• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.10 no.1
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• pp.1-44
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• 2004

연속시간모형은 시간의 흐름에 대응되는 자본자산의 운동의 성질과 시간의 흐름에 따라 형성되는 자본자산의 가격을 동시적으로 파악할 수 있는 것이 큰 장점이다. 연속시간 확률미분방정식을 구성하는 표류함수와 확산함수가 폐형해나 해석적 형태로 존재하지 않는 경우가 대부분이다. 여기에서 모수추정의 어려움이 발생한다. 전이 확률밀도함수의 인지 또는 발견의 어려움과 표류함수와 확산함수의 적분 불가능성은 최대가능도법의 사용을 어렵게 만든다. 여기에서 모수방법 보다는 비모수방법을 통하여 연속 확률 미분방정식을 추정하려는 성향이 존재한다. 밀도를 모르면 표본적률을 사용하여 모수를 추정할 수 있으므로 일반화 적률법이 연속시간 확률미분방정식의 모수 추정과 검정에 사용되고 있다. 전이밀도의 값을 시뮬레이션을 통하여 얻는 마코브연쇄 몬테카를로 방법, 전이밀도를 무한소 생성작용소를 통하여 얻는 방법, 비 모수방법, 여러 종류의 전개에 의하여 얻은 표류함수와 확산함수의 전이밀도에 대한 최대가능도법 등 여러 종류의 연속시간 확률미분방정식의 실증분석에서 사용되고 있다. 이 논문에서는 연속시간 확률미분방정식의 실증분석 방법들을 정리하는데 목적이 있다. 이일균(2004)은 이 논문과의 자매논문으로 시뮬레이션에 의한 확률미분방정식의 추정을 다루고 있어 시뮬레이션방법은 그 논문에 미룬다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.3 no.2
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• pp.91-105
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• 1990

Several practical prior distributions are derived using the maximum entropy principle. Also, an interactive method for estimating a prior distribution which uses the minimum cross-entropy principle is proposed when there are many prior informations. The consistency of the prior distributions obtained by the entropy principles is discussed.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.50-50
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• 2016

하천에서 유사 및 오염물질의 이동을 예측하기 위하여 초점을 두는 것에는 두 가지 요소가 있다. 입자의 농도로 나타낼 수 있는 양의 개념과 입자의 위치로 나타낼 수 있는 공간의 개념이 그것이다. 유사 입자와 같이 그 비중이 물보다 큰 경우, 흐름 내에서 침전과 부상의 메커니즘을 반복하게 되는데 최종적으로 바닥에 침적하는 위치는 하상변동, 서식처 등 하천관리의 다양한 측면에서 매우 중요하다. 유사 입자가 바닥에 침적하는 위치를 예측하는 데에는 난류와 지형 같은 많은 불확실한 요소가 내포되어 있어, 같은 크기의 유사 입자라 하여도 하나의 exact point로 도달하지 않는다. 이러한 불확실한 요소를 고려하여 침전 위치를 산정하는 방법에 대한 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 침전 위치를 확률밀도함수로 나타내어 분석하고자 한다. 입자의 침전 위치를 확률밀도함수로 나타내기 위하여 입자 기반의 추적 모형을 사용하여 위치 데이터를 얻었으며, 이를 실험데이터와 비교하여 검증 후 확률밀도함수로 나타내었다. 그 결과 입자의 침적 위치에 대한 확률밀도함수는 로그정규분포를 띠고 있음을 확인하였으며, 확률밀도함수를 나타내는 매개변수를 물리 기반 회귀모형식으로 일반화 하여 나타낼 수 있었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.7 no.2
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• pp.211-217
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• 1996

본 논문은 확률밀도함수의 l 번째 도함수의 커널추정법에 관하여 다루고 있다. 확률밀도함수 도함수의 커널추정에 사용될 수 있는 두가지 평활량의 선택법, 교차타당성방법과 삽입방법에 의한 평활량의 점근분포를 규명하고 이들의 상대적 수렴속도를 각각 밝히고 삽입방법의 우수성을 소표본 모의실험을 통하여 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2013.06a
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• pp.474-476
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• 2013

위기허용수준(RAC)은 시스템의 안전성 평가를 위한 확률적인 기준으로, 소형 해상 부유체의 롤, 피치, 히브 등 세 가지 동적운동의 위험수준 평가에 적용할 수 있다. 부유체의 동적운동 값들은 모델을 통해서 획득한 후, 이에 관한 누적확률분포함수를 추론하여 상대적인 위기수준을 결정하게 된다. 이 연구는 모델에서 획득한 세가지 동적운동에 대한 최적의 누적확률분포함수 선정에 관한 것이 목적이다. Exponential, Extreme Value, Gamma, Lognormal, Normal, Poisson 등 6가지 대표적인 누적확률분포함수를 세가지 동적운동에 적용하여 평가한 결과, 롤과 히브 운동의 경우는 Beta 누적분포함수가 최적임을 나타냈고, 피치 운동의 경우는 Gamma 누적분포함수로 대표하는 것이 최적임을 나타냈다. 아울러 향후 본 연구 결과의 적용방법에 대해서도 검토하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.07c
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• pp.2082-2084
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• 2005

