• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.29 no.5
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• pp.807-822
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• 2016

The composite lognormal-GPD models (LN-GPD) enjoys both merits from log-normality for the body of distribution and GPD for the thick tailedness of the observation. However, in the estimation perspective, LN-GPD model performs poorly due to numerical instability. Therefore, a two-stage procedure, that estimates threshold first then estimates other parameters later, is a natural method to consider. This paper considers five nonparametric threshold estimation methods widely used in extreme value theory and compares their performance in LN-GPD parameter estimation. A simulation study reveals that simultaneous maximum likelihood estimation performs good in threshold estimation, but very poor in tail index estimation. However, the nonparametric method performs good in tail index estimation, but introduced bias in threshold estimation. Our method is illustrated to the service time of an Israel bank call center and shows that the LN-GPD model fits better than LN or GPD model alone.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.21 no.2
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• pp.219-229
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• 2010

There have been many researches on the risk management due to rapid increase of various risk factors for financial assets. Aa a method for comprehensive risk management, Value at Risk (VaR) is developed. For estimation of VaR, it is important task to solve the problem of asymmetric distribution of the return rate with heavy tail. Most real distributions of the return rate have high positive kurtosis and low negative skewness. In this paper, some alternative distributions are used to be fitted to real distributions of the return rate of financial asset. And estimates of VaR obtained by using these fitting distributions are compared with those obtained from real distribution. It is found that normal mixture distribution is the most fitted where its skewness and kurtosis of practical distribution are close to real ones, and the VaR estimation using normal mixture distribution is more accurate than any others using other distributions including normal distribution.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.282-282
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• 2017

모래, 실트 및 자갈과 같은 비점착성 유사는 하천에서의 이동 형태에 따라 소류사와 부유사로 구분된다. 부유사는 난류로 인해 흐름 내에서 부유 상태로 이동하는 유사로, 대부분의 자연 하천에서 유사는 부유사 형태로 이송된다. 유수동역학적 조건 하에서 이동하는 부유사의 입도 분포는 유사 입자의 부유와 퇴적에 따라 불규칙적으로 변화하기 때문에 여러 연구에서 주요한 문제로 다뤄지고 있다. 부유사의 입도 분포는 흐름 유속, 부유사의 부유 높이, 하상 재료의 특성 등에 따라 변화하며, 로그 정규분포를 따르는 것으로 알려져 있다. 이에 본 연구에서는 여러 다양한 하천 흐름 조건에서 부유사의 입도 분포를 모의할 수 있는 입도 분포 모형에 관한 개념적 틀(Framework)을 제안한다. 유사 입자의 입도 분포 모의는 추계학적 방법의 적용을 통해 얻어진다. 본래 점착성 유사의 입도 분포를 모의하기 위한 추계학적 입도 분포 모형으로부터 제안된 개념적 틀로, 다양한 흐름 조건 하에서 특정 확률 분포형을 띠는 입도 분포를 모의할 수 있다. 점착성 유사의 이동 모형에서는 점착성을 띠는 유사 입자들의 응집 현상에 따른 크기 변화를 모의하기 위한 응집 모형이 필수적이다. 시간에 따른 크기 변화를 모의하는 응집 모형에서, 흐름 내 여러 특성들에 의해 결정되는 응집 인자와 달리 파괴 인자의 경우 불규칙적 난류 운동으로 인해 무작위한 특성을 띤다. 모형에서 요구되는 파괴 인자를 특정 확률 분포형을 띠는 난수로 고려함으로써 점착성 유사의 입도 분포 모형이 개발되었다. 이 때, 점착성 유사는 프랙탈 구조를 가지는 것으로 가정하기 때문에 크기에 따라 밀도와 침강 속도가 변화한다. 반면 비점착성 유사는 크기에 따른 밀도 변화가 일어나지 않으므로, 고정된 밀도와 프랙탈 차원을 적용하여 점착성 유사의 입도 분포모형으로부터 비점착성 유사의 입도 분포 모의가 가능할 것으로 판단된다. 이러한 추계학적 방법의 적용을 통해, 하나의 경계 조건으로 대변되는 하상 특성에 따른 단점 또한 보완될 것으로 예측된다. 예를 들어 로그 정규 분포를 띤다고 가정할 때 보정을 통해 결정해야하는 변수는 평균과 분산으로 두 개가 요구된다. 유사의 평균 크기로부터 확률분포형의 평균값이 결정되면, 하상에 존재하는 유사의 특성에 따른 입도 분포의 분산은 난수의 분산을 결정함으로써 모의할 수 있다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.12B no.4 s.100
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• pp.437-442
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• 2005

