• 융합보안논문지
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• 제7권3호
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• pp.51-60
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• 2007

무한고장수를 가진 비동질적인 포아송 과정에 기초한 모형들에서 잔존 결함 1개당 고장 발생률은 일반적으로 상수, 혹은 단조증가 및 단조 감소 추세를 가지고 있다. 본 논문에서는 소프트웨어 신뢰성 모형인 지수분포모형과 어랑 분포 모형을 재조명하고 보다 현실적인 혼합분포모형을 제안 하였다. 고장 간격시간으로 구성된 자료를 이용한 모수추정 방법은 최우추정법과 일반적인 수치해석 방법인 이분법을 사용하여 모수 추정을 실시하고 효율적인 모형 선택은 편차자 승합(SSE) 및 콜모고로프 거리를 적용하여 모형들에 대한 효율성 입증방법을 설명하였다. 소프트웨어 고장 자료 분석에서는 41개의 고장 수를 가진 S27[12] 자료를 통하여 분석하였다. 이 자료들에서 지수분포 모형과 어랑분포 모형 및 혼합분포 모형의 비교를 위하여 산술적 및 라플라스 검정, 편의 검정 등을 이용하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.33-42
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• 2007

소프트웨어 제품의 정확한 인도시기를 예측하거나 효용성 및 신뢰성을 예측하기 위해서는 소프트웨어 테스팅 과정에서 중요한 요소인 테스트 커버리지를 이용하면 보다 효율적인 테스팅 작업을 할 수 있다. 이런 모형을 ENHPP모형이라고 한다. 본 논문에서는 기존의 소프트웨어 신뢰성 모형인 지수 커버리지 모형과 S-커버리지 모형을 재조명하고 이 분야에 적용될 수 있는 Burr 분포에 기초한 Burr 커버리지 모형을 제안하였다. 고장 간격 시간으로 구성된 자료를 이용한 모수추정 방법은 최우추정법 과 일반적인 수치해석 방법인 이분법을 사용하여 모수 추정을 실시하고 효율적인 모형 선택은 편차자승합(SSE) 및 콜모고로프 거리를 적용하여 모형들에 대한 효율적인 모형선택도 시도하였다. NTDS 자료를 사용한 임무시간 비교 분석한 결과 Burr 커버리지 모형 시행이 지수나 S-형 모형보다 우수함을 보이고 있다. 이 자료들에서 기존의 모형과 Burr 커버리지 모형의 비교를 위하여 산술적 및 라플라스 검정, 편의 검정등을 이용하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제16권1호
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• pp.103-113
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• 2009

표본조사에서 무응답은 비 표본추출오차를 발생시키는 중요한 원인 중 하나이다. 단위무응답이 발생하는 경우 무응답에 의한 편향을 줄이는 동시에 추정의 정도를 향상시키기 위해 단위무응답 조정층을 구성해 무응답 가중치 조정을 하는 것이 일반적이다. 본 연구에서는 무응답 조정층 구성과 관련된 기존의 이론들을 정리하고 어업총조사 자료를 이용한 실증적인 모의실험을 통해 효과적으로 무응답 조정층을 구성하는 방안에 대해 살펴본다. 모의실험결과 응답성향에 따른 조정층 구성보다는 예측평균을 기준으로 한 조정층 구성이 효율성 측면에서 효과적인 것으로 나타났으며, 아울러 다른 관심변수에도 적용될 수 있는 로버스트한 조정층 구성을 위해서는 예측평균만을 고려하는 것보다 응답성향과 예측평균을 모두 고려한 조정층 구성방법이 효과적인 것으로 나타났다. 한편 무응답 조정을 위한 응답률 산출에 있어서 설계가중치의 적용 필요성에 대해 살펴본 결과 설계가중치 적용 여부는 추정결과에 거의 영향을 주지 않는다는 사실을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.45-53
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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 잔존 결함 1개당 고장 발생률이 증가추세를 가진 카이제곱 분포를 이용한 카이제곱 모형을 제안하였다. 고장 간격시간으로 구성된 자료를 이용한 모수추정 방법은 최우추정법과 일반적인 수치해석 방법인 이분법을 사용하여 모수 추정을 실시하고 효율적인 모형 선택은 편차자승합, AIC 통계량 및 콜모고로프 거리를 적용하여 모형들에 대한 효율성 입증방법을 설명하였다. 소프트웨어 고장 자료 분석에서는 카이제곱 모형에 대한 자유도를 형상모수의 척도로 간주하여 고장수가 비교적 큰 실측 자료(고장수가 86)인 Allen P.Nikora 와 Michael R.Lyu가 인용한 SYS2 자료을 통하여 분석하였다. 이 자료들에서 카이제곱 모형의 비교를 위하여 산술적 및 라플라스 검정, Kolmogorov검정 등을 이용하였다.

