• 풍력에너지저널
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• 제14권1호
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• pp.37-43
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• 2023

In this study, synthetic time series wind data was generated numerically using a second-order Markov chain. One year of wind data in 2020 measured by the AWS on Wido Island was used to investigate the statistics for measured wind data. Both the transition probability matrix and the cumulative transition probability matrix for annual hourly mean wind speed were obtained through statistical analysis. Probability density distribution along the wind speed and autocorrelation according to time were compared with the first- and the second-order Markov chains with various lengths of time series wind data. Probability density distributions for measured wind data and synthetic wind data using the first- and the second-order Markov chains were also compared to each other. For the case of the second-order Markov chain, some improvement of the autocorrelation was verified. It turns out that the autocorrelation converges to zero according to increasing the wind speed when the data size is sufficiently large. The generation of artificial wind data is expected to be useful as input data for virtual digital twin wind turbines.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권4호
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• pp.797-810
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• 2017

한반도는 매년 태풍의 위험에 노출되어 있다. 태풍은 강풍과 강우가 동반되는 열대성 저기압으로 사회 경제적으로 막대한 피해를 유발한다. 현재의 자연재해 경고 시스템은 풍속과 강우를 구분하여 위험을 감지토록 설계되어 강풍과 폭우를 동반한 태풍의 위험을 경고하는데 한계점이 존재한다. 코플라모형은 확률변수들 사이의 복잡한 의존성 구조를 파악하기 위해 단변량분포의 집합을 다변량분포로 연결하는 모형으로 강우, 홍수, 가뭄 등의 분야에서 활발하게 연구되고 있다. 본 연구에서는 한반도에서 태풍에 가장 많이 노출된 도시인 부산과 제주도의 기상 관측소 (ASOS)에서 수집된 1904년 4월 9일부터 2015년 12월 31일까지 일강수량 (precipitation), 일최대풍속 (maximum wind speed) 자료를 이용하였다. 각 변수의 주변부확률을 추정하기 위해 두꺼운 꼬리 분포인 로그정규분포, 감마분포, 와이블분포를 고려하였다. 주변부 확률분포의 적합성검정은 Kolmogorov-Smirnov와 Cramervon-Mises, Anderson-Darling 검정통계량을 이용하였다. 코플라모형을 위해 순위를 기반으로 한 유사자료 (pseudo observation)를 생성하여 두 변수 간 의존성을 추정하였다. 강풍과 폭우의 의존성을 설명하기 위한 코플라모형으로 타원형, 나선형, 극단치 코플라모형이 고려되었다. 코플라모형의 적합성은 Cramer-von-Mises로 검정하였고, 교차검증을 통해 최적모형을 선택하였다. 연구결과 일강우량과 풍속의 주변부 확률분포로 대부분 로그정규분포가 적합하였다. 부산의 일평균풍속에 따른 일강우량은 t 코플라, 일최대풍속에 따른 일강우량은 Clayton 코플라가 최적모형으로 선정되었다. 제주도의 일최대풍속에 따른 일강우량은 정규코플라, 일강우량에 따른 일평균풍속은 Frank 코플라, 일강우량에 따른 일최대풍속은 Husler-Reiss 코플라가 최적모형으로 선택되었다.

• 응용통계연구
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• 제8권1호
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• pp.89-104
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• 1995

사용현장에서의 고장데이터는 미리 정해진 보증기간동안 고장이 발생한 제품으로부터 얻어지는 고장시간, 고장원인, 설명변수값과 보증기간동안 고장나지 않는 제품 중 일정비율을 추적조사하여 얻은 설명변수 값들로 구성된다. 사용현장에서 얻어지는 이와 같은 데이터를 이용하여 제품수명분포의 모수가 설명변수와 대수선형관계일 때, 수명분포의 모수에 대한 의사(pseudo) 최우추정량을 구하고 그 점근성질을 규명하였으며, 고장원인별 제품수명이 와이블분포를 따를 때의 의사최우추정량과 점근분산을 구하였다. 제품의 보증기간이 달력시간이고 제품의 고장이 운영시간에 의존하는 경우와 제품의 보증이 달력시간과 운영시간의 혼합인 경우의 분석방법도 제시하였다. 또한 모의 실험을 통하여 추적조사비율에 따른 효과를 알아보았다.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제15권6호
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• pp.2893-2900
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• 2014

