본 논문에서는 포아송 방정식을 기반으로 하는 영상 합성에 있어서 합성된 영상의 자연성을 향상시키기 위한 효율적인 동영상 혼합 블랜딩 기법을 제안한다. 영상 블랜딩 과정에서는 영상 합성의 목적에 따라 포아송 블랜딩과 알파 브랜딩 등 다양한 방법이 사용되고 있다. 본 논문에서 제안하는 혼합 블랜딩 방식은 포아송 블랜딩과 알파 블랜딩의 장점들을 조합함으로써 합성 영상에서 이음매가 없고 또한 객체의 색상 왜곡이 감소되는 특징을 갖는다. 먼저 소스 영상의 객체를 포아송 블랜딩 방법으로 합성한 후, 블랜딩 된 객체와 원래의 객체의 색차를 비교한다. 그리고 색차값이 임계값 이상인 경우, 소스 영상의 객체에 대해 알파 블랜딩을 수행하고 이를 포아송 블랜딩 된 객체와 가중치를 부여하여 합산한다. 모의실험과 분석을 통해 제안된 방법이 포아송 블랜딩과 알파 블랜딩에 비해 합성 영역의 자연성이 우수할 뿐 아니라 요구되는 계산량도 비교적 적다는 것을 볼 수 있다.
본 논문에서는 보험 상품의 잉여금(surplus)을 확률적으로 모형화한 후, 잉여금의 파산 확률과 이의 근사 공식들을 소개한다. 잉여금은 일정한 율(rate)로 들어오는 프리미엄(premium)에 의해 증가한다. 보험금 청구(claim)는 포아송 과정(Poisson process)을 따라 발생하고 보험금 청구가 있을 때마다 잉여금은 임의의 양(random amount) 만큼 줄어든다. 잉여금이 0이하로 떨어지면 파산(ruin)이 발생한다고 한다. 이와 같은 리스크(risk) 모형에서 파산 확률의 이론적 공식은 잘 알려져 있으나, 공식에 n차 공률(convolution)과 무한 합(infinite sum)이 포함되어 있어 실질적인 계산은 불가능하다. 본 논문에서는 잘 알려진 De Vylder의 근사 공식과 지수적인 근사 공식(exponential approximation)을 소개하고, 이들을 일반화한 새로운 근사 공식을 제안한다. 기존 근사 공식과의 수치적 비교를 통해 새로 제안된 근사 공식의 우월성을 보인다.
본 연구에서는 서울지점 월강수량 자료에 나타난 가뭄의 재현 및 지속특성을 관측자료의 분석하고, 아울러 포아송 과정을 적용하여 비교하였다. 가뭄을 나타내는 지수로서 표준강수지수(SPI)를 이용하였으며, 10개월의 지속기간을 적용하였다. 관측자료의 분석을 위한 절단수준으로는 -1.00, -1.50, -2.00을 적용하였다. 관측자료의 분석을 통해서 나타난 서울지점 가뭄의 재현 및 지속특성은, 먼저, 보통 가뭄은 대략 2년에 한번 발생하며, 평균 지속기간은 4∼5개월 정도이다. 심한 가뭄은 대략 3∼5년 정도에 한번 발생하며, 평균 지속기간은 대략 2∼4개월 정도로 나타났다. 아주 심한 가룸의 경우에는 8∼23년에 한번 발생하며, 그 평균 지속기간은 2∼4개월 정도이다. 특히, 심한 가뭄의 경우(절단수준 -1.5 및 -2.0 기준)에는 장기 건조기 전반부가 후반부에 비하여 그 재현기간이 매우 크게 나타났으며, 반대로 지속기간은 매우 짧았던 것으로 나타났다. 이는 기본적으로 장기건조기 전반부에 강수 자체의 변동성이 더 컷다는 데서 그 원인을 찾을 수 있으며, 여기에 겨울철 강설량이 포함되지 않은 강수량을 사용한 것도 한 원인으로 작용한 것으로 판단된다. 마지막으로, 관측치에 나타난 결과와 포아송 과정을 적용한 결과를 비교해 본 결과 포아송 과정이 가뭄의 재현 및 지속특성을 잘 설명하고 있음을 파악할 수 있었다.
본고는 암석 코아에 함수비가 증가함에 따라 포아송비 거동형태를 구명하기 위하여 일축압축강도시험을 시행하였다. 현장에서 출토빈도가 높은 퇴적암, 화성암 및 변성암 시료 307개를 대상으로 포아송비의 함수거동을 관찰하였다. 포아송비는 암석의 역학적, 물리적 parameter와는 상관성이 전혀 표출되지 않는 독립적인 거동을 하고 있다. 포아송비의 함수거동은 감소, 증가 및 자유거동을 표출하고 있다. 감소거동을 나타내는 시료는 전체의 약 70%이상이며 이것은 포아송비의 함수거동 중 절대적으로 우세한 것이다. 포아송비는 독립거동을 하기 때문에 간접적인 방법으로는 추정이 불가능하다. 따라서 설계, 시공 및 감리과정에서 현장암에 대한 실험 결과를 적용하여야 할 것이다.
