• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2004년도 학술발표논문집
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• pp.141-148
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• 2004

우리는 모분산 $\sigma^2$에 대한 추정량으로서 표본분(equation omitted)을 주로 사용한다. 그러나, 제 7차 교육 과정에 따른 고등학교 수학 교과서(10-가, 수학 I과 실용수학)에서는 표본분산의 정의를(equation omitted)으로 사용하고 있다. 이 두 표본분산들의 관계를 알아보고, 시뮬레이션을 통하여 확인하여 본다.

• 한국수산과학회지
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• 제9권2호
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• pp.143-150
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• 1976

동일 년급군 체장에 관한 도수분포는 정규분포를 하는데, 어류자원의 감소계수를 z라 할 때 x 세 년급군의 미수가 $N_x=N_o\exp(-zx)$로 표시된다. 위의 두가지 사실에다 체장조성표를 이용하여 생잔율 $\varrho^{-z}$ 추정하는 방법을 연구한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 연령, 분업에 관한 정밀조정표(표본)로부터 각년급군별 모체장평균, 모분산의 불편추정치($\bar{x},S^2$ 소표본일 때는 S^2 대신 $n/n-1{\cdot}S^2$를 구하였다. 2. 표본에서 구한 각 연금군별 모체장평균의 불편추정치$(\bar{x})$간의 경향선식과 각 년급군별 모분산($S^2$ 혹은 $n/n-1{\cdot}S^2$의 불편추정치간의 경향선식을 구하였다. 3. 각 경향선식에서 년급군별 모체장평균치와 모분산의 추정치$\hat{u},\hat{\sigma^2}$를 구하였다. 4. 각 년급군별로 모체장평균이 불편추정치$(\bar{x})$와 경향식에서 구한 모체장평균의 추정치$(\hat{u})$와의 차에 관한 유의성검정을 하고 또 각 년급군별로 모분산의 불편추정치($S^2$ 혹을 $n/n-1{\cdot}S^2$와 경향선식에서 구한 모분산의 추정치$\hat{\sigma}^2$와의 차에 관한 유의성검정을 하였다. 5. 유의성검정에서 두 종류 가운데 적어도 하나가 유의적이면 유의적인 년급군의 모체장평균(u)과 모분산$(\sigma^2)$을 모체장평균의 불편추정치$(\bar{x})$와 모분산의 불편추정치($S^2$ 혹은 $n/n-1{\cdot}S^2$로 한다. 2종의 검정이 유의적이 아닌 때는 해당하는 년급군의 모체장평균(u)과 모분산$\sigma^2$을 경향선식에서 구한 모체장평균의 추정치$\hat{u}$와 모분산의 추정치$(\hat\sigma^2)$로 하였다. 표본이 없는 년급군의 모체장평균(u)과 모분산$(\sigma^2)$도 역시 경향선식에서 구한 모체장평균 및 모분산의 추정치$\hat{u},\;\sigma^2$로 하였다. 6. 모체장평균(u)과 모분산$(\sigma^2)$이 추정되면 정규곡선면적표를 이용하여 년급군별로 각 체장계급에 해당하는 확률표를 만들었다. 7. 서로 이웃하는 체장계급의 비를 이용하여 생잔율 $\varrho^{-z}$ 값들을 구하였다. 8. $\varrho^{-z}$값들 중 이상적인 값은 유의적이면 기각하고 나머지 값으로 평균생잔율과 그 분산, 표준편차, 신뢰한계를 구하였다. 9. 향해 및 동지나해에 있어서 한국기선저인망에 어획된 참조기의 연령 및 체장에 관한 정밀조정표와 체장조직성표를 이용하여 년평균생잔율 $\varrho^{-z}$와 그 분산, 표준편차, 신뢰계수 $95\%$의 신뢰구분과 연평균 감소계수 Z를 구하였다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 한국방재학회 2011년도 정기 학술발표대회
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• pp.58-58
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• 2011

