본 논문에서는 확률적 불확실성을 포함한 손상 장에서 강성저감 효과를 추정하는 방법을 제안하였다. 실제 교량 구조물에 분포된 손상 장은 매우 불확실하며 손상의 위치와 형상 또한 정확히 알 수 없는 경우가 많다. 그러나 대부분의 손상 추정 문제는 균열이나 손상의 위치와 형상을 기지의 주어진 정보로 가정하고 손상을 추정한다. 제안 기법에서는 이러한 손상의 위치와 형태가 본질적으로 불확실하다는 가정 하에 이 불확실성을 수정 가우스 강성 저감 분포 함수를 도입하여 기술한다. 교량에 국부적으로 발생된 손상은 교량의 요소강성의 저감 분포로 변환되어 손상이 발생한 전체 시스템의 강성을 표현하고 이를 통해 손상이 발생한 시스템의 전체 응답을 해석할 수 있게 된다. 수정 가우스 강성 저감 분포 함수는 손상 분포의 개략적 중심을 표현하는 평균 변수와 강성 저감의 비국소적 분포 특성을 묘사하는 표준편차 변수, 손상 중심의 손상 정도를 표현하는 강성저감 변수로 구성된다. 본 논문에서는 손상 장에서 손상의 위치나 형태에 대한 확률적 불확실성을 기술하는 수정 가우스 강성 저감 분포 함수를 포함한 유한요소모델을 정식화하여 제시한다. 또한 단일 또는 복합 균열로 인해 교량 구조물에 국부적인 손상이 야기된 경우에 대한 수치 예제를 통하여 균열 등에 대한 정보가 불확실하더라도 수정 가우스 강성 저감 분포 함수를 통해 강성 저감 효과가 분석될 수 있음을 확인하였다.
위험관리수단으로 시장위험을 정확하게 측정하는 방법 중의 하나로 VaR를 선호한다. 현실생활에서는 단일분포가 아닌 두 개 이상의 다변량분포에 대한 VaR를 추정해야 하는 경우가 많다. 이런 경우에는 VaR를 추정하기 위해 다변량분포를 고려해야 한다. 본 연구는 확률변수들의 종속적 구조를 파악하고 비정규성의 특성을 갖는 다변량 분포함수를 생성하기 위하여 Copula 함수를 사용한다. 여러 산업의 수익률분포에 적합한 Clayton, Gumbel, Frank Copula 함수가 포함된 Archimedean Copula 함수를 추정하여 다변량 수익률 분포함수를 결정하고 이에 대응하는 VaR를 유도한다. 국내의 두 산업체의 자료를 실증예제로 하여 세 종류의 Copula 함수의 모수를 추정하고 이에 대응하는 이변량 분포로부터 VaR와 각각의 주변 분포의 VaR를 구한다. 실제의 VaR를 기준으로 기존 방법으로 구한 VaR와 비교 분석하여 추정의 정확성을 토론한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권6호
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pp.1093-1101
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2009
분위수 회귀모형은 확률변수들 사이에 확률적인 관계구조를 포함한 함수 모형을 좀 더 완벽하게 추정하도록 제공한다. 본 논문에서는 함수 추정에 로버스트하다고 알려져 있는 서포트벡터기계 기법과 이중벌칙커널기계를 이용하여 분위수 회귀모형을 추정하고자 한다. 이중벌칙커널기계는 고차원의 입력변수에 대한 분위수 회귀가 요구될 때 분위수 회귀모형을 잘 추정한다고 알려져 있다. 또한 본 논문에서는 광범위한 형태의 분위수 회귀모형 추정을 위해서 정규분포보다 비대칭 라플라스 분포를 이용한다. 본 논문에서 제안한 모형은 분위수 회귀모형 추정을 위해서 서포트벡터기계 기법에 이중벌칙커널기계를 이용하여 각각의 평균과 분산을 동시에 추정한다. 평균과 분산함수 추정을 위해 사용된 커널함수의 모수들은 최적의 값을 찾기 위해 일반화근사 교차타당성을 이용한다.
이 연구에서는 최소자승법을 이용하여 절리의 직경분포를 추정하는 방법을 개발하였다. 이전에 Song and Lee가 제안한 방법에서는 현장에서 조사한 양끝내포선(contained trace) 분포로부터 무한 조사창에서 정의되는 절리선(joint trace) 길이 분포를 먼저 구하고 이 후에 직경분포를 구하게 된다. 그러나 새로 제안한 방법을 사용하면 중간 추정과정없이 현장에서 얻은 양끝내포선 분포로부터 바로 절리의 직경분포를 구할 수 있다. 이전의 방법과 비교할 때 새로 제안된 방법은 표본의 크기가 작을 때 조금 더 높은 추정정밀도를 보이며, 직경분포를 추정하는 과정에서 절리의 기하학적 파라미터의 하나인 체적빈도(volumetric frequency)도 제공한다. 새로운 추정법의 검증을 위해 Monte Carlo 시뮬레이션을 적용하였다.
