• 한국지구과학회지
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• 제41권1호
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• pp.1-18
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• 2020

본 논문은 기상 모델의 미세구름물리 모수화 과정 내의 눈송이의 질량-크기 관계가 지표 강수 모의에 미치는 영향에 대해 연구에 관한 것이다. WDM6와 WSM6 미세구름물리 모수화 방안이 연구를 위해 사용되었다. 실제 관측된 자료를 바탕으로 산출된 Thompson의 눈송이의 질량-크기 관계를 도입하여 WDM6와 WSM6 내의 눈송이의 질량-크기 관계식을 대체하였다. 이상적인 스콜선과 한반도 겨울철 강수 사례에 대해 수정된 WDM6와 WSM6를 사용하여 민감도 실험을 실시하였다. 결과적으로, 대기 하층에서는 싸락눈과 빗방울의 혼합비가 증가하였고 눈송이의 혼합비는 감소하였다. 이러한 혼합비와 지표 강수의 변화는 빗방울과 눈송이의 충돌 및 병합 과정과 싸락눈의 융해 과정에 기인한 것으로 분석되었다.

• 응용통계연구
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• 제30권5호
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• pp.701-717
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• 2017

급속한 고령화로 인하여 미래의 인구와 인구구조에 관해 사회와 정부의 관심이 증가하고 있으며 우리나라의 사망률은 감소하고 있으나 감소폭은 변동적이다. 본 연구에서는 이를 고려할 수 있는 모형을 살펴보고자 LC 모형, LM 모형, BMS 모형 그리고 비모수평활 기법이 적용된 FDM과 Coherent FDM을 비교 분석하여 연령별 사망률과 기대수명 예측의 정확성 측면에서 남녀 사망률 개선 추이를 예측하는데 적합한 모형을 살펴보았다. 또한 우리나라 사망률 예측에 비모수 기법의 활용 가능성을 검토하였다. 분석 결과 최근 자료의 추세를 잘 반영하는 비모수기법을 활용한 인구통계모델인 FDM과 Coherent FDM의 예측력이 우수함을 알 수 있었다. 결과적으로 FDM과 Coherent FDM은 적합이 뛰어나고, 미래에 변화가 크지 않다면 예측력 또한 우수하다 볼 수 있을 것이다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.111-116
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• 2016

의미역은 자연어 문장의 서술어와 관련된 논항의 역할을 설명하는 것으로, 주어진 서술어에 대한 논항인식(Argument Identification) 및 분류(Argument Labeling)의 과정을 거쳐 의미역 결정(Semantic Role Labeling)이 이루어진다. 이를 위해서는 격틀 사전을 이용한 방법이나 말뭉치를 이용한 지도 학습(Supervised Learning) 방법이 주를 이루고 있다. 이때, 격틀 사전 또는 의미역 주석 정보가 부착된 말뭉치를 구축하는 것은 필수적이지만, 이러한 노력을 최소화하기 위해 본 논문에서는 비모수적 베이지안 모델(Nonparametric Bayesian Model)을 기반으로 서술어에 가능한 의미역을 추론하는 비지도 학습(Unsupervised Learning)을 수행한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.1446-1452
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• 1994

본 논문은 일반적으로 채택하고 있는 소자(device)의 수명분포인 와이블(Weibull) 분포를 적용하여 소자의 가속(accelerated) 수명 테스트에서 얻은 데이터, 즉 소자의 고정 시간을 이용하여 소자의 수명을 예측(prediction)하는데 필요한 보수(parameter)들을 추정 하는데 베이지안(Bayesian) 추정법을 이용하였다. 베이지안 추정법에서 모수를 추정하기 위해서는 사전정보가 있어야 하는데 본 논문에서는 사전정보 없이 현재의 정보만을 이용하여 모수를 추정하는 방법을 제안하였다. 스트레스가 온도인 경우, Arrhenius 모델을 적용하여 소자의 정상동작 상태에서의 수명을 예측 하는데 선형 추정을 하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.111-116
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• 2016

의미역은 자연어 문장의 서술어와 관련된 논항의 역할을 설명하는 것으로, 주어진 서술어에 대한 논항 인식(Argument Identification) 및 분류(Argument Labeling)의 과정을 거쳐 의미역 결정(Semantic Role Labeling)이 이루어진다. 이를 위해서는 격틀 사전을 이용한 방법이나 말뭉치를 이용한 지도 학습(Supervised Learning) 방법이 주를 이루고 있다. 이때, 격틀 사전 또는 의미역 주석 정보가 부착된 말뭉치를 구축하는 것은 필수적이지만, 이러한 노력을 최소화하기 위해 본 논문에서는 비모수적 베이지안 모델(Nonparametric Bayesian Model)을 기반으로 서술어에 가능한 의미역을 추론하는 비지도 학습(Unsupervised Learning)을 수행한다.

