This paper is a brief review of the different procedures that are available for fitting theoretical distributions to data. The use of each technique Is illustrated by reference to a distribution system which including the Pearson, Johnson and Burr functions. These functions can be used to calculate percent out of specification. Therefore, in this paper a new method for estimating a measure of process capability for Gamma distributed variable data proposed using the percentage nonconforming. Process capability indices combines with the percentage nonconforming Information can be used to evaluate more accurately process capability.
WC-6%Co 소결체를 열처리할 때 발생하는, 시편 표면에서의 급격한 입자 성장 거동을 열처리 분위기를 변수로 하여 관찰하였다. 열처리 분위기로 수소와 메탄을 각각 사용하였고, 온도는 1400~145$0^{\circ}C$, 압력은 1~3 Torr, 그리고 시간은 100분까지 변화시켰다. 표면에서의 입자 성장은 수소 분위기보다 메탄 분위기를 사용하는 경우 훨씬 빠르게 일어났다. 그리고 열처리 온도가 증가할수록, 압력이 감소할수록 입자 성장 속도가 증가하였다. 이때 성장한 입자의 크기 분포는 비정규 분포를 보였다. 한편, 입자 성장은 열처리시 증발하는 시편의 Co 무게 감소와 밀접한 관계를 보였다. 이러한 표면에서의 입자 성장 현상을 열처리한 조건과 관련되어 WC-Co 상태도에서 예측할 수 있는, 탈탄-탄화 반응 및 비정상 입자 성장 현상 관점으로 설명하였다.
본 논문에서는 순서대립가설에 대하여 k개의 회귀직선의 평행선을 검정하는 비모수적 검정 법을 제안하였다. 검정통계량은 각 직선에서 얻은 기울기 추정량들에 가중치를 준죤키어 (Jonckheere)형태의 통계량이다. 제안된 통계량의 분포는 점근적으로 정규분포를 따르게 되 어, 검정법은 점근분포무관검정이 된다. 모수적 검정법과 비교한 점근상대효율은 바람직한 형태를 가지며, 기존의 비모수적 검정법과 비교하여도 더 효율적임을 보였다.
본 연구에서는 원유시장의 변동성 분석에 적용될 수 있는 VaR(Value-at-Risk) 접근법을 고찰한다. 그리고 다양한 VaR 모형들(RiskMetrics, GARCH, IGARCH와 FIGARCH 모형)의 성과를 정규분포와 치우친 Student-t 분포 가정 하에서 평가한다. Brent 및 Dubai 시장의 일별가격 자료를 이용한 실증분석 결과에 따르면, FIGARCH 모형이 GARCH 모형이나 IGARCH 모형보다 원유시장의 변동성에 내재되어 있는 장기기억 특성을 잘 반영한다는 점에서 더 우월한 것으로 나타났다. 이러한 사실은 원유시장 수익률의 변동성에는 장기기억이 존재한다는 것을 의미한다. 그리고 VaR 분석 결과, 치우친 Student-t 분포 가정 하에서 추정되는 FIGARCH 모형이 롱 포지션과 숏 포지션 모두에서 정규분포 가정 하에서 추정되는 다른 변동성 모형들보다 원유시장에서의 투자 위험을 더 정확하게 예측하는 것으로 나타났다. 이러한 사실은 치우친 Student-t 분포 가정이 원유시장 수익률 분포에 내재되어 있는 비정상적 왜도와 첨도를 모형화하는데 더 적합하다는 것을 의미한다. 이와 같은 발견은 원유시장 구매자 및 판매자들이 원유가격의 움직임을 올바르게 측정하고 VaR을 정확하게 추정하는데 도움을 줄 것이다.
최근 금융과 기술이 결합된 핀테크 기술이 각광받고 있고 모바일 기기에서 바이오 정보를 이용한 간편 결제를 이용하는 사람들이 늘어나고 있다. 본 논문에서는 기존의 지문, 홍채, 정맥 인식과 같은 생체인식 시스템과 달리 별도의 센서 추가 없이 스마트폰의 후면 카메라로 촬영된 엄지손가락 후면 영상을 이용한 새로운 비접촉식 바이오인식 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 엄지손가락의 길이, 너비, 주름 정보를 특징으로 사용한다. 이를 위해 가이드라인에 맞춘 엄지손가락 영상을 촬영하고, 조명 정규화, 피부색 영역 검출, 크기 정규화 및 정렬 과정을 거친 후 상관계수 계산을 통해 유사도를 측정한다. 인식 정확도 측정을 위해 동일인 매칭 및 타인 매칭을 진행하였으며, 오거부율이 1.55%일 때, 1.68%의 오수락율의 결과를 얻었다. 타인 매칭 결과에 대한 분포가 정규분포에 가깝게 나타나 보안성 측면에서 더욱 중요한 오수락율이 적다는 장점을 가진다. 오거부율이 15% 수준일 때 오수락율을 0%까지 낮출 수 있어 보안성을 우선시 하는 금융시장에서 본인 확인 목적의 바이오인식 방법으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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.
