• 대한수학회지
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• 제36권3호
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• pp.509-525
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• 1999

In this paper we obtain sharp upper and lower bounds of samll ball and large deviation probabilities for the increments of Gaussian processes with stationary increments, whose results are essential to establish Chung type laws of iteratted logarithm.

• 한국경영과학회지
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• 제22권4호
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• pp.151-165
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• 1997

We propose a method for estimating the probability of perfect PM from successive failure times of a repairable system. The system under study is maintained preventively at periodic times, and it undergoes minimal repair at failure. We consider Brown-Proschan imperfect PM model in which the system is restored to a condition as good as new with probability P and is otherwise restored to its condition just prior to failure. We discuss the identifiability problem when the PM modes are not recorded. The expectation-maximization principle is employed to handle the incomplete data problem. We assume that the lifetime distribution belongs to a parametric family with increasing failure rate. For the two parameter Weibull lifetime distribution, we propose a specific algorithm for finding the maximum lifelihood estimates of the reliability parameters : the probability of perfect PM (P), as well as the distribution parameters. The estimation method will provide useful results for maintaining real systems.

• 한국해안해양공학회지
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• 제4권4호
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• pp.250-260
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• 1992

본 논문에서는 비교적 장기간의 조위 관측자료가 축적되어 있는 인천, 제주, 여수, 부산, 묵호에 대하여 극치확률법과 결합확률법을 이용하여 극치해면을 산정하였다. 극치확률법의 분포는 Gumbel, Weibull 및 일반화 극치(GEV)분포에 대하여 최소자승법, 모멘트법, 확률가중적률(PWM)법으로 parameter를 추정하여 극치해면을 산출하였다. 그 결과 Gumbel 분포와 최소자승법이 각각 다른 분포와 다른 parameter 추정법에 비해 크게 추정되는 경향이 있다. 그리고 결합확률법이 극치확률법 보다 대략 5-l0cm 정도 크게 나타났다. 이는 극치확률법이 tide와 surge가 동시에 발생한 조위를 사용한 반면 결합확률법은 동시 발생하지 않은 극치 tide와 극치 surge도 포함하여 극치해면을 산출하기 때문에 값이 조금 크게 추정된다.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제9권1호
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• pp.61-77
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• 1980

In response surface experiments, a polynomial model is often used to fit the response surface by the method of least squares. However, if the vectors of predictor variables are multicollinear, least squares estimates of the regression parameters have a high probability of being unsatisfactory. Hoerland Kennard have demonstrated that these undesirable effects of multicollinearity can be reduced by using "ridge" estimates in place of the least squares estimates. Ridge regrssion theory in literature has been mainly concerned with selection of k for the first order polynomial regression model and the precision of $\hat{\beta}(k)$, the ridge estimator of regression parameters. The problem considered in this paper is that of selecting k of ridge regression for a given polynomial regression model with an arbitrary order. A criterion is proposed for selection of k in the context of integrated mean square error of fitted responses, and illustrated with an example. Also, a type of admissibility condition is established and proved for the propose criterion.criterion.

• 품질경영학회지
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• 제10권2호
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• pp.18-24
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• 1982

This paper estimates the reliability & mean time to failure (MTIF) of a cyclic or acyclic network system by the Monte-Carlo simulation method. Estimates of MTTF and Reliability become difficult as the complexity of a system increases. The method in this paper finds all simple paths from the given network, and then simulates the reliability of the required time and MTFF by using these paths. Life-times of the components in a network follow some probability distributions (Exponential, Weibull, Normal, Lognormal, etc.). The method, written in Level II. Basic Language, is validated for some simple examples and then estimates the reliability and MTFF of some cyclic network system.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제15권6호
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• pp.939-946
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• 2008

In this paper the support vector method is presented for the probability density function estimation when the sample observations are contaminated with random noise. The performance of the procedure is compared to kernel density estimates by the simulation study.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제7권1호
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• pp.11-16
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• 1978