For the purpose of speaker normalization in speaker independent speech recognition systems, experiments are conducted on a method based on Gaussian mixture model(GMM). The method, which is an improvement of the previous study based on vector quantizer, consists of modeling the probability distribution of canonical feature vectors by a GMM with an appropriate number of clusters, and of estimating the warp factor of a test speaker by making use of the obtained probabilistic model. The purpose of this study is twofold: improving the existing ML based methods, and comparing the performance of what is called 'soft decision' method with that of the previous study based on vector quantizer. The effectiveness of the proposed method is investigated by recognition experiments on the TIMIT corpus. The experimental results showed that a little improvement could be obtained tv adjusting the number of clusters in GMM appropriately.

• Journal of Korean Society of Forest Science
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• v.102 no.4
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• pp.477-483
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• 2013

The purpose of this study was to calculate uncertainty of emission factor collected data and to evaluate the applicability of Monte Carlo simulation technique. To estimate the distribution of emission factors (Such as Basic wood density, Biomass expansion factor, and Root-to-shoot ratio), four probability density functions (Normal, Lognormal, Gamma, and Weibull) were used. The two sample Kolmogorov-Smirnov test and cumulative density figure were used to compare the optimal probability density function. It was observed that the basic wood density showed the gamma distribution, the biomass expansion factor results the log-normal distribution, and root-shoot ratio showd the normal distribution for Pinus densiflora in the Gangwon region; the basic wood density was the normal distribution, the biomass expansion factor was the gamma distribution, and root-shoot ratio was the gamma distribution for Pinus densiflora in the central region, respectively. The uncertainty assessment of emission factor were upper 62.1%, lower -52.6% for Pinus densiflora in the Gangwon region and upper 43.9%, lower -34.5% for Pinus densiflora in the central region, respectively.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.4 no.1
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• pp.72-87
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• 1986

본 연구의 목적은 주가로상 좌회전운전자의 문격수낙특성(gap-acceptance characteristics)을 파악하는 데 있다. 이 목적을 달성하기 위하여 포켓컴퓨터를 이용한 새로 운 자료수집기법이 개발되었다. 이 기법은 적은 비용으로 정확한 자료의 수집을 가능하게 하였다. 연구교차로는 마산시의 부도심에 위치한 2차선가로 및 4차선가로상의 전형적인 신 호등 비설치교차로가 선정되었다. 정규분포 및 대수정규분포가 probit분석을 이용하여 임계 수낙문격분포(critical acceptance gap distribution)로 검정되었다. 두 분포들은 5% 우의수준 에서 기각되지 않았다. 2차선가로의 임계수낙문격은 2.9∼3.0초의 범위였으며 표준편차는 1. 2∼1.5초의 범위였고, 4차선가로는 각각3.3∼3.4초와 1.3∼1.5초의 범위였다. 2차선가로의 임 계 lag는 2.6초였으며 4차선가로의 임계lag는 3.2초이었다. 국내 좌회전운전자의 임계수낙문 격이 미국인의 것에 비하여 짧은 것으로 나타났다. 이는 도시교통류의 주구성 차량이 직업 운전자들이 운전하는 소형 택시로 이루어지는 운전자 및 차량특성에 기인한 것으로 볼 수 있다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.37 no.8
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• pp.591-598
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• 2010

