Bayesian approach using nonhomogeneous Poisson process is considered for modelling software reliability problem. The usefulness of the iterative sampling-based method increases greatly as the dimension of a problem increases. Maximum likelihood estimator and Gibbs estimator are derived. Model selection based on a predictive likelihood is studied. A numerical example is given.
대부분의 주거정비사업관련 연구를 보면 사업추진에 미치는 영향변수를 규명하기 위하여 추진시점을 정하고 있으나 서로 다르게 정하고 있으며, 또한 이에 따른 변수값의 변화정도를 제시하지 않고 있으므로 본 연구에서는 추진시점의 차이가 사업입지변수에 어떤 영향을 보여주는가를 규명하기 위하여 서로 다른 추진시점을 정하고 해당 변수값의 변화정도를 관찰하였다. 사업의 추진단계는 구역지정, 추진위승인, 조합설립인가, 사업시행인가 등 4개의 단계로 구분하고 판별분석, 상관분석 등의 분석도구를 이용하여 그 차이를 규명하였다. 분석결과 재개발사업의 경우 사업시행인가단계를 제외한 3개의 추진단계는 동질의 집단으로 해석할 수 있었으나 사업시행인가단계는 타 단계와 서로 다른 경향을 보여주고 있어 동질집단으로 해석할 수 없었다. 반면, 재건축사업의 경우 4개 집단 모두 같은 경향을 보여주고 있어 동질집단으로 해석되나 구역지정단계의 판별분석결과값은 유의성이 낮게 나타나는 단점을 갖고 있다. 따라서 주거정비사업의 사업추진정도를 파악하는데 필요한 사업추진단계의 차이는 대부분 유사한 결과값으로 관찰되었으므로 사업추진단계에서 서로 다른 단계를 기준으로 분석하여도 같은 결과 값을 보여줄 것으로 사료된다.
유한고장 속성을 가진 비동질적인 포아송 과정에 기초한 모형들에서 잔존 결함 1개당 고장 발생률은 일반적으로 상수, 흑은 단조증가 및 단조 감소 추세를 가지고 있다. 본 논문에서는 잔존 결함 1개당 고장 발생률이 단조증가(혹은, 단조감소) 속성을 가진 일반화 감마분포를 이용한 신뢰성 모형을 제안하였다. 일반화 감마분포를 이용한 유한 속성 비동질적 모형에 대한 모수추정은 고장 간격시간으로 구성된 실측자료를 이용하여 모수 추정을 수행하였다. 일반적 감마분포 형상모수의 제안을 위하여 특수한 형태를 적용하였다. 본 논문에서는 기존 모형의 분포를 적용하고 추가적인 소프트웨어 고장 해석을 위하여 감마 및 와이블 분포를 이용하였다. 일반화 감마 분포모형의 고장자료분석을 위하여 산술적 및 라플라스 검정, 적합도 검정, 편의 검정 등을 이용하였다.
본 논문에서는 비동질 포아송 과정(NHPP)에 기초한 소프트웨어 에러 현상에 대한 신뢰도 모형을 고려하고 사전정보(Prior information)를 이용한 베이지안 추론을 시행하였다. 고장 패턴은 NHPP에 대한 강도함수와 평균값 함수로서 나타낼 수 있다. 따라서 본 논문에서는 대수형 포아송 실행시간 모형(Logarithmic Poisson model), Crow 모형 그리고 Rayleigh 모형에 대하여 베이지안 모수 추정방법을 적용하였다. 효율적 모형을 위하여 이들 모형에 관한 모형선택을 편차자승합(SSE)의 합을 이용하여 시행하였고 모수의 추정을 위해서 마코브체인 몬테카를로(MCMC) 기법중에 하나인 깁스샘플링(Gibbs sampling)과 메트로폴리스 알고리즘을 이용한 근사추정 기법이 사용되었다. 수치적인 예에서는 Musa의 T1 자료를 이용하여 모수 및 신뢰도를 추정한 수치 결과론 나열하였다.
