 단순하고 직관적인 IPCW 기반 방법을 제안한다. 그 결과로 얻어지는 추정량은 균일한 일치성과 약한 수렴과 같은 점근적 성질을 보이며, 효율을 향상시키기 위해 증강된 IPCW(augmented-IPCW, AIPCW) 접근을 탐구한다. 또한, 본 방법은 다변량 부분 구간 검열 자료에 대해 적용하도록 확장할 수 있다. 시뮬레이션 연구는 새 절차의 강력한 유한표본 성능을 보여준다. 마지막으로, 전이성 대장암에 초점을 둔 제3상 임상시험에서 진행 없는 생존(progression-free survival) 종말점에 대한 분석을 통해 본 접근의 실제 적용 가능성을 시연한다.

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