• Title/Summary/Keyword: 확률적 변이

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Optimal Database Audit Timing for Data Quality Enhancement (자료의 질 향상을 위한 데이타베이스의 최적감사시점)

  • 김기수
    • The Journal of Information Technology and Database
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    • v.3 no.1
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    • pp.25-43
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    • 1996
  • 정보시스템이 효과적이기 위해서는 정보가 도출되는 자료의 무결성이 우선 전제되어야 한다. 특히 오늘날과 같이 사회가 다양한 활동들을 지원하기 위해 컴퓨터를 이용한 정보시스템에 점점 더 의존해감에 따라 정보시스템에서 사용되는 자료의 질을 적절한 수준으로 유지 및 관리해야 할 필요성이 더욱 절실히 대두되게 되었다. 그럼에도 불구하고 여전히 관리자들은 효과적인 의사결정 및 활동을 위해 필요한 최신의 정확한 자료들을 제공 받지 못하고 있으며 [Nesbit 1985], 정보시스템이 기대 이하의 성능을 나타내는 가장 단순하고 일반적인 원인은 정보시스템에 입력된 자료가 부정확하거나 불완전하기 때문인 것으로 나타나고 있다 [Ballou and Pazer 1989]. 낮은 질의 자료는 즉각적인 경제적 손실뿐만 아니라 보다 많은 간접적이고 경제적으로 측정하기 어려운 손실들을 초래한다. 그리고 아무리 잘 관리되는 시스템에도 시간이 흐름에 따라 여러가지 원인에 의해 저장된 자료에 오류가 발생하게 된다. 자료의 질을 적절한 수준으로 유지하기 위해서는 이와 같은 오류는 주기적으로 발견 및 수정되어야 한다. 이와 같은 작업을 데이타베이스 감사라고 한다. 본 논문에서는 데이타베이스에 저장된 자료의 질을 주기적으로 향상시키기 위한 최적 데이타베이스 감사시점을 일반적인 비용모형을 통해 결정하는 과정을 제시하고, 그와 관련된 사항들에 대해 논의하였다. 데이타베이스는 오류 발생률도 다르고 오류의 결과도 상당히 다른 여러개의 자료군들로 구성되어 있다고 가정하였다. 그리고 각 자료군에서의 오류 누적과정은 확정적이 아닌 확률적인 과정으로 모형화하고, 단순한 오류의 발생뿐만 아니라 오류의 크기도 확률적으로 변하는 상황을 모형에 반영하여 보다 현실성있게 모형화하였다.

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Stochastic Response Analysis of Transmission Tower Subjected to Young's Modulus Variation (송전철탑의 탄성계수의 변이에 따른 확률적 응답변이도)

  • 동원영;정영수
    • Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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    • 1993.10a
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    • pp.207-215
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    • 1993
  • With the aid of finite element method, this paper deals with the problem of structural response variability of transmission tower subjected to the spatial variability of material properties, Young's modulus herein. The spatial variability of material property are modeled as two-dimensional stochastic field which has an isotropic auto-correlation function. Response variability has been computed based on two numerical techniques, such as the Neumann expansion method in conjunction with the Monte Carlo simulation method. The results by these numerical methods are compared with those by the deterministic approach.

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CATACLYSMIC VARIABLES : SOURCES OF STOCHASTIC GRAVITATIONAL WAVE BACKGROUND (격변 변광성 : 확률적 중력파동배경의 샘)

  • Song, Doo-Jong
    • Publications of The Korean Astronomical Society
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    • v.22 no.4
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    • pp.113-132
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    • 2007
  • On the framework of stochastic gravitational wave background(SGWB) by compact binary systems, we studied the strain spectra of SGWB produced by cosmological cataclysmic variables(CV). For this we reviewed the empirical properties of CVs by using newly published CV catalogue and calculated the cosmological densities of CVs considering the galaxy luminosity function and cosmic stellar birth rate function. Assuming the secular evolution of CVs, we calculated the time scale of CV gravitational wave(GW) radiation and derived formulae for the strain spectra of SGWB by cosmological CVs.

Influence Function on the Coefficient of Variation (변이계수에 대한 영향함수)

  • Lee, Yun-Hee;Kim, Hong-Gie
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • v.15 no.4
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    • pp.509-516
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    • 2008
  • We derive the influence function on the coefficient of variation. Empirical influence function and Sample influence function are used to verify the validity of the derived influence function. To show the validity of the influence function, we carry out simulations with random samples from normal distribution $N(20,1^2)$ and $N(20,5^2)$, respectively. The simulation result proves that the derived influence function is very accurate in estimating changes in the coefficient of variation when an observation is deleted.

