• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.12 no.2
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• pp.527-535
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• 1999

양적 확률응답을 이용한 민감사안에 대한 평균이나 분석의 추정시 보조정보를 활용한 회귀추정법에 대해서 언급하고, 유도된 회귀추정량과 Greenberg et al.의 추정량 그리고 비추정량과의 비교의 통하여 회귀추정량이 효율적일 수 있는 조건을 찾았다. 또한 각 질문에 대한 응답의 분포가 포아송 분포인 경우 회귀추정량의 효율이 증대될 수 있는 조건에 대해서도 논하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.4
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• pp.121-130
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• 1993

For the One-way random effects model with unbalanced data, the AOV and MINQUE estimates of variance components are frequently found to be negative. The primary objective of present study is placed on the computation of the probability of the main effect variance component, being negative. The probability of negative estimators from AOV and MINQUE can be obtained by theoretical computation under the normality assumption. It is, however, difficult to compute the probability of negative estimates for these estimators under arbitrary distributions, and hence their probabilities of being negative were computed by simulation experiment in this study. It was shown that there was no significant difference between the theoretical probability under normality and calculated probability by simulation experiment, and that probability of negative estimates decreases as sample size, number of levels and the value of increase.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.366-366
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• 2012

확률강우량은 하천설계, 수자원설계 및 계획을 위한 기초자료로 활용되며 최근 이상기후 및 기후변화로 인한 극치강우의 빈도 및 양적 증가로 인한 확률강우량 산정의 불확실성 분석에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 수문빈도 해석에 있어서 대부분 지역이 50년 이하의 수문자료가 이용되고 있으며 수문설계에서 요구되는 50년 이상의 확률강수량 추정시에는 상당한 불확실성을 내포하고 있다. 이러한 점에서 본 연구에서는 자료연수에 따른 Sampling Error와 분포형의 매개변수의 불확실성을 고려한 해석모형을 구축하고자 한다. 빈도해석에서 매개변수를 추정하기 위해서는 일반적으로 모멘트법, 최우도법, 확률가중모멘트법이 이용되고 있으나 사용되는 분포형에 따라서 통계학적으로 불확실성 구간을 정량화하는 과정이 난해할 뿐만 아니라 극치 수문자료가 Thick-Tailed분포의 특성을 가짐에도 불구하고 신뢰구간 산정시 정규분포로 가정하는 등 기존 해석 방법에는 많은 문제점을 내포하고 있다. 본 연구에서는 이러한 매개변수의 불확실성 평가에 있어서 우수한 해석능력을 발휘하는 Bayesian기법을 도입하여 분포형의 매개변수를 추정하고 매개변수 추정과 관련된 불확실성을 평가하고자 한다. 이와 별개로 자료연한에 따른 Sampling Error를 추정하기 위해서 Bootstrapping 기반의 해석모형을 구축하고자 하며 최종적으로 빈도해석시에 나타나는 불확실성을 종합적으로 검토하였다. 빈도해석을 위한 확률분포형으로 GEV(generalized extreme value)분포를 이용하였으며 Gibbs 샘플러를 활용한 Bayesian Markov Chain Monte Carlo 모의를 기본 해석모형으로 활용하였다.

• Plant Journal
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• v.8 no.4
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• pp.45-54
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• 2012

Estimated project cost and executed sensitivity analysis for domestic 500 MW coal-fired power plants with monte carlo simulation. As a result of research, the basis of constant price in December, 2011 and 95% level of confidence, the project cost in case of not having adjacent power plant was 1,870 billion won to 2,330 billion won and the project cost in case of having adjacent power plant was 1,240 billion won to 1,590 billion won. In case of not having adjacent power plant is sensitive to civil construction cost but the other case is sensitive to material cost.

• Magazine of the Korea Concrete Institute
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• v.11 no.2
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• pp.241-249
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• 1999

To estimate the compressive strength of concrete more realistically, relative large number of data are necessary. However, it is very common in practice that only limited data are available. The purpose of the present paper is therefore to propose a realistic method to estimate the compressive strength of concrete with limited data in actual site. The Bayesian method of statistical analysis has been applied to the problem of the estimation of compressive strength of concrete. The mean compressive strength is considered as the random parameter and a prior distribution is selected to enable updating of the Bayesian distribution of compressive strength of concrete reflecting both existing data and sampling observations. The updating of the Bayesian distribution with increasing data is illustrated in numerical application. It is shown that by combining prior estimation with information from site observation, more precise estimation is possible with relatively small sampling. It is also seen that the contribution of the prior in determining the posterior distribution depends on its sharpness or flatness in relation to the sharpness or flatness of the likelihood function. The present paper allows more realistic determination of concrete strength in site with limited data.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.39-43
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• 2000

