Poisson 분포를 따르는 결점수를 관측하여 공정을 관리할 때 표본 크기를 동일하게 유지하기가 힘든 경우가 많다. 이 논문은 표본 크기가 동일하지 않은 경우 Poisson 공정모수의 변화를 탐지하는 GLR(generalized likelihood ratio) 관리도 절차를 제안하고 있다. 또한 제안된 GLR 관리도의 효율을 모의실험을 통하여 기존에 연구된 CUSUM 관리도들과 비교하였다. 모의실험 결과, 제안된 GLR 관리도는 공정모수의 다양한 변화에 대해 효율이 대체적으로 양호했으며, CUSUM 관리도에서 실제 공정모수의 변화값이 미리 지정한 값과 차이가 많이 날 경우 CUSUM 관리도에 비해 효율이 월등히 좋음을 알 수 있었다.
신뢰성 높은 홍수관리는 경향성 분석, 이상치 판정 등의 전처리를 수행한 입력 자료를 구축하는 것을 필요로 한다. 경향성 분석은 방법에 따라 경향성의 유무가 다르게 나타나기 때문에 하나의 방법으로만 판단하기 어려우며, 이상치 분석은 지역 특성에 따라 기준이 변동하므로 일정한 기준을 적용하기가 어려워 주로 수동으로 이루어지며 이 작업을 완료하는 데에는 많은 시간이 소요된다. 입력 자료 전처리에 수반되는 비용과 시간을 절감하기 위해 이러한 문제점의 개선이 필요한 실정이다. 따라서 본 연구의 목적은 농촌유역 홍수관리를 위한 자료처리 요소 모듈을 개발하는 데 있다. 홍수관리를 위한 자료처리 요소 모듈은 크게 기상자료의 경향성을 분석하는 모듈과 수위자료의 이상치를 탐지하고 판정하는 모듈로 구성하였다. 경향성 분석 모듈은 모수적 방법인 t-test와 비모수적 방법인 Hotelling-Pabst test 및 Mann-Kendall test를 분석 방법으로 제공하여 하나의 입력 자료로 세 가지 방법으로 분석한 결과를 비교할 수 있도록 개발하였다. 이상치 탐지 모듈은 IQR (interquartile range) 규칙과 규칙기반의 방법을 이용한 이상치 탐지를 제공할 수 있도록 개발하였다. 개발된 모듈은 한강 유역의 용당저수지에 적용하여 검정을 실시하였다. 본 연구에서 개발된 농촌유역 홍수관리를 위한 자료처리 요소 모듈은 추후 홍수관리 및 그에 관한 연구를 하는데 있어 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 기후변화가 미래 수문자료에 미칠 수 있는 영향을 예측하기 위한 다양한 기법이 개발 및 적용되고 있으며, 과거 및 미래 수문자료의 경향성을 파악하고 비교하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 경향성 분석은 크게 모수적 검정과 비모수적 검정으로 구분될 수 있으나, 수문자료의 특성에 의해 비모수적 검정이 유리한 경우가 대부분이다. 본 연구에서도 낙동강 유역에서 수집된 과거 및 미래 강우량의 경향성 분석을 위해 비모수적 검정 중 MK 검정과 SR 검정을 사용하였다. 또한 본 연구에서는 경향성 분석 절차의 사전절차로 PW 기법과 TFPW 기법을 적용하고 비교함으로써, 자료의 사전처리가 최종 결과에 통계적으로 유의한 영향을 미칠수 있음을 제시하였다. 특히 SMK 기법을 적용하여 낙동강 유역의 강우자료의 경향성이 시작되는 시기를 추가로 분석하였다. 과거 강우자료의 분석결과 년총강우량은 대부분 증가하는 경향을 보였으며, 4월과 5월 그리고 9월과 10월 사이를 기점으로 강우패턴이 변화됨을 알 수 있었으며, 미래 강우자료의 분석결과 기후변화가 심해짐에 따라 경향성이 시작되는 시기가 수개월씩 빨라짐을 알 수 있었다. 이와 같은 연구결과는 향후 기후변화와 관련된 연구의 기초자료로 제공될 수 있으며, 낙동강 유역의 수자원 관리와 계획의 수립에 있어 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
