• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 2013.11a
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• pp.9-23
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• 2013

건설공사는 인력의존도가 가장 높으며 타 산업에 대비하여 자동화가 매우 낮고 외기에 노출된 작업 환경으로 추락 등의 중대재해 위험이 가장 높은 산업이다. e-나라지표에 의하면 2006년부터 2012년까지 전체 산업의 약 21.9%를 차지하는 건설 근로자가 생산 활동에 종사하고 있으며, 이직 및 인력의 이동이 매우 잦은 특성을 갖고 있다. 2006년~2012년까지의 재해발생 통계에 따르면 전체적으로 타 산업은 매년 다소간의 증감은 있으나 재해가 감소하는 추세이지만, 건설공사의 경우는 지속적으로 증가하고 있다. 특히, 사고성 사망재해의 경우는 7년간 전체 산업에서 발생하는 사고성 사망재해의 평균 40.9%를 건설업이 차지하고 있어 가장 높아 매우 심각한 수준이다. 또한 건설현장과 건설회사의 안전보건경영의 운영방법 및 제도가 매우 단순하고 정성적인 수준으로 타 산업에 비하여 안전경영의 정량화에 대한 노력이 매우 미약하다. 과거 재해사례 및 통계를 분석하여 앞으로의 재해 위험 요소를 제거하거나 안전한 상태로 형성하여야 하나, 발표되는 재해사례나 통계를 구호 또는 슬로건으로 전파, 교육하는 수준에 머물고 있다. 본 연구에서는 아파트공사를 대상으로 2006년~2011년의 과거 재해통계(8,687건)를 분석하여 데이터베이스화하고, 실제 공사한 아파트공사 샘플현장의 자료(89,375명)를 데이터베이스화하여 현 실정에 부합한 정량적 직종별 위험도를 산정하는 연구를 진행하였다. 따라서 아파트공사의 직종별 위험도를 정량적인 데이터로 산출하고, 과학적인 방법으로 현장 위험수준을 실시간 모니터링 함으로써 건설현장의 주된 생산력인 근로자의 생명과 건강을 보호할 수 있는 효과적인 재해예방이 이루어 질 것으로 기대된다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.2 no.1
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• pp.248-254
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• 1995

샘플링 등 전통적인 관리기법이 백만분의 일 단위의 불량에서는 전수검사가 되어버리는 등의 문제점을 해결하기 위해서는 보다 적극적인 예방품질을 확보하지 않은면 안되는 시점에서 검사, 재작업, 스크랩을 절감하려는 SPC 프로그램을 1980년대 후반부터 미국의 반도체업계에서 구체화시키기 시작했다. 아남산업은 1987년부터 고객(주로 미국)의 요구에 따라 SPC를 도입하여 지난 7년간 통계적 기법을 활용한 공정관리를 하고 있는 중이다. 현재 SPC팀은 품질관리실 소속으로 통계적 기법의 현장활용 및 고객 요구사항의 대응을 위한 SPC 전략수립과 SPC 전산화에 대한 업무를 진행하고 있다. 지난 7년간 아남산업(주)의 통계적 기법의 적용현황과 문제점 그리고 향후전망에 대해 기술하고 제조업체의 품질시스템 중 통계적 기법의 활용에 대해 조명해 보기로 하겠다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.11a
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• pp.175-178
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• 2006

본 논문에서는 주요성분분석과 상호정보 추정을 조합한 입력변수선택 기법을 제안하였다. 여기서 주요성분분석은 2차원 통계성을 이용하여 입력변수 간의 독립성을 찾기 위함이고, 상호정보의 추정은 적응적 분할을 이용하여 입력변수의 확률밀도함수를 계산함으로써 변수상호간의 종속성을 좀더 정확하게 측정하기 위함이다. 제안된 기법을 인위적으로 제시된 각 500개의 샘플을 가지는 6개의 독립신호와 1개의 종속신호를 대상으로 실험한 결과, 빠르고 정확한 변수의 선택이 이루어짐을 확인하였다.

• Tunnel and Underground Space
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• v.13 no.2
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• pp.87-99
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• 2003

Geostatistics is defined as the theory of modeling of regionalized variables and is an efficient and elegant methodology for estimation and uncertainty evaluation from limited spatial sample data. In this study, we have made a theoretical comparison between kriging estimation and geostatistical simulation methods. Kriging methods do not preserve the histogram of original data nor their spatial structure, and also provide only an incomplete measure of uncertainty when compared to the simulation methods. A practical procedure of geostatistical simulation is suggested in this study and the technique is demonstrated through an application, in which it was used to identify the spatial distribution of RMR as well as to evaluate the spatial uncertainty. It is concluded that the geostatistical simulation is the appropriate method to quantify the spatial uncertainty of geotechnical variables such as RMA. Therefore, the results from the simulation can be used as useful information for designer's considerations in decision-making under various geological conditions as well as the related terms of contract.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.6 no.1
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• pp.114-120
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• 2003

