본 연구에서는 모형의 구조가 상대적으로 간단한 구형펄스모형을 이용하여 I-D-F 곡선을 유도할 수 있는 이론적 방법론을 제시하였다. 강우모형의 구조를 고려하여 유도되는 I-D-F 곡선은 관측 강우의 1차원 및 2타원 통계 특성을 이용하여 추정된 매개변수에 의해 그 형태가 결정되므로 년최대치계열을 이용하여 추정하는 1-D-F 곡선에 비해 비정상적인 강우사상에 상대적으로 덜 민감하게 된다. 본 연구는 서울 및 인천지점에 적용되었으며 이때. 유도 된 I-D-F 곡선은 년최대치계열을 이용하여 유도된 I-D-F 곡선과 비교함으로서 그 적용성을 판단해 보았다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다: (1) 지속기간이 길어짐에 따라 중첩확률은 아주 크게 증가한다. 그러나, 중첩에 따른 강우강도의 증가정도는 지속기간이 증가함에 따라 완만하게 감소하는 추세를 나타내고 있다. (2) 중첩을 고려하는 경우, 특히 지속기간 및 재현기간이 긴 경우에, 강우강도의 증가가 두드러짐을 확인할 수 있었다. 이는 깅 우강도의 계산 시 추정된 중첩확률과 재현기간을 함께 고려함으로 생기는 당연한 결과이다. 아울러, 서울과 인천지점의 비교에서는 서울지점의 경우가 중첩의 효과가 더욱 크게 나타나고 있음을 확인할 수 있었으며, 이는 추정된 중첩확률의 차이, 보다 궁극적으로는 구형펄스모형의 매개변수의 차이로 설명될 수 있다. (3) 본 연구에서 사용한 구형펄스 모형은 강우의 군집특성을 고려하지 못함으로 유도된 I-D-F 곡선도 전체적으로 년최대치를 이용한 I-D-F 곡선에 비해 작은 강우강도를 나타내었었다. 그러나 각 곡선의 전체적인 형태는 유사함을 확인할 수 있었으며 강우의 군집특성을 고려하는 강우모형을 사용할 경우 보다 나은 결과를 유도할 수 있을 것으로 판단된다.
위성에 탑재된 전자광학 카메라(Electro-Optical Camera)로부터 획득된 영상에서는 카메라의 스캔 방향과 통일한 방향으로 "줄무늬잡음"이 발생하게 된다. 이는 센서의 특성이 통일하지 않고, 우주라는 열악한 환경에서 영상의 획득이 일어나기 때문이다. 똔 논문에서는 줄무늬잡음을 제거하기 위해 비선형 보정방법을 제안한다. 영상의 준균일성(quasi-homogeneous)과 센서특성의 시불변성(time-invariancy) 가정을 바탕으로, 보정하려는 열의 이웃 열을 참조하여 줄무늬잡음에 의한 오차를 추정하고 이를 최소화한다. 줄무늬 잡음 정도를 추정하기 위해 줄무늬잡음을 바이어스에 의한 것과 특성곡선의 경향 차이에 의한 것으로 나눈다. 바이어스에 의한 오차는 센서가 스캔하는 방향과 통일한 방향으로 통계적 특성을 이용하여 추정한다. 특성곡선의 경향차에 의한 오차는 보정하려는 열에서 동일한 박기 레벨을 갖는 화소들을 조사하고, 이들과 이웃하는 열의 동일 위치에 있는 화소의 밝기 레벨의 통계적 특성을 파악하여 추정한다. 이렇게 추정된 오차를 최소화함으로써, 줄무늬잡음을 효과적으로 제거하였다.적으로 제거하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제18권2호
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pp.179-187
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2011
제 1상 입상시험의 주된 목적은 신약의 최대허용용량(Maximum tolerated dose; MTD)의 추정이다. 본 논문에서는 실험으로 얻어진 Dose-toxicity data를 S자 모형에 적합 시켜 MTD를 추정하는 방법을 제안하였다. 멈춤 규칙(stopping rule)에 의해 MTD가 결정되는 방법과 미리 정해진 표본수에서 실험을 종료하고 MTD를 추정하는 기존의 추정방법을 본 논문에서 제안한 방법과 모의실험을 통하여 비교하였다.
