자동차보험의 손해율이란 지급보험금의 수입보험료에 대한 비율을 의미한다. 손해율이 매우 큰 값을 갖는 대형손실이 일어나는 경우에는 보험회사의 재무적인 부분에 큰 악영향을 미치게 된다. 따라서 보험회사가 이에 대비할 수 있도록 하기 위하여 손해율의 극단 분위수(extreme quantile)를 추정하는 것은 매우 중요한 일이다. 다른 종류의 보험 관련 데이터와 같이 손해율의 분포는 오른쪽으로 긴 꼬리를 갖는 두꺼운 꼬리분포(heavy-tailed distribution)를 갖는다. 이런 자료에서 극단 분위수룰 추정하기 위하여 가장 많이 사용되는 방법론은 POT(Peaks over threshold)와 Hill 추정(Hill estimation)이다. 본 논문에서는 일반화파레토분포(generalized Pareto distribution; GPD)의 다양한 모수추정방법론의 성능을 모의실험과 실제 손해율 데이터를 사용하여 비교, 분석하였다. 또한 Hill 추정치를 사용하여 극단 분위수를 추정하였다. 그 결과 대부분의 경우에 POT 방법론이 Hill 추정치를 이용한 방법보다 정확한 분위수를 추정하였고, 모수추정방법론 중에서는 MLE, Zhang, NLS-2 방법론이 가장 좋은 결과를 보여주었다.
임분 단위의 재적 및 생체량은 LiDAR 자료의 높이 분포변수들로부터 추정될 수 있다. LiDAR 자료의 높이 분포변수들은 재적을 측정하는 임분고(stand height)와 임분평균 지하고(mean crown base height), 그리고 수관형태에 따른 평균수관장(mean crown depth) 등의 변수와 직 간접적인 연관성이 있다. 그러므로, 본 연구에서는 잣나무림의 샘플지역에서 반사된 LiDAR 자료의 높이분포변수를 이용하여 임분단위의 수간재적을 추정한 다음, 앞 세부연구에서 수행한 방법을 이용하여 임분의 생체량을 추정하였다. 변수는 임분 내에서 반사되는 LiDAR 자료의 평균높이, 최대 최소높이, 높이값들의 표준편차, 변이계수, 첨도, 왜도, 식생반사비율, 10분위 높이자료와 강도데이터의 기술통계량 등을 사용하였다. 그리고, 최종적인 임분수간재적은 다중회귀분석을 통하여 수행되었다. 다중회귀분석을 통하여 각 변수들은 임분수간재적과 가장 관련있는 2~3개의 변수들로 추려졌으며, 추정된 회귀식의 결정계수는 0.66으로 분석되었다. 또한 유보표본을 이용하여 검증한 결과의 결정계수는 0.59로 분석되어 LiDAR 자료의 높이분포변수들은 임분의 재적을 비교적 잘 설명할 수 있음이 밝혀졌다.
최근 기후변화로 인해 국지성 호우와 도시화로 인한 불투수율 증가로 내수침수 및 홍수와 같은 피해가 빈번하게 발생하고 있는 추세이다. 이로 인해 강우 관측의 정확도에 대한 논의가 지속되고 있으며, 공간적 분포를 고려할 수 있는 레이더의 활용성이 증가하고 있다. 하지만 레이더 자료는 지상강우 자료와 달리, 반사도와 강우강도 간에 관계식(Z-R 관계식)을 통한 추정치이기 때문에 실제 관측한 지상강우 자료와 함께 보정작업을 수행해야 한다. 본 연구에서는 지구통계학분야에서 제시된 공간 보간법중 하나인 크리깅 기법을 이용하여 강우의 공간적 분포를 추정하였다. 본 연구에서 사용한 크리깅 기법으로는 일반적으로 많이 사용되는 OK(Ordinary Kriging), CK(Co-Kriging), KED(Kriging with External Drift)와 RK(Regression Kriging)기법을 사용하였고, 이를 이용하여 강우장을 생성하고, 생성된 강우장과 레이더값을 비교하였다. 지상강우와 관측소 위치에서의 실제 강우값과 추정된 강우값의 정량적 평가를 실시하였으며, 레이더 강우자료의 공간분포특성과 유사성을 확인하기 위해 각 기법에서의 베리오그램을 비교하였다. 본 연구를 통해 공간적 분포를 고려하여 강우장 분포의 정확도를 높일 수 있었고, 향후 다양한 레이더 보정기법과의 비교를 통해 강우 관측의 정확도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.
두꺼운 꼬리 분포와 레버리지효과 등의 금융시계열의 전형적인 특징에도 불구하고 기존 빈도론적 접근법에서는 이를 명시적으로 포착하는 확률변동성모형이 제시된 바 없다. 본 연구는 빈도론적 접근법에서 수익률 금융시계열의 두꺼운 꼬리 분포와 레버리지효과를 명시적으로 포착할 수 있는 근사적인 확률변동성모형 설정을 제시하고 이에 대한 Langrock 등 (2012)의 HMM근사를 이용한 최우추정을 제안한다. 본 연구는 다양한 모의실험과 실증분석을 통해 본 연구에서 제안하는 근사모형이 두꺼운 꼬리 분포와 레버리지효과를 정밀하고 효과적으로 추정할 수 있음을 보인다.
