많은 경우, 측정오차분산은 알려지지 않은 참값 또는 참값과 연관된 공변수들의 함수로 표현될 수 있다 이 논문은 단위 당 반복측정에 기초한 단위 내 표본분산을 이용한 선형측정오차분산의 추정에 관한 연구이다 이 논문은 다음의 내용을 포함한다: (1) 측정오차의 크기를 나타내는 상수 $\delta$의 추정; (2) 유한모집단으로부터의 복합표본, 작은 측정오차라는 조건하에 선형측정오차분산의 추정; (3) 부표본에 포함될 확률을 설명하기 위한 성향틴헝 추정 미국의 제3차 건강영양조사자료를 사용하여 이상의 결과들을 이용한 경험적 분석을 실행하였다.
Carroll과 Ruppert(1988)는 준가능도(quasi-likelihood)를 이용하여 에스트라제 측정자료를 회귀분석하였다. Jung과 Lee(1997)는 준가능도을 이용한 회귀분석모형의 적합도정통계량을 제안하였으며 검정 별과 기각되지 않아 본 분석모형이 타당하다고 주장하였다. 그러나 Lee와 Nelder(1998)의 잔차그림을 검토한 결과, 상기 모형으로는 평균증가에 따른 분산증가를 충분히 반영할 수 없었다. 본 논문에서는 Lee와 Nelder(1998)의 평균과 분산의 동시모형으로 에스트라제 자료를 재분석하고 잔차그림을 이용하여 모형의 타당성을 재평가하였다. 또한 분산에서 산포모형에 대한 적합도검정에는 Lee와 Nelder(1998)의 제한가능도(restricted likelihood)에 근거한 검정법이 보다 적절함을 제시하였다.
초장력 스프레드시트 기능의 엑셀 프로그램에서 자료를 통계적으로 분석하는 데이터분석 메뉴는 엑셀 2000 이후 수정 보완 되고 있지 않으며 그 활용도도 매우 저조하다. 본 연구에서는 엑셀 통계분석 메뉴 활용도 향상을 위하여 사용빈도가 높은 분산분석의 엑셀 메뉴 실행 결과와 계산식에 의한 이론 결과를 비교하고 고차원 분석 매크로를 개발하였다. 실자료를 엑셀 라이터분석 메뉴를 적용하여 얻은 결과와 계산식에 의한 이론 결과는 요인이 한개인 일원배치법이나 두개인 이원배치 법에서 모두 정확히 일치하였다. 즉 엑셀 데이터분석 메뉴의 신뢰성이 검증되었다. 고차원적인 분산분석법인 블록화된 분산분석 결과를 제공하는 매크로 및 일원분산분석법에서 평균 차이 있는 그룹들을 찾아내는 다중비교 분석방법 매크로를 엑셀 함수를 이용하여 개발하였다.
P2P 분산 시스템의 가장 큰 특징은 해당 피어들이 항상 온라인 상태일 것이라는 보장이 없다는 것이다. 즉 P2P 시스템을 이용할 때에는 해당 피어로부터 파일을 다운로드받다가 다운로드 되지 않는 경우가 발생하게 된다. 이를 해결하기 위한 연구의 대부분은 재전송이라는 방법에 의존하고 있다. 이는 P2P 시스템의 성능 저하의 원인이 되므로 이에 대한 해결책이 필요하다. 본 연구에서는 해당 P2P 시스템을 이용하는 사용자의 평균 이용 시간대의 분석 자료를 자원 제공자 선택의 기준으로 적용하여 자원 전송 보장성을 높이고, 또한 인기도 높은 자원에 대해서 자료 전송 기회를 높여주는 역할의 기존의 분산 객체 리플리케이션 기법들과의 조합에 의한 분산 객체 전송률이 향상된 검색 알고리즘을 제안한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권3호
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pp.381-387
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2011
본 논문은 일원 확률모형의 가정하에 실험자료를 분석할 때 확률모형과 관련된 분산성분을 추정하는 문제를 다루고 있다. 분산성분의 추정방법으로 적률법을 이용하고 있다. 적률법을 이용할 때 필요한 두 가지 계산과정은 요인의 변동에 따른 제곱합과 제곱합의 기대값 계산이다. 제곱합의 계산으로 사영을 어떻게 이용하는 가를 논의하고 있다. 제곱합의 기대값 계산을 위해 분산성분의 계수로 관측되는 관련행렬의 고유근을 이용하는 방법을 다루고 있다. 분산성분의 적률추정량으로 사영과 고유근을 이용한 분산성분의 추정방법이 Hartley (1967)의 합성법보다 간편하고 효율적인 방법임을 논의하고 있다.
