소트프웨어 고장 시간은 테스팅 시간과 관계없이 일정하거나. 단조증가 혹은 단조 감소 추세를 가지고 있다. 이러한 소프트웨어 신뢰모형들을 분석하기 위한 자료척도로 자료에 대한 추세 검정이 개발되어 있다. 추세 분석에는 산술평균 검정과 라플라스 추세 검정등이 있다. 추세분석들은 전체적인 자료의 개요의 정보만 제공한다. 본 논문에서는 고장시간을 측정하는 도중에 지수가중 이동 평균 관리도를 이용하여 관리 상태에 있는 자료만 가지고 정보분석을 해야 효율성이 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 기존의 추세 검정과 지수가중이동평균 관리도를 사용하여 실제 소프트웨어 자료를 비교 분석하는 것을 목표로 하고 있다.
본 연구는 송전선 주변 거주 초등학교 학생들을 대상으로 시간 활동 행태에 따른 여러 미세환경, 즉 주거환경, 학교환경, 학원, PC방, 교통에서의 자기장 노출수준을 다양한 매트릭스를 이용하여 비교 ${\cdot}$ 분석함으로써 연구대상자들의 활동한 미세환경 인자를 평가하여 시간별행동양식에 따른 24 시간 개인노출수준을 시간가중 평균모델을 이용하여 예측하고 비교 ${\cdot}$ 평가하였다. 본 연구는 154kV 고압 송전선로가 초등학교 옥상을 통과하는 B 초등학교 125명을 최종 선정하여 2003년 7월부터 2004년 2월 말까지 실시하였으며, 시간가중평균모델을 바탕으로 하여 자기장 노출량 평가 모델을 개발하였다. 전체 연구대상자들의 미세환경 내 평균 자기장값으로 계산한 시간가중 평균모델 (TWA model II)을 이용하여 예측된 자기장 개인노출수준을 보면 실측된 개인노출수준과 약간의 상관성을 보였다(Pearson r = 0.34 ${\sim}$ 0.35). Spot 측정한 값과 24 시간 stationary 측정값을 이용한 TWA Model II-2로 예측한 결과 실측값간의 상관성이 0.65 ${\sim}$ 0.85 로 산출되어 TWA 모델 중 가장 실측값을 잘 설명하였다.
기존의 고객만족지수 산출방법은 크게 나누어 단일문항평가방법, 복수문항산술평균방법, 항목별 가중평균방법 등이 있고, 항목별 가중평균방법에서 가중치의 산정방법에 따라 여러 가지의 모형이 있고, 이들에 대한 장단점이 있다. 본 논문에서 적용한 고객만족도 모형은 단일문항평가방법과 항목별 가중평균방법을 병용하였고, 지금까지의 연구와는 다르게 고객만족도점수 산정 방법에 역점을 두었다. 모집단에서 표본을 추출하여 여러 요소와 항목에 대한 질문을 통하여 얻은 결과를 지수화하는 작업으로 산출되는 고객만족도 지수를 접하는 사람들은 100점 만점의 점수라고 생각하여 판단하게 되고, 특히 설문지의 응답자가 생각하는 100점 만점의 점수와는 큰 괴리가 있다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 본 연구에서 고객만족도 점수 모형을 개발하고 과학기술 콘텐츠 제공 웹 사이트의 고객만족도 점수를 산출하였다.
강우-유출분석에 있어서 적절한 면적평균강우량의 추정은 유출 결과에 직접적으로 영향을 미치는 매우 중요한 요소이다. 일반적으로 실무에서 가장 많이 이용되고 있는 면적평균강우량 추정방법으로는 산술평균법, Thiessen의 가중평균법 등이 있으며, 이와 같은 방법들은 강우관측소에서 관측한 지점우량 자료로부터 일정면적을 가진 유역 전체에 균일한 강우가 발생한다는 가정아래 면적평균강우량을 추정하는 방법이다. 그러나 강우는 시공간적으로 다양한 특성을 지니며, 특히 우리나라와 같이 강우의 계절성이 심하고 아울러 산악지형의 영향으로 강우의 공간적 변동성이 큰 지역에서 기존의 방법으로 지점강우량을 면적강우량으로 환산한다면 강우의 공간적인 연속을 나타내는 데는 많은 어려움이 있을 것이다. 따라서 본 연구에서는 강우의 공간적인 통계특성을 반영하기위해 크리깅 기법을 이용하여 면적평균강우량을 추정함으로써 유역강우의 공간적인 특성을 반영하였다. 또한 면적평균강우량 추정기법 중 기존 실무에서 널리 사용된 산술평균법 및 Thiessen의 가중평균법을 이용하여 면적평균강우량을 계산하고 각각의 경우에 대한 오차를 평가하였으며, 각 기법들로부터 추정된 면적평균강우 자료를 이용하여 강우-유출분석을 실시함으로써 유역강우의 추정오차가 유출계산에 미치는 영향을 분석하였다.