Background: Statistical methods are very important to precisely measure breast cancer patient survival times for healthcare management. Previous studies considered basic statistics to measure survival times without incorporating statistical modeling strategies. The objective of this study was to develop a data-based statistical probability model from the female breast cancer patients' survival times by using the Bayesian approach to predict future inferences of survival times. Materials and Methods: A random sample of 500 female patients was selected from the Surveillance Epidemiology and End Results cancer registry database. For goodness of fit, the standard model building criteria were used. The Bayesian approach is used to obtain the predictive survival times from the data-based Exponentiated Exponential Model. Markov Chain Monte Carlo method was used to obtain the summary results for predictive inference. Results: The highest number of female breast cancer patients was found in California and the lowest in New Mexico. The majority of them were married. The mean (SD) age at diagnosis (in years) was 60.92 (14.92). The mean (SD) survival time (in months) for female patients was 90.33 (83.10). The Exponentiated Exponential Model found better fits for the female survival times compared to the Exponentiated Weibull Model. The Bayesian method is used to obtain predictive inference for future survival times. Conclusions: The findings with the proposed modeling strategy will assist healthcare researchers and providers to precisely predict future survival estimates as the recent growing challenges of analyzing healthcare data have created new demand for model-based survival estimates. The application of Bayesian will produce precise estimates of future survival times.

• 치위생과학회지
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• 제18권1호
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• pp.42-49
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• 2018

The computer-aided design/computer-aided manufacturing (CAD/CAM) system was introduced to shorten the production time of all-ceramic restorations and the number of patient visits. Among these types of ceramic for dental CAD/CAM, they have been processed into inlay, onlay, and crown shapes using leucite-reinforced glass-ceramics to improve strength. The purpose of this study was to observe the mechanical properties and microstructure of leucite-reinforced glass-ceramics for dental CAD/CAM. Two types of leucite-reinforced glass-ceramic blocks (IPS Empress CAD, Rosetta BM) were prepared with diameter of 13 mm and thickness of 1 mm. Biaxial flexural testing was conducted using a piston-on-three-ball method at a crosshead speed of 0.5 mm/min. Weibull statistics were used for the analysis of biaxial flexural strength. Fracture toughness was obtained using an indentation fracture method. Specimens were observed by field emission scanning electron microscopy to examine the microstructure of the leucite crystalline phase after acid etching with 0.5% hydrofluoric acid aqueous solution for 1 minute. The results of strength testing showed that IPS Empress CAD had a mean value of $158.1{\pm}8.6MPa$ and Rosetta BM of $172.3{\pm}8.3MPa$. The fracture toughness results showed that IPS Empress CAD had a mean value of $1.28{\pm}0.19MPa{\cdot}m^{1/2}$ and Rosetta BM of $1.38{\pm}0.12MPa{\cdot}m^{1/2}$. The Rosetta BM sample exhibited higher strength and fracture toughness. Moreover, the crystalline phase size and ratio were increased in the Rosetta BM sample. The above results are expected to elucidate the basic mechanical properties and crystal structure characteristics of IPS Empress CAD and Rosetta BM. Additionally, they will help develop leucite-reinforced glass-ceramic materials for CAD/CAM.

• 한국세라믹학회지
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• 제52권6호
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• pp.441-448
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• 2015

Silicon carbide (SiC) coatings for tri-isotropic (TRISO) nuclear fuel particles were fabricated using a chemical vapor deposition (CVD) process onto graphite. A micro-tensile-testing system was developed for the mechanical characterization of SiC coatings at high temperatures. The fracture strength of the SiC coatings was characterized by the developed micro-tensile test in the range of $25^{\circ}C$ to $1000^{\circ}C$. Two types of CVD-SiC films were prepared for the micro-tensile test. SiC-A exhibited a large grain size (0.4 ~ 0.6 m) and the [111] preferred orientation, while SiC-B had a small grain size (0.2 ~ 0.3 mm) and the [220] preferred orientation. Free silicon (Si) was co-deposited onto SiC-B, and stacking faults also existed in the SiC-B structure. The fracture strengths of the CVD-SiC coatings, as measured by the high-temperature micro-tensile test, decreased with the testing temperature. The high-temperature fracture strengths of CVD-SiC coatings were related to the microstructure and defects of the CVD-SiC coatings.