Blind channel estimation of communication channels is a problem of important current theoretical concerns. Recently proposed solutions for this problem exploit the diversity induced by antenna array or time oversampling, leading to the so-called, second order statistics techniques. This paper proposes the blind adaptive channel estimation using multichannel linear prediction method. Computer simulations are presented to compare the proposed algorithm with the existing ones.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.263-266
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• 2007

This paper discusses the Bayesian statistical inference. This paper discusses the Bayesian inference, MCMC (Markov Chain Monte Carlo) integration, MCMC method, Metropolis-Hastings algorithm, Gibbs sampling, Maximum likelihood estimation, Expectation Maximization algorithm, missing data processing, and BMA (Bayesian Model Averaging). The Bayesian statistical inference is used to process a large amount of data in the areas of biology, medicine, bioengineering, science and engineering, and general data analysis and processing, and provides the important method to draw the optimal inference result. Lastly, this paper discusses the method of principal component analysis. The PCA method is also used for data analysis and inference.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.265-270
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• 2004

불균형중첩오차구조를 갖는 단순선형회귀모형에서 나타나는 두 분산의 합에 대한 신뢰구간을 구하기 위하여 Ting et al.(1990) 방법과 Graybill and Wang(1980) 방법과 Tsui and Weerahandi(1989)가 제안한 일반화 축량(generalized pivotal quantity)방법을 이용한 두 가지 방법 등 모두 네 가지 신뢰구간을 제안한다. 신뢰구간의 적절성을 판단하기 위하여 여러 가지 불균형 설계에 대하여 SAS/IML로 시뮬레이션을 실행하고 신뢰계수와 신뢰구간의 평균 길이를 비교한다. 불균형중첩오차구조를 갖는 단순선형회귀모형의 두 분산의 합에 대한 네 가지 신뢰구간들이 주샘플링 단위의 변화에 따라 어느 방법이 적절한 신뢰구간을 구축하는지 추천하고, 실제 예제를 적용하여 시뮬레이션의 결과와 일관성이 있는지를 확인한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.13 no.2
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• pp.505-514
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• 2000

A Markov Chain Monte Carlo method with data augmentation is developed to compute the features of the posterior distribution. For each observed failure epoch, we introduced mixture failure model of Rayleigh and Erlang(2) pattern. This data augmentation approach facilitates specification of the transitional measure in the Markov Chain. Gibbs steps are proposed to perform the Bayesian inference of such models. For model determination, we explored sum of relative error criterion that selects the best model. A numerical example with simulated data set is given.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.9B
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• pp.1215-1225
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• 2001

통신 채널에서 블라인드 채널 인식은 매우 중요한 문제이다. 블라인드 채널 인식은 고차 통계를 이용하면 구할 수 있으나 최근에는 오버샘플링한 수신신호를 이용하거나 수신측의 안테나 어레이를 이용한 신호의 2차 통계값을 이용한 방법에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 기존의 알고리듬은 잡음이 없는 환경에서 LS 방법에 기반을 두고 있기 때문에 잡음이 강한 채널에서는 원하는 성능을 얻을 수 없는 단점이 있다. 수신신호의 상관행렬의 최소 고유값에 대응하는 고유벡터는 채널의 임펄스 응답에 관한 정보를 포함하고 있다. 본 논문에서는 이러한 고유벡터를 매 시간마다 갱신시키면서 구하는 적응 알고리듬을 제안하고 이를 이용하여 블라인드 채널 인식 알고리듬을 제안한다. 제안한 알고리듬은 잡음에 강인한 특성을 보일 뿐만 아니라 기존의 알고리듬들 보다 우수한 채널 추정 성능을 보임을 모의실험을 통하여 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1406-1411
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• 2009

Bootstrap 기법은 통계학적 추정치의 정확도 또는 불확실성을 평가하기 위한 컴퓨터 기반 리샘플링 기법으로서 플러그인 원칙을 이용하여 요약통계치의 표준오차 및 신뢰구간을 추정하며, Bootstrap 기법 중 BCa 기법은 다른 Bootstrap 기법들에 비해 적합도 기준면에서 훨씬 우수한 결과를 나타내는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 강우빈도해석에서 확률분포의 매개변수 추정에 대한 불확실성 고려한 확률강우량의 산정 및 불확실성의 영향을 평가하기 위하여 Bootstrap 기법 중 비매개변수적 BCa 기법에 기반한 불확실성을 고려한 강우빈도해석모델 구축 및 적용을 통해 홍수위험평가 및 수자원 계획 등에 있어서 불확실성 표현 및 처리기법을 제시하였다.