• 한국운동역학회지
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• 제23권1호
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• pp.53-62
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• 2013

The methods of fitting a circle to measured data, geometric fit and algebraic fit, have been studied profoundly in various areas of science. However, they have not been applied exactly to a biomechanics discipline for locating the center of rotation of a human joint. The purpose of this study was to generalize the methods to fitting spheres to the points in 3-dimension, and to estimate the center of rotation of a hip joint by three of geometric fit methods(Levenberg-Marquardt, Landau, and Sp$\ddot{a}$th) and four of algebraic fit methods(Delogne-K${\aa}$sa, Pratt, Taubin, and Hyper). 1000 times of simulation experiments for flexion/extension and ad/abduction at an artificial hip joint with four levels of range of motion(10, 15, 30, and $60^{\circ}$) and three levels of angular velocity(30, 60, and $90^{\circ}$/s) were executed to analyze the responses of the estimated center of rotation. The results showed that the Sp$\ddot{a}$th estimate was very sensitive to the marker near the center of rotation. The bias of Delogne-K${\aa}$sa estimate existed in an even larger range of motion. The Levenberg-Marquardt algorithm of geometric fit and the Pratt of algebraic fit showed the best results. The combination of two methods, using the Pratt's estimate as initial values of the Levenberg-Marquardt algorithm, could be a candidate of more valid estimator.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.2311-2318
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• 2007

유한고장수를 가진 비동질적인 포아송 과정에 기초한 모형들에서 잔존 오류 1개당 고장 발생률은 일반적으로 상수, 혹은 단조증가 및 단조 감소 추세를 가지고 있다. 소프트웨어 제품의 정확한 인도시기를 예측하거나 효용성 및 신뢰성을 예측하기 위해서는 소프트웨어 테스팅 과정에서 중요한 요소인 테스트 커버리지를 이용하면 보다 효율적인 테스팅 작업을 할 수 있다. 이런 모형을 ENHPP모형이라고 한다. 본 논문에서는 기존의 소프트웨어 신뢰성 모형인 지수 커버리지 모형과 S-커버리지 모형을 재조명하고 이 분야에 적용될 수 있는 Kappa 분포를 이용한 모형인 Kappa 커버리지 모형을 제안하였다. 고장 간격시간으로 구성된 자료를 이용한 모수추정 방법은 최우추정법과 일반적인 수치해석 방법인 이분법을 사용하여 모수 추정을 실시하고 효율적인 모형 선택은 편차자승합(SSE) 및 콜모고로프 거리를 적용하여 모형들에 대한 효율적인 모형 선택도 시도 하였다. 수치적인 예에서는 실제 고장자료를 통하여 분석하였다 이 자료들에서 기존의 모형과 Kappa 커버리지 모형의 비교를 위하여 산술적 및 라플라스 검정, 편의 검정 등을 이용하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.514-522
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• 2007

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 이 분야에 적용될 수 있는 Burr 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 효율적인 모형 선택도 시도 하였다. 소프트웨어 고장 자료 분석에서는 실제 고장자료를 통하여 분석하였다. 이 자료들에서 기존의 모형과 Burr 분포 모형의 비교를 위하여 산술적 및 라플라스 검정, 편의 검정 등을 이용하였다.

• 응용통계연구
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• 제29권7호
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• pp.1459-1473
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• 2016

시간의 흐름에 따라 관측되는 경시적(longitudinal) 자료의 경우, 경시적 자료와 생존(survival) 자료가 종종 동시에 수집된다. 이 때 경시적 자료에서 발생하는 결측이 생존자료와의 연관성으로 인해 발생한 무시할 수 없는 결측(non-ignorable missing)이라면, 경시적 자료분석 방법만으로는 두 자료 간의 연관성을 고려하지 않아 독립변수에 대한 효과는 편향된 결과를 얻게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 결측의 원인이 생존시간과 연관되어 있으므로 생존모형을 고려하여 불편추정량을 얻기 위해 경시적 자료와 생존자료의 결합모형에 대한 연구가 이루어져 왔다. 본 논문은 경시적 자료의 형태가 영이 많이 존재하는 영과잉 가산자료(zero-inflated count data)와 생존자료의 결합모형을 연구하였다. 경시적 영과잉 가산자료와 생존자료는 각각 허들모형(hurdle model)과 비례위험모형(proportional hazards model)의 부 모형을 적용하였고, 두 부 모형들의 변량효과가 다변량 정규분포를 따른다는 가정을 통하여 결합하였다. 모수의 최우추정법으로 EM 알고리즘을 활용하였고, 추정된 표준오차를 계산하기 위해 프로파일 우도(profile likelihood)를 이용하였다. 최종적으로 모의실험을 통해 두 부 모형의 변량효과 간 상관관계가 존재하는 경우 결합모형이 개별적 모형보다 편의와 포함확률(coverage probability)의 측면에서 더 우수함을 보였다.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제23권11호
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• pp.1445-1454
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• 2010