본 논문에서는 패널회귀모형에서 회귀계수 추정량으로 일반최소제곱추정량과 가중최소 제곱추정량의 설계기반 성질을 고찰한다. 회귀계수의 최소제곱추정량을 선형화하여 일반최소제곱추정량의 근사편향, 근사분산, 그리고 근사평균제곱오차의 수식과, 가중최소제곱추정량의 근사분산 수식을 유도한 후, 모의실험을 통하여 두 추정량의 근사분산 및 근사평균 제곱오차의 크기를 수치적으로 비교한다. 모의실험에서는 한국복지패널 3개년 데이터를 모집단으로 간주하고, 가구소득 변수를 관심변수로 하며 가구와 가구주 관련 7개 변수를 설명변수로 하는 유한모집단 회귀계수를 고려한다. 두 추정량의 설계기반 성질을 비교하기 위하여 표본수를 50에서 1,000까지 50 간격으로 설정하여 일반최소제곱추정량의 근사편향, 근사분산 그리고 가중최소제곱추정량의 근사분산을 계산한다. 모의실험을 통하여 다음과 같은 경향을 확인하였다. 첫째, 표본의 크기가 커지면 일반최소제곱추정량의 평균제곱오차가 가중최소제곱추정량의 분산보다 커진다. 둘째, 일반최소제곱추정량의 평균제곱오차를 가중최소제곱추정량의 분산으로 나눈비(ratio)는 설명변수에 따라 크기가 다르게 나타나고, 일반최소제곱추정량의 편향이 클수록 큰 값을 보인다. 셋째, 분산만 비교하면 일반최소제곱추정량의 분산이 가중최소제곱추정량의 분산보다 대부분의 경우에 더 작게 나타난다.
한국 프로야구에서 팀들의 실점을 설명하기 위한 지표를 연구하였다. Kim과 Kim (2014)이 팀들의 득점력을 설명하기 위한 공격지표를 연구한 것과 유사하게 본 논문에서는 팀들의 실점을 설명하기 위한 수비지표를 연구하였다. 여러 가지의 수비지표 중 팀의 실점과 관련이 큰 것들을 결합하여 만든 몇 가지의 결합지표들을 고려하였다. 프로야구 원년인 1982년부터 2014년까지의 정규리그 전 경기 자료를 분석한 결과 WHIP와 경기당피홈런의 가중평균으로 정의되는 가중WPH가 실점을 가장 잘 설명해줬다. 구체적으로 WHIP에 81%, 경기당피홈런에 19%의 가중값을 주는 가중WPH가 팀의 평균실점과 0.95033의 상관계수를 갖는 최적의 가중WPH인 것으로 나타났다. 시대별 분석에서도 크게 다르지 않은 결과를 얻었다.
영상 데이타는 전송, 검출 및 처리과정에서 여러 잡음에 의해 훼손될 수 있다. 적응성 가중 메디안 필터라는 공간변화 필터를 사용하여 X-선 산란 잡음을 제거하였다. 제안된 필터는 처리 윈도우 내 각 픽셀의 국소 통계치의 변화에 따라 필터의 성능이 변화하여 에너지를 최대한 보존하면서 잡음만을 제거하고자 이러한 국소 통계값에 근거한 적응성 가중 메디안 필터(AWMF)를 제시한다. AWMF를 구현함에 있어 두 가지 방법으로 나뉘는데, 우선 국소 통계의 특성에
잠열이 포함되어 있는 수증기는 대기 순환 과정과 지구의 기후 변화 모니터링에 있어서 중요한 역할을 담당하고 있으며, 기상 예보 능력 향상에 이용되곤 한다. 본 연구에서는 알제리 국가를 대상으로 2004년부터 2013년 동안 5개소의 라디오존데로 관측한 24,694개의 대기 프로파일 자료를 이용하여 선형 회귀 방법에 의한 알제리 가중평균기온 모델을 개발하였다. 가중평균기온은 GNSS의 대류권 지연으로부터 가강수량의 복원에 있어서 중요한 파라미터이다. 본 연구를 통해 개발된 모델은 향후 알제리 국가에서 향상된 기상 예보와 기후 모니터링을 위하여 지상 기반 GNSS 기상 기술의 구현과 효용성을 증명하는데 있어 유용한 모델로 제공될 수 있다고 본다.
관리도에서 런길이는 관리 통계량이 관리한계를 벗어날 때까지 관측한 표본의 수로 정의한다. 일반적으로 런길이의 분포는 비대칭이 심하고 변동성이 크기 때문에 평균 런길이만 사용하여 관리도를 설계하고 성능을 평가하는 것은 적절하지 않을 수도 있다. 평균 런길이 기반 설계에 대한 대안으로 이 논문에서는 백분위수를 기반으로 한 관리도의 설계를 소개하고, 이를 지수가중이동평균 관리도의 설계에 적용하는 절차를 제안하고 있다. 이 절차는 백분위수 모수들이 주어진 경우, 모의실험을 통하여 적합된 함수를 사용하여 관리한계의 계수를 설정하는 것이다. 또한 모의실험을 수행하여 제안된 설계 절차를 평균 런길이 기반 설계와 비교하고 평가하였다. 모의실험 결과, 제안된 절차는 이상상태에서 탐지 능력은 거의 유지하면서 관리상태에서의 성능을 향상시킨다는 사실을 확인할 수 있었다.
본 다중반응표면 최적화는 다수의 반응변수(품질특성치)를 동시에 고려하여, 입력변수의 최적 조건을 찾는 것을 목적으로 한다. 지금까지 다중반응표면 최적화를 위하여 다양한 방법이 제안되어 왔는데, 그 중 평균제곱오차 최소화법은 다수의 반응변수의 평균과 표준편차를 동시에 고려하여 최적화하는 방법이다. 이 방법은 기본적으로 평균과 표준편차가 동일한 가중치를 가지고 있다는 것을 전제로 하고 있다. 그러나 문제의 상황에 따라 평균과 표준편차에 서로 다른 가중치를 부여해야 하는 경우도 있다. 이에 본 논문에서는 기존의 평균제곱오차를 확대하여 평균과 표준편차에 서로 다른 가중치도 부여할 수 있도록 가중평균제곱오차 최소화법을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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