분산 추정 및 신뢰구간 추정의 한 방법으로 널리 쓰이고 있는 붓스트랩 방법을 복합표본에 적용하는 방법에 대해 알아보았다. 복합 표본은 유한 모집단에서 추출되고 추출확률이 다르기 때문에 i.i.d. 표본에 기초하여 개발된 전통적인 붓스트랩 방법을 직접 적용하면 추론의 오류가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 복원 확률비례표본과 랜덤그룹표본에 붓스트랩을 적용하는 방법을 알아보았다.
본 논문은 종속변수가 중도 절단된 경우 역추정을 베이지안 방법으로 접근하였는데 이때 특별히 Gibbs Sampling을 응용하여 사후분포를 계산하는 것을 토의하였다. 적용의 예로서 실제 자료에서의 점추정 및 Simulated Annealing을 이용한 구간추정도 하였다.
본 연구는 2개 차로 중 1개 차로를 차단하고 공사를 시행하는 고속도로 공사구간의 중차량비에 따른 도로 용량을 추정하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 영동고속도로와 중부내륙고속도로 공사구간의 CCTV 영상자료를 수집하고, 고속도로 상류부 지점의 정체를 관찰하였다. 상류부 정체 이후 차로차단으로 인해 생성되는 병목구간의 통과 교통량을 측정하는 방법을 활용하여 고속도로 하류부 지점의 통과 교통량을 분석하였다. 공사구간의 도로 용량 추정을 위해 관찰된 차두간격을 활용하여 이론적인 차종별 차두간격의 확률분포를 추정하고 적합성 검정을 통해 도로 용량을 산정하였다. 이를 통해 공사구간을 통과하는 중차량 비에 따라 적합한 용량 값과 추정식을 제시하였다. 추정된 도로 용량은 영동고속도로의 경우 중차량의 비에 따라 1,181~1,422pcphpl, 중부내륙고속도로의 경우 1,475~1,589pcphpl로 산정되었으며 중차량의 비가 증가할수록 도로 용량이 점차 감소하는 것을 확인하였다. 이러한 연구 결과는 편도 2차로 차단 공사를 수행하는 공사구간에 대한 적합한 도로 용량 추정과 효율적인 교통운영 및 관리에 기여할 수 있다.
본 논문에서는 우리나라의 도로교통사업의 타당성 평가시 활용되는 국가교통DB 기종점 자료를 이용하여, 통행량 변화에 따른 추정 링크 교통량의 불확실성을 분석하였다. 분석 결과, 평균적으로 기종점 통행량의 확률변동으로 변화될 수 있는 전체 국가교통DB 네트워크의 교통량 불확실성 정도는 15.4%로, 혼잡한 구간의 교통량에 대한 불확실성이 그렇지 않은 구간의 불확실성보다 매우 큰 것으로 나타났다. 특히, 본 논문에서는 교통량 추정치에 대한 분산추정치를 계산하고 이를 토대로, 주어진 신뢰수준에서 구간추정 치를 제시하여 교통투자를 결정하는 의사결정가나 분석가들에게 다양한 정보를 제공할 수 있는 기틀을 마련하였으며 도로부문 투자에 대한 불확실성을 정량적으로 평가할 수 있는 토대를 마련하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권3호
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pp.493-502
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2010
환율의 신뢰구간을 예측하기 위해 가장 중요한 요인은 분포의 추정이다. 그러나 시계열 자료의 분포를 추정하는 것은 많은 어려움이 따른다. 본 연구에서는 변동률 합의 분포를 비모수기법 중의 하나인 블록화 붓스트랩 방법을 사용하여 추정한다. 따라서 좀 더 쉽고 정확한 환율의 장단기 신뢰구간 예측 모형을 제시한다.
이 논문은 다수의 시간구간을 동시에 고려할 수 있는 파라미터 추정 방법에 대하여 기술하고 있다. 차수가 같은 다수의 다항식에 동일한 근이 포함되어 있을 때, 다항식들의 동류항 계수들을 합한 새로운 다항식에도 동일한 근이 포함되어 있다. 만일 다른 시간구간의 데이터에 동일한 모드가 존재하면, 각 예측오차다항식의 계수들을 합하여 새로운 다구간 예측오차다항식을 형성할 수 있다. 이 다항식의 해에는 다수의 시간구간에 대한 존재하는 동일한 모드가 포함되어 있다. 그러므로 한 번의 미지수 계산으로 다수의 시간구간에 포함된 중요 파라미터를 추정할 수 있다.
