본 연구는 효율적인 매개변수 추정 방법인 Isolated-Speciation Particle Swarm Optimization(ISPSO)와 불확실도 분석 기법인 GLUE를 결합한 ISPSO-GLUE의 개념을 도입하였다. 임의 매개변수 추출을 방식인 GLUE 기법과 ISPSO-GLUE와의 효율성 비교를 위해 분포형 강우-유출모형인 TOPMODEL에 적용하였으며, 추정된 매개변수에 대한 모의 유량치를 이용하여 성능을 비교하였다. 연구대상지는 Texas의 $1000{\times}2000km^2$ 크기 내외의 두 유역을 택하였으며, 2002-2007년을 보정기간으로 하고, 2008-2013년을 검증기간으로 설정하였다. 불확실도 분석에 10개의 TOPMODEL 매개변수를 이용하고, 우도함수로는 Nash-Sutcliffe(NS) Coefficient이용하여 0.6이상 기준으로 행동모형을 구분하였다. 분석 결과 모수 추정성능면에서, 누적 최대 NS 값과 행동 모형의 개수는 전반적으로 ISPSO-GLUE에서 큰 값을 보였으나, 불확실도 구간에 속하는 관측치는 GLUE에서 더 높은 경향을 보였다. 이는 ISPSO-GLUE의 편향된 모수 추정으로 불확실도 구간이 작아지며, 포함되는 관측치가 GLUE에 비하여 적게 되는 것으로 확인되었다. ISPSO-GLUE의 개선을 통하여 TOPMODEL에 대한 적용성을 증진시키고, 값비싼 수문모형에 대한 매개변수 추정에 더 큰 효과를 가져올 것으로 기대된다.
일반화된 ABO-식 혈액형 구조에서 나타나는 m개 유전자 빈도에 대한 추정 방법중 최우추정법에 대하여 논하였으며, 이 추정치를 기초로 유전자 빈도의 차이에 대한 동질성 검정문제에 있어서의 유전자 갯수 m이 3 이상인 경우에도 성립하게 되는 일반화를 시도함으로써 m개 유전자 빈도에 대한 검정도 가능하게끔 하였다. 한편 응용 예에서는 최우추정치와 그 외의 다른 방법들-즉 Bernstein 방법, 조정된(Adjusted) Bernstein 방법 그리고 수정된 (Modified) Bernstein 방법등-에 의한 추정치들을 비교 분석하였으며, 직교분할을 기초로 하여, 동질성 문제에 대한 통계적 검정도 실시되었다.
선형시계열모형인 AR(1)모형과 비선형시계열모형인 RCA(1), ARCH(1)모형에서 이상치(Outlier)가 존재할 경우 최소제곱추정량과 M추정량간의 점근상대효율(Asymptotic Relative Efficiency: ARE)을 구하여 두 추정량의 로버스트 성질을 비교·분석하였다. 또한 여러 유계함수(Huber, Tukey, Andrews, Hampel)들을 M추정함수에 적용하여 각각의 유계함수들을 비교·분석하였다.
일반적으로 회귀분석의 최적화는 평균적인 개념을 확장하여 사용되어지고 있다. 평균은 관찰값들에 관한 모든 정보와 관련된 통계량으로써 많은 연구에 이용되어지고 있다. 정규분포를 이루는 모집단의 경우 평균을 사용한 추정이 바람직하지만, 이상치로 인한 분포의 꼬리가 두꺼워지는 경우 중위수(median)를 사용하는 것이 바람직하다고 알려져 있다. 강수량의 분포형태는 꼬리(tail)가 두꺼운 왜곡된 형태를 갖고 있으므로 robust 통계량인 Quantile을 이용한 강수량의 분석 및 평가를 실시하였다. 본 연구에서는 Quantile에 따른 회귀선의 변화를 이용하여 강수량의 경향성을 평가하고, 극치강수량의 변화를 보여줄 수 있는 Quantle값을 추출해 보고자 한다. 또한 bootstrap 방법을 이용하여 Quantile에 따른 회귀계수의 신뢰구간을 분석하여 회귀인자의 신뢰성을 평가하였다. 본 연구에서 적용한 Quantile Regression 기법은 회귀계수의 추정에 있어서 회귀인자의 신뢰성을 Quantile-회귀계수 그래프를 통해 분석할 수 있으며, 이상값의 영향을 저감시키는 평균과 달리 이상값의 영향을 효과적으로 분리 및 재현시킬 수 있어 극치값에 따른 변화를 효과적으로 평가할 수 있으며, robust 통계량의 특징인 분산이 적은 안정적인 추정량을 확보할 수 있다.
