• 대한수학회지
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• 제34권3호
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• pp.707-717
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• 1997

The square of Brownian density process $Q^\lambda$ is defined where $\lambda$ is a parameter. Applying limit theorems of stochastic integrals w.r.t. martingale measure, we prove a weak limit theorem for $Q^\lambda$ in $D_{S'(R^d)}[0,1]$.

• Korean Journal of Mathematics
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• 제17권4호
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• pp.399-409
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• 2009

We study the weak convergence of various models to Fractional Brownian motion. First, we consider arima process and ON/OFF source model which allows for long packet trains and long inter-train distances. Finally, we figure out power spectrum density as a Fourier transform of autocorrelation function of arima model and binary signal model.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제33권1_2호
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• pp.203-210
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• 2015

We consider fractional Brownian motion and FARIMA process with Gaussian innovations and show that the suitably scaled distributions of the FARIMA processes converge to fractional Brownian motion in the sense of finite dimensional distributions. We figure out ACF function and estimate the self-similarity parameter H of FARIMA(0, d, 0) by using R/S method. Finally, we display power spectrum density of FARIMA process.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제14권2호
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• pp.267-280
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• 2007

In this paper, we consider the robust estimation for diffusion processes when the sample is observed discretely. As a robust estimator, we consider the minimizing density power divergence estimator (MDPDE) proposed by Basu et al. (1998). It is shown that the MDPDE for diffusion process is weakly consistent. A simulation study demonstrates the robustness of the MDPDE.

• 응용통계연구
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• 제28권5호
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• pp.895-906
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• 2015

확산모형은 입자의 운동현상과 금융자산의 미시적 가격변동을 설명하기 위하여 사용되는 수리적 모형이다. 확산모형의 추정방법에 관한 논의는 다양한 분야에서 이루어져 왔다. 통계학적 관점에서 우도적 방법에 기반한 확산모형의 추정방법을 개발하려는 시도가 계속되어 왔다. 이산시간 간격으로 관측된 자료를 이용하여 확산모형을 추정할 때 최대우도 추정법을 적용하기 위해서는 확산모형에 대한 전이확률 밀도함수를 구해야 한다. 본 연구에서는 확산모형의 전이확률밀도를 근사하기 위하여, 정규분포를 따르는 확률변수를 이용하여 브라운다리 확률과정에 대한 경로적분을 대체하는 방법을 제안하고, 그 수치적 성질을 다른 방법들과 비교한다.

• 물과 미래
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• 제27권3호
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• pp.115-121
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• 1994

하구수리계에 있어서 점착성류사의 운동은 응결과 응집(aggregation) 현상에 의해 크게 좌우되며, 이들 현상에 의하여 의결된 입자들의 크기, 모양, 강도는 그 퇴적율과 그리고 부유류사와 오염물질의 변동과정에 영향을 미친다. 본 연구에서는 Brownian 운동에 의해 지배되는 이동성 부유영역과 중력에 의해 지배되는 정체성 부유영역으로 분리하여 점착성입자들의 응집과 응결과정을 모의하였다. 이동성 부유영역에 있어서는 Smoluchowski 모형중 입자들의 무작위 회전을 이용한 최대연쇄 모형으로 응집물질의 사영들을 도출하였으며, 그 회전반경에 의해 사영들의 쪽거리 차원을 구하였다. 저에성 부유영역에서의 응집물질(Brownian 영역을 벗어나 침강하는 응집물질)는 비구형 입자들의 침강으로 간주되어진다. 최종 침강속도 차이로 이들 응집물들은 재차 충돌, 결합하여 보다 큰 응집 입자들을 형성하며, 이들 최종 응집입자들의 사영이 모의되어진다. 최대 Feret's 직경과 Minkowski's sausage logic 개념들을 이용하여 모의되어진 사영들의 둘레 길이에 대하여 쪽거리 차원들을 구하였다.

• 대한기계학회논문집
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• 제19권9호
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• pp.2342-2352
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• 1995

Deposition of flame-synthesized silica particles onto a target is utilized in optical fiber preform fabrication processes. The particles are convected and deposited onto the target. Falkner-Skan wedge flow was chosen as the particle laden flow. Typically the particles are polydisperse in size and follow a lognormal size distribution. Brownian diffusion, thermophoresis, and coagulation of the particles were considered and effects of these phenomena on particle deposition were studied. A moment model was developed in order to predict the particle number density and the particle size distribution simultaneously. Particle deposition with various wedge configurations was examined for conditions selected for a typical VAD process. When coagulation was considered, mean particle size and its standard deviation increased and particle number density decreased, compared to the case without coagulation. These results proved the fact that coagulation effect expands particle size distribution. The results were discussed with characteristics of thermal and diffusion boundary layers. As the boundary layers grow in thickness, overall temperature and concentration gradients decrease, resulting in decrease of deposition rate and increase of particle residence time in the flow and thus coagulation effect.

• 대한기계학회논문집B
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• 제22권1호
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• pp.61-69
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• 1998

Vapor Axial Deposition (VAD), one of optical fiber preform fabrication processes, is performed by deposition of submicron-size silica particles that are synthesized by combustion of raw chemical materials. In this study, flow field is assumed to be a forced uniform flow perpendicularly impinging on a rotating disk. Similarity solutions obtained in our previous study are utilized to solve the particle transport equation. The particles are approximated to be in a polydisperse state that satisfies a lognormal size distribution. A moment model is used in order to predict distributions of particle number density and size simultaneously. Deposition of the particles on the disk is examined considering convection, Brownian diffusion, thermophoresis, and coagulation with variations of the forced flow velocity and the disk rotating velocity. The deposition rate and the efficiency directly increase as the flow velocity increases, resulting from that the increase of the forced flow velocity causes thinner thermal and diffusion boundary layer thicknesses and thus causes the increase of thermophoretic drift and Brownian diffusion of the particles toward the disk. However, the increase of the disk rotating speed does not result in the direct increase of the deposition rate and the deposition efficiency. Slower flow velocity causes extension of the time scale for coagulation and thus yields larger mean particle size and its geometric standard deviation at the deposition surface. In the case of coagulation starting farther from the deposition surface, coagulation effects increases, resulting in the increase of the particle size and the decrease of the deposition rate at the surface.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.416-422
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• 2019

본 논문은 절차적함수를 이용하여 실시간으로 3차원 구름을 모델링하고 렌더링하는 알고리즘을 제안한다. 구름 모델링은 절차적 노이즈 함수인 fbm(Fractional Brownian Motion)을 변형하여 사용하며, 이 값을 대기의 수증기 밀도 값으로 이용한다. 이 밀도 값은 파라미터로 주어진 3가지 구름의 형태를 위해 변형되며 렌더링단계의 입력 값으로 들어간다. 레이마칭(ray marching)기법을 이용한 렌더링 단계에서는 이 밀도 값을 이용하여 구름의 색상을 결정하며 이때 밀도에 따른 빛의 감소 및 산란현상은 물리적으로 계산된다. 대기모델로 렌더링 된 하늘 위에 제안한 알고리즘에 의해 구현된 구름들이 블랜딩되며, 이 때 바람의 방향에 따라 구름이 움직이도록 한다. 제안된 구름 생성 및 렌더링은 GLSL언어를 이용해서 GPU상에서 구현되었다.