Influence of Lateral Ballast Resistance on the Buckling Fragility Curve of the Continuous Welded Rail Tracks (장대레일 궤도의 좌굴 취약도 곡선에 대한 도상횡저항력의 영향)

  • Bae, Hyun Ung;Choi, Jin Yu;Lee, Chin Ok;Lim, Nam Hyoung
    • 한국방재학회:학술대회논문집
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    • 2011.02a
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    • pp.185-185
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    • 2011
  • 기존 장대레일 궤도의 안정성 평가는 궤도 매개변수에 대하여 고정된 안전측의 값을 사용하는 결정론적인 해석에 의존해서 평가되어져 왔다. 그러나 실제현장의 궤도조건은 많은 영향인자들에 의해 그 특성이 불확실하게 변하고 있다. 따라서 온도하중에 의한 궤도 좌굴에 영향을 미치는 궤도 구성인자들의 불확실성 및 임의성을 보다 합리적으로 고려하기 위해서 확률론적 기법을 적용하는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 기존 본 연구진에 의해 개발된 장대레일 궤도의 좌굴확률 평가시스템을 이용하여 좌굴 취약도 곡선을 나타내었으며, 궤도 좌굴에 영향을 미치는 주요변수 중 하나인 도상횡저항력에 대한 영향을 분석하였다. 좌굴확률 평가시스템에서는 장대레일 궤도의 좌굴확률을 산정하기 위하여 구조물의 안정과 파괴를 판단할 수 있는 기준을 한계상태방정식으로 표현하고, 이 한계상태방정식으로부터 확률론적 기법 중 하나인 AFOSM(Advanced First Order Second Moment) 방법을 이용하여 파괴확률의 간접적인 지표인 신뢰도지수(${\beta}$)를 통해 좌굴확률을 계산한다. 한계상태방정식에서 구조물의 강도(보유성능)에 해당하는 부분은 궤도의 허용좌굴온도이고, 하중(요구성능)에 해당하는 부분은 레일온도하중으로써 현재 레일온도와 중립온도의 차로 반영된다. 허용좌굴온도 산정에 고려되는 주요변수는 곡선반경(Radius), 도상횡저항력(Lateral Ballast Resista nce), 연직도상강성(Vertical Ballast Stiffness), 궤도 틀림량(Misalignment), 틀림길이(Half Wave Length), 열차운행속도(Velocity)이다. 각 확률변수들이 갖는 확률분포는 모두 정규분포로 가정하였다. 궤도의 기하학적 특성은 곡선반경 5,000m에 대해 고려하였으며, 열차는 KTX의 제원을 사용하여 정지된 상태에서 고려하였다. 틀림량과 틀림길이는 이에 대한 통계적 특성자료가 부족하여 확률변수로 고려하지 않고 결정론적 값으로 취급하였다. 레일온도의 통계적 특성치는 본 연구진에 의해 구축된 기후요소 및 레일온도 DB를 근거로 결정하였으며, 중립온도는 선로관리지침에 따라 $25{\pm}3^{\circ}C$를 기준으로 결정하였다. 또한 도상횡저항력은 실측 데이터를 참고로 하여 평균값에서 10%의 변동량을 갖는 것으로 보고 통계적 특성치를 결정하였다. 도상횡저항력이 좌굴확률에 미치는 영향을 매우 큰 것을 알 수 있었으며, 레일온도 $60^{\circ}C$일 때 도상횡저항력이 증가하면서 감소되는 좌굴확률이 도상저항력이 커질수록 그 감소량이 작아지는 것을 알 수 있었다.

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Modeling of Speech Signals Using Segmental-Features (분절 특징을 이용한 음성 신호의 모델링)

  • 윤영선;오영환
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2000.10b
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    • pp.371-373
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    • 2000
  • 본 논문에서는 분절 특징을 모수적 궤적 모델을 이용하여 표현하고, 이 특징을 분절 HMM(segmental HMM)의 입력으로 하는 음성 신호의 모델링 방식을 제안한다. 분절 특징은 음성의 경향을 나타내는 궤적으로 표현되고, 그 궤적은 연속되는 프레임 상에서 전이 정보를 포함하도록 디자인 행렬과 다항식의 회귀 함수를 이용하여 구해진다. 이 궤적을 분절 HMM에 적용하기 위하여, 외적 분절 변이와 내적 분절 변이에 대한 확률 분포 표현을 개선하였다. 제안된 방법의 효과를 살펴보기 위하여 TIMIT 데이터 베이스를 이용하여 실험한 결과, 제안된 분절 특징은 음성 신호의 인접한 프레임간의 상관관계를 표현하는 동적 특징과 같은 효과를 보였으며, 1차 미분계수를 포함하여 분절 특징을 구한 경우에는 기존의 특징 표현보다 좋은 성능을 보였다.

