통계학적 해석인 몬테-칼로 모의실험은 대기권 재진입 분산의 결과인 낙하예정지역뿐만 아니라 상태변수들의 최종조건들을 조사하는데도 사용된다. 본 논문에서 재진입 분산은 위도, 경도, 고도, 뱅크각, 비행경로각, 기수 오차, 그리고 항속거리로 생성되는 $7\times7$ 공분산 행렬로 한정된다. 감속을 목표로 하는 대기권 재진입시 이것들에 영향을 미치는 오차 원인들은 대기밀도, 온도, 초기오차, 바람, 그리고 항력계수의 추정오차 등에 관련된 불확실성들로서 이들 오차의 $3{\sigma}_n$와 공칭 비행궤적을 사용해서 상태변수의 공분산 행렬은 궤적 오차 해석을 수행함으로 결정될 수 있다. 재진입에 대한 몬테-칼로법의 적용에 있어서 주요 고려할 점은 교란궤적, 뱅크역전, 그리고 이 제적들 각각에 대한 최종 낙하지점의 결정이다. 본 논문은 불확실성에 대한 결과를 공력계수와 뱅크역전의 관점에서 해석한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제3권3호
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pp.1-9
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1996
본 논문에서는 일반화 회귀모형의 회귀모수${\beta}$에 대한 사전정보의 형태에 따른 각 추정량들에 대하여 연구하였다. 먼저 사전정보가 ${\beta}$에 대한 사전분포로 주어지는 경우에 해당하는 베이지안 회귀추정량을 제시하였고, 다른 하나는 ${\beta}$에 대한 사전정보모형으로 선형회귀모형식이 주어진 경우의 일반화 혼합회귀추정량에 대하여 연구하였다. 두가지 경우로부터 얻어진 각 추정량의 정도를 알아보기 위하여 각 추정량의 공분산행렬을 이 용하여 서로 비교하여 보았다. 각 추정량의 분산비들을 이용하여 일반적으로 일반화 혼합회귀추정량이 베이지안 회귀추정량들보다 비교적 작은 분산값을 가진다는 결론을 얻었다.
GPS 기준점 측량은 관측과 데이터 처리를 통해 측지계에 대한 물리적인 표지의 위치를 목표 정확도 범위 이내로 결정하기 위해 실시하며, 이러한 이유로 측량 정확도를 실제와 유사하게 표현하는 것이 매우 중요한 문제이다. 망조정을 통해 산정되는 기준점 성과의 정확도는 사용되는 수학적 모형에 민감한 영향을 받는 추정좌표의 분산-공분산 행렬에 의해 정량적으로 표현된다. 본 연구는 GPS 망조정에 사용되는 함수모형과 통계모형이 기준점 위치 추정과 정확도 표현에 미치는 영향을 연구하여 향후 정확도 표현의 표준화를 위한 기초자료 확보를 위해 실시하였다. 이를 위하여 단일기선해석 다중세션 망조정 이론과 절차와 방법을 실제 관측데이터 처리를 통한 수치적 분석을 병행한 연구를 수행 하였다. 그 결과 절대정확도와 상대정확도를 보다 현실적으로 반영하여 표현하기 위해서는 잔존하는 관측오차의 모형화가 가능한 경험적 통계모형을 사용하는 다점가중제약조정이 GPS 기준점 성과산정을 위한 수학적 모형으로 보다 타당한 것으로 분석되었다.
본 연구의 목적은 임의효과(random effect)를 포함하는 혼합모형(mixed model)을 이용하여 흉고직경과 수고의 변화량을 평가하는데 있다. 강원도 굴참나무 임분을 대상으로 흉고직경과 수고를 조사하고 3년 후 동일 임분을 재조사하였다. 혼합모형에서 굴참나무의 흉고직경-수고 관계는 고정효과(fixed effect)이고 초기측정과 반복측정의 흉고직경과 수고 차이를 임의효과로 설정하였다. 임의효과에 따른 모형의 적합도를 검정하기 위하여 아카이케의 정보기준(akaike information criterion, AIC)을 참고하고 반복 측정에 따른 분산-공분산 행렬과 오차항을 산정하였다. 추정된 공분산은 -0.0291이고 오차항은 0.1007을 나타내었다. 분산-공분산 행렬을 이용한 임의효과가 포함된 모형의 AIC(=-215.5)는 고정효과를 고려한 모형의 AIC(=-154.4)에 비해 낮은 수치를 나타내었다. 이러한 결과는 범주형 자료의 임의효과가 모형 개발에 반영되는 결과인 것으로 조사되었다. 그러므로, 본 연구에서 적용된 혼합모형은 반복 측정 자료를 이용한 모형 개발에 활용이 가능한 것으로 판단된다.
본 연구에서는 generalized logistic(GL) 분포의 최우도 추정량(maximum likelihood estimate)에 대한 불확실성 추정을 위하여 사용되는 관측정보행렬(observed information matrix)과 Fisher 정보행렬(Fisher information matrix)의 정확도를 비교해 보고자 하였다. 타 분포형에 대한 기존의 연구결과에서 표본의 크기가 클 경우 매개변수 추정시 관측정보행렬이 동시에 추정되어 계산시간도 단축되고 Fisher 정보행렬의 정확도와도 차이도 거의 없어 관측정보행렬의 사용이 추천된 바 있으나, 최근 사용이 증가되고 있는 GL 분포에 대한 연구결과는 아직 전무한 실정이며 기존 연구문헌의 결과를 토대로 구체적인 연구 없이 관측정보행렬을 사용하고 있는 상황이다. 따라서 본 연구에서는 이를 위해 모의실험을 수행하였으며, 모의 결과 최우도법에 의한 매개변수의 분산 및 공분산은 기존의 연구 결과와 비슷한 결과를 보이나, quantile에 대한 불확실성 추정에는 관측정보행렬보다 Fisher 정보행렬의 사용이 더 적절할 것으로 판단되었다.
