스코어 변수의 민감도와 특이도와의 관계로 표현한 ROC 곡선을 더욱 정확한 진단을 위하여 분포함수와 공변량을 고려한 연구가 많이 진행되었다. 공변량을 고려하는 회귀분석 방법을 사용하였으며 이때 분포함수를 정규분포로 가정하거나 잔차의 분포함수를 추정하여 ROC 분석을 하였다. 본 연구는 분포함수가 주어지지 않으며 진단에 영향을 주는 공변량을 모르는 일반적인 상황에서 논의하였다. 확률변수인 스코어와 두 개의 보모집단으로 구성된 신용평가 자료에 적합한 분포함수를 추정하기 위하여 여러 개의 정규분포가 혼합된 정규혼합분포를 사용하여 ROC 분석을 한다. 고전적인 비모수적이고 경험적인 ROC 곡선에 적합한지를 파악하기 위하여 AUC 통계량을 사용하여 비교하며, 본 연구에서 제안한 정규혼합분포를 이용한 ROC 곡선이 다른 방법으로 구한 ROC 곡선보다 적합함을 보였다.
본 연구에서는 국내 분단위 강우자료(MMR)를 이용하여 시간해상도에 따른 강우의 공간상관구조 특성을 검토하였다. 이러한 특성을 파악하기 위해 이변량 혼합분포를 이용하여 강우를 모형화한 후 정규분포와 대수 정규분포를 고려하여 시간해상도별로 공간상관함수를 유도하고 그 변동특성을 파악하였다. 또한 분단위 강우 자료를 호우 발생 특성별(태풍, 장마, 대류성 강우)로 분류하여 이에 대한 공간상관함수를 각각 유도하였다. 이때 시간해상도를 고려하기 위한 대상 집성시간은 1, 2, 3, 5, 10, 30, 60분이고, 대상지점은 중부지역의 27개 우량관측소 지점을 이용하였다. 그 적용 결과 분단위 강우자료의 경우 무강우 자료의 영향이 상대적으로 매우 크게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 공간상관거리는 적용 분포형, 호우 발생 특성에 따라 차이가 있지만 1분의 경우 약 $9{\sim}15km$, 60분의 경우 약 $21{\sim}53km$인 것으로 파악되었다. 또한 강우의 집성시간이 길어질수록 공간상관특성이 상대적으로 뚜렷하게 나타나고 공간상관거리가 길어짐을 확인하였다. 본 연구의 결과는 분단위 강우자료의 관측소 밀도가 시단위 강우자료 관측소에 비해 상대적으로 매우 적음을 나타내며, 분단위 강우자료를 이용하여 지점빈도해석과 같은 공간적인 특성을 분석할 경우 적절한 개선방안이 제시되어야함을 의미하는 것이기도 하다.
표현형 변수 Y가 유전변수 X와 환경변수 E로 표시되고 X와 E가 상호독립이며 각각 다음과 같은 정규분포를 한다고 하자. $$X\simN(\mu,\sigma^2), E\simN)0,\omega^2)$$ 대체로 $Y \geq y$이거나 $Y \leq y$인 형태일 때 유전 및 육동적 선발은 Y=X+E의 형태로 나타난다. 롭슨[3]은 선발을 반복하였을 때 유전변수 X의 평균기대치와 유전변수 X의 조건부분포의 영향을 연구하였고 이와같은 일변량분포의 경우 선발의 효과는 전분산에 대한 유전분산의 비에 달려있다 하였다. 이러한 선발모형을 p-차원 공간에 적용하면 유전편차의 비율을 구할 수 있다.
설계홍수량의 유도를 위해 일차적으로 극치계열인 금강, 영산강 및 석진강 수개 3개 유역의 연최고치계열을 중심으로 하여 SMEMAX법, 역변환(Power Transformation) 및 2단계역변환(Two step Power Transformation, TSPT)법에 의해 척도분포의 정규화를 위한 변환법의 효율성 검정과 설계홍수량의 유도 및 비교분석을 수행한 결과 SMEMAX 법과 Power 변환법에서는 정규분포화를 왜곡도계수의 영으로의 접근 시도는 가능하나 소설도, 3으로의 조건을 충족시킬 수 없었던 반면 2단계역변환법에서는 소설도, 3에 매우 근접된 결과를 가져오므로서 척도분포의 정규화를 기할 수 있었고 각각의 변환법에 유도된 설계홍수량간의 비교분석에서는 SMEMAX 및 Power 변환법에 비해 2단계역변환방법에 의한 설계 홍수량이 재현기간 10년 이상 실측치에 보다 접근된 좋은 결과를 나타내었다.
An experimental design technique is developed for estimating the moments of system response functions. It is easy to implement and provides accurate results compared with other traditional methods. It is based on the work of Taguchi, later improved by D'Errico and Zaino. The existing experimental techniques, however, is applicable only for normally distributed cases. In this article the three-level Taguchi method is extended to obtain optimum choice for levels and weights to handle nonnormal distributions. A systematic procedure for reliability analysis is then proposed by using the Pearson system and the narrow system reliability bounds. Illustrative examples including a tolerance optimization problem are shown very accurate comparing with those by Monte-Carlo simulations and the first-order reliability method.
