• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.1369-1372
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• 2008

소수력자원은 신재생에너지 중에서도 온실가스 배출량이 가장 적고 에너지밀도가 매우 높기 때문에 개발할 가치가 큰 청정부존자원으로 평가되고 있다. 강우상태의 변화는 Weibull분포의 축척모수와 형상모수를 인위적으로 변화시켜 소수력발전소의 설계인자들의 변화를 모사하였다. 분석 결과, 소수력발전입지의 수문학적 성능특성은 해당유역의 강우상태에 따라 변하는 것으로 밝혀졌다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권2호
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• pp.339-348
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• 2017

전통적인 통계적 공정관리에서 품질특성치의 위치모수와 척도모수의 변화를 탐지하는 것은 주된 관심사였고, 이를 위해 일반적으로 두 개의 관리도를 병행하여 사용한다. 그러나 하나의 관리도를 사용하여 두 모수의 변화를 동시에 탐지하는 절차에 대한 연구도 많이 진행되어 왔다. 하나 또는 두 개의 관리도를 사용할 때, 제1국면 (phase I)을 통하여 모수를 추정하여 관리한계를 설정하여 제2국면(phase II)의 관리도를 운영하는데 이때 정규성 가정의 만족 여부는 아주 중요한 점검 사항이다. 실제 공정에서는 종종 분포에 대한 가정을 하기 어렵거나 정규분포를 따른다고 가정하기 어려운 경우가 있는데, 이러한 경우에는 비모수적 관리도를 사용할 수 있다. 이 논문에서는 비모수적 관리도이면서, 하나의 관리도를 사용하여 위치모수와 척도모수의 변화를 탐지하는 Shewhart-Lepage 관리도를 소개하고, 위치모수와 척도모수가 동시에 변화할 때 진단 단계에서 변화의 원인을 가장 정확하게 진단할 수 있는 최적의 진단한계를 모의실험을 통해 제시하고 그 효율에 대해 연구하였다.

• 재무관리연구
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• 제20권2호
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• pp.73-94
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• 2003

일반적으로 이자율예측모형은 특정한 이자율 분포모형을 가정하여 모수적 방법에 의해 추정되었다. 그러나 특정한 분포모형을 가정한다는 것은 예측능력을 저하시킬 수 있다는 단점이 있다. 따라서 이자율변화에 특정한 분포모형을 가정하지 않는 비모수적 추정이 이자율 예측의 우월한 방법으로 제시되었다. 본 논문에서는 통화안정증권을 대상으로 이자율 예측 모형을 모수적 방법과 비모수적 방법으로 추정한다. 다음 이자율의 시장위험과 채권가격을 결정하여 두 방법 사이에 유의한 차이가 있는가를 분석한다. 1999년 8월 9일부터 2003년 2월 7일까지 통화안정증권의 일별, 주별 자료를 사용하여 분석한다. 액면이자 효과를 제거하기 위해 복리채만을 분석대상으로 한다. 모수적 방법을 이용할 때 이자율 변화의 추세항은 선형으로 나타나지만 변동성항은 이자율변화에 비해 급격히 변하는 비선형을 나타낸다. 비모수적 분석방법을 이용할 때 추세항과 변동성항 모두 이자율 변화에 비해 급격히 변하는 비선형을 나타낸다. 모수적 방법과 비교하여 추세항은 다른 결과를, 그리고 변동성항은 같은 결과를 보인다. 추세항과 변동성항의 예측을 감안하여 이자율의 시장위험 및 채권가격을 산출한 결과 모수적 방법과 비모수적 방법은 유의적인 차이를 보인다. 이는 이자율 및 이자율의 시장위험가격 예측은 비모수적 방법을 사용하는 것이 적합하다는 것을 뜻한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제11권2호
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• pp.279-293
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• 2000

위치 모수에 대해 1개의 변화점이 있는 경우 Carlstein(1988)의 변화점 추정량을 순위함수와 평균함수를 이용하여 변형시킨 변화점 추정통계량을 제안하였다. 모의 실험을 통해 Carlstein(1988) 변화점 추정량과 제안하는 변화점 추정량의 평균, 평균제곱오차와 변화점 추정비율을 계산하여 비교하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권5호
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• pp.1253-1262
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• 2016

위험률에 변화점이 존재할 경우 위험률 변화점에 대한 추정 정확한 모수 추정을 위해 매우 필요하다. 본 연구에서는 한 개 위험률 변화점이 존재하는 경우 위험률의 변화점 추정량에 대한 비교 연구를 수행하였다. 우도함수에 기반한 모수적 방법인 Matthews와 Farewell (1982) 위험률 변화점 추정량과 Nelson-Aalen 누적 위험률에 기반한 비모수적 방법의 Zhang 등 (2014) 위험률 변화점 통계량을 고찰하여 특성을 파악하였다. 모의실험에서 지수분포를 따르는 생존데이터에 대해 위험률 변화점이 한 개 있는 경우 중도절단이 없는 경우와 중도절단이 있는 경위험률 추정량의 능력을 평균제곱오차를 계산하여 비교하였다. 실제 데이터에 대한 적용으로 백혈병 생존데이터와 원발성 담백증 경화 생존데이터에 대해 위험률 변화점을 추정하고 비교해 보았다.