• 한국신뢰성학회:학술대회논문집
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• 한국신뢰성학회 2006년도 학술발표대회 논문집
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• pp.149-157
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• 2006

에스컬레이터 스텝 및 수평보행기 팰릿의 가속수명시험 국제 기준인 5백만회 시험조건 및 하중조건의 등가 현장 수명에 대한 근거를 산출하였다. 업체 및 산기원의 시험 데이터로부터 Weibull 모델을 추정하여 분석한 결과 에스컬레이터 스텝 및 수평보행기 팰릿의 형상모수가 각각 2.4$\sim$2.6 및 2.7$\sim$2.8로 산출되었다. 이 형상모수를 이용하여 본 연구에서 대상으로 한 에스컬레이터 스텝 및 수평보행기 팰릿의 B$_{10}$ 수명이 각각의 목표 수명 7년과 6년을 보증할 수 있음을 확인하였다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 한국벤처창업학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.237-240
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• 2022

창업기업은 ICO나 크라우드펀딩 등을 통해 소액주주로부터 자금을 조달하여 캐즘(chasm)을 무사히 통과하게 되면 전문투자기관으로부터 시리즈 투자를 유치하게 된다. 이는 시리즈 단계에서는 창업기업의 불확실성을 줄여주는 전문투자기관이 필요한 반면, 사업의 불확실성이 더 높은 캐즘단계에서는 전문투자기관이 존재하지 않아도 소액투자자들의 모집이 가능하다는 역설이라 할 수 있다. 이러한 역설을 설명하기 위해 본 연구에서는 일반투자자들이 복권형투자(lottery-type investment)에 참여하고 있음을 가정하고, 이에 대한 이론적인 고찰을 시도하였다. 복권형투자는 수익률의 분포가 높은 양의 왜도를 가질 때 이론적으로 가능하다. 사실 경제현상에서 정규분포를 찾아보긴 어렵고 왜도가 높은 파레토분포가 더 일반적이다. 정규분포에 기초한 기존의 가격모델은 오히려 특수해라고 할 수 있다. 기대효용이론에 기초한 복권형투자 모형은 실증분석을 통해 파레토분포의 형상모수(𝛼) 값이 먼저 추정되어야 설계가 가능하다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제9권1호
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• pp.87-95
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• 2008

정부는 2004년 상반기부터 실적단가집을 발행하여 실적공사비에 의한 예정가격 작성방안을 적극 활용하고자 하였다. 그러나, 건설업계에서는 현행 실적공사비제도가 내포하고 있는 문제점으로 인해 사업성 악화를 우려하며 실적공사비제도의 개선을 요구하고 있다. 본 논문은 철근콘크리트 공사의 실적단가와 시장단가의 흐름을 관찰하여 실적공사비제도의 문제점을 확인하고 현행 실적단가 선정 모델을 개선한 새로운 모델을 제시하고자 한다. 개선된 실적단가 선정 모델은 합리 적인 공사비 예측을 통해 관련업체를 효율적으로 지원하여 건설업체의 수익성을 확보하고 실적단가의 신뢰성을 제고할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지구과학회지
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• 제36권2호
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• pp.158-170
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• 2015

큰 에디 모의과정을 포함한 WRF 모델 (WRF-LES)을 이용하여 수치모델의 수평공간 규모에 따른 대기경계층 모수화 실험과 LES 모의 결과를 지표층 근처의 풍속 예측에 대하여 비교하였다. 수치실험은 복잡한 산악지형과 해안지역을 포함하는 강원도 지역에서 수평해상도 1 km와 333 m 실험을 수행하였다. 수평해상도 1 km 실험은 대기경계층 모수화 방안을 채택하였으며, 333 m 실험에서는 LES를 이용하였다. 복잡한 산악지역에서의 풍속 예측의 정확성은 수평해상도 1 km 실험 보다 333 m 실험에서 향상되었으며 해안지역에서는 1 km 실험에서 관측과 더 일치하였다. 지표층 근처의 큰 난류를 직접 계산하는 LES 실험은 산악지역의 풍속예측 개선에 기여하였다.

• 응용통계연구
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• 제31권1호
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• pp.123-137
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• 2018

비선형 혼합효과 모형은 다양한 분야에서 반복 측정 자료를 분석할 때 주로 사용된다. 비선형 혼합효과 모형은 개체 내 변동(intra-individual variation)에 대해 고려하는 제 1단계 개별수준모델(individual-level model)과 개체간 변동(inter-individual variation)에 대해 고려하는 제 2단계 개체군모델(population model)의 두 단계로 구성되어 있다. 비선형 혼합효과 모형의 첫 번째 단계인 개별수준모델은 비선형 회귀모형의 모수를 추정하는 것으로 일반적인 비선형 회귀모형과 같고, 주로 보통최소제곱추정 방법을 사용하여 모수를 추정한다. 그러나 최소제곱추정방법은 가정된 비선형 함수가 자료에 의해 명시적으로 드러나지 않는 경우 모수의 추정값과 그 표준오차가 극단적으로 커지는 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 최근에 비선형 회귀모형에서 제안된 능형회귀(ridge regression) 방법을 비선형 혼합효과 모형의 제 1단계 개별수준모델에 도입함으로써 이러한 문제를 해결할 수 있는 새로운 추정방법을 제안하였다. 제안된 추정량은 모의실험 연구를 통하여 기존의 표준적인 추정량과 그 성능을 비교하였다. 또한 미국의 National Toxicology Program으로부터 얻어진 정량적 대량고속 스크리닝(quantitative high throughput screening) 실제 자료를 사용하여 추정 방법들을 비교하였다.