본 논문에서는 제로팽창 음이항(ZINB) 회귀모형에서 회귀계수에 대한 추론방법으로 마코프체인몬테카를로(MC MC) 기법을 이용한 베이지안 추론방법을 제안하였다. 본 연구에서 고려한 ZINB 회귀모형은 반응변수의 평균뿐만 아니라 제로팽창확률에 대한 회귀모형을 고려한 것으로서 Jang, et al.(2010)의 연구를 확장한 것이다. 아울러 실제사례에 본 연구에서 제안한 베이지안 추론방법을 적용하고 과대산포를 허용하지 않는 제로팽창 포아송(ZIP) 회귀모형과 적합결과를 DIC를 이용하여 비교하였다. 실제 사례분석 결과 ZINB 회귀모형의 DIC가 ZIP모형보다 작게 나타나 ZINB 회귀모형이 ZIP 회귀모형보다 잘 적합되었음을 알 수 있었다.
Low frequency oscillation of inter-area system is important problem in power system areas because the operation conditions of power system depend on it. Generally, the analysis of the problem is used by small signal stability. Especially, the analysis results are affected by decision of load models. In this paper, the effect of the analysis results was studied according to load component characteristics. ZIP model, popular in large-scaled power system analysis, was used as the load model. Many cases were studied according to the combination of ZIP model in inter-area system.
본 연구는 청주시의 가로구간 교통사고를 다루고 있다. 연구의 목적은 가로구간의 사고모형을 개발하는 데 있다. 이를 위해서 이 연구에서는 전체 322개 세부구간으로 분리된 간선도로의 사고 자료를 이용하여 ZAM 모형을 개발하는데 중점을 두고 있다. ZAM 모형의 일종인 ZIP(zero inflated Poisson model)과 ZINB(zero inflated negative binomial model)를 중심으로 분석한 연구의 주요결과는 다음과 같다. 첫째, 모형의 적합성을 결정하는 Vuong 통계 값과 과분산계수 ${\alpha}$의 t 통계 값을 바탕으로 개발된 다양한 모형을 평가한 결과, 포아송, 음이항, ZIP 및 ZINB 회귀모형 중 ZINB 모형이 최적인 것으로 나타난다. 둘째, ZINB 모형은 t, ${\rho}$ 및 ${\rho}^2$값 (0.63)의 관점에서 보면, 다른 모형에 비해서 통계적으로 매우 의미 있는 모형으로 평가된다. 마지막으로, 개발된 ZINB 모형의 사고 요인은 교통량, 진출입구 수 그리고 중앙분리대 길이로 분석된다. 교통량과 진출입구 수는 사고발생에 '+'요인, 그리고 중앙분리대 길이는 '-'요인으로 평가된다.
65세 이상 고령운전자의 경우 지난 10년 새 교통사고건수는 3만 7,000건에서 27만 4,000건으로 무려 640.5% 증가되었다. 이는 전체사고에서 차지하는 비율이 1.2%에서 3.1배 증가한 3.7%를 차지하고 있는 것으로 교통안전 관련기관에서는 여러 대책을 강구하고 있다. 무엇보다 고령운전자의 행동특성 및 신체특성에 대한 심층연구를 통해 안전대책과 연계하는 방안이 중요하다 할 수 있다. 본 연구에서는 고령운전자의 행동특성을 측정할 수 있는 운전자 적성검사(Driving Aptitude) 항목과 교통사고 자료를 토대로 고령운전자 운전특성과 사고특성을 연결한 실증연구를 수행하였다. 영향모형 개발을 위해 활용한 방법론은 영과잉 회귀모형을 적용하였고, ZIP 회귀모형과 ZINB 회귀모형에 대하여 베이지안 추론을 이용한 사고예측 모형을 선택하였다. AAE분석결과 ZIP 회귀모형이 적합하며, 3가지 변수속도예측, 주의전환, 인지능력이 고령자사고와 영향관계에 있음을 확인할 수 있었다.
2012년부터 시행 예정인 신재생에너지 의무할당제(RPS)의 도입으로 향후 태양광 및 풍력 등의 그린 에너지가 향후 지속적으로 배전계통에 연계, 운용될 것으로 예상된다. 이때 정상상태의 계통전압을 해석하기 위해서는 부하모델링이 필수적이다. 본 논문에서는 가장 많이 활용되고 있는 ZIP 부하모델을 활용하여 배전계통에서 효과적인 전압해석법을 제안하고, 수치해석 및 PSCAD/EMTDC를 이용하여 제안한 전압해석법의 유효성을 검증한다.
This study deals with the rear-end collision at roundabouts. The purpose of this study is to develop the accident models of rear-end collision in Korea. In pursuing the above, this study gives particular attention to developing the appropriate models using Poisson, negative binomial model, ZAM, multiple linear and nonlinear regression models, and statistical analysis tools. The main results are as follows. First, the Vuong statistics and overdispersion parameters indicate that ZIP is the most appropriate model among count data models. Second, RMSE, MPB, MAD and correlation coefficient tests show that the multiple nonlinear model is the most suitable to the rear-end collision data. Finally, such the independent variables as traffic volume, ratio of heavy vehicle, number of circulatory roadway lane, number of crosswalk and stop line are adopted in the optimal model.