본 연구의 목적은 잣나무인공림과 신갈나무천연림에 있어 직경, 수고 및 재적생장을 설명할 수 있는 비선형생장식(非線形生長式) 추정과 이들 식의 논리적 타당성을 검정하기 위한 것이다. 이를 위해 전국에 분포한 지위지수 14인 임분에서 조사한 자료를 가지고 수확표 조제시 사용하였던 곡선식(曲線式) $Y=at^be^{-c/t}$와 9가지 비선형생장식(非線形生長式)을 적용, 분석하였으며 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 먼저 수확표에서 사용된 곡선식은 자료범위내에서는 잘 적합시키고 있지만, 범위 이상에서는 직선적인 증가를 보이고 또 점근선(漸近線)을 가지고 있지 않아 과대치를 줄 위험이 있다. 비선형식중 Logistic식과 Sloboda식은 어린 임분에 있어 과대추정치를 나타내고 있는데 이는 식의 구조상 원점을 지나지 않기 때문이다. 또 이들 식은 타 식에 비하여 조기에 점근선에 도달하는 것으로 나다났다. 그리고 Gompertz식과 Ueno-Ohzaki식도 원점을 지나지 않는 식의 구조를 가지고 있다. 또한 Hossfeld식은 전반적으로 자료범위 이상의 임령에서는 여타 비선형식보다 큰 추정치를 주는데 이는 도달할 수 있는 최대치를 나타내는 모수 a값의 추정치가 크기 때문이다. 따라서 이 식은 범위 이상의 추정시 과대치를 주기 쉽다. 반면 Bertalanffy식은 임분의 유령기(幼齡基)와 노령기(老齡期)에서는 과소치, 그리고 그 사이에서는 과대추정치를 주고 있어, 식의 적용이 부적당한데, 이는 이 식이 동물의 생장추정을 위하여 개발된 것이기 때문이다. Korf식은 잣나무임분 생장추정시 노령기에 있어 과대추정치를 주는 경향이 있으며, 이는 신갈나무의 직경생장 추정시 확연하게 나타나고 있다. Ueno-Ohzaki식은 식의 구조상 모수 b에 따라 자료범위 밖의 노령기에 있어 직선적 상승 또는 조기 점근에 도달하고 있어 과대 휴은 과소치를 주기 쉽다. 전반적으로 잣나무와 신갈나무임분의 생장추정식으로는 Gompertz식, Chapman-Richards식 및 Weibull식이 현 자료범위 뿐만 아니라 범위밖의 유령림이나 노령림에 있어서도 가장 바람직한 식이라고 판단된다. 그리고 임목의 생장이란 시간이 지남에 따라 sigmoid curve를 그러므로 추후 생장식 도출에 있어서는 기존의 직선 및 곡선식보다 비선형식에 의한 것이 타당할 것이며, 앞으로 비선형식의 모수 추정, 특히 최대값인 모수 a의 정확한 추정을 위해서는 노령림에 대한 자료의 보완이 요구된다.
본 논문은 Reed-Solomon부호의 복호가능어 가중치 분포에 대한 명시적 식과 근사식을 구하여 이를 복호기 오류확률 PE(u)에 적용하고, 복호기 오류확률의 상한식을 구하고 분석하였다. t+1개 이상의 오류가 발생했을 때 복호기 오류확률의 추정치 Q와 Q'를 개선하여 식 Q를 제안하고, 컴퓨터 시뮬레이션을 수행한 결과 가중치 u가 커질 때 복호기 오류확률은 추정치 Q와 Q'에는 접근하였으나, 본 논문에서 제안한 Q와는 일치됨을 확인하였다. 그리고, 가중치 u가 부호의 길이 n에 접근할 때, 복호가능어의 명시적 식 Du와 근사식 Du'가 서로 일치하고, 복호기 오류확률 Pe(u)와 근사오류확률 Pe(u')가 일치함을 보였다. 또하 t+1개 이상의 오류가 발생했을 때 복호기 오류확률은 1/t!보다 작으며, 가중치분포 Au에 Vn(t)를 곱한 결과는 근사복호가능어 Du'와 일치함도 확인하였다.