음성의 천이구간에서의 특징 파라메타를 찾아내기 위하여 본 논문에서는 AR모델을 사용하여 적응적으로 성문폐쇄구간을 찾은 후, 이를 제외한 구간에서 성도 파라메타를 추정함으로써 음원의 피치바이어스 영향을 제거하는 SSRLS(Sample Selective RLS)방법을 제안한다. 성능을 비교하기 위하여 합성음과 실제음에 대하여 포만트 추정실험을 했으며, 실험결과 제안된 방법이 WRLS 보다 우수함을 알 수 있었다.
지능형교통체계의 핵심적인 부분으로써 첨단교통정보체계가 제 역할을 효율적으로 수행하기 위해서는 실시간으로 교통정보제공을 위해 도로에 설치된 각종 정보수집체계들로부터 수집된 정보를 적절히 처리하여 정확하고 신속하게 통행시간 변화를 파악하고 산출하는 것은 무엇보다도 중요하다. 현재 구간통행시간은 Beacon, GPS, AVI 등을 이용한 구간검지체계나 Loop 검지기, 영상검지기, RTMS 등을 이용한 지점검지체계로부터 산출$\cdot$추정되어진다. 구간검지기체계로부터 산출되는 통행시간은 정확하나 이미 정보제공 구간을 통과한 차량에 의해 산출되기 때문에 실시간 정보제공을 위한 수단으로서는 한계가 있다. 또한 동시간대 지점검지기 자료를 이용하여 추정되는 통행시간은 산출방법에 따라서 그 정확도가 크게 달라지며 각 구간에 존재하는 다른 차량의 교통특성에 의해 산출되기 때문에 실제 통행시간값과 차이가 발생 한다. 본 연구에서는 지점별 검지기자료와 구간통행시간의 관계를 고려하여 신경망을 이용한 통행시간추정방법을 제시하였다. 입력변수에 따라 분류된 모형을 남산1호터널구간의 검지기 데이터와 AVI 자료를 이용하여 통행시간을 추정해본 결과 지체발생시간대 90$\%$ 이상이 5$\~$15분 이내로 수렴하였으며 시간에 따른 추정 통행시간의 변화가 전반적으로 실제통행시간과 비슷한 추세를 보였다. 또한 기존에 발생하던 정보제공시점의 시간처짐 현상 및 뒤늦게 발생하던 지체발생 및 해소가 완화되었다.
본 연구의 목적은 수도권 남부 국도 ITS 시범구간인 국도 3호선의 장지IC~곤지암IC구간에서 수집되는 교통자료를 기반으로 자기조직형 신경망 이론을 도입하여 국도구간의 통행시간 추정모형을 개발하는 방안을 제시하는 것이다. 지점 검지기 적정 설치위치와 구간의 연장 및 연도의 토지이용특성이 단속류의 구간통행시간에 영향을 미침을 확인하였으며, 구간 통행시간 추정을 위해 기존의 인공신경망 모형이 가지는 추가학습이 불가능하다는 단점과 신경망 구조의 최적구성이 어려운 점 등을 고려하여 자기조직형 인공신경망 구조방법을 도입하였다. 통행시간 추정결과 기존 검지기에서 수집된 자료와 최적위치에서 수집된 자료를 이용하여 모형을 검증한 결과 통행특성을 가장 잘 반영하는 지점자료를 활용한 모형의 추정력이 우수한 것으로 나타났다. 이러한 시도는 향후 국도 ITS 사업의 설계에서 검지기의 설치 위치 선정에 응용할 수 있을 것으로 기대된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권4호
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pp.737-745
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2010
본 연구는 이항분포의 성공의 확률에 대한 신뢰구간추정량들을 비교분석하고자 한다. 일반적으로 대표본의 경우에 적용되는 잘 알려진 신뢰구간추정량과 소표본의 경우에도 적용될 수 있는 정확신뢰구간, 그리고 포아송 분포를 이용하여 구한 신뢰구간추정량과 연속성의 수정을 고려한 추정량들을 소 표본의 모의실험을 통하여 실제포함확률의 측면에서 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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