케이슨 방파제의 사용년수 동안의 기대활동량은 방파제의 안정성 평가 기준으로서 한계점이 있다. 기대활동량은 사용년수 동안의 모의 활동량의 평균으로 계산되기 때문에 실제 활동량은 평균을 초과할 가능성이 있다. 이를 극복하기 위해 허용활동량에 대한 초과확률을 산정하여 안정성을 평가하였다. 초과확률을 산정하기 위해 Latin Hypercube sampling과 Crude Monte Carlo simulation을 사용하였다. 또한 확률변수의 분포함수로 정규 분포가 가지는 단점을 해결하기 위해 이중절단정규분포를 사용하였다. 정규분포를 사용한 경우의 모든 한계상태에서 옥계항, 화순항, 동해 NI의 보강 전 단면은 불안정한 것으로 평가되었다. 한편, 이중절단정규분포를 적용한 경우에서 보수가능 한계상태의 화순항과 모든 한계상태의 동해 NI의 보강 전 단면만 불안정한 것으로 해석되었다. 결론적으로 안정성 평가 기준으로 기대활동량이 가지는 단점을 발견하였고 허용활동량에 대한 초과확률을 이용하여 국내 케이슨 방파제의 활동에 대한 안정성을 합리적으로 평가하였다.
본 논문에서는 지수분포의 검정에 자주 쓰이는 Shapiro와 Wilk (1972) 통계량과 이의 단점을 보완한 Kim (2001a)의 통계량을 위치모수가 주어지고 척도모수가 미지인 지수분포에서의 전진 제 2종 중도절단자료에 적용하였다. 이를 위하여 각각의 통계량을 Stephens (1978)을 이용하여 위치모수가 주어진 경우의 검정통계량으로 수정하고, 자료를 정규화 간격(normalized spacings)을 이용하여 변환하는 방법을 사용하였다. 모의실험을 통하여 검정력을 비교한 결과 Shapiro-Wilk 통계량보다 Kim (2001a)의 통계량을 이용할 때 고려한 거의 모든 경우 더 우수한 검정력을 나타내었다.
이 논문에서는 신뢰수명자료의 분석에 많이 사용되는 지수분포, 와이블분포, 로그정규분포에 대해, 현재의 자료가 어느 분포에 가장 적합한가를 알아보기 위한 베이자안 모형 선택방법을 제안한다. 일반적으로, 모수에 대한 사전분포가 부적절 분포인 경우, 베이즈 요인(Bayes factor)은 미지의 상수를 포함한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 O’Hagan(1995)에 의해 제안된 fractional Bayes factor를 이용하여 자료를 가장 적합시키는 모형을 찾는다. 특히, 제2종 중도절단자료가 주어진 경우. 이 자료를 이용한 베이지안 모형선택에 대한 연구는 거의 이루어진 바가 없다. 실제 자료와 인위적인 자료를 이용하여 로그정규분포, 지수분포, 와이블모형중 어느 모형에 가장 잘 적합한지를 검정하는 예를 보인다.
심볼릭 자료 중 하나인 구간형 자료는 모든 관측값에서 단일 값이 아닌 구간을 값으로 취하며, 관측값 내에 변동이 존재한다는 특징을 갖는다. 주성분 분석은 자료의 분산을 최대로 설명하여 자료의 차원을 축소하는 방법이므로 구간형 자료의 주성분 분석은 관측값 간의 분산 뿐만 아니라 관측값 내의 분산 역시 설명하여야 한다. 본 논문에서는 구간형 자료의 세 가지 주성분 분석법을 소개하고자 한다. 또한 기존의 분위수 방법에서 균일분포를 사용하는 것이 아니라 구간의 중심점 부근이 좀 더 많은 정보를 가지고 있는 것으로 보고 절단정규분포를 사용하는 방법을 제안하였다. 모의실험과 OECD 관련 실제 통계 자료를 통하여 각 방법의 결과를 비교해 보았다. 마지막으로 분위수 방법의 경우 화살표 표현법을 통해 주성분 산점도를 그리고 분위수들의 위치와 분포를 확인하였다.
딥러닝은 대용량의 데이터의 분류 및 예측하는 방법으로 각광받고 있다. 데이터의 양이 많아지면서 신경망의 구조는 더 깊어 지고 있다. 이때 초기값이 지나치게 클 경우 층이 깊어 질수록 활성화 함수의 기울기가 매우 작아지는 포화(Saturation)현상이 발생한다. 이러한 포화현상은 가중치의 학습능력을 저하시키는 현상을 발생시키기 때문에 초기값의 중요성이 커지고 있다.이런 포화현상 문제를 해결하기 위해 Glorot과 Bengio (2010)과 He 등 (2015) 층과 층 사이에 데이터가 다양하게 흘러야 효율적인 신경망학습이 가능하고 주장했다. 데이터가 다양하게 흐르기 위해서는 각 층의 출력에 대한 분산과 입력에 대한 분산이 동일해야 한다고 제안했다. Glorot과 Bengio (2010)과 He 등 (2015)는 각 층별 활성화 값의 분산이 같다고 가정해 초기값을 설정하였다. 본 논문에서는 절단된 코쉬 분포와 절단된 정규분포를 활용하여 초기값을 설정하는 방안을 제안한다. 출력에 대한 분산과 입력에 대한 분산의 값을 동일하게 맞춰주고 그 값이 절단된 확률분포의 분산과 같게 적용함으로써 큰 초기값이 나오는 걸 제한하고 0에 가까운 값이 나오도록 분포를 조정하였다. 제안된 방법은 MNIST 데이터와 CIFAR-10 데이터를 DNN과 CNN 모델에 각각 적용하여 실험함으로써 기존의 초기값 설정방법보다 모델의 성능을 좋게 한다는 것을 보였다.
