• 응용통계연구
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• 제23권5호
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• pp.943-953
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• 2010

신용평가연구에서 확률변수 스코어와 정상과 부도상태의 모수공간으로 정의된 혼합분포에서 확률밀도함수의 관계식으로 최적분류점을 추정하고 이에 대응하는 오류합의 크기를 비교하는 연구가 정규분포의 가정하에 이루어져있는데 본 연구에서는 비정규분포인 와이블, 로지스틱 그리고 감마분포로 확장하여 가설검정을 이용하는 방법과 전체정확도와 진실율을 최대화하는 방법에 의한 최적분류점을 각각 구하고 최적분류점에 대응하는 제I종과 제II종 오류합의 크기를 비교하여 효율성을 비교 토론한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제19권3호
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• pp.130-139
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• 2017

기상청 동네예보 풍속으로부터 농작물의 강풍피해를 예측하기 위해, 방재기상관측지점 19곳의 2012년 풍속자료를 이용하여 기상청 동네예보의 3시간 간격과 동일한 0000, 0300 ${\cdots}$ 2100 시간대의 풍속과 직전 3시간 동안의 최대풍속 간의 관계를 직선회귀식으로 표현하였다. 매 3시간 마다 추정된 최대풍속 중 가장 큰 값을 일 최대풍속으로 간주하고, 이 때의 추정오차를 정규분포와 Weibull 분포 확률밀도함수로 표현하였다. 또한 일 최대풍속과 작물 피해 임계풍속 간의 편차를 추정오차 기반 확률 분포에 적용하여 확률누적값으로 풍해 '주의보'와 '경보' 단계를 설정하였다. 19지점별 최대풍속 추정 회귀계수(a, b)와 추정오차의 표준편차 및 Weibull 분포의 모수(${\alpha}$, ${\beta}$)는 공간내삽하여 분포도로 작성하고 종관기상관측지점 4곳(순천, 남원, 임실, 장수)의 격자값을 추출하였다. 이를 이용해 2012년의 일 최대풍속을 추정하고, 배 만삼길 품종의 낙과 발생 사례에서 제시된 풍속 10m/s를 낙과 임계풍속으로 간주, 풍해 주의보와 경보를 판정하였다. 그 결과, 최대풍속 추정오차를 Weibull 분포로 표현하여 풍해 위험 정도를 판정하는 것이 정규분포만을 이용하는 것보다 더 현장에 정확한 주의보를 발령할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.220-225
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• 2007

본 논문에서는 주요성분분석과 상호정보 추정을 조합한 입력변수선택 기법을 제안하였다. 여기서 주요성분분석은 2차원 통계성에 기반을 둔 기법으로 입력변수 간의 종속성을 빠르게 제거하여 과추정을 방지하기 위함이고, 상호정보의 추정은 적응적 분할을 이용하여 입력변수의 확률밀도함수를 계산함으로써 변수상호간의 종속성을 좀 더 정확하게 측정하기 위함이다. 제안된 기법을 각 500개 샘플의 7개 신호를 가지는 인위적인 문제와 각 55개 샘플의 24개의 신호를 가지는 환경오염신호를 대상으로 각각 실험한 결과, 빠르고 정확한 변수의 선택이 이루어짐을 확인하였다. 또한 주요성분분석을 수행하지 않을 때와 정규분할의 상호정보 추정 때보다 제안된 방법은 각각 우수한 선택성능이 있음을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.511-518
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• 2007

