이번에 발표된 논문들 중 박근화(동국대 통계학과 박사과정 수료), 이관제(동국대 통계학과)교수가 발표한 ‘비용변수에 대한 관측자료 연구에서의 로버스트 방법을 이용한 추론'은 관측자료 연구에서 비용자료를 다룰 때 나타나는 근본적 문제 두 가지를 다룬 것으로 “일반적 비용자료는 오른쪽으로 크게 치우친다는 점과 비교하는 집단 환자들의 나이, 성별 등의 불균형으로부터 나온다"고 말했다. 이러한 문제는 “로버스트 원칙과 붓스트랩 방법과 경향점수를 이용한 matching방법에 의해 해결할 수 있다"고 했다.
다음으로 조완현(전남대 수학통계학부) 학우는 ‘주성분 분석과 수량화 방법을 이용한 전자문서의 자동요약'이라는 주제로 “주성분 분석과 수량화 방법을 이용한 전자문서의 자동 방법을 실험한 결과 다른 방법들에 비교해 비교적 좋은 성능을 보이고 있음을 알 수 있었다"고 밝혔다.
또 ‘SV 모형과 GARCH 모형의 비교분석'을 한 이용흔(중앙대 일반대학원), 김삼용(중앙대 통계학과), 황선영(숙명여대 통계학과)학우는 논문에서 한국의 KOSPI데이터를 바탕으로 조건부 유도함수 모수 추정 방법을 이용한 모형과, MCMC방법을 이용하여 모수를 추정한 SV모형을 적용시켜 보고 KOSPI 자료에서 각 모형들의 오차의 분산에 대한 예측 정확도를 비교했다.
‘Propensity Score를 이용한 비관측 편의에 대한 연구'를 발표한 이관제(동국대 통계학과) 부교수, 국세정(동국대 통계학과 박사과정 수료)씨는 “Propensity Score의 정의와 성질 그리고 이용방법"에 대해 설명하고 “관측되지 않은 영향력 있는 공변량을 고려한 Permutation Test"을 실시했다.
마지막으로 이긍희(한국방송통신대 정보통계학과) 전임강사는 '벤치마킹 방법을 이용한 월별 GDP의 추정'을 발표했다. 그는 ”Cholette Dagum의 방법을 중 심으로 벤치마킹 방법을 소개하고 이를 바탕으로 분기별 GDP를 월별 GDP로 변화하는 과정을 제한한다"고 말하며 “동계열의 활용방안에 대해 정리했다"고 밝혔다. 이날 행사에는 이 외에도 각계 각층의 여러 교수들과 학우들이 참가해 다양한 논문을 발표함으로써 발표회 장을 가득 메웠다.