CCC-r 관리도는 불량률이 매우 낮은 고품질 공정을 관리하는 데 효율적이라고 알려져 있다. 대부분의 공정에서 공정 모수의 값은 알려져 있지 않기 때문에 제1국면에서 이를 추정해야 하는데, 표본의 크기가 충분히 크지 않은 경우 추정 오차가 발생하여 원하는 관리상태에서의 성능을 만족하지 못하는 경우가 발생한다. 뿐만 아니라 제1국면에서 추출하는 표본에 따른 산포로 인하여 관리상태일 때의 성능의 산포 또한 커지게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 이 논문에서는 관리상태일 때 신호까지의 평균관측개수가 사전에 정한 확률로 목표하는 값보다 큰 값을 갖도록, 붓스트랩 알고리즘을 사용하여 CCC-r 관리도의 관리한계를 조정하는 절차를 제안하였다. 이때 고품질 공정에 적용하기 위하여 최대우도추정량 대신 베이즈추정량을 사용하여 불량률을 추정하였다. 다양한 상황에 대해 모의실험을 수행한 결과, 제안된 절차는 CCC-r 관리도의 관리상태 성능을 크게 향상시킴을 알 수 있었다.
본 연구에서는 K대학교 공과대학에서 학위 연계형 일학습병행제 학습근로자들에게 최초로 학위를 수여한 2020년 2월 졸업자를 대상으로 이루어진 조별 졸업 작품 제작과 그 결과를 공학 논문 체계로 완성하는 단계까지 진행한 과정을 제시하고, 대상자들에게서 얻어진 39개 항목의 설문조사 결과를 같은 학년도 졸업자인 같은 전공의 전일제 학생들의 결과들과 비교 분석하였다. 5개 대표 응답 문항을 집단별로 구분하여 통계 분석을 시도하였으나, 각 집단별 인원이 30명 미만으로 응답 결과의 정규성 검정 및 모수적 방법에 의한 통계 분석이 제한되었다. 그러나 가능한 일표본 t-검정을 중심으로 작품 주제 변경 횟수와 조원간 만족도, 작품 지도에 관련된 응답 항목에서 5점 척도 기준 집단간 평균 0.8점 이상 차이가 남을 확인하였고, 이에 대한 대처 방안을 제시하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제8권2호
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pp.183-194
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1997
이 논문의 목적은 제2종 중도절단자료된 가속수명 자료가 형상모수를 고정시킨 와이블분포를 한다는 가정에서 데이터에 대한 경험적베이즈 방법을 이용하여 분석하는데 있다. 이 논문에서는 적률추정법과 최우추정법을 이용한 경험적 베이지안 방법을 제안하고, Pathak등에 의해 제안된 경험적베이지안 방법과 비교한다. 특히, 인위적 자료를 이용한 모의 실험을 통하여 추정량들을 추정된 베이즈위험측면에서 비교한다.
마이크로어레이 자료의 유전자집합분석은 개별유전자분석에 비해 검정력도 높일 수 있고 결과 해석이 쉬워서 이에 대한 연구가 활발히 진행되어 왔다. 표현형에 따라 유의한 차이를 보이는 유전자집합의 검색은 검정통계량들이 유도된 배경에 따라 결과에 차이를 보이지만 대체적으로 t-통계량의 제곱합을 이용한 순열검정이 제일 무난한 방법으로 여겨진다. 그러나 유전자집합분석에서 다중검정은 필수이고 많은 집합들의 유의성에 변별력을 주기 위해서는 순열검정에서 생성하는 치환표본의 수가 많이 필요하고 시간이 오래 걸린다는 문제점이 있다. 순열검정을 대신할 모수적 방법들을 검토한 결과, 적률을 이용한 근사가 각 집합의 유의확률 계산시간도 훨씬 단축하며 순열검정에서 구한 유의확률과 크기와 순위가 거의 일치함을 확인하였다.
이 연구는 Hewitt과 Flett(1991c), 이기종(2006)이 제안한 완벽주의 척도 연구모형의 타당도를 확인적 요인분석을 통해 검증하고, Hewitt과 Flett(1991c)이 개발한 완벽주의 척도의 문항이 몇 개의 요인으로 구성되는지 알아보기 위해 탐색적 요인분석을 실시하였다. 확인적 요인분석 결과 Hewitt과 Flett(1991c), 이기종(2006)이 각각 제안한 연구모형과 수집된 자료가 잘 합치하지 않았다. 따라서 자료에 모형이 잘 맞도록 모형을 수정해야 하고, 의미 없는 자유모수가 모형에서 나타나지 않도록 모형을 다시 설정해야 함을 알 수 있다. 또한 Hewitt과 Flett(1991c)이 개발한 완벽주의 척도의 탐색적 요인분석을 통해 완벽주의 척도의 각 문항들이 완벽주의를 측정하는데 있어서 단일요인으로 제 기능을 하기 보다는 여러 문항에 걸쳐 공통요인이 존재함을 알 수 있다. 따라서 확인적 요인분석과 탐색적 요인분석을 통해 Hewitt과 Flett(1991c)이 개발한 완벽주의 척도가 측정하는 요인은 3개 요인으로 설명될 수 없다고 판단된다. 그러므로 Hewitt과 Flett(1991c)이 개발한 완벽주의 척도의 측정 문항이 수정되어야 하고, 나가서 우리의 사회 문화적 실정을 고려한 완벽주의 척도의 개발이 시급함을 알 수 있다.
