• 제목/요약/키워드: 행렬모형

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동적 네트워크 로딩 방법 및 적용에 관한 연구 (Dynamic Network Loading Method and Its Application)

  • 한상진
    • 대한교통학회지
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    • 제20권1호
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    • pp.101-110
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    • 2002
  • 본 연구는 통행배분 모형과 네트워크 로딩의 일반적인 원리 및 그 관계를 규명하고. 시간을 고려한 네트워크 로딩방법 즉, 동적네트워크 로딩 방법을 소개한다. 우선 본 연구에서는, 동적 네트워크 로딩을 올바로 구현하기 위해 인과성 (causality), FIFO(First-In-First-Out), 교통량전파(flow propagation), 교통류보존(flow conservation) 등의 조건이 만족되어야 함을 제기한다. 그리고, 구체적인 동적 네트워크 로딩 방법을 알고리즘 형식으로 설명하였으며, 이후 링크 비용함수로써 결정적 대기행렬모형을 도입하여 가상 네트워크 속에서 동적 네트워크 로딩이 어떻게 이루어지는지를 수치적으로 보여준다.

구조물의 동특성 추정을 위한 순차적 기법 (SEQUENTIAL ALGORITHMS FOR DYNAMIC STRUCTURAL IDENTIFICATION)

  • Yun, C-B.;Lee, H-J.
    • 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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    • 한국전산구조공학회 1992년도 봄 학술발표회 논문집
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    • pp.13-18
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    • 1992
  • 구조물의 동적실험을 통하여 얻은 하중과 거동에 대한 시간기록을 분석하여, 구조계의 동 특성계수들을 추정하는 기법에 대하여 연구하였다. 실험과정 및 해석모형과정의 오차를 고려하기 위하여, 하중기록과 구조거동기록간의 관계를 추계론적 자동회기 및 이동평균모형(Stochastic Auto-Regressive and Moving-Average (ARMAX) Model)음 사용하여 모형화하였다. 미지의 ARMAX 계수행렬들은 순차적 예측오차기법을 사용하여 추정하였으며, 계수추정기법의 효율성을 증진시키기 위하여, Exponential Data Weighting, Global Data Weighting 및 Square Root Estimation 기법을 활용하였다. 다중거동측정계의 예제해석을 통하여 이의 효율성을 분석하였다.

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사영을 이용한 일원 분산성분 (Variance components in one-factor random model by projections)

  • 최재성
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제22권3호
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    • pp.381-387
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    • 2011
  • 본 논문은 일원 확률모형의 가정하에 실험자료를 분석할 때 확률모형과 관련된 분산성분을 추정하는 문제를 다루고 있다. 분산성분의 추정방법으로 적률법을 이용하고 있다. 적률법을 이용할 때 필요한 두 가지 계산과정은 요인의 변동에 따른 제곱합과 제곱합의 기대값 계산이다. 제곱합의 계산으로 사영을 어떻게 이용하는 가를 논의하고 있다. 제곱합의 기대값 계산을 위해 분산성분의 계수로 관측되는 관련행렬의 고유근을 이용하는 방법을 다루고 있다. 분산성분의 적률추정량으로 사영과 고유근을 이용한 분산성분의 추정방법이 Hartley (1967)의 합성법보다 간편하고 효율적인 방법임을 논의하고 있다.

계층적 의사결정론에서 일관성 지수에 대한 통계적 검정 (A Statistical Testing of the Consistency Index in Analytic Hierarchy Process)

  • 이종찬;전명식;정형철
    • 응용통계연구
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    • 제27권1호
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    • pp.103-114
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    • 2014
  • 계층적 의사결정론(AHP)에서 응답자의 신뢰성을 평가하기 위해 일관성 지수가 활용된다. 일반적으로 일관성 지수값이 0에 근접할 수록 신뢰성이 있다고 판단되나, 신뢰성에 대한 임계값은 9점 척도의 비교행렬로 부터 모의실험 된 무작위 지수의 평균에 의존한다. 본 연구에서는 9점 척도 비교행렬에 의한 모의실험 분포가 차원별로 치우침이 심한 분포라는 점에 기초하여, 차원별 일관성 지수의 분위수에 기초한 통계적 가설검정 방법을 소개하기로 한다. 그리고, 모의실험으로 계산된 일관성 지수의 분포에 따라 적절한 임계 분위값을 제공하였다. 또한, 쌍대비교행렬의 각 원소에 오차를 고려한 모형을 적용하여, 일관성 지수의 분포를 감마분포로 특수한 경우 근사시킬 수 있음을 제시하였다.

