• 제목/요약/키워드: 누적 분포함수

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인천송도신도시 풍화토층 출현심도의 국부적 불확실성 (Local Uncertainty of the Depth to Weathered Soil at Incheon Songdo New City)

  • 김동휘;고성권;이우진
    • 한국지반공학회논문집
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    • 제28권11호
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    • pp.5-16
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    • 2012
  • 일부 지점에서 수행된 시추조사결과를 이용하여 미조사구간의 지층분포를 추정하는 경우, 예측하고자 하는 변수들의 공간적인 분포 추정뿐만 아니라 추정결과에 수반되는 불확실성을 정량적으로 평가하는 것도 중요하다. 본 논문에서는 송도신도시 풍화토층 출현심도 추정결과의 국부적 불확실성을 지시자 방법을 이용하여 평가하였다. 지시자 방법을 이용하여 작성한 각 위치에서의 조건부 누적분포함수의 평균을 이용하여 송도신도시 풍화토층 출현심도의 공간적 분포를 추정하였다. 또한, 조건부 누적분포함수와 손실함수를 이용하여 송도신도시의 최적 풍화토층 출현심도를 결정하였다. 본 논문에서 이용한 손실함수를 고려할 수 있는 설계방법이 지반공학분야에도 잘 적용될 수 있음을 확인하였다.

ROC 함수 추정 (ROC Function Estimation)

  • 홍종선;;홍선우
    • 응용통계연구
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    • 제24권6호
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    • pp.987-994
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    • 2011
  • 모집단이 부도와 정상상태로 구분되는 신용평가 관점에서 부도와 정상 상태의 조건부 누적분포함수를 추정하는 방법으로 정규혼합 분포추정과 kernel density estimation을 이용하는 분포추정을 고려한다. 정규혼합 분포의 모수를 EM 알고리즘을 사용해 추정하고, KDE 방법에서는 많이 사용하는 다섯 종류의 커널 함수와 네가지의 띠폭을 이용한다. 그리고 추정한 분포로부터 구한 각각의 ROC 함수를 구한다. 추정한 분포들의 적합도를 비교 분석하고, 이를 바탕으로 구한 ROC 곡선의 성과를 비교 토론한다. 본 연구에서는 KDE 방법으로 추정한 분포함수가 더 적합하고, 추정한 정규혼합 분포를 이용한 ROC 함수가 더 좋은 성과를 나타내는 것을 발견하였다.

위험률의 변화점에 대한 비모수적 추정 (Nonparametric estimation of hazard rates change-point)

  • 정광모
    • 응용통계연구
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    • 제11권1호
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    • pp.163-175
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    • 1998
  • 위험률 변화점모형에서 특별한 함수형이나 분포함수에 대한 가정을 하지 않는 일반적인 모형을 고려하였다. 이러한 모형은 지금까지 주로 다루어 왔던 상수항 위험률의 변화점모형뿐만 아니라 여러 유형의 변화점모형을 내포한다. 중도절단된 자료하에서 위험률 변화점에 관한 모수적 모형을 가정하지 않고 변화점 이전과 이후의 넬슨(Nelson) 누적위험함수 추정량의 기울기 차를 이용하여 추정량을 제안하고, 그의 점근적 성질을 규명한다. 붓스트랩 추정량의 일치성과 점근분포를 유도하고, 몇가지 분포함수의 경우에 몬테칼로 모의실험을 통해 제안된 방법의 경험적 성질을 살펴보았다. 또한, 심장병 이석환자의 생존시간 자료를 통해 변화점을 추정하고 추정량의 붓스트랩 분포를 구하였다.

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발사체 신뢰도 분석 (Launch Vehicle Reliability Analysis)

  • 한풍규;김경호;우유철;조상연;김용욱
    • 한국추진공학회:학술대회논문집
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    • 한국추진공학회 2003년도 제20회 춘계학술대회 논문집
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    • pp.76-79
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    • 2003
  • 주요 우주 발사체 보유 국가에서 1957년부터 1999년 사이에 발사된 우주 발사체의 성공 및 실패 이력에 대해 베이즈 분석기법을 적용하여 각국의 발사체에 대한 신뢰도를 분석하였다. 베이즈 분석기법에서 사전분포함수로는 베타함수를 사용하였으며, 미래의 발사체 성공률을 표현하는 사후분포함수는 년도별 누적된 발사 이력을 반영한 베타 사전함수를 이용하여 년도마다 발사체 신뢰도를 평가하는 경우와 첫 발사부터 1999년까지의 발사 성공률에 대한 평균과 분산을 반영할 베타 사전함수를 이용하여 년도별 발사체 신뢰도를 구하는 경우로 나누어 구하였다. 발사 이력이 많은 국가의 경우에는 베이즈 분석기법으로 구한 성공률과 산술적으로 구한 성공률은 거의 동일하였으나, 발사 이력이 적은 국가에서는 비교적 큰 차이를 나타내었다 따라서 발사 이력이 적은 경우에는 산술적 평균에 의한 성공률보다는 베이즈 기법을 이용한 향후 발사체의 발사 성공률 분석이 우주 발사체의 신뢰도를 평가하는데 적합하다는 것을 알 수 있었다.