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.
본 논문에서는 정규확률변수의 곱과 그의 합으로 표현되는 통계량의 분포에 대한 효과적인 근사법을 다루었다. 이차 형식에 대한 안장점근사에 기초한 이 방법은 기존의 정규근사에 비해 매우 정확한 결과를 제공한다. 또한 이에 대한 응용으로 FSK 통신에서 발생하는 문제를 제시하고, 그 해결책으로 본 논문에서 제안한 안장점근사법을 사용하였다. 모의실험을 통해 제안된 근사법이 중심영역은 물론, 통신이론에서 주요 관심 영역인, 극단 꼬리부분의 확률 근사에도 매우 유용한 방법임을 확인하였다.
Adrian and Brunnermeier(2009)가 제안한 CoVaR는 위기의 파급효과를 측정하는 데 유용한 도구이다. 특히 어떤 금융기관이 금융시스템에 대해 어느 정도의 잠재적 리스크를 갖고 있는지를 측정할 수 있다. 본 연구는 CoVaR를 추정하는데 있어서 Adrian and Brunnermeier(2009)가 사용한 분위수 회귀방식이 아니라 이변량 정규분포 및 $S_U$-정규분포 등 모수적 분포함수를 이용하여 CoVaR를 추정하는 방법을 제안한다. 이들 모형을 이용하여 국내 은행산업을 대상으로 CoVaR를 추정하고, 이를 통해 CoVaR의 현실적 유용성을 점검함과 동시에 각 모형들의 추정 성과를 비교한다. 추정 결과, 은행들이 시스템리스크에 양(+)의 기여를 하고 있는 것으로 나타났다. 모형별로는 $S_U$-정규분포모형에 비해 분위수 회귀와 정규분포모형이 CoVaR를 (절댓값에서) 크게 과소평가하며, 위기수준을 높일수록 그 정도가 심해지는 것으로 나타났다.
설계단계에서 시스템의 불확실성을 반영하려는 노력이 다양하게 이루어지고 있으며, 강건 최적설계 혹은 신뢰도 기반 최적설계는 이에 대한 대표적인 설계 방법론이다. 이러한 최적화 수식에는 성능함수의 평균, 표준편차와 확률제한조건이 목적함수와 제한조건으로 주로 활용된다. 그러므로, 이러한 통계적 특성치를 효과적으로 계산하는 것은 필수적이며, 더 나아가 최적화 과정에서 비선형 계획법이 일반적으로 활용되므로 민감도가 반드시 필요하다. 본 연구에서는 통계적 모멘트와 확률제한조건에 대해 적분 형태로 정의되는 민감도 수식을 비정규 분포로 확장하고자 한다. 얻어진 민감도 해석 결과는 통계적 모멘트와 손상확률이 설계점에서 계산된 경우, 민감도를 얻기 위해 추가로 성능함수를 계산할 필요가 없음을 보여주므로 효율성 측면에서 우수하다. 그러나, 민감도 수식이 성능함수와 확률밀도함수의 미분과정에서 얻어지는 함수의 곱으로 정의되므로, 동일한 수치적분 방법이 적용되는 경우 민감도 해석 결과는 통계적 모멘트 결과의 정확도에 미치지 못할 가능성이 있다.
최대 엔트로피 방법을 이용하여 강한 비정규분포과정의 특성을 갖는 비선형 불규칙 파고의 확률밀도 함수를 유도하였다. 파랑의 파고가 쇄파고(또는 수심)에 의해 제한되고 파고의 1, 2차 모멘트만 주어졌을 경우, 유도된 확률밀도함수는 $H_{b}$ (쇄파고), $H_{m}$(평균파고), $H_{rms}$(파고의 제곱평균평방근)의 매개변수로 폐합형(closed form)으로 표시된다. 파고의 3차 이상의 모멘트가 주어진 경우에는 최대 엔트로피를 갖는 확률밀도함수의 매개변수를 구하기 위해서 비선형 적분 방정식 계를 Newton-Raphson 방법을 이용하여 수치적으로 구하였다. 최대 엔트로피 방법을 이용하여 유도된 파고의 확률밀도함수를 비정규분포의 특성이 강한 실측자료와 비교하였다. 실측자료는 폭풍시 중간수심과 천해에서 측정된 쇄파고에 가까운 자료로서 강한 비선형 불규칙 파랑의 특성을 지니며, 이 경우에도 유도된 확률밀도함수가 측정된 파고의 막대그래프와 잘 일치하였다. 강한 비선형 불규칙파의 특성을 갖는 파랑의 파고일 경우에도 파고의 1, 2차 모멘트만으로도 파고의 분포를 잘 나타낼 수 있었다. 최대 엔트로피 방법을 이용하여 구해진 파고의 확률분포함수는 해안구조물의 설계파를 결정하는 극치파고분포와 파고의 통계적인 특성을 추정하는데 매우 유용하게 이용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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