• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.474-476
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• 2013

위기허용수준(RAC)은 시스템의 안전성 평가를 위한 확률적인 기준으로, 소형 해상 부유체의 롤, 피치, 히브 등 세 가지 동적운동의 위험수준 평가에 적용할 수 있다. 부유체의 동적운동 값들은 모델을 통해서 획득한 후, 이에 관한 누적확률분포함수를 추론하여 상대적인 위기수준을 결정하게 된다. 이 연구는 모델에서 획득한 세가지 동적운동에 대한 최적의 누적확률분포함수 선정에 관한 것이 목적이다. Exponential, Extreme Value, Gamma, Lognormal, Normal, Poisson 등 6가지 대표적인 누적확률분포함수를 세가지 동적운동에 적용하여 평가한 결과, 롤과 히브 운동의 경우는 Beta 누적분포함수가 최적임을 나타냈고, 피치 운동의 경우는 Gamma 누적분포함수로 대표하는 것이 최적임을 나타냈다. 아울러 향후 본 연구 결과의 적용방법에 대해서도 검토하였다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2003년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.127-130
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• 2003

주변분포가 Laplace 분포인 세 가지 형태의 이변량 Laplace 분포를 연구한다. 각각의 이변량 Laplace 분포의 확률밀도함수와 누적분포함수를 유도하고, 분포의 그래프를 그려봄으로써 분포의 형태를 알아본다. 조건부 적률을 정리하여 조건부 첨도와 조건부 왜도를 구하고 분포의 성질을 파악한다. 상관계수를 구하여 다른 이변량 분포의 상관계수와 비교해 보았다. 그리고 정의된 분포함수를 응용하여 이변량 Laplace 분포를 따르는 난수벡터를 발생하는 알고리즘을 제안하였으며, 생성된 난수벡터의 표본으로부터 구한 표본평균과 중앙값의 분산-공분산 행렬식을 구하고 이변량 정규분포에 대응하는 행렬식과 비교 토론하였다.

• 응용통계연구
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• 제20권2호
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• pp.357-371
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• 2007

경쟁위험(competing risk) 하에서의 누적 발생함수(cumulative incidence function)는 일반적으로 비모수적 방법으로 추정된다. 그러나 관심 있는 원인에 의한 사건이 다른 원인에 의한 사건보다 상대적으로 적게 발생하는 경우에 비모수적 방법으로 추정된 누적발생함수는 이산성으로 인해 다소 정확하지 않게 된다. 이와 같은 경우에 Bryant와 Diagnam(2004)는 관심 있는 원인에 대한 원인특정적 위험함수(cause-specific hazard function)를 모수적으로 모형화하고 다른 원인에 의한 사건은 비모수적으로 추정하는 준모수적 방법을 제안했다. 본 연구에서는 준모수적 누적발생함수 추정량을 재표현하고 와이블분포모형과 대수 정규분포모형으로 확장하였다. 또한 대수 정규분포 원인특정적 위험모형일 경우 누적 발생함수에 대한 비모수적 추정량, 와이블분포 준모수적 추정량과 대수 정규분포 준모수적 추정량의 효율성을 비교하며 준모수적 추정량의 성능과 모형 오설정이 미치는 영향을 살펴보았다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
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• pp.303-305
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• 2015

본 논문에서는 나카가미-m 페이딩 채널 환경을 가진 무선 중계 네트워크에서 reactive 누적분포함수(cumulative distribution function) 기반 중계기 선택 기법을 제안한다. 제안된 기법은 수신 신호대잡음비(signal-to-noise ratio)의 누적분포함수 값에 따라 중계기를 선택한다. 본 논문에서는 제안한 기법의 불능 확률(outage probability)과 다이버시티 차수(diversity order)를 분석한다. 제안된 기법이 얻을 수 있는 다이버시티 차수는 중계기의 개수와 페이딩 파라미터에 의해 결정되며 최대 다이버시티(full diversity)를 얻음을 볼 수 있다. 그리고 모의 실험에서는 분석된 불능 확률 및 다이버시티 차수가 정확하게 일치하는 것을 확인한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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• pp.368-370
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• 2012