공정능력지구 $C_{pk}$는 제조공정이 제품을 제대로 생산하고 있는지를 평가하기 위하여 널리 사용되고 있는 측도이다. 최근까지 공정능력지수 $C_{pk}$에 관한 추정문제들이 만히 연구되었는 바, 대부분의 이러한 연구들은 공정분포가 정규분포임을 가정하였다. 하지만 실제 품질관리 현장의 공정으로부터 얻어지는 특성치들이 정규분포를 따르지 않는 경우가 많이 발생하며, 이를 감지하기가 어려울 수 있다. 따라서 본 논문에서는 공정능력지수 $C_{pk}$에 대한 바람직한 구간추정 방법을 제안하기 위하여 6가지 형태의 비모수적인 붓스트랩 신뢰구간을 설정하고 세 가지 공정분포에 대하여 다양하고 포괄적인 모의실험을 통하여 그 효율성에 관하여 비교연구를 하였다.
와이블 분포는 제품의 물리적 특성을 잘 반영하고 고장률이 증가하거나 감소하는 경우 모두를 나타낼 수 있기 때문에 재품의 수명을 모델링할 때 가장 많이 사용되는 분포이다. 일반적으로 수명시험에서 표본의 모든 제품의 수명이 측정될 때까지 시험을 진행하는 것이 원칙이지만 여러 가지 시간적 또는 비용적인 제약으로 인해 시험을 중도절단 하는 경우가 빈번하게 발생한다. 이 논문에서는 제품의 수명 데이터가 와이블 분포를 따르고 제1형 우측중도절단된 경우 척도모수의 변화를 탐지하는 Weibull generalized likelihood ratio (GLR) 관리도 절차를 제안하였다. 모의실험을 실시하여 제안한 GLR 관리도와 기존에 제안된 두 가지 CUSUM 관리도의 성능을 average run length (ARL)을 이용하여 비교하였다. 그 결과 이 논문에서 제안한 GLR 관리도는 형상모수와 표본의 크기가 크고 중도절단율이 아주 높지 않은 경우 척도모수의 다양한 변화를 탐지하는데 효율적임을 알 수 있었다.
한 시계열의 자기상관계수의 절대값을 시차를 무한대로 접근시켜 가면서 각 시차에 대하여 구하고 이 절대값을 모두 더한 값이 무한일 때 이 시계열은 장기기억을 가진다. 이로 인하여 장기기억 모수를 추정하는데에는 자기상관을 기본으로 한다. 표본의 자기상관과 이론적 자기상관 사이의 거리를 최소하여 추정통계량을 유도하고 있는 것이 일반적이다. 이 경우에는 정상적 과정에 한하여 적용이 가능하다. 시계열은 어느 시계열이던지 간에 이 시계열에 적합한 모형이 존재할 것이고 이 모형을 시계열에 적용하면 잔차 시계열을 얻을 수 있다. 원래 시계열의 이론적 상관 대신 원래 시계열의 잔차 시계열의 자기상관과 표본의 자기상관 사이의 거리를 최소하여 추정통계량을 얻으면 통계량의 계산이 편하고 이 추정량은 정상적 시계열과 비정상적 시계열에 다같이 적용할 수 있다. 본 논문에서는 잔차의 자기상관을 이용하여 자기회귀 분수적분 이동평균 과정의 모수 추정량을 도출한다. 그리고 이 추정 통계량에 입각하여 주가의 형성과정을 살펴보고 장기기억이 옵션가격과 포트폴리오 구성에 미치는 영향을 밝힌다.
