• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제15권1호
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• pp.39-44
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• 2004

본 연구에서는 깊이선량률의 측정값과 단일에너지 계산값들로부터 치료용 전자선에 대한 에너지분포를 계산하였다. 최소제곱법에 기초한 수치연산을 이용하여 측정과 환산 깊이선량률의 차이가 최소가 되는 에너지분포를 결정하였다. 본 방법은 임상에 이용되는 명목에너지 6, 9, 12, 그리고 15 MeV 전자선에 대하여 적용되었다. 본 연구에서는 측정값과의 비교를 위하여 결정된 에너지분포를 입력자료로 이용한 깊이선량률의 몬테칼로 계산을 수행하였다. 계산된 깊이선량률을 측정값과 비교할 때, 모든 전자선에 대하여 표면에서 R$_{80}$ 깊이까지 측정값과 $\pm$3% 미만, 비정 근처까지 $\pm$4% 미만의 상대오차를 보였다. 본 연구는 입사 전자선의 에너지분포를 결정하기 위한 실용적 방법으로 응용될 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제19권1호
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• pp.97-110
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• 2006

대부분의 자료는 여러가지 원인으로 인한 특이치로 오염되어 있으며, 이러한 상황에서 신뢰성 있는 추정량을 얻어내고 이에 대한 통계적 추론을 시행하는 것은 중요한 문제이다. 그러나 이제까지 제안된 로버스트 회귀추정량들은 계산상의 어려움과 정규오차모형에서 최소제곱추정량에 비하여 떨어지는 효율성때문에 통계적 추론의 정확성을 확신할 수 없었다. 최근 제안된 Lee(2004)의 가중자기조율회귀추정량(weighted self-tuning estimator, WSTE)은 다른 로버스트 회귀추정량에 비하여 정확한 계산과정과 그에 따른 추정량의 점근적 정규성 및 고붕괴점을 갖는다. 그러나 통계적 추론을 위하여 이제까지 널리 사용해왔던 로버스트 추정량에 기반한 가중최소제곱추정방법(weighted least squares estimator)은 WSTE에서조차 정규오차모형하에서 최소제곱추정량과 동일한 수준의 효율성을 제공해주지 는 못한다. 본 논문에서는 WSTE에 기반한 또다른 통계적 추론 방법을 제안하고, 이 방법을 사용함으로써 정규오차모형 및 대표본에서 보다 정확한 결과를 얻을 수 있음을 몬테칼로 모의실험을 통해 제시하였다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제28권1호
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• pp.53-62
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• 2016

서해안에 영향을 미친 태풍자료를 사용하여 몬테칼로 시뮬레이션을 통해 목포를 비롯하여 군산, 인천 및 제주 등 서해안 4곳의 빈도별 풍속을 산정하였다. 민감도분석 결과 최근접거리와 최대풍속반경의 차이가 풍속에 가장 영향을 크게 미치는 요소이고 위치각과 기압강하량 역시 민감한 반면 이동속도는 가장 둔감한 매개변수로 나타나고 있다. 이를 토대로 빈도별 최대풍속을 발생시키는 평균적인 해당빈도의 표준태풍을 설정할 수 있으며, 각 지점에서의 태풍 매개변수 설정을 통해 표준태풍을 확립할 수 있다. 이러한 표준태풍을 통해 빈도별 풍속과 일맥상통하는 빈도별 해일고 역시 산정할 수 있게 된다. 또한 가항반원에 해당하는 자료만 포함시켜 해석함으로써 음해일을 유발하는 표준태풍 역시 생성할 수 있다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제31권4호
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• pp.165-171
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• 2006

국내에서는 현재 물리적 인형 모의피폭체와 수십 개의 소형 MOSFET 선량계를 이용하여 유효선량(Effective Dose)을 실시간으로 정확하게 측정할 수 있는 시스템을 개발 중에 있다. 이때 사용되는 MOSFET 선량계는 그 크기가 매우 작으며, 상대적으로 높은 민감도를 가지고 선량을 실시간으로 측정할 수 있다는 장점이 있는 반면, 검출부위가 조직등가 물질이 아닌 실리콘으로 이루어져 있어 저에너지 광자에 대하여 적절한 보정이 필요하다. 본 연구에서는 몬테칼로 전산모사 방법을 사용하여 증기발생기 수실 내부의 에너지 스펙트럼에 대한 MOSFET 선량계의 선량보정인자 값들을 계산하였으며, 이렇게 계산된 보정인자 값들을 선행 연구에서 구한 값, 즉 0.662 MeV와 1.25 MeV의 광자만을 이용하여 구한 선량보정인자 값들과 비교하여 보았다. 비교 결과, 두 서로 다른 조건에서의 선량보정인자들은 큰 차이를 보이지 않았으며$(\leq1.5%)$, 따라서 선행 연구에서 구한 선량보정인자들을 원자력발전소의 증기발생기 수실에 그대로 적용하여도 큰 문제가 없음을 알 수 있었다. 또한, 증기발생기 수실에 대하여 결정된 선량보정인자들을 실측된 MOSFET 선량계의 선량값들에 적용하여 선량보정에 따라 유효선량이 어느 정도 변화하는 가를 확인한 결과, 유효선량은 선량보정인자를 적용할 경우가 적용하지 않을 경우에 비해 약 7% 정도 낮게 평가됨을 알 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제15권1호
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• pp.73-84
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• 2002