커널을 이용한 회귀선의 추정은 단지 참 함수의 미분성만을 요구하는 비모수적인 회귀선의 추정방법이다. 유한구간에서 어떤 곡선의 완만한 추정곡선을 커널을 이용하여 추정할 때 추 정량의 전체적인 성능을 감소시키는 바운더리 문제가 발생하게 된다. 본논문에서는 바운더 리 문제를 다룰수 있는 커널을 개발하였다. Gray와 Schcany(1972)의 일반화된 jackknife 방 법을 이용하여 바운더리 커널을 개발하였고 또한 이 바운더리 커널이 이 바운더리 커널과 같은 수렴속도를 갖는 것을 보였다.
본 연구는 돼지의 일령별 체중자료를 이용한 개체별 체중 성장곡선 추정을 통해 성장 특성을 조사하고 육질 형질과의 상관 관계를 규명하고자 실시하였다. 축산연구소의 재래돼지와 랜드레이스를 기초축으로 조성한 F2집단 253두를 대상으로 일령별 체중기록과 육질 형질을 측정하여 개체별 성장곡선 모수와 성장 특성치를 추정하고 등지방 두께, 조지방 함량, 지방율 및 전단력과 성장곡선 모수간의 표현형 상관관계를 추정하였다. 대부분의 성장 특성치들은 기존 연구에서 제시된 재래돼지와 랜드레이스순종의 중간정도 능력을 나타내었으며, 상관관계의 추정 결과 조숙성의 개체일수록 성숙체중이 작았으며 만숙성인 개체일수록 지속적인 성장률의 증가로 인해 변곡점이 나타나는 월령이 늦어지며 최대 증체율이 커지는 것으로 나타났다. 성장곡선 모수와 육질형질 측정치들간의 상관 관계는 암수간에 일부에서 다소 상반되는 방향으로 추정되었으며 특히 전단력의 경우 모든 성장 특정치들과의 관계가 반대로 추정되었다. 최대 증체율과 등지방 두께 및 조지방 함량과의 상관은 비교적 높은 정의 상관정도를 보여 최대 증체율이 클수록 등지방 두께와 조지방 함량이 높아지는 것으로 나타났다.
Gompertz 성장곡선에 기반한 기존의 소프트웨어 신뢰성 성장모델들은 모두 대수형이다. 대수형 Gompertz 성장 곡선에 기반한 소프트웨어 신뢰성 성장 모델들은 모수 추정에 어려움을 갖고 있다. 그러므로 본 논문은 로지스틱형 Gompertz 성장곡선에 기반한 신뢰성 성장 모델을 제안한다. 13개의 다른 소프트웨어 프로젝트로부터 얻은 고장 데이터를 분석하여 그 유용성을 검토하였다. 모델의 모수들은 변수변환을 통한 선형희귀분석과 Virence의 방법으로 추정되었다. 제안된 모델은 평균 상대 예측 오차에 기반하여 성능을 비교하였다. 실험 결과 제안된 모델은 대수형 Gompertz 성장 곡선에 기반한 모델보다 좋은 성능을 보였다.
본 연구는 뉴질랜드 넬슨 지역에 조림된 미송(美松) (Pseudotsuga menziesii Mirb. Franco)의 지위지수(地位指數) 식과 지위지수(地位指數) 곡선 구성에 관한 것이다. 지위지수(地位指數) 모델 구성에 146개의 영구 표본 플롯 (PSP)이 사용되었고, Difference 방정식을 이용하여 지위지수(地位指數) 식을 유도하였다. 모수(母數) 추정은 SAS의 PROC NLIN을 이용한 비선형 루틴에 의하여 수행하였다. Schumacher 다변태(多變態) 생장식이 사용된 여러 생장식 중 가장 정밀한 추정을 보여주었고, 모델 추정에 사용된 95% 관측치는 실측치의 ${\pm}1.2m$ 이내의 추정치를 나타내었다. 따라서, 지위지수(地位指數) 등급의 상이(相異)에따라 지위지수(地位指數) 곡선의 변형을 반영하는 다변태(多變態) 지위지수(地位指數) 곡선을 Schumacher 생장식으로부터 유도하였다. 또한 다변태(多變態) 방정식과 변태(變態) 방정식의 비교 결과는, 다변태(多變態) 방정식으로부터 보다 정확한 지위지수(地位指數) 식을 이끌어 냄을 알 수 있었다.
