The effects of location of one's affiliated university on labor market outcomes of a first job

본 연구에서는 한국고용정보원에서 조사된 2011년 대졸자 직업이동 경로조사(GOMS2011)자료를 활용하여 출신대학 소재지가 노동시장 성과에 미치는 영향을 분석하였다. 그리하여 서울 소재 대학 졸업 또는 수도권 소재 대학 졸업 여부에 따라 첫 직장의 노동시장 성과에 차이가 존재하는지 분석하였으며, 기업체 규모 및 임금, 비정규직 여부 등을 노동시장 성과의 다각적인 측면을 고려하였다. 분석 방법으로는 선택편의를 최소화할 수 있는 경향점수 매칭방법(propensity score matching)을 사용하여 대학 입학 이전의 유사한 특성을 지닌 서울/비서울 소재 대학 졸업생들과 수도권/비수도권 소재 대학 졸업생들을 대상으로 분석을 수행하였다. 분석결과, 출신대학 소재지는 첫 직장의 노동시장 성과에 유의미한 영향력을 발휘하는 것으로 드러났다. 서울 소재 대학 졸업생들은 비서울지역 대학 졸업자들에 비하여 기업체 규모 및 임금에서 더 좋은 노동시장 성과를 거두었으며, 이러한 결과는 수도권 소재 대학 졸업생들과 비수도권 소재 대학 졸업생들의 분석 결과에서도 유사한 것으로 확인되었다. 전술한 결과는 개인의 배경이나 대학 입학 이전 특성, 대학 위세 등에서 유사한 특성을 지녔을지라도 출신대학 소재지에 따라 노동시장 성과에 차이가 존재할 개연성이 있음을 시사한다.Using a sample from the Graduates Occupational Mobility Survey(GOMS) 2011 data, this study investigates the effects of the location of former college on labor market outcomes. The difference in labor market performance was examined depending on whether or not former college from which one is graduated is located in Seoul or in capital areas. To this end, this study employed propensity score matching to minimize selection bias, and thereby analyzed students with similar attributes prior to the entrance of universities. The results reveal that graduates from universities in Seoul, as well as those from universities located in the capital area, exhibit better labor market performance in terms of wage level or size of the companies. The findings from this study imply that it is highly likely for graduates from universities located in Seoul or in capital areas to get the windward of the labor market outcomes

이변량 코퓰라의 확장과 통계적 추정에 대한 적용

While copula is an important tool to describe the dependence between random variables, finding relevant copula family that fit the given data heavily is not an easy job. Hence, extension of the given copula family with the transformations can be meaningful in actual statistical estimation. In this project, using extended copula family defined in Khoudraji (1995), we find the relevant statistical model to fit the data in car insurance. Also we show that using appropriate transformations permits to fit the dependence structure in a better way.; 본 논문에서는 코퓰라의 변환에 대한 연구방법으로 시뮬레이션과 자료 분석을 통해 실제 데이터 분석에서의 활용 가능성을 알아보았다. 기존의 코퓰라를 이용하는 경우 어떠한 데이터가 주어졌을 때 여러 코퓰라를 고려해야 했으므로 적절한 코퓰라의 선택이 쉽지 않았다. 하지만 코퓰라를 회전시키거나 왜곡시키는 것과 같은 코퓰라의 변환을 통하여 비대칭적인 자료까지 포함하는 등 이에 대한 모수의 추정이 훨씬 효과적이다. 일반적으로 추정에 있어서 코퓰라를 선택하는 폭이 좁았지만 이 연구를 통해서 코퓰라를 확장시킬 수 있었고 결과적으로 코퓰라 집단을 더욱 유연하게 하였다. 또한 확장시킨 코퓰라를 이용하여 비대칭적인 자료에 대하여 적합한 결과를 통해서 변환된 코퓰라의 중요성을 알 수 있었다.I. Introduction 1 A. Copula 1 II. Review of Bivariate Copula Transformations Having Monoid Structures 7 A. Group and Monoids 7 B. Monoid of Copula Transformation 8 C. Quotient Monoids 10 D. Concordance Ordering and Monoid Copula 11 III. Estimation of the Simulated Copula 15 A. Description of the Copula Transformation 15 B. Examples of the Rotated/Distorted Copula 18 C. Case Study: Finding the best copula for the given data 21 IV. Application to Car insurance data 23 A. Application to car insurance data using copula transformation 23 Ⅴ. Conclusion 26 REFERENCES 27 국문초록 2