So far, the importance for an accurate load model has been constantly raised and its necessity would be further more emphasized. Currently used load model for analysis of power system in Korea was developed 10 years ago, which is aggregated by applying the statistically estimated load compositions to load models based on individual appliances. As modern appliances have diversified and rapidly changed, the existing load model is no longer compatible with current loads in the Korean power system. Therefore, a measurement based load model is more suitable for modern power system analysis because it can accurately include the load characteristics by directly measuring target load. This paper proposes a ZIP model employing a Kalman-filter as the estimation algorithm for the model parameters. The Kamlan-filter based parameter identification offers an advantage of fast parameter determination by removing iterative calculation. To verify the proposed load model, the four-second-interval real data from the Korea Energy Management System (K-EMS) is used.
이 연구는 청주시의 가로구간 교통사고를 다루고 있다. 연구의 목적은 가로구간의 기능별 사고모형을 개발하는 데 있다. 이를 위해서 이 연구는 전체 472개의 세부구간으로 분리된 주간선도로와 보조간선도로의 사고 자료를 이용하여 적합한 모형을 개발하는데 중점을 두고 있다. 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 주간선과 보조간선도로의 사고특성에 대한 t 검정은 두 도로의 사고건수와 EPDO에 차이가 있는 것으로 나타나 기능별 사고모형 개발이 적절한 것으로 분석된다. 둘째, 주간선도로의 EPDO와 사고건수는 모두 ZINB모형이 적합한 것으로 분석된다. 셋째, 보조간선도로 EPDO는 ZINB모형, 그리고 사고건수는 ZIP모형이 최적인 것으로 분석된다. 마지막으로 주간선도로 사고모형(ZINB)의 공통변수는 교통량과 굴곡점수, 보조간선도로의 EPDO모형(ZINB)과 사고건수모형(ZIP) 공통변수는 평균종단경사인 것으로 평가된다.
본 연구에서는 최근 기후변화로 인한 집중호우의 발생횟수의 경향을 확률적으로 분석함에 있어 1개월 동안 80 mm/day 이상의 강우사상을 집중호우로 정의하여, 대구 및 부산 강우관측소로부터 수집된 384개월 동안의 집중호우를 분석하였다. 집중호우 월별 발생횟수와 같은 형식의 자료의 확률적 분석은 대개 Poisson 분포 (POI)가 사용되나 자료에 포함된 0자료의 과잉은 확률분포를 왜곡시키는 문제를 발생시킨다. 본 연구에서는 이 문제를 개선하기 위하여 개발된 일반화 Poisson 확률분포 (GPD), 0-과잉 Poisson 확률분포 (ZIP), 0-과잉 일반화 Poisson 확률분포 (ZIGP), Bayesian 0-과잉 일반화 Poisson 확률분포 (Bayesian ZIGP)를 집중호우 자료에 적용하고, 5개 모형의 특성을 비교분석하였으며, Bayesian ZIGP 모형의 구축에 있어서는 정보적 사전분포를 사용함으로써 모형의 정확도를 개선하였다. 분석결과 분석하고자 하는 자료에 0이 과다하게 포함되어 있는 경우 POI 및 GPD 분포는 관측결과와는 다른 결과를 제시하여 적절한 모형으로 고려되지 못함을 알 수 있었다. 5가지 모형 중 정보적 사전분포를 탑재한 Bayesian ZIGP 모형이 가장 관측 자료와 유사한 결과를 도출하였으나 모형의 구축에 수반되는 실용적인 측면을 고려하면 ZIP 모형도 충분히 사용될 수 있는 모형으로 추천되었다.
본 논문은 Context Tree Weighting (CTW) 를 이용하여 Adaptive Multi-Rate (AMR) 데이터의 압축 성능을 개선하는 알고리즘을 제안한다. AMR은 IMT-2000에서 채택된 음성부호화 표준안으로써, 무선채널의 환경변화에 대처할 수 있도록 4.75 kbit/s 에서 12.2 kbit/s 까지 8가지의 전송률을 지원한다. CTW는 산술부호화기의 일종으로, 가변 차수 마르코프 모델을 사용하는 압축기이다. 우리는 CTW가 비트단위로 수행한다는 점을 고려하여 AMR 데이터를 변환한 후 CTW로 압축하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘의 유효성을 검증하기 위하여 ZIP을 포함한 기존 압축방식과 제안된 알고리즘의 압축률을 비교하는 실험을 하였다. 실험 결과, AMR 데이터의 평균 추가 압축률이 ZIP의 경우 약 3.21%, 제안된 알고리즘의 경우 약 9.10%로 나타났다. 따라서 본 논문에서 제안한 알고리즘이 AMR 데이터의 압축 성능을 약 5.89% 개선하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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