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.
쇄신의 분산이 무한인 주가시계열이 장기의존성 과정에 의하여 생성되고 있는가 또는 생성되고 있지 않는가를 검정하고자 한다. 기존의 연구가 쇄신의 분산이 유한한 경우에 한정하여 장기의존성 주가 과정에 대한 장기기억성이 검토되어왔다. 이 논문에서는 쇄신의 분산이 유한한 경우와 무한한 경우에 다같이 적용되는 방법들을 한국종합주가지수의 일별수익률에 적용하여 장기기억 모수를 추정 검정한다. 추정방법으로서는 분수 가우스 잡음, 가우스 분수적분 자기회기 이동평균, 선형 분수안정잡음 등이 형성되는 상황에 절대값 방법, 분수 방법과 총량화 Whittle 방법을 사용한다. 한국종합주가지수의 일별대수수익률 시계열은 분산이 무한한 경우에도 장기의존성과정에 의하여 생성되고 있다. 극치가 존재해도 장기기억과정이 형성 되고 있다.
인터넷 상에 분산되어 있는 다수의 일반 컴퓨터들을 이용하여 높은 컴퓨팅 파워를 요구하는 응용문제를 병렬분산 처리함으로써 값 비싼 고성능의 수퍼컴퓨터를 사용하는 것 보다 경제적인 효과를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 다중 에이전트 시스템을 이용해서 가장 병렬 시스템을 구성하고, 기존 방법들 보다 더 효과적인 방법으로 워커 에이전트와 작업 패키지를 분산하고 결과를 얻는 새로운 방법을 제안한다. IBM의 Aglet 시스템을 이용하여 이동 컴퓨팅 환경을 모델링 하였고, 제안된 분산 기법에 관한 성능 모델을 수학적으로 유도하여 그 결과를 기존 결과와 비교함으로써 본 논문에서 제안된 방법이 더 효율적임을 보인다.
본 논문에서는 집단화된 자료의 평균과 분산을 계산하는 새로운 방범을 제시하였다. 제시된 방법은 각 계급구간 안의 자료값들이 그 구간에 걸쳐 균등한 간격으로 분포하고 있다고 가정하고 평균과 분산을 계산하는 것이다. 개개의 자료값들이 주어진 자료와 모의실험에 의해 생성된 자료를 이용하여 제시된 방법과 기존의 방법을 비교하였다.
분산 성분 모형 하에서 분산 성분들의 함수에 대한 통계적인 추론, 특히 소표본 하에서의 신뢰구간에 대한 방법들은 오랜 기간에 걸쳐서 여러 가지 방법들이 개발되어져 왔다. 그 대표적인 방법이 Graybill and Wang(1980)에 의해 제안된 수정 대표본 방법에 의거한 신뢰구간 추정법이며 현재까지 다양한 실험계획 방법 하에서 분산 성분들의 여러 가지 형태의 함수들에 대하여 확장과 개량이 이루어져 왔다. 본 연구에서는 분산 성분 모형의 균형 실험 가정 하에서 분산 성분들의 선형 결합이 관심있는 모수일 때 분산 분석에 의해 얻어진 수정 대표본 신뢰구간의 실제 포함확률을 툴스트랩 보정을 이용하여 개선하는 방법에 대하여 논의한다. 붓스트랩 보정을 이용함으로서 신뢰구간의 포함 확률의 정도는 점근적 이차 차수까지 개선되며 특히 선형 결합의 계수들이 모두 양수이고 결합의 수가 증가할 경우 수정 대표본 신뢰구간의 포함확률이 주어진 신뢰계수보다 항상 커지게 되는 단점을 개선할 수 있음을 보인다. 제안된 붓스트랩 보정 신뢰구간의 효율을 소표본의 경우에 모의실험을 통하여 평가한다.
Jini는 분산 컴퓨팅을 위한 새로운 아키텍쳐이다. 리싱등을 포함한 다양한 분산 컴퓨팅을 위한 패러다임들이 Jini에서 제시되었다. Jini 사양에는 부사분산을 위한 서비스 선택에 대한 내용이 없기 때문에 부하의 편중 및 시스템 성능의 저하를 가져올 수 있다. 본 논문은 두 가지 Jini 부하분산 전략을 설계하고 구현방법을 제시한다. 첫 번째 방법은 부하부산 기능을 룩업 서비스에 통합하는 방법이며, 두 번째 방법은 클라이언트 측에서의 부하분산을 위해 부하분산을 위한 라이브러리를 사용하는 방법이다. Jini는 Java를 근간으로 만들어 졌기 때문에 부하 정보를 얻기 위해 CORBA를 사용한다. 특히 CORBA 이벤트 서비스를 이용하여 특정 임계치 이상의 부하변화 시에만 부하정보를 전송하여 주기적 부하보고의 문제점을 해결한다.
