확산 스펙트럼 통신방식의 tracking 과정에서 hold-in time 및 false loch를 벗어나는 시간의 확률분포를 연구하였다. 이것은 correlator회로의 dwell time과 threshold level을 결정하는데 도움이 된다. 구하고자 하는 이산확률함수에 대한 발생함수를 급수전개하고 해당되는 항들의 계수를 합하여 동기 유지 시간의 확률분포를 유도하였다. 그리하여 일반적인 시스템 파라미터들로 표현된 결과식을 구하였다.
은닉 마코프 모델은 이산 동역학을 표현할 수 있는 확률 모형이다. 우도 함수 최적화를 수행하는 전통적인 Baum-Welch 학습 알고리즘은 국소해로 수령하기 쉬우며, 우도함수의 특성상 복잡한 모델을 선호하는 바이어스가 존재한다. 베이지안 프레임워크에서는 파라미터를 랜덤 변수로 보고 이에 대한 사후 확률 분포를 추정하여 이 문제를 해결할 수 있다. 본 논문에서는 베이지안 추정을 위한 결정론적 근사화 기법인 변분 베이지안 방법을 이용, 출력 노드에 가우시안 혼합 노드를 지니는 일반화된 HMM의 추론 방법을 유도한다. 인공 데이터에 대한 실험을 통해, 본 방법이 효과적인 HMM 학습을 수행할 수 있음을 보인다.
신뢰성해석에서 응답의 분포는 변수의 분포에 따라 달라진다. 특히 변수의 분포가 바이모달 분포일 때 대부분 응답의 분포 또한 바이모달 분포이다. 이런 문제에 대해 기존의 신뢰성해석 기법은 변수를 하나의 모드를 갖고 연속함수로 정의되는 특정 확률분포로 가정하고 신뢰성해석을 수행한다. 하지만 실제 문제에서 변수들은 이산정보이면서 한 개 이상의 모드를 갖는 경우가 많기 때문에 변수의 분포에 대한 가정을 하지 않고 한 개 이상의 모드를 고려한 신뢰성해석을 수행하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 바이모달 이산정보를 고려한 신뢰성해석을 위해 유한 혼합 모델을 후보 분포로 사용한 아카이케정보척도 기반 신뢰성해석 기법을 제안한다. 수학예제를 통해 제안한 기법의 정확도를 검증하고 유용성을 확인한다.
본 논문에서는 백색잡음과 페이딩환경에서 IS-95 시스템 역방향의 성능을 평가하는데 있어 컴퓨터 수행시간을 개선할 수 있는 획기적인 방법을 제안하고 제안된 방법의 효율성은 샘플수의 형태로 입증된다. 현재 통신 시스템의 성능분석에 가장 많이 사용되는 MC(Monte Carlo) 시뮬레이션 기법은 낮은 에러율에서 많은 시뮬레이션 수행시간을 요구한다. 때문에 MC 방법은 컴퓨터 수행속도의 한계를 피할 수 없게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 제안된 방식인 센트랄 모멘트 기법을 IS-95 시스템 역방향에 적용하여 MC 방법에서 요구되는 데이터 샘플수보다 적은 수신신호의 N차 센트랄 모멘트로부터 이산 확률밀집함수를 얻을 수 있다. 연속된 누적확률분포 함수는 보간법을 통해 정확하게 되고 샘플수에서의 개선 효과가 입증된다.
신뢰성 기반 최적설계는 설계변수들의 변동을 평균이나 분산 등의 통계적 특성으로 고려하여 설계자가 원하는 신뢰도를 만족하는 해를 구한다. 신뢰도를 구하기 위한 기존의 신뢰성해석 기법들은 변수들이 연속함수로 정의되는 특정 확률분포를 따른다는 가정을 하지만 실제 문제에서 변수들은 한정적인 이산정보의 형태인 경우가 많기 때문에 변수들에 대한 가정을 하지 않고 이산정보로부터 신뢰성해석을 수행하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 후보 분포들 중에서 이산정보를 가장 잘 추정하는 분포를 결정하는 기법인 Akaike 정보척도를 이용하여 신뢰성해석 및 신뢰성 기반 최적설계를 수행하는 기법을 제안한다. 수학예제를 통해 정확성을 검증하고 철도차량 용접대차의 신뢰성 기반 최적설계에 적용하여 제안한 기법의 유용성을 확인한다.