본 연구에서는 소프트웨어 제품을 개발하여 테스팅을 거친 후 사용자에게 인도하는 시기를 결정하는 방출문제에 대하여 연구되었다. 인도시기에 관한 모형은 무한 고장수에 의존하는 비동질적인 포아송 과정을 적용하였다. 이러한 포아송 과정은 소프트웨어의 결함을 제거하거나 수정 작업 중에도 새로운 결함이 발생될 가능성을 반영하는 모형이다. 강도함수는 여러 수명 분포들을 적합시키는데 효율적인 특성을 가진 콤페르쯔, 파레토, 로그-로지스틱 패턴을 이용하였다. 따라서 소프트웨어 요구 신뢰도를 만족시키고 소프트웨어 개발 및 유지 총비용을 최소화 시키는 방출시간이 최적 소프트웨어 방출 정책이 된다. 본 논문의 수치적인 예에서는 고장 간격 시간 자료를 적용하고 모수추정 방법은 최우추정법과 추세분석을 통하여 자료의 효율성을 입증한 후 최적 방출시기를 추정하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권5호
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pp.803-812
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2009
금융자료에 극단값이론을 적용하는 것은 위험관리에서 중요한 최신 통계기법 중의 하나라고 할 수 있다. 극단값분석에서 전통적으로 사용해 오던 연간 최대값방법은 시계열자료의 연간 최대값들에 대하여 일반화 극단값분포를 적합시키는 것이고, 최근 대안으로 널리 사용되고 있는 분계점 방법은 시계열자료 중 충분히 큰 하나의 분계점을 넘어서는 초과값들에 대하여 일반화파레토분포를 적합시키는 것이다. 그러나, 보다 실질적인 방법은 분계점을 넘어서는 초과값들을 하나의 점과정으로 해석하는 것인데, 즉 초과값들의 초과시점과 초과여분을 점근적으로 비동질 포아송과정을 갖는 하나의 2차원 점과정으로 간주하는 것이다. 본 논문에서는 이러한 2차원 비동질 포아송과정 모형을 1982.1.4부터 2008.12.31까지 수집된 원/달러 환율 시계열자료로부터 계산된 일별 환율투자손실률, 즉 일별 로그 손실률에 적용한다. 여기서 주된 관심은 10년 혹은 50년에 한번 정도 발생하는 대형 손실률 수준과 같은 극단분위수를 어떻게 추정하느냐 하는 것이다.
생검실험에서는 다산을 통해 번식하는 쥐와 같은 설치류 동물들을 실험대상으로 하여 이항분포나 포아송분포 하에서 가산자료(count data)를 많이 생성한다. 다산을 통해 태어난 동물들을 독립적인 실험대상으로 간주하여 자료분석을 하면, 同腹仔 효과로 인해 기존의 평균과 분산사이의 관계를 벗어나는 과산포현상이 종종 나타난다. 이러한 현상을 무시했을 때 모수추정치에 대한 분산을 과소추정하고, 이로 인하여 가설검정에서 낮은 검정력을 갖게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 최근 10년간 과산포현상을 검색하는 통계량들과 과산포를 반영하는 모형들이 제시되었는데, 이를 개관하고 이러한 절차들의 일반화 과정을 자료 유형별로 비교분석한다.
본 논문에서는 2D 실루엣 영상을 컨벡스 형태의 중첩으로 분할시키는 방법을 제안한다. 컨벡스 형태는 2D 실루엣 영상을 분해하기 위한 기본적인 구조를 제공하는데 사용된다. 컨벡스 형태를 얻기 위하여 포아송 방정식을 이용하였다. 연속적인 포아송 방정식을 적용시킴으로써 다양한 형태의 컨벡스 형태를 얻을 수 있으며, 전 실루엣 영역으로 확장하여 여러 개의 컨벡스 형태를 얻을 수 있다. 얻어진 컨벡스 형태를 중첩시키면 원래의 실루엣 영상을 얻을 수 있다. 알고리즘은 분해, 머징, 필터링 및 타협 과정을 통하여 순서적으로 실행된다. 제안된 알고리즘은 다양한 실루엣 영상에 적용하여 그 타당성을 알아보았다. 실험결과, 제안된 알고리즘은 복잡한 형태를 갖는 영상을 단순한 컨벡스 형태의 조합으로 분해시킬 수 있어서 영상을 표현하는데 유용하게 사용될 수 있다.
복합재료는 재료적, 역학적으로 뛰어난 특성을 가진 재료로서 엔지니어링분야의 많은 부분에 적용되고 있다. 특히 무게 대비 강성비가 높은 특성을 가지고 있으며 다양한 형상에 대한 성형성도 뛰어나다. 그러나 재료의 특성상 두 가지 재료를 조합하여 제작하는 복잡한 과정은 재료상수에 높은 임의성을 야기할 가능성이 있다. 본 연구에서는 재료상수 중 포아송비의 공간적 임의성을 고려한 추계론적 유한요소해석 정식화를 제시한다. 직교이방성 복합적층구조의 두 재료축에 대한 상호관계를 적용하여 두 재료축방향의 포아송비를 하나의 대표값으로 나타내었고, 이를 합력-변형률관계에 적용하였다. 이를 통하여 합력-변형률관계를 포아송비의 변동항의 수학적 표현인 추계장함수의 차수에 따라 분해된 형태로 유도하였고, 이를 정식화에 적용하여 응답분산계수를 제시하였다. 제시한 응답분산계수는 몬테카를로 해석의 결과와 비교하였다.
최근 몇 년 동안 몇몇 환경에서 트래픽 패턴이 Poisson 패턴보다 Self-similar 패턴에 더 가깝다는 것이 입증되어 왔다. 본 논문에서는 이러한 Self-similar 확률과정의 정의 및 트래픽의 특성, 그리고 최근 논문들에서 보고된 사례에 대해서 고찰해 봄으로써, 실제의 이동전화 데이터 트래픽 특성에 적합한지를 응용하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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