• 제목/요약/키워드: 밀도함수

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하천에서 유사의 침전 위치에 대한 확률밀도함수 분석 (Analysis of Probability Density Function of Deposition Spot in Open Channel Flow)

  • 오정선;최성욱
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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    • pp.50-50
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    • 2016
  • 하천에서 유사 및 오염물질의 이동을 예측하기 위하여 초점을 두는 것에는 두 가지 요소가 있다. 입자의 농도로 나타낼 수 있는 양의 개념과 입자의 위치로 나타낼 수 있는 공간의 개념이 그것이다. 유사 입자와 같이 그 비중이 물보다 큰 경우, 흐름 내에서 침전과 부상의 메커니즘을 반복하게 되는데 최종적으로 바닥에 침적하는 위치는 하상변동, 서식처 등 하천관리의 다양한 측면에서 매우 중요하다. 유사 입자가 바닥에 침적하는 위치를 예측하는 데에는 난류와 지형 같은 많은 불확실한 요소가 내포되어 있어, 같은 크기의 유사 입자라 하여도 하나의 exact point로 도달하지 않는다. 이러한 불확실한 요소를 고려하여 침전 위치를 산정하는 방법에 대한 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 침전 위치를 확률밀도함수로 나타내어 분석하고자 한다. 입자의 침전 위치를 확률밀도함수로 나타내기 위하여 입자 기반의 추적 모형을 사용하여 위치 데이터를 얻었으며, 이를 실험데이터와 비교하여 검증 후 확률밀도함수로 나타내었다. 그 결과 입자의 침적 위치에 대한 확률밀도함수는 로그정규분포를 띠고 있음을 확인하였으며, 확률밀도함수를 나타내는 매개변수를 물리 기반 회귀모형식으로 일반화 하여 나타낼 수 있었다.

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엔트로피 최대화를 이용한 새로운 밀도추정자의 설계 (Design of New Density Estimator with Entropy Maximization)

  • 김웅명;이현수
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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    • pp.796-798
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    • 2005
  • 본 연구에서는 엔트로피 이론을 사용하여 ICA(Independent Component Analysis) 점수함수를 생성하는 새로운 밀도추정자(Density Estimator)를 제안한다. 원 신호에 대한 밀도함수의 추정은 적당한 점수함수를 생성하기 위해 필요하고, 미분 가능한 밀도함수인 커널을 이용한 밀도추정법(Kernel Density Estimation)을 이용하여 점수함수를 생성하였다. 보다 빠른 점수함수의 생성을 위해서 식의 형태를 convolution 형태로 표현하였으며, ICA 학습을 위해서 결합엔트로피를 최대화(Joint Entropy Maximization)하는 방향으로 커널의 폭을 학습하였다. 이를 위해서 기울기 강하법(Gradient descent method)를 사용하였으며, 이러한 제약 사항은 새로운 밀도 추정자를 설계하기 위한 기본적인 개념을 나타낸다. 실험결과, 커널의 폭을 담당하는 smoothing parameters들이 일정한 값으로 학습함을 알 수 있었다.

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확률밀도함수의 미분에 대한 커널추정법에 관한 연구

  • 석경하;김대학
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제7권2호
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    • pp.211-217
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    • 1996
  • 본 논문은 확률밀도함수의 l 번째 도함수의 커널추정법에 관하여 다루고 있다. 확률밀도함수 도함수의 커널추정에 사용될 수 있는 두가지 평활량의 선택법, 교차타당성방법과 삽입방법에 의한 평활량의 점근분포를 규명하고 이들의 상대적 수렴속도를 각각 밝히고 삽입방법의 우수성을 소표본 모의실험을 통하여 확인하였다.