파고와 주기 그리고 수심의 함수로 정의된 이류계수를 파고와 주기에 대한 결합분포함수와 확률적으로 결합하여 수중둔덕의 이동율을 예측할 수 있는 해석해를 유도하였다. 파랑의 비선형성에 의하여 유발되는 하상에서의 흐름이 표사의 이동을 유발한다는 가정하에 개념적 모형의 표사이동량 방정식을 사용하였다. 표사보존식에 표사이동량을 대입하여 시간에 따른 해저면의 변동을 나타내는 비선형 이류-확산 방정식을 얻을 수 있었다. 해석해에 의하면 수심이 증가할 수록 수중둔덕의 이동율은 지수적으로 감소하는 경향을 보였다. 그러나 스펙트럼에서 주파수 영역의 폭을 정의하는 계수, v의 값이 커지면 수중둔덕의 이동율은 증가하였다. 해석해에 의하여 예측된 수중둔덕의 이동율은 관측자료보다 과대평가하는 경향을 나타내나, 해석해를 유도하는 과정에 내포된 이론식의 제약성 및 입력자료의 부정확성 등을 고려할 때 전반적으로 해석해의 결과는 관측자료와 잘\ulcorner 일치한다고 볼 수 있다. 특히, 수심의 변화에 따른 해석해의 거동은 대상영역 외해에서 추정된 자료를 이용하여 이산화 기법으로 추정된 결과와 매우 잘 일치하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권1호
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pp.85-102
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2009
전통적인 생명보험 상품뿐만 아니라 최근에 많이 판매가 이루어지고 있는 변액연금에 이르기까지 보험료와 준비금의 계산 및 리스크 관리에 다중탈퇴율이 많이 사용된다. 보험의 탈퇴현상은 특정 연령에서 1년이내 임의 시점에 탈퇴가 발생할 확률을 필요로 하므로 이러한 현상을 나타내는 소수연령 (Fractional Age)에 대한 분포의 가정이 탈퇴율의 계산에 필수적인 요소이다. Lee (2008b)는 절대탈퇴율에서 다중탈퇴율로의 전환 공식을 UDD 가정대신에 탈퇴 원인별 동일한 소수연령 분포을 이용하여 유도하였다. 본 논문에서는 탈퇴 원인별로 소수연령 분포가 상이한 가정에서 절대탈퇴율에서 다중탈퇴율로의 전환 공식을 유도한다. 특히 해약률의 경우 해약 발생을 연속적이지 않고 이산적으로 다루는 경우가 실무에서 많으므로 사망 또는 장애의 발생과 다른 형태인 계단형 소수연령 분포함수가 필요하여 상이한 소수연령 분포에서 다중탈퇴율을 계산하는 공식을 제시한다. 또한 유도된 공식을 이용하여 적립금과 최소보증액의 수준에 따라서 달라지는 변액연금의 해약 현상을 반영하기 위하여 동적해약률(dynamic lapse rate)이 적용된 다중탈퇴율의 전환 과정을 설명한다.
셀 수 있는 이산 자료(discrete count data)에 대한 분석은 여러 분야에서 활용되고 있지만 영(zero)을 과도하게 포함하고 있는 영과잉 자료는 자료의 성격상 포아송 분포를 따르지 못할 때가 있어 분석에 어려움이 따른다. Zero-Inflated Poisson(ZIP)모형은 이런 어려움을 극복하기 위하여 영에 대한 점확률을 가지는 분포와 포아송 분포를 합성하여 과도한 영과 영이 아닌 자료를 설명하는 모형이다. 설명 변수가 존재할 때는 포아송 분포 부분에서 반응변수의 평균과 공변량사이에 로그선형 연결함수를 사용한 Zero-Inflated Poisson Regression(ZIPR)모형이 사용될 수 있다. 본 논문에서는 Markov Chain Monte Carlo 기법을 이용한 ZIPR모형의 베이지안 추론방법을 제안하고, 이를 실제 구강위생 자료에 적용하며 다른 모형들과 비교한다. 그 결과 베이지안 추론 방법을 적용한 영과잉 모형의 추정오차가 다른 모형들의 추정오차보다 작았고, 예측치가 더 정확했다는 점에서 우수함을 알 수 있었다.
네트워크상에서 분산 서비스 거부(DDoS) 공격 탐지를 위해 수집되는 트래픽 자료(BPS, PPS 등)는 시간 순서대로 발생하는 대용량 자료이다. 대용량 자료에서 공격 탐지를 위한 변화점 탐지 알고리즘은 정확성 뿐 아니라 시간과 공간적인 계산 수행의 효율성이 확보되어야 한다. 본 연구에서는 대용량자료에서 변화점 탐지에 대한 Ross 등(2011)이 연구한 순차적인 Sliding Window and Discretization(SWD) 방법을 확장하였다. 그리고 경험적 분포함수와 순위를 이용한 다섯 종류의 검정방법을 사용하면서 자료의 분포에 대한 가정없이 DDoS 공격을 탐지할 수 있도록 새로운 비모수 모형을 제안한다. 다양한 확률밀도 함수와 이에 대응하는 모평균과 분산을 변화시키면서 모의실험하여 본 연구에서 제안한 비모수적 검정방법을 SWD 방법에 적용하여 모형의 효율성을 탐색하고 토론한다. 그리고 실증 분석을 통해 공격 탐지율 및 공격 탐지의 정확성을 기준으로 성능을 측정하고 비교하였다.
본 연구에서는 견고한 이산형 은닉마르코프모델의 파라미터를 얻기위한 방법으로 CDDN(codeword dependent distance Normalization)과 거리에 기반한 코드워드 가중방법을 제안한다. 제안된 방법에서 FVQ(fuzzy vector quantization)에 기반한 방법에서 코드워드에 대한 출력확률 계산 시, 코드워드의 분포특성과 상태 의존적인 코드워드의 특성을 반영하여 거리를 계산하고, 이 거리값에 퍼지목적함수를 적용하여 코드워드별 기여도를 계산한다. 실험결과, 제안된 방법이 기존의 FVQ기반한 방법에 비해서 4.5%정도의 인식율 향상이 있음을 할 수 있었다. 특히, 거리가중치를 사용하여 출력확률 평활화를 적용한 경우가 단순히 코드워드별 가중을 적용한 경우에 비해서 2.5% 성능향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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