포아송 분포에서 일반적으로 공액 사전 분포를 이용하여 사후확률의 수학적 계산이 간편하도록 한다. 그러나 모수 집합의 제한적 조건 때문에 비공액 사전 분포를 이용할 수 도 있다. 비공액 사전분포의 사용은 사후분포의 형태가 일상적인 분포집합의 형태를 갖지 않으므로 모형의 가정에 따라서 복잡한 구조를 갖을 수 도 있다. 특히 포아송-로그정규분포 모형에서의 모수 추정문제를 몬테 칼로방법을 이용하여 추정하고자 할 때 필요한 완전한 조건부 분포의 형태는 잘 알려진 분포의 형태를 갖지 않는다. 본 논문에서는 계층적 구조를 갖는 포아송-로그정규분포 모형에 대하여 고찰하고 추정에 있어서 잠재적 변수를 활용하여 필요한 난수발생이 쉽도록 하는 방법에 대하여 알아보았다.
빅데이터 분석에서 텍스트 데이터의 활용이 증가하고 있다. 따라서 텍스트 데이터의 분석 기법에 관한 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 텍스트 데이터로부터 추출된 키워드 데이터의 분석을 위하여 공액사전분포 기반의 베이지안 학습 방법이 연구된다. 베이지안 통계학은 기존의 데이터에 새로운 데이터가 추가될 때마다 모수를 갱신하는 데이터 학습을 제공하기 때문에 시간에 따라 대용량의 데이터가 생성 및 추가되는 빅데이터 환경에서 효율적인 방법을 제공한다. 제안 방법의 성능과 적용 가능성을 보이기 위하여 실제 특허 빅데이터를 전처리하여 구축된 정형화된 키워드 데이터를 분석하는 사례연구를 수행한다.
이 논문에서는 일반화가중선형모형이라는 새로운 형태의 선형모형을 제시한다. 일반화가중선형모형은 설명변수와 반응변수의 관계를 설명분포함수의 선형결합이 반응변수의 평균에 대한 연결분포함수를 통해 모형화 되는 형태를 가지는 것으로 가정한다. 이모형은 일반화선형 모형에서 연결함수를 선택할 때 발생할 수 있는 모수공간과 선형 예측값의 공간이 일치하지 않을 수 있다는 문제가 발생하지 않고 모수에 대한 해석이 용이하다는 장점이 있다. 이 논문에서는 설명분포함수와 연결분포함수를 선택하는데 있어 발생할 수 있는 문제와 해결책에 대해 알아본다. 또한 모형에 포함되어 있는 모수를 추정하는데 고려해야 할 주의 사항과 이 사항들을 고려한 최대가능도추정법과 재표집 방법을 이용한 구간추정과 가설검정에 대해 알아본다.
최근 여러 학자들에 의해 이항 비율의 구간 추정에 많이 사용되고 있는 Wald 신뢰구 간의 문제점이 재조명되고 있고, 이에 대한 대안으로 이항 비율의 새로운 신뢰구간들이 발표되고 있다. 본 논문에서는 가중 Polya posterior를 이용한 베이지안 구간추정을 구하였다. 이 구간추정은 이항분포의 공액분포인 베타 사전분포에서 구한 전통적인 베이지안 구간추정과 같으나 추정의 편의를 위하여 정규근사에 의한 신뢰구간을 구할 때, 표본크기가 크면 실제적으로 Argresti와 Coull (1998)의 신뢰구간과도 일치하였다. 또 새로운 신뢰구간은 표본크기가 작은 경우와 비율이 극히 작은 경우에도 매우 유용한 신뢰구간이 된다는 것을 살펴보았다.
본 연구의 목적은 파손과 보수비에 대한 미정보 사전분포와 공액 사전분포의 제곱오차 손실 함수 하에서 Gaver 와 Maxumder(1967) 에 의하여 제기된 두 개의 상태과정 즉 파손과 보수과정에 있어서 보수할 수 있는 성분에 대한 유용도를 어떤 베이지안으로서 실제의 값에 가까운 점 추정치를 구할 수 있는 수학적 모델을 만드는데 목적을 두며 앞으로 이를 선박기기 및 항해기기등의 보수정비에 관한 운용등에 적용할 수 있으리라 사료된다.
