사면(斜面)의 3차원(次元) 파괴(破壞)의 신뢰성(信賴性) 해석(解析)에 안전율(安全率)대신 파괴확률(破壞確率)이 사용(使用)되었다. 강도정수(强度定數)는 정규분포(正規分布)와 베타분포(分布)(beta distribution)로 가정하였고 특별(特別)한 신뢰도(信賴度)와 최우추정법(最尤推定法)에 의하여 구간추정(區間推定)을 하였다. 정규분포(正規分布)와 베타분포(分布)의 의사무작위변수(擬似無作爲變數)는 중심극한정리(中心極限定理)와 Rejection방법(方法)에 따라 일양분포변환방법(一樣分布變換方法)을 사용(使用)하여 발생(發生)시켰고 몬테칼로방법 (Monte-Carlo Method)에 의한 파괴확률(破壞確率)은 다음과 같이 정의(定義)된다. $$P_f$$=M/N M: 파괴회수(破壞回數) N: 시행회수(施行回數) 본(本) 연구(硏究)의 결론(結論)은 강도정수(强度定數)를 정규분포(正規分布)로 가정한 경우에는 주어진 파괴표면(破壞表面)에 대하여 어떤 해석방법(解析方法)과 차원(次元)에 대해서도 안전율(安全率)과 파괴확률(破壞確率)과의 관계는 일정(一定)하였으나 베타분포(分布)로 가정 한 경우에는 일정(一定)한 관계가 나타나지 않았다.
The probability of failure is used to analyze the reliability of three dimensional slope failure, instead of conventional factor of safety. The strength parameters are assumed to be normal variated and beta variated. These are interval estimated under the specified confidence level and maximum likelihood estimation. The pseudonormal and beta random variables are generated using the uniform probability transformation method according to central limit theorem and rejection method. By means of a Monte-Carlo Simulation, the probability of failure is defined as; Pf=M/N N : Total number of trials M : Total number of failures Some of the conclusions derived from the case study include; 1. Three dimensional factors of safety are generally much higher than 2-D factors of safety. However situations appear to exist where the 3-D factor of safety can be lower than the 2-D factor of safety. 2. The F3/F2 ratio appears to be quite sensitive to c and ${\phi}$ and to the shape of the 3-D shear surface and the slope but not to be to the unit weight of soil. 3. In cases that strength parameters are assumed to be normal variated and beta variated, the relationships between safety factor and the probability of failure are fairly consistent, regardless of the shape of the 3-D shear surface and the slope. 4. As the c-value is increased, the probability of failure for the same safety factor is increased and as the ${\phi}-value$ is increased, the probability of failure for the same safety factor is decreased.
본 논문에서는 사망과 같은 종말사건의 발생 유무는 알고 있지만 치매 발병과 같은 중간사건이 구간중도절단 되었거나 연구 기간 도중에 추적이 끊겨 결측된 준경쟁적위험 자료에 대해 다중상태모형을 적용하여 모수를 추정하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 본 논문에서는 상태 간의 전이강도는 로그정규 프레일티를 랜덤효과로 가진 Lin과 Ying(1994)의 가산위험모형을 따른다고 가정하였다. 다섯 가지 상태를 가진 다중상태모형에서 가능한 여섯 가지 경로별로 조건부우도를 정의하였고, 주변우도를 구하기 위해 조정중요표본추출법을 적용하였으며 반복유사뉴튼 방법으로 최적해를 구하였다. 소표본 모의실험을 통해 모수의 95% 신뢰구간 포함률이 명목값에 얼마나 가까운지 살펴보았으며, 제안한 모형을 Persones $Ag{\acute{e}}es$ Quid (PAQUID) 자료 (Helmer 등, 2001)에 적용하고 그 결과를 해석하였다.