현재 새롭게 개발되는 소프트웨어의 추세는 50% 이상이 분산 플랫폼에서 개발되고 있다. 또한 분산 플랫폼을 가능하게 하는 COM, CORBA, EJB와 같은 기술이 급격히 발전하고 있다. 그러나 대부분의 일반적인 컴포넌트 기반 소프트웨어 개발 방법론은 분산 플랫폼에 대한 고려를 체계적으로 다루지 않음으로써 컴포넌트의 분산에 의한 오버헤드를 충분히 극복할 수 있을 만큼의 이점을 얻기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 분산 컴포넌트로 구성된 소프트웨어를 설계하는 과정에서 분산 이슈를 실질적으로 다루기 위하여 CORBA 환경을 고려하여 성능, 결함 방지, 안전성, 분산 트랜잭션의 분산 이슈를 명시적으로 다루기 위한 기본적인 지침을 제시한다.
나노입자를 이용하여 강화 효과를 높이기 위해서는 고분자 기지 내부의 균일한 분산 상태를 확보하여야 한다. 또한 균일분산 조건 확보 후 균일 분산상태를 증명할 평가자료가 필요하다. 본 연구는 에폭시 수지와 SiC 나노입자를 혼합한 SiC/에폭시 복합 수지를 제조할 경우 커패시턴스 측정법을 이용한 강화재 분산도 예측 연구를 진행하였다. 커패시턴스는 전기용량을 의미하며 측정 재료의 내부 전하량과 비례한다. 기존 에폭시 수지에 비해 나노 SiC 입자를 함유할 경우 전하량이 증가되는 이론을 바탕으로 구간별 커패시턴스 측정에 따른 분산도 평가를 진행하고, 커패시턴스 분산도 예측방법에 대한 타당성을 FE-SEM과 물리적 강도 증가 방법으로 평가하였다. 소니케이션 분산 방법과 교반기 분산 방법을 이용하여 분산 방법에 따른 SiC 나노입자 분산도 상태를 비교하였다. 인장강도와 커패시턴스 간의 상관관계가 있었으며, 파단면에 대한 비교를 할 때 분산성 향상에 대한 차이를 확인할 수 있었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권3호
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pp.547-554
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2014
본 논문은 실험자료에 대한 분석모형으로 이원 분산분석모형을 가정한다. 확률효과 모형의 가정하에 분산성분의 추정량을 구하기 위한 방법으로 적률법을 가정하고 있다. 분산성분의 적률 추정방법인 Henderson의 방법 I과 방법 III을 다루고 있다. Henderson의 두 방법에서 소개되는 제곱합 대신에 벡터공간에서의 사영을 활용하는 방법을 제시하고 있다. 또한 제곱합의 기대값 계산을 위해 두 방법 모두 Hartley의 합성법을 제공하고 있으나 본 논문에서는 관련행렬의 고유근을 이용할 수 있음을 제시하고 있다. 분산성분의 해를 얻기 위한 방법의 차이에서 유도되는 연립방정식들은 같지 않으나 양수의 분산성분들에 대한 해는 유사함을 보여주고 있다.
분산 컴퓨팅 환경에서 동작할 프로그램을 보다 쉽게 작성하기 위한 다양한 형태의 분산프로그래밍 도구들이 개발되어왔다. 그러나, 이러한 도구들을 이용하기 위해서는 각각의 도구가 요구하는 프로그래밍 방법을 숙지하여야 하는 부담을 감수해야 한다. 이런 부담은 분산프로그래밍 도구가 만족할 만한 프로그래밍 투명성을 제공하지 못하기 때문이고, 프로그램 작성시, 문제의 본질에만 집중하는 것을 방해한다. 본 논문에서는 프로그래밍 투명성을 지원하는 분산프로그래밍 도구를 개발하기 위한 방법을 제안한다. 제안된 방법의 테스트를 위하여 독자적인 분산실행환경을 설계하였으며, 이 환경에서 동작하는 분산 프로그램을 작성하여 단위테스트를 수행하였다. 이 프로그램은 분산처리를 위하여 특별히 정의된 문법(Syntax)을 전혀 사용하지 않았으며, 후처리만을 통하여 설계된 분산실행환경에서 분산프로그램의 역할을 수행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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