• 응용통계연구
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• 제29권5호
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• pp.835-847
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• 2016

공간통계 방법 중 지역에 대한 어떤 집합체 자료나 평균자료들을 분석하는데 일반적으로 공간적 자기회귀(conditionally autoregressive) 모형을 사용한다. 공간적 자기회귀 모형에 정의되는 공간적 이웃 소지역들은 중점의 거리나 근접성으로 정의된다. Kyung과 Ghosh (2010)는 방향에 따라서 이웃간 자기상관성의 크기가 다른 공간적 확장 모형을 제시하였다. 제안된 방향적 조건부 자기회귀(directional conditionally autoregressive) 모형은 고유 이방성을 모형화하여 기존의 CAR과정을 일반화한다. 제시한 방향적 조건부 자기회귀모형의 최대우도 추정량의 특성에 대해 설명하였고, 스코틀랜드 그레이터 글래스고우의 로그변환된 부동산 가격에 적용하여 조건부 자기회귀모형과 비교하였다.

• 응용통계연구
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• 제27권5호
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• pp.755-771
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• 2014

등방성(isotropy)은 공분산 모형(covariance model)에 기반으로 공간 예측(spatial prediction)이라 불리우는 크리깅(kriging) 을 용이하게 수행하기 위한 주요 가정 중의 하나로 알려져있다. 공간 과정에서 등방성이 충족되지 않는 경우에는, 보다 신뢰성 예측을 생성하기 위해 비등방성 공분산 모형(covariance model)과 관련된 모수들(각도 및 비율)를 추정해야 한다. 본 논문에서는 여러 방향의 기하학적 비등방성 모형(geometrically anisotropic covariance models)의 가중 평균으로 표현되는 확장된 형태의 기하학적 비등방성(geometrically extended anisotropic) 공분산모형을 제안한다. 연구에 관심이 되는 모수를 추정하기 위해 최대우도추정법(maximum likelihood estimation method)을 이용하였다. 제안한 모형의 성능을 평가하기 위해 등방성 공분산모형과 기하학적 비등방성 모형을 고려한 모의실험을 수행하였다. 또한 확장된 기하학적 비등방성 모형을 적용한 미세먼지 농도자료 분석을 실시하였다.

• 응용통계연구
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• 제34권2호
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• pp.239-254
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• 2021

이 논문에서는, 2개의 혼합된 t-분포(TP-T)의 오차과정을 따르는 이질적 자기회귀 (HAR) 모형을 이용하여, 한국 코로나 (COVID-19) 확진자 수 데이터에 대한 시계열 분석, 즉 추정과 예측에 대하여 연구한다. HAR-TP-T 시계열 모형을 고려하여 HAR 모형의 계수 뿐 아니라 TP-T 오차과정의 모수를 추정하고자 단계별 추정법을 제안한다. 본 연구에서 제안하고 있는 단계별 추정법은, HAR 계수 추정을 위해서는 통상적 최소제곱추정법을 채택하고, TP-T 모수 추정을 위해서는 최대우도추정법을 이용한다. 단계별 추정법에 대한 모의실험을 수행하여, 성능이 우수함을 입증한다. 한국 코로나 확진자 수에 대한 실증적 데이터 분석에서, HAR 모형에서의 차수 p = 2, 3, 4에 대해, 모형의 평균제곱오차가 최소가 되도록 하는 최적화 시간간격(optimal lag)을 포함하여, 여러가지 시간간격을 고려한 HAR-TP-T 모형의 모수 추정값을 계산한다. 제안된 단계별 추정방법과 기존의 MLE만의 방법을, 추정 결과를 제시함으로 함께 비교한다. 본 연구에서 제안하고 있는 추정은 두 가지의 오차 측면, 즉 HAR 모형의 평균제곱오차와 잔차분포에 대한 밀도함수 추정의 평균제곱오차, 두 측면에서 모두 우수함을 입증하였다. 나아가, 추정 결과를 활용한 코로나 확진자 수 예측을 수행하였고, 예측정확도의 한 측도로서 mean absolute percentage error (MAPE)를 계산하여 0.0953%의 매우 작은 오차값을 얻었다. 본 연구에서 선택한 최적화 시간간격을 고려한 HAR-TP-T 시계열 모형 및 단계별 추정 방법은, 정확한 한국 코로나 확진자 수 예측 성능을 제공한다고 할 수 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권1호
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• pp.139-146
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• 2010