본 연구에서는 소프트웨어 신뢰성 분야에서 많이 사용하는 Weibull 수명 분포((Goel-Okumoto, Rayleigh, Type-2 Gumbe)에 근거하여 유한 고장 NHPP 소프트웨어 신뢰성 모형을 소프트웨어 개발 모형에 적용한 후, 비용의 속성을 비교하여, 분석하였다. 본 연구를 위하여 소프트웨어 시스템의 정상 운용 중 검출된 고장시간 데이터를 수집하여 사용하였고, 제안된 모형의 모수 추정은 최우추정법을 적용하였으며, 비선형 방정식의 계산은 이분법을 사용하여 해결하였다. 그 결과, 첫째, 소프트웨어 개발 모형의 단위 시간당 테스팅 비용과 단일 고장을 제거하는 비용이 증가하면 비용은 증가하였지만 방출시간은 변하지 않았고, 정상적인 시스템 운용 중에 검출된 고장 수리 비용이 증가하면 비용 증가와 함께 방출 시간도 지연됨을 알 수 있었다. 둘째, 제안된 모형들을 종합적으로 비교 분석한 결과, Type-2 Gumble 모형이 Rayleigh 모형과 Goel-Okumoto 기본 모형 보다 개발비용이 적고, 방출 시간 포인트도 상대적으로 빨라서 가장 효율적인 모형임을 알 수 있었다. 셋째, 본 연구를 통하여 Weibull 분포 모형의 개발비용 속성을 새롭게 분석하였으며, 분석된 데이터는 소프트웨어 개발자들이 개발 비용과 방출 시간에 대한 속성을 탐색하는 데 필요한 설계 데이터로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
사면(斜面)의 3차원(次元) 파괴(破壞)의 신뢰성(信賴性) 해석(解析)에 안전율(安全率) 대신 파괴확률(破壞確率)이 사용(使用)되었다. 강도정수(强度定數)는 정규분포(正規分布)와 베타분포(分布)로 가정하였고 특정(特定)한 신뢰도(信賴度)와 최우추정법(最尤推定法)에 의하여 구간추정(區間推定) 하였다. 정규분포(正規分布)와 베타분포(分布)의 무작위변수(無作爲變數)는 중심극한정리(中心極限定理)와 Rejection방법(方法)에 따라 일양분포변환방법(一樣分布變換方法)을 사용(使用)하여 발생(發生)시켰고 몬테칼로방법(Monte-Carlo Method)에 의한 파괴확률(破壞確率)은 다음과 같이 정의(定義)된다. $P_f=M/N$ N: 시행회수(施行回數) M: 파괴회수(破壞回數) 본(本) 연구(硏究) 결과(結果)는 다음과 같다. 1. $F_3$는 $F_2$보다 일반적으로 더 컸으나 작은 경우도 나타났다. 2. $F_3/F_2$의 비(比)는 c, ${\phi}$와 3차원(次元) 파괴(破壞)형상 그리고 경사에 따라 민감하나 흙의 단위중량에는 그렇지 않았다. 3. 어떤 완전율(安全率)에 대한 파괴확률(破壞確率)은 배타분포(分布)가 정규분포(定規分布)보다 대체로 크게 나타났다. 4. 어떤 특정(特定)한 사면파괴(斜面破壞)형상과 토질조건(土質條件)에 대하여 허용안전율(許容安全率) $FS_a=1.25$에 해한 $P_f$는 0.23 (정규분포(正規分布)), 0.29(베타분포(分布))로 나타났다.
