• 제목/요약/키워드: 혼합분포

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무정보 사전분포를 이용한 이원배치 혼합효과 분산분석모형에서 오차분산에 대한 베이지안 분석 (Bayesian Analysis for the Error Variance in a Two-Way Mixed-Effects ANOVA Model Using Noninformative Priors)

  • 장인홍;김병휘
    • 응용통계연구
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    • 제15권2호
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    • pp.405-414
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    • 2002
  • 반복이 같은 이원배치 혼합효과 분산분석모형에서 무정보 사전분포를 이용하여 오차분산을 추정하는 문제를 생각하고자 한다. 먼저 무정보 사전분포로 제프리스사전분포, 준거 사전분포 그리고 확률일치 사전분포를 유도하고 이들 각각의 사전분포들에 대하여 주변사후분포를 제시하였다. 끝으로 실제 자료를 근거로 오차분산의 주변사후밀도함수에 대한 그래프와 오차분산에 대한 신용구간들을 구하고 이 구간들을 비교한다.

0이 팽창된 포아송 회귀모형을 이용한 기부회수 자료의 재분석 (The Reanalysis of the Donation Data Using the Zero-Inflated Possion Regression)

  • 김인영;박태규;김병수
    • 응용통계연구
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    • 제22권4호
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    • pp.819-827
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    • 2009
  • 김인영 등 (2006)은 두 개 포아송 분포의 혼합모형에 기초한 회귀모형으로써 2002년 (사)볼런티어 21에서 실시한 설문조사 자료를 분석하여 우리나라 개인들이 기부한 횟수에 영향을 미치는 유의적 변수들을 식별하였다. 본고에서는 김인영 등 (2006)에서도 언급하였듯이 기부횟수 0의 관찰 빈도와 예측 빈도간 차이가 유독 큰 점을 감안하여, 0이 팽창된 포아송(zero inflated Poisson: ZIP)을 기존의 두 개의 포아송 혼합분포에 추가하여 일종의 세 개 포아송 혼합분포 형태로 모집단 분포를 구성하며 동 모형의 회귀모형으로써 기부횟수 자료를 재분석하고자 한다. 회귀계수에 대한 추정은 두 단계 EM 알고리즘으로 이루어 졌고, 유의적 설명 변수의 검색은 김인영 등 (2006)과 같았으나 본 연구에서는 고정된 령(零)군의 비율을 0.201로 추정할 수 있었으며, 두 가지 유의적 설명변수인 소득과 자원봉사 중에서 자원봉사가 기부 횟수를 늘리는 안정적 도구 변수로써 작용할 수 있음을 보고하고 있다.

겹친왜정규혼합분포를 이용한 비대칭 원형자료의 모형화 (Modeling on asymmetric circular data using wrapped skew-normal mixture)

  • 나종화;장영미
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제21권2호
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    • pp.241-250
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    • 2010
  • 원형자료에 대한 모형화 분석은 주로 von Mises 분포를 비롯한 대칭형의 경우를 중심으로 많은 연구가 이루어져 왔다. 최근 선형자료의 분석에서 다양한 비대칭의 자료에 적합한 왜정규분포의 활용에 대한 연구가 활발히 수행되고 있다. 본 논문에서는 Pewsey (2000a)에 의해 처음 소개된 겹친왜정규분포를 이용한 비대칭의 원형자료에 대한 적합을 다루었다. 특히 비대칭 다봉형 원형자료의 적합을 위해 겹친왜정규혼합분포를 제안하고, EM 알고리즘을 통한 모수추정 과정을 제시하였다. 모의실험을 통해 EM 알고리즘을 통한 모수추정의 정확성을 확인하고, 실제 지방국도의 일일교통량 자료의 모형화 분석에 적용하였다.

Bayesian 기법의 혼합 Gumbel 분포를 활용한 연최대일강우량에 대한 비정상성 빈도해석 (A Non-stationary frequency analysis for annual daily maximum rainfalls(ADMRs) using mixed Gumbel distribution of bayesian approach)