비파괴검사방법 중 직류전위차법은 표면균열 측정에 유효한 수단으로 알려져 있다. 이차원 표면 균열을 가진 시험편에서 전류입출력점사이의 거리가 직류전위차에 미치는 영향을 알아보는 실험을 실시하여 자료를 얻었다. 이 자료로부터 전위차 값은 일정 전위차계측점사이의 거리에 있어 전류입출력점사이의 거리가 증가함에 따라 반비례적으로 감소하고, 노치의 길이에 비례하고 있었다. 이 실험에서 관찰된 자료를 통계적 모형에 적합시키고, 적합된 모형에서 전위차에 영향을 주는 유의한 변수를 알아보는 것은 비파괴검사에서 중요하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 관찰된 자료를 적절하게 설명할 수 있는 통계적 모형을 제안하고, 제안된 모형에서 유의한 독립변수를 찾아보는 것이 목적이다.

• 응용통계연구
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• 제27권3호
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• pp.445-459
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• 2014

일반적으로 특정한 작업에 익숙해진다는 것은 그 작업에 투입되는 노력에 비해 산출되는 성과가 보다 뚜렷해진다는 것을 의미한다. 동일한 양이나 정도의 노력을 들여 특정한 작업을 반복적으로 수행하게 되면 초기 시점보다 원하는 성과를 기대 이상으로 얻게 된다는 것을 의미한다. 이를 학습곡선효과(learning-curve effects)'라고 한다. 본 연구에서는 특정한 작업을 반복시행한 결과가 개수형인 형태로 측정되는 변수에 대해 (역)S자 형태를 가지는 통계적 모형을 적용하고자 한다. 다양한 모의실험 하에서의 모형의 성능을 평가하고 특정질환으로 인한 사망자 자료에 적합하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제47권10호
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• pp.747-752
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• 2019

신뢰성 성장 시험을 수행하며 획득하게 되는 고장 정보와 누적 시험수행시간을 이용하면 신뢰성 성장 모델의 모수 추정이 가능하며, 모수 추정을 통해 해당 제품의 MTBF를 예측할 수 있다. 그러나 시험에 대한 비용, 시간 혹은 제품의 특성 등의 여러 제약으로 인해 고장 정보가 구간적으로 획득되거나, 획득한 고장 정보의 샘플 데이터(Sample Data)의 수가 작을 수 있다. 이는 신뢰성 성장 모델의 모수 추정의 오차를 커지게 하는 원인이 될 수 있다. 본 논문에서는 샘플 데이터의 수가 작을 경우 신뢰성 성장 모델의 모수 추정 시 베이지안 기법 기반의 모수 추정 방법의 적용에 대해 연구를 수행하였다. 시뮬레이션 결과 신뢰성 성장 모델의 모수를 추정할 때, MLE를 적용하여 추정하는 방법보다 베이지안 기법을 적용하는 방법이 추정 정확도가 높음을 확인하였다.

• 국제지역연구
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• 제21권4호
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• pp.159-172
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• 2017

