• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.21 no.4
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• pp.737-745
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• 2010

In this paper, various methods for finding confidence intervals for the p of binomial parameter are reviewed. We compare the performance of several confidence interval estimates in terms of actual coverage probability by small sample Monte Carlo simulation.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.22 no.6
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• pp.1175-1182
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• 2011

In this paper, properties of exact confidence interval and some approximate confidence intervals of hyper-geometric parameter, that is the probability of success p in the population is discussed. Usually, binomial distribution is a well known discrete distribution with abundant usage. Hypergeometric distribution frequently replaces a binomial distribution when it is desirable to make allowance for the finiteness of the population size. For example, an application of the hypergeometric distribution arises in describing a probability model for the number of children attacked by an infectious disease, when a fixed number of them are exposed to it. Exact confidence interval estimation of hypergeometric parameter is reviewed. We consider the approximation of hypergeometirc distribution to the binomial and normal distribution respectively. Approximate confidence intervals based on these approximation are also adequately discussed. The performance of exact confidence interval estimates and approximate confidence intervals of hypergeometric parameter is compared in terms of actual coverage probability by small sample Monte Carlo simulation.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.249-254
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• 2003

붓스트랩 기법에 의한 k 인자 허용구간방법을 95/95 확률 및 신뢰도를 갖는 허용구간에 활용하기 위하여 모의실험을 수행하였다. 그 결과 소표본 및 적당한 크기의 표본에서 추정된 신뢰도값은 실제 신뢰도값 95와 약 6${\sim}$21% 정도의 차이를 나타냈고, 이 차이는 표본크기가 커질수록 점점 줄어들었다. 더불어 기존방법에 보간법 등을 가미한 방법들을 제안하여 이들에 의한 결과를 기존결과와 비교하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.21 no.6
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• pp.1109-1115
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• 2010

In this paper, exact confidence interval of hyper-geometric parameter, that is the probability of success p in the population is discussed. Usually, binomial distribution is a well known discrete distribution with abundant usage. Hypergeometric distribution frequently replaces a binomial distribution when it is desirable to make allowance for the finiteness of the population size. For example, an application of the hypergeometric distribution arises in describing a probability model for the number of children attacked by an infectious disease, when a fixed number of them are exposed to it. Exact confidence interval estimation of hypergeometric parameter is reviewed. We consider the performance of exact confidence interval estimates of hypergeometric parameter in terms of actual coverage probability by small sample Monte Carlo simulation.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.169-174
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• 2002

본 연구는 k개 지수분포 모수들의 기하평균에 대한 베이지안추정 방법을 제시하였다. 이를 위해 Tibshirani가 제안한 직교변환법으로 비정보적 사전확률분포를 도출하여 모수들의 결합사후확률분포를 유도해 내었으며, 이 분포 하에서 가중 몬테칼로 방법을 사용하여 기하평균을 추정하는 절차를 제안하였다. 모의실험과 실제자료의 예를 통해 제안된 베이지안 추정의 유효성 및 효용성을 보였으며, 본 연구에서 제안한 사전확률분포가 전통적인 포함확률을 기준으로 볼 때, Jeffrey의 사전확률분포 보다 더 유효한 추정을 함을 보였다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.614-621
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• 2007

전통적 계획방식은 결정적 효과를 간진 동작들로 이루어진 도메인을 다룬다. 따라서 전통적 계획기는 동작이 환경을 어떻게 변화시킬지 명확하게 예측할 수 있다. 그러나, 많은 실제 응용들에서는 불완전한 정보와 비-결정적 효과를 처리할 수 있는 계획방식을 요구한다. 확률적 계획방식은 확률적 효과를 가진 동작들을 포함함으로써 이러한 요구를 만족한다. 확률적 계획기는 일반적으로 목표상태에 도달하기 위한 하나의 행동정책을 찾아내며, 이는 (상태, 동작)쌍들의 집합으로 표현된다. 그러나 확률적 효과를 포함시킴으로써 계획기들의 복잡도가 이전보다 증가되었다. 본 논문에서는 효율적인 확률적 계획기의 설계와 구현에 대해 설명한다. 이 계획기는 표준 PPDDL 언어로 표현된 도메인 묘사를 입력으로 받아들이며, 실시간 동적 프로그래밍 알고리즘을 채용하고, 간략화한 문제로부터 추출된 휴리스틱 지식을 이용한다. 생성된 상태들과 행동정책을 효율적으로 저장하기 위해, 이 확률적 계획기는 해쉬테이블을 이용한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.526-526
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• 2015

