Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.45-45
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2017
상이한 자연현상으로 발생된 자료들은 때때로 통계적으로 다른 특성을 가지는 경우가 있다. 이런 자료들은 다른 두 개 이상의 모집단에서 자료가 발생한 것으로 가정할 수 가 있다. 기존에 널리 사용되어온 분포형 모형의 경우 단일한 모집단으로부터 자료가 발생한다는 가정하에서 개발된 모형들로 위에서 언급한 자료들을 적절히 모의할 수 없다. 이런 상이한 모집단에서 발생된 자료를 모형화 하기 위해서 혼합분포모형(mixture distribution)이 개발되었다. 홍수나 가뭄 등과 같은 극치 사상의 경우 다양한 자연현상들로부터 발생하기에 혼합분포모형을 적용할 경우 보다 정확한 모의가 가능하다. 혼합분포모형은 두 개 이상의 비혼합분포모형들을 가중합하여 만들어진다. 혼합 분포모형의 형태로 인하여 기존의 분포형 모형의 매개변수 추정 모형으로 널리 사용되던 최우도법 (maximum likelihood method), 모멘트법(method of moment), 확률가중모멘트법 (probability weighted moment method) 등을 이용하여 혼합분포모형의 매개변수를 추정하는 것이 용이 하지 않다. 혼합분포모형의 매개변수 추정 방법으로는 Expectation-Maximization (EM) 알고리즘, Meta-Heuristic Maximum Likelihood (MHML) 방법, Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 방법 등이 적용되고 있다. 현재까지 수자원 분야에서 사용되는 극치 자료를 혼합분포모형을 이용하여 모의할 때 매개변수 추정방법에 따른 특성에 대한 연구가 진행되지 않았다. 본 연구에서는 우리나라 연최대강우량 자료를 이용하여 혼합분포모형의 매개변수 추정방법 (EM 알고리즘, MHML 방법, MCMC 방법) 들의 특성들을 비교 분석하였다. 혼합분포모형으로는 Gumbel-Gumbel 혼합분포 모형을 적용하였다. 본 연구의 결과는 향후 혼합분포모형을 이용한 연구에 좋은 기초자료로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
The Tank model and the PRMS(Precipitation Runoff Modeling-modular System) model have been adopted to simulate runoff data from 1981 to 2001 year in the Seomgin-dam basin. However, the simulated runoff by each single model showed some deviations compared with the observed runoff, respectively. In this study a genetic algorithm combination runoff model has been proposed to minimize deviations between simulated runoff and observed runoff that should yield from single model such as Tank model or PRMS model. The proposed combination runoff model combining the simulated respective output of the Tank model and the PRMS model is to produce the optimum combination ratio of each single model applying to the genetic algorithm which may yield the minimum deviations between simulated runoff and observed one. The proposed combination runoff model has been applied to the Seomgin-dam basin. It has also been shown that the combination model by introducing optimal combination ratio should yield less deviations than single model such as the Tank model or the PRMS model.
Semiparametric and nonparametric small area estimations have been studied to overcome a large variance due to a small sample size allocated in a small area. In this study, we investigate semiparametric and nonparametric mixed effect small area estimators using penalized spline and kernel smoothing methods respectively and compare their performances using labor statistics.
Science has developed with great achievements after Galileo's discovery of the law depicting a relationship between observable variables. However, many natural phenomena have been better explained by models including unobservable random effects. A mixed effect model was the first statistical model that included unobservable random effects. The importance of the mixed effect models is growing along with the advancement of computational technologies to infer complicated phenomena; subsequently mixed effect models have extended to various statistical models such as hierarchical generalized linear models. Hierarchical likelihood has been suggested to estimate unobservable random effects. Our special issue about mixed effect models shows how they can be used in statistical problems as well as discusses important needs for future developments. Frequentist and Bayesian approaches are also investigated.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.15
no.2
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pp.379-387
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2002
This paper presents an analytical model on nonlinear hysteretic behavior of hybrid steel beam with reinforced concrete ends. The modeling method and appropriate coefficients with IDARC2D were proposed from the comparison with previous test results. Since the polygonal model of IDARC2D nay overestimate, new analytical model with the initial stiffness reduction coefficient was proposed. The hysteretic coefficients for the analysis of the hybrid steel beam with reinforced concrete ends were also presented. The analytical results were compared with previous experiments. The initial stiffness and the strength were predicted with less than 5% error and 10% error, respectively.