본 논문에서는 이중 홉 무선 네트워크에서 누적분포함수(cumulative distribution function) 기반 중계기 선택 기법을 제안한다. 제안된 기법은 수신 신호대잡음비(signal-to-noise ratio)의 누적분포함수 값에 따라 중계기를 선택한다. 본 논문에서는 제안한 기법의 중계기 공정성에 대한 분석을 통해 제안된 기법이 엄격하게 공정성을 달성할 수 있음을 보인다. 그리고 모의 실험에서는 round-robin 기법과 기회적 중계 기법을 제안된 기법과 총 타임 슬롯에 대한 각 중계기별 타임 슬롯 분배율, 평균 공정성, 불능확률 비교를 통해 제안된 기법이 엄격하게 공정성을 달성하는 것과, 기회적 중계 기법과 거의 동일한 기울기로 불능확률이 떨어지는 것을 확인한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.664-666
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• 2004

본 논문에서는 영상의 누적분포함수(CDF: Cumulative Density Function)를 이용한 콘트라스트 향상 기법을 제안하였다 제안된 알고리즘은 처리된 영상에 영향물 주지 않으면서 최대 콘트라스트를 얻을 수 있었다. 하드웨어의 복잡성을 감소하기 위하여 누적분포함수의 샘플값을 이용한 선형화 방법을 이용하였다. 제안한 방식의 알고리즘 검증을 위하여 C를 이용하였으며, 처리 결과와 원 영상의 화질 평가를 위하여 시각적 검증과 히스토그램 편차를 도입하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제35권1호
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• pp.57-59
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• 1996

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.41-48
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• 2020

본 논문에서는 고속도로 통행량을 보다 정확하게 예측하기 위한 새로운 방법으로 통행량에 대한 누적분포함수를 이용한 동적 예측 알고리즘을 제시한다. 여기서 누적분포함수의 근사함수를 수치적 방법인 내츄럴 큐빅 스플라인(natural cubic spline) 보간법과 레벤버그-마쿼트(Levenberg-Marquardt) 방법을 통해 얻는다. 이 알고리즘은 금융수학에서 활용하는 누적 분포함수를 이용한 난수 생성 알고리즘을 통행량 예측에 알맞도록 새롭게 구조화한 것이다. 이 알고리즘으로 고속도로 통행량을 시뮬레이션하면 실제 통행량과 매우 흡사한 결과를 얻을 수 있음을 확인할 수 있다. 따라서 이 알고리즘은 고속도로뿐만 아니라 통행량 예측이 필요한 다양한 분야에서 활용할 수 있는 새로운 알고리즘이다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제3권2호
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• pp.227-237
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• 1996

비중심 ${\chi}^2$분포의 누적분포함수의 계산은 ${\chi}^2$검정에서 요구되고 있는 새로운 접근방법으로 신경망 이론을 적용하기 위하여 입력층의 입력노드가 세개, 출력증의 축력노드가 한개 그리고 한개의 은닉층으로 구성된 다층 퍼셉트론 네트워크부터 역전파 알고리즘을 개발하여 비중심${\chi}^2$분포의 확률계산을 시도하였다. 정확성과 계산속도를 고려하여 기존의 방법과 비교한 결과 효율적임을 알 수 있다.

• 한국항해항만학회지
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• 제37권5호
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• pp.453-461
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• 2013

본 논문에서는 소형 해상 부유체의 위기 평가를 위한 확률기반 위기평가기법(PET)에서 표본 데이터에 최적인 누적분포함수(CDF) 추정에 관한 평가절차와 실험결과를 기술하였다. CDF는 PET에서 부유체의 위기수준을 평가하기 위한 위기허용기준의 참조 값을 제공하기 위한 것으로, 부유체 모델의 롤(Roll), 피치(pitch), 히브(Heave) 등의 운동응답함수에 대한 표본 데이터에서 추정할 수 있다. 본 연구에서는 여덟가지 정형화된 분포함수와 최대우도추정기법을 적용하여 표본 데이터에 대해서 최대우도를 갖는 CDF들을 평가하였다. 분포함수들의 적합도 검정 실험을 통해서, 베타 분포가 롤과 피치 표본 데이터에 대해서 평균 확률오차 $\bar{\delta}(0{\leq}\bar{\delta}{\leq}1.0)$가 가장 작은 0.024와 0.022로 최적임을 나타냈고, 히브 표본 데이터에 대해서는 감마 분포가 $\bar{\delta}$가 가장 작은 0.027로 최적임을 나타냈다. 본 연구에서 제안한 방법은 표본 데이터의 최적분포 추정을 위한 다양한 분야에 적용 가능할 것으로 기대된다.