점착성 유사는 유사가 가지는 점착력에 의해 응집현상을 겪으며 그 크기와 밀도가 변화한다. 유사의 크기와 밀도는 침강속도에 직접적인 영향을 주며 침강속도으 변화는 유사의 거동에 매우 중요한 작용을 한다. 따라서 점착성 유사의 크기 특성을 파악하는 것은 매우 중요하다. 이전의 많은 연구는 점착성 유사의 입도분포가 대수정규분포를 따른다고 주장하고 있다. 그러나 그 가정이 합리적인지에 대해 분석한 연구는 많지 않다. 본 연구는 통계학적 방법 중 적합도 검정을 이용하여 실제 점착성 유사가 어떠한 분포를 모사하는지 분석하였다. 사용된 적합도 검정 방법은 Kolmogorov-Sminorv(K-S) 검정이며 적합도 판정의 기준은 유의수준 5%를 기준으로 하였다. 그 결과, 실험실 실험에서 측정된 플럭의 입도분포와 현장 실험에서 측정된 입도분포는 다른 결과를 보였다. 현장 실험의 경우, 분포가 오른쪽으로 왜곡된 지수분포의 형태를 나타냈으며, Gamma 분포가 가장 우수하게 모사하였다. 실험실 실험의 경우 일반적인 양의 왜도를 가지는 분포를 나타냈으며 GEV분포가 점착성 유사의 입도분포를 가장 잘 모사하였다. 대수정규 분포의 경우 일반적으로 이용하는 2-매개변수 대수정규분포일 경우 현장실험과 실험실 실험 모두 적합하지 않았다. 그러나 위치 매개변수를 추가하여 3-매개변수 대수정규분포를 사용하면 점착성 유사의 입도분포를 잘 모사하는 것으로 판단된다. 따라서 점착성 유사의 입도분포를 무조건적으로 대수정규분포로 사용하는 것은 지양해야할 것으로 판단된다.
경쟁위험(competing risk) 하에서의 누적 발생함수(cumulative incidence function)는 일반적으로 비모수적 방법으로 추정된다. 그러나 관심 있는 원인에 의한 사건이 다른 원인에 의한 사건보다 상대적으로 적게 발생하는 경우에 비모수적 방법으로 추정된 누적발생함수는 이산성으로 인해 다소 정확하지 않게 된다. 이와 같은 경우에 Bryant와 Diagnam(2004)는 관심 있는 원인에 대한 원인특정적 위험함수(cause-specific hazard function)를 모수적으로 모형화하고 다른 원인에 의한 사건은 비모수적으로 추정하는 준모수적 방법을 제안했다. 본 연구에서는 준모수적 누적발생함수 추정량을 재표현하고 와이블분포모형과 대수 정규분포모형으로 확장하였다. 또한 대수 정규분포 원인특정적 위험모형일 경우 누적 발생함수에 대한 비모수적 추정량, 와이블분포 준모수적 추정량과 대수 정규분포 준모수적 추정량의 효율성을 비교하며 준모수적 추정량의 성능과 모형 오설정이 미치는 영향을 살펴보았다.
대수정규분포와 와이블분포는 비정규분포를 하는 공정특성에 반영된다. Hahn 과 Shapir(1967)의 수치 예를 통해 이러한 대수정규분포와 와이블분포를 식별하는 검정방법으로 최우비 검정(RML)을 사용하였다. 검정결과 와이블분포를 하는 공정으로 판단되어, 와이블분포 의 모수 추정은 실무에서 그래프와 수식으로도 쉽게 추정할 수 있는 수정적률추정량(MME)를 이용하여 공정 능력을 평가하였다. 공정능력의 평가 측도로 공정능력지수와 불량률(PPM)의 측도와 병행하여 나타내었다. 공정능력 평가의 결과로 와이블분포를 하는 공정을 대수정규분포로 잘못 판단함으로써 발생하는 오류를 2가지 측도로 표현함으로써 올바르게 공정능력을 판단할 수 있도록 종합적인 정보를 제시하였다.