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이변량 Copula 모형을 활용한 다목적댐 유입량 가뭄빈도해석 (Drought frequency analysis for multi-purpose dam inflow using bivariate Copula model)

  • 성지영;김은지;강부식
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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    • pp.340-340
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    • 2021
  • 가뭄의 특성상 시점과 종점을 명확하게 정의하기 어렵기 때문에 기준수문량을 설정하고 부족량과 지속기간을 정의하는 것이 일반적이다. 대상 수문량은 강우나 유출량을 사용할 수 있지만, 두 성분간 지체와 감쇄효과로 인하여 빈도해석의 결과는 차이를 보일 수 밖에 없어, 사용 목적에 따라 선별적으로 적용해야 한다. 가뭄빈도해석은 강우를 기반으로 지속기간과 심도를 정의하여 빈도를 해석하는 연구가 선행되어왔지만, 기본적으로 강우의 간헐적 발생특성과 체감도의 한계가 문제로 지적되고 있다. 본 연구에서는 댐 유입량의 Run 시계열 특성을 이용하여 다양한 유황을 기준유량으로 활용하여 가뭄의 시점과 종점에 대한 가뭄사상을 추출하고 지속기간과 누적부족량을 계산하여 가뭄빈도해석의 변수로 설정하였다. 두 변수간의 복잡한 상호 관계를 해석하기 위해 Copula 함수를 이용한 이변량 가뭄빈도해석을 진행하였다. 먼저 소양강댐('74-'19) 유입량, 충주댐('86-'19) 유입량을 연구대상지역으로 설정하여, 두 유역의 유입량의 추세분석을 통해 시간의존성을 파악하였다. 유황분석에 사용되는 분위량중 평수량을 기준값으로 사용하여 각 년별 최대 지속기간과 누적부족량을 추출하였다. Copula 가뭄빈도해석을 수행하기 전에 지속기간에는 GEV, 누적 부족량에는 Log-normal 분포를 적용해 단변량 누적확률분포를 계산하여 재현기간을 도출하였다. 이변량 빈도해석에 Clayton Copula 함수를 적용하여 가뭄빈도해석을 진행하였고, Copula 이변량 재현기간과 SDF곡선을 도출하였다. Clayton Copula를 이용한 이변량 가뭄빈도해석의 결과로 소양강댐의 가장 극심한 가뭄은 1996년으로 단변량 재현기간은 지속기간 기준 9.11년, 누적부족량 기준 17.26년, Copula 재현기간은 141.19년 이며 충주댐의 가장 극심한 가뭄은 2014년으로 단변량 재현기간은 지속기간 기준 17.76년, 누적부족량 기준 18.72년, Copula 재현기간은 184.19년으로 단변량 가뭄빈도해석을 통한 재현기간보다 Copula 재현기간이 높은 결과가 도출되었다. Run 시계열을 바탕으로 한 기준유량의 임계값 기준 Event 산정과 Copula를 이용한 빈도해석은 가뭄분석에 이용되는 자료의 상관관계와 분포특성을 재현하는데 효과적인 특징이 있다. 이를 미루어 보아 Copula 함수를 이용한 가뭄빈도해석의 재현기간은 보다 현실적인 재현기간을 도출할 수 있는 것으로 판단된다. 임계값의 조정을 통해 가뭄빈도해석의 변수의 양이 늘어나면, 보다 정확도 높은 재현기간을 도출하여 수문학적 가뭄을 정의할 수 있을 것이라고 사료된다.

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속초 연안의 장기 파랑관측 및 분석 (Long-term Wave Monitoring and Analysis Off the Coast of Sokcho)

  • 정원무;류경호;조홍연
    • 한국해안·해양공학회논문집
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    • 제27권4호
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    • pp.274-279
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    • 2015
  • 동해 중부에 위치한 속초항 연안에서 약 11년간 취득한 파랑자료를 스펙트럼법과 파별분석법을 사용하여 분석하고 대표적인 파랑 특성을 검토하였다. 유의파고는 동계에 크고 하계에 작으며, 첨두주기도 동계에 길고 하계에 짧은 특성을 나타내었다. 관측된 최대 유의파고는 8.95 m 였으며 동해선풍에 의하여 발생되었다. 유의파고와 첨두주기 모두 그 분포 형태를 Generalized Gamma 및 Generalized Extreme Value 분포함수보다는 Kernel 분포함수가 보다 잘 재현하였다. 한편, 인근 해역에서의 설계 및 시공에 도움을 줄 수 있도록 파고 자료를 월별 및 파고 구간별로 세분하고 누적출현율을 제시하였다.

