이동통신 네트워크의 위치영역 설계는 위치관리 비용을 최소화하도록 네트워크를 위치영역으로 분리하는 문제이다. 기존 위치영역 설계 관련 연구는 설계의 모수가 되는 호 발생률 및 셀 간 가입자 이동률을 고정된 것으로 가정하였다. 그러나 실제 환경에서의 두 모수는 시간에 따라 변화하고, 일정한 패턴을 나타내며, 시간 당 셀 내 인구에 영향을 받는다. 본 연구에서는 이러한 인구유동 및 호 발생의 불확실성 및 시간에 따는 패턴 변화를 고려하여 기준 이상의 페이징 서비스 품질을 만족시키고, 비용을 최소화 하는 위치영역 설계 방식을 제안하였다. 모수의 변동에 일정 서비스 품질을 보장하기 위해 시간대 및 가동률 상한의 개념을 도입하여 추계적 문제를 정적 그래프 분리문제로 변환하였고, 이에 대한 솔루션은 Simulated Annealing을 응용한 경험적 최적해 도출 알고리즘을 이용하여 도출했다.
이 논문에서는 일반화가중선형모형이라는 새로운 형태의 선형모형을 제시한다. 일반화가중선형모형은 설명변수와 반응변수의 관계를 설명분포함수의 선형결합이 반응변수의 평균에 대한 연결분포함수를 통해 모형화 되는 형태를 가지는 것으로 가정한다. 이모형은 일반화선형 모형에서 연결함수를 선택할 때 발생할 수 있는 모수공간과 선형 예측값의 공간이 일치하지 않을 수 있다는 문제가 발생하지 않고 모수에 대한 해석이 용이하다는 장점이 있다. 이 논문에서는 설명분포함수와 연결분포함수를 선택하는데 있어 발생할 수 있는 문제와 해결책에 대해 알아본다. 또한 모형에 포함되어 있는 모수를 추정하는데 고려해야 할 주의 사항과 이 사항들을 고려한 최대가능도추정법과 재표집 방법을 이용한 구간추정과 가설검정에 대해 알아본다.
벌점화 추정 기법 중 adaptive LASSO 방법은 모형 선택과 모수 추정을 동시에 할 수 있는 유명한 방법으로 이미 정상 자기회귀모형에서 연구된 적이 있다. 본 논문에서는 이를 확장하여 확률보행과정과 같은 비정상 자기회귀모형에서 adaptive LASSO 추정량이 갖는 성질을 모의실험을 통해 연구하였다. 다만 비정상 자기회귀모형에서는 단위근의 존재 여부를 판단하는 것과 모형의 차수를 선택하는 것이 가장 중요하므로, 이를 위해 원 자기회귀모형이 아닌 ADF 검정에서 고려하는 회귀모형으로 변환하여 adaptive LASSO를 적용하였다. 일반적으로 Adaptive LASSO를 적용할 때 조절모수의 선택이 가장 중요한 문제이며, 본 논문에서는 교차검증, AIC, BIC 세 가지 방법을 이용하여 조절모수를 선택하였다. 모의실험 결과를 보면, 이 중에서 BIC가 최소가 되도록 선택한 조절모수에 대응되는 adaptive LASSO 추정량이 단위근의 존재 여부를 잘 판단할 뿐만 아니라 자기회귀모형의 차수 또한 비교적 정확하게 선택함을 확인할 수 있다.