본 연구의 목적은 바이오어쎄이 측정오차의 통계적 분포가 섭취량 추정값에 미치는 영향을 분석하여 오차의 분포를 선정하는데 필요한 기준을 제시하는데 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 오차가 정규분포와 대수정규분포를 따른다고 가정한 경우에 대해 최대우도법을 사용하여 섭취량을 평가하였고 그 결과를 서로 비교해 보았다. 본 연구의 결과에 따르면, 검출한도보다 약간 높은 값을 갖는 폐 잔류량 측정결과의 경우 두 분포사이에서의 차는 거의 무시할 수 있을 정도로 작게 나타났다. 그러나 일일 소변 배설률에 대한 측정결과의 경우 오차가 대수정규분포를 따른다고 가정하였을 때의 결과가 정규분포를 따른다고 가정하였을 때의 결과보다 거의 10 % 정도 높게 평가되었다. 이러한 사실로 비추어 볼 때 불착도 요소가 계측통계 오차에 주로 기인되는 경우 오차의 분포가 섭취량 추정값에 거의 영향을 미치지 않는 것으로 사료되나, 불확도 요소에서 그 이외의 오차가 지배적인 경우에는 대수정규분포를 가정하여 섭취량을 추정하는 것이 바람직하다고 판단된다.
측정치의 데이터를 그림으로 나타내면 "종을 거꾸로 엎어놓은 모양(Bell Shaped Curve)"의 정 규분포를 이루는 것은 잘 알려진 사실이다. 그러나 수명시험데이터의 경우는 분포의 형이 찌 그러지게 된다. 수명분포는 Weibull분포에 따르므로 Weibull분포에 의한 해석을 하여야 하는 것이 원칙이나 대수정규분포로 근사시켜서 해석을 하여도 실용상 큰 지장은 없다. 수명시험의 경우는 파괴시험이며 장시간의 시험을 요하므로 적은 시료를 시험하는 것이 일반적이다. 특히 자동차공업에 있어서 수명시험은 중요한 품질특성의 하나이며 자동차의 조립에 쓰이는 수만개 부품의 수명을 예측하는 것은 매우 중요한 일이다. 따라서 이 적은 시료에서 얻어낸 데이터를 이용하여 "어떻게 수명의 예측을 올바르게 할 것인가\ulcorner" 하는 문제, 즉 신뢰성의 추정(Reliability Inference)과 로트의 판정이 중요한 문제인 것이다. 이러한 문제의 한 가지 방법으로서 외국에서 이미 널리 활용되고 있는 대수정규확율지를 이용한 수명데이터의 해석 방법을 소개하고자 한다.이터의 해석 방법을 소개하고자 한다.
본 연구에서는 원과 선분을 이용하여 복잡한 형상의 입자를 표현할 수 있는 2차원 개별요소법(DEM) 알고리즘에 3종류(균등분포, 정규분포, 대수정규분포)의 입도분포를 구현할 수 있도록 하였다. 개발된 프로그램을 이용하여 다양한 반지름을 갖는 원형요소를 구현하고 도상자갈을 원하는 입도분포로 모델링할 수 있었다. 그리고 우선적으로 균등분포에 대하여 변위제어 하중 재하 방식에 의하여 도상으로부터 노반으로 전달되는 응력을 파악하였다.
제주도 지하수는 크게 상위지하수와 기저지하수로 분류된다. 해수와 수동역학적 균형을 유지하고 있는 기저지하수의 수위분포도 작성을 위하여 지구 통계기법인 정규크리깅과 코크리깅을 적용하였다. 정규크리깅에는 대수변환된 기저지하수위 자료만을 이용하였으며, 코크리깅에는 대수변환된 표고와 기저지하수위의 자료를 이용하였다. 그 결과 코크리깅에 의한 지하수위등고선도가 지형적인 변화가 복잡한 지역에서 더 정밀한 지하수위 등고선도를 만들 수 있었다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제2권2호
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pp.249-265
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1995
본 논문에서는 확률분포가 알려져 있지 않은 두 모집단 중 어느 하나로 새로운 관측치를 분류할 때 오분류확률이 분석자에 의해 사전에 정해진 수준에 부합할 수 있도록 커널 판별함수의 임계치를 결정하였다. 정해진 오분류확률을 만족시키기 위한 판별함수의 임계치는 붓스트랩(bootstrap)기법을 판별 함수에 적용시켜 계산된다. 본 논문에서 제시도된 방법은 모집단에 대한 모수적 가정이 없으므로 어느 분포에도 적용가능하며, 모집단이 정규분포, 대수정규분포, 이산형과 연속형 변수가 혼합된 분포의 경우 모의실험을 통하여 그 성능에 대한 검증을 하였다.
