한국의 네 개 도시(서울, 대구, 춘천, 영천)의 일일 최고기온을 모형화하여, 이에 적합한 분포를 제안하고 분포의 적합성을 여러 가지 방법에 의하여 검토하였다. 제안된 분포는 극단간 분포의 일종이며, 적합성 검토는 카이제곱 적합도 검정, Q-Q plot,확률 그림과 5000번의 모의실험을 통하여 허용한계를 구하였다 그 결과 제안된 극단간 분포(Extreme Value Distribution)가 일일 최고기온을 잘 설명하고 있음을 확인할 수 있었다. 논문에서 나타난 실제 데이터의 그림은 서울의 1월과 6월을 중심으로 하였고, 대상지역의 2006년과 100년 후 2105년의 평균기온과, 제 안된 극단값 분포에 의해 95% 신뢰구간하에서 일일 최고기온의 평균 상한값을 예측하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권5호
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pp.959-970
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2017
본 연구에서는 두 변수의 상관계수를 반영한 이변량 자료의 왜도와 첨도 통계량을 제안하고, 시각적으로 표현할 수 있는 표면그림을 개발한다. 이변량 왜도 통계량은 이변량 확률표본 자료의 치우침 방향과 정도를 표현하는 실수 한 쌍으로 정의한다. 첨도는 양의 값을 가지며 이변량 정규분포를 기준으로 꼬리 부분의 두터운 정도를 파악할 수 있다. 그리고 표면그림은 분위벡터를 바탕으로 평면에 구현한다. 다양한 형태의 이변량 자료를 생성하여 표면그림을 작성하고 왜도와 첨도를 계산하여 탐색해 본 결과, 왜도와 첨도 값들은 표면그림으로 구현한 이변량 자료의 특징을 잘 반영하는 것을 발견할였다. 그러므로 본 논문에서 제안한 왜도, 첨도 그리고 표면그림은 이변량 분포를 분석하는 기술통계학적 방법으로 활용할 수 있다.
본 논문은 그림 1과 같은 네트워크 환경에서 두 송신단이 LT code를 오류정정 부호로 사용할 때, 두 송신단이 생성하는 인코딩 심볼과 수신단이 수신하는 인코딩 심볼들의 degree distribution의 관계에 대해 다룬다. LT code를 복호하기 위해 belief propagation 방법을 사용했을 때, 수신단이 받은 인코딩 심볼들의 degree distribution은 robust soliton distribution(RSD)을 따를 때, overhead 대비 가장 높은 확률로 복호에 성공한다. 하지만 그림 1과 같은 네트워크 환경에서, 두 송신단 모두 RSD에 따라 인코딩 심볼을 생성하여 송신하면, 수신단에서 수신한 심볼은 RSD를 따르지 않는다. 본 논문은 한 송신단($S_1$) 이 생성하는 인코딩 심볼의 degree distribution을 알 때, 수신단에서의 인코딩 심볼의 분포가 근사적으로 RSD를 따르도록 하는 또 다른 송신단($S_2$)에서의 degree distribution을 구하는 방법을 제시한다.
본 연구에서는 유역유출예측시스템인 RRFS(Rainfall Runoff Forecasting System)를 이용하여 금강유역에 대해 기법별 월단위 유출예측을 수행하였다. 적용된 유출예측기간은 '07년 1월부터 12월까지이며 월단위로 유출예측이 수행되었으며, 유출예측 검증을 위한 주요지점으로는 금강유역 내에 있는 용담댐 지점, 대청댐 지점 그리고 공주지점이다. 본 연구에 적용된 유출예측기법으로는 1) 과거 관측 월유출량 자료를 이용한 유출량 예측 기법, 2) ESP 기법을 통한 유출량 예측 기법, 3) 기상전망을 고려한 ESP 유출량 예측 기법, 4) 기상수치예보 자료를 이용한 유출량 예측 기법이다. ESP 기법에서는 통계분석을 통해 얻어진 월별 ESP 확률분포를 이용하여 '02년부터 '07년까지 과거 실측 월별 유출량에 대한 ESP 확률범위를 결정하였으며, 이를 이수기(1월$\sim$6월 그리고 10월$\sim$12월)와 홍수기(7월$\sim$9월)로 분리한 후 각각에 대한 ESP 확률값을 최종적으로 결정하여 유출예측에 적용하였다. 또한 기상전망을 고려한 ESP 기법에서는 기상청에서 제공하는 강수전망(N:평년, A:많음, B:적음)에 대한 정보를 고려하여 ESP 확률을 결정하여 유출예측을 수행하였다. 그림 1과 2는 예로서 4월과 10월에 대해 예측기법에 따른 주요지점별 유출예측결과를 비교한 것이며, 기법별 유출예측결과에 대한 비교분석결과 전반적으로 기상전망을 고려한 ESP 유출량 예측기법이 가장 우수한 것으로 나타났다.
