순서통계에 근거한 CFAR(Constant False Alarm) 검파기(이하 OS-CFAR)는 다중 타깃(Target) 환경의 차량용 레이더에 아주 유용 사용되는 알고리즘이다. 그러나 정렬 알고리즘을 사용하기 때문에 일반적인 셀-평균 CFAR 검파기(이하 CA-CFAR)에 비해 계산량이 많아 실시간 구현에 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 보다 낮은 계산량을 가지는 OS-CFAR 구조를 제안하였다. 제안된 방법에서는 정렬 알고리즘이 단 한번 만 수행되기 때문에 이를 통해 많은 계산량을 줄일 수 있다. 특히 고속 정렬 알고리즘을 사용하는 경우 통상적인 OS-CFAR 구조와 비교하여 데이터양에 상관없이 항상 계산속도가 빠름을 확인 할 수 있다. 또한 본 논문에서는 실제 레이더 수신 데이터를 이용하여 제안된 방법에 적용한 결과도 제시하였다.
반응이 두 가지로 나타나는 자료에서 설명변수와 반응변수와의 관계를 연구할 때 많이 사용되는 로지스틱 회귀모형에 대하여 그 모수들을 최우추정법으로 구할 때 추정량의 표준오차는 보통 로그우도함수의 2차도함수에 바탕을 두어 계산하게 된다. 한편 피셔정보량이 로그우도함수의 1차도함수를 제곱한 통계량의 기대값으로도 계산된다는 점에 착안하여 얻어지는 피셔정보량의 추정량도 이와 거의 비슷한 대표본 성질을 갖는 것으로 알려져 있다. 이러한 피셔정보량의 추정량들은 최우추정량을 구할 때의 반복 알고리즘과 깊은 관련을 갖고 있다. 어느 방법이 더 효과적으로 최우추정량을 계산하는 지 평균반복횟수를 비교하고 대표본분산의 추정량으로서 각 방법에서 계산되는 분산의 추정량들을 비교하였다.
본 통계는 2002년 1월부터 디아조(Diazo) 광디스크 파일링, 타이프 라이터, 2005년 1월부터 서류분쇄기(Shredder), 타임레코더(Time recorder)가 생산 통계에서 제외되었기 때문에 전체의 숫자에는 포함되어 있지 않다. 지면 사정상 오프셋인쇄기(생산수 출입)과 워드프로세서(수출입)의 표는 생략했지만, 사무기 전체의 숫자에는 포함되어 있다. 그리고 2007년부터 회계기(수출입)가 통계에서 제외되어 전체 숫자에는 들어있지 않다. 한편, 2007년 1월 통계부터 수출입의 복사기 카테고리가 변경되어, 지금까지 계산하지 않았던 레이저복합기(FAX, 프린터, 스캐너 기능을 탑재한 기종)를 통계에 넣었기 때문에 숫자가 종전보다 늘어났으며 정전간접식, 기타 분류는 없어졌다.
컴퓨터와 네트워크의 급속한 발달로 인터넷 사용자가 급증하면서 모든 분야에서 정보전달 매체로서 웹의 활용이 보편화되고 있다. 교육적인 측면에서도 기존의 교실에서의 수업이나 인쇄매체를 통한 교육의 대체매체로서 웹의 활용에 대한 관심이 증대하고 있다. 본 연구에서는 7차 고등학교 수학과 교육과정에서 독자적인 영역으로 새로 분리된 '확률과 통계' 영역에 대해 웹상에서 활용가능한 교육용 전자교재의 구현사례를 제시한다. 확률의 계산이나 통계치의 계산 등과 같은 수리연산보다는 응용학문으로서의 확률과 통계의 개념과 원리의 이해에 중점을 두어 개발하였다.
슈퍼컴퓨터 5호기 누리온은 8,437대의 계산노드와 33.88PB 규모의 병렬스토리지가 100Gbps의 Omni-Path(OPA) 인터커넥트로 연결되어 있는 초대형 클러스터 시스템이다. 누리온의 계산자원은 PBS 작업스케줄러를 통해 관리되고 있고 병렬 스토리지는 DDN사의 Exascaler Monitoring System(ESMON)을 통해 influxDB에 read/write IO 통계 데이터를 수집하고 있다. 본 논문에서는 PBS의 과금 데이터와 ESMON influxDB의 IO 통계 데이터를 활용하여 사용자의 작업별 IO 통계 정보를 생성하는 방안에 대하여 소개한다.