분산 제어와 광 위상 공액이 결합된 초장거리 광전송 링크의 구조를 제안하였다. 전체 전송 링크는 80 km (단일 모드 광섬유 span) ${\times}$ 56 fiber span으로 구성된다. 왜곡된 파장 분할 다중 채널을 보상하기 위하여 각 fiber span의 단일 모드 광섬유 길이와 중계 구간 당 잉여 분산을 점진적으로 증가/감소시키는 인위적 분포 구조를 채택하였다. 다른 선행 연구에서 제안된 인위적 분포는 fiber span이 많아질수록 보상 효과가 줄어들 수 있기 때문에 인위적 분포 패턴을 9개의 fiber span 마다 반복시키는 구조를 분산 제어와 광 위상 공액 링크에 적용하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 4개의 분포 패턴 중 특정한 인위적 분포 패턴이 적용된 링크를 사용하면 기존에 제안되었던 반복이 없는 인위적 분포에 비해 왜곡된 WDM 채널의 보상 효과가 다소 크게 나타나는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 실시간에 걸쳐서, 자동적으로 공액점들을 매칭시킬 수 있는 색상분리기법을 제시하는데 목적을 두고 있다 CCD카메라에의해 취득된 영상으로부터 계산된 상좌표는 취득된 상좌표의 정확도 와 소트를 통한 매칭의 정확도 측면에서 점검되었다. 점검결과, 연구에의하여 취득된 상좌표를 이용하여 사진측량 프로그램에 의해 계산된 대상물좌표의 RMSE는 근거리사진측량의 기대RMSE내에 분포하고 있었으며, 소트에의한 공액표정점들의 매칭 또한 정확하게 수행되었다. 따라서 본 연구에서 제시하는 색상분리기법이 정확한 상좌표의 취득과 공액점의 매칭에 적절함을 알 수 있었으며, 이 방법은 실시간에 걸쳐서 취득정보를 빠르고 정확하게 처리해야하는 산업분야에 유용할 것으로 생각된다.
광 위상 공액과 분산 제어 (DM; dispersion management)를 결합한 기술은 그룹 속도 분산과 비선형 Kerr 효과에 의한 광 신호 왜곡을 보상하는 대표적인 기술이다. 하지만 일반적으로 사용되는 고정된 중계 구간 당 잉여 분산(RDPS; residual dispersion per span)은 광전송 링크의 유연한 구성을 방해한다. 본 논문에서는 유연한 광 네트워크 구축을 위해 랜덤하게 분포하는 RDPS의 DM과 결합된 새로운 OPC 링크를 제안하였다. 본 논문을 통해 WDM 채널의 입사 전력을 비교적 적게 제한하면 랜덤한 분포의 RDPS크기에 관계없이 보상 특성을 우수하게 할 수 있으며, 평균값을 0 ps/nm가 아닌 50 ps/nm부터 100 ps/nm가 되도록 중계 구간의 RDPS를 랜덤하게 분포시키면 비교적 큰 입사 전력의 WDM 채널들도 우수한 성능으로 전송시킬 수 있는 것을 확인하였다.
단일 모드 광섬유의 분산과 비선형 효과의 상호 작용에 의해 왜곡되는 WDM 신호의 보상을 위해 중계 구간의 RDPS(residual dispersion per span)가 램덤하게 분포하는 광전송 링크에 광 위상 공액기 (optical phase conjugator)를 적용하여 보상의 효과를 제고하는 경우 다양한 OPC 위치에 따른 분산 특성을 살펴보았다. OPC 위치에 상관없이 precompensation과 postcompensation에 의해 조절되는 최적의 전체 잉여 분산은 각각 10 ps/nm와 -10 ps/nm인 것을 확인하였다. 또한 유효 입사 전력 범위를 구하여 고찰한 결과 OPC가 전체 전송로 중간이 아닌 곳에 위치하고자 하는 경우 송신기 쪽보다 수신기 쪽에 위치하여야 수신 성능이 다소 개선된다는 것을 확인하였다.
2차원 익렬 익형의 표면에 목적하는 압력계수 분포를 설정하고 그 압력계수의 분포에 해당하는 형상을 설계하기 위해 임의의 초기형상으로부터 목적 형상에 근접해가도록 최적화 기법을 도입하여 역설계를 수행하였다. 목적함수인 표면압력계수를 구하기 위해 비직교 일반좌표계상의 2차원 비압축성 나비어-스톡스 방정식을 사용하였으며 목적함수의 감소를 위해서는 최속강하법과 공액 경사도 방법을 사용하였다. 해의 탐색방향을 위해 1차 정확도의 유한 차분화를 행하였고, 해의 탐색거리를 위해 황금분할법을 사용하였다. 본 연구의 결과, 목적한 형상으로의 수렴성이 뛰어남을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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