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일반적 통계량의 분포함수에 대한 안부점 근사 (Saddlepoint Approximation to the Distribution of General Statistic)

  • 나종화
    • 응용통계연구
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    • 제11권2호
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    • pp.287-302
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    • 1998
  • 표본평균(sample mean)의 밀도함수(density function)와 분포함수(distribution function)에 대한 안부점 근사(saddlepoin\ulcorner approximation)는 Daniels(1954, 1987), Lugannani와 Rice(1980)등에 의하여 유도되었으며, 이 근사식들의 정확도는 대표본(large sample)의 경우는 물론 소표본(small sample)의 경우에도 매우 뛰어난 것으로 알려져 있다. 최근 Easton과 Ronchetti(1986)는 일반적 통계량(general statistics)의 밀도함수에 대한 안부점 근사법을 제안하였고, 분포함수에 대한 근사로는 밀도함수에 대한 안부점 근사식을 직접 수치적으로 적분하는 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 일반적 통계량의 분포함수에 대한 안부점 근사법을 제안하고, 이를 표본분산(sample variance)과 스튜던트화 평균(studentizd mean)의 분포함수에 대한 근사에 적용하였다.

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전자 에너지 분포 함수 측정을 위한 I V특성 곡선의 확률 밀도 함수를 이용한 Smoothing method (The study of advanced numerical differentiation for obtaining the electron energy distribution function)

  • 장성호;정진욱
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2005년도 제36회 하계학술대회 논문집 C
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    • pp.2082-2084
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    • 2005
  • I-V 특성 곡선의 2차 미분을 통해서 얻어지는 전자 에너지 분포 함수를 정확하게 구하기 위해서는 스무딩 과정이 반드시 필요하다. 대표적인 스무딩 방법으로 가우시안 확률 밀도 함수를 instrument함수로 이용하는 가우시안 스무딩이 있다. 본 연구에서는 시스템에 따라서 instrument함수가 다르다는 점에 착안하여, 여러 가지 다른 종류의 확률 밀도 함수를 instrument함수로 사용 스무딩에 적용하여 확률 밀도 함수에 따른 노이즈 제거 및 전자 에너지 분포 함수의 정확도를 비교하였고. 동시에 대표적인 범용 스무딩 방법인 사비츠키-골래이 스무딩, Polynomial fitting과도 그 결과를 비교 분석하였다.

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확률밀도함수의 불연속점 추정을 위한 띠폭 선택 (Bandwidth selection for discontinuity point estimation in density)

  • 허집
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제23권1호
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    • pp.79-87
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    • 2012
  • Huh (2002)는 확률밀도함수가 하나의 불연속점을 가질 때, 한쪽방향커널함수를 이용하여 확률 밀도함수의 오른쪽과 왼쪽 커널추정량을 제시하여 그 차를 최대로 하는 점을 불연속점의 위치추정량으로 제안하였다. 커널추정량의 평활모수인 띠폭의 선택의 중요함은 익히 알려져 있다. 최대가능도 교차타당성은 확률밀도함수의 커널추정량에서 띠폭 선택의 기준으로 널리 쓰여지고 있다. 본 연구에서는 한쪽방향커널함수를 이용한 확률밀도함수의 오른쪽과 왼쪽 커널추정량들의 띠폭의 선택 방법을 Hart와 Yi (1998)의 한쪽방향교차타당성의 방법론을 최대가능도교차타당성에 적용하여 제안하고자 한다. 소표본 모의실험을 통하여 연구결과를 제시하고자 한다.

독립성분분석에서 Convolution-FFT을 이용한 효율적인 점수함수의 생성 알고리즘 (An Algorithm of Score Function Generation using Convolution-FFT in Independent Component Analysis)

  • 김웅명;이현수
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제13B권1호
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    • pp.27-34
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    • 2006
  • 본 연구에서는 엔트로피를 이용한 독립성분분석(ICA : Independent Component Analysis)에서 점수함수(score function)를 생성하는 알고리즘을 제안한다. 점수함수를 생성하기 위해서 원 신호(original signals)에 대한 확률밀도함수의 추정이 반드시 필요하고 밀도함수가 미분 가능해야 한다. 따라서 원 신호에 따른 적응적인 점수 함수를 유도할 수 있도록 커널 기반의 밀도추정(kernel density estimation)방법을 사용하였으며, 보다 빠른 밀도 추정 계산을 위해서 식의 형태를 컨볼루션(convolution) 변환 한 후, 컨볼루션을 빠르게 계산할 수 있는 FFT(Fast Fourier Transform) 알고리즘을 이용하였다. 제안한 점수함수 생성 방법은 원 신호에 확률밀도분포와 추정된 신호의 확률밀도 분포의 오차를 줄이는 역할을 한다 실험 결과, 암묵신호분리(blind source separation)문제에서 기존의 Extended Infomax 알고리즘과 Fixed Point ICA 보다 원 신호와 유사한 밀도함수를 추정하였고, 분리된 신호의 신호대잡음비등(SNR)에 있어서 향상된 성능을 얻을 수 있었다.

