베이시안 결정론에서 사전 확률 분포함수는 표본을 추출하기 이전에 추정하여야 한다. 대개 는 분포함수군을 먼저 선택한 후, 그 중 하나를 결정자의 경험을 통하여 선택한다. 이러한 주관적인 사전 확률 분포함수의 선택방법이 베이시안 결정론에 대한 주요비판이 항상 되어 왔다. 본 논문에서는 최대 엔트로피 이론을 이용하여 우리 주변의 의사결정에 많이 이용되 는 정보들에 관한 객관적인 사전 확률 분포함수들을 구하였다. 그 결과는 히스토그램 형태 의 분포함수가 된다. 그러나 사전 정보가 많은 경우에는 최대 엔트로피 모형의 해를 구하기 위하여 복잡한 비선형 연립방정식을 풀어야 하는데, 구체적인 형태의 함수를 구하지 못하는 경우가 대부분이다. 이 때에는 초소의 크로스 엔트로피 모형을 이용하여 사전확률 분포함수 를 구하는 것이 편리하다. 그밖에 엔트로피 이론으로 구한 사전확률 분포함수의 확률적 수 렴성을 증명하였다.
약 이온화되어 있는 기체 방전에서 전자 에너지 분포함수는 계산상 어려움으로 인하여 맥스웰 분포를 가정하나 이러한 가정은 실제 방전내의 전자 에너지 분포함수와 차이를 보이게 된다. 본 논문에서는 저압 수은 방전에 대하여 전자온도, 관벽온도, 전자밀도, 포화증기압밀도를 변수로 사용하여 볼쯔만식을 해석하였다. 구성된 방정식으로부터 정상상태를 가정하여 구한 전자 에너지 분포함수는 보통 적용하는 맥스웰 분포와 꼬리부분에서는 많은 차이를 보였다. 특히 충돌 단면적을 에너지의 함수로 근사하여 식을 간략화함으로써 분포함수를 간편하게 구할 수 있으며 광범위하게 적용할 수 있는 방법을 제안하였다. 또한 명확한 이론에 근거한 해석적 모델을 제시하여 분포함수의 해석을 용이하게 하고 계산과정을 간편하게 하였다.
이 연구에서는 횡등방성 암석파괴함수의 개발에 활용할 수 있는 3가지 강도정수 공간분포함수를 제안하였다. 제안된 분포함수는 편구(oblate spheroid)분포함수, 지수분포함수, 강도정수텐서 방향투영함수이며 모두 2개의 모델파라미터로 정의된다. 제안된 분포함수들을 점착력과 마찰각의 공간분포함수로 활용하여 횡등방성 Mohr-Coulomb 파괴함수를 유도한 후 이를 활용하여 수치삼축시험을 모사하였다. 연약면의 경사각과 구속압의 변화에 따른 파괴축응력 변화 및 파괴면 방향 변화를 계산한 결과 3개의 분포함수을 적용한 경우 모두 실제 실험에서 관찰되는 이방성 파괴특성을 재현하고 있음을 확인하였다. 3개의 분포함수 중 강도정수텐서 방향투영함수를 채용한 경우가 가장 큰 파괴축강도를 계산하였으며 지수분포함수, 편구분포함수 순으로 낮은 파괴축강도 값을 예측하였다.
표본평균(sample mean)의 밀도함수(density function)와 분포함수(distribution function)에 대한 안부점 근사(saddlepoin\ulcorner approximation)는 Daniels(1954, 1987), Lugannani와 Rice(1980)등에 의하여 유도되었으며, 이 근사식들의 정확도는 대표본(large sample)의 경우는 물론 소표본(small sample)의 경우에도 매우 뛰어난 것으로 알려져 있다. 최근 Easton과 Ronchetti(1986)는 일반적 통계량(general statistics)의 밀도함수에 대한 안부점 근사법을 제안하였고, 분포함수에 대한 근사로는 밀도함수에 대한 안부점 근사식을 직접 수치적으로 적분하는 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 일반적 통계량의 분포함수에 대한 안부점 근사법을 제안하고, 이를 표본분산(sample variance)과 스튜던트화 평균(studentizd mean)의 분포함수에 대한 근사에 적용하였다.
이 논문에서는 유한모집단 분포함수에 대한 추정량들을 소개하고, 이론적인 측면과 경험적인 측면으로 비교하였다 분포함수 추정량은 설계기반 특성을 갖는 추정량과 모형기반 특성을 갖는 추정량으로 구분되며, 각각 설계기반 특성과 모형기반 특성을 갖는다. 수치적인 비교를 위하여 분포함수 추정량들을 2000년 인구주택 총 조사의 서울 가구수와 가구원수 데이터에 적합하여 비교하였다.