본 논문에서는 영상의 중심이동과 상호정보 추정에 의한 효과적인 얼굴인식 기법을 제안하였다. 여기서 중심이동은 영상의 1차 모멘트에 의해 계산된 중심좌표로 얼굴영상을 이동하는 것이며, 이는 인식에 불필요한 배경을 배제시킴으로써 인식성능을 개선시키기 위함이다. 상호정보 추정은 상관관계를 나타내는 척도로 영상간의 유사성을 효과적으로 측정하기 위함이다. 특히 영상의 상호정보 추정을 위한 확률밀도함수 계산에 동일한 량의 샘플분할을 이용한 적응분할의 추정 방법을 이용함으로써 영상 상호간의 종속성을 더욱 더 정확하게 구하였다. 제안된 기법을 64*64 픽셀의 48장(12명*4장) 얼굴영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 기법은 중심이동을 거치지 않는 단순히 상호정보 추정만을 이용하는 기법보다 우수한 인식성능(인식률, 인식속도)이 있음을 확인하였다. 또한 얼굴의 표정, 위치, 그리고 각도 등의 변화에도 매우 강건한 인식성능이 있음을 확인하였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제41권4호
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• pp.291-297
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• 2017

신뢰성 해석은 설계변수의 공차나 환경변수 및 재료 물성치의 불확실성으로 인해 발생하는 제품성능의 불확실성을 고려하기 위해 제품의 신뢰도를 평가하는 기법이다. 기존의 많은 신뢰성 해석 기법은 성능의 신뢰도를 독립적으로 계산한다. 그러나 실제 공학 문제에서 시스템의 성능은 상관관계를 가질 수 있으며 이로 인해 전체 시스템의 신뢰도와 성능의 신뢰도 사이에 차이가 발생한다. 본 연구에서는 코플라를 이용하여 시스템에서 상관관계가 있는 성능의 결합확률밀도함수를 추정하고 이를 이용하여 시스템의 신뢰도를 평가하는 시스템 신뢰성 해석 기법을 제안한다. 수학예제를 통하여 제안하는 기법의 정확성을 검증하고 트러스 구조물에 시스템 신뢰성 해석 기법을 적용하여 제안하는 기법의 유용성을 확인한다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제33권6호
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• pp.217-225
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• 2021

본 연구에서는 국내 서해안에 설치된 HeMOSU-2 기상타워에서 5 Hz 간격으로 관측한 수면변동자료를 이용하여 파랑 스펙트럼 정보를 산정하였으며, 이를 통해 파랑 매개변수를 추정하였다. 모든 유의 파고 범위에 대하여 관측 스펙트럼을 기준으로 JONSWAP 스펙트럼의 첨두증대계수(γ_opt)와 수정 BM 스펙트럼의 척도계수(α) 및 형상계수(β)를 추정하였으며, 각각의 매개변수 분포를 확인하였다. 분석 결과, JONSWAP 스펙트럼의 첨두증대계수(γ_opt)는 기존에 제안되고 있는 3.3에 비해 매우 낮은 수준인 1.27로 산정됐으며, 전체 파고 범위에서 첨두증대계수(γ_opt)의 분포는 확률질량함수와 확률밀도함수의 결합형태로 나타났다. 또한, 수정 BM 스펙트럼의 척도계수(α) 및 형상계수(β)는 기존 [0.300, -1.098]에 비해 낮은 수준인 [0.253, -1.377]로 추정됐으며, 두 매개변수간 선형 상관관계 분석 결과 β = -3.86α로 나타났다.

• 한국추진공학회지
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• 제16권4호
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• pp.33-41
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• 2012

KM6 단기추진제의 저장수명을 감마과정 이론을 이용한 확률론적 방법으로 추산하였다. 장기 저장에 따른 안정제 함량의 저하량이 0.8%일 때를 상태고장으로 보았으며 정상감마과정으로 가정하였을 때 형상함수의 상수와 척도모수를 모멘트법으로 추정하였다. 저장기간별 확률밀도함수로부터 각 저장기간에서의 상태분포를 확인할 수 있으며 누적고장분포함수 곡선에서 누적고장확률이 10%인 $B_{10}$수명은 25년이며 $B_{50}$수명은 36년으로 추산되었다. 실용적 관점에서 볼 때 $B_{50}$수명을 평균저장수명으로 볼 수 있으며 확률과정론을 이용하면 저장수명을 분포곡선으로 표현할 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제21권3호
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• pp.361-375
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• 2008

