유한 버퍼를 갖는 라인 생산시스템은 오랜 기간 동안 연구되어왔지만, 몇몇 특별한 경우 외에는 대기시간(체류시간), 차단 확률과 같은 시스템 성능 값에 대한 분석 결과는 많지 않다. 최근에, max-plus 대수를 활용하여 상수 공정시간을 갖고 버퍼 완전 공유 정책을 따르는 시스템에서 대기시간의 고차평균과 꼬리확률에 대한 분석 결과가 소개되었다. 이와 같은 max-plus 대수를 활용한 분석이 이론적으론 일반 공정시간 모형에도 응용 가능하지만, 도출된 표현식에 대한 적절한 계산방법을 제공하지 못한다. 이러한 이유로, 본 연구에서는 max-plus 대수로 도출된 표현식과 @RISK 소프트웨어를 활용하여 스프레드시트 시뮬레이션 모형을 개발하고, 두 가지 차단정책(통신차단과 제조차단) 하에서 시스템 특성값인 대기시간(또는 체류시간)과 차단확률을 비교 분석하였다. 또한 차단확률에 대한 제약을 만족하는 공유 버퍼의 크기를 결정하는 최적화 문제도 분석하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제3권3호
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pp.83-92
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1996
확률화 블록 계획법에서 우산형 대립가설에 대한 점근 분포 무관 검정법을 제시하고 제안된 검정통계량의 점근적 정규성과 모수적 방법 및 비모수적 방법의 점근상대효율을 관찰하였다. 검점통계량은 블록 효과를 추정하여 제거한 관측치의 전체 블록 순위를 사용하여 제안하였으며 제안된 검정통계량의 소표본 Monte Carlo 연구를 통해 실험 검정력을 비교하였다. 그 결과 본 논문에서 제안된 검정통계량이 꼬리가 두꺼운 분포에서는 전반적으로 우수하고 로버스트한 것으로 나타났다.
본 논문에서는 정규확률변수의 곱과 그의 합으로 표현되는 통계량의 분포에 대한 효과적인 근사법을 다루었다. 이차 형식에 대한 안장점근사에 기초한 이 방법은 기존의 정규근사에 비해 매우 정확한 결과를 제공한다. 또한 이에 대한 응용으로 FSK 통신에서 발생하는 문제를 제시하고, 그 해결책으로 본 논문에서 제안한 안장점근사법을 사용하였다. 모의실험을 통해 제안된 근사법이 중심영역은 물론, 통신이론에서 주요 관심 영역인, 극단 꼬리부분의 확률 근사에도 매우 유용한 방법임을 확인하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권6호
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pp.1479-1494
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2015
최적의 포트폴리오를 선택하기 위한 연구는 평균-분산모형을 시작으로 다양하게 진행되어 왔다. 과거에는 위험자산의 확률분포가 정규분포를 따른다고 가정하여, 투자자가 보유한 위험자산의 분산이 최소화되고 기대수익률이 최대가 되도록 포트폴리오를 구성하도록 하였다. 그러나 실제 위험자산의 분포에는 극단적인 사건들이 많이 발생하기 때문에 정규분포보다 훨씬 꼬리부분이 두꺼우며, 또한 왼쪽꼬리와 오른쪽꼬리가 대칭적이지도 않은 것으로 밝혀졌다. 이에 본 논문에서는 위험자산의 확률분포를 극단치 이론에서 널리 사용되는 일반화 파레토분포 (GPD)로 모형화하였고 체계적인 위험의 추정을 위하여 VaR를 이용하는 한편, 최적의 포트폴리오의 탐색을 위해서는 유전자 알고리즘을 사용하였다. 제안 방법의 적정성을 확인하기 위해 국내 증시에서 최적 포트폴리오를 탐색해 보았으며, 그 결과 GPD로 투자자산의 위험을 추정하였을 때 가장 좋은 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 연속형 최적화 문제를 위한 타부 탐색에서 후보 해를 생성하기 위해 사용되는 정규 분포의 단점을 보완하기 위하여 코시 확률 분포에 기초한 후보 해 생성 방법을 제안하였다. 코시 확률 분포는 평균 및 분산 등이 무한대인 확률 분포이며, 분포의 꼬리 부분의 확률이 정규 분포에 비하여 상대적으로 크다. 따라서 코시 분포를 사용하면 변수의 변화가 큰 후보 해가 생성될 확률이 높기 때문에 보다 넓은 변수 공간을 탐색할 수 있는 장점이 있다. 코시 확률 분포를 사용한 타부 탐색의 성능을 기존의 정규 분포를 사용한 방법과 비교 분석하기 위하여 실변수 함수로 구성된 벤치마킹 문제에 적용하여 실험을 실행하였다. 실험 결과를 통해 볼 때, 실험에 사용한 모든 함수에 대하여 코시 분포를 사용한 방법이 보다 나은 결과를 나타냈으며, 또한 통계적 가설 검정을 통하여 코시 확률 분포의 우수성을 입증하였다.