본 연구에서는 Bayesian MCMC 방법과 2차 근사식을 이용한 최우추정(Maximum Likelihood Estimation, MLE)방법 방법을 이용하여 낙동강 유역의 본류지점인 낙동, 왜관, 고령교, 진동지점에 대한 점 빈도분석을 수행하고 그 결과로써 불확실성을 포함한 빈도곡선을 작성하였다. 통계적 실험을 통한 두 가지 추정방법의 분석을 위하여 먼저 자료의 길이가 100인 8개의 합성 유량자료 셋을 생성하여 비교 연구를 수행하였으며, 이를 자료길이 36인 실측 유량자료의 추정결과와 비교하였다. Bayesian MCMC 방법에 의한 평균값과 2차 근사식을 이용한 취우추정방법에 의한 모드에서의 2모수 Weibull 분포의 모수 추정값은 비슷한 결과를 보였으나, 불확실성을 나타내는 하한값과 상한값의 차이는 Bayesian MCMC 방법이 2차 근사식을 이용한 취우추정방법보다 불확실성을 감소시켜 나타내는 것을 알 수 있었다. 또한 실측 유량자료를 이용한 결과, 2차 근사식을 이용한 최우추정방법의 경우 자료의 길이가 감소됨에 따라 불확실성의 범위가 합성 유량자료를 사용한 경우에 비해 상대적으로 증가되지만, Bayesian MCMC 방법의 경우에는 자료의 길이에 대한 영향이 거의 없다는 결론을 얻을 수 있었다. 그러므로 저수량 빈도분석을 수행하기 위해 충분한 자료를 확보할 수 없는 국내의 상황을 감안할 때, 위와 같은 결론으로부터 Bayesian MCMC 방법이 불확실성을 표현하는데 있어서 2차 근사식을 이용한 최우추정방법에 비해 합리적일 수 있다는 결론을 얻을 수 있었다.
강우시 발생하는 여러 사면의 얕은 파괴는 지표로 침투하는 강우에 의한 포화깊이 증가에 의해 발생한다. 본 연구에서는 불포화사면 해석을 위하여 국내의 전형적인 표토층을 구성하는 화강풍화토를 3가지(SW, SP, SM)로 분류하여 함수특성곡선을 각각 구하고 그에 따른 함수특성곡선의 방정식을 추정하였으며, 기존에 사용되고 있는 Green & Ampt의 포화깊이 추정식과 수치해석 결과를 비교.분석함으로써 추정식의 사용범위에 대한 제한성을 파악하였다. 또한, 강우에 의한 사면의 포화깊이가 사면의 안정성에 미치는 영향을 파악하고 화강풍화토의 함수특성곡선을 이용하여 불포화사면의 강도정수를 추정하여 계산된 불포화지반의 해석이 기존의 포화사면의 해석에 비하여 보다 정확한 결과임을 알 수 있었다.
이 논문에서는 앞서 수행된 국내의 화강풍화토의 실험 결과를 토대로 하여 화강풍화토의 함수특성곡선을 합리적으로 예측하기 위한 방법이 제안되었다. 이 방법은 인공신경망기법을 이용해서 Fredlund와 Xing의 함수특성곡선식의 계수들을 추정하도록 제안되었다. 이러한 계수들을 추정하기 위한 신경망 모델의 입력 자료로는 실험결과에서 함수특성곡선의 계수에 큰 영향을 미치는 것으로 확인된 입도분포곡선, 다짐함수비, 그리고 간극비가 사용되었다. Fredlund 와 Xing의 함수특성곡선식의 계수를 구하기 위해 본 연구에서 제안된 신경망 모델은 신뢰성 있는 예측결과를 보였으며 그 예측결과의 정확도가 이전의 다른 방법들에 비해 높게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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