본 논문에서는 패널의 일부를 규칙적으로 교체하는 4-8-4 교체표본설계에서 발생할 수 있는 항목 무응답을 대체하는 방법에 대하여 연구하였다. 특히 소득이나 취업과 같이 민감한 질문에 대하여 발생할 수 있는 무응답에 대하여 무시할 수 없는 무응답(nonignorable nonresponse) 체계하에서 발생하는 무응답을 가정하였다. 무응답들의 대체방법으로 모형에 기반한 대체방법을 고려하였으며 베이지안 방법을 이용하여 사후확률밀도함수를 최대화하는 최대사후우도추정량(maximum posterior likelihood estimator)을 구하였다. 그리고 대체된 자료를 이용하여 면접시점이 달라질 때 발생하는 편향을 추정하였으며 추정된 편향을 제거한 후 연속적인 두 조사기간에서의 각 칸의 확률과 고정된 시점에서의 주변확률을 계산하였다. 모의실험을 통해 최종적으로 도출된 결과를 평균제곱오차와 편향의 관점에서 비교하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제43권4호
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• pp.337-351
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• 2010

극치사상을 예측하기 위한 기존의 빈도분석 결과의 이용에 대한 많은 문제점들이 부각되고 있다. 특히, 통계적 모형을 이용하기 위해서 흔히 사용되는 점근적 모형 (asymptotic model)의 합리적인 검토 없는 외삽 (extrapolation)은 산정된 확률 값을 과대 또는 과소평가하는 문제를 일으켜, 예측결과에 대한 불확실성을 과다하게 산정함으로써 불확실성에 대한 신뢰도를 감소시키는 문제가 있다. 그러므로 본 연구에서는 국내에서 극치강우사상을 포함한 강우자료의 빈도분석에 대한 연구사례를 제공하고 점근적 모형을 사용하는 경우 발생되는 불확실성을 감소시키기 위한 방법론을 제시하였다. 이를 위하여 본 연구에서는 극치강우사상의 빈도분석을 수행하는 데 있어서 최근 들어 여러 분야에서 다양하게 적용되고 있는 Bayesian MCMC (Markov Chain Monte Carlo) 방법을 사용하였으며, 그 결과를 최우추정방법 (Maximum likelihood estimation method)과 비교하였다. 특히 강우사상의 점 빈도분석에 흔히 이용되는 확률밀도함수로 GEV (Generalized Extreme Value) 분포와 Gumbel 분포를 모두 고려하여 두 분포의 결과를 비교하였으며, 이 과정에서 각각의 산정결과 및 불확실성은 근사식을 이용한 최우추정방법과 Bayesian 방법을 이용하여 각각 비교 및 분석되었다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제24권2호
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• pp.120-127
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• 2012

속초 연안에서 관측한 장기간의 파랑자료를 이용하여 다양한 파랑환경 특성을 분석하였다. 파랑환경 분석 결과 발견된 대표적인 특성은 다음과 같다. 파고 및 주기의 평균에 대한 변동계수는 각각 0.11, 0.02 정도로 주기 평균의 변동계수가 매우 낮은 것으로 파악되었다. 또한 변동주기 성분분석결과 1년 주기성분이 우세하였으며, 변동 범위는 0.24 m, 주기는 0.56초로 파악되었다. 계절 변동범위도 연간 변동범위보다 약 2배 정도 크다. 한편 파고 및 주기자료의 확률밀도함수를 추정한 결과, 단주기파의 파고 및 주기는 대수정규분포와 GEV 분포함수와 유사하며, 장 주기파의 경우, 파고는 대수정규분포, 주기는 GEV 분포함수와 유사하지만, KS 검정결과는 모두 기각으로 판정되었다. 파고 및 주기자료는 AR(3) 모형으로 추정된다. 파랑 강도를 분석한 결과는 연속 지속시간의 평균 및 최대지 속시간은 파고의 멱함수(power function) 함수로 감소하였으며, 전체 지속시간은 지수함수 형태로 감소하는 양상을 보였다. 또한 속초연안 환경은 전형적인 파랑 우세환경으로 파악되었다.