Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권6호
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pp.1309-1317
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2013
일반화 지수분포 (generalized exponential distribution)를 따르는 점진 제 1종 구간 중도절단 (progressive type-I interval censoring) 표본에서 모수 추정은 Chen과 Lio (2010)가 최대우도 추정법 (maximum likelihood estimation), 중간점 근사법 (mid-point approximation method), EM 알고리즘 (expectation maximization algorithm), 적률 추정법 (method of moments estimation; MME)으로 하였으며, 그 방법들 중 평균제곱오차 (mean square error; MSE)가 가장 작은 추정법은 중간점 근사법이다. 하지만 중간점 근사법을 바탕으로 최대우도 추정법을 이용하여 모수를 추정하려고 한다면 모수에 대한 해를 전개할 수 없기 때문에 수치 해석적인 방법을 이용하여 추정하여야 한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 근사 최대우도 추정법 (approximate maximum likelihood estimation)을 이용하여 두 종류의 모수를 추정하고, 모의실험을 통하여 수치해석학적인 방법을 이용한 중간점 근사법의 해 (estimate of mid-point approximation method; MP)와 제시한 두 가지 추정량을 평균제곱오차 측면에서 비교한다.
기존의 최단경로 탐색모형들은 주로 경로의 단일 속성만을 고려한다. 그러나 실제로 통행자가 단일 속성만을 고려하여 경로를 선택하는 경우는 드물며, 대부분의 경로는 통행시간이나 경로길이 또는 통행자의 개인적인 선호 등과 같은 다양한 속성들이 종합적으로 고려되어 선택되어진다. 따라서 최적경로를 탐색하기 위해서는 이와 같은 다양한 속성들을 종합적으로 고려하여야 한다. 본 논문에서는 다양한 경로속성들을 고려하기 위하여 이산선택모형을 사용하여 네트워크의 노드별 효용을 산출하고, 이를 이용하여 최대의 효용을 가지는 경로를 탐색한다. 경로선택모형을 구축하기 위하여 경로선택에 영향을 미치는 요소들을 통행시간, 지체시간, 경로길이, 신호교차로수, 회전수, 전용도로의 포함비율 6가지로 선정하고, 모형의 모수를 추정하기 위한 현시선호자료를 구하기 위하여 서울시와 인접 신도시 간의 기종점 5개에 대한 경로를 선정하여 설문조사를 실시하였다. 경로선택모형의 함수형태로는 다항로짓모형을 사용하였으며, 모수추정 결과 통행시간과 신호 교차로수, 전용도로의 포함비율을 제외한 경로길이, 지체시간, 회전수를 가지고 모수를 추정한 결과가 통계적 유의성이 가장 높은 모형으로 도출되었다. 경로탐색 알고리즘으로는 도심부에서 U-turn과 회전제한의 반영이 가능한 기존의 수정형 덩굴망 알고리즘을 사용하였으며, 이를 구현하여 실제 네트워크에 적용하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제15권3호
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pp.465-481
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2008
문항반응이론(Item response theory: IRT)에서는 문항이 가지고 있는 특성을 기초로 피험자의 능력을 추정하고 동시에 각 문항별 문항특성곡선(Item characteristics curve: ICC)을 이용하여 문항모수를 추정하게 된다. 그러나 모수추정에 있어서 최대 우도추정의 경우는 초기값과 다른 여러 문제들이 발생할 수 있다. 본 연구에서는 추정 문제 해결방법의 대안으로 점근적 근사화 방법(Asymptotic approximation method: AAM)을 제안한다. 이는 자료의 수가 적거나 국소 변동이 있는 경우에 효과적인 추정방법이라고 할 수 있다. 이에 개발된 'Any Assess' 시스템을 모의실험을 통하여 신뢰성을 검정하였다.
