• Title/Summary/Keyword: 비모수적 기법

Search Result 131, Processing Time 0.024 seconds

Probabilistic Reservoir Inflow Forecast Using Nonparametric Methods (비모수적 기법에 의한 확률론적 저수지 유입량 예측)

  • Lee, Han-Goo;Kim, Sun-Gi;Cho, Yong-Hyon;Chong, Koo-Yol
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
    • /
    • 2008.05a
    • /
    • pp.184-188
    • /
    • 2008
  • 추계학적 시계열 분석은 크게 수문자료의 장기간 합성과 실시간 예측으로 구분해 볼 수 있다. 장기간 합성은 주로 수문자료의 추계적 특성을 반영한 수자원 시스템의 운영율 개발에 이용되어 왔다. 반면에 실시간 예측은 수자원 시스템의 순응적(adaptive) 관리에 적용되고 있다. 두 개념의 차이로 전자는 시계열 자료를 합성하여 발생 가능한 모든 수문조합을 얻고자 하는 것이라면 후자는 전 시간의 수문량을 조건으로 하는 다음 시간의 값을 순응적으로 예측하는 것이라 할 수 있다. 수문자료의 합성과 예측에는 크게 결정론적, 확률론적 방법의 두 가지 대별될 수 있다. 결정론적 모델링 방법에는 인공신경망이나 Fuzzy 기법 등을 이용할 수 있으며, 확률론적 방법에는 ARMAX 등의 모수적 기법과 k-NN(k-nearest neighbor bootstrap resampling), KDE(kernel density estimates), 추계학적 인공신경망 등의 비모수적 기법으로 분류할 수 있다. 본 연구에서는 대표적 비모수적 기법인 k-NN를 이용하여 충주댐을 대상으로 월 및 일 유입량 자료의 예측 정도를 살펴보았다. 전 시간 관측치를 조건으로 하는 다음 시간의 조건부 확률분포를 구하여 평균값을 계산한 후 관측치와 비교함으로써 모형의 정도를 살펴보았다. 그리고 실시간 저수지 운영에 이 기법의 활용성과 장단점도 살펴보았다. 모형개발 절차로 모형의 보정을 거쳐 검증을 실시하였다. 결론적으로 월 및 일 유입량 예측에 k-NN 기법이 실무적으로 적용될 수 있었으며, 장점으로는 k-NN 기법이 다른 기법보다 모델링 절차가 비교적 쉬워 저수지 운영 최적화 등 타 시스템과의 연계에 수월함이 인식되었다.

  • PDF

A Comparative Study on Lowflow Quantiles Estimation in Han River Basin (한강유역의 확률갈수량 추정기법 비교연구)

  • Kim, Kyung-Duk;Kim, Don-Soo;Heo, Jun-Haeng;Kim, Kyu-Ho
    • Journal of Korea Water Resources Association
    • /
    • v.36 no.2
    • /
    • pp.315-324
    • /
    • 2003
  • Stream flow data was analyzed for determining the lowflow which is the standard for river maintenance flow. Lowflow quantiles were estimated based on the parametric and nonparametric methods and two methods were compared by Monte Carlo simulation study. As the results of the parametric method, three probability distributions such as gamma-2, lognormal-2 and Weibull-2, are selected as appropriate models for stream flow data of 13 stations in Han River Basins. According to simulation results, relative bias (RBIAS) and relative root mean square error (RRMSE) of the lowflow quantiles are the smallest when the applied and population models are the same. The fame statistical properties from the nonparametric models are good within the interpolation range. Among 7 bandwidth selectors used in this study, the RRMSEs of the Park and Marron method (PM) are the smallest while those of the Shoaler and Jones method (SJ) are the largest.

Reliability Analysis Using Parametric and Nonparametric Input Modeling Methods (모수적·비모수적 입력모델링 기법을 이용한 신뢰성 해석)

  • Kang, Young-Jin;Hong, Jimin;Lim, O-Kaung;Noh, Yoojeong
    • Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
    • /
    • v.30 no.1
    • /
    • pp.87-94
    • /
    • 2017
  • Reliability analysis(RA) and Reliability-based design optimization(RBDO) require statistical modeling of input random variables, which is parametrically or nonparametrically determined based on experimental data. For the parametric method, goodness-of-fit (GOF) test and model selection method are widely used, and a sequential statistical modeling method combining the merits of the two methods has been recently proposed. Kernel density estimation(KDE) is often used as a nonparametric method, and it well describes a distribution function when the number of data is small or a density function has multimodal distribution. Although accurate statistical models are needed to obtain accurate RA and RBDO results, accurate statistical modeling is difficult when the number of data is small. In this study, the accuracy of two statistical modeling methods, SSM and KDE, were compared according to the number of data. Through numerical examples, the RA results using the input models modeled by two methods were compared, and appropriate modeling method was proposed according to the number of data.

