In this paper, a new form of linear models referred to as generalized weighted linear models is proposed. The proposed models assume that the relationship between the response variable and explanatory variables can be modelled by a distribution function of the response mean and a weighted linear combination of distribution functions of covariates. This form addresses a structural problem of the link function in the generalized linear models in which the parameter space may not be consistent with the space derived from linear predictors. The maximum likelihood estimation with Lagrange's undetermined multipliers is used to estimate the parameters and resampling method is applied to compute confidence intervals and to test hypotheses.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.15
no.5
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pp.2603-2609
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2014
Reliability analysis of mechanical systems requires statistical modeling of input random variables such as distribution function types and statistical parameters that affect the performance of the mechanical systems. Some random variables are correlated, but considered as independent variables or wrong assumptions on input random variables have been used. In this paper, joint distributions were modeled using copulas and Bayesian method from limited number of data. To verify the proposed method, statistical simulation tests were carried out for various number of samples and correlation coefficients. As a result, the Bayesian method selected the most probable copula types among candidate copulas even though the candidate copula shapes are similar for low correlations or the number of data is limited. The most probable copulas also yielded similar reliabilities with the true reliability obtained from a true copula, so that it can be concluded that the Bayesian method provides accurate statistical modeling for the reliability analysis.
본 논문에서는 HMM 의 이산분포를 연속분포로 근사시키는 준 연속분포 HMM 에 의한 한국어 단어인식에 관하여 연구하였다. 이 모델의 생성과정에서는 입력벡터의 출력확률을 혼합 다차원 정규분 포로 가정하여 입력벡터의 확률함수와 코드위드의 심볼출력을 선형결합하므로써, 연속분포 모델로 근사 시켰으며, 단어인식과정에서는 생성모델에 의해 이산분포 모델에서 발생되는 양자와 왜곡을 감소시키므 로써 인식률을 향상시켰다. 이 방법을 평가하기 위하여 DDD 지역명을 대상으로 이산분포 HMM과 준연 속분포 HMM 의 비교실험을 수행하였다. 그 결과 준연속분포 HMM 에 의하여 이산분포 HMM 보다 향상된 인식률을 얻을 수 있었다.
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2010.02a
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pp.468-468
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2010
유도 결합 플라즈마에서 기체 유량에 따른 전자 에너지 분포 측정과 그에 따른 플라즈마 밀도와 전자 온도의 변화를 관찰하였다. 기체 압력 제어는 조임 밸브 (Throttle valve) 부근의 압력측정을 통한 조임 밸브 조절 방법을 이용하였으며, 이 방법은 공정 플라즈마에서 널리 쓰이는 압력 조절법이다. 낮은 기체 유량에서 측정된 전자 에너지 분포는 두 개의 온도 그룹을 갖는 bi-Maxwellian 분포를 보였다. 하지만, 기체 유량이 증가함에 따라서 전자 에너지 분포는 Maxwellian 분포로 전이를 하였으며, 플라즈마 밀도의 증가와 전자 온도의 감소를 보였다. 이러한 분포 함수의 변화는 기체 압력이 증가함에 따라 나타나는 전자 가열 모드 전이 현상과 일치하였으며, 이는 압력 조절부와 방전 공간 사이의 압력 구배에 의한 것으로 여겨진다. 이러한 결과는 방전 공간과 압력 조절부에서의 기체 압력 측정을 통하여 검증되었으며, 간단한 유체 모델을 통하여 설명될 수 있다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.279-279
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2020
최근 copula 모형은 여러 확률변수를 갖는 수문현상에 대해 빈도해석을 수행할 경우 결합확률분포형으로 유용하게 사용되고 있다. 하나의 자료를 확률변수로 사용하는 단변량 빈도해석에 비해 여러 수문자료를 동시에 각각 확률변수로 취하여 결합확률분포형을 추정할 수 있는 다변량 빈도해석은 수문자료의 상관성을 고려하면서 확률분포형을 추정할 수 있다는 장점이 있다. Copula 모형 중 Gumbel copula는 extreme-value 확률분포형으로 극치사상에 적합한 확률분포형이다. 본 연구에서는 Gumbel copula를 이용하여 우리나라 기상청 64개 종관기상관측소의 강우자료로부터 극치 강우사상을 추출하고, 이를 이용하여 빈도해석을 수행하였다. 극치 강우사상은 전체 강우사상 중 각 년도별로 최대강우량을 갖는 연최대강우량사상(annual maximum volume event)을 사용하였다. 각 확률변수의 주변분포형으로는 gamma, Gumbel, generalized extreme value, generalized logistic, Weibull 등 5개 확률분포형을 검토하였으며 각각 적합한 주변분포형을 적용하고 copula 모형의 매개변수는 의사최우도법(maximum pseudo-likelihood method)를 사용하여 추정하였다. 또한 추정된 copula 모형은 Cramer-von Mises 함수와 경험적 copula를 이용하여 적합도 검정을 수행하였다. 이를 통해 극치강우사상에 대하여 Gumbel copula 모형의 적용성을 검토하였으며 추정된 결합확률분포형을 이용하여 빈도별 확률강우사상을 2차원 등치선(contour line)형태로 제시하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.303-303
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2018