I-V 특성 곡선의 2차 미분을 통해서 얻어지는 전자 에너지 분포 함수를 정확하게 구하기 위해서는 스무딩 과정이 반드시 필요하다. 대표적인 스무딩 방법으로 가우시안 확률 밀도 함수를 instrument함수로 이용하는 가우시안 스무딩이 있다. 본 연구에서는 시스템에 따라서 instrument함수가 다르다는 점에 착안하여, 여러 가지 다른 종류의 확률 밀도 함수를 instrument함수로 사용 스무딩에 적용하여 확률 밀도 함수에 따른 노이즈 제거 및 전자 에너지 분포 함수의 정확도를 비교하였고. 동시에 대표적인 범용 스무딩 방법인 사비츠키-골래이 스무딩, Polynomial fitting과도 그 결과를 비교 분석하였다.

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.6 no.1
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• pp.88-93
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• 1994

This study is concerned with an analytic derivation of the probability density function applicable for wave heights in finite water depth using two different methods. As the first method of the study, a probability density function is developed by applying a series of polynomials which is orthogonal with respect to Rayleigh probability density function. The newly derived probability density function is compared with the histogram constructed from wave data obtained in finite water depth which indicate strong non-Gaussian characteristics. Although the probability density represents the histogram very well. it has negative density at large values. Although the magnitude of the negative density is small. it negates the use of the distribution function fer estimating extreme values. As the second method of the study, a probability density function of wave height is developed by applying the maximum entropy method. The probability density function thusly derived agrees very well with the wave height distribution in shallow water, and appears to be useful in estimating extreme values and statistical properties of wave heights in finite water depth. However, a functional relationship between the probability distribution and the non-Gaussian characteristics of the data cannot be obtained by applying the maximum entropy method.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.12 no.6
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• pp.21-27
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• 1993

계층형 신경망은 패턴 분류를 위해 사용되어 왔다. 이것은 주어진 교사패턴들의 학습으로 원하는 입력-출력 간의 매핑을 할 수 있기 때문이다. 신경망은 타겟ㅌ트 패턴이 입력 패턴의 카테고리에 일치할 때 타겟트 패턴을 학습하므로서 사후 확률을 근사화할 수 있다. 그리고 입력 공간을 부분 공간으로 나누어 학습 데이터들의 비율로서 만든 타겟트 벡터들로 학습한 신경망은 확률밀도 함수를 나타낼 수 있다. 본 연구에서는 역전파 학습법을 이용한 계층형 NN 과 코드북으로서 사후 확률과 확률밀도함수의 측정방법을 제안하였다. VQ 로 추정한 사후확률고 확률밀도함수를 이용하여 학습이 필요없는 RBF network 의 일종인 PNN으로 모음 인식을 수행 하였다. 인식 실험에서 PNN 의 결과는 역전파 학습법을 이용항 3층 신경망과 VQ 의 평균 인식율과 비교되었다. VQ-PNN의 인식율이 다른 것보다 우수하게 나타났다.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2015.08a
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• pp.140.2-140.2
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• 2015

낮은 압력의 평판형 유도 결합 플라즈마 (Inductively Coupled Plasma, ICP)에서 챔버 높이를 바꾸면서 전자 에너지 확률 함수 (Electron Energy Probability Function, EEPF)를 측정하였다. 측정된 전자 에너지 확률 함수에서 기울기가 평평한 부분이 관찰됐고, 이러한 전자 에너지 분포함수의 평평한 부분은 챔버 높이를 증가함에 따라 높은 전자 에너지로 옮겨졌다. 이러한 현상을 분석하기 위해서 2차원 비충돌 가열 메커니즘이 포함된 유도 결합 플라즈마 모델로부터 전자 에너지 확산 계수와 이론적인 전자 에너지 확률 함수를 구하여 실험 결과와 비교하였다. 이를 통하여, 측정된 전자 에너지 확률 함수의 평평한 부분은 전자 튕김 공진 (electron bounce resonance)에 의한 것임을 알 수 있었다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.24 no.4
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• pp.398-402
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• 2014

A generalized trigonometric fuzzy set is a generalization of a trigonometric fuzzy number. Zadeh([7]) defines the probability of the fuzzy event using the probability. We define the normal and exponential fuzzy probability on $\mathbb{R}$ using the normal and exponential distribution, respectively, and we calculate the normal and exponential fuzzy probability for generalized trigonometric fuzzy sets.