상당수의 사업체 조사는 절사표본설계법을 사용하고 있다. 이는 절사표본설계법에서 얻은 전수층이 많은 정보를 포함하고 있어 전체 표본크기를 최소화 할 수 있는 장점이 있기 때문이다. 그러나 최근 전수층에 포함된 사업체들의 무응답률이 높아감에 따라 전수층이 가지고 있는 장점에 한계가 나타나고 있다. 이에 Lee (2011), Shin과 Lee (2013)는 표본설계 단계에서부터 주어진 허용오차를 만족하면서 전수층 규모를 최소화하는 연구를 실시하였다. 본 연구에서는 주어진 허용오차를 만족하고 Hidiroglou (1986)가 제안한 방법으로 산출 된 표본크기를 고정한 상태에서 표본층 분산에 알려진 함수를 적합하여 전수층 크기를 최소화하는 새로운 최적 절사점을 제안하였다. 또한 Hidiroglou (1986)와 Shin과 Lee (2013)가 제안한 절단분포를 이용한 방법과 본 연구에서 제안한 방법을 모의실험과 사례연구를 통해 비교하였다.
ROC 곡선 아래 면적과 ROC 곡면 아래 부피를 이용하여 분류모형의 판별력을 측정하는 통계량인 AUC와 VUS에 관한 많은 연구가 있다. ROC 곡선을 구성하는 FPR과 TPR 모두에 제한을 두는 양방향 부분 AUC는 부분 AUC보다 더 효과적이고 정확하게 제안되었다. ROC 곡면에서도 부분 VUS 뿐만 아니라 세 방향 부분 VUS 통계량이 개발되었다. 본 연구에서는 ROC 곡선의 FPR과 TPR 모두에 제한된 두 개의 절단함수를 이용하여 확률 개념과 적분 표현으로 대안적인 AUC를 제안한다. 또한 이 AUC는 양방향 부분 AUC와 관계가 있음을 알 수 있다. ROC 곡면에서의 세 방향 부분 VUS도 절단함수를 이용하는 VUS와 관련되어 있음을 발견하였다. 그리고 이러한 대안적인 AUC와 VUS는 맨-휘트니 통계량으로 표현되고 추정된다. 정규분포와 확률표본을 기반으로 이들의 모수적인 추정 방법과 비모수적인 추정 방법을 탐색한다.
항만이나 공항의 소유구조에 대한 효율성 분석은 지금까지 서로 엇갈리는 결과를 제시하고 있다. 즉, 민영화 또는 공영화로 인한 효율성 효과가 자료 또는 분석 방법에 따라서 일치된 결과를 보여주지 않고 있다. 본 논문은 국내의 항만이 포함된 국제 항만 교역데이터베이스를 기반으로 베이지안 확률적 프런티어 모형을 적용하여 항만의 소유 구조에 따른 효율성 분석을 하였다. 소유 구조는 Tongzon과 Heng (2005)의 방법을 따랐으며 제안된 몇 가지 모형과 그들의 모형을 DIC 통계량을 이용하여 비교하였다. 베이지안 추론에 필요한 MCMC 방법은 Griffin과 Steel (2007)에서 소개된 WinBUGS 프로그램을 이용하여 구현하였다.
다이아몬드 구매 예측 가격은 캐럿, 색깔, 투명도, 품질등급, 절단상태 및 캐럿 당 $ 가격의 6가지 요소에 의하여 영향을 받는다. 본 연구의 목적은 이러한 구매가격을 예측하기 위한 선형 회기모형을 구하고 이를 통계적 방법으로 검증하는데 있다. 최적화 모형은 부적격 검정결과 통계적으로 적합성을 갖는 $^y{\;}:{\;}10^2{\;}/{\;}(-1.5575{\;}+{\;}0.3099{\;}logx){\;}+{\;}{\varepsilon}$ 의 단순 회기모형으로 정규 분포성, 등분산성 및 대칭성의 특성을 갖는다.
본 연구는 제 17, 18, 19대 국회에 제출된 법안의 검토 기간의 생존함수를 추정하고, 정치상황적 요인들이 법안 검토 기간에 미치는 영향을 분석했다. 본 연구는 입법 데이터에 존재하는 절단과 사건 종료의 종속성 문제를 완화하고자 새로운 관점에서 입법 과정 종료를 정의했다. 또한 비례위험 가정이 분석 대상 데이터에 대해 성립하지 않는다는 것을 보이고, 이에 따라 로그정규분포 가정 하의 가속종료시간모형을 통해 정치상황 상의 요인들이 법안 검토 기간에 미치는 영향을 분석했다. 분석 결과 정책 분야별로 법안 검토 기간이 상이하게 나타났고, 여소야대 시기에 발의된 법안이 그렇지 않은 시기에 발의된 법안보다 신속하게 검토된 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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