우리나라는 국토의 대부분이 산악으로 이루어진 지형학적 특성과 여름철에 비가 집중된다는 기상학적 요인으로 인해 물관리가 어려운 편이다. 최근에는 기후변화로 인한 이상 기상 현상으로 돌발성 호우와 가뭄 등의 발생 빈도가 증대되면서 용수공급 관리는 더욱 더 어려움을 겪고 있다. 이러한 가운데 장기 기상정보는 안정적인 이수기 용수 공급을 위한 댐 수위 운영 및 홍수기 운영 목표 수위 계획 수립 등에 활용도가 매우 높다. 최근 기상청은 2014년 6월 이후부터 기존의 장기예보를 확률 예보 방식으로 변경하면서 기온과 강수량에 대하여 평년 대비 높음(많음), 비슷, 낮음(적음)으로 단순 예보하는 기존의 방식에서 발생가능성에 대해 카테고리 별로 확률(%)을 발표하고 있다. 기후변화의 불확실성이 증가하는 가운데 개정된 새로운 형태의 확률장기예보를 물관리에 정량적으로 적용하여 보다 정확도 높은 중장기 물관리 체계가 구축되어야 할 것이다. 본 연구는 현재 기상청에서 제공하는 확률장기예보를 실제 댐 운영에 적용하기 위한 연구로서 과거 자료와 확률장기예보를 조합하여 2014년 6월~2015년 2월의 유역 강수량의 확률 분포를 전망하였다. 대상 지역은 안동댐 유역으로 과거 자료는 최근린법에 기초한 기상청 산하 관측소인 안동, 태백, 봉화, 영주의 1986~2013년의 월 자료를 사용하였고, Thissen법을 근거로 유역 강수량을 계산하였다. 확률장기예보는 안동댐 유역을 포함하는 대구 경북지역을 대상으로 한 동일한 기간의 예보 자료를 활용하였다. 과거 강수량은 각 월별로 적합도 검정 후 Gamma분포를 채택하였으며 이를 기반으로 예보의 카테고리 별 기준값을 산정한 후 장기예보의 확률정보를 조합하여 강수량의 확률 분포를 작성하였다. 이를 2014년 6월~2015년 2월의 실제 강수량과 비교한 결과 2014년 11월과 2015년 1월 경우 가장 큰 확률의 카테고리 강수 범위 안에 실제 강수량이 포함되었으나 나머지 월에서는 실제 값과 카테고리 확률 간에 상이한 결과를 보였다. 본 연구는 예보 자료 수의 제한 및 안동댐과 예보 구역의 지역 차에 의한 자료 차이 등이 배제되어 있기 때문에 참고 자료로만 활용 될 수 있을 것이라고 판단되며, 확률장기예보 정보를 이용하여 유역 강수량의 확률 분포를 산정함으로서 물관리 부문에서 예보의 정량적 적용 가능성을 최초로 제시했다는 것에 의의가 있다. 추후 기후 모델 특성과 확률장기예보 산출 기법 등을 보다 심도 깊게 고려하여 정확도 개선에 대한 연구가 보완되어야 할 것으로 판단된다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.16 no.2
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• pp.133-144
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• 1998

