• 제목/요약/키워드: 복합 포아송 위험 모형

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이단계 보험요율의 복합 포아송 위험 모형의 파산 확률 (Ruin Probability in a Compound Poisson Risk Model with a Two-Step Premium Rule)

  • 송미정;이지연
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제18권4호
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    • pp.433-443
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    • 2011
  • 잉여금의 수준에 따라 이단계의 보험요율이 적용되는 복합 포아송 위험 모형을 고려한다. 먼저 이 위험 모형에 대응되는 이단계 서비스율의 M/G/1 대기행렬 모형을 설정하고, M/G/1 대기행렬 모형에서 작업량이 0에 도달하기 전에 과부하가 발생하는 확률을 유도한다. 이과부하 확률을 이용하여 위험모형에서 잉여금이 목표값에 도달하기 전에 파산하는 확률을 구하고, 보험 청구액이 지수분포를 따르는 경우의 파산 확률을 계산한다.

대수형 학습효과에 근거한 소프트웨어 신뢰모형에 관한 통계적 공정관리 비교 연구 (The Assessing Comparative Study for Statistical Process Control of Software Reliability Model Based on Logarithmic Learning Effects)

  • 김경수;김희철
    • 디지털융복합연구
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    • 제11권12호
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    • pp.319-326
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    • 2013
  • 소프트웨어의 디버깅 오류의 발생 시간에 의존하는 많은 소프트웨어 신뢰성 모델이 연구되었다. 소프트웨어 오류 탐색 기법은 사전에 알지 못하지만 자동적으로 발견되는 에러를 고려한 영향요인과 사전 경험에 의하여 세밀하게 에러를 발견하기 위하여 테스팅 관리자가 설정해놓은 요인인 학습효과의 특성에 대한 문제를 비교 제시 하였다. 본 연구에서는 학습효과 비동질적인 유한고장모형 분석을 위한 모수 추정은 우도함수를 이용하였다. 소프트웨어 시장에 인도하기 위한 결정에 대하여 조건부 고장률은 중요한 변수가 되고 이러한 고장 모델은 실제 상황에서 많이 사용되고 있다. 통계적 공정 관리 (SPC)는 소프트웨어 오류의 예측을 모니터링 함으로써 소프트웨어의 신뢰성 향상에 크게 기여할 수 있다. 이러한 컨트롤 차트는 널리 소프트웨어 산업의 소프트웨어 프로세스 제어를 위해 사용된다. 본 연구에서는 로그 위험 학습 효과 속성의 비동질적인 포아송 과정의 평균값 기능을 사용한 컨트롤 메커니즘을 제안하였다.

일산화탄소 단기 노출에 따른 순환계통 질환 위험과 진료비용 예측을 위한 IoT 활용 방안 (IoT Utilization for Predicting the Risk of Circulatory System Diseases and Medical Expenses Due to Short-term Carbon Monoxide Exposure)

  • 이상호;조광문
    • 사물인터넷융복합논문지
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    • 제6권4호
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    • pp.7-14
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    • 2020
  • 본 연구는 2010년 1월부터 2018년 12월까지 일산화탄소의 12일 단기 노출에 따른 순환계통 질환 사망자 수의 영향관계를 분석하였고, 일산화탄소 농도 증가에 따른 미래의 순환계통 질환의 진료비용을 예측하였다. 한국환경공단의 대기환경정보(Airkorea)와 한국 통계청에서 자료를 추출하였고, 포아송 회귀분석과 ARIMA 개입 모형을 사용하여 분석하였다. 통계처리는 SPSS Ver. 21.0 프로그램을 이용하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 일산화탄소의 단기 노출에 따른 순환계통 질환 사망에 영향관계를 당일부터 이전 11일 전까지 분석한 결과는 이전 11일에서 가장 높은 영향력이 있는 것으로 나타났다. 둘째, 일산화탄소 농도 증가에 따라 미래의 순환계통 질환 진료비용은 2019년 예측값이 10,123십억원으로 2018년 12월 말의 관측값 9,443십억원보다 높게 나타났다. 또한 월별로 정리해 보면 순환계통 질환 진료비용은 계절변동이 반영되어 1월 보다 12월로 갈수록 높아진다는 것을 알 수 있었다. 이러한 연구를 통하여 일산화탄소와 같은 대기오염물질 증가에 따른 선제적 대응을 위하여 IoT를 활용한 다양한 기기 및 장비를 보급함으로써 모든 국민의 건강한 삶을 위한 미래가 실현될 수 있을 것이다.