• Title/Summary/Keyword: 파레토 분포함수

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균일분포의 파레토 최적해 생성을 위한 다목적 최적화 진화 알고리즘 (Evolutionary Multi-Objective Optimization Algorithms for Uniform Distributed Pareto Optimal Solutions)

  • 장수현;윤병주
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제11B권7호
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    • pp.841-848
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    • 2004
  • 진화 알고리즘은 여러 개의 상충하는 목적을 갖는 다목적 최적화 문제를 해결하기에 적합한 방법이다. 특히, 파레토 지배관계에 기초하여 개체의 적합도를 평가하는 파레토 기반 진화알고리즘들은 그 성능에 있어서 비교적 우수한 평가를 받고 있다. 그러나 일반화된 다목적 최적화 진화알고리즘은 복잡한 문제들에서 찾아진 해들의 분포가 전체 파레토 경계면에 대하여 균일하지 못하고 특정 지역에서 집중적으로 해를 생성하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서 우리는 이러한 문제점을 보완하기 위한 다목적 최적화 진화알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 현재까지 찾아진 최적해들 중 특정 지역에 관중되지 않은 해를 우수 종자로 복제 연산에 참여시킨다. 따라서 특별한 지역탐색 기법을 사용하지 않아도 종자가 되는 개체 주위에 새로운 개체를 생성할 확률이 높기 때문에 지역탐색의 효과를 가질 수 있고, 비교적 고른 분포의 파레토 최적 해를 생성한 수 있다. 5개의 테스트 함수에 대한 실험 결과, 제안한 알고리즘은 모든 문제에서 전체 파레토 경계면에 균일한 분포의 해들을 생성할 수 있었으며, 많은 지역해를 가지는 문제를 제외한 모든 문제에서 NSGA-II보다 우수한 수렴 결과를 보였다.

파레토 및 어랑 수명분포에 근거한 유한고장 NHPP 소프트웨어 신뢰성모형의 신뢰도 속성에 관한 평가 (Evaluation on the Reliability Attributes of Finite Failure NHPP Software Reliability Model Based on Pareto and Erlang Lifetime Distribution)

  • 민경일
    • 산업융합연구
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    • 제18권3호
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    • pp.19-25
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    • 2020
  • 소프트웨어 개발과정에서 소프트웨어 신뢰도 평가는 매우 중요한 문제이다. 특히, 소프트웨어 개발자에게 높은 신뢰도을 만족시키는 최적의 개발모형을 찾아내는 일은 더욱 중요한 과제이다. 이를 위해, 본 연구에서는 파레토 및 어랑 수명분포을 유한고장 NHPP 모형에 적용하여, 신뢰도 속성을 평가하였다. 이를 위하여 모수추정은 최우추정법을 적용하였고, 비선형 방정식의 풀이는 이분법을 사용하였다. 그 결과, 강도함수와 평균값함수에서 Erlang 모형이 Pareto 모형보다 우수한 성능을 보였고, 평균제곱오차도 작아서 효율적인 모형임을 확인하였다. 또한, 미래의 임무시간을 투입하고 신뢰도를 평가한 결과, Erlang 모형이 Pareto모형과 함께 효율적으로 높게 나타났으나, 반면에 Goel-Okumoto 기본모형은 감소하는 추세를 보였다. 결론적으로, Erlang 모형이 제안된 모형중 가장 우수한 성능을 가진 모형임을 알 수 있었다. 본 연구를 통하여 소프트웨어 개발자들이 최적의 소프트웨어 신뢰성 모형을 탐색하고, 평가하는데 필요한 기본지침으로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

해양사고 원인을 분류하기 위한 공통단어의 축소에 관한 연구 (A Study on the Reduction of Common Words to Classify Causes of Marine Accidents)

  • 임정빈
    • 한국항해항만학회지
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    • 제41권3호
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    • pp.109-118
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    • 2017
  • 주제어(key word, KW)는 해양사고의 주요한 원인을 간단하게 표현하기 위한 단어들의 집합으로 해양안전심판원의 심판관들이 작성한다. KW는 심판관들의 서로 다른 주관적인 견해 때문에 일관성 유지가 어렵고, KW의 수가 너무 많은 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 최적화된 최소의 공통단어(common word, CW)를 이용한 체계적인 KW 구축 프레임이 필요하다. 본 연구의 목적은 체계적인 KW 구축 프레임 개발에 필요한 CW을 도출하는데 있다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 본 연구에서는 파레토(Pareto) 분포함수와 파레토 지수를 이용한 최적의 최소 CW 도출방법을 제안하였다. 총 2,642개의 KW을 수집한 후, 수집한 KW의 세부 단어와 이들의 빈도를 갖는 데이터 세트에서 총 56개의 특징적인 CW를 식별하였다. 56개의 특징적인 CW를 이용한 단어 축소실험을 통해서 평균 58.5%의 축소율을 획득하였고, 축소율에 따라서 추정한 CW는 파레토 차트로 검증하였다. 이를 통해서 체계적인 KW 구축 프레임 개발이 가능할 것으로 기대된다.