기후 온난화의 한 현상으로 받아들여지는 집중호우로 인한 관심이 늘어난 만큼 강우량에 대한 예측 모형이 필요하다. 이러 환경 문제를 다룰 때, 모형을 설정하는 방법 중에 하나로 일반화 파레토 모형을 활용하는 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 서울특별시에 대한 1973년부터 2011년까지 매 7월 일별강우량 자료를 가지고 일반화 파레토 모형을 사용하여 강우량의 임계값(70mm) 이상의 분포가 어떻게 되는지 연구한다. 모수의 사전분포는 감마분포랑 역감마분포를 정의하고, 또는 제프리의 정보가 없는 사전분포를 두고, 깁스 표본방법을 통해 베이지안 사후예측분포를 구하고 얻어진 결과를 비교해 본다.
본 논문에서는 1998년부터 2007년까지 한국도서관연감에 수록되어 있는 대학도서관, 공공도서관, 학교도서관의 주요지표를 수집하여 이를 분석하고 비교하여 그 결과를 도서관 운영에 적용할 수 있는 방안을 제시하였다. 수집된 자료는 엑셀과 SPSS를 이용하여 분석하였으며, 분석 데이터에서 관계변수로 도서관수, 직원수, 장서수, 이용책수, 이용자수, 운영예산을 추출하여 상관계수와 비모수검증법 등의 다양한 통계적 기법으로 분석하였다. 분석결과 공공 도서관과 학교도서관은 지속적으로 발전하고 있으나 대학도서관은 침체되어 있는 것으로 나타났다.
6년근 인삼재배에 적합한 우량묘삼을 생산하기 위하여 적합한 묘포양식과 토양개량제를 선발하고자 양직묘포 및 반 양직묘포 그리고 팽화왕겨와 펄라이트를 혼합 처리하여 시험한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 묘포의 투수성은 양직묘포가 반 양직묘포보다, 팽화왕겨처리가 대조구보다 양호하였고, 공극률은 양직묘포가 반 양직묘포보다 2.23%, 팽화왕겨 처리구가 대조구보다 2% 높아 토양 물리성 개선효과 있었다. 2. 입모수는 묘포양식과 토양개량제 처리 시 차이는 없었으나, 엽면적은 양직묘포에서 반 양직묘포보다, 팽화왕겨와 펄라이트 처리구에서 대조구보다 뚜렷하게 감소하였다. 3. 근장, 근두직경 및 동체직경은 양직묘포에서 반 양직묘포 보다 길거나 굵었으나, 토양개량제 간에는 뚜렷한 차이가 없었고 건조률은 양직묘포에서 반 양직묘포보다 높았으나 토양개량제 간에는 차이가 없었으며 칸당 수확본수는 양직묘포에서 반 양직묘포에 비해 252본이 많았으나, 토양개량제 간에는 큰 차이가 없었다. 4. 식재가능묘삼비율은 양직묘포에서 반 양직묘포에 비하여 21.7%로 증가하였고, 양직묘포와 반 양직묘포에서 팽화왕겨에서 대조구보다 유의하게 높았다. 불용묘삼의 비율은 양직묘포에서 32.5%로 반 양직묘포의 59.4%에 비해 26.9%감소하였다.
혼합분포를 가정한 신용평가연구에서 부도차주를 정상으로 예측하거나 정상차주를 부도로 예측하는 오류를 최소화하는 분류점을 추정하는 방법을 토론한다. 확률변수 스코어와 정상과 부도상태의 모수공간으로 정의된 확률밀도함수들에 대하여 강력검정과 일반화가능도비검정을 이용하여 최적분류점의 추정방법을 제안하고, ROC와 CAP 곡선에서 분류정확도를 측정하는 정확도(accuarcy)와 진실율(true rate)을 이용하여 이 측도를 최대로 하는 최적분류점을 확률밀도함수의 관계식으로 추정하는 방법을 제안한다. 다양한 정규분포에서 가설검정, 정확도 그러고 진실율을 이용하는 세가지 방법의 최적분류점을 구하고 각최적분류점에 대응하는 제 I 종과 제 II 종 오류합의 크기를 비교하여 효율성을 토론한다.
본 연구에서는 2015년 8월, 동해 동남방 해역에서 수행된 해양 잔향음 빔 데이터를 분석하였다. 잔향음 데이터는 이동하는 연구선에 의해 예인된 LFM (Linear Frequency Modulation) 음원과 삼중선 배열을 통해 수집되었으며, 신호처리 과정을 거친 이후 해저지형, 음원/수신기 수심, 음속구조에 따른 잔향음 준위의 변화를 분석하였다. 추가로 해저 잔향음의 확률적 특성을 해석하기 위해 셀 평균화 알고리즘이 적용된 정규화 데이터가 활용되었고, 모멘트 추정기법을 통해 형상 모수를 추정하여 해저 산란체의 확률적 특징을 확인하였다. 또한, 콜모고로프 스미르노프 검정 기법을 이용하여 데이터가 레일레이 분포와 K 분포 확률에 일치하는지를 분석하였다. 결과적으로 해저 지형에 따른 잔향음의 거리종속 특성과 음원/수신기 수심에 따른 시간 지연 및 세기 변화를 확인하였고, 잔향음에서 레일레이 확률분포와 유사한 특성을 관찰할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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