밀도구배 및 후류손실을 가지는 혼합층의 불안정성에 관한 연구

  • 신동신;황승환
    • 한국추진공학회:학술대회논문집
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    • 한국추진공학회 1999년도 제12회 학술강연회논문집
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    • pp.23-23
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    • 1999
  • 후류손실을 가지는 혼합 전단층에 대하여 밀도변화가 없는 유동 및 밀도변화가 있는 유동의 선형 불안정성 해석을 수행하였다. 기본 유동의 속도장 및 밀도장은 tanh 함수를 사용하였으며, Gaussian 형태의 해석적 함수를 사용하여 두 유동을 분리시키는 평판 바로 다음에 존재하는 후류 손실 유동을 포함시켰다. 공간적 선형 불안정성 해석을 수행하여 불안정성 모드의 성장률과 파장속도를 주파수의 함수로서 구하였다. 해석 결과로부터 후류 손실을 가지는 혼합층은 sinuous 모드와 varicose 모드의 두 개의 불안정성 모드를 가짐을 알았다. 밀도가 균일한 경우에는 varicose 모드보다 sinuous 모드가 지배적이다. 밀도가 균일한 경우에는 varicose 모드보다 sinuous 모드가 지배적이다. 밀도구배가 존재하나 빠른 자유유동의 밀도가 높은 경우에는 밀도가 균일한 경우와 마찬가지로 sinuous 모드가 지배적인 모드가 된다. 그러나 느린 자유 유동의 밀도가 높은 경우에는 밀도장의 두께가 속도장의 두께보다 상대적으로 얇아지면 varicose 모드가 sinuous 모드보다 더욱 불안정하여질 수 있다. varicose 모드와 sinuous 모드의 성장률이 비슷한 밀도장의 두께에서는 두 불안정성 모드가 주파수 변화에 따라 분지 되어지는 경향을 보인다.

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크리깅 근사모델 기반의 중요도 추출법을 이용한 고장확률 계산 방안 (Failure Probability Calculation Method Using Kriging Metamodel-based Importance Sampling Method)

  • 이승규;김재훈
    • 대한기계학회논문집A
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    • 제41권5호
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    • pp.381-389
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    • 2017
  • 마르코프체인 시뮬레이션으로 추출한 점을 기반으로 커널 밀도함수를 구성하고 중요도 추출함수로 가정하였다. 크리깅 근사모델은 한계상태식 근방에서 상세히 구성되었다. 고장확률은 크리깅 근사모델에 대해 중요도 추출법을 수행하여 계산하였다. 커널 밀도함수가 한계상태식의 근방에서 더 많은 점을 추출할 수 있도록 기존의 방법을 개선하였다. 커널 밀도함수의 파라메터를 찾기 위한 안정적인 수치계산 방안이 제시된다. 크리깅 근사모델의 불확실성으로 인해 계산된 고장확률이 변경될 가능성을 계산하여, 크리깅 근사모델의 완성도를 평가하였다.

HUBER의 M-추정함수의 조율상수와 커널추정함수의 평활계수의 관계 (The Bending Constant in Huber’s Function in Terms of a Bandwidth in Density Estimator)

  • 박노진
    • 응용통계연구
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    • 제14권2호
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    • pp.357-367
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    • 2001
  • Huber의 M-추정함수의 형태는 조율상수가 주어질 때 비로소 그 형태가 결정된다. 조율상수를 커널밀도함수추정량의 평활계수를 이용하여 구하여 보았고, 모의실험을 통해 기존에 상요되는 조율상수들과 그 성능을 비교하여 보았다. 그 결과 새로운 방법에 의해 구해진 조율상수가 기존의 조율상수를 사용하는 경우 보다 모의실험을 통해 얻은 추정치의 분산이 작게되는 경우가 있음을 알았다.

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