본 연구는 리기다소나무림을 대상으로 임령을 20년생 이하와 21년생 이상으로 구분하여 줄기밀도와 바이오매스 확장계수의 안정성을 부트스트랩(Bootstrap) 기법으로 평가하고자 하였다. 줄기밀도($g/cm^3$)는 20년생 이하에서 0.460, 21년생 이상에서 0.456으로 나타났으며, 바이오매스 확장계수는 20년생 이하에서 2.013, 21년생 이상에서 1.171로 나타났다. 부트스트랩 추정치를 100번, 500번 반복 시행한 결과, 줄기밀도($g/cm^3$)는 20년생 이하에서 0.462~0.465로 나타났고 21년생 이상에서 0.456~0.457로 나타났다. 바이오매스 확장계수의 추정치는 20년생 이하에서 1.990~2.039로 나타났고 21년생 이상에서는 1.170~1.173으로 나타났다. 실측치와 부트스트랩 추정치의 평균값 차이(Difference)는 5% 내에서 일치하는 것으로 나타났으며, 줄기밀도는 20년생 이하에서 평균의 차이가 0.441~1.049%의 범위로 나타났고 21년생 이상에서는 0.123~0.206%로 나타났다. 바이오매스 확장계수는 20년생 이하에서 평균의 차이가 -1.102~1.340% 사이에서 나타났으며 21년생 이상에서 -0.024~0.215%로 나타났다. 줄기밀도와 바이오매스 확장계수를 시뮬레이션 기법으로 평가한 결과, 줄기밀도는 1.1%, 바이오매스 확장계수는 1.4% 이내로 나타났으며 20년생 이하가 21년생 이상보다 오차가 큰 것으로 나타났다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제18권6호
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pp.761-770
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2011
회귀모형에 연관성이 높은 설명변수들이 포함되면 다중공선성의 문제가 야기되며, 동시에 자료에 회귀 이상점들이 포함되면 최소자승추정량에 바탕을 둔 제반 통계적 추론은 심각한 결함을 갖게 된다. 이러한 현상들은 데이터마이닝 분야에서 많이 볼 수 있는데, 본 논문에서는 두 가지 문제를 동시에 해결하기 위한 방안으로서 로버스트주성분회귀를 제안하였다. 특히 최적의 주성분을 선정하기 위한 새로운 기준을 개발하였는데, 설명변수들의 표본공분산 대신에 MVE-추정량을 기반으로 하였으며, 고유치가 아니라 상태지수의 크기에 바탕을 둔 선정기준을 제안하였다. 그리고 주성분모형에서의 추정을 위하여 회귀이상점에 대해 로버스트한 LTS-추정을 도입하였다. 제안된 선정기준이 기존의 기준들보다 다중공선성과 이상점이 유발하는 문제들을 잘 해결할 수 있음을 모의실험을 통하여 확인하였다.
Technology growth curve methodology is commonly used in technology forecasting. A technology growth curve represents the paths of product performance in relation to time or investment in R&D. It is a useful tool to compare the technological performances between Korea and advanced nations and to describe the inflection points, the limit of improvement of a technology and their technology innovation strategies, etc. However, the curve fitting to a set of survey data often leads to model mis-specification, biased parameter estimation and incorrect result since data through survey with experts frequently contain outlier in process of curve fitting due to the subjective response characteristics. This paper propose a method to eliminate of outlier from a technology growth curve using M-estimator. The experimental results prove the overall improvement in technology growth curves by several pilot tests using real-data in Defense Science and Technology Survey reports.
본 논문에서는 GPS 위성의 방송 궤도력 이상의 특성에 관하여 위성의 위치오차와 위성과 수신기 간 거리오차의 비교를 통해 분석하였다. 방송 궤도력 이상이 수신기의 위치 추정치에 미치는 영향은 위치오차에 의해 유발되는 거리오차와 밀접한 관련을 갖는다. 또한 거리오차는 위성 위치오차의 방향과 시선각 벡터의 방향에 의해 결정된다. 따라서 방송 궤도력 이상의 특성을 분석하기 위하여 방송 궤도력 각 변수를 위성 궤도의 크기와 모양을 결정하는 변수, 위성 궤도의 기울기를 결정하는 변수, 궤도에서의 위성의 위치를 결정하는 변수들로 분류하였다. 분류된 변수들의 특징을 바탕으로 위치변화가 수신기 위치 추정치에 미치는 영향을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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