소집단 학습은 소집단 내 학생들 간의 상호작용을 통해 공동의 목표 및 과제를 해결해 나가는 학습 방법이다. 과학 교육에서 소집단 학습은 중요 학습 전략 중의 하나이며, 학업 성취도와 태도 향상에 효과적이다. 소집단 구성은 3명일 때 학생들이 적극적으로 참여하며 과학 탐구 능력 향상에 효과적인 것으로 보고되었다. 그러나 집단의 구성 방법 즉, 동질과 이질 집단으로 구성하느냐에 따라 그 효과가 다른 것으로 보고되고 있다. 따라서 이 연구에서는 집단의 구성에 따라 7학년 학생의 광합성 개념의 생태적 지위에 차이가 있는지를 검증하였다. 이를 위해서 7학년 학생 1107명을 대상으로 이질 집단과 동질 집단은 상위, 중위, 하위로 구분하여 구성하였다. 광합성 개념은 광합성 장소, 광합성 생성물질, 광합성 필요물질, 광합성 환경 요인 영역으로 구분하였다. 광합성 개념의 생태적 지위 변화에 대한 선행 연구에 기초하여 빈도율 4%이상인 개념을 선정하여 설문을 구성하였다. 설문지는 4가지 영역에 각각 제시된 관련 개념들에 대한 관련성 점수와 이해 수준 점수를 측정하였다. 이 연구의 결론은 다음과 같다. 1) 3명의 소집단 수업에서는 과학 개념 학습에 향상이 있었다. 2) 집단 구성 시 평균을 향상시키고자 할 때는 동질 집단으로 구성하고 구성원간의 편차를 줄이고자 할 때는 이질 집단으로 구성하는 것을 제안한다. 이 연구를 통해서 집단 구성에 따른 결과의 이중성에 대한 차이 또는 효과를 검증하는 구체적인 연구가 이루어지길 기대한다.
수공구조물의 설계, 수자원 관리계획의 수립, 재해영향 검토 등을 수행할 때, 재현기간에 따른 확률개념의 강우량, 홍수량, 저수량 등을 산정하여 사용하게 되며, 보통 대상지역의 장기 수문관측 자료를 이용하여 수문사상의 확률분포를 산정한 후 재현기간을 연장하여 원하는 설계빈도에 해당하는 양을 추정하게 된다. 미계측지역 또는 관측자료의 보유기간이 짧은 지역의 경우는 지역빈도 분석 결과를 이용하게 된다. 지역빈도해석을 위해서는 강우자료들의 동질성을 파악하는 것이 가장 기본적인 과정이 되며 이를 위해 통계학적인 범주화분석이 선행되어야 한다. 지점 빈도분석의 수문학적 동질성 판별을 위해 L-moment 방법, K-means 방법에 의한 군집분석 등이 주로 사용되며 관측소 위치좌표를 이용한 공간보간법을 적용하여 시각화하고 있다. 강수량은 시공간적으로 변하는 수문변량으로서 강수량의 시간적인 특성 또한 강수량의 특성을 정의하는데 매우 중요한 요소이다. 이러한 점에서 본 연구를 통해 강수지점의 공간적인 좌표 및 강수량의 양적인 범주화에 초점을 맞춘 기존 지역빈도분석의 범주화 과정에 덧붙여 시간적인 영향을 고려할 수 있는 요소들을 결정하고 이를 활용할 수 있는 범주화 과정을 제시하고자 한다. 