최소 표현 라플라스 변환에 기초한 단계형 확률변수의 시뮬레이션에 관한 연구 (Simulation of the Phase-Type Distribution Based on the Minimal Laplace Transform)

  • 김선교
    • 한국시뮬레이션학회논문지
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    • 제33권1호
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    • pp.19-26
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    • 2024
  • 단계형 확률분포는 마코프 체인이 특정 상태로 흡수되는 시점까지 거쳐가는 여러 단계에서 체재하는 시간들의 합으로 정의되며 대기행렬 시스템과 신뢰성 분석 모형 등에 광범위하게 사용된다. 연속적 단계형 분포의 경우 흡수 상태로 진입하기까지 거쳐가는 각각의 단계에서의 체재 시간이 지수분포를 따르므로 연속적 단계형 분포는 다양한 지수분포들의 합 또는 볼록 결합으로 나타낼 수 있다. 단계형 분포를 생성하는 가장 일반적이면서도 직관적인 방법은 마코비안 표현방법이라 불리는 초기 확률벡터와 전이 생성행렬에 의해 주어지는 조건부 확률을 이용하는 것이다. 적률이 주어진 상황에서 단계형 변수를 생성하는 방법에 대한 기존의 연구들은 대부분 적률을 마코비안 표현방법으로 변환하는 것을 전제로 하고 있다. 본 연구에서는 적률을 마코비안 표현방법으로 변환하지 않고 확률 분포함수를 결정하여 단계형 확률변수를 생성하는 방법에 대해 살펴보고 마코프 표현을 사용하는 기존의 방법 대신에 조단 분해법과 최소 표현 라플라스 변환을 이용하여 2계 단계형 확률변수를 분포함수를 결정하는 공식과 절차를 제시한다. 이러한 접근 방법은 고차원의 단계형 확률분포를 이용하여 대기행렬의 시뮬레이션을 하는 경우에 마코비안 표현방법의 전이행렬을 결정하여 변수를 생성하는 경우보다 효율적이다.

이노베이션 상태공간 지수평활 모형을 이용한 시간별 전력 수요의 예측 (Hourly electricity demand forecasting based on innovations state space exponential smoothing models)

  • 원다영;성병찬
    • 응용통계연구
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    • 제29권4호
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    • pp.581-594
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    • 2016
  • 본 논문은 이노베이션 상태공간모형을 근간으로 기존의 지수평활법을 포괄할 수 있는 다중 계절형 모형을 소개한다. 특히 이 모형은, 기존 모형의 한계를 극복하고 동일한 계절 내의 다양성을 표현할 수 있도록 계절 성분을 행렬로 표현하는 정교한 구조를 가지고 있다. 이런 구조를 이용하면 비슷한 패턴을 가지는 계절 성분의 모수를 그룹별로 분류할 수 있다. 따라서, 다중 계절형 모형은 모수절약 원칙을 달성할 수 있으며 모형의 해석이 용이한 장점을 가지고 있을 뿐만 아니라, 잠재적으로 임의의 개수의 계절성도 수용 가능하다. 본 연구에서는 다중 계절형 모형을 이용하여 시간 단위로 관측된 한국 전력 수요량을 분석하고 예측한다. 특히, 시간별 전력 수요량의 계절성은 1일 및 1주일의 두 가지로 고려되었고 이를 토대로 유사한 요일들은 공통 계절로 그룹화하였다. 모형의 예측 성능을 평가하기 위하여 기존 지수평활법의 예측 결과와 비교하였다. 그 결과, 다중 계절형 모형이 기존 지수평활법보다 예측력이 우수함을 확인하였다.

추계학적 강우-유출관계의 실시간 순환예측모형 (Real-time Recursive Forecasting Model of Stochastic Rainfall-Runoff Relationship)

  • 박상우;남선우
    • 물과 미래
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    • 제25권4호
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    • pp.109-119
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    • 1992
  • 본 연구에서는 호우시 홍수예경보 및 수자원의 효율적 관리를 위한 실시간 유출예측모형을 개발하고자 하였다. 그 방법으로 강우-유출과저의 추계학적 시스템모형을 구성하고 모형의 매개변수를 순환 최적추정할 수 있는 RLS 및 IV-AML 알고리즘을 적용하였다. 또한 기존에 관측된 시간별 강우-유출자료로부터 매개변수 및 추정오차의 공분산행렬의 초기치들을 산정하여 유출예측의 성과도를 향상시키고자 하였으며, 1단계전 유출예측치를 분석함으로서 본 연구에서 개발된 모형의 정확성과 적용가능성을 검토해 보았다.