  • 최홍근;유민석;한영천;권현한
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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    • pp.312-312
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    • 2018
  • 우리나라의 기후 지형적 특성에 따라 연강수량의 50% 이상이 여름철에 내리며 이러한 짧은 기간에 집중적으로 내리는 강수패턴 조건하에서 수공구조물 설계시 대부분 극치빈도분석을 활용한다. 우리나라의 경우 단일 Gumbel 분포를 활용한 극치빈도분석을 많이 이용한다. 하지만, 최근 이상기후로 인하여 전세계적으로 강수패턴의 특징이 급격히 변하고 있으며, 우리나라의 강수패턴 또한 바뀌어가고 있다. 연강수량의 대부분은 태풍과 장마로 인한 강수량으로 이루어져 있고, 일반적으로 두 개의 모집단으로 이루어진 형태를 보인다. 앞선 연구에서 두 개 이상의 첨두를 가지는 형태의 연최대강수량 자료에 대해 8개의 지속시간별(1, 2, 3, 6, 9, 12, 18, 24hr)로 Bayesian 기법의 단일 Gumbel 분포형과 혼합 Gumbel분포형 기반의 극치빈도분석 결과를 비교하였고, 혼합 Gumbel 분포형이 이중첨두 부분의 거동을 효과적으로 모의하는 것을 확인하였다. 본 연구에서는 이상기후로 인한 강수량의 특징의 급격한 변화에 일정한 패턴이 있음을 가정하고 이중첨두의 연 최대일강수량 자료에 대해 혼합 Gumbel 분포형 기반 비정상성 빈도분석을 실시하였다. 정상성 빈도분석과의 비교를 위해 확률분포의 매개변수 산정시 우도함수를 Bayesian 기법을 통해 산정하여 각 분포형의 Bayesian information criterion(BIC) 값을 비교하였다. 비정상성일 경우의 BIC 값이 정상성일 경우 보다 작게 산정되었고, 강수패턴이 경향성을 가지는 것으로 판단할 수 있었다. 비정상성 혼합 Gumbel 분포형 모델은 최근 급격한 강수패턴의 변화에 대한 대응책으로서 활용성이 높을 것으로 기대된다.

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하천 오염물질의 2차원 혼합 해석을 위한 유관추적모형의 개발 및 적용 (Development of Streamtube Routing Model for Analysis of Two-Dimensional Pollutant Mixing in Rivers)

  • 백동해;서일원
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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    • pp.88-88
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    • 2020
  • 수심평균 2차원 혼합모형은 하천환경에서 다양한 용존성 오염물질의 혼합현상을 모의하기 위해 널리 활용되어왔다. 2차원 혼합모형에서 분산계수는 하천의 전단 흐름에 의해 야기되는 오염물질의 퍼짐 현상을 표현하는 중요한 인자로서 작용하기 때문에 정교한 오염물질 혼합거동을 모의하기 위해서는 적합한 분산계수를 산정하는 것이 필수적이다. 분산계수를 실험적으로 산정하는 방법으로는 크게 모멘트법과 추적법으로 나뉘며, 비정상상태의 혼합거동에 대해 종방향 및 횡방향 분산계수를 동시에 산정할 수 있는 방법은 추적법 계열의 2차원 유관추적법(2D STRP)이 유일하다. 본 연구에서는 하천에 유입된 오염물질의 2차원 혼합해석을 위한 수치모형을 개발하였으며, 개발된 모형의 수치해를 바탕으로 다양한 Peclet 수의 범위에 대해 기존연구에서 제시된 2D STRP의 적용범위 및 성능을 정량적으로 분석하였다. 분석된 정보를 바탕으로 기존 2D STRP의 한계를 극복하기 위한 개선된 2차원 유관추적법(2D STRP-i)을 개발하고, 사행하천을 모형화한 실규모 하천실험시설에서 검증하였다. 기존 2D STRP의 성능평가 결과, Peclet 수가 낮은 조건일수록 농도분포의 예측 정확도가 감소하는 경향을 보였으며, 하안 경계에 도달하는 농도가 증가할수록 부정확한 결과를 초래하는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 기존 2D STRP의 한계를 보완하여 더욱 정확한 분산계수를 산정하고자 하안 경계면 조건을 고려한 2차원 유관추적법(2D STRP-i)을 개발하였다. 2D STRP-i는 직교-곡선좌표계 기반의 2차원 이송-분산 방정식을 바탕으로 횡방향 유속분포 및 하안 경계조건을 고려할 수 있도록 개선되었다. 2D STRP-i는 공간적으로 상이한 이송효과 및 하안경계 조건을 적절히 반영함으로써 농도분포의 예측 정확도를 개선 시키는 것으로 평가되었으며, 하안경계면에서 농도가 증가하는 구간에서 기존 2D STRP의 결과와 비교하여 더욱 정확한 농도분포 및 분산계수를 제공하는 것으로 밝혀졌다.