이 논문에서는 이산코사인변환에 의해 유도된 주파수 공간상에서의 포트맨토검정법을 소개한다. 정상시계열의 경우 이산코사인변환 계수는 점근적으로 독립이고 분산은 자기공분산의 선형결합으로 표시된다. 백색잡음에 대한 이산코사인변환 계수의 공분산 행렬은 모든 대각원소가 시계열의 분산인 대각행렬이다. 시계열의 독립성을 검정하기 위해 계수들을 주파수 영역에 따라 2 또는 3개의 그룹으로 분할하고 그룹간의 분산을 비교하여 자료가 백색잡음인지 아닌지를 검정한다. 또한 계수의 제곱값이 반응변수이고 주파수 대역이 설명변수인 회귀모형에서 기울기를 검정하여 백색잡음 여부를 알아본다. 모의실험 결과를 보면 제안한 검정방법이 대부분의 경우 Ljung-Box 검정보다 높은 검정력을 가지는 것으로 나타났다.
토지 정보 시스템은 토지의 물리적, 법적 특성을 데이타 베이스화하는 것으로서 토지 기록 시스템이라 부르기도 한다. 수치원격탐사 자료는 스펙트럴 자료의 기본적인 통계를 계산하는데 유용하다. 각 밴드의 최대, 최소값, 평균, 표준편차, 분산-공분산 행렬, 그리고 밝기값의 빈도수를 막대도표로 그릴 수 있다. 본 논문에서는 항공사진을 스캔닝 하였으며, 다음 논문에 인공위성 영상을 스캔닝 할 것이다.
구형펄스모형(Rectangular Pulse Model)에서 반영하지 못하는 강우의 군집특성을 잘 반영하는 NSRPM(Neyman-Scott Rectangular Pulse Model) 강우생성 모형은 수자원 분야에 널리 쓰이고 있다. 일반적으로 NSRPM의 5개의 매개변수를 추정하는 최적화기법으로 DFP(Davidon-Fletcher-Powell)과 유전자알고리즘(Genetic Algorithm)을 사용하고 있다. 그러나 DFP는 주어진 초기 값에 따라 민감하며 각 반복 단계마다 헤시안행렬(Hessian Matrix)을 계산하여야 하며 추정된 전체의 해가 국지해에 수렴 할 수 있는 단점이 있다. 유전자 알고리즘을 DFP와 다르게 헤시안 행렬을 사용하지 않고 최적화를 할 수 있다는 장점이 있으나 시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 이러한 단점을 보완, 강화 하기위해서 최적화 기법으로 반복 단계마다 미분계산이 필요하지 않고 빠른 속도로 계산이 가능한 Nelder-Mead 알고리즘 이용하여 NSRPM매개변수를 추정하고 정확도를 비교하였다. 표 1은 각 기법을 이용하여 추정된 매개변수를 이용하여 생성한 강우의 통계특성과 관측된 통계특성의 상대오차를 나타낸 것이다. 괄호 안 숫자는 중첩되지 않는 누적시간을 나타낸다. 상대오차는 다음과 같다(식 1). 분석결과 Nelder-Mead 기법이 1시간의 평균, 공분산과 6시간 분산 등 전체적으로 GA, DFP보다 높은 정확도를 보였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권5호
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pp.1025-1038
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2014
가족 자료를 활용한 연속형 표현형의 전장유전체분석 (genome-wide association analysis)은 주로 선형혼합모형을 이용하며, 분산공분산행렬은 가족 구성원간의 유전적 거리를 고려하여 결정된다. 그러나 가족 구성원들의 표현형의 유사성은 유전적 요인과 환경적 요인에 의하여 발생함에도 불구하고, 표현형의 유사성은 단지 유전적 요인에 의해서 발생한다고 가정한다. 예를 들어 키의 경우 부부 사이에 양의 상관관계가 존재하나 유전적 요인만 고려하여 독립으로 가정한다. 선형혼합 모형에서 분산공분산 구조를 잘못 가정하는 경우, 검정통계량의 1종 혹은 2종의 오류를 적절히 관리할 수 없다. 본 논문에서는 다양한 유형의 분산공분산구조를 가정할 수 있는 선형혼합모형과 이를 기반으로 한 검정통계량을 제안하였다. 모의실험을 통하여 제안한 방법이 기존의 모형보다 통계적 검정력이 우수함을 확인하였다. 또한 체질량지수 (body mass index; BMI)의 전장유전체 분석에 적용하여 기존에 알려지지 않은 새로운 원인 유전자를 규명하였다.
본 논문에서는 적응 배열 안테나 시스템에서 간섭 및 재밍 신호를 제거하기 위해서 최적 가중 벡터를 연구하였다. 최적 가중 벡터는 선형 제한 조건에서 최소 분산 알고리즘과 비용함수를 적용시켜 구하였고, 목표물의 신호를 정확히 추정하였다. 적응 배열 안테나 시스템은 간섭 및 재머전력을 감소시키고 신호대 잡음비를 향상시키는 시스템이다. 적응 배열 안테나 시스템은 각 안테나 배열 소자의 출력이 탭(Tap)을 거쳐 지연되고 각 탭에 복소 가중치가 곱해져서 최종적으로 하나의 복합신호를 만든다. 최적의 가중치를 구하기 위해서 본 논문에서는 입력 공분산 행렬의 최적 가중벡터를 이용하였다. 본 논문에서 제안된 알고리즘으로 모의 실험한 결과 분해능은 $3^{\circ}$이하로 향상되었으며 부엽은 약 10 dB 감소하였음을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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