안정적인 수자원 운용을 위해서는 정확한 유량예측 기술이 필요하다. 본 연구에서는 유량예측 정확도의 개선을 위해 베이지안 추론(Bayesian inference) 기법과 앙상블 유량 예측(Ensemble Streamflow Prediction, ESP) 기법의 결합을 통한 새로운 유량예측 기법(Bayesian ESP)을 제안하였다. ESP를 통한 유량 예보 앙상블은 베이지안 추론의 사전정보로 활용되며, 관측 유량과 ESP 전망 결과의 선형관계를 통해 우도함수가 추정된다. 우도함수는 관측 유량이 존재하는 과거 기간에 대한 ESP를 수행한 후 예보 시점의 관측 유량(concurrent observed flow)과 선행 관측 유량(lagged observed flow)과의 다중선형회귀 모형을 통해 추정된다. 사전정보와 우도함수는 정규분포로 가정되며, 따라서 최종 유량예측인 사후정보 역시 정규분포함수로 산정되게 된다. Bayesian ESP은 ESP에서 발생하는 강우-유출모형 오차의 개선을 통해 수문예측의 정확도를 개선하게 되며 정규분포함수로 최종 결과가 산정되므로 확률예보 형태의 수문 전망도 가능하다. 본 기법을 전국 35개 댐 유역에 시범적용을 한 결과, 모든 유역에서 기존 ESP 기법 대비 수문예측 정확도의 개선을 가져왔으며, 우도함수 추정에 있어 선행 유량의 포함 여부가 수문 예측 정확도의 추가적인 개선을 가져왔다. 본 기법은 주간 예보부터 계절 예보까지 탄력적으로 구축이 가능하며 적용 결과 리드 타임이 길어질수록 예측 능력이 감소되었지만 전체 구간에 있어서 Bayesian ESP 기법이 가장 우수한 예측 정확도를 보여주었다.
Yu, Ji Soo;Yoo, Ji Young;Lee, Joo-Heon;Kim, Tea-Woong
Journal of Korea Water Resources Association
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v.49
no.3
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pp.217-225
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2016
The drought is generally characterized by duration and severity, thus it is required to conduct the bivariate frequency analysis simultaneously considering the drought duration and severity. However, since a bivariate joint probability distribution function (JPDF) has a 3-dimensional space, it is difficult to interpret the results in practice. In order to suggest the technical solution, this study employed copula functions to estimate an JPDF, then developed conditional JPDFs on various drought durations and estimated the critical severity corresponding to non-exceedance probability. Based on the historical severe drought events, the hydrologic risks were investigated for various extreme droughts with 95% non-exceedance probability. For the drought events with 10-month duration, the most hazardous areas were decided to Gwangju, Inje, and Uljin, which have 1.3-2.0 times higher drought occurrence probabilities compared with the national average. In addition, it was observed that southern regions were much higher drought prone areas than northern and central areas.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.10
no.4
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pp.165-173
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1998
Analytical solutions to predict the movement rate of submerged mound are derived using the convection coefficient and the joint distribution function of wave heights and periods. Assuming that the sediment is moved onshore due to the velocity asymmetry of Stokes' second order nonlinear wave theory, the micro-scale bedload transport equation is applied to the sediment conservation. The nonlinear convection-diffusion equation can then be obtained which governs the migration of submerged mound. The movement rate decreases exponentially with increasing the water depth, but the movement rate tends to increase as the spectral width parameter, $ u$ increases. In comparison of the analytical solution with the measured data, it is found that the analytical solution overestimates the movement rate. However, the agreement between the analytical solution and the measured data is encouraging since this over-estimation may be due to the inaccuracy of input data and the limitation of sediment transport model. In particular, the movement rates with respect to the water depth predicted by the analytical solution are in very good agreement with the estimated result using the discritization technique with the hindcast wave data.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.39
no.2
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pp.14-26
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2002
A new model for degenerate semiconductor quantum well devices was developed. In this model, the multi-subband Boltzmann transport equation was formulated by applying the Pauli exclusion principle and coupled to the Schrodinger and Poisson equations. For the solution of the resulted nonlinear system, the finite difference method and the Newton-Raphson method was used and carrier energy distribution function was obtained for each subband. The model was applied to a Si MOSFET inversion layer. The results of the simulation showed the changes of the distribution function from Boltzmann like to Fermi-Dirac like depending on the electron density in the quantum well, which presents the appropriateness of this modeling, the effectiveness of the solution method, and the importance of the Pauli -exclusion principle according to the reduced size of semiconductor devices.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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