• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.181-181
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• 2020

점착성 유사는 유사가 가지는 점착력에 의해 응집현상을 겪으며 그 크기와 밀도가 변화한다. 유사의 크기와 밀도는 침강속도에 직접적인 영향을 주며 침강속도으 변화는 유사의 거동에 매우 중요한 작용을 한다. 따라서 점착성 유사의 크기 특성을 파악하는 것은 매우 중요하다. 이전의 많은 연구는 점착성 유사의 입도분포가 대수정규분포를 따른다고 주장하고 있다. 그러나 그 가정이 합리적인지에 대해 분석한 연구는 많지 않다. 본 연구는 통계학적 방법 중 적합도 검정을 이용하여 실제 점착성 유사가 어떠한 분포를 모사하는지 분석하였다. 사용된 적합도 검정 방법은 Kolmogorov-Sminorv(K-S) 검정이며 적합도 판정의 기준은 유의수준 5%를 기준으로 하였다. 그 결과, 실험실 실험에서 측정된 플럭의 입도분포와 현장 실험에서 측정된 입도분포는 다른 결과를 보였다. 현장 실험의 경우, 분포가 오른쪽으로 왜곡된 지수분포의 형태를 나타냈으며, Gamma 분포가 가장 우수하게 모사하였다. 실험실 실험의 경우 일반적인 양의 왜도를 가지는 분포를 나타냈으며 GEV분포가 점착성 유사의 입도분포를 가장 잘 모사하였다. 대수정규 분포의 경우 일반적으로 이용하는 2-매개변수 대수정규분포일 경우 현장실험과 실험실 실험 모두 적합하지 않았다. 그러나 위치 매개변수를 추가하여 3-매개변수 대수정규분포를 사용하면 점착성 유사의 입도분포를 잘 모사하는 것으로 판단된다. 따라서 점착성 유사의 입도분포를 무조건적으로 대수정규분포로 사용하는 것은 지양해야할 것으로 판단된다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.20 no.2
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• pp.357-371
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• 2007

For the time-to-failure data with competing risks, cumulative incidence functions (CIFs) are commonly estimated using nonparametric methods. If the cases of events due to the cause of primary interest are infrequent relative to other cause of failure, nonparametric methods may result in rather imprecise estimates for CIF. In such cases, Bryant et al. (2004) suggested to model the cause-specific hazard of primary interest parametrically, while accounting for the other modes of failure using nonparametric estimator. We represented the semiparametric cumulative incidence estimator and extended to the model of Weibull and log-normal distribution. We also conducted simulations to access the performance of the semiparametric cumulative incidence estimators and to investigate the impact of model misspecification in log-normal cause-specific hazard model.

• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.23 no.58
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• pp.81-87
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• 2000

대수정규분포와 와이블분포는 비정규분포를 하는 공정특성에 반영된다. Hahn 과 Shapir(1967)의 수치 예를 통해 이러한 대수정규분포와 와이블분포를 식별하는 검정방법으로 최우비 검정(RML)을 사용하였다. 검정결과 와이블분포를 하는 공정으로 판단되어, 와이블분포 의 모수 추정은 실무에서 그래프와 수식으로도 쉽게 추정할 수 있는 수정적률추정량(MME)를 이용하여 공정 능력을 평가하였다. 공정능력의 평가 측도로 공정능력지수와 불량률(PPM)의 측도와 병행하여 나타내었다. 공정능력 평가의 결과로 와이블분포를 하는 공정을 대수정규분포로 잘못 판단함으로써 발생하는 오류를 2가지 측도로 표현함으로써 올바르게 공정능력을 판단할 수 있도록 종합적인 정보를 제시하였다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• v.31 no.1
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• pp.17-23
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• 2006

The purpose of this study is to provide the guidance necessary for making a selection of error distributions by analyzing influence of statistical distribution for a type of bioassay measurement error on the intake estimation. For this purpose, intakes were estimated using maximum likelihood method for cases that error distributions are normal and lognormal, and comparisons between two distributions for the estimated intakes were made. According to the results of this study, in case that measurement results for lung retention are somewhat greater than the limit of detection it appeared that distribution types have negligible influence on the results. Whereas in case of measurement results for the daily excretion rate, the results obtained from assumption of a lognormal distribution were 10 % higher than those obtained from assumption of a normal distribution. In view of these facts, in case where uncertainty component is governed by counting statistics it is considered that distribution type have no influence on intake estimation. Whereas in case where the others are predominant, it is concluded that it is clearly desirable to estimate the intake assuming a lognormal distribution.

• Journal of the korean Society of Automotive Engineers
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• v.6 no.1
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• pp.27-35
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• 1984

측정치의 데이터를 그림으로 나타내면 "종을 거꾸로 엎어놓은 모양(Bell Shaped Curve)"의 정 규분포를 이루는 것은 잘 알려진 사실이다. 그러나 수명시험데이터의 경우는 분포의 형이 찌 그러지게 된다. 수명분포는 Weibull분포에 따르므로 Weibull분포에 의한 해석을 하여야 하는 것이 원칙이나 대수정규분포로 근사시켜서 해석을 하여도 실용상 큰 지장은 없다. 수명시험의 경우는 파괴시험이며 장시간의 시험을 요하므로 적은 시료를 시험하는 것이 일반적이다. 특히 자동차공업에 있어서 수명시험은 중요한 품질특성의 하나이며 자동차의 조립에 쓰이는 수만개 부품의 수명을 예측하는 것은 매우 중요한 일이다. 따라서 이 적은 시료에서 얻어낸 데이터를 이용하여 "어떻게 수명의 예측을 올바르게 할 것인가\ulcorner" 하는 문제, 즉 신뢰성의 추정(Reliability Inference)과 로트의 판정이 중요한 문제인 것이다. 이러한 문제의 한 가지 방법으로서 외국에서 이미 널리 활용되고 있는 대수정규확율지를 이용한 수명데이터의 해석 방법을 소개하고자 한다.이터의 해석 방법을 소개하고자 한다.