난청인의 청력 손실은 개인별로 다양하므로 기존의 대칭적으로 주파수 밴드별 청각 필터를 구현하는 방법은 다양한 형태의 난청인의 청력 손실을 적절하게 모사해주지 못한다. 각 중심주파수와 음성의 입력크기에 따라 청각 필터의 형태가 비대칭적으로 바뀌고 청력손실이 있는 난청인은 청력 손실에 따라 청각필터의 형태가 정상인들과는 다른 형태로 바뀌게 되며 음질에도 차이가 있다. 본 연구에서는 난청인의 난청 정도에 따라 변하는 비대칭 청각 특성을 잘 반영한 청각필터를 구현하여 몇 가지 실험을 통해 각 구현된 청각 필터의 성능을 객관적으로 평가하였다. 실험은 구현된 청각 필터를 통한 음성의 perceptual evaluation of speech quality (PESQ) 와 log likelihood ratio (LLR)를 사용하였으며 그 값을 통해 처리된 음성의 객관적인 음질과 왜곡정도를 평가 하였다. 청력 손실을 주었을 때 대칭과 비대칭 청각 필터사이의 PESQ 와 LLR 값을 실험해 본 결과 청각 필터 간의 큰 차이를 보였다. 위 실험 결과들로 대칭과 비대칭 청각 필터의 형태에 따라서 음성의 음질에 영향을 받는다는 것을 알 수 있었다. 특히, 난청이 있을 때 중심 주파수별 청각 필터의 비대칭적 형태 변화가 난청인이 받아들이는 음질에 영향이 있었다.
무늬로 부터의 3차원 정보의 복구에 있어서, 투영의 왜곡효과는 왜곡된 무늬로 부터 구별되어야 한다. 그래서 본 논문에서는 가우스 구상의 보이는 면, 즉 반구상에서 무늬의 국소 해석을 통하여 면방향을 구하는 근사화된 최대유사 추정법을 제시한다. 정사영과 원을 영상시스템과 무늬소로 가정하고 원의 호길이에 일정하게 존재하는 법선방향의 정사영을 통한 법선 분포의 변화로 부터 면방향을 구한다. 구해진 면의 방향은 그래디언트 공간상의 한점으로 표시한 슬랜트와 틸트로 나타낸다. 또 구해진 면방향은 바늘지도로 나타낸다. 입력 데이터로는 임의로 만든 제주도 지도와 원무늬를 사용하여 알고리듬을 적용하였다.
Park, Hee-Bok;Seo, Dong-Won;Choi, Nu-Ri;Choi, Jun-Seung;Heo, Kang-Nyeong;Kang, Bo-Seok;Jo, Cheorun;Lee, Jun-Heon
한국가금학회지
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제39권4호
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pp.279-282
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2012
Clinical-chemical traits are commonly used biomarkers to examine the health status of individuals. There is an appreciable range of normal variation in most clinical-chemical traits and the determining factors of this variation have been relatively uninvestigated in chickens. The aim of this study was to estimate the genetic parameters (i.e., heritability, genetic correlation) for 8 clinical-chemical traits (glucose, total protein, creatinine, high-density lipoprotein cholesterol, total cholesterol, glutamic oxaloacetic transaminase, glutamic pyruvic transaminase and amylase) in an $F_1$ intercross established by purebred breeding among the 5 lines of Korean native chickens. Phenotypic data were collected from approximately 600 $F_1$ animals. The genetic parameters for the clinical-chemical traits estimated by a mixed animal model using the restricted maximum likelihood method were presented. Estimated heritabilities ranged from 8.9% (glucose) to 39.6% (high-density lipoprotein cholesterol). Interestingly, both the sign and the size of the genetic and phenotypic correlations were largely different between the same several pair of clinical-chemical traits. The findings in this study will provide useful information to address issues in both quantitative trait locus study and genetic management in Korean native chickens.