절단고정시간에 근거한 파레토 NHPP 소프트웨어 신뢰성장모형에 관한 비교 연구 (The Comparative Study for NHPP of Truncated Pareto Software Reliability Growth Model)

  • 김희철;신현철
    • 융합보안논문지
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    • 제12권1호
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    • pp.9-16
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    • 2012
  • 소프트웨어 시스템의 대규모자료의 적용 때문에 소프트웨어 신뢰도는 소프트웨어 개발에 중요한 역할을 해왔다. 본 연구에서는 고장시간에 관련된 소프트웨어 신뢰성장모형이 제안되었다. 이러한 검사시간은 미리 정해진 절단 고정 시간을 의미한다. 본 연구에서는 소프트웨어의 강도함수, 평균값 함수 및 신뢰도와 모수추정에 대하여 나열하고 파레토 분포를 수명분포로 적용한 비동질적인 포아송 과정을 적용하였다. 본 논문의 수치적인 예에서는 고장 간격 시간 자료를 적용하고 모수추정 방법은 최우 추정 법을 이용하고 추세분석을 통하여 자료의 효율성을 입증한 후 평균자승오차와 $R_{SQ}$(결정계수)를 이용하고 예측 값과 실제 값의 차이에 의존한 효율적인 모형을 선택 비교하였다.

데이터 분포특성을 이용한 다목적함수 최적화 알고리즘 개발 (Development of a Multiobjective Optimization Algorithm Using Data Distribution Characteristics)

  • 황인진;박경진
    • 대한기계학회논문집A
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    • 제34권12호
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    • pp.1793-1803
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    • 2010
  • 가중치법이나 목표계획법을 이용하여 다목적함수 최적화를 수행할 때 설계자는 각 함수에 적절한 가중치나 목표값을 설정해 주어야 한다. 하지만 파라미터를 잘못 설정하게 되면 파레토 최적해를 얻지못하기 때문에 이는 설계자에게 큰 부담이 된다. 최근에 데이터의 분포특성만을 이용하여 데이터의 평균과 함수 사이의 거리를 표현하는 마하라노비스 거리(MD)를 최소화하는 MTS기법이 개발되었다. 이 방법은 파라미터를 설정하지 않아도 되는 장점이 있지만 최적해가 참고데이터의 평균으로 수렴하는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 방향성이 없는 기존의 MD에 방향성을 부여한 새로운 거리 척도인 SMD를 제안하였다. 그리고 SMD법이 계산과정에서 각 함수의 가중치를 자동으로 반영하고 평균에서 가장 멀리 위치한 한 점을 항상 파레토 최적해로 제공한다는 것을 2개의 단순예제를 통해 검증하였다.

극단값 분포 추정을 위한 모수적 비모수적 방법 (Parametric nonparametric methods for estimating extreme value distribution)

  • 우승현;강기훈
    • 문화기술의 융합
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    • 제8권1호
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    • pp.531-536
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    • 2022
  • 본 논문은 꼬리가 두꺼운 분포의 꼬리부분에 대한 분포를 추정할 경우 모수적 방법과 비모수적 방법의 성능에 대해 비교하였다. 모수적 방법으로는 일반화 극단값 분포와 일반화 파레토 분포를 이용하였고, 비모수적 방법은 커널형 확률밀도함수 추정방법을 적용하였다. 두 접근법의 비교를 위해 2014년부터 2018년까지 서울시 관측소별 일일 미세먼지 공공데이터를 이용하여 블록 최댓값 모형과 분계점 초과치 모형을 적용하여 함수 추정한 결과를 함께 보이고 2년, 5년, 10년의 재현수준을 통해 고농도의 미세먼지가 일어날 지역을 예측하였다.

