• 제목/요약/키워드: Gaussian Mixture Distribution (GMD)

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구조선의 도착시간 산출을 위한 실험 데이터 구축 (Construction of experimental data to calculate the arrival time of the rescue ship)

  • 정재용;정초영
    • Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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    • 제41권1호
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    • pp.111-117
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    • 2017
  • 조난 사고 발생 시 구조선의 현장 도착시간은 매우 중요하다. 본 연구에서는 구조선의 도착시간을 추정하기 위한 실험 데이터 구축 방법을 제시하였다. 이를 위하여 선박통항확률분포를 활용하였다. 목포항을 연구 대상 해역으로 선정하고, 1년간의 AIS 데이터를 활용하였다. 선박통항확률분포를 조사하기 위해 기준선을 설정하고, 선박의 횡거리 분포를 계산하여, 정규분포와 이중 가우시안 혼합분포로 적합 시킨 후 각 매개변수를 추출하였다. 정규분포의 ${\mu}$, ${\mu}{\pm}1{\sigma}$와 이중 가우시안 혼합분포의 ${\mu}_1$ 위치를 각각 변침점으로 설정하여 위치와 확률을 도출하였다. 이를 매개변수 종류별로 연결하여 시나리오를 구축하여 도착시간을 계산할 수 있었다.

한반도 연안 수온자료의 확률분포함수 추정 (Estimation of Probability Distribution Functions for Water Temperature Data in Korean Coasts)

  • 정신택;조홍연;고동휘;오남선;손경표
    • 한국해안·해양공학회논문집
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    • 제25권1호
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    • pp.11-19
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    • 2013
  • 수온자료는 다수의 첨두를 가진 분포형태를 보이고 있기 때문에 정규분포로 가정하는 경우 분석에 큰 오차가 수반된다. 본 연구에서는 쌍봉 분포함수 형태인 가우스 혼합분포 함수를 수온의 분포함수로 가정하여 최적매개변수를 추정하고, 추정된 최적 매개변수와 자료의 기본적인 통계정보(평균 및 분산 등)의 관계분석을 수행하였다. 또한 자료의 주 특성값인 평균, 표준편차, 왜곡도로부터 가우스 혼합분포 매개변수인, ${\alpha}_1$, ${\mu}_1$, ${\sigma}_1$, ${\alpha}_2$, ${\mu}_2$, ${\sigma}_2$를 산정하여 수온 자료의 빈도분포를 산정하는 추정공식을 개발하였다. 개발된 추정공식은 RMS 오차가 5% 정도로 관측 자료를 이용한 결과와 우수한 일치를 보이고 있다.