본 연구에서는 포아송 과정을 이용하여 과우해의 재현기간 및 지속특성을 정량화 해 보았다. 대상 지점은 서울 지점으로 하였고 1911년 이후의 자료를 이용하였다. 먼저 포아송 과정을 적용하기 위한 최대 절단수준은 대략 평균에서 표준편차의 50%를 뺀 정도로 결정되었고, 이러한 절단수준에 대해 관측치와 포아송 과정을 비교하였다. 특히, 과우해의 평균 재현기간 및 지속기간은 관측치와 아주 유사한 값을 나타냄을 확인할 수 있었으며, 이는 가뭄을 정량화 하는 경우에도 포아송 과정이 효과적으로 이용될 수 있음을 나타낸다.
통계적 확률이론에 근거한 포아송 모형을 색인어 선정 기반으로 활용하고자 하는 2-포아송 함수와 3-포아송 함수 및 다중 포아송 함수에 대한 단계적 발전 과정을 살펴보았다. 아울러, 2-포아송이 한국어 문헌의 색인어 선정에 유용한지 알아보기 위해 한국어 말뭉치 데이터베이스 내 문헌 50개를 실험 대상으로 단어의 장서빈도와 문헌빈도를 이용하여 z값을 산출해 보았다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제10권2호
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pp.319-327
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1999
영과잉-포아송분포는 여러 형태의 불량률을 줄이는 생산공정과정에서 유용하게 이용되어 왔다. 또한 생산공정과정 중 미지의 변화시점 이후 불량률의 변화가 있는지를 알아보는 것은 흥미 있는 일이고 연구된바있다. 만약 불량품들이 서로 두가지 다른 형태의 규격에 의해 발생되었다면, 이는 일변량이 아닌 이변량 영과잉-포아송 분포를 이용해야 할 것이다. 본 논문은 이변량 영과잉-포아송모형에서 어느 미지의 시점 이후 분포의 변화가 있는지를 우도비 검정을 통해 알아본다. 또한 변화가 있다면 변화시점과 그리고 여러 형태의 모수들에 대한 점추정량을 알아보려 한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제4권3호
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pp.753-763
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1997
컴퓨터의 발전에 따른 MCMC를 비동질적 포아송 과정에 이용하였다. 베이지안 추론에서 조건부 분포를 가지고 사후분포를 결정하는데 있어서의 계산 문제를 고려하였다. 특히 분포가 이중지수, 곰페르츠, 랄리, 감마, 그리고 검벨인 일반 순서통계량 모형에 대하여 깁스 샘플링과 메트로폴리스 알고리즘을 활용한 베이지안 계산과 모형선택을 제시하였다.
본 연구에서는 경기도 지역을 중심으로 관측자료로 부터 아울러 포아송 과정을 적용하여 가뭄의 재현 및 지속특성을 정량화하고 그 공간분포를 비교 분석해 보았다. 본 연구에서는 관측된 월 강수량 자료를 가뭄지수인 SPI로 변환하여 분석에 이용하였다. 특히, 가뭄의 공간분포 특성 파악을 위해 관측길이가 서로 다른 자료에 포아송 과정을 적용하는 경우의 장ㆍ단점 등을 파악해 보고자 하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. (1) 포아송 과정을 이용한 가뭄의 정량화는 특히 관측기록이 짧은 경우에 유리한 것으로 나타났다. 공간적으로 가까운 위치에 있는 두 지점의 특성이 관측기록의 길이에 덜 민감해 짐에 따라 전체적으로 유사한 특성을 나타냄을 확인할 수 있었다. (2) 지점별 관측기록의 길이가 크게 다른 경우 모형에 의한 가뭄의 공간적 특성 파악이 단순히 관측자료를 이용한 경우에 비해 우월할 수 있다. 본 연구의 경우에 있어서도 모형을 이용한 경우 가뭄의 공간분포가 관측을 직접 분석하여 얻은 가뭄의 공간분포보다 뚜렷하게 나타남을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 비동질 포아송 과정(NHPP)에 기초한 소프트웨어 에러 현상에 대한 신뢰도 모형을 고려하고 사전정보(Prior information)를 이용한 베이지안 추론을 시행하였다. 고장 패턴은 NHPP에 대한 강도함수와 평균값 함수로서 나타낼 수 있다. 따라서 본 논문에서는 대수형 포아송 실행시간 모형(Logarithmic Poisson model), Crow 모형 그리고 Rayleigh 모형에 대하여 베이지안 모수 추정방법을 적용하였다. 효율적 모형을 위하여 이들 모형에 관한 모형선택을 편차자승합(SSE)의 합을 이용하여 시행하였고 모수의 추정을 위해서 마코브체인 몬테카를로(MCMC) 기법중에 하나인 깁스샘플링(Gibbs sampling)과 메트로폴리스 알고리즘을 이용한 근사추정 기법이 사용되었다. 수치적인 예에서는 Musa의 T1 자료를 이용하여 모수 및 신뢰도를 추정한 수치 결과론 나열하였다.
