• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2004년도 춘계학술대회
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• pp.111-119
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• 2004

유사이항분포와 유사다항분포를 소개하고 베타분포와 Dirichlet 분포와의 관계를 밝힘으로써 심플렉스상에서 정의되는 성분데이터의 분석을 위한 새로운 방법을 제시하는 토대를 마련하고자 한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제46권4호
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• pp.361-372
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• 2013

본 연구에서는 1961~2010년 사이의 서울 지점 연 최대치 독립 호우사상들을 베타분포로 분석하여 서울지점의 대표 호우사상을 결정하였다. 구체적으로 살펴보면, 먼저, 첨두강우량을 기준으로 연최대치 호우사상들을 상위 50%와 하위 50%로 구분한다. 각각의 경우에 대해 첨두강우량의 평균을 지나는 베타분포를 유도한다. 마지막으로, 유도된 두 베타분포의 산술평균을 우량주상도로 나타내어 대표 호우사상을 결정한다. 이렇게 유도된 대표 호우사상은 실제 호우사상과 유사한 모양을 갖는 것으로 확인되었으며, 특히 Huff 분포에 비해 큰 첨두 강우량을 갖는 것으로 확인되었다. 여러 강우시간분포 모형들과 비교해 본 결과 Keifer & Chu 모형이 본 연구의 결과와 가장 유사한 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제45권6호
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• pp.531-544
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• 2012

본 연구에서는 주어진 호우사상을 베타분포로 적절히 표현하기 위한 매개변수의 결정 방법을 제시하였다. 이를 위해 첨두에 대한 고려를 추가한 경우와 그렇지 않은 경우, 실제 우량주상도 및 첨두를 중심으로 재배열된 수정 우량주상도를 사용하는 경우 등을 고려하여 그 특성을 비교 검토하였다. 본 연구는 서울 지점의 2010년 독립 호우사상과 1961~2010년 사이의 연 최대치 독립 호우사상을 대상으로 베타분포를 적용하고, 그 결과를 분석하였다. 그 결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 베타분포를 이용하여 실제 호우사상의 우량주상도 형태를 유사하게 표현하기 위해서는 첨두에 대한 추가적인 고려가 필요한 것으로 확인되었다. 둘째, 첨두를 중심으로 시간강우를 좌우 순차적으로 재배열한 수정 우량주 상도를 이용하는 경우가 실제 우량주상도를 이용하는 경우보다 실제 강우의 시간분포 특성에 보다 가까운 베타분포를 유도함을 확인하였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제34권1호
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• pp.11-18
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• 2010

공구상태 감시기술은 지능형 생산시스템 구축을 위하여 중요한 요소 기술이다. 다양한 생산 공정 분야에 걸쳐 연구가 진행되었지만 기어 세이빙 공정에서 공구파손을 검출하는 연구가 발표된 바가 없다. 본 연구에서는 기어 세이빙 공정 중에 세이빙 공구의 상태를 검출하기 위하여 베타확률분포를 활용하는 통계적 기법을 제안하였다. 신뢰성 있는 공구상태 감시를 위하여 선행되어야 할 특징값 추출을 위하여 공정 중에 발생하는 진동 신호를 베타확률분포로 모델링하였다. 신호의 양봉 분포를 단봉 분포로 변환한 후 모멘트법을 사용하여 베타확률분포의 파라미터들을 추정함으로써 특징값들을 추출하였다. 특징값들의 유효성을 평가 결과, 베타분포 모델의 파라미터 중 모드가 우수한 세이빙 공구상태 감시 성능을 갖고 있음을 확인하였다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제21권1호
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• pp.32-39
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• 1989

원형 단면을 가진 축대칭형 토카막 핵융합로에 적합할 수 있는 최적의 이상적 자기유체역학 베타값과 운전조건의 결정 방법을 제시하였다. 토로이달 전류밀도 분포로 조정되는 운전조건을 변화시키면서 이상적 자기유체역학 안정성을 유지시킬 수 있는 베타값의 한계를 계산하였다. 토로이달 전류밀도 분포에는 실험적 관찰들로부터 얻은 실험식들이 사용되었고, 베타 값의 한계를 결정하기 위해 필요로 여러 식들이 이 실험식들로부터 유도되었다. 토로이달 전류밀도의 각각 다른 분포에 대해서 다양한 베타 한계값 분포들이 얻어졌다. 이상적 자기 유체 역학 불안정성들에 의해 제안받는 최대의 베타값을 토카막의 기하학적 변수와 안전인자에 의한 scaling law로 표현하였다.