제품의 수명을 유지시키는 것은 품질관리의 주요 목표 중 하나이다. 실제 공정에서는 시간 및 비용의 문제로 인해 모든 표본의 수명을 측정할 수 없는 경우가 많이 발생하기 때문에, 대부분 중도절단된 자료를 포함시켜 표본을 구성한다. 이 논문에서는 제1형의 우측중도절단된 수명 자료가 로그정규분포를 따르는 경우, 제품 수명의 평균을 모니터링하는 두 가지 누적합 관리도 절차를 제안한다. 하나는 우도비에 기초한 누적합 관리도이고, 다른 하나는 이항분포에 기초한 누적합 관리도 절차이다. 모의실험을 통해 평균런길이를 비교하는 방법으로 제안된 두 관리도 절차의 성능을 비교하였다. 모의실험 결과, 중도절단율이 낮은 경우, 형상모수값이 작은 경우, 평균의 감소 변화량이 큰 경우에는 우도비 누적합 관리도가 더 효율적이며, 반대로 중도절단율이 높은 경우, 형상모수값이 큰 경우, 평균의 감소 변화량이 적은 경우에는 이항 누적합 관리도가 더 효율적인 것으로 나타났다.
한 시계열의 원래 관찰치가 본래 가지고 있는 정보를 하나도 잃지 않고 또한 손상시키지 않고 그대로 보존되며 계산이 용이하고, 뿐만 아니라 가능도함수나 비모수 추정함수를 계산함에 있어 수치적 불안정 잠재성이 존재하지 않도록 변환된 시계열을 얻을 수 있으면, 다시 말해 각종 통계량의 계산에 용이하게 적용 가능하되 원래 시계열이 보유하고 있는 모든 성질들은 추호도 손상시킴이 없이 이 시계열을 변환시킬 수 있는 변환방법이 존재한다면, 모수의 추정치와 검정통계량을 정확히 얻을 수 있을 것이다. 이와 같은 변환방법이 웨이브렛 변환이다. 이 변환은 푸리에 분석의 결점을 극복하되 후리에 변환이 적용되는 분야에는 거의 모두 적용 가능한 변환방법이다. 이 논문에서는 시계열의 웨이브렛 변환을 소개하고 이 변환이 재무시계열의 모형화에 한몫을 단단히 할 수 있다는 점을 밝히고자 한다. 그리고 웨이브렛 변환을 성공적으로 적용할 수 있는 주가과정을 하나의 예로 제시하여 웨이브렛 변환의 구체적 적용방법을 탐구하고자 한다. 웨이브렛의 주가 시계열의 적용방법의 한 예로 주가의 장기기억과정을 분석한다. 한국과 외국의 일별 주가지수의 수익률 시계열들이 장기기억과정을 따르는 시계열임이 발견되었다. 여러 형태의 웨이브들을 사용하여 검정하였는데 이 모두가 한결같이 주가지수가 장기기억성과정임을 지지하고 있다.
본 연구에서는 기존의 특정 음성 변수에 대한 모수적 통계 접근 방법을 탈피하고 새로운 음성을 이용한 사상체질 분류 알고리즘을 개발하고자 먼저 5개의 모음과 2개의 문장으로 이루어진 총 120명의 여성 음성 데이터 수집하였다. 이후 다양한 음성 신호 분석 방법과 툴을 이용하여 총 134개의 음성 변수를 추출하였다. 각 변수에서는 체질별 최대값들의 최소값, 최소값들의 최대값을 이용해 4개의 조건 변수를 새로 생성하고 이를 관리하기 위한 메모리와 체질 점수 개념을 도입하여 비모수적인 통계 방법을 기반으로 한 분류 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘 성능 테스트를 위해 10-fold cross 검정테스트를 실시하였으며 본 알고리즘은 최종적으로 이진 분류에서 진단률 41.5%와 정확률 79.5%를 가지는 것으로 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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