일반적으로 Box-Cox변환과 같은 류의 멱변환은 분산 안정화 혹은 분포의 대칭성 향상 등을 목적으로 사용된다. 그러나 원 자료의 평균의 크기가 크면서 분산이 상대 적으로 작은 경우, 즉 변동계수가 작은 경우에는 제대로 작동하지 않는 것이 알려져 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 이동-멱변환을 제안하고 모의실험과 실제 자료 분석을 통하여 그 효과를 확인하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권5호
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pp.781-790
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2009
본 논문에서는 퍼지수를 포함한 모수적 회귀모형을 추정하기 위하여 분포무관추정량으로 알려진 순위 변환방법과 Theil 방법을 소개한다. 순위 변환방법은 퍼지수의 ${\alpha}$-수준집합의 중심과 폭에 대한 순위를 이용하고 Theil 방법은 ${\alpha}$-수준집합의 중심과 폭에 대한 추정한 값들의 중위수를 이용한다. 예제를 이용하여 분포무관추정량으로 추정된 퍼지회귀모형의 효율성을 최소자승법과 여러 가지 방법으로 추정된 퍼지회귀모형과 비교한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권6호
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pp.1195-1205
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2014
반복이 존재하는 $4{\times}4$ 라틴방격모형 내 $2{\times}2$ 요인모형의 주효과 및 상호작용효과를 검정하기 위한 순위변환 통계량의 검정력은 단일모형에 비하여 효과크기 및 반복크기가 커질수록 빠르게 증가한다. 일반적으로 다양한 효과구성 및 모든 오차항 분포와 상관없이 검정하고자 하는 요인 이외의 효과가 존재하는 요인 수가 적고 효과크기가 작을수록 순위변환 통계량의 검정력은 뛰어나다. 특히 오차항이 지수분포 및 이중지수분포일 때 순위변환 통계량의 검정력은 모수적 통계량의 검정력보다 상대적으로 높은 비교우위를 보이며, 정규분포 및 균일분포에서는 전반적으로 별다른 차이가 없다. 이는 두개의 주효과, 한개의 상호작용효과 및 두개의 블럭효과 등의 다섯 가지 효과가 동시에 존재하는 다인자로 구성된 라틴방격과 요인모형의 결합형태의 특이성으로 인한 결과이다.
본 논문에서는 과거 2차 세계대전 자료 중 Ardennes 전역에서 있었던 실제 전투 자료를 란체스터 모형에 적합 시키기 위하여 로그변환된 선형회귀모형을 추정하는 문제를 다루었다. 먼저 동일한 자료에 대하여 기존 연구 결과를 고찰하여 모수에 대한 최적해(Global Solution) 결정 문제와 다중공선성 문제들을 확인하였다. 최소제곱 추정법에 의한 모수 추정은 특정 제약조건이나 제한된 후보군을 고려할 경우 최적해를 찾지 못하고 지역해(Local Solution)를 찾을 수 있음으로 주의가 필요하고, 모형에 포함된 변수들은 통계적으로 충분히 유의성을 검토하여 포함해야지 그렇지 않았을 때 모수 추정값들이 왜곡될 수 있다. 모형에 과도하게 많은 설명 변수를 포함하는 경우 변수 간의 상관관계로 인하여 추정값이 왜곡되고 변수의 추가나 제거 시 불안정한 현상들이 발생한다. 이런 다중공선성 문제를 탐색하는 방법은 설명 변수 간의 선형적 연관 관계를 측정할 수 있는 분산확대인자(VIF)로 알려진 통계량에 의해 확인이 가능하며 이를 조치하기 위해서는 상호 연관된 설명 변수들을 제거하여 모형을 단순화해야 한다. 그래서 이러한 문제가 발생하지 않도록 모형을 단순화하고 이해와 설명이 용이한 전투력 손실률 모형을 제안하였고 Ardennes 자료에 대하여 적합한 결과 모수 추정이 안정적이고 자료에 대한 설명과 해석이 용이하다는 점을 입증하였다. 특히, 모수 추정간 선형회귀 모형의 기본적인 가정사항인 독립성, 정규성, 등분산성을 검증하여 자기상관(Autocorrelation) 문제로 독립성이 훼손되어 과대 과소 추정될 우려가 있는 사항을 Cochrane-Orcutt 방법에 의해 변환하여 독립성과 정규성을 보장하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권3호
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pp.493-504
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2017
통계청 인구총조사의 출생아 수 자료는 우리가 쉽게 접할 수 있는 가산 자료이며 국가경쟁력 제고를 위한 정부의 출산정책 결정 및 그 기대효과 분석의 기반이 되는 자료이다. 출생아 수 자료 분석에 있어서 포아송 모형 등 가산 모형이 우월하다는 선행 연구결과에 의하여 가산 모형을 통한 자료 분석방법이 활용되고 있다. 이 때 가산 모형에서 가장 많이 사용하는 포아송 모형은 균등상포라는 제한적인 가정을 토대로 하기 때문에 출생아 수 자료 분석에 이 포아송 모형을 그대로 적용한다면 정보의 손실과 편향추정을 피할 수 없게 된다. 이러한 한계를 극복하기 위해 Ghosh 와 Kim (2007)은 영 과잉과 부족으로 인한 과대산포와 과소산포를 동시에 설명할 수 있는 영 변환 모형 (zero-altered model)을 제안하였다. 본 논문에서는 Ghosh 와 Kim (2007)의 영 변환 모형을 적용하여 실제 출생아수분포에서 영 변환 모형의 산포형태모수 ${\delta}$를 도출하고 그 역할에 대하여 분석한다. 그리고 관측분포에서의 산포형태모수 ${\delta}$와 이론적분포와의 차이를 비교하기 위한 적합도 검정통계량과의 유사성을 확인한다.