• 응용통계연구
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• 제27권6호
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• pp.891-907
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• 2014

Hjort (1990)가 제안한 베타과정은 베이지안 생존분석 또는 사건사 분석에서 널리 쓰이는 사전분포이다. 본 논문은 베타과정에 대한 최신 이론과 이를 기반으로 하는 베이지안 생존자료분석 방법을 주로 다룬다. 구체적으로는 베타과정의 생성법, 사후 분포, 대표본 이론, 베이지안 계산법, 혼합베타과정 등을 소개하기로 한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제3권3호
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• pp.95-106
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• 1983

사면(斜面)의 3차원(次元) 파괴(破壞)의 신뢰성(信賴性) 해석(解析)에 안전율(安全率)대신 파괴확률(破壞確率)이 사용(使用)되었다. 강도정수(强度定數)는 정규분포(正規分布)와 베타분포(分布)(beta distribution)로 가정하였고 특별(特別)한 신뢰도(信賴度)와 최우추정법(最尤推定法)에 의하여 구간추정(區間推定)을 하였다. 정규분포(正規分布)와 베타분포(分布)의 의사무작위변수(擬似無作爲變數)는 중심극한정리(中心極限定理)와 Rejection방법(方法)에 따라 일양분포변환방법(一樣分布變換方法)을 사용(使用)하여 발생(發生)시켰고 몬테칼로방법 (Monte-Carlo Method)에 의한 파괴확률(破壞確率)은 다음과 같이 정의(定義)된다. $$P_f$$=M/N M: 파괴회수(破壞回數) N: 시행회수(施行回數) 본(本) 연구(硏究)의 결론(結論)은 강도정수(强度定數)를 정규분포(正規分布)로 가정한 경우에는 주어진 파괴표면(破壞表面)에 대하여 어떤 해석방법(解析方法)과 차원(次元)에 대해서도 안전율(安全率)과 파괴확률(破壞確率)과의 관계는 일정(一定)하였으나 베타분포(分布)로 가정 한 경우에는 일정(一定)한 관계가 나타나지 않았다.

• 응용통계연구
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• 제11권1호
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• pp.129-139
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• 1998

임상자료의 정규성 검정에 있어서 NTV(Normal Test Variable)에 관한 몇가지 문제점을 여러 가지 특정분포 즉, 정규분포, 두 정규분포의 혼합분포, 균일분포, 지수분포 그리고 오른쪽을 치우친 베타분포에 관한 몬테칼로 모의실험 결과를 통하여 고찰하고 그 해결방안을 모색한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제4권3호
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• pp.75-83
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• 1984

사면(斜面)의 3차원(次元) 파괴(破壞)의 신뢰성(信賴性) 해석(解析)에 안전율(安全率) 대신 파괴확률(破壞確率)이 사용(使用)되었다. 강도정수(强度定數)는 정규분포(正規分布)와 베타분포(分布)로 가정하였고 특정(特定)한 신뢰도(信賴度)와 최우추정법(最尤推定法)에 의하여 구간추정(區間推定) 하였다. 정규분포(正規分布)와 베타분포(分布)의 무작위변수(無作爲變數)는 중심극한정리(中心極限定理)와 Rejection방법(方法)에 따라 일양분포변환방법(一樣分布變換方法)을 사용(使用)하여 발생(發生)시켰고 몬테칼로방법(Monte-Carlo Method)에 의한 파괴확률(破壞確率)은 다음과 같이 정의(定義)된다. $P_f=M/N$ N: 시행회수(施行回數) M: 파괴회수(破壞回數) 본(本) 연구(硏究) 결과(結果)는 다음과 같다. 1. $F_3$는 $F_2$보다 일반적으로 더 컸으나 작은 경우도 나타났다. 2. $F_3/F_2$의 비(比)는 c, ${\phi}$와 3차원(次元) 파괴(破壞)형상 그리고 경사에 따라 민감하나 흙의 단위중량에는 그렇지 않았다. 3. 어떤 완전율(安全率)에 대한 파괴확률(破壞確率)은 배타분포(分布)가 정규분포(定規分布)보다 대체로 크게 나타났다. 4. 어떤 특정(特定)한 사면파괴(斜面破壞)형상과 토질조건(土質條件)에 대하여 허용안전율(許容安全率) $FS_a=1.25$에 해한 $P_f$는 0.23 (정규분포(正規分布)), 0.29(베타분포(分布))로 나타났다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제15권4호
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• pp.825-835
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• 2004

In this paper, we investigate the estimation of the value at risk(VaR) when stock prices are subjected to price limits. The mixture of probability mass functions and beta density functions is proposed to derive the distribution of asset returns. The analyses of real data show that the proposed distribution is appropriate to explain the VaR when the price limits exist in the data.