• 융합정보논문지
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• 제9권8호
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• pp.20-26
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• 2019

본 연구에서는 무한고장 NHPP 로맥스 수명분포의 형상모수 변화에 따른 소프트웨어 신뢰성 모형의 속성을 새롭게 분석한 후 최적의 형상모수 조건을 제시하였다. 소프트웨어 고장현상을 분석하기 위하여 모수추정은 최우추정법을 사용하였고, 비선형 방정식의 계산은 이분법을 적용하였다. 그 결과, 형상모수(k)의 변화에 따른 속성을 비교하였을 때 형상모수가 작을 수록 참값에 대한 예측능력이 우수하고, 신뢰 속성이 효율적임을 알 수 있었다. 본 연구를 통하여, 소프트웨어 개발자들은 형상모수에 근거한 소프트웨어 고장형태를 사전에 파악함으로서 신뢰도를 성장시킬 수 가 있으며, 또한, 소프트웨어의 신뢰속성을 향상시키는데 필요한 기본정보로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 응용통계연구
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• 제7권1호
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• pp.35-46
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• 1994

이변량 변화시점 모형에서 위치모수에 대한 비모수적 방법인 순위-모양 검정법을 제시하였다. 이를 경험적인 검정력을 통하여 모수적인 검정과 비교한 결과, 귀무가설분포가 이변량 정규분포일 때를 제외하고는 순위-모양 검정이 월등히 우수함을 알 수 있었다. 또한 변화시점에 대한 점추정량들을 경험적인 평균제곱오차를 이용하여 비교 분석하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.211-217
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• 2019

본 연구에서는 NHPP 모형을 적용한 Type-2 Gumbel 수명분포의 형상모수 변화에 따른 소프트웨어 개발비용모형에 관한 속성을 비교, 분석하였다. 소프트웨어 고장현상을 분석하기 위하여 모수추정은 최우추정법을 적용하였고, 비선형 방정식의 계산은 이분법을 사용하였다, 그 결과, 형상모수의 변화에 따른 비용곡선의 속성을 비교하였을 때 형상모수가 클수록, 소프트웨어 개발비용이 적고 또한, 방출시간도 가장 빠르다는 것을 알 수 있었다. 본 연구를 통하여, 소프트웨어 개발자들에게 소프트웨어 형상모수 변화에 따른 개발비용을 탐색하는데 도움을 줄 수 있으며, 더불어 소프트웨어 개발비용에 관한 속성을 파악하는데 필요한 사전정보을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

• 재무관리연구
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• 제18권1호
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• pp.1-21
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• 2001

주가가 장기기억과정에 의하여 생성되면 주가과정에 가해진 충격은 쌍곡선감소율로 소멸한다. 따라서 충격의 영향이 대단히 느리게 감소하여 충격이 지속성을 가진다. 반면 주가가 단기 기억과정을 따르면 지수율로 감소하여 소멸한다. 지수율감소는 충격의 영향을 급속히 소멸시키므로 충격의 영향이 조만간 소멸한다. 따라서 충격으로 변화된 주가는 평균으로 회귀한다. 충격의 영향이 영원히 존재하는 과정도 존재한다. 장기기억과정은 쪽거리차분과정 또는 분수차분과정이다. 차분모수가 분수일 것이 요구되는 시계열은 장기기억과정이다. 주가가 장기기억과정에 의하여 생성되고 있는지의 여부를 검정하였다. 장기기억과정을 형성시키는 차분모수는 분수차분모수이다. 일별 주가지수의 수익률을 사용하여 차분모수를 추정하였는 바 그 값이 0에 근접하고 있음이 밝혀졌다. 그러나 Kospi, Nasdaq과 Mib30은 장기기억모수가 0에 접근하고 있으나 0이 아니다. 따라서 이 지수들은 장기기억과정에 의하여 생성된다고 할 수 있다. 반면 Dow Jones, S&P 500와 Dax는 장기기억모수가 0이라는 가설이 기각되지 않고 있어 이 지수들은 단기기억과정을 따르고 있다. 따라서 평균회귀과정에 의하여 생성되고 있음을 알 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제22권4호
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• pp.735-744
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• 2009

이 논문에서는 장기억 과정에서의 변화점을 빨리 검출하는 베이지안 추론방법에 대해 알아본다. 장기억 과정에서의 베이지안 추정은 장기억 모수값에 따라 전체 자료에 대한 부분차분을 계산해야 하기 때문에 수행시간이 많이 걸린다는 문제가 있다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 장기억 모수공간을 그룹화하여 순서형으로 범주화시킨 후 설명력이 가장 높은 범주의 대표값을 선택하게 하였다. 이 방법은 초기단계에서 범주의 대표값에 대해 한번씩만 부분차분을 계산하면 되기 때문에, 매번 계산해야 하는 추정하는 방법보다, 특히 시계열자료의 수가 많은 경우, 상대적으로 빠른 베인지안 추론이 가능하다. 또한 장기억 모수공간이 (0,0.5) 이기 때문에 모수공간을 적절하게 그룹화한다면 장기억 모수를 선택하는 것이 모수를 추정하는 것에 비해 큰 차이가 없다. 이 논문에서는 나일강 수위자료 실증분석을 통해 제안된 방법의 타당성을 확인해본다.