강우의 공간적 변동성을 파악하기 어려운 우량계 관측방법의 한계를 극복하기 위한 방법으로 레이더를 이용한 강우관측이 주목받고 있다. 레이더는 실시간으로 넓은 지역의 강우 현황을 파악하는 것이 가능하므로 강우 예측에 있어 매우 큰 장점을 갖는다. 그러나 레이더를 통해 관측된 강우는 실제값을 의미하지는 않는 것이 사실이다. 이에 본 연구에서는 레이더 및 우량계 강우자료가 대수정규분포를 따른다고 가정하는 경우의 편의보정 문제를 살펴보았다. 이를 위해 대수정규분포를 따르는 자료에 대한 평균값, 중앙값 및 최빈값에 대한 회귀선을 유도하여 검토하였다. 본 연구에서는 2003년에 발생한 태풍 매미로 인해 발생한 강우 사상이 대상 호우사상으로 적용되었으며, 이에 대한 강우자료는 관악산 레이더 강우 자료와 레이더의 관측 반경 내 존재하는 국토해양부 산하 127개 우량계 시강우 자료이다. 그 결과, 독립변수로 사용된 강우자료에 따라 그 차이가 매우 큰 것으로 나타났다. 독립변수로 레이더 강우를 사용한 경우에는 G/R 보정된 레이더 강우의 과소추정 문제가 나타날 것으로 보인다. 반대로 우량계 강우를 독립변수로 한 회귀선에서는 레이더 강우의 보정결과가 어떻게 나타날지는 뚜렷하지 않다. 따라서 위와 같은 회귀선을 통해 보정한 레이더 강우의 검토가 추가적으로 필요할 것으로 보인다. 그러나 이 경우에서는 독립변수로 레이더 강우를 사용한 경우에서 나타나는 레이더 강우의 과소추정 문제가 어느 정도 극복될 것으로 보인다. 아울러 일반적으로 적용되고 G/R 보정계수에 대한 검토 및 이에 대한 비교가 또한 필요할 것으로 판단된다.
강우장의 특성을 정량화하는 여러 통계적 특성치 중에 자주 사용되는 공간상관함수(또는 공간상관도)는 강우의 평가나 설계 그리고 강우장을 모형화하는데 중요하게 사용된다. 그러나 강우의 공간상관 구조는 여러 요인에 의해 많은 변동성을 가지고 있다. 이와 같은 강우의 공간상관구조에 대한 변동특성은 유역을 대표하는 공간상관구조를 결정하는데 문제점으로 작용한다. 따라서 본 연구에서는 이변량 혼합분포를 이용하여 강우를 모형화한 후 정규분포와 대수정규분포를 고려하여 월별, 자료의 시간간격별로 공간상관도를 유도하고 그 변동특성을 파악하였다. 대상유역인 금강유역의 28개 강우관측소의 자료를 이용한 결과 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다. (1) 무강우자료에 대한 영향을 고려한 결과, 세 가지의 경우(Case A, B, C) 중에서 Case A(+,+)의 경우가 #0#에 대한 공간상관함수의 왜곡이 최소가 되기 때문에 가장 적절한 경우이다. (2) 일반적으로 사용되는 정규분포보다는 이론적 그리고 실증적으로 더 적절한 대수정규분포를 사용해야 함이 바람직하다. (3) 월별 공간상관함수 중 지수함수적인 감소경향이 가장 뚜렷한 7월의 경우가 유역을 대표하는 공간상관함수로 적절하다. (4) 자료의 시간해상도별 공간상관도는 다르게 유도되기 때문에 각각에 대한 경우를 고려해야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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