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음성인식을 위한 HMM의 파라메터 확장에 관한 연구 (A Study on the Rtension of HMM Parameters for Speech Recognition)

  • 박창호
    • 한국음향학회:학술대회논문집
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    • 한국음향학회 1994년도 제11회 음성통신 및 신호처리 워크샵 논문집 (SCAS 11권 1호)
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    • pp.152-156
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    • 1994
  • 본 논문에서는 연속출력 확률분포 HMM 모델의 단점을 보완하기 위해 1) 지속시간 확률분포를 갖는 HMM, 2) 동적특징 파라메터를 부여한 HMM, 3) 혼합연속출력 확률분포 HMM을 구성하여 한국어 단음절에 대한 인식실험을 하였다. 실험결과 화자 종속에서는 연속출력 확률분포 HMM 보다 지속시간 확률분포를 갖는 HMM의 경우 0.70%, 동적특징 파라메터를 부여한 HMM의 경우 1.06%, 혼합연속출력 확률분포 HMM의 경우 1.64%의 인식류리 향상되었다. 화자 독립에서는 연속출력 확률분포 HMM보다 동적특징 파라메터를 부여한 HMM의 경우 1.4%, 혼합연속 출력 확률분포 HMM의 경우 2.36%, 지속시간 확률분포를 갖는 HMM의 경우 2.78%의 인식률이 향상되었다.

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이산분포 혼합의 단봉성이 성립하기 위한 조건 (Criterion of discrete unimodal mixtures)

  • 최대우
    • 응용통계연구
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    • 제8권1호
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    • pp.159-167
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    • 1995
  • 지수족(exponential family)에 속하면서 어떤 특별한 형태를 따르는 이산분포는 그 분포함수가 정의된 정수에 대한 단봉적 순열이다. 본 논문에서 그러한 분포함수의 모수에 대한 혼합형이 어떤 조건하에서 항상 단봉적 순열을 유지하는가에 대하여 연구하였다. 그 예로써 이항분포와 포아송분포 각각에 대한 최대모수구간을 구하여, 그 모수 구간안에서의 혼합형은 항상 단봉적임을 보였다.

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연속 변수 함수 최적화를 위한 Variational 혼합 인자 분석 베이지안 진화 연산 (Bayesian Evolutionary Computation by Variational Mixtures of Factor Analyzers for Continuous Function Optimization)

  • 조동연;장병탁
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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    • pp.697-699
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    • 2005
  • 연속 변수 함수 최적화를 위한 진화 연산에서는 전통적으로 확률 분포를 도입하여 새로운 세대를 생성하는 기법을 사용하고 있다. 최근 들어 이러한 확률 분포를 개체군으로부터 추정하여 보다 효율적으로 최적화를 해결하려는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 variational 베이지안 혼합 인자 분석 기법(Bayesian mixtures of factor analyzers)을 사용한 개체군의 분포 추정을 통해 연속 변수 함수의 최적화 문제를 해결하는 방법을 제안한다. 이 기법은 혼합 분포의 개수 추정을 자동화하여 개체군의 다양성을 유지할 수 있기 때문에 지역 최적점으로 일찍 수렴하는 현상을 방지할 수 있으며, 세부 개체군 내의 분포 추정을 통해 탐색을 효율적으로 수행할 수 있다. 잘 알려진 평가 함수들에 대하여 다른 분포 추정 진화 연산과 비교하여 제안하는 방법의 우수성을 검증하였다.

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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.

상변화를 동반한 액상분무의 거동 특성에 관한 기초 연구 (Basic study on the Behavior Characteristics of Liquid-phase Spray with Phase Change)

  • 염정국
    • 동력기계공학회지
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    • 제14권2호
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    • pp.5-11
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    • 2010
  • 분사연료의 혼합기형성과정 최적화를 통한 연소제어 기술은 디젤기관의 기관운전 및 배기특성을 향상시키기 위하여 매우 중요하다. 또한 분무의 혼합기형성 최적화를 위해서는 분사된 연료와 주위기체와의 혼합과정에 영향을 미치는 분무내부의 유동특성에 대한 연구는 필수 불가결하다. 따라서 본 연구에서는 고온 고압의 증발장에서 분무의 액상 거동에 주목하고, 그 거동특성을 통하여 증발디젤분무의 혼합기형성을 해석한다. 비정상 증발분무의 중심축에 레이저 시트광을 입사한 후, 액상분무 액적의 Mie 산란광에 의한 2차원 화상을 획득하여 증발분무 액상의 속도분포 및 와도(vorticity) 등을 구하였다. 분무의 속도분포 및 와도는 2차원 화상에 PIV법을 적용하여 계산하였다. 그림 1에 본 연구에서 구한 속도분포의 일례를 보인다. 본 연구의 결과로 상변화를 동반하는 비정상 증발장에서 구한 분무액상의 거동 특성은 상변화가 일어나지 않는 비증발장에 있어서의 분무거동특성과 유사함을 확인하였다.