동해를 전파하는 지진해일은 다른 지역에서 발생하는 지진해일과 비교하였을 때 상대적으로 파장이 짧고, 파장에 비해 먼거리를 전파한다. 따라서 지진해일이 전파할 시 물리적인 분산효과가 매우 중요하다. 그러므로 동해에서 발생하는 지진해일을 수치모의 할 때는 분산효과가 충분히 고려될 수 있는 선형 Boussinesq 방정식을 사용한다. 그러나 이를 직접 풀 경우에는 상당히 많은 시간이 소비되며 효율적이지 못하다. 이와 같은 단점을 극복하기 위해 기존의 연구에서는 leap-frog 기법을 사용하여 선형 천수방정식을 차분할 때 발생하는 수치분산항을 선형 Boussinesq 방정식의 분산항과 같은 형태를 가질 수 있도록 분산보정계수를 사용하여 수치모의를 수행하였다. 하지만 이때 사용된 지배방정식은 수심이 일정하다는 가정을 이용하여 유도된 것이므로, 실제 경사가 있는 지형을 통과할 때의 수치모의 결과는 정확하다고 할 수 없다. 본 연구에서는 이를 극복하기 위하여 바닥 지형이 1차원으로 변한다는 가정으로 새로운 지배방정식을 유도하였으며, 수심변화로 인해 새로 발생하는 항을 기존의 분산보정기법에 추가하였다. 또한 수심이 변화는 지형을 통과하는 지진해일의 분산효과가 충분히 고려되는지 확인하기 위하여 Gaussian hump를 이용하여 가상 지진해일을 원형 천퇴지형에 통과시키는 수치모의를 수행하였다. 결과의 비교를 위한 정확해가 없으므로, 비선형 Boussinesq 방정식을 직접 차분하여 푸는 FUNWAVE를 이용하여 동일한 조건으로 수치모의를 수행하였다. 수치모의 시 중심선에 4개의 가상 gage를 설치하였으며, 이를 통해 각각의 수치모의 실험에 대한 자유수면 변위를 관찰하여 비교하였다. 수치모의 결과에 대한 비교를 통하여 기존의 분산보정기법에 비해 본 연구에서 제안한 새로운 수치기법이 분산효과를 비교적 잘 반영하는 것으로 나타났으며, 비교적으로 실제 지형에 적용하였을 때 정확도 향상의 가능성이 높다고 판단하였다.

• 응용통계연구
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• 제18권3호
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• pp.689-699
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• 2005

우리는 모분산 ${\sigma}^2$에 대한 추정량으로서 표본분산 $S^2=\frac{{\Sigma}^n_{i=1}(X_i-\={X})^2}{n-1}$을 주로 사용한다. 그러나, 제 7차 교육과정에 따른 고등학교 수학 교과서(10-가, 수학 I과 실용수학)에서는 표본분산의 정의를 $S^2_n=\frac{{\Sigma}^n_{i=1}(X_i-\={X})^2}{n}$로 사용하고 있다. 이 두 표본분산들의 관계를 알아보고, 시뮬레이션을 통하여 확인하여 본다. 또한, 이 두 표본분산들을 포함하여 일반적으로 정의할 수 있는 표본분산을 제안한다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 한국방재학회 2010년도 정기 학술발표대회
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• pp.65.2-65.2
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• 2010

본 연구에서는 수심이 변화하는 지형에서 지진해일 전파를 수치모의하기 위해 기존의 분산보정기법을 개선하였다. 이를 위해 바닥경사를 고려한 지배방정식을 유도하고 기존의 분산보정기법에 새로운 항을 도입하여 수정기법을 제안하고 적용성을 검토해보았다. 수치모의 결과 새로운 수정기법이 기존의 분산보정기법에 비해 수심이 변화하는 지형에서 분산을 좀 더 정확하게 고려할 수 있는 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.40-41
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• 2011

동해를 전파하는 지진해일은 세계적으로 다른 지역에서 발생하는 지진해일과 비교하였을 때 상대적으로 파장이 짧고, 이에 비해 먼 거리를 전파한다. 그러므로 동해에서 발생한 지진해일의 전파에 대한 해석을 수행할 때 물리적인 분산효과가 매우 중요하다. 따라서 지배방정식으로 분산 효과가 충분히 고려된 선형 Boussinesq 방정식을 사용한다. 기존의 연구에서는 leap-frog 기법을 사용하여 선형 천수방정식을 차분할 때 발생하는 수치분산항에 분산 보정계수를 이용하여 선형 Boussinesq 방정식의 물리적 분산항과 같은 형태로 나타나도록 유도하여 수치모의를 수행하였다. 그러나 기존에 사용한 지배방정식은 수심이 일정하다는 가정을 통하여 유도된 것으로, 수심에 변화가 있는 실제 지형을 통과하는 지진해일에 대한 수치모의를 수행한 결과의 정확도에 문제가 생길 수 있다. 본 연구에서는 기존의 연구에서 발생할 수 있는 수심 변화에 따른 오류를 개선하기 위하여 바닥 지형이 1차원으로 변한다는 가정을 이용하여 지배방정식을 유도하였으며, 이로 인해 발생하는 수심 변화가 고려된 항을 기존의 분산보정기법에 추가하였다. 그리고 적용성을 높이기 위하여 수치모의 기법의 제한을 최소화하는 연구를 진행하였다. 본 연구에서 제안한 수정 기법이 수심이 변화하는 지형을 전파하는 지진해일 수치모의 과정에서 경사에 대한 분산효과가 충분히 고려되는지 확인하기 위하여 Gaussian hump를 이용한 가상 지진해일을 원형 천퇴 지형에 통과시켰다. 본 연구에서 사용한 지형을 통과하는 Gaussian hump에 대한 해석해를 구하는 방법이 존재하지 않으므로, Boussinesq 방정식을 직접 차분하여 푸는 FUNWAVE를 사용하여 동일한 조건 하에서 수치모의를 수행하였다. 비교 결과를 통하여 본 연구에서 제안한 기법의 정확도 향상을 확인하게 되면, 실제 지형을 통과하는 지진해일의 수치모의에 대한 활용성을 높일 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2008년도 제38차 하계학술발표논문집 16권1호
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• pp.225-230
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• 2008