Analysis of pharmacogenomic variants associated with population differentiation

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 협동과정 생물정보학전공, 2012. 2. 박태성.We focused on the pharmacogenomic analysis using data from International HapMap and PharmGKB in order to reveal common biological properties of drug-related genes showing high level of population differentiation. To conclude the measure determining population differentiation, we compared four methods: the chi-square test, the analysis of variance (ANOVA) F-test, Fst, and NSCM. Using Fst, drug-related (DR) genes from PharmGKB were divided into two groups due to the degree of population differentiation: genes with high level of differentiation (HD) and genes with low level of differentiation (LD). We also conducted gene ontology (GO) analysis and pathway analysis treating HD and LD each as inputs while handling genome-wide genes as a background for analysis. We also conducted GO analysis and pathway analysis of HD genes compared to DR genes. Fst showed high sensitivity with stable specificity in varying sample sizes, thus we used Fst for deciding population differentiation. By GO analysis and pathway analysis comparing HD genes to genome-wide genes, we found cell communication-related terms were only in HD group; cell communication and cell-cell signaling showed the lowest p-values (0.0002 and 0.0006, respectively), and drug binding showed very high fold enrichments (16.51) despite of its relatively high p-value (0.0142). By additional analysis comparing HD genes to DR genes, we found six significant terms: Wnt signaling pathway, which is strongly implicated in cancer, as well as five reproduction-related terms. Our analysis suggests that HD genes from PharmGKB are associated with cell communication and, especially, drug binding.인간의 유전체학 연구의 활성화됨에 따라 다양한 유전체 연구 시료가 접근 가능해졌으며, 특히 International HapMap과 같이 유전체의 인종간 차이를 연구할 수 있는 폭 넓은 데이터가 마련되고 있다. 그러한 실험자료를 토대로 전반적인 유전체에 대한 인종간의 차이를 분석하는 연구는 이미 수 년에 걸쳐 진행되어 왔으며, 그에 따라 특정 생물학적 공통성을 지니는 유전자들이 인종간에 차이를 가지고 있음이 밝혀져 왔다. 한편, 약물에 대한 반응은 개인간 차이뿐 아니라 인종간에도 차이가 있음이 이미 알려져 있다. 또한, 약물유전체의 연구에 있어 기존에 약물과 관련된 개별 유전자에 대한 연관분석은 이루어졌으나 통합적인 분석은 크게 보고된 바가 없다. 따라서 이 논문에서는 약물유전체에 초점을 두어, 약물유전체 중 인종간에 차이를 보이는 유전자들이 어떠한 생물학적 공통성을 가지는지를 분석하였다. International HapMap release 27 데이터로부터 유럽인, 아프리카인, 아시아인의 세 가지 인종의 대립형질 빈도를 얻었으며 PharmGKB 데이터베이스로부터 약물과 연관되었다고 보고된 단일염기다형성 (single nucleotide polymorphism, SNP)을 추출하여 312개 약물관련 유전자 (drug-related genes, DR genes)의 총 654개의 SNP 과 그 대립형질 빈도를 구하였다. 이 데이터로부터 인종간 차이 (population differentiation)을 가장 잘 측정하는 계산값을 찾기 위하여, Fst, 카이제곱검정, ANOVA F 검정, nearest shrunken centroid method (NSCM)의 네 가지 계산값을 비교하였다. 그 결과 Fst가 높은 민감도와 더불어 표본 크기의 변화에 안정적인 특이도를 보임으로써, International HapMap 데이터를 분석하는데 가장 적합하다고 결론을 내렸다. 이에 따라, DR 유전자의 SNP으로부터 Fs를 추정한 후, 인종간 차이가 많이 발생하는 유전자 집단(HD)과 적게 발생한 집단(LD)으로 분류하였다. 이 두 집단의 유전자 온톨로지 (gene ontology, GO) 분석을 함으로써 유전자 기능분석을 수행하였으며, HD 유전자와 DR 유전자를 비교하기 위하여, DR 유전자를 GO 분석의 배경 (background) 유전자로 사용하여 추가적인 분석을 시도하였다. HD와 LD 두 집단 각각의 분석결과로부터 유의한 항 (term)들을 비교한 결과, 세포 상호연락 (cell communication)과 관련된 세 항을 찾았다. 이 중, 세포 상호연락 (cell communication)과 세포 신호전달 (cell-cell signaling)이 HD 중 가장 낮은 유의확률을 보였다 (각각 0.0002, 0.0006). 또한, 약물 결합 (drug binding) 항은 비교적 높은 유의확률 (0.0142)에 불구하고, 16.51이라는 높은 배수 차 (fold enrichment)를 보임으로써 유의하게 해석할 수 있었다. DR 유전자와 HD 유전자를 비교한 GO 분석 결과에서는 암에 강하게 연관되었다고 잘 알려져 있는 Wnt 신호전달 체계 (Wnt signaling pathway)와 더불어 5개의 생식 (reproduction) 관련된 GO 항들이 유의하게 발견되었다. 우리의 연구를 통하여 PharmGKB의 유전자들 중 높은 인종간 차이를 보이는 유전자들 (HD genes)은 세포 상호연락, 특히 약물과 관련하여서는 약물 결합과 높은 연관을 가질 것이라고 제안할 수 있다. 또한 약물 설계에 있어서 큰 화두인 Wnt 신호전달 체계가 HD를 보이는 PharmGKB 유전자들의 유의한 특징이라는 통계학적 증거를 제시하였다.Maste