본 연구는 최근 우리나라 4대강 중 한강의 기후변화로 인한 온도, 상대습도, 강우량의 관측자료를 통해 과거와 최근의 변동특성에 대해서 파악하고자 하였다. 이를 위해 기상청의 관측자료를 활용하였으며 한강의 상, 중, 하류로 나눠서 3개 지점에 대해 선정하였다. 선정 기준은 인위적인 영향을 많이 받는 도시지역을 제외한 도서 지역에 위치한 관측소를 기준으로 선정하였다. 분석을 실시한 항목으로는 최고, 최저, 평균기온 및 상대습도, 연강우량, 일 최고 강우량, 강우 집중률이 있으며 강우 집중률은 강우량에 의한 강우강도의 변동 특성을 파악하기 위해 분석하였다. 과거(~1994)와 최근(1995~2011)의 변동성을 파악하기 위해 각 항목별로 비모수적 검정을 실시하고, 상위 10개를 선정한 자료를 이용하여 분석하였다. 비모수적 검정으로는 Mann-Kendall, Hotelling-Pabst, Sen's Trend Test를 이용하였고, 표준정규변량을 통해 과거와 최근의 경향성을 비교하였다. 연구 지점 중 양평의 평균 기온은 상위 10개 중 9개가 최근 자료에서 선정되었고 경향성의 유의수준도 더 높게 나타났다. 최저 상대습도는 과거에 비해 최근에 더 높은 유의수준의 하강하는 경향성을 가지는 것으로 나타나, 기후변화로 인한 지구온난화가 진행되고 있다는 것을 보여주고 있다. 연강수량은 최근 자료에 상위 8개가 나타났고, 표준정규변량 또한 높은 유의수준을 가지며 증가하는 것으로 나타났다. 일 최고 강수량, 강우집중률 또한 상위 10개 관측자료 중 1995년 이후 7개가 관측되었고, 이는 강우강도가 증가하는 것으로 판단할 수 있다. 상대습도의 경우 평균 및 최소 상대습도에서 2개가 관측 되어 기온은 상승하고 강우는 집중되는 반면 상대습도는 온도의 영향 이외에도 낮아지는 경향을 보여 오난해지는 가운데 건조해지는 경향을 보임을 알 수 있었다.
관찰 단위들간 특정한 공간 종속관계를 지닌 공간모집단에서 사각형의 칸들로 분할한 후 각 칸마다 하나의 표본점을 임의추출하여 관심 변수의 모수를 추정할 때 탐색 관찰조건을 만족하는 인접한 표본단위만을 추가 관찰하여 모수를 추정하는 적합탐색 추정 방법을 층화 공간표본설계에 적용시켜 보았다. 모의자료를 설정한 가상의 2차원 공간모집단을 층화 공간표본설계에 의해 층화시킨 후 적합 탐색 추정방법을 적용시켜 본 결과, 단순히 공간모집단을 분할하는 전통적인 공간표본설계보다 적은 수의 표본이 관찰되었으며, 효율성이 크게 감소하지 않는 결과를 얻음으로써 층화효과와 적합탐색 관찰효과가 동시에 존재하는 적절한 추정 결과를 얻을 수 있었다.
본 연구에서는 유리섬유 강화 에폭시 복합재료의 파괴 강도와 피로 수명을 정 규분포, 로그 정규 분포와 2모수 및 3모수 Weibull 분포 함수의 기대값으로 살펴 보았 다. 2연속 응력 피로 실험 [작은 응력에서 큰 응력으로의 실험(low-high test), 큰 응력에서 작은 응력으로의 실험(high-low test)]의 결과도 분포 함수들을 사용하여 분 석하였다. 비통계학적 누적 손상 법칙들(non-statistical cumulative damage rules) 을 2연속 응력 피로 수명 분산 예측에 이용하기 위해서 동등 순위 가정(equal rank assumption)을 확장하여 수정하였다. 수정한 누적 손상 모형은 Miner의 법칙, Brou- tman과 Sahu의 손상모형 및 Hashin과 Rotem의 모형 등이다.
Background subtraction is a method typically used to segment moving regions in image sequences taken from a static camera by comparing each new frame to a model of the scene background. We present a improved non-parametric background model by null hypothesis. Evaluation shows that this approach achieves very sensitive detection with very low false alarm rates.