비관측요인(unobserved-component)모형을 이용한 GDP의 추세-순환요인 분해에서, 통상적으로 추세는 확률보행 과정을 갖는 것으로 가정된다. 본 연구는 추세를 ARIMA 과정으로 표현하는 경우, GDP 변동에서 갖는 추세요인의 의미가 어떻게 달라지는가를 살펴보고, GDP에 대한 예측력이 개선될 수 있는가의 여부를 미국의 데이터를 이용하여 실증적으로 분석하였다. 모형은 GDP만의 단일변수모형과 물가를 포함하는 2변수모형의 두 가지를 고려하여 설정하였으며, 모형 추정은 비관측요인모형을 상태-공간모형으로 전환한 후 칼만 필터(Kalman filter)를 이용한 최대우도추정법을 사용하였다. GDP에 대한 예측은 축차적 추정(recursive estimation)을 이용한 동적 표본외예측(dynamic out-of-sample) 방식을 사용하였으며, 예측력 비교결과에 대한 검정은 Diebold-Mariano 검정을 이용하였다. 분석 결과는 첫째, 모형의 추정결과에서 ARIMA 추세의 계수가 통계적으로 유의적인 값을 가지며, 둘째, ARIMA 추세 모형이 확률보행 추세 모형보다 GDP 변동의 분산 및 자기 상관성(autocorrelation)을 보다 잘 설명하며, 셋째, 예측력에서 단일변수보다는 2변수모형의 예측력이 그리고 확률보행 추세보다는 ARIMA 추세를 갖는 모형의 예측력이 통계적으로 유의하게 높은 것으로 나타났다. 이러한 결과들은 GDP 추세-순환 요인 분해에서 추세를 ARIMA 과정으로 표현하는 것이 보다 타당하다는 것을 시사하고 있다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2000년도 학술발표대회 논문집 제19권 2호
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• pp.183-186
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• 2000

본 논문에서는 인식이 진행되는 동안 탐색 공간을 효과적으로 줄임으로써 음성인식의 고속화를 달성할 수 있는 새로운 프레임 단위 적응 프루닝 알고리즘을 제안하고 실험을 통하여 그 유효성을 확인하였다. 이것은 앞 프레임과 뒤 프레임 사이의 최대확률은 높은 상관성을 가지므로 프루닝 문턱치를 앞 프레임의 최대 확률로부터 효과적으로 구할 수 있다는 사실에 근거를 두고있다. 이 방법에서는 앞 프레임의 최대 우도 확률과 후보 확률들의 조합으로 현재 프레임의 프루닝 문턱치를 갱신함으로써 현재 프레임의 문턱치를 인식 과정 중에 얻을 수 있기 때문에, 인식 태스크가 바뀌어도 문턱치를 구하기 위한 사전 실험을 수행할 필요가 없게 된다. 또한, 프레임 단위로 적응적으로 얻어진 문턱치는 다른 환경 하에서도 인식 속도의 향상을 가져올 수 있게 된다. 제안된 알고리즘의 유효성을 확인하여 위하여 한국어 주소 인식 시스템에 적용하였다. 본 시스템은 48개의 유사음소단위(PLUs)를 인식의 기본단위로 하고, 적응알고리즘으로는 최대사후확률추정법((MAP: Maximum A Posteriori Probability Estimation)을, 인식 알고리즘으로는 OPDP(One Pass Dynamic Programming)법을 이용하였다 남성화자 3인이 25개의 연결 주소명을 대상으로 인식 실험을 수행한 결과, 제안된 프레임단위 적응프루닝 문턱치를 적용한 경우를 기존의 고정 프루닝 문턱치와 가변 프루닝 문턱치를 적용한 경우와 비교하였을 때 인식률의 변화 없이 탐색공간이 상대적으로 각각 $14.4\%와 $9.14\%가 감소되어 제안된 프레임 단위 적응 프루닝 알고리즘의 유효성을 확인할 수 있었다. 시,공간적 분포 특성이 구체적으로 규명되면 보다 정확한 음장변화 추정이 이뤄져야 할 것으로 보인다. 또한 내부파와 음파의 상대적인 진행 방향에 따라 음장변화가 크게 다를 것이 예상되므로 이를 규명하기 위해서는 궁극적으로 3차원적인 음장분포 연구가 필요하다. 음향센서를 해저면에 매설할 경우 수충의 수온변화와 센서 주변의 수온변화 사이에는 어느 정도의 시간지연이 존재하게 되므로 이에 대한 영향을 규명하는 것도 센서의 성능예측을 위해서 필요하리라 사료된다.가지는 심부 가스의 개발 성공률을 증가시키기 위하여 심부 가스가 존재하는 지역의 지질학적 부존 환경 및 조성상의 특성과 생산시 소요되는 생산비용을 심도에 따라 분석하고 생산에 수반되는 기술적 문제점들을 정리하였으며 마지막으로 향후 요구되는 연구 분야들을 제시하였다. 또한 참고로 현재 심부 가스의 경우 미국이 연구 개발 측면에서 가장 활발한 활동을 전개하고 있으며 그 결과 다수의 신뢰성 있는 자료들을 확보하고 있으므로 본 논문은 USGS와 Gas Research Institute(GRI)에서 제시한 자료에 근거하였다.ऀĀ耀Ā삱?⨀؀Ā Ā?⨀ጀĀ耀Ā?돀ꢘ?⨀硩?⨀ႎ?⨀?⨀넆돐쁖잖⨀쁖잖⨀／ࠐ?⨀焆덐瀆倆Āⶇ퍟ⶇ퍟ĀĀĀĀ磀鲕좗?⨀肤?⨀⁅Ⴅ?⨀쀃잖⨀䣙熸ጁ↏?⨀