본 연구에서는 소프트웨어 제품을 개발하여 테스팅을 거친 후 사용자에게 인도하는 시기를 결정하는 방출문제에 대하여 연구되었다. 인도시기에 관한 모형은 무한 고장수에 의존하는 비동질적인 포아송 과정을 적용하였다. 이러한 포아송 과정은 소프트웨어의 결함을 제거하거나 수정 작업 중에도 새로운 결함이 발생될 가능성을 반영하는 모형이다. 강도함수는 로그-로지스틱 패턴을 이용하였다. 따라서 소프트웨어 요구 신뢰도를 만족시키고 소프트웨어 개발 및 유지 총비용을 최소화 시키는 방출시간이 최적 소프트웨어 방출 정책이 된다.
본 연구에서는 소프트웨어 제품을 개발하여 테스팅을 거친 후 사용자에게 인도하는 시기를 결정하는 방출문제에 대하여 연구되었다. 인도시기에 관한 모형은 무한 고장수에 의존하는 비동질적인 포아송 과정을 적용하였다. 이러한 포아송 과정은 소프트웨어의 결함을 제거하거나 수정 작업 중에도 새로운 결함이 발생될 가능성을 반영하는 모형이다. 강도함수는 중첩 패턴을 이용하였다. 따라서 소프트웨어 요구 신뢰도를 만족시키고 소프트웨어 개발 및 유지 총비용을 최소화 시키는 방출시간이 최적 소프트웨어 방출 정책이 된다.
본고는 암석 코아에 함수비가 증가함에 따라 포아송비 거동형태를 구명하기 위하여 일축압축강도시험을 시행하였다. 현장에서 출토빈도가 높은 퇴적암, 화성암 및 변성암 시료 307개를 대상으로 포아송비의 함수거동을 관찰하였다. 포아송비는 암석의 역학적, 물리적 parameter와는 상관성이 전혀 표출되지 않는 독립적인 거동을 하고 있다. 포아송비의 함수거동은 감소, 증가 및 자유거동을 표출하고 있다. 감소거동을 나타내는 시료는 전체의 약 70%이상이며 이것은 포아송비의 함수거동 중 절대적으로 우세한 것이다. 포아송비는 독립거동을 하기 때문에 간접적인 방법으로는 추정이 불가능하다. 따라서 설계, 시공 및 감리과정에서 현장암에 대한 실험 결과를 적용하여야 할 것이다.
본 논문에서는 형태 정합 및 포아송 방정식을 기반으로 객체와 배경과의 이음매가 없는 효율적인 동영상 합성 기법을 제안한다. 동영상 합성 기법은 영상 분할 과정과 영상 조합 과정으로 구성된다. 영상 분할 과정에서는 먼저 첫번째 프레임에 대해 사용자가 3 영역 지도를 설정한 후, 그랩 컷(grab cut) 알고리즘을 수행한다. 그리고 객체와 배경의 색상, 밝기, 텍스쳐 등이 유사할 경우 영상 분할의 성능이 감소될 수 있음을 감안하여, 현재 프레임과 이전 프레임 객체들 간의 형태 정합을 통해 현재 프레임에서 영상 분할된 객체를 보정한다. 영상 조합 과정에서는 포아송 방정식을 이용하여 객체와 목표 동영상의 배경이 서로 이음매 없이 조합되도록 하며, 또한 사용자가 설정한 움직임 경로에 따라 객체를 배치한다. 모의실험을 통해 제안된 방법이 합성된 동영상의 자연성 뿐만 아니라 수행 시간 면에서 우수함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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