Lee, Sang Hyup;Seong, Yeon Jeong;Park, KiDoo;Jung, Young Hun
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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pp.208-208
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2022
Recently, the frequency of abnormal weather due to complex factors such as global warming is increasing frequently. From the past rainfall patterns, it is evident that climate change is causing irregular rainfall patterns. This phenomenon causes difficulty in predicting rainfall and makes it difficult to prevent and cope with natural disasters, casuing human and property damages. Therefore, accurate rainfall estimation and rainfall occurrence time prediction could be one of the ways to prevent and mitigate damage caused by flood and drought disasters. However, rainfall prediction has a lot of uncertainty, so it is necessary to understand and reduce this uncertainty. In addition, when accurate rainfall prediction is applied to the rainfall-runoff model, the accuracy of the runoff prediction can be improved. In this regard, this study aims to increase the reliability of rainfall prediction by analyzing the uncertainty of the Korean rainfall ensemble prediction data and the outflow analysis model using the Limited Area ENsemble (LENS) and the Grid based Rainfall-runoff Model (GRM) models. First, the possibility of improving rainfall prediction ability is reviewed using the QM (Quantile Mapping) technique among the bias correction techniques. Then, the GRM parameter calibration was performed twice, and the likelihood-parameter applicability evaluation and uncertainty analysis were performed using R2, NSE, PBIAS, and Log-normal. The rainfall prediction data were applied to the rainfall-runoff model and evaluated before and after calibration. It is expected that more reliable flood prediction will be possible by reducing uncertainty in rainfall ensemble data when applying to the runoff model in selecting behavioral models for user uncertainty analysis. Also, it can be used as a basis of flood prediction research by integrating other parameters such as geological characteristics and rainfall events.
주식시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성은 투자 위험의 척도로서 재무관리의 이론적 모형에서뿐만 아니라 포트폴리오 최적화, 증권의 가격 평가 및 위험관리 등 투자 실무 영역에서도 매우 중요한 역할을 하고 있다. 변동성은 주가 수익률이 평균을 중심으로 얼마나 큰 폭의 움직임을 보이는가를 판단하는 지표로서 보통 수익률의 표준편차로 측정한다. 관찰 가능한 표준편차는 과거의 주가 움직임에서 측정되는 역사적 변동성(historical volatility)이다. 역사적 변동성이 미래의 주가 수익률의 변동성을 예측하려면 변동성이 시간 불변적(time-invariant)이어야 한다. 그러나 대부분의 변동성 연구들은 변동성이 시간 가변적(time-variant)임을 보여주고 있다. 