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Bounds of PIM-based similarity measures with partially marginal proportion (부분적 주변 비율에 의한 확률적 흥미도 측도 기반 유사성 측도의 상한 및 하한의 설정)

  • Park, Hee Chang
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • v.26 no.4
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    • pp.857-864
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    • 2015
  • By Wikipedia, data mining is the computational process of discovering patterns in huge data sets involving methods at the intersection of association rule, decision tree, clustering, artificial intelligence, machine learning. Clustering or cluster analysis is the task of grouping a set of objects in such a way that objects in the same group are more similar to each other than to those in other groups. The similarity measures being used in the clustering may be classified into various types depending on the characteristics of data. In this paper, we computed bounds for similarity measures based on the probabilistic interestingness measure with partially marginal probability such as Peirce I, Peirce II, Cole I, Cole II, Loevinger, Park I, and Park II measure. We confirmed the absolute value of Loevinger measure wasthe upper limit of the absolute value of any other existing measures. Ordering of other measures is determined by the size of concurrence proportion, non-simultaneous occurrence proportion, and mismatch proportion.

Applications of Bootstrap Methods for Canonical Correspondence Analysis (정준대응분석에서 붓스트랩 방법 활용)

  • Ko, Hyeon-Seok;Jhun, Myoungshic;Jeong, Hyeong Chul
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.28 no.3
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    • pp.485-494
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    • 2015
  • Canonical correspondence analysis is an ordination method used to visualize the relationships among sites, species and environmental variables. However, projection results are fluctuations if the samples slightly change and consistent interpretation on ecological similarity among species tends to be difficult. We use the bootstrap methods for canonical correspondence analysis to solve this problem. The bootstrap method results show that the variations of coordinate points are inversely proportional to the number of observations and coverage rates with bootstrap confidence interval approximates to nominal probabilities.

The Effect of Inquiry Teaching Strategy Enhancing the Logical Thinking Skill through the Science Teaching about the 1st Year Students of the Junior High School (과학 수업에서 논리적 사고력 강화 탐구 교수 전략이 중학교 1학년 학생들의 논리적 사고력에 미치는 효과)

  • Hong, Hyein;Kang, Soonhee
    • Journal of the Korean Chemical Society
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    • v.58 no.6
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    • pp.667-680
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    • 2014
  • The purpose of this study was to develop teaching stratege focused on Conservational reasoning, Proportional reasoning, Variable-controlling reasoning, Probabilitic reasoning, Correlational reasoning, Combinational reasoning and investigate its effects on enhancing students' logical thinking skills through the science teaching on common education. And the teaching materials was implemented to 110 students in middle school over about six months. The results indicated that the experimental group presented statistically meaningful improvement in logical thinking skills (p<05). Especially, this teaching stratege was effective on Conservational reasoning, Variable-controlling reasoning, Combinational reasoning but was not effective on Proportional reasoning, Probabilitic reasoning, Correlational reasoning (p<.05). Logical thinking according to the teaching strategy skill was not affected by gender, cognitive level, academic achievement (p<.05).

Combining Multiple Strategies for Sleeping Bandits with Stochastic Rewards and Availability (확률적 보상과 유효성을 갖는 Sleeping Bandits의 다수의 전략을 융합하는 기법)

  • Choi, Sanghee;Chang, Hyeong Soo
    • Journal of KIISE
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    • v.44 no.1
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    • pp.63-70
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    • 2017
  • This paper considers the problem of combining multiple strategies for solving sleeping bandit problems with stochastic rewards and stochastic availability. It also proposes an algorithm, called sleepComb(${\Phi}$), the idea of which is to select an appropriate strategy for each time step based on ${\epsilon}_t$-probabilistic switching. ${\epsilon}_t$-probabilistic switching is used in a well-known parameter-based heuristic ${\epsilon}_t$-greedy strategy. The algorithm also converges to the "best" strategy properly defined on the sleeping bandit problem. In the experimental results, it is shown that sleepComb(${\Phi}$) has convergence, and it converges to the "best" strategy rapidly compared to other combining algorithms. Also, we can see that it chooses the "best" strategy more frequently.