이 논문에서는 일반화가중선형모형이라는 새로운 형태의 선형모형을 제시한다. 일반화가중선형모형은 설명변수와 반응변수의 관계를 설명분포함수의 선형결합이 반응변수의 평균에 대한 연결분포함수를 통해 모형화 되는 형태를 가지는 것으로 가정한다. 이모형은 일반화선형 모형에서 연결함수를 선택할 때 발생할 수 있는 모수공간과 선형 예측값의 공간이 일치하지 않을 수 있다는 문제가 발생하지 않고 모수에 대한 해석이 용이하다는 장점이 있다. 이 논문에서는 설명분포함수와 연결분포함수를 선택하는데 있어 발생할 수 있는 문제와 해결책에 대해 알아본다. 또한 모형에 포함되어 있는 모수를 추정하는데 고려해야 할 주의 사항과 이 사항들을 고려한 최대가능도추정법과 재표집 방법을 이용한 구간추정과 가설검정에 대해 알아본다.
비중심 $\chi^2$분포의 누적분포 함수의 계산은 $\chi^2$검정에서 검정력 계산에 요구된다. 본 논문서는 중심 $\chi^2$분포 함수를 통하여 비중심 $\chi^2$분포 함수의 계산을 구하는 알고리즘을 제시하고 있으며 기존의 접근 방법에 의한 계산 결과와 비교하였다.
연속 변수 함수 최적화를 위한 진화 연산에서는 전통적으로 확률 분포를 도입하여 새로운 세대를 생성하는 기법을 사용하고 있다. 최근 들어 이러한 확률 분포를 개체군으로부터 추정하여 보다 효율적으로 최적화를 해결하려는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 variational 베이지안 혼합 인자 분석 기법(Bayesian mixtures of factor analyzers)을 사용한 개체군의 분포 추정을 통해 연속 변수 함수의 최적화 문제를 해결하는 방법을 제안한다. 이 기법은 혼합 분포의 개수 추정을 자동화하여 개체군의 다양성을 유지할 수 있기 때문에 지역 최적점으로 일찍 수렴하는 현상을 방지할 수 있으며, 세부 개체군 내의 분포 추정을 통해 탐색을 효율적으로 수행할 수 있다. 잘 알려진 평가 함수들에 대하여 다른 분포 추정 진화 연산과 비교하여 제안하는 방법의 우수성을 검증하였다.
본 연구의 주목적은 유역의 유출응집구조를 분석하고 이를 기반으로 멱함수 법칙분포의 대표적 특성인 보편성을 수문학적 관점에서 입증해 보고자 하는 것이다. 이를 위하여 최우법에 따라 집수면적의 누가분포에 대한 멱함수 법칙분포의 적합을 수행하였으며 이로부터 도출된 멱함수 법칙분포의 지수를 집수평면의 형상을 기반으로 평가하여 보았다. 주요한 결과로서 본 연구의 대상 유역들은 집수평면의 규모에 대하여 거의 모두 동일한 형태의 분포를 취하고 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 얻은 멱함수 법칙분포의 지수는 선행연구에서 제시된 값에 비하여 다소 큰 수치로 나타났는데 이는 본 연구의 대상유역들이 가진 자기상사성의 특징을 반영하는 것으로 판단된다. 향후 DEM을 기반으로 보다 더 실제에 가까운 흐름방향모의를 통한 집수평면의 멱함수 법칙분포의 보편성에 대한 연구가 반드시 수행되어야 할 것이다.
네트워크로 구성된 시스템은 물질, 에너지, 신호 등의 입력(input)이 주어졌을 때, 경로 추적, 즉 라우팅(routing)을 통해 출력(output)으로 연결되고, 이를 반응함수로 나타낼 수 있다. 같은 입력값이라도 네트워크에 따른 연결 구조와 라우팅 과정에서 소요되는 시간차에 따라 출력값이 달라질 수 있다. 좋은 예로 강우에 따른 유출반응함수를 나타내는 자연 하천망을 들 수 있다. 이론적으로 순간의 입력이 주어졌을 때 (입력의 지속시간이 0), 출력은 순간반응함수로 표현된다. 자연 하천망에 대한 선행연구에서는 강우강도에 따라 순간반응함수가 변화한다는 비선형성이 알려졌다. 하지만, 비선형성을 가져오는 물리적 과정에 대해서는 많은 연구가 필요하다. 이 연구는 격자 형태로 주어진 임의의 네트워크에서 각 격자에 대해 순간반응함수를 구하는 분포형 모형을 제시한다. 입력자료와 라우팅 방법에 따른 연결 구조 및 순간반응함수의 변화를 격자 별로 확인하고, 이를 통해 시스템의 비선형성을 고려할 수 있는지 고찰하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제18권2호
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pp.245-255
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2011
자료의 분포변화를 검정하는 비모수적 방법으로 경험분포함수를 이용하거나 확률밀도함수 추정량을 이용하는 두 가지 방법을 고려할 수 있다. 이 논문에서는 분포변화 검정을 위한 두가지 방법을 자세히 살펴보고 기존 연구의 결과를 정리한다. 여러 확률모형을 가정하고 분포변화 검정에 대한 모의 실험을 실시하여 두 방법에 대한 이론적 극한 성질이잘 성립하는가를 살펴본다. 검정력 비교를 통하여 모형에 따른 적절한 변화점 분석 방법을 알아본다.