$p=(p_{}1,p_{2},{\cdots},p_{k})^{T}$의 확률벡터를 가진 다항분포로부터 관측된 칸 돗수(cell frequency) 벡터가 $N=(N_{1},N_{2},{\cdots},N_{k})^{T}$이며 ${\sum}{\limits}_{j=1}^{k}N_{j}=n$이라 하자. 총돗수 n이 칸의 총갯수 k에 비하여 상대적으로 매우 작을 때 이러한 이산형 자료를 희박다항분포자료(sparse multinomial data)라 한다. 이러한 희박다항분포자료의 칸들이 순서화 되어 있을 때 우리는 i번째 칸의 확률 $p_{i}$를 돗수 추정량 $N_{j}/n$ 들을 평활함으로써 추정 할 수 있다. Aerts, et al.(1997)과 Baek(1998) 등에 의해 제안된 국소최소제곱기준에 근거한 국소다항커널추정량은 희박점근일치성의 좋은 성질을 가짐에도 불구하고 확률추정지가 음수값을 가질 수 있는 단점을 내포하고 있다. 본 연구에서는 이러한 단점을 극복하기 위하여 국소최대우도 기준에 근거한 새로운 커널추정량을 제안하고, 그것의 점근적 성질을 연구하였다.
구조 건전성 모니터링에 사용되는 기존 센서들의 문제점을 극복하고 높은 분해능과 동특성 모니터링에 대한 이점을 지닌 FBG센서는 구조물 모니터링에 있어 큰 이점을 지니고 있다. FBG 센서는 점 센서라는 한계 때문에 구조물의 전체적인 변형률 및 응력 평가에 어려움이 있을 수 있다. 본 연구에서는 FBG 센서로부터 계측한 변형률 값들로부터 임의의 하중조건에서 철골 보의 변형률 분포를 추정하는 기법을 제시하였다. 임의의 개별 하중조건에 대해 FBG 센서로 계측된 값을 통해 센서의 부착 위치와 최소 필요 개수를 결정하고 변형률 추정식을 유도함으로써 FBG 센서의 계측 기법에 대한 기준을 세웠다. 나아가 임의의 조합 하중이 작용하는 실제의 경우를 고려하여 철골 보의 변형률 분포를 추정하는 보다 일반화된 수학적 모델을 제시하였다. 그리고 예제를 통하여 본 연구에서 제시한 변형률 분포 추정 모델을 검증하였다.
주식, 환율 등과 같은 금융자료의 수익률의 분포는 정규분포에 비해 꼬리가 두껍고, 좌우 비대칭성을 보인다. 조건부수익률이 정규분포를 따른다고 가정한 GARCH 모형을 이용하여 VaR을 추정하였을 때, 이러한 비정규성 때문에 적절한 추정이 이루어지지 않고, VaR을 초과하는 손실의 발생과정에 군집(clustering)현상이 발생하는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 조건부수익률의 분포로 unbounded Johnson 분포를 이용한 GARCH 모형을 이용하여 VaR을 추정한다. 또한, 조건부수익률이 각각 정규분포, Student-t 분포를 따르는 GARCH 모형의 경우와 비교하였다. 초과손실 발생과정 자료를 이용하여 실패율검정과 군집성검정을 통해 조건부수익률 분포로 unbounded-Johnson 분포를 사용하는 방법의 타당성을 살펴보았다. Unbounded Johnson 분포가 조건부수익률 분포로 주어지는 GARCH 모형의 경우는 과소, 과대추정을 하지 않고, 군집현상 또한 발생하지 않아 적절한 추정을 하고 있음을 확인하였다.
황과 Powers(2003)는 입도분포와 공극크기분포에 로그분포함수를 적용하여, 입도분포로부터 토양수분특성을 직접 추정하는 간단한 모형을 개발하였다. 본 연구의 목적은 황과 Powers(2003)가 개발한 모형의 추정능력이 토성에 의해 영향을 받는가를 밝히는 것이다. 연구결과, 모형은 토성에 의해 영향을 받았고, 특히 토양내 세립질 분율이 커질수록 모형의 추정능력은 감소하였다. 또한 입도와 공극크기사이의 관계를 비선형으로 가정한 비선형모형이 선형모형보다 토성에 관계없이 그 추정능력이 크게 나타났다.
본 연구에서는 극한 파고를 추정하는 방법을 제시하였다. Type III분포에 근거해서 4가지의 방법들에 의해 분포 함수의 파라미터들을 추정하였다. 실제 자료와 추정된 분포 함수 값의 차이를 다항식을 도입하여 함으로써 그 오차를 줄였다. 이 방법들의 타당성을 보이기 위해 실제 해상의 자료들을 이용하여 분포 함수를 구하고 조우 주기들에 해당하는 극한 파고를 계산하여 보았다.
이동가입자 수신단에서의 평균 수신전력 레벨이 핸드오버 임계값과 수신기 임계값 사이에 있는 영역을 핸드오버 영역이라고 하며, 이동가입자가 핸드오버 영역이라고 하며, 이동가입자가 핸드오버 영역에 머무르는 시간을 핸드오버 지속시간(Handover Duration Time)으로 정의한다. 본 논문에서는 이동통신 시스템에서 트래픽 모델링시 중요한 파라메타중 하나인 핸드오버 지속시간에 대한 분포를 추정한다. 첫번째로 핸드오버 지속시간의 분포군을 선택하기 위해 시뮬레이션 결과로부터 얻어진 샘플 데이타를 이용하여 점 통계량, 히스토그램, 확률도의 방법을 적용하며, 두번째로 구체적인 분포를 결정하기 위해서 모수(parameter)의 값들을 추정하는데, 본 논문에서는 모수를 추정하기 위해서 최우추정량을 사용하여 모수의 값들을 산출하고 이를 토대로 적합도 검정을 수행한다. 최종적인 분석 결과 핸드오버 지속시간은 감마 분포를 따르는 것을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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