• Proceedings of the KSR Conference
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• 2003.10b
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• pp.85-91
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• 2003

본 연구에서는 원과 선분을 이용하여 복잡한 형상의 입자를 표현할 수 있는 2차원 개별요소법(DEM) 알고리즘에 3종류(균등분포, 정규분포, 대수정규분포)의 입도분포를 구현할 수 있도록 하였다. 개발된 프로그램을 이용하여 다양한 반지름을 갖는 원형요소를 구현하고 도상자갈을 원하는 입도분포로 모델링할 수 있었다. 그리고 우선적으로 균등분포에 대하여 변위제어 하중 재하 방식에 의하여 도상으로부터 노반으로 전달되는 응력을 파악하였다.

• Proceedings of the KSEG Conference
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• 2001.03a
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• pp.141-151
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• 2001

제주도 지하수는 크게 상위지하수와 기저지하수로 분류된다. 해수와 수동역학적 균형을 유지하고 있는 기저지하수의 수위분포도 작성을 위하여 지구 통계기법인 정규크리깅과 코크리깅을 적용하였다. 정규크리깅에는 대수변환된 기저지하수위 자료만을 이용하였으며, 코크리깅에는 대수변환된 표고와 기저지하수위의 자료를 이용하였다. 그 결과 코크리깅에 의한 지하수위등고선도가 지형적인 변화가 복잡한 지역에서 더 정밀한 지하수위 등고선도를 만들 수 있었다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.2 no.2
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• pp.249-265
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• 1995

본 논문에서는 확률분포가 알려져 있지 않은 두 모집단 중 어느 하나로 새로운 관측치를 분류할 때 오분류확률이 분석자에 의해 사전에 정해진 수준에 부합할 수 있도록 커널 판별함수의 임계치를 결정하였다. 정해진 오분류확률을 만족시키기 위한 판별함수의 임계치는 붓스트랩(bootstrap)기법을 판별 함수에 적용시켜 계산된다. 본 논문에서 제시도된 방법은 모집단에 대한 모수적 가정이 없으므로 어느 분포에도 적용가능하며, 모집단이 정규분포, 대수정규분포, 이산형과 연속형 변수가 혼합된 분포의 경우 모의실험을 통하여 그 성능에 대한 검증을 하였다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2011.02a
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• pp.174-174
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• 2011

강우의 공간적 변동성을 파악하기 어려운 우량계 관측방법의 한계를 극복하기 위한 방법으로 레이더를 이용한 강우관측이 주목받고 있다. 레이더는 실시간으로 넓은 지역의 강우 현황을 파악하는 것이 가능하므로 강우 예측에 있어 매우 큰 장점을 갖는다. 그러나 레이더를 통해 관측된 강우는 실제값을 의미하지는 않는 것이 사실이다. 이에 본 연구에서는 레이더 및 우량계 강우자료가 대수정규분포를 따른다고 가정하는 경우의 편의보정 문제를 살펴보았다. 이를 위해 대수정규분포를 따르는 자료에 대한 평균값, 중앙값 및 최빈값에 대한 회귀선을 유도하여 검토하였다. 본 연구에서는 2003년에 발생한 태풍 매미로 인해 발생한 강우 사상이 대상 호우사상으로 적용되었으며, 이에 대한 강우자료는 관악산 레이더 강우 자료와 레이더의 관측 반경 내 존재하는 국토해양부 산하 127개 우량계 시강우 자료이다. 그 결과, 독립변수로 사용된 강우자료에 따라 그 차이가 매우 큰 것으로 나타났다. 독립변수로 레이더 강우를 사용한 경우에는 G/R 보정된 레이더 강우의 과소추정 문제가 나타날 것으로 보인다. 반대로 우량계 강우를 독립변수로 한 회귀선에서는 레이더 강우의 보정결과가 어떻게 나타날지는 뚜렷하지 않다. 따라서 위와 같은 회귀선을 통해 보정한 레이더 강우의 검토가 추가적으로 필요할 것으로 보인다. 그러나 이 경우에서는 독립변수로 레이더 강우를 사용한 경우에서 나타나는 레이더 강우의 과소추정 문제가 어느 정도 극복될 것으로 보인다. 아울러 일반적으로 적용되고 G/R 보정계수에 대한 검토 및 이에 대한 비교가 또한 필요할 것으로 판단된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.40 no.12
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• pp.943-956
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• 2007

Among various statistics, the spatial correlation function, that is "correlogram", is frequently used to evaluate or design the rain gauge network and to model the rainfall field. The spatial correlation structure of rainfall has the significant variation due to many factors. Thus, the variation of spatial correlation structure of rainfall causes serious problems when deciding the spatial correlation function of rainfall within the basin. In this study, the spatial rainfall structure was modeled using bivariate mixed distributions to derive monthly spatial correlograms, based on Gaussian and lognormal distributions. This study derived the correlograms using hourly data of 28 rain gauge stations in the Keum river basin. From the results, we concluded as following; (1) Among three cases (Case A, Case B, Case C) considered, the Case A(+,+) seems to be the most relevant as it is not distorted much by zero measurements. (2) The spatial correlograms based on the lognormal distribution, which is theoretically as well as practically adequate, is better than that based on the Gaussian distribution. (3) The spatial correlation in July exponentially decrease more obviously than those in other months. (4) The spatial correlograms should be derived considering the temporal resolution(hourly, daily, etc) of interest.