본 논문은 랜념배열 안테나에서 위치함수의 확률분포함수가 정규 Gaussian 분포가 되도록 사다 리 계층법과 등면적 분포법이란 새로운 방법을 제시하였고 이를 선형과 판형 배열 안테나로 설치하여 그의 방사특성을 컴퓨터에 의해 계산하고 합성한 것이다 측정된 결과를 Monte-Carlo 법에 의한 랜념배 열 안테나와 균일 간격으로 배열된 안테나에 의한 측정결과와 비교한 결과 부로부레벨은 등면적 분포법 에 의한 배열안테나에서 가장 낮았으며 소자수가 많을수록 낮아졌다. 또한 빔폭은 확률밀도함수와 operture 길이에 의존함을 알 수 있다.
본 연구에서는 푸로브법과 교류중첩법을 이용하여 고주파 유도결합 플라즈마에서 전자에너지 분포함수를 측정하였다. 실험조건은 압력 10∼40[mTorr], 입력파워는 100∼600[W]이고, 가스유량은 3∼12[sccm]이며, 전자에너지 분포함수의 공간분포 측정에 있어서 아스펙트비(R/L)는 2로 하였다. 전자에너지 분포함수는 압력 및 입력파워에 대하여 강한 의존성을 나타내었고, 가스유량이 증가할수록 증가 하였다. 전자에너지 분포함수의 반경방향 분포는 플라즈마 중심에서 최대가 되었다. 전자에너지 분포함수의 축방향 분포는 석영창과 기판 사이의 중심에서 최대가 되었다. 이러한 결과는 고주파 유도결합 플라즈마의 생성 메커니즘 이해와 간단한 ICP(Inductively Coupled Plasma) 모델링 응용에 기여할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 비대칭 이중게이트(double gate; DG) MOSFET의 채널 내 도핑분포함수에 따른 전도중심과 문턱전압이하 스윙의 관계에 대하여 분석하였다. 비대칭 DGMOSFET의 채널크기는 매우 작기 때문에 불순물의 수가 매우 작으므로 고 도핑된 채널의 경우에 대하여 분석하였다. 이를 위하여 포아송방정식에서 해석학적 전위분포모델을 유도하였으며 도핑분포함수는 가우스분포함수를 사용하였다. 해석학적 전위분포모델을 이용하여 전도중심 및 문턱전압이하 스윙모델을 유도하였으며 채널길이 및 채널두께가 변할 때, 도핑분포함수의 변수인 이온주입범위 및 분포편차에 따른 전도중심 및 문턱전압이하 스윙의 변화를 관찰하였다. 결과적으로 전도중심이 상단게이트 단자로 이동할 때, 문턱전압이하 스윙 값은 감소하였으며 단채널 효과에 의하여 채널길이 감소 및 채널두께 증가에 따라 문턱전압이하 스윙 값은 증가하였다.
국산 소나무 간벌재를 이용한 수심 정각새(단면치수 $150{\times}150mm$)의 안전하고 신속한 건조를 위하여 열풍건조와 마이크로파건조중 수심 정각새의 함수율 분포와 그 변이를 3차원적으로 탐색하였다. 실험결과 마이크로파건조를 통하여 72시간 이내에 함수율 10% 미만까지 건조가 가능하였고 표면할열 발생도 최소화할 수 있었다. 건조 중 함수율 분포는 마이크로파건조의 경우 초기함수율 분포에 영향을 크게 받았다. 그러나 열기건조의 경우 초기함수율 분포가 건조초기에만 영향을 미치는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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