In this study, we propose a new method for generating candidate solutions based on the Cauchy probability distribution in order to complement the shortcoming of the solutions generated by the normal distribution. The Cauchy probability distribution has infinite mean and variance, and it has rather large probability in the tail region relative to the normal distribution. Thus, the Cauchy distribution can yield higher probabilities of generating candidate solutions of large-varied variables, which in turn has an advantage of searching wider area of variable space. In order to compare and analyze the performance of the proposed method against the conventional method, we carried out an experiment using benchmarking problems of real valued function. From the result of the experiment, we found that the proposed method based on the Cauchy distribution outperformed the conventional one for all benchmarking problems, and verified its superiority by the statistical hypothesis test.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.10 no.11
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• pp.303-308
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• 2019

This study suggests a method for deriving earthquake response based on log-normal distribution in order to obtain realistic and reliable probability and statistical seismic response of structures. The development of three earthquake suites were presented, with a brief description of 2%, 10%, and 50% in 50 years probability of exceedance according the USGS Los Angeles probabilistic seismic hazard maps. In order to analyze the basic dynamic behavior, a Single-Degree-of-Freedom (SDOF) structure was selected and the seismic response spectrum representing the response of each natural period was plotted. Overall, the mean response values presented through the log-normal distribution is lower than the standard normal distribution. Thus, it is considered that the former method can be provided as the effective cost on performance-based seismic design more than the latter one.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.739-741
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• 2005

컴퓨터 게임 지리정보시스템(GIS), 가상현실 분야 등에서 환경 표현의 기반이 되는 지형 렌더링 기술은 매우 중요하다. 최근 LIDAR와 같은 3D 스캐닝 기술은 보다 정밀하고 정확한 지형 데이터를 제공한다. 하지만, 실시간 렌더링을 위해 사용되는 대부분의 방법들이 DEM이나 DTED와 같은 정규격자(uniform grid) 데이터에 최적화 되어 있기 때문에, LIDAR 데이터와 같은 비정규 데이터에는 적합하지 않다. 또한 방대한 LIDAR 데이터는 일반 PC에서 처리가 쉽지 않다. 본 논문에서는 대용량 비정규 데이터에서의 빠르고 효율적인 렌더링 방법을 제안한다. 샘플 데이터의 공간적 분포에 따라 정규격자를 생성하고, 이 격자에 맞도록 LIDAR 데이터를 재샘플링(resampling)하여 DTED와 같은 형태로 변환한다. 기하 재구성된 데이터에 연속적인 상세단계(CLOD)기반의 쿼드트리 알고리듬을 적용하여 지형을 효율적으로 렌더링한다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.20 no.1
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• pp.71-84
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• 2017

Radon, which enters the interior environment from soil, rocks, and groundwater, is a radioactive gas that poses a serious risk to humans. Indoor radon concentrations are measured to investigate the risk of radon gas exposure and reliable radon concentration mapping is then performed for further analysis. In this study, we compared the predictive performance of various univariate kriging algorithms, including ordinary kriging and three nonlinear transform-based kriging algorithms (log-normal, multi-Gaussian, and indicator kriging), for mapping radon concentrations with an asymmetric distribution. To compare and analyze the predictive performance, we carried out jackknife-based validation and analyzed the errors according to the differences in the data intervals and sampling densities. From a case study in South Korea, the overall nonlinear transform-based kriging algorithms showed better predictive performance than ordinary kriging. Among the nonlinear transform-based kriging algorithms, log-normal kriging had the best performance, followed by multi-Gaussian kriging. Ordinary kriging was the best for predicting high values within the spatial pattern. The results from this study are expected to be useful in the selection of kriging algorithms for the spatial prediction of data with an asymmetric distribution.