베이지안 신경망 모형(Bayesian Neural Networks Models)에서 주어진 입력값(input)은 블랙 박스(Black-Box)와 같은 신경망 구조의 각 층(layer)을 거쳐서 출력값(output)으로 계산된다. 새로운 입력 데이터에 대한 예측값은 사후분포(posterior distribution)의 기대값(mean)에 의해 계산된다. 주어진 사전분포(prior distribution)와 학습데이터에 의한 가능도함수(likelihood functions)를 통해 계산되어진 사후분포는 매우 복잡한 구조를 갖게 됨으로서 기대값의 적분계산에 대한 어려움이 발생한다. 이때 확률적 추정에 의한 근사 방법인 몬테칼로 적분을 이용한다. 이러한 방법으로서 Hybrid Monte Carlo 알고리즘은 우수한 결과를 제공하여준다(Neal 1996). 본 논문에서는 Hybrid Monte Carlo 알고리즘과 기존에 많이 사용되고 있는 Gibbs sampling, Metropolis algorithm, 그리고 Slice Sampling등의 몬테칼로 방법들을 비교한다.
본 연구에서는 여러 응용분야에서 자주 사용되는 통계적 모의실험이나 통계계산에 유용하게 사용될 루틴들을 Fortran과 C 언어의 Subroutine이나 함수 형태로 작성하여 라이브러리로 구현하였다. 여기에는 일반적으로 자주 사용되는 확률변수들의 난수생성기와 대표적인 확률분포들의 확률 계산이나 상위확률 및 상위백분위수의 계산 등에 유용한 루틴들을 포함하고 있다.
대학입학전형에는 평가에 영향을 미치는 여러 가지 전형요소들이 있으며 각 대학는 이들 전형요소에 반영율을 정하여 총점으로 학생을 선발하고 있다. 그러나 실제로 각 전형요소가 학생선발에 미치는 기여율은 대학이 고려한 반영율과는 다르기 때문에 문제가 일어날 수 있다. 본 논문에서는 각 전형요소들의 반영율이 주어졌을 때 기여율을 계산하는 방법을 소개하고 전형요소별로 대학에서 원하는 기여율이 되도록 하는 반영율을 역산하는 방법을 소개한다. K대학의 실제 자료를 위의 제안된 방법에 적용하여 대학이 정한 반영율과 실제의 기여율이 얼마나 다른지를 조사하고 대학이 원하는 기여율이 되도록 하기 위하여 전형요소별 반영율을 계산하였다.
본 논문은 CIMS에서 적응되는 ARMA 공정제어의 새로운 3단계절차를 제안한다. 첫번째 단계는 다변량 ARMA모델을 식별하여 모수를 추정하고, white noise로 진단된 잔차 series에 대하여 다변량 제어통계량(즉, 다변량 Hotelling T$^2$통계량, 다변량 CUSUM, 다변량 EWHA 통계량, 다변량 MA 통계량)등을 계산한다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 8가지 다변량 제어통계량을 상호비교하여 이상점을 발견한다.
많은 확률과정이 Markov 특성을 만족하거나 근사적으로 만족하는 것으로 가정된다. Markov 과정에서 특히 관심을 끄는 것은 최초통과시간이다. 최초통과시간에 대한 연구는 Wald의 축차분석에서 시작하여 근사적 특성에 대한 많은 연구가 되어왔고 컴퓨터의 발달로 통계계산적 방법이 사용되면서 근사적 결과가 참값에 가까운 값을 계산할 수 있게 되었다. 이 논문은 Markov 과정의 예로서 지수가중 이동평균 관리도를 사용할 때 평균런길이를 계산하는 과정과 계산상의 주의점, 문제점 등을 연구하였다. 이 결과는 다른 모든 Markov 과정에 적용될 수 있으며 특히 Markov 연쇄로의 근사는 확률과정의 특성의 연구에 유용하고 계산적 접근을 용이하게 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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