• 융합보안논문지
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• 제6권3호
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• pp.117-126
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• 2006

본 논문은 소프트웨어 신뢰성장 모형에 대한 베이지안 모수추론과 모형선택 방법이 연구되었다. 소프트웨어 성장 모형은 내재되어 있는 오류와 고장 간격시간으로 모형화하면 소프트웨어 개발 단계에서 유용하게 사용할 수 있다. 본 논문에서는 사후 분포의 정보를 얻기 위한 다중 적분문제에 있어서 일종의 마코브 체인 몬테칼로 방법인 깁스 샘플링을 사용하여 사후 분포의 계산이 이루어졌다. 확산 사전 분포를 가진 소프트웨어 신뢰성에 의존된 일반적 순서 통계량 모형에 대하여 베이지안 모수 추정이 이루어 졌고 효율적인 모형의 선택방법도 시행되었다. 모형 설정과 선택 판단기준은 편차 자승합을 이용한 적합도 검정과 추세 검정이 사용되었다. 본 논문에서 사용된 소프트웨어 고장 자료는 Minitab(version 14) 통계 페키지에 있는 와이블분포(형상모수가 2이고 척도모수가 5)에서 발생시킨 30개의 난수를 이용한 모의 실험자료를 이용하여 고장자료 분석을 시행하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권5호
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• pp.873-882
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• 2010

본 논문에서는 비재생혼합보증이 종료된 이후의 교체정책에 대한 베이지안 접근을 고려한다. 이때, 비재생혼합보증은 비재생무료교체보증과 비재생비례교체보증의 혼합된 형태가 된다. 최적의 교체주기를 결정하기 위하여 기대비용과 기대비가동시간에 근거한 기준이 사용되는데, 이를 위해서 단위시간당 기대비용과 단위시간당 기대비가동시간이 각각 구해진다. 시스템의 고장시간이 불확실한 모수를 갖는 와이블분포를 할 때, 베이지안 접근에 근거하여 최적의 교체정책이 제안된다. 이때, 최적의 교체주기를 결정하기 위해서 Jiang과 Ji (2002)에 의해서 제안된 총밸류함수가 사용된다. 끝으로, 본 논문에서 제안된 베이지안 교체정책을 설명하기 위해서 수치적 예를 살펴본다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권2호
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• pp.327-336
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• 2014

재발 사건 자료란 연구대상이 같은 종류의 사건을 반복적으로 경험할 때 발생하는 자료이다. 이러한 재발 사건은 사회과학, 자연과학, 공학, 의약학 등 다양한 분야에서 나타날 수 있다. 재발 사건자료를 분석할 때 연구자의 관심에 따라 사건 발생시간이나 사건 발생간의 소요시간을 이용하여 분석할 수 있다. 이 논문에서는 사건 발생시점간의 소요시간을 이용하여 불완전한 관측을 가진 재발 사건자료를 분석하고자 한다. 이 자료의 특징은 일부 관측대상들이 일정기간 동안 연구에서 제외되는 관측틈을 갖는다는 것이다. 이 때 관측틈은 불완전한 형태로 나타나게 되는데 그 이유는 관측틈의 시작시점은 알고 있지만 종료시점은 알 수 없기 때문이다. 이러한 미지의 종료시점을 추정하기 위해서 구간 중도 절단 방법이 적용된다. 따라서 종료시점이 추정된 후 프레일티를 포함한 회귀모형을 적용하여 공변량이 사건 재발에 미치는 영향을 알아볼 수 있다. 또한 제안한 방법을 실제자료에 적용하여 관측틈을 고려한 경우와 고려하지 않은 경우를 비교하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.9-18
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• 2006

유한고장수를 가진 비동질적인 포아송 과정에 기초한 모형들에서 잔존 결함 1개당 고장 발생률은 일반적으로 상수, 혹은 단조증가 및 단조 감소 추세를 가지고 있다. 본 논문에서는 기존의 소프트웨어 신뢰성 모형인 Goel-Okumoto 모형과 Yamada-Ohba-Osaki 모형을 재조명하고 최근에 Gupta 와 Kundu(2001)에 의해서 2 모수 감마분포나 와이블 분포의 대체모형으로서 여러 가지 수명자료를 분석함에 있어서 효율적 분포가 됨이 밝혀진 지수화된 지수 분포를 이용한 모형을 제안하였다. 고장 간격시간으로 구성된 자료를 이용한 모수추정 방법은 최우추정법과 일반적인 수치해석 방법인 이분법을 사용하여 모수 추정을 실시하고 효율적인 모형 선택은 편차자승합(SSE), AIC 통계량 및 콜모고로프 거리를 적용하여 모형들에 대한 효율성 입증방법을 설명하였다. 소프트웨어 고장 자료 분석에서는 NTDS 자료를 통하여 분석하였다. 이 자료들에서 기존의 모형과 지수화된 지수 분포 모형의 비교를 위하여 산술적 및 라플라스 검정, 편의 검정 등을 이용하였다.