계수에 대한 부등 제한조건이 있는 선형 회귀모형은 경제모형에서 가장 흔하게 다루어지는 것 중의 하나이다. 이는 특정 설명변수에 대한 계수의 부호를 음양 중 하나로 제한하거나 계수들에 대하여 순서적 관계를 주기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 부등 제한이 있는 선형회귀 모형에서 유의한 설명변수의 선택을 해결하는 베이지안 기법을 고려한다. 베이지안 변수선택은 가능한 모든 모형의 사후확률 계산이 요구되는데 본 논문에서는 이러한 사후확률들을 동시에 계산하는 방법을 제시한다. 구체적으로 가장 일반적인 모형의 모수에 대한 사후표본을 깁스 표본기법을 적용시켜 얻은 후 이를 이용하여 모든 가능한 모형의 사후확률을 계산하고 실제적인 자료에 본 논문에서 제안된 방법을 적용시켜 본다.

• 응용통계연구
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• 제27권1호
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• pp.115-122
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• 2014

이 논문에서는 이진확률수열의 무작위성을 검정하는 방법을 제안한다. 연의 길이는 절사된 기하분포를 따르는데 제안하고자 하는 검정통계량은 연의 평균길이를 기초로 하고 있으며 표본크기가 커지면 점근적으로 ${\chi}^2_2$-분포를 따른다. 검정크기와 검정력을 비교하기 위해 몬테칼로모의실험을 실시했다. 로또 6/45에서의 추첨여부에 대한 수열에 적용해 보았으며 로또는 무작위성을 만족하는 것으로 나타났다.

• 응용통계연구
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• 제7권2호
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• pp.1-7
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• 1994

몬테칼로 모의실험 기법을 사용하여 모집단이 정규분포를 따를 때 g-g 대칭 윈저화 제곱합에 기초를 둔 윈저화 카이제곱 통계량의 경험적 분포가 자유도 (n-3g-1)의 통상적인 카이제곱 분포에 만족할만하게 근사되어짐을 보였다. 여기서 n은 표본 크기, g는 한쪽 꼬리 부분에서 윈저화가 적용되는 양이다. 산출된 경험적 분포의 일부를 수록하였다. 윈저화 카이제곱 통계량의 적용 사례의 한 예로써 단일 표본에서 분산 검증을 다룬다. 이 연구는 Tukey와 Mclaughlin (1963), Yuen과 Dixon (1973) 등의 연구 성과를 확대하는 것으로, 긴꼬리 분포에서 도출되는 자료 해석을 단순화하는 실용성을 위주로 한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제11권2호
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• pp.225-233
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• 2000

수명시험에서 시험에 장기간 노출된 대상 부품이나 실험 대상자의 수명은 관측되는 경우보다 관측중단이 일어나기가 쉽다. 이와 같은 경우에 임의중단모형에서 생존함수 추정량으로 흔히 이용되는 Kaplan과 Meier의 추정량은 수명분포의 오른쪽 꼬리부분에서 심각한 편의가 발생된다. 이러한 문제점에 대한 대안으로 정상적으로 관측된 최장수명보다 큰 관측중단수명이 많은 극단적인 오른쪽 관측중단모형에서 새로운 비모수적 생존함수 추정량을 제안하고 그 특성을 몬테칼로 모의실험을 통하여 기존의 추정량과 비교 분석하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제10권1호
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• pp.119-133
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• 1999

마코브체인 몬테칼로 방법을 소프트웨어 신뢰모형에 이용하였다. 베이지안 추론에서 조건부 분포를 가지고 사후분포를 결정하는데 있어서의 계산 문제를 고찰하였다. 특히 레코드값을 통계량을 갖고서 혼합과정과 중첩과정에 대하여 깁스샘플링 알고리즘과 메트로폴리스 알고리즘을 활용하여 베이지안 계산과 모형 선택을 제시하고 모의실험자료를 이용하여 수치적 인 계산을 시행하고 그 결과를 비교하였다.

• 응용통계연구
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• 제11권2호
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• pp.423-433
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• 1998

농사실험에서 품종실험자료를 분석할 때, 난괴법(Completely Randomized Block Design) 모형을 많이 이용하고 있다. 이 모형에서는 각 블록내의 모든 실험단위들에서 비옥도가 같다고 가정한다. 그러나 많은 경우에 각 블록내 실험단위들의 비옥도에 규칙적인 이질성이 존재한다. 이러한 이질성을 고려하기 위하여, 본 논문에서는 다단계 일반화 선형모형(Hierarchical Generalized Linear Models)을 이용하여 품종효과와 블록내의 비옥도 효과를 함께 모형화 하고, 이 모형으로 Scottish Agricultural Colleges의 목록에 실려 있는 자료를 분석하여, 마코프체인 몬테칼로(Markov Chain Monte Carlo)방법으로 분석한 결과와 비교해 본다.