분산 추정 및 신뢰구간 추정의 한 방법으로 널리 쓰이고 있는 붓스트랩 방법을 복합표본에 적용하는 방법에 대해 알아보았다. 복합 표본은 유한 모집단에서 추출되고 추출확률이 다르기 때문에 i.i.d. 표본에 기초하여 개발된 전통적인 붓스트랩 방법을 직접 적용하면 추론의 오류가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 복원 확률비례표본과 랜덤그룹표본에 붓스트랩을 적용하는 방법을 알아보았다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.279-279
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• 2020

최근 copula 모형은 여러 확률변수를 갖는 수문현상에 대해 빈도해석을 수행할 경우 결합확률분포형으로 유용하게 사용되고 있다. 하나의 자료를 확률변수로 사용하는 단변량 빈도해석에 비해 여러 수문자료를 동시에 각각 확률변수로 취하여 결합확률분포형을 추정할 수 있는 다변량 빈도해석은 수문자료의 상관성을 고려하면서 확률분포형을 추정할 수 있다는 장점이 있다. Copula 모형 중 Gumbel copula는 extreme-value 확률분포형으로 극치사상에 적합한 확률분포형이다. 본 연구에서는 Gumbel copula를 이용하여 우리나라 기상청 64개 종관기상관측소의 강우자료로부터 극치 강우사상을 추출하고, 이를 이용하여 빈도해석을 수행하였다. 극치 강우사상은 전체 강우사상 중 각 년도별로 최대강우량을 갖는 연최대강우량사상(annual maximum volume event)을 사용하였다. 각 확률변수의 주변분포형으로는 gamma, Gumbel, generalized extreme value, generalized logistic, Weibull 등 5개 확률분포형을 검토하였으며 각각 적합한 주변분포형을 적용하고 copula 모형의 매개변수는 의사최우도법(maximum pseudo-likelihood method)를 사용하여 추정하였다. 또한 추정된 copula 모형은 Cramer-von Mises 함수와 경험적 copula를 이용하여 적합도 검정을 수행하였다. 이를 통해 극치강우사상에 대하여 Gumbel copula 모형의 적용성을 검토하였으며 추정된 결합확률분포형을 이용하여 빈도별 확률강우사상을 2차원 등치선(contour line)형태로 제시하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.26 no.4
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• pp.153-158
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• 2007

This paper presents a new approach to noise estimation to improve speech enhancement in non-stationary noisy environments. The proposed method combines the two separate noise power estimates provided by the minimum statistics (MS) for speech presence and soft decision (SD) for speech absence in accordance with SAP (Speech Absence Probability) on a separate frequency bin. The performance of the proposed algorithm is evaluated by the subjective test under various noise environments and yields better results compared with the conventional MS or SD-based schemes.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• v.5 no.2
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• pp.129-142
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• 1976

본논문에서는 물가변동을 미래에 투영하여 예측한다기 보다는 물가변동률 결정을 구조적으로 파악하여 보기로 하되, 고전적인 수량방정식의 입장에서 통화와 소득의 영향력을 시차분포로서 추정하는 것을 일차적인 목적으로 하고 있다. 또한 물가변동에 대한 기대형성을 오차수정기대(error-learning expection) 또는 적응기대(adaptive expection) 형태로 설정하여 일종의 마아코프 일단적 확률과정을 만들어 그 영향력을 추정하였다. 추정 결과, 통화변수의 경우에 있었던 하나의 예외를 제외하고는 모두 일반적으로 기대되고 있는 형태로서 얻어졌다. 통화변수의 경우에도 예외로서 얻어진 결과는 그 나름대로 경제적인 해석이 가능하였으며 또한 전례가 없었던 현상이 아니므로 구태여 예외로서 보다는 일반적인 현상으로 합리화될 수 있었다. 흔히 한 물가를 다른 물가로 설명하려는 순환론적인 연구접근방법을 가능한 한 배제하고 확률적인 요인에 의한 설명을 본연구에서는 시도하였다. 따라서 제변수의 공동형세에 따르는 허위상관을 제거하기 위하여 계절변동이 조정되지 않은 대전기 변동율을 기초 자료를 사용하였다. 앞으로 연구내용의 본질적인 개선을 위하여서는 본연구를 출발점으로 하여 추정모형의 설정에 있어서나 추정방법의 개발, 추정량의 평가 등에 있어서 지속적인 연구노력이 요구된다.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.21 no.3
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• pp.71-78
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• 2012

This research discusses the application of the control variables to achieve a more precise estimation for the target response in queueing network simulation. The efficiency of control variable method in estimating the response depends upon how we choose a set of control variables strongly correlated with the response and how we construct a function of selected control variables. For a class of queuing network simulations, the random variables that drive the simulation are basically the service-time and routing probability random variables. Most of applications of control variable method focus on utilization of the service time random variables for constructing a controlled estimator. This research attempts to suggest a controlled estimator which uses these two kinds of random variables and explore the efficiency of these estimators in estimating the reponses for computer network system. Simulation experiments on this model show the promising results for application of routing probability control variables. We consider the applications of the routing probability control variables to various simulation models and combined control variables using information of service time and routing probability together in constructing a control variable as future researches.