양방향 2차로 도로는 우리나라 전체 포장도로 연자의 84%를 차지하고 있다. 양방향 2차로 도로의 효율성 및 교통류의 운영상태를 파악하기 위한 서비스 수준 척도로 지체시간의 백분율이 많이 사용되고 있다. 지체시간의 산정은 특정 도로 설계구간을 추원금지구간으로 설계할 것이지, 예산을 더 투자하여 선형을 개선함으로써 추원가능 구간으로 설계할 것인지에 대한 판단 기준을 제시할 수 있기 때문에 도로설계과정에 있어서 매우 중요하다. 본 연구에서는 저속차량의 확률적 분포를 고려하여 추원금지구간에서 발생하는 지체시간을 산정할 수 있는 모형을 제시하였다. 모형식이 기존에 확률적 분포를 고려하여 추월금지구간에서 발생하는 지체시간을 산정할 수 있는 모형을 제시하였다. 모형식이 기존에 개발된 거시적 수학적 모형에 비해 비교적 단순하고 입력변수도 수집이 용이한 점이 특징이라 할 수 있다. 모형의 신뢰성을 현장데이터를 이용하여 검증한 결과, 모혀으이 예측값이 근사적으로 츠덩한 실제 지체시간을 포함하는 긍정적인 결과를 도출하였다. 그러나 모형의 예측값 범위가 넓어 실용적인 MOE로 사용하기에 다소 무리가 있을 것으로 판단되므로, 개략적인 평가기준으로 모형이 예측한 값의 평균값을 보정하여 사용할 것을 제안한다. 모형의 신뢰성을 높이기 위해서는 본 연구에서 가정한 확률분포식에 대한 추가적인 검증이 필요할 것으로 판단된다. 본 연구는 실제 상황을 표현하는데 있어 확률적 개념의 도입과 이러한 새로운 접근방법의 기초를 마련한 측면에서 의미를 갖는다. 또한, 양방향 2차로 도로에서의 지체시간은 실제 소요시간과 자유운행시 즉 다른 차량의 영향을 받지 않았을 때의 속도 및 운영시간과의 차이로 정의한 바, 실제 지체시간을 현장자료를 통해 구하기란 현실적으로 불가능하므로, 본 연구에서는 이러한 제약점을 극복할 수 있는 근사적인 지체시간을 계산하는 방법을 제시한 점에서 의미를 갖을 수 있다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.16 no.2
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• pp.377-393
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• 2003

Several confidence interval estimates for the difference of two binomial proportions were introduced. Bootstrap confidence interval is also suggested. We examined the over estimation property of approximate intervals and under estimation trend of exact intervals for the difference of proportions. We compared these confidence intervals based on the average coverage probability, expected width and skewness measure. Particularly actual coverage probability were calculated by using the prior distribution of parameters. Monte Carlo simulation for small sample size is conducted. Some interesting contour plots of average coverage probability and marginal plots for several interval estimates are presented.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2011.04a
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• pp.357-361
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• 2011

본 논문에서는 확률적 불확실성을 포함한 손상 장에서 강성저감 효과를 추정하는 방법을 제안하였다. 실제 교량 구조물에 분포된 손상 장은 매우 불확실하며 손상의 위치와 형상 또한 정확히 알 수 없는 경우가 많다. 그러나 대부분의 손상 추정 문제는 균열이나 손상의 위치와 형상을 기지의 주어진 정보로 가정하고 손상을 추정한다. 제안 기법에서는 이러한 손상의 위치와 형태가 본질적으로 불확실하다는 가정 하에 이 불확실성을 수정 가우스 강성 저감 분포 함수를 도입하여 기술한다. 교량에 국부적으로 발생된 손상은 교량의 요소강성의 저감 분포로 변환되어 손상이 발생한 전체 시스템의 강성을 표현하고 이를 통해 손상이 발생한 시스템의 전체 응답을 해석할 수 있게 된다. 수정 가우스 강성 저감 분포 함수는 손상 분포의 개략적 중심을 표현하는 평균 변수와 강성 저감의 비국소적 분포 특성을 묘사하는 표준편차 변수, 손상 중심의 손상 정도를 표현하는 강성저감 변수로 구성된다. 본 논문에서는 손상 장에서 손상의 위치나 형태에 대한 확률적 불확실성을 기술하는 수정 가우스 강성 저감 분포 함수를 포함한 유한요소모델을 정식화하여 제시한다. 또한 단일 또는 복합 균열로 인해 교량 구조물에 국부적인 손상이 야기된 경우에 대한 수치 예제를 통하여 균열 등에 대한 정보가 불확실하더라도 수정 가우스 강성 저감 분포 함수를 통해 강성 저감 효과가 분석될 수 있음을 확인하였다.