공학분야의 신뢰성 해석은 점점 더 높은 신뢰도 영역에 대한 확률밀도함수의 예측을 요구한다. 따라서 높은 신뢰도를 정확하게 해석하기 위해 분포의 꼬리부분을 정확하게 표현해야 한다. 최근 들어 꼬리부분에 대한 표본만을 이용해 꼬리 모형을 생성하여 신뢰도를 추정할 수 있는 방법인 일반화파레토 분포에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 기존의 연구에서는 부정확한 임계점 추정으로 꼬리부분에서 신뢰도의 정확도가 떨어진다. 따라서 본 논문에서는 아카이케 정보척도를 이용하여 임계점을 정확하고 강건하게 추정하고 이를 통해 꼬리 모형의 정확도를 향상시키는 아카이케 정보척도 기반 일반 화파레토 분포 기법을 제안한다. 또한 제안하는 기법을 이용한 신뢰성 해석을 수행하여 정확도가 향상된 신뢰성 해석 결과를 도출하였다.
사용자가 느끼는 QoS를 최대화하면서 네트워크 대역폭의 특성을 효율적으로 활용하기 위해서는 네트워크의 패킷 손실과 대기행렬의 지연 시간을 구체적으로 예측이 필요하다. 네트워크의 자원이 충분치 않은 무선 네트워크 환경의 경우 예측은 특히 중요한 문제로 부각된다. 본 연구는 무선 네트워크의 성능 모델을 개발하는 것을 목표로 하고 있다. 실험을 위해서 실제 운영 중인 무선 네트워크 환경에서 패킷 흐름 자료를 수집하였다. 무선 환경에서의 패킷 개수 공정과 대역폭 공정은 장기 기억 특성을 갖고 있는 것으로 나타났다. 실험을 통해서 네트워크 트래픽의 주요 성능 변수들을 추출해 냈고, 대기 시간과 버퍼 오버플로우 확률에 대한 분석적 모델을 개발하였다. 프랙탈 브라운 운동 (FBM)을 이용한 대기 행렬의 꼬리 확률을 얻었고, 대기행렬의 길이 모델을 통해서 평균대기 지연을 표현하였다. 실측 데이터를 활용하여 개발한 성능 모델이 IEEE 802.11b 네트워크 트래픽의 물리적 특성을 잘 표현하고 있음을 알 수가 있다
최근 이상기후현상으로 지구상의 여러 지역에서 극치 수문 사상의 발생 빈도와 강도가 날로 증가하고 있는 추세이다. 이에 대해 수공구조물의 설계를 위한 극치강우사상의 빈도해석에 있어서 적절한 확률분포모형의 적용은 매우 중요하다. 이에 수문통계분야에서는 generalized extreme value(GEV), generalized logistic(GLO), Gumbel(GUM) 모형과 같은 극치 분포를 이용한 수문통계적 특성에 대한 접근이 주로 이루어지고 있다. 하지만 우리나라 강우 사상의 경우 GEV 분포와 GUM 분포가 비교적 적합한 것으로 알려져 있지만 하나의 형상매개변수를 가지고 있어 분포 모형이 표현할 수 있는 통계적 특성에 한계를 가지고 있다. 기존의 GEV나 GUM분포로는 적절히 재현되지 않는 자료들을 분석하기 위해서 두 개의 형상매개변수를 가지는 분포형에 대한 연구가 진행되고 있다. 이에 본 연구에서는 두 개의 형상매개변수를 가지는 Burr XII 분포형의 우리나라 극한 강우자료에 대한 적용성을 평가하였다. Burr XII 분포형은 gamma나 exponential 분포 모형처럼 양의 확률변수만을 가지고, Cauchy나 Pareto 분포 모형처럼 두꺼운 꼬리(heavy-tailed distribution) 형상을 나타내기 때문에 비교적 큰 확률변수가 빈번히 나타나는 극치사상에도 적합한 것으로 알려져 있다. 이를 위해 Burr XII 분포 모형을 이용하여 우리나라 강우자료에 대해 지점빈도해석 및 지역빈도해석을 수행하고 우리나라 강우자료에 비교적 적합하다고 알려진 분포인 GEV, GLO, GUM 분포형을 통해 산정된 결과와 비교하였다.
이 논문에서는 두 독립인 이항 확률의 비교에서 이항 확률 중 하나 또는 모두가 0.05보다 작을 경우의 두 확률의 비교에 대한 표본수 계산의 문제를 다루었다. Whitte-more(1981)는 여러 공변량에 근거한 로지스틱 회귀를 이용하여 극소 확률의 경우에 대한 수정 표본수 공식을 제안하였다. 이를 독립된 비율의 비교에 적용하여 이로부터 계산한 표본수는 일반적으로 많이 사용하는 근사 정규 방법, 특히 극소 비율의 비교에 대한 방법이 아닌 근사 정규 방법의 표본수 보다도 훨씬 큰 표본수를 제시하고 있다. 그러므로, 응용분야의 통계인들은 극소 반응 확률에 근거한 임상 시험을 계획할 경우 계획의 단계에서 의도하는 검정력을 확보하기 위해 교과서에 제시된 표본수 공식이나 부표에 의존한다면 위험할 수 있음을 이 논문의 결과가 말해 주고 있다.
유한버퍼를 갖는 시스템에 대한 분석은 광범위하게 연구되어 왔다. 하지만, 상수 공정시간을 갖는 시스템에 대해서도 안정 대기시간에 대한 고차평균과 꼬리확률에 대한 간결한 표현식은 소개된 적이 없다. 유한버퍼로 인한 차단현상으로 유발되는 복잡성 때문에 일반적인 대기행렬이론은 이를 적절히 다루지 못한다. 본 연구에서는 max-plus 대수를 활용한 기존 연구결과로 부터 상수 공정시간과 DBR (Drum-Buffer-Rope) 재고규칙을 따르는 라인생산시스템에서의 대기시간에 대한 간결한 표현식을 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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