혼합분포함수를 적용한 최심신적설량에 대한 수문통계학적 빈도분석 (Statistical frequency analysis of snow depth using mixed distributions)

  • 박경운;김동욱;신지예;김태웅
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제52권12호
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    • pp.1001-1009
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    • 2019
  • 최근 우리나라에서 폭설이 증가하고 있으며, 이로 인한 피해액 또한 증가하고 있다. 우리나라는 전국적으로 폭설로 인한 피해를 줄이기 위해 내설 설계기준 마련 등의 노력을 하고 있으나, 강설 자료의 특성으로 기준 설정에 어려움이 있다. 본 연구에서는 우리나라 남부 지역에 있는 진주, 창원, 합천 지점의 적설량에 대한 수문통계학적 빈도분석을 수행하여 최심신적설량에 대한 설계수문량을 정량적으로 산정하였다. 자료의 특성상 연도별 측정값이 '0'인 경우가 존재하여 기존의 빈도분석 방법을 적용할 경우 매개변수의 추정이 불가능한 상황도 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 혼합분포함수를 이용하였고, 분포모형으로는 대수정규, 일반화 파레토, 일반화 극치, 감마, 검벨, 와이블 분포를 적용하였다. 적용 결과, 단일분포함수를 적용할 때 보다 혼합분포함수를 적용할 때 확률적설심이 더 작게 산정되었으며, 전체적으로 관측값이 간헐적으로 나타나는 지점에서 혼합분포함수의 적용성이 우수한 것으로 판단된다.

정확한 신뢰성 해석을 위한 아카이케 정보척도 기반 일반화파레토 분포의 임계점 추정 (Threshold Estimation of Generalized Pareto Distribution Based on Akaike Information Criterion for Accurate Reliability Analysis)

  • 강승훈;임우철;조수길;박상현;이민욱;최종수;홍섭;이태희
    • 대한기계학회논문집A
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    • 제39권2호
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    • pp.163-168
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    • 2015
  • 공학분야의 신뢰성 해석은 점점 더 높은 신뢰도 영역에 대한 확률밀도함수의 예측을 요구한다. 따라서 높은 신뢰도를 정확하게 해석하기 위해 분포의 꼬리부분을 정확하게 표현해야 한다. 최근 들어 꼬리부분에 대한 표본만을 이용해 꼬리 모형을 생성하여 신뢰도를 추정할 수 있는 방법인 일반화파레토 분포에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 기존의 연구에서는 부정확한 임계점 추정으로 꼬리부분에서 신뢰도의 정확도가 떨어진다. 따라서 본 논문에서는 아카이케 정보척도를 이용하여 임계점을 정확하고 강건하게 추정하고 이를 통해 꼬리 모형의 정확도를 향상시키는 아카이케 정보척도 기반 일반 화파레토 분포 기법을 제안한다. 또한 제안하는 기법을 이용한 신뢰성 해석을 수행하여 정확도가 향상된 신뢰성 해석 결과를 도출하였다.

다목적함수를 이용한 PDM 모형의 유량 분석 (Prediction of Stream Flow on Probability Distributed Model using Multi-objective Function)

  • 안상억;이효상;전민우
    • 한국방재학회 논문집
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    • 제9권5호
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    • pp.93-102
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    • 2009
  • 본 연구는 미호천 유역을 대상으로 유량곡선의 세부적인 특성을 고려한 다목적함수를 적용하여 Probability Distribution Model(PDM) 모형의 유량모의성능을 검토하였다. PDM은 유역을 한 개의 단위구역으로 개념화한 집중형 강우유출모형으로 영국의 지역화 연구 및 홍수량 산정방법에 대표적으로 이용되고 있다. PDM 모형의 5개 매개변수를 Monte Carlo 방법에 기반을 둔 분석도구(MCAT, Monte Carlo Analysis Toolkit)를 활용하여 사후검정분포, 검정근거 및 민감도 분석 등을 수행하였으며, 모형의 매개변수 중 cmax와 k(q)만이 뚜렷한 검정 근거가 있고 나머지 변수들은 동등성의 영향을 확인하였다. 또한, 유량곡선의 고유량 및 저유량의 특성을 맞춘 목적함수의 Trade-off를 고려한 매개변수의 파레토 최적해를 산정한 결과, 모든 목적에 최대한 부합하는 유량 산정의 가능성을 제시하였다. 검정(calibration)기간에서 NS*E=0.035, FSB=0.161, FDBH= 0.809로 안정적이며 만족할만한 모의성능을 나타내었고, 검증(validation)기간에 대해서도 안정적인 모의성능을 나타내었다.

파레토분포(分布)에서 두 모수(母數)의 함수(函數) 추정(推定) (Estimation for Functions of Two Parameters in the Pareto Distribution)

  • 우정수;강석복
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제1권
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    • pp.67-76
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    • 1990
  • For a two-parameter Pareto distribution, the uniformly minimum variance unbiased estimateors(UMVUE) for the function of the two parameters are expressed in terms of confluent hypergeometric function. The variance of the UMVUE is also expressed in terms of hypergeometric function of several variables. UMVUE's for the ${\gamma}th$ moment about zero and several useful parametric functions, and their variances are obtained as special cases. The estimators of Baxter(1980) and Saksena and Johnson(1984) are special cases of our estimator.

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