즉, 극치강수량의 발생 시기에 대한 정량적인 분석이 가능한 순환통계기법을 이용하여 관측 지점별 시간 통계량을 산정하고, 이를 극치강수량과 결합하여 시 공간적인 특성자료를 생성한 후 이를 이용한 군집화 해석 모형을 개발하는데 연구의 목적이 있다. 분석 과정에 있어서 시간속성의 정량화 및 일반화는 순환통계기법을 사용하였으며, 극치강수량과 발생시점의 속성자료는 각각의 평균과 표준편차를 이용하였다. K-means 알고리즘을 이용해 결합자료를 군집화 하고, L-moment 방법으로 지역화 결과에 대한 검증을 수행하였다. 속성 결합 자료의 군집화 효과는 모의데이터 실험을 통해 확인하였으며, 우리 나라의 58개 기상관측소 자료를 이용하여 분석을 수행하였다. 예비해석 단계에서 100회의 군집분석을 통해 평균적인 centroid를 산정하고, 해당 값을 본 해석의 초기 centroid로 지정하여, 변동적인 클러스터링 경향을 안정화시켜 해석이 반복됨에 따라 군집화 결과가 달라지는 오류를 방지하였다. 또한 K-means 방법으로 계산된 군집별 공간거리 합의 크기에 따라 군집번호를 부여함으로써 군집의 번호순서대로 물리적인 연관성이 인접하도록 설정하였으며, 군집간의 경계선을 추출할 때 발생할 수 있는 오류를 방지하였다. 지역빈도분석 결과는 3차원 Spline 기법으로 도시하였다.
합리적인 수공구조물의 설계를 위해서 확률강우량의 산정은 필수적이며, 확률 강우량을 산정하는 기법은 크게 지점빈도해석과 지역빈도해석으로 구분 지을 수 있다 이 중에서 지역빈도해석은 지점의 부족한 강우자료를 보완하기 위해서 L-모멘트로 확률분포형의 매개변수를 추정하고, 강우 계열의 동질성이 검정된 자료를 빈도분석하여 확률 강우량을 결정하는 기법이다. 이와 같은 지역빈도해석 기법은 매개변수를 선형조합하여 확률분포형의 종류와 크기 및 형상을 결정하여 확률 강우량을 산정하게 된다. 여기서 각 지점별 강우 자료들이 동질성 검정을 통과하였다 하더라도 지점별로 최적의 분포형이 다를 수 있으나, 부족한 강우자료를 보완하기 위해서 동일한 분포형을 따르는 것으로 가정하고 빈도해석을 수행하게 된다. 그러므로 지역빈도해석기법은 확률 분포형을 가정하고 강우자료를 적용하는 과정에서 기존에 매개변수적 빈도해석의 약점을 갖게 된다 따라서 본 연구에서는 변동핵밀도 함수를 동질성이 확보된 강우자료에 적용하여 빈도해석을 수행함으로써 기존의 빈도해석이 가지는 약점을 극복하고자 하였다. 본 연구에서는 기상청에서 관리하는 16개 강우관측소의 강우자료를 수집하여 매년최대 연강우량 계열을 구성해 지점빈도해석과 지역빈도해석을 수행하였다. 지점빈도해석은 매개변수적 기법과 비매개변수적 기법을 모두 적용하였으며, 지역빈도채석은 Index Flood 기법과 L-모멘트 기법을 적용하였다. 또한 변동핵밀도함수를 지역빈도해석에 적용하였으며, 각 기법별로 산정된 확률강우량을 비교 분석하였다.