본 논문에서는 두 모비율의 차에 대한 기존의 신뢰구간들을 소개하고 붓스트랩 신뢰구간도 제안하였다 또한 모비율의 차에 대한 신뢰구간이 가지는 성질로서 근사신뢰구간의 하향추정의 문제와 정확신뢰구간의 상향추정의 문제점들을 확인하였고 평균포함 확률, 구간기대폭 그리고 왜도성 측면에서 종합적인 비교를 하였다. 특히 모수에 대한 사전분포를 가정하여 여러 신뢰구간들이 지니는 특징도 살펴보았다 기존의 신뢰구간들과 제안된 붓스트랩 신뢰구간은 소표본의 모의실험을 통하여 실제 포함확률의 평균을 기준으로 비교되었고 이항분포에서와 같이 정확신뢰구간이 지니는 보수성을 확인할 수 있었다. 신뢰구간의 평균포함확률의 등고선 그림도 소개하였다.
본 연구는 탐색적 수준에서 행운이 확률적 틀에 의한 의사결정 경향을 강화시키고, 불운이 이러한 경향을 약화시킨다는 예측을 검증한 것이다. 이를 위해 운 경험(행운 vs. 불운 vs. 통제) ${\times}$ 확률적 틀(높음 vs. 낮음)을 조작한 후, 사람들의 확률적 틀에 의한 의사결정 경향성에 차이가 있는지 관찰하였다. 결과적으로 행운 경험은 확률적 틀에 의한 의사결정 경향을 증가시키고, 불운 경험은 확률적 틀에 의한 의사결정을 약화시키는 이원상호작용을 관찰할 수 있었다(그림 1). 본 연구를 시작으로 확률적 틀 이외의 맥락적 틀(e.g., 긍정 vs. 부정; 맥락에 부합하는 손실 vs. 맥락과 무관한 손실)에 대한 의사결정에도 행운과 불운이 어떻게 영향을 미치는지 확인하는 연구들이 이어지길 기대한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제23권5호
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pp.905-912
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2012
본 논문에서는 엑셀매크로로 베이즈 정리 교육도구를 개발하여 사용의 예를 소개한다. 주어진 어느 한 사건이 발생했을 때 그 사건이 특정조건하에서 발생되었는지 여부에 관심이 있다. 이런 경우의 확률계산에 사용할 수 있는 것이 베이즈 정리이다. 베이즈 정리는 새롭게 얻어진 부가적인 정보를 기초로 통계적 의사결정을 하는데 매우 유용한 정리이다. 베이즈 정리를 중간과정과 설명을 통해 학습자 스스로 효율적으로 학습할 수 있도록 개발한 교육도구를 소개한다. 조건부확률, 곱셈법칙, 전확률 공식, 사전확률, 사후확률 등에 대한 설명과 활용 예를 단계적 학습을 통해 이해할 수 있도록 하였다. 결과가 나오기까지의 과정을 단계적인 개념설명과 그림으로 표현하여 단계적, 시각적인 학습이 되도록 하였다. 한 화면상에서 계산과정과 결과를 나타내도록 하기 위하여 분할 2개와 3개에 대하여 엑셀 자체에서 제공되는 분석기능과 비주얼베이직으로 작성된 프로그램을 연결하여 명령단추를 누르면 매크로가 실행되게 하였다.
지하암반층에 처분한 방사성핵종들의 이동방식을 이해하기 위한 방법의 일환으로 다차원 불균일장에대한 모사기법에 대해 다루었다. 이차원 암반균열평면을 설정하고 균열틈 값이 공간적으로 다양한 형태를 가질 때 지하수가 흐르는 유형과 핵종들이 이동하는 특성을 이해하기 위해, 공간적으로 다양하게 변해 가는 균열틈을 가진 암반층을 모사한 다음, 여기서 지하수와 방사성핵종들의 흐름특성을 파악하고 물질이동에 영향을 미치는 중요한 수리학적 매개변수들에 대해 논의하였다. 암반 균열폭 값은 추계적 방식으로 설정한 확률밀도분포와 공간상호간섭길이를 함수로하여 통계적방식으로 계산하였다. 각 매개변수들의 값의 차이에 따라 달라지는 분포상태변화를 그림으로 표현하여 설명하였다.
이 논문에서는 가산성 잡음과 신호 의존성 잡음이 바라는 신호와 섞일 때, 약한 복합신호를 검파하는 국소 최적 검파기의 검정 통계량을 얻었다. 순가산성 잡음 분만 아니라 비가산성 잡음도 고려하기 위하여 일반화된 관측 모델을 사용하였다. 알려진 신호, 확률 신호, 그리고 신호 의존성 잡음 성분의 상대적인 크기의 모든 경우에 대하여 국소 최적 검정통계량을 얻었다. 또한, 국소 최적 검파기의 얼개를 그림으로 나타냈다.
FTA(Fault free Analysis)는 시스템 고장을 발생시키는 사상(event)과 그의 원인과의 인과관계를 논리기호(AND 와 OR)를 사용하여 나뭇가지 모양의 그림으로 나타낸 고장수목(Fault Tree)을 만들고, 이에 의거하여 시스템의 고장확률을 구함으로써 문제가 되는 부분을 찾아내어 시스템의 신뢰성을 개선하는 정량적 고장해석 및 신뢰성 평가 방법이다.(중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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