근사분산을 최대화하는 least favorable한 ${\epsilon}$-contaminated 정규분포는, 중간 영역에서는 가우시안이나 그 외의 영역에서는 라플라시안 분포를 갖는다는 사실에 근거하여 본 논문에서는 이 확률분포 하에서 비선형 잡음제거 알고리즘을 유도하고 이의 성능을 확인한다. 제안 알고리즘은 위 잡음 환경에서 MLE(maximum likelihood estimator) 이며, efficacy를 최대화한다는 기준에서 최적임을 증명한다. 또한, 유도한 필터를 미리어드 필터와 결합함으로써 임펄스 잡음을 효과적으로 제거하기 위한 비선형 필터를 제안하고 이를 이론적으로 분석한 다음 ${\alpha}$-stable 확률분포를 갖는 잡음에 열화된 이미지를 이용하여 그 성능을 확인한다.
1997년 9월부터 2007년 12월까지 인공위성 해색센서 SeaWiFS의 클로로필-$\alpha$ 농도가 가지는 오차 특성을 분석하고 그 원인을 조사하였다. 동해의 클로로필-$\alpha$ 월별 분포에는 비정상적으로 높은 농도값이 스펙클(speckle) 형태로 출현하였다. 스펙클들은 시공간적으로 연계성이 없이 산발적으로 분포하였으며 주변 평균에 대해 $10mg/m^3$ 이상의 편차를 보였다. 스펙클들은 주로 겨울철에 나타났으며 구름 분포와 관련이 있었다. 10년간 월별 운량 분석 결과 겨울철 운량은 다른 계절과 달리 남동해상에 집중적으로 분포하였으며, 운량이 클수록 스펙클의 농도가 크게 나타나는 통계적 특성을 보였다. 특히 스펙클이 나타나는 화소의 각 밴드별 정규화된 수출광량을 분석해 본 결과 짧은 파장 영역(443, 490, 510 nm)은 전체적으로 수출광량이 낮게 나타난 반면 550 nm 밴드는 정상 화소와 유사한 분포를 보였다. 짧은 파장 영역의 낮은 수출광량은 555 nm 밴드에 대한 비율로 구해지는 클로로필-$\alpha$ 농도값을 비정상적으로 증폭시켰으며 SeaWiFS 자료에 스펙클을 유발하였다. 본 연구는 동해의 SeaWiFS 클로로필-$\alpha$ 농도자료가 지니는 스펙클 오차에 대한 문제점을 제기하고 오차 특성 분석을 통해 좀 더 신뢰도 있는 자료를 해양 응용 연구에 사용해야 함을 제시한다.
음성 인식에서 기존의 음성 특징 추출 방법은 명확하지 않은 스레숄드 값으로 인해 부정확한 음성 인식률을 가진다. 본 연구에서는 음성과 비음성에 대한 특징 추출을 묵음 특징 정규화를 융합한 음성 인식 성능 향상을 위한 방법을 모델링 한다. 제안한 방법에서는 잡음의 영향을 최소화하여 모델을 구성하였고, 각 음성 프레임에 대해 음성 신호 특징을 추출하여 음성 인식 모델을 구성하였고, 이를 묵음 특징 정규화를 융합하여 에너지 스펙트럼을 엔트로피와 유사하게 표현하여 원래의 음성 신호를 생성하고 음성의 특징이 잡음을 적게 받도록 하였다. 셉스트럼에서 음성과 비음성 분류의 기준 값을 정하여 신호 대 잡음 비율이 낮은 신호에서 묵음 특징 정규화로 성능을 향상하였다. 논문에서 제시하는 방법의 성능 분석은 HMM과 CHMM을 비교하여 결과를 보였으며, 기존의 HMM과 CHMM을 비교한 결과 음성 종속 단계에서는 2.1%p의 인식률 향상이 있었으며, 음성 독립 단계에서는 0.7%p 만큼의 인식률 향상이 있었다.
염해에 콘크리트 구조물은 사용기간의 증가에 따라 내구성에 문제가 발생하므로 보수를 포함한 유지관리가 필수적이다. 일반적으로 결정론적인 방법으로 내구수명이 결정되고 이에 따라 유지관리비가 평가되고 있으나, 확률론적 유지관리 기법을 고려할 경우 연속적인 보수비용이 평가되므로 합리적인 유지관리가 가능하다. 기존의 확률론적 유지관리 기법에서는 정규분포만 고려되었으나, 본 연구에서는 초기 내구수명 및 보수에 따른 수명-확률함수에 로그함수를 고려할 수 있도록 개선되었으며, OPC 및 GGBFS를 사용한 콘크리트에 대하여 보수비용을 평가하였다. 로그 함수를 가지는 수명-확률함수는 중앙값 이전보다 이후에 미치는 영향이 지배적이므로 초기 내구수명 분포에 유리하며 전반적으로 낮은 보수비용을 도출할 수 있다. GGBFS를 사용한 콘크리트는 OPC 콘크리트 비하여 높은 내구수명과 낮은 보수횟수를 통하여 30% 수준으로 보수비가 감소하였다. 본 연구에서 도출된 확률론적 유지관기 기법은 정규분포 뿐 아니라 로그분포를 가지는 수명-확률함수를 초기 및 다양한 보수시기에 적용할 수 있는 장점을 가지고 있으며, 더욱 합리적인 보수비용을 도출할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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