이에 따라 시간 가변적 변동성을 예측하기 위한 여러 계량 모형들이 제안되었다. Engle(1982)은 변동성의 시간 가변적 특성을 잘 반영하는 변동성 모형인 Autoregressive Conditional Heteroscedasticity(ARCH)를 제안하였으며, Bollerslev(1986) 등은 일반화된 ARCH(GARCH) 모형으로 발전시켰다. GARCH 모형의 실증 분석 연구들은 실제 증권 수익률에 나타나는 두터운 꼬리 분포 특성과 변동성의 군집현상(clustering)을 잘 설명하고 있다. 일반적으로 GARCH 모형의 모수는 가우스분포로부터 추출된 자료에서 최적의 성과를 보이는 로그우도함수에 대한 최우도추정법에 의하여 추정되고 있다. 그러나 1987년 소위 블랙먼데이 이후 주식 시장은 점점 더 복잡해지고 시장 변수들이 많은 잡음(noise)을 띠게 됨에 따라 변수의 분포에 대한 엄격한 가정을 요구하는 최우도추정법의 대안으로 인공지능모형에 대한 관심이 커지고 있다. 본 연구에서는 주식 시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성의 예측 모형인 GARCH 모형의 모수추정방법으로 지능형 시스템인 Support Vector Regression 방법을 제안한다. SVR은 Vapnik에 의해 제안된 Support Vector Machines와 같은 원리를 회귀분석으로 확장한 모형으로서 Vapnik의 e-insensitive loss function을 이용하여 비선형 회귀식의 추정이 가능해졌다. SVM을 이용한 회귀식 SVR은 두터운 꼬리 분포를 보이는 주식시장의 변동성과 같은 관찰치에서도 우수한 추정 성능을 보인다. 2차 손실함수를 사용하는 기존의 최소자승법은 부최적해로서 추정 오차가 확대될 수 있다. Vapnik의 손실함수에서는 입실론 범위내의 예측 오차는 무시하고 큰 예측 오차만 손실로 처리하기 때문에 구조적 위험의 최소화를 추구하게 된다. 금융 시계열 자료를 분석한 많은 연구들은 SVR의 우수성을 보여주고 있다. 본 연구에서는 주가 변동성의 분석 대상으로서 KOSPI 200 주가지수를 사용한다. KOSPI 200 주가지수는 한국거래소에 상장된 우량주 중 거래가 활발하고 업종을 대표하는 200 종목으로 구성된 업종 대표주들의 포트폴리오이다. 분석 기간은 2010년부터 2015년까지의 6년 동안이며, 거래일의 일별 주가지수 종가 자료를 사용하였고 수익률 계산은 주가지수의 로그 차분값으로 정의하였다. KOSPI 200 주가지수의 일별 수익률 자료의 실증분석을 통해 기존의 Maximum Likelihood Estimation 방법과 본 논문이 제안하는 지능형 변동성 예측 모형의 예측성과를 비교하였다. 주가지수 수익률의 일별 자료 중 학습구간에서 대칭 GARCH 모형과 E-GARCH, GJR-GARCH와 같은 비대칭 GARCH 모형에 대하여 모수를 추정하고, 검증 구간 데이터에서 변동성 예측의 성과를 비교하였다. 전체 분석기간 1,487일 중 학습 기간은 1,187일, 검증 기간은 300일 이다. MLE 추정 방법의 실증분석 결과는 기존의 많은 연구들과 비슷한 결과를 보여주고 있다. 잔차의 분포는 정규분포보다는 Student t분포의 경우 더 우수한 모형 추정 성과를 보여주고 있어, 주가 수익률의 비정규성이 잘 반영되고 있다고 할 수 있다. MSE 기준으로, SVR 추정의 변동성 예측에서는 polynomial 커널함수를 제외하고 linear, radial 커널함수에서 MLE 보다 우수한 예측 성과를 보여주었다. DA 지표에서는 radial 커널함수를 사용한 SVR 기반의 지능형 GARCH 모형이 가장 우수한 변동성의 변화 방향에 대한 방향성 예측력을 보여주었다. 추정된 지능형 변동성 모형을 이용하여 예측된 주식 시장의 변동성 정보가 경제적 의미를 갖는지를 검토하기 위하여 지능형 변동성 거래 전략을 도출하였다. 지능형 변동성 거래 전략 IVTS의 진입규칙은 내일의 변동성이 증가할 것으로 예측되면 변동성을 매수하고 반대로 변동성의 감소가 예상되면 변동성을 매도하는 전략이다. 만약 변동성의 변화 방향이 전일과 동일하다면 기존의 변동성 매수/매도 포지션을 유지한다. 전체적으로 SVR 기반의 GARCH 모형의 투자 성과가 MLE 기반의 GARCH 모형의 투자 성과보다 높게 나타나고 있다. E-GARCH, GJR-GARCH 모형의 경우는 MLE 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 손실이 나지만 SVR 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 수익으로 나타나고 있다. SVR 커널함수에서는 선형 커널함수가 더 좋은 투자 성과를 보여주고 있다. 선형 커널함수의 경우 투자 수익률이 +526.4%를 기록하고 있다. SVR 기반의 GARCH 모형을 이용하는 IVTS 전략의 경우 승률도 51.88%부터 59.7% 사이로 높게 나타나고 있다. 옵션을 이용하는 변동성 매도전략은 방향성 거래전략과 달리 하락할 것으로 예측된 변동성의 예측 방향이 틀려 변동성이 소폭 상승하거나 변동성이 하락하지 않고 제자리에 있더라도 옵션의 시간가치 요인 때문에 전체적으로 수익이 실현될 수도 있다. 정확한 변동성의 예측은 자산의 가격 결정뿐만 아니라 실제 투자에서도 높은 수익률을 얻을 수 있기 때문에 다양한 형태의 인공신경망을 활용하여 더 나은 예측성과를 보이는 변동성 예측 모형을 개발한다면 주식시장의 투자자들에게 좋은 투자 정보를 제공하게 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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