앞으로의 컴퓨터 시스템은 호스트 집중형 매인프레임 컴퓨팅, 클라이언트/서버, 분산객체, ERP시스템 등으로 발전하는 것으로 전망된다. 메인프레임을 통한 호스트 중심의 중앙집중형 시스템이 네트워크와 PC의 발전으로 클라이언트/서버 시스템의 시대를 열었다. 분산 환경에서 사용자들은 여러 저장 장치로부터 정보를 얻을 수 있고 서로 다른 이질적인 시스템에 있는 사용자들과 함께 자료를 공유, 통신할 수 있어야 한다. 때문에 분산 애플리케이션을 작성하기 위해서는 일단 서로 다른 운영체계와 네트워크 환경 등으로 구성된 이질적이고 복잡한 환경을 전제로 삼아야 한다. 이러한 환경에서 클라이언트/서버 소프트웨어를 개발하고 이를 서로 다른 시스템과 쉽게 통합할 수 있기 위해서는 이종의 분산 환경에서 여러 종류의 옹용 프로그램을 통합할 수 있는 표준의 결합 방식이 필요하다. 분산 객체 시스템과 ERP시스템이 도입ㆍ구축되었다고 해서 기업의 경쟁력이 강화되고 이윤 극대화가 달성되고 고객만족이 이루어지는 것은 아니다. 최적의 ERP시스템을 구축하기 위해서 도입단계에서부터 체계적인 접근이 필요하다. 본 연구에서는 ERP서버의 현황과 분산객체 미들웨어를 활용한 ERP서버에 대해 기술하고 ERP시스템 도입에 대한 분석을 시도함으로써 ERP 시스템의 성공적인 도입전략에 대해 연구하였다.
고에너지물리학의 거대강입자충돌실험(LHC)에서 생산되는 데이터양은 연간 $12\~14$PetaByte이므로 이러한 데이터를 분석하기 위해서 기존의 전산개념으로는 자료 처리하기가 불가능하다. 그러므로 새로운 개념의 대용량 자료 처리를 위한 분산 처리 시스템이 필요하며, 이와 관련하여 고에너지 물리 실험분야에서는 계층적 구조의 Tier-0, 1, 2의 지역데이터센터의 개념 및 그리드 개념을 도입하였다. LCG(LHC Computing Grid) 및 OSG(Open Science Grid)등의 그리드 팜을 이용하여 자료를 처리한다.
기존의 MuX 시스템은 분산환경에서 멀티미디어 데이터를 전송하기 위해서 PUSH 방식의 데이터 전송기법만을 제공한다. PUSH 방식의 데이터 전송기법은 자료 발생매체 중심의 데이터 전송기법으로 멀티미디어 데이터가 발생할 때 바로 자료 사용 매체로 전송하는 기법이다. PUSH 방식 데이터 전송 기법은 네트웍 대역폭이 크고 시스템 자원이 풍부한 경우 간단히 연출 QoS를 만족시킬 수 있다. 그러나 네트웍의 대역폭이 좁은 시스템에서는 PUSH 방식 데이터 전송기법으로 연출 QoS를 만족시키는데 한계가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 PULL 방식 데이터 전송기법을 제안하였다. PULL 방식 데이터 전송기법은 자료 사용 매체 중심의 데이터 전송 기법으로 자료 사용 매체의 요구시점에 요구한 만큼의 데이터를 발생시켜 그 매체로 전송하는 방법이다.
금강하구 연안역에서 고주파 레이더를 사용하여 2008년 12월부터 2009년 2월까지 표층류를 관측하였는데, 관측된 표층류 자료는 전파의 간섭과 기상 상황에 따라 일시적으로 관측이 이루어지지 않는 구역들이 있었다. 관측된 구역의 자료를 보충하기 위하여 최적보간 과정을 개발하여 적용하였다. 금강하구 연안역에서 표층류의 공간적 상관성의 특성을 조사하고 최적보간법을 이용하여 공간적 결측 구역을 보충하였으며, 보간된 표층류의 시공간적 분포와 산출유속 오차 패턴을 조사하였다. 연구해역 표층 순환에서 조류가 우세하므로 연안역 관측 지점들 사이의 표층해류간 상관계수가 0.7 이상이었다. 원 자료를 보간하기 위해 관측 자료공분산(C), 지역화한 공간평균 공분산($C^G_{sm}$), 지수함수를 이용한 맞춤 평균공분산($C_{ft}$)을 사용하였다. 최적보간이 결측 구간을 채우고, 관측 자료의 시계열 중에서 뾰족하게 튀어나온 비정상적인 자료 부분을 억제하였으며, 그 결과 보간한 유속 자료의 분산은 원 자료의 분산보다 작았다. 공간적 자료획득률이 70% 이상(이하)일 때, $C^G_{sm}$ ($C_{ft}$)를 이용하면 C를 이용한 경우에 비해 보간 오차가 상대적으로 작았다.
본 논문에서는 레이더와 원격측정시스템으로부터 수신되는 다중센서자료를 모사하는 시뮬레이터 설계와 이들 자료를 융합하기 위한 알고리듬 개발에 대하여 소개한다. 설계된 데이터 시뮬레이터는 실제 센서 시스템으로부터 얻게 되는 시간의 비동기, 통신지연, 다중 갱신주기들을 갖는 모의센서 자료를 생성하며 실제적인 센서 모델을 이용하여 측정 잡음을 생성한다. 융합알고리듬은 센서 바이어스 상태를 고려한 PVA모델을 기초로 21차 분산형 칼만 필터로 설계되었고, 센서의 이상이나 정상적이 아닌 측정치를 검출하기 위한 로직도 포함되었다. 설계된 알고리듬을 시뮬레이터에서 생성한 모의 자료 및 실제 자료를 적용하여 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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