• 전기전자학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.505-510
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• 2013

본 논문에서는 Electrocorticogram(ECoG) 신호를 이용하여 손과 팔꿈치의 움직임을 추론하는 방법을 제안한다. 환자로부터 다수의 채널을 이용하여 표면 근전도 신호와 ECoG 신호를 동시에 취득하였다. 추론하는 동작은 손을 쥐었다 펴는 동작과 팔꿈치를 안으로 굽히는 동작이며, 외부 자극에 의해 동작을 수행하는 방법 대신 환자의 자유의지에 의해 동작을 수행하게 하였다. 표면 근전도 신호를 이용하여 동작을 수행한 운동 시점을 찾고, ECoG 신호를 이용하여 동작을 추론한다. 각 동작의 특징을 추출하기 위하여 ECoG 신호를 전체 대역을 포함한 ${\delta}$, ${\Theta}$, ${\alpha}$, ${\beta}$, ${\gamma}$ 총 6개의 대역을 나누어 정보 엔트로피를 구하고, 최대우도추정법을 사용하여 동작을 추정하였다. 실험 결과 감마대역의 ECoG를 사용할 경우 다른 대역을 사용할 때 보다 높은 평균 74%의 성능을 보이며, 다른 대역보다 감마 대역에서 높은 추정 성공률을 보였다. 또한 운동 시점을 기준으로 3개의 시간 구간으로 나누어 준비전위를 포함하는 'before' 구간과 'onset' 구간을 비교하였다. 'before' 구간과 'onset' 구간에서 추정 성공률은 각각 66%, 65%로 준비전위를 이용할 수 있다는 것을 알 수 있었다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제21권1호
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• pp.15-25
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• 2018

탄성파 역산은 유가스 집적이 가능한 구조의 탐지에 고해상도의 분해능을 가지는 반면, 인공송신원을 이용한 해양전자탐사 역산은 유가스의 직접적인 탐지가 가능하다. 이런 이종의 물리탐사자료를 함께 이용한 복합역산은 단일 역산의 불확실성을 줄일 수 있고, 각각의 탐사자료가 가지는 장점 또한 함께 이용할 수 있다. 이 연구에서는 암석물리모델을 이용하여 탄성파탐사자료와 전자탐사자료가 동시에 최적화 될 때의 저류층의 물성값을 추출할 수 있는 동시복합역산 알고리듬을 개발하였다. 상호구배(cross-gradient) 방법을 적용하여 구조적인 해상도를 향상시켰으며, 최대우도추정법을 이용한 상대 가중치를 적용하여 자료간의 균형을 조절하였다. 개발된 알고리듬을 단순한 고립 가스층 모델에 적용한 결과, 동시복합역산으로 고해상도의 저류층 물성 추출이 가능함을 확인하였다. 하지만 오일 저류층을 모사한 배사구조의 모델에서는 적용된 모델 가중 행렬에 따라 전혀 다른 결과를 획득할 수 있었다. 따라서, 기존의 알고리듬을 각각의 모델 변수에 적합한 모델 가중 행렬을 사용하도록 수정하여, 평활화 기법과 감쇠항 기법을 수포화율과 공극률에 각각 적용하였다. 개선된 알고리듬을 오일 저류층 모델에 다시 적용한 결과, 저류층의 공극률과 수포화율을 성공적으로 추출할 수 있었다. 개발한 복합역산 알고리듬을 이용하여 획득한 결과는 유가스전 저류층의 매장량 계산에 직접적인 정보로 사용될 수 있을 것이다.