본 논문은 비균일 분포 수동형 견인 배열 센서를 사용하여 입사각 추정은 물론, 도플러 주파수를 동시에 추정해내기 위한 기법을 제안한다. 균일 선형 센서 배열을 사용하는 전통적인 수동형 견인 센서 배열 처리기법은 센서간의 등 간격구조 및 단순한 표본 과정에 기인하여 활용 분야의 한계성을 가지며, 주된 응용 분야가 방사된 음향신호의 입사각을 추정하는 데만 국한되어 사용될 수 있다는 문제점을 내포하고 있다. 본 논문은 이러한 제한성을 극복하고 방사 신호들의 개별적인 입사각 및 도플러 주파수의 동시 추정이 가능한 새로운 형태의 수동형 견인 배열 센서 처리 기법을 제안한다.
대한산업공학회/한국경영과학회 1992년도 춘계공동학술대회 발표논문 및 초록집; 울산대학교, 울산; 01월 02일 May 1992
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pp.171-179
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본고에서는 그래프를 이용하여 stable law분포의 index, skewness, scale, location 모수들에 대한 추정방법을 제시한다. 먼저, order statistics의 함수인 tail length statistic $K_{t}$ , skewness statistic $K_{s}$ 를 이용하여 index .alpha., scale .betha.를 추정한다. 다음에는, 추정된 .alpha., .betha.를 index로 하여 개발된 그래프들로 부터 scale .sigma., location .mu.추정에 필요한 order statistics의 함수를 결정한다. 몇가지 예를 마지막에 예시한다.
본 연구에서는 자동차용 방열기의 수명분포를 일반적으로 기계류에 적용하는 와이블분포라 가정하고 실험실 데이터를 이용하여 추정한다. 방열기 수명시험시 고려해야할 요소를 방열량, 기밀성, 내압 성능, 압력캡 시험 등 11가지로 정하고 이에 대한 신뢰성 관점에서의 해석 및 MINITAB을 이용한 추정을 주요내용으로한다.
도시화물수요예측모형에는 화물기반모형과 트럭통행기반모형이 있는데 화물기반모형은 화물체계가 기본적으로 화물운송과 관계가 있다는 개념에 기초를 두고 있으며, 차량이 아닌 화물의 움직임을 주요 분석대상으로 삼고 있다. 반면에, 트럭통행기반모형은 집합화된 독립변수를 이용하여 각 죤(Zone)에 유·출입하는 트럭의 통행을 분석하는 것이다. 본 연구의 목적은 트럭통행기반모형의 O-D 추정시 화물통행과 트럭통행 사이의 관계식을 산출하고 이를 설명할 수 있는 통행거리분포함수(Trip Length Distribution : TLD)를 추정함에 있다. 본 연구의 자료는 교통개발연구원에서 수행한 '서울시 물류조사 및 물류종합계획수립구상(1998)'의 화물 물동량 조사 자료를 이용하였으며, 이를 통해 통행거리분포에 따르는 화물 및 차량의 비율을 함수로서 나타내었다. 본 연구를 통하여 트럭통행기반모형에서 트럭통행거리분포를 이용하여 화물기반모형에서 도출할 수 있는 화물의 통행거리분포를 추정할 수 있었으며, 또한 각각의 통행거리분포는 감마분포를 이용하여 함수식으로 도출하고 상기한 두 가지 분포모형을 하나의 관계식을 통해 재산정할 수 있는 이론적인 틀을 제공하였다는 데 의의가 있다고 하겠다. 트럭통행거리분포, 화물통행거리분포 모두 통계적인 검증을 통해 적합한 것으로 분석되었으며, 전체화물의 통행거리분포와 매개함수를 통해 재산정된 모형의 결과 값 또한 통계적으로 유의하였다. 품목별 적용에서는 잡공업품과 화학공업품은 본 연구의 매개함수식을 통해 화물거리분포 모형이 적합하였으나 금속공업 품과 경공업품은 다소 차이가 있는 것으로 분석되었다.
양쪽중단(doubly censored)된 지수분포에서 모수와 신뢰도함수를 계층적 베이지안(hierarchical Bayesian)방법을 이용하여 추정하였다. 베이즈 계산은 깁스표본기법(Gibbs sampler)을 이용하고 또한 완전조건부 분포(full conditional distribution)의 정량화 상수를 모르는 경우에는 적합기각방법(adaptive rejection sampling)을 이용하였다. 그리고 실제자료를 이용하여 분석을 하였다.
웨이퍼내의 온도 균일도를 확보하는 것은 고속열처리공정장비(RTP)에 있어서 입력신호 수집을 통해 달성해야 할 중요한 제어 요소이며, 이러한 온도의 균일도를 향상시키기 위해서는 웨이퍼의 각 지점에 대한 정확한 온도 계측이 필수적으로 선행되어야 한다. 그러나 RTP의 구조적 특징과 동작특성 때문에 정확한 온도계측이 매우 어려운 면이 있다. 온도계측은 주로 고온계를 통해 이루어지는데 대류와 복사 등 여러 가지 원인에 의해서 웨이퍼내에 온도가 불균일하게 되는 경우 한정된 개수의 고온계로 온도 분포를 정확히 추정할 수 없는 한계를 지니고 있다. 본 논문에서는 RTP 공정을 열역학적으로 접근하여 단일점 온도 계측에 의한 전체 온도 분포 추정 기법을 연구하고 이것을 다중점 온도 계측에 의한 온도 분포 추정 기법으로 확장 발전시켜 웨이퍼에 상대적으로 영향을 끼치는 요소 중 예측 불가능하거나 측정 불가능한 요소까지 포함하여 최소의 측정치를 활용하여, 적절한 제어입력 유도에 필요한 형태로 웨이퍼상의 온도계측을 가능하게 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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