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공간시계열모형의 결측치 추정방법 비교 (The Comparison of Imputation Methods in Space Time Series Data with Missing Values)

  • 이성덕;김덕기
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제17권2호
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    • pp.263-273
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    • 2010
  • 시계열의 결측값은 미지의 모수 또는 확률변수로 취급할 수 있으며 이에 따른 최대가능도방법과 확률변수방법에 의해 결측치를 추정할수 있으며 또한 주어진 자료 하에서 미지의 값에 대한 조건부기대치로 예측할수 있다. 이 연구의 주된 목적은 불완전한 자료에 대해 기존에는 ARMA모형만을 고려하였는데 이를 확장하여 공간시계열모형인 STAR모형에 적용하여 두 가지 추정방법을 이용해 결측값의 추정 정밀도를 비교하는데 있다. 사례분석을 위해 한국질병관리본부에서 전산보고 하고 있는 전염병 자료 중에서 2001~2009년 동안의 월별 Mumps 자료를 이용하여 두 가지 추정방법의 추정 정밀도와 예측정확도를 비교하였다.

벽식구조물의 효율적인 연직진동해석 (Efficient Floor Vibration Analysis in A Shear Wall Building Structure)

  • 김현수;이동근
    • 한국지진공학회논문집
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    • 제8권6호통권40호
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    • pp.55-66
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    • 2004
  • 현재 국내에서는 벽과 바닥판만으로 이루어진 벽식 구조형식의 아파트 건물이 많이 건설되고 있다. 아파트와 같은 주거구조물에서는 다양한 진동원에 의하여 진동이 발생하고 이러한 진동은 벽과 바닥판을 통하여 이웃한 세대 및 위, 아래층 세대로 전달되게 된다. 벽식구조물의 진동해석을 정확하게 수행하기 위해서는 벽과 바닥판을 많은 수의 유한요소로 세분한 모델을 사용하는 것이 필요하다. 그러나 아파트와 같은 벽식구조물 전체를 수많은 유한요소로 세분하여 모형화하면 막대한 해석시간과 컴퓨터 메모리가 필요하게 된다. 따라서 본 연구에서는 상당히 줄어든 해석시간과 컴퓨터 메모리를 사용하여 정확한 해석결과를 얻기 위하여 행렬응축기법으로 벽과 바닥판에 수직인 자유도만 가지는 효율적인 진동해석 모델을 제안한다. 벽식구조물에서 벽과 바닥에 수직인 자유도만을 남기고 나머지 자유도를 행렬응축기법을 통하여 한꺼번에 소거를 한다면 행렬응축과정에서 상당히 많은 양의 시간이 소요된다. 따라서 본 연구에서는 벽이나 바닥판에 수직인 자유도만을 가진 수퍼요소를 생성한 후 이를 조합하여 한 층을 나타내는 부분구조를 만들고 최종적으로 부분구조를 조합하여 전체 구조물을 구성하는 모형화 기법을 제안하였다. 제안된 해석기법의 정확성과 효율성을 검증하기 위하여 3층 및 5층의 벽식구조물을 예제구조물로 사용하여 동적해석을 수행하였다. 예제해석 결과 제안된 해석방법의 결과는 절점당 6개의 자유도를 모두 사용한 해석모델의 결과와 비슷한 정확성을 보이면서도 소요되는 해석시간과 컴퓨터 메모리를 대폭 줄일 수 있었다.

공간가중회귀분석을 이용한 통행발생모형 (Trip Generation Model based on Geographically Weighted Regression)

  • 김진희;박일섭;정진혁
    • 대한교통학회지
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    • 제29권2호
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    • pp.101-109
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    • 2011
  • 대다수의 현대 도시들은 집적의 이익을 극대화하기 위해 군집을 형성하고 각 지역 간에 다양한 공간적 영향을 주고받는다. 그러나 전통적 4단계 수요예측방법의 첫 단계인 통행발생단계에서 주로 적용되는 선형회귀분석모형은 공간적 영향을 반영할 수 없다는 단점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 공간적 상관성을 반영할 수 있는 통행 발생모형을 구축하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 공간적 상관성을 고려할 수 있는 통행발생모형으로 공간가중회귀모형(Geographically Weighted Regression)을 제안한다. 공간가중회귀모형은 공간적 상관성을 고려할 수 있는 가중치 행렬을 추정하고 이를 이용하여 회귀식의 계수를 각 존별로 추정하는 것이다. 본 연구에서는 대구광역권 통행자료를 이용하여 공간가중회귀모형을 적용하였다. 공간가중회귀모형의 우수성을 평가하기 위하여 일반적인 회귀모형과 적합도, RMSE 등을 비교분석하였다. 또한 국지적 공간상관성을 측정하는 척도인 LISA(Local Indicator of Spatial Association) 지표를 각 모형별로 산출하였다. LISA 지표를 통하여 현재 분석대상지역은 국지적 공간상관성이 존재함을 확인할 수 있으며 공간가중회귀모형을 적용함으로써 공간상관성으로 인한 오차가 크게 개선됨을 확인할 수 있다.