인공신경망과 사례기반추론을 활용한 옵션가격결정에 관한 연구

  • 김명섭;김광용
    • Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
    • /
    • 1999.10a
    • /
    • pp.375-382
    • /
    • 1999
  • 본 연구는 데이터마이닝 기법과 전문가 지식을 활용한 옵션가격 결정모형을 제시하는데 목적이 있다. 첫째, 데이터마이닝 기법 주의 하나인 인공신경망 기법을 활용하여 변동성과 옵션가격을 추정하고, 이를 전통적인 재무이론의 결과와 비교하였다. 인공신경망으로 추정된 변동성은 기존의 모형에 비해 개선된 성과를 보였으며, 가격결정모형은 대등한 성과를 보였다. 또한 모수적 기법과 비모수적 기법의 통합을 통해 성과의 개선을 가져올 수 있음을 보였다. 둘째, 시장 참여자들의 정보를 반영하여 옵션의 이론적 가격결정모형의 성과를 개선할 수 있는 사례기반추론시스템을 제안하였다.

  • PDF

Color Similarity for Clothes using Non-Parametric Clustering (비모수적 클러스터링을 이용한 의상 색상 유사도)

  • Ju, Hyungdon;Hong, Min;Cho, We-Duke;Choi, Yoo-Joo
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
    • /
    • 2007.11a
    • /
    • pp.193-196
    • /
    • 2007
  • 본 논문은 비모수적 클러스터링 기법을 이용하여 다양한 조명에 노출된 의상들의 색상 유사성을 안정적으로 판단하는 방법을 제안한다. 색상 유사성 판별을 위하여 기존에 대표적으로 사용되어왔던 히스토그램 인터섹션이나 누적 히스토그램 방법은 조명 변화에 민감하게 반응하여, 동일한 의상 색상이라 할지라도 서로 다른 조명환경에서는 서로 상이한 색상 판별 결과를 나타낸다. 본 논문에서는 조명에 의한 영향을 줄이고, 색상 자체의 분포 특성을 분석하기 위하여 조명조건의 변화에도 일관된 특성을 유지하는 색도와 채도 컬러 성분에 대한 분포 특성을 비모수적 클러스터링 기법을 적용하여 분석한다. 실험 결과 제안기법은 동일한 의상 쌍과 상이한 의상 쌍에 대하여 구분을 지을 수 있는 양자화의 특성이 뚜렷하게 표현되었다.

비모수적 검정방법을 이용한 카오스 현상의 식별

  • Park, Yeong-Seon;Lee, Yong-Gyun;Cha, Gyeong-Jun;Park, Mun-Il;Oh, Jae-Eung
    • 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
    • /
    • 2005.10a
    • /
    • pp.139-150
    • /
    • 2005
  • 본 연구에서는 잡음이 섞인 카오스 시스템으로부터 생성된 자료와 단순한 무질서를 갖는 불규칙한 자료를 구별할 수 있는 고전적인 비모수적 검정을 알아보고, 낮은 차원의 카오스 자료와 무질서한 자료를 구별할 수 있는 위상공간에서의 재구성(reconstruction) 기법을 로지스틱 및 지수 사상을 이용하여 살펴보았다.

  • PDF

완전확률화모형 및 랜덤화블럭모형하에서 순위변환을 이용한 다중비교의 시뮬레이션 분석

  • 최영훈
    • Communications for Statistical Applications and Methods
    • /
    • v.5 no.1
    • /
    • pp.85-97
    • /
    • 1998
  • 완전확률화모형 및 랜덤화블럭모형하에서의 주요한 다중비교 분석기법들을 시뮬레이션을 이용하여 검토하고자 하였다. 시뮬레이션 결과는 순위변환과 최소유의차검정을 이용한 다중비교 분석기법이 모수적 ANOVA F 검정과 Fisher의 유의차검정, 비모수적 Kruskal-Wallis 검정과 최소유의차검정 및 Friedman 검정과 최소유의차검정을 이용한 분석기법보다 전체실험오차율, 전체실험검정력 및 개별쌍검정력 면에서 상대적으로 뛰어남을 보여준다. 즉 순위변환한 ANOVA F 검정의 전체실험오차율은 명목상의 유의수준을 잘 유지하고 있으며, 전체실험검정력 및 개별쌍검정력은 모수적 ANOVA F 검정과 Kruskal-Wallis 검정 및 Friedman 검정기법보다 전반적으로 우수함을 알 수 있다.