본 논문에서는 철도건널목에서 일어나는 사고를 줄이기 위해 새롭게 시도되는 개선대안(Countermeasure)들의 안전성 및 효율성을 베이지안 분석방법론을 이용하여 안전전문가들의 평가결과를 정량화 시키는 방법론을 제시하였다. 이를 위해 전문가 개개인의 사전지식에 논리에 기초한 정보를 제공할 수 있는 개선대안 분석방법론을 개발하였다. 분석방법론은 우선적으로 철도건널목 안전성을 향상 시킬 수 있는 개선대안 선정, 개선대안을 평가 할 전문가 선정, 그리고 개선대안의 AMF를 평가하기 위한 건널목 사고를 선정하였다. 다음 단계로 안전전문가가 공학적인 개선대안 평가를 수행할 수 있도록 사고이력매뉴얼과 개선대안 평가매뉴얼을 개발하였다. 마지막 단계로, 평가된 개선대안의 통계적 검정을 통해 합리적 AMF를 추출함에 따른 정량화된 안전도를 나타내었다. 개선대안의 통계적 검정은 비모수통계분석의 일종인 Kolmogorov-Smirnov(K-S)동질성 검정을 적용하였으며, 그 결과 안전전문가 개인간의 분포는 동일한 분포를 나타내지 않는 경우가 많이 발생하였다. 반면 개인과 그룹의 분포는 대부분 동일한 분포를 하고 있는 것으로 나타났다. 따라서 철도건널목 개선대안의 AMF값은 전문가 개개인이 평가한 값을 전체적으로 평균한 값을 사용함이 타당한 것으로 연구되었다. 본 논문에서 보여주는 AMF의 정량화과정은 철도건널목에서 뿐만 아니라, 교차로 및 도로구간에서 추후 시도되고자 하는 개선대안들의 안전성 평가에도 사용 가능하리라 판단된다.
본 연구는 기업가정신의 구성요소인 혁신성, 위험감수성, 진취성이 창업교육을 매개변수로 하여 창업의지에 미치는 영향에 관하여 메타분석을 실시하였다. 창업의지에 영향을 미치는 선행연구들 중 2013년부터 2020년까지 국내에서 발표된 학술지 논문과 박사 및 석사 학위에서 양적연구로 판단되는 392편의 논문을 연구대상으로 선정하였다. 그 중에서 학위논문과 학술지 논문이 중복되는 28개를 제외하고, 상관계수 등 통계수치가 없어서 연구 자료로 활용하기에 미흡한 논문 312개를 제외하여 최종적으로 52편의 논문을 선정하였다. 최종 선정된 52편의 논문을 대상으로 변수에 대하여 우선 동질성에 대하여 검증하였다. 동질성 검증결과 혁신성, 위험감수성, 진취성, 창업교육 모두 이질성에 있어서 큰 효과를 보여 평균효과크기는 확률효과모형으로 분석하였다. 분석한 평균효과크기는 0.38~0.49로 4개 변수 모두 중간정도의 평균효과크기를 보였다. 평균효과크기에 대하여 forest plot로 분석한 결과 모두 정적인 결과를 보였으며 창업교육에 대한 funnel plot 분석 결과에서 출간오류가 비대칭으로 확인되어 창업교육에 대한 연구 자료가 전체를 대변할 수 없음을 보여주고 있다. 기업가정신과 창업의지에 대하여 창업교육을 매개변수로 하는 구조방정식 모형에서 혁신성과 위험감수성은 창업교육을 매개변수로 하여 창업의지에 영향을 미치고 있지만 진취성은 창업교육과는 관계없이 창업의지에 영향을 미치고 있었다. 다수의 연구결과에서 대학의 창업교육이 본질적 목적인 창업의지에 영향을 미치기 위해서는 이론과 실습을 병행하는 창업교육으로 개편되어야 하고 기업가정신 교육은 지속적이고 현장 중심교육으로 변해야 한다.
Nash 모형의 매개변수를 유역의 수문지형특성과 시간응답의 상사성을 이용하여 분석하고 이를 미계측 유역에 대한 추정방법으로 적용하여 보았다. 유역의 수문지형특성의 상사성은 유역의 지형학적 동질성에 대한 검증방법인 자기상사성을 통해 파악하였으며 시간응답의 상사성은 Nash 모형의 매개변수들과 지체시간 및 도달시간과의 관계를 수립하여 이용하였다. 위천유역의 경우 이러한 상사성에 대한 주목할만한 특징이 발견되었는데 이를 미계측 유역에 대한 매개변수 측정에 이용한 결과 좋은 성과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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