Bayesian procedures are in vogue to revise the parameter estimates of the forecasting model in the light of actual time series data. In this paper, we study the Bayes forecast for demand and the risk when (a) 'noise' and (b) mean demand rate in a constant process model have moderately non-normal probability distributions.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2006년도 정기학술발표대회 논문집
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• pp.175-180
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• 2006

건축 프로젝트의 초기단계에서 실시하는 개산견적의 결과값인 예측된 공사비(개산견적 공사비)는 실제 시공한 후 정산한 공사비(실 공사비)와 차이가 발생할 수밖에 없는 리스크가 존재한다. 따라서 개산견적 공사비를 실 공사비와 비교했을 때 얼마나 정확하며 얼마나 신뢰할 수 있는지 평가하고, 개산견적의 신뢰도를 향상시킬 수 있으면 매우 유용하다. 본 연구는 건축 프로젝트 초기단계에서 실시하는 개산견적의 신뢰도를 견적전문가들의 지식을 활용하여 평가하고 이를 바탕으로 신뢰도 향상을 위한 대안을 제시할 수 있는 방안을 제안하고자 한다. 본 연구를 수행하기 위하여 실제 개산견적을 수행하고 공사를 실시한 83개의 건설 프로젝트 자료를 수집하였다. 본 연구에서 개발한 개산견적의 신뢰도를 평가하는 모델을 이용하게 되면 발주자 또는 의사결정자는 개산견적 공사비가 얼마나 신뢰할 수 있는 파악할 수 있게 된다. 또한 평가에 대한 검토와 피드백이 가능하여 개산견적 신뢰도 향상을 위한 방안을 모색할 수 있게 된다. 이러한 과정을 통해서 개산견적의 신뢰도에 좋지 않는 영향을 주는 요인의 상황(현황)윤 찾아내어 신뢰도 평가가 높게 되도록 상황을 개선시켜 다시 견적하면 개산견적의 신뢰도를 높일 수 있게 된다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.631-634
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• 2004

In this paper, the Bayesian recurrent neural network (BRNN) is proposed to predict time series data. Among the various traditional prediction methodologies, a neural network method is considered to be more effective in case of non-linear and non-stationary time series data. A neural network predictor requests proper learning strategy to adjust the network weights, and one need to prepare for non-linear and non-stationary evolution of network weights. The Bayesian neural network in this paper estimates not the single set of weights but the probability distributions of weights. In other words, we sets the weight vector as a state vector of state space method, and estimates its probability distributions in accordance with the Bayesian inference. This approach makes it possible to obtain more exact estimation of the weights. Moreover, in the aspect of network architecture, it is known that the recurrent feedback structure is superior to the feedforward structure for the problem of time series prediction. Therefore, the recurrent network with Bayesian inference, what we call BRNN, is expected to show higher performance than the normal neural network. To verify the performance of the proposed method, the time series data are numerically generated and a neural network predictor is applied on it. As a result, BRNN is proved to show better prediction result than common feedforward Bayesian neural network.

• 전산구조공학
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• 제2권2호
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• pp.62-72
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• 1989

본 연구는 확률에 기초한 한국의 기본 설계풍속 추정을 위한 합리적인 방법을 제시하고 위험도에 기초한 전국의 설계풍속지도를 제안한다. 본 논문에서는 장기기록 지역의 계절풍 연 최대 풍속자료와 단기기록 지역의 계절풍 월 최대 풍속자료의 극치 Type I 분포 모형에 대한 적합성을 검토하였고, 극치 태풍 풍속 분포 추정에서는 Monte-Carlo 시뮬레이션을 이용하여 간접적인 해석방법이 적용되었다. 태풍과 계절풍에 대한 기본 설계풍속은 두개 분포의 적(product)으로 된 혼합모형에서 구한다. 본 연구 결과로부터 제안된 모형과 방법은 현재 한국에서 가용한 단기기록 풍속자료를 이용한 위험도에 기초한 기본설계풍속과 기본 설계풍속지도의 개발에 실용적인 도구로 활용 가능하다고 본다.