Two separate animal trials were conducted to evaluate the coincidence of dry matter intake (DMI) and average daily gain (ADG) predicted by the Cornell Net Carbohydrate and Protein System (CNCPS) and observed actually in crossbred growing bulls kept in a traditionally confined feeding system in China. In Trial 1, 45 growing Simmental${\times}$Mongolia crossbred F1 bulls were assigned to three treatments (T1-3) with 15 animals in each treatment. Trial 2 was conducted with 60 Limousin${\times}$Fuzhou crossbred F2 bulls allocated to 4 treatments (t1-4). All of the animals were confined in individual stalls. DMI and ADG for each bull were measured as a mean of each treatment. All of the data about animals, environment, management and feeds required by the CNCPS model were collected, and model predictions were generated for animals on each treatment. Subsequently, model-predicted DMI and ADG were compared with the actually recorded results. In the three treatments in Trial 1, 93.3, 80.0 and 73.3% of points fell within the range from -0.4 to 0.4 kg/d for DMI mean bias; similarly, in the four treatments in Trial 2, about 86.7, 73.3, 73.3 and 80.0% of points fell within the same range. These results indicate that the CNCPS model can accurately predict DMI of crossbred bulls in the traditionally confined feeding system in China. There were no significant differences between predicted and observed ADG for T1 (p = 0.06) and T2 (p = 0.09) in Trial 1, and for t1 (p = 0.07), t2 (p = 0.14) and t4 (p = 0.83) in Trial 2. However, significant differences between predicted and observed ADG values were observed for T3 in Trial 1 (p<0.01) and for t3 in Trial 2 (p = 0.04). By regression analysis, a statistically different value of intercept from zero for the regression equation of DMI (p<0.01) or an identical value of ADG (p = 0.06) were obtained, whereas the slopes were significantly different (p<0.01) from unity for both DMI and ADG. Additionally, small root mean square error (RMSE) values were obtained for the unbiased estimator of the two variances (DMI and ADG). Thus, the present results indicated that the CNCPS model can give acceptable estimates of DMI and ADG of crossbred growing bulls kept in a traditionally confined feeding system in China.

• 한국음향학회지
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• 제28권1호
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• pp.77-83
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• 2009

본 논문에서는 비정상 잡음환경에서 음질향상을 위한 비선형 함수와 사전 음성부재 확률을 이용한 최소 통계치(MS) 방법의 잡음전력편의 보상 방법을 제안한다. 비정상 잡음환경에서 잡음전력추정을 위해 최소 통계치 방법이 잘 알려져 있지만, 예측된 잡음전력 추정 값은 실제 잡음 전력 값보다 하향 편의 되는 특성을 나타낸다. 제안한 방법은 비선형 함수를 적용한 적응보상파라미터와 사전 음성부재 확률 값을 혼용하는 잡음전력편의 보상방법이다. 특히, 적응보상 파라미터는 사후 SNR을 이용한 비 선형함수를 적용하여 잡음수준의 증감에 따라 파라미터 값을 조절한다. 또한, 사전 음성부재확률 값이 1로 수렴할 경우, 적응보상파라미터 값은 각 주파수별로 최대치까지 증가하지만, 확률 값이 0에 가까워지면 반대의 특성을 나타낸다. 제안한 알고리즘의 잡음전력추정 및 음질향상의 성능평가를 위해 다양한 종류의 잡음과 비정상적인 극심한 잡음환경을 설정하여 실험하고, 음질향상을 위해 주파수 차감법과 결합하였다. 알고리즘의 성능은 다양한 잡음환경의 신호 대 잡음비 (SNR)와 Itakura-Saito 음질왜곡 평가법을 이용하여 기존 최소 통계치 (MS)방법에 비해 우수한 결과를 나타냈다.