이 논문에서는 구성 자료의 지구통계학적 시뮬레이션을 위해 다중 자료 변환 기반 조건부 시뮬레이션 틀을 제안하였다. 우선 일반적인 통계 기법의 적용이 가능하도록 구성 자료에 로그비 변환을 적용하였다. 다음 변환들로는 최소/최대 자기상관 인자 변환과 지시자 변환을 순차적으로 적용하였다. 독립적인 새로운 변수의 생성을 위해 최소/최대 자기상관 인자 변환을 적용하였으며, 적용 결과 개별 변수들의 독립적인 시뮬레이션이 가능해진다. 그리고 다중 가우시안 확률 모델을 따르지 않는 변수들의 비모수적 조건부 누적 확률 분포 모델링을 위해 지시자 변환을 적용하였다. 최종적으로는 적용한 변환 방법들의 역순으로 역 변환을 적용하였다. 간석지 표층 퇴적물 성분 자료를 대상으로 제안 시뮬레이션 기법의 적용 가능성을 예시하였다. 모든 시뮬레이션 결과들은 구성 자료의 제한 조건을 만족하면서 샘플 자료의 통계 특성을 잘 반영하였다. 구성 자료의 다수의 시뮬레이션 결과들을 이용한 표층 퇴적물 분류를 통해 기존 크리깅에서는 얻을 수 없는 분류 결과의 확률론적 평가가 가능하였다. 따라서 제안 시뮬레이션 틀은 다양한 구성 자료의 지구통계학적 시뮬레이션에 효과적으로 이용될 수 있을 것으로 기대된다.
강서구를 제외한 부산 전지역에서 1998년도에 조사된 지하수 수질 중 6개 성분(pH, TS, KMnO$_4$, Cl, SO$_4$, NO$_3$-N)에 대한 일반통계분석 결과 pH 성분을 제외하고는 5개 성분의 중앙값이 평균보다 적은 값을 보이는 양성왜도를 보임으로써, 수질오염정도를 분석하기 위해 지시크리깅이라는 비모수적인 지구통계분석기법을 적용하였다. 6개 수질성분에 대해 음용수 기준치를 적용하여 음용가능은 “1”의 값이, 음용불가능은 “0”의 값이 주어졌다. 이렇게 변환된 자료를 이용하여 각 성분별로 실험적인 베리오그램 분석을 실시한 결과 pH, TS, SO$_4$ 성분은 선형모델이 선정되었으며, KMnO$_4$, Cl, NO$_3$-N 성분은 구상형모델이 선정되었다. 본 연구에서는 지시크리깅을 이용하여 6개 성분의 분포도를 작성하고 부산지역의 오염정도를 분석하였다. 지시크리깅기법은 연구지역 전체의 정량적인 분포를 나타내지는 못하지만, 오염의 유.무와 오염의 크기를 정확하게 파악할 수 있으며 또한, 이상치(outlier)가 크게 영향을 미칠 수 있는 통계학적인 오류를 보완할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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