방대한 양의 분산 멀티미디어 자원에 대한 액세스를 제공하는 하이퍼미디어 기능을 사용한 IPTV의 성공은 영상 정보 관리 시스템의 구성요소로써 IPTV의 영상 정보 검색의 효율성 제고 및 성능향상을 제공한다. 그러나 본 논문에서는 현존하는 하이퍼미디어 시스템에 거의 없는 필요한 모든 기능을 제공하는 방법을 보였다. 개방형 분산 멀티미디어 자원 통합 모델의 모든 기능을 제공해주기 위하여 개방형 분산 하이퍼미디어 시스템 타입의 IPTV 정보 계층 구조와 양질의 서비스 계층을 통하여 융통성 있고 확장 가능한 분산 멀티미디어 정보 시스템이 개발될 수 있는 범위 내의 모듈러 프레임워크(modular framework)로써 행동하도록 설계되었다. 개방형 분산 하이퍼미디어 프레임워크 모델은 QoS 제공을 위하여 이질적인 분산 멀티미디어 자원 통합의 하이퍼미디어 프레임워크 모델을 하이퍼미디어 세션과 함께 제시함으로써 넓게 분산되어 있는 자원에 대하여 투명하게 접근할 수 있는 방법을 제시하였다.

• 유변학
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• 제8권3_4호
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• pp.177-186
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• 1996

압출가공으로 제조된 Polycarbonate(PC)/Acrylonitrile-Butadiene-Styrene(ABS) 블 렌드의 사출조건에 따른 모폴로지와 기계적 성질의 변화와 그 상관관계를 고찰하였다. 사출 온도와 금형온도가 높아질수록 분산상간의 coalescence 현상이 활발히 진행되었으며 이러한 모폴로지 변화로 인하여블렌드의 인장강도 굴곡강도 그리고 충격강도 등의 기계적 성질이 급격히 저하되었다. 사출온도와 금형온도의 증가에 따른 coalescence의 심화는 높은 온도에 서 연속상과 분산상의 점도가 저하되어 분산상 사이에 존재하는 연속상 성분의 배출이 보다 용이하게 이루어져 나타난 현상으로 설명된다. 실용적으로 특정한 상용화제가 투입되지 않 는 PC/ABS 블렌드를 사출공정을 거쳐 제품을 생산할 경우에는 급격한 모폴로지와 물성변 화가 일어나지 않는 범위에서 사출온도를 유지하는 것이 제품의 품질관리 측면에서 매우 중 요하다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (A)
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• pp.424-426
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• 2001

분산 환경 시스템에서 현재 많은 응용프로그램들이 개발되고 있고, 사용자들은 서로 다른 환경에서 동일한 서비스를 제공받기를 원하고 있다. 그리고 사용자들은 인터넷을 활용한 정보공유와 경제활동에 초점을 맞추고 있다. 분산 객체 패러다임중 하나인 CORBA와 새로운 웹 표준으로 자리잡고 있는 XML의 연동은 사용자들의 요구에 따라서 현재 많은 연구들이 이루어지고 있다. 본 고에서는 현재 CORBA와 XML의 연동에 관해 현재까지의 연구에 대해 알아보고, 본 논문에서 새로운 CORBA와 XML의 연동구조를 제안한다. 이 구조의 특징은 모든 OS 플랫폼에 독립적이고, 모든 웹 어플리케이션들과 데이터교환을 할 수 있다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2004년도 학술발표논문집
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• pp.155-160
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• 2004

불균등 확률 계통추출에서는 모집단 총합에 대한 Horvitz-Thompson 추정량의 대안적 분산 추정량들을 사용하게 된다. 이와 같은 모총합에 관한 분산 추정량들의 설계와 관련한 일반적인 방법은 균등 확률 계통추출에 대한 분산 추정량들에서 시작하고 비율 $y_i,/P_i$에 의한 추정량의 정의에서 $y_i$를 재배치하게 한다. 비선형 조사 통계학에서 추정량들 중의 하나로 테일러 급수 공식을 적용한다. 불균등 확률 계통추출에서의 분산은 8가지 방법으로 추정이 가능하므로 이를 이용한 분산추정량을 구해보고, 비복원 불균등 확률에서의 jackknife방법을 살펴보고자 한다. 또한 이들 분산추정량들에 대한 비교를 몇 가지 방법을 이용하여 알아보도록 한다.