SPECT 영상에서 콤프톤 산란 광자는 공간분해능의 감소와 그 양을 측정하는데 있어 정확성과 정밀성을 감소시킨다. 이와같은 콤프톤 산란의 영향을 감소시키기 위하여 사용하는 대부분의 보정방법은 선원의 위치로부터 거리의 단일지수함수로 대칭인 산란분포함수를 고려하게 된다. 본 연구는 균등 및 불균등 산란에 대한 산란분포함수를 얻기 위하여 보다 현실적인 접근방법을 시도하였다. 산란 및 비산란광자의 공간분포와 에너지분포를 얻기 위하여 뼈, 폐, 물의 균등 및 불균등 분포로 된 원통형의 팬톰 속에 $^{99m}Tc$의 선선원 및 점선원을 놓고 Monte Carlo Simulation을 하였으며, 깊이의 함수, media의 접촉영역으로부터 선원거리 및 산란체의 밀도의 변화로 표현한 산란분포함수(SDF)를 얻었다. 산란분포함수는 균등한 뼈, 폐, 물에서는 선원위치로부터 거리의 단일지수함수(single exponential functions)로 대칭으로 나타났으며, 두 물체의 조합에서는 2중지수함수(dual exponential functions)로 비대칭으로 나타났다. 산란분율은 20% window photopeak에서 총 계수의 8%에서 53%까지 다양한 변화가 있었으며, 지수함수의 기울기는 $0.1{\sim}0.9\;cm^{-1}$의 범위로 나타났다. 불균등 산란체에서 얻은 산란분포함수는 SPECT 영상에 있어 콤프톤 산란의 감소에 대한 보다 정확한 보정방법의 개발에 필요한 정보를 제공할 것이다.
퍼지-베이즈 의사 결정시에 사전 분포 함수와 멤버십 함수에 파라서 퍼지-베이즈 의사 결정이 얼마나 민감하게 반응하는지 알기 위하여 연구를 진행하였다. 두 가지 퍼지 조건과 행동에서 ${\theta}$ 의 사전 분포가 정규분포와 균등분포인 경우와 표본분포가 정규분포인 경우에 대하여 민감성을 조사했다.
다변량 자료의 분포함수를 알고 있거나 추정할 수 있으면 다변량 경험분포함수를 정의할 수 있다. 이변량인 경우에는 계단그림과 분위그림을 사용하여 경험분포함수를 시각화할 수 있는데, 본 연구에서는 다변량인 경우에 경험분포함수를 정사각형에 표현할 수 있는 다변량 경험분포그림을 제안하였다. 여러 종류의 다변량 정규분포와 특정한 분포에 대하여 경험분포그림을 작성하고 특징을 살펴보니, 다양한 분산공분산행렬을 포함된 분포함수에 따라 경험분포그림이 민감하게 반응하는 것을 탐색하였다. 이를 바탕으로 경험분포함수를 구할 때 가정한 다변량 분포함수의 적합도 검정방법을 제안하였다. 대표적인 다섯 종류의 적합도 검정방법을 사용하고, 다양한 분포함수들에 대하여 각각의 검정통계량 기각역을 구하였다. 본 연구에서 얻은 기각역은 문헌에서 구할 수 있는 기각역과 큰 차이가 없음을 발견하였다. 그러므로 본 연구에서 제안한 적합도 검정방법을 문헌에서 제시한 기각역으로 쉽게 사용할 수 있는 장점이 있다.
임계 근처에서 반응도 미터로 계단식 반응도 변화를 측정할 때는 중성자원과 감마의 영향 하에서도 정확한 반응도를 결정할 수 있으며, 중성자원과 감마를 측정할 수도 있다. 중성자원과 감마의 영향은 없으나 중성자 분포 함수만 변하는 경우에는 계산으로 예측한 분포 함수의 변화로 측정된 중성자 신호를 보정하여 반응도를 예측할 수 있다. 그러나 중성자원, 감마, 분포 함수가 복합적으로 작용하는 경우에 대하여는 이러한 방법을 적용할 수 없다. 이 매 중성자원과 감마의 영향만 있는 경우에 적용하는 방법을 쓰면 분포 함수의 변화가 측정 결과에 어떤 영향을 미치는지 분석하였다. 그 결과 분포 함수의 변화도 어느 정도 측정이 가능하며, 계산으로 예측하는 분포 함수의 변화로 측정 결과를 단순 보정하여 실제 반응도를 예측할 수 있는 것으로 나타났다.
위기허용수준(RAC)은 시스템의 안전성 평가를 위한 확률적인 기준으로, 소형 해상 부유체의 롤, 피치, 히브 등 세 가지 동적운동의 위험수준 평가에 적용할 수 있다. 부유체의 동적운동 값들은 모델을 통해서 획득한 후, 이에 관한 누적확률분포함수를 추론하여 상대적인 위기수준을 결정하게 된다. 이 연구는 모델에서 획득한 세가지 동적운동에 대한 최적의 누적확률분포함수 선정에 관한 것이 목적이다. Exponential, Extreme Value, Gamma, Lognormal, Normal, Poisson 등 6가지 대표적인 누적확률분포함수를 세가지 동적운동에 적용하여 평가한 결과, 롤과 히브 운동의 경우는 Beta 누적분포함수가 최적임을 나타냈고, 피치 운동의 경우는 Gamma 누적분포함수로 대표하는 것이 최적임을 나타냈다. 아울러 향후 본 연구 결과의 적용방법에 대해서도 검토하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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