본 논문에서는 비젼 카메라와 다중 객체 추적 방법을 이용한 실시간 수질 감시 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 기존의 센서 방식의 감시 시스템과 달리 비젼 카메라를 이용해 객체를 개별적으로 분석한다. 비젼 카메라를 이용한 시스템은 영상에서 개별 객체를 분리해 내는 방법과, 연속하는 두 프레임간의 상관관계에 의해서 다수의 객체를 추적하는 방법으로 구성된다. 실시간 처리를 위해 비모수 예측을 사용하여 배경 영상을 생성하고 이를 이용해 객체를 추출한다. 비모수 예측을 이용하면 연산량을 줄이는 동시에 비교적 정확하게 객체를 추출 할 수 있다. 다중 객체 추적 방법은 개별 객체가 움직이는 방향, 속도 및 가속도를 이용해 다음 움직임을 예측하고 이를 기반으로 추적을 수행하였다. 또한 추적 성공률을 향상시키기 위해 예외처리 알고리즘을 적용하였다. 다양한 환경에서 실험한 결과 제안한 시스템은 처리 시간이 짧고 정확하게 다중 객체를 추적할 수 있어 실시간 수질 감시 시스템에 사용이 가능함을 확인하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권3호
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pp.741-747
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2016
본 연구에서는 국가단위 개체모형을 이용하여 일반농가 한우의 도체중, 등심단면적, 등지방두께, 국내지방도에 대한 유전력를 추정하고 이를 국가단위 종모우 선발용 후대검정우 집단의 유전력과 비교하여 일반 한우농가 개량방향에 효율적인 기초자료로 활용하고자 한다. 일반농가 한우 107,020두 중 생산정보와 2008년부터 2012년까지의 도체성적 기록이 정확한 일반농가 한우 5,843두를 대상으로 다형질 개체모형을 사용하여 유전력를 추정하였다. 유전력를 추정하기 위해 도체형질에는 출생년도, 사육지역을 고정효과, 사육일령을 공변량으로 포함하였다. 일반농가 한우의 유전력를 추정한 결과 도체형질에 대한 유전력은 도체중 0.19, 등심단면적 0.17, 등지방두께 0.20, 근내지방도 0.23 이며 국가단위 씨수소 선발용 후대검정우 집단의 유전력에 비해 낮았다. 이는 사육지역의 환경, 암소 유전능력과 사육개월의 차이로 인해 낮게 나타났다. 따라서 본 연구에서도 현재 실시되어지고 있는 국가단위 씨수소 선발용 개체모형에 농가 한우집단에 사용할 수 있는 유전요인을 포함시켜 실용화 개체모형 개발이 시급하다.
생산성 평가를 위해서는 주어진 생산 자료를 기반으로 투입 대비 최대산출량을 나타내는 최대산출량을 나타내는 생산 프런티어 곡선에 대한 정보가 필요한 경우가 많다. 이러한 프런티어 함수를 확률프런티어 모형하에서 추정하는 경우에 초기에는 프런티어 함수의 특정한 모수적 형테를 가정하는 경우가 많았다. 그러나 최근에는 프런티어 함수를 프런티어 함수가 기본적으로 만족해야 하는 단조성이나 오목성등을 만족하도록 하면서 비모수적 방법으로 추정하는 방법들이 많이 이루어졌다. 하지만, 이러한 방법들에서 얻어지는 추정량들은 프런티어 함수를 조각적 선형함수 또는 계단함수로 추정하는 특징 때문에 추정의 효율이 떨어지나가 프런티어 함수가 해석이 용이하지 않은 불연속점을 가지는 문제를 가지게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 확률프런티어 모형에서 단조증가하는 매끄러운 프런티어 함수 추정법을 제시하고 제안된 추정방법이 기존의 추정방법에 비해서 가지는 추정 효율의 장점을 시뮬레이션를 통해 예시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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