  • PDF

Analysis on RTS and the Change of Productivity Efficiency of Public General Hospitals in Vietnam using Parametric and Non-Parametric Approach (모수적․비모수적 기법을 활용한 베트남 공공종합병원의 규모수익과 생산효율성 변화 분석)

  • Yang, Dong-Hyun
    • Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
    • /
    • v.15 no.2
    • /
    • pp.767-776
    • /
    • 2014
  • This study estimated productivity change and RTS using Parametric and Non-Parametric approach with 5 year annual data from 2006 to 2010 of 20 public general hospitals in Vietnam collected from Ho Chi Min City Health Department of Health Database. The results could be summarized as follows; First, by the Non-Parametric approach. cumulated productivity growth of 5 years was increased by 2.8% due to regress 5.2% of technical efficiency, 0.3% of pure technical efficiency, but scale efficiency was decreased 5.1% Second, by the Non-Parametric approach, cumulated productivity growth was decreased by 12.8% to due to drop of 17.1% of technical change, 9.1% of scale efficiency. In conclusion, the common result of both approaches was that scale inefficiencies occurs in public hospitals in Vietnam, and they affected productivity change of public hospitals in Vietnam. Namely, 70% to 80% of the analyzed Vietnam public hospitals were at the status of DRS(decreased returns to scale), which suggested that they had oversupply beds relative to the number of occupied patients, it was meaningful that this study was the first study in Korea to measure efficiency and productivity change of Vietnamese public general hospitals and so it could be utilized as the basic information needed to enter hospital industry of Vietnam in the future.

A simulation study on projection pursuit discriminant analysis (투사지향방법에 의한 판별분석의 모의실험분석)

  • 안윤기;이성석
    • The Korean Journal of Applied Statistics
    • /
    • v.5 no.1
    • /
    • pp.103-111
    • /
    • 1992
  • The projection pursuit method has been gussested as a technique for the analysis of the multivariate data. This method seeks out interesting linear projections of the multivariate data onto a line of a plane to solve the curse or dimensionality. In this paper we developed the discriminant analysis by using the projection method and simulations were used for comparison between this and other existing discriminant analysis methods.

  • PDF

The Application of Various Non-parametric Trend Tests to Observed and Future Rainfall Data in the Nakdong River Basin (낙동강 유역의 과거 및 미래 강우자료에 대한 다양한 비모수적 경향성 검정 기법의 적용)

  • Kim, Sang Ug;Lee, Yeong Seob;Lee, Cheol-Eung
    • Journal of Korea Water Resources Association
    • /
    • v.47 no.3
    • /
    • pp.223-235
    • /
    • 2014
  • In recent, the various methods to predict the hydrological impacts due to climate change have been developed and applied. Especially the trend analysis using observed and future hydrological data has been performed than ever. Parametric or non-parametric tests can be applied for a trend analysis. However, the non-parametric tests have been commonly used in the case of trend analysis using hydrological data. Therefore, the two types of non-parametric tests, Mann-Kendall (MK) test and Spearman Rho (SR) test, were used to detect the trend in the observed and future rainfall data that were collected from the Nakdong River basin. Also, the Pre-Whitening (PW) and the Trend Free Pre-Whitening (TFPW) as the pre-process of the trend analysis were performed. Also, the result of trend analysis suggest that those pre-processes have a statistically significant effect. Additionally, the Sequential Mann-Kendall (SMK) was used to reveal the beginning point of a trend in the observed and future rainfall data in the Nakdong River basin. The rainfall patterns in most rainfall gauges using the observed rainfall show the increasing trend and the abrupt changes in the specific months (from April to May and September to October). Also, the beginning point of the trend is brought forward by several months when climate change is accelerated. Finally, the results of this study can provide the useful background for the research related to climate change and water resources planning in the Nakdong River basin.