대진 연안의 장기 파랑 특성 분석 (Analysis of the Long-term Wave Characteristics off the Coast of Daejin)

  • 정원무;조홍연;백원대
    • 한국해안·해양공학회논문집
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    • 제27권2호
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    • pp.142-147
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    • 2015
  • 동해 중북부에 위치한 대진항 북측 연안에서 7년간 취득한 파랑자료를 스펙트럼법과 파별분석법을 사용하여 분석하고 대표적인 파랑 특성을 검토하였다. 유의파고는 동계에 크고 하계에 작으며, 첨두주기도 동계에 길고 하계에 짧은 특성을 나타내었다. 관측된 최대 유의파고는 6.59 m였으며 1216호 태풍 산바(SANBA)에 의하여 발생되었다. 유의파고와 첨두주기 모두 그 분포 형태를 Generalized Gamma 및 Generalized Extreme Value 분포함수보다는 Kernel 분포함수가 보다 잘 재현하였다. 한편, 인근 해역에서의 설계 및 시공에 도움을 줄 수 있도록 파고 자료를 월별 및 파고구간별로 세분하고 누적출현율을 제시하였다.

이변량 ROC곡선 (Bivariate ROC Curve)

  • 홍종선;김강천;정진아
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제19권2호
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    • pp.277-286
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    • 2012
  • 신용평가모형에서 부도로 잘못 예측된 정상 차주의 비율과 정확하게 평가된 부도차주의 비율인 일변량 누적분포함수로 표현된 ROC 곡선을 이용하여 분류성과를 평가한다. 본 연구에서는 스코어 확률변수를 이변량으로 확장하여 부도와 정상 차주의 결합누적분포함수를 이용하여 표현할 수 있는 ROC 곡선을 제안한다. 이변량 평균벡터를 통과하는 확률변수의 선형 관계를 이용하여 이변량 ROC 곡선을 구현한다. 그리고 다양한 이변량 정규분포에 대한 ROC 곡선으로부터 분류성과를 탐색하고, 이에 대응하는 AUROC 통계량과 비교분석한다. 본 연구에서 제안한 이변량 ROC 곡선으로부터 분류기준에 적합한 최적분류점을 구하고 이를 통해 이변량 혼합분포함수의 최적 분류기준을 설정할 수 있음을 보인다.

재료물성치의 분포를 고려한 로켓모터케이스의 구조 신뢰성 해석 (Structural Reliability Analysis of the Roket Motor Case considering Uncertainties in Material Properties)

  • 노영희;구송회
    • 한국추진공학회:학술대회논문집
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    • 한국추진공학회 2011년도 제37회 추계학술대회논문집
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    • pp.523-526
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    • 2011
  • 본 연구는 재료물성치의 불확실성을 고려한 구조신뢰성 해석 기법에 대한 내용이다. 설계변수의 확률분포 및 상태한계방정식을 구하고 이에 대한 확률밀도함수와 누적분포함수 계산 시 근사화 기법인 크리깅을 적용하여 구조신뢰성에 대한 계산 및 해석시간을 단축하고자 하였다. 이에 대한 예제로 알루미늄을 소재로 하는 로켓모터케이스의 재료물성치의 분포를 고려한 구조신뢰성 해석을 수행하고 그 결과를 몬테카를로 시뮬레이션과 비교함으로써 제안된 기법에 대한 정확성과 효율성을 판단하고자 한다.

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신경망이론을 이용한 비중심 F분포 확률계산 (Computation of Noncentral F Probabilities using Neural Network Theory)

  • 구선희
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제1권1호
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    • pp.83-94
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    • 1996
  • ANOVA 검정에서 검정통계량은 단일 또는 이중 비중심F분포를 따르며 비중심F분포는 일반적인 선형 가설 검정에서 검정함수 계산에 적용되고 있다. 본 논문에서는 단일 비중심F분포의 누적함수 계산에 신경망이론을 적용하였다. 신경망 구조는 다층 퍼셉트론이며 학습과정은 역전과 학습알고리즘이다. 신경망이론에 의하여 계산한 결과와 Patnaik 이 제시한 확률값을 비교하여 제시하였다.

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