This study applied the statistically significant factors to the short-run model in the existing nonlinear long-run equilibrium relation analysis for the forecasting of maritime economy using the mixed cycle model. The most common univariate AR(1) model and out-of-sample forecasting are compared with the root mean squared forecasting error from the mixed-frequency model, and the prediction power of the mixed-frequency approach is confirmed to be better than the AR(1) model. The empirical results from the analysis suggest that the new approach of high-level mixed frequency model is a useful for forecasting marine industry. It is consistent that the inclusion of more information, such as higher frequency, in the analysis of long-run equilibrium framework is likely to improve the forecasting power of short-run models in multivariate time series analysis.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.2
no.2
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pp.74-84
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1995
혼합이항모형은 생물학, 혹은 심리학분야에서 많이 다루는 모형이다. 이 혼합모형에서 진단자간의 일치도를 나타내는 k 는 이항모형에 혼합되어지는 사전분포 $\xi$(p)에 따라 다른 형태를 갖는다. 그래서 $\xi$(p)에 의존적이지 않은 모수를 정의 하고, 이에 대한 실증적 추정값 $\hat k$을 일반혼합이항모형에서 k에 대한 추정값으로 사용하였다. 매개모수의 영향을 줄이기 위하여 모수를 직교화하였다. 베타이항모형으로 부터 표본을 추출하여 구한 최우추정값 $\hat k_m$과 이 표본을 이용하여 구한 $\hat k$을 비교하여 본 결과 k와 $\lambda$가 직교하는 영역에서 $\hat k$이 $\hat k_m$보다 편기가 작아지는 경우가 있을 만큼 $\hat k$이 효과적이었다.
An optimal unit commitment model for efficient management of water and energy resources in a basin using combined mixed integer programming is developed. The combined mixed integer programming model is able to solve the inconsistency problem that may occur from mixed integer programming models. The technique which enables the use of conditional constraints and either-or constraints in the linear programming is also suggested. As a result of applying the combined mixed integer programming model to Lower Colorado River Basin in United States. the basin efficiency is decreased by 1.53% from the results of the mixed integer programming, while it is increased by 0.67% from the results of the historical operation. It is found that the decreased allowable error between power supplies and demands in the combined mixed integer programming causes the decreased basin efficiency.
LDA (Linear Discriminant Analysis) provides the projection that discriminates the data well, and shows a very good performance for face recognition. However, since LDA provides only one transformation matrix over whole data, it is not sufficient to discriminate the complex data consisting of many classes like honan faces. To overcome this weakness, we propose a new face recognition method, called LDA mixture model, that the set of alf classes are partitioned into several clusters and we get a transformation matrix for each cluster. This detailed representation will improve the classification performance greatly. In the simulation of face recognition, LDA mixture model outperforms PCA, LDA, and PCA mixture model in terms of classification performance.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.15
no.5
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pp.1763-1773
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1991
본 연구에서는 포화수증기와 공기의 혼합기내에서 분무수적으로의 열 및 질량 전달률을 계산하기 위하여 수적의 부분혼합모형과 비혼합모형에 대하여 수적내 과도온 도분포의 해석해를 적용성이 보장되면서도 계산상의 어려움이 수반되지 않는 형태로 구하기 위하여 수적내부의 열전도해석에 있어서 적분법을 적용하였다. 적분법으로 얻어지는 과도온도분포의 해는 유한차의 다항식으로 표시되어 비혼합모형인 경우 각시 간 구간의 경계에서의 온도분포가 연속성을 유지하면서 물성치들의 온도에 대한 종속 성이 쉽게 고려되고 계산도 용이한 형태이다. 본 보에서 제시하는 해석결과의 적용 성을 조사하기 위하여 완전혼합모형을 포함하는 세가지 수적모형들에 대한 계산결과들 로부터 얻어진 시간변화에 따른 수적의 무차원 체적평균온도변동을 유효한 실험결과들 과 비교, 검토하였으며, 부분혼합모형에 대하여 혼합기의 압력, 수적의 초기온도, 혼 합기 속에 포함되어 있는 수증기의 체적분율, 수적의 초기크기, 수적의 초기속도 및 분사각도가 주위혼합기로부터 수적으로 전달되는 열 및 질량전달에 미치는 영향을 조] 사하고 도출된 대표적인 검토 결과를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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