지하수 수질자료의 분포가 광역적이고 자료의 수가 많은 지역과 자료의 분포가 국부적이고 갯수가 적은 지역을 선정하여, 모수적 통계기법인 정규크리깅과 비모수적 통계기법인 지시크리깅을 동시에 적용하였다. 베리오그램 분석은 각 수질자료의 원시 자료와 제한값을 적용하여 제한값 보다 낮거나 동일하면 '1' 의 값으로, 제한값 보다 높으면 '0' 의 값으로 변환된 자료에 대해 실시하였는데, 원시 염소이온 성분은 선형 모델이 선정되었으며, 비소 성분은 지수형 모델이 가장 적합한 것으로 선정되었다. 변환된 염소이온 성분과 비소 성분은 모두 구상형 모델이 가장 적합한 것으로 선정되었다. 정규크리깅과 지시크리깅 기법을 이용하여 지하수 오염 분포도를 작성하여 비교해 본 결과, 정규크리깅 기법은 연구지역의 자료 분포, 갯수와 범위의 영향을 크게 받는 것으로 나타났고, 지시크리깅 기법은 연구지역의 자료 분포와 특히 제한값에 따라 변환된 자료의 갯수의 영향을 크게 받는 것으로 나타났다. 정량적으로 나타낼 수 정규크리깅 기법과 정성적으로 나타낼 수 있는 지시크리깅 기법을 같이 적용한다면 지하수 오염 현황을 효과적으로 파악할 수 있을 것으로 판단된다.
한국데이타베이스학회 1998년도 국제 컨퍼런스: 국가경쟁력 향상을 위한 디지틀도서관 구축방안
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pp.584-594
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1998
선형회귀분석은 가장 널리 사용되는 데이터 분석기법이지만 독립변수와 종속변수간의 관계가 선형이라고 가정하기 때문에 문제점을 가지고 있다. 비모수 회귀분석(Nonparametric Regression)은 선형회귀분석의 문제점을 극복할 수 있는 방법으로 변수간의 관계의 형태를 미리 가정하지 않고 데이터에 의해 결정하는 방법이다. 본 연구에서는 유전자 알고리즘을 비모수 회귀분석법 중의 하나인 Regressoin Splines에 적용하였다. 인위적 데이터를 이용한 평가 결과 유전자 알고리즘은 다양한 상황에서 매우 우수한 것으로 나타났다.
본 논문은 연속적인 영상에 대해 비모수적 영상 처리 기법과 칼만 필터 기반의 동적 AR(2) 프로세스 기법을 적용하여 객체의 움직임을 적응적으로 추적하는 실시간 객체 추적 알고리즘을 구현하였다. 다양한 환경 조건에서 입력되는 영상에 대해 비모수적 영상 처리 기법을 이용하여 처리함으로써 효과적으로 움직임 객체를 추출하였으며, 객체의 움직임을 동적 AR(2) 프로세스 모형으로 모델링하고 동적으로 변하는 AR(2) 프로세스의 파라미터를 칼만 필터를 통해 추정함으로써 객체의 다변적인 움직임을 적응적으로 예측하여 추적할 수 있었다. 구현된 객체 추적 시스템을 실험한 결과, 기존의 선형 칼만 필터 기법을 이용한 추적 기법과 비교하여 추정 오차가 약 1/2.5∼1/50 만큼 더 적게 나와 객체의 움직임을 더 근사적으로 추적함을 알 수 있었다.
벌점화 추정 기법 중 adaptive LASSO 방법은 모형 선택과 모수 추정을 동시에 할 수 있는 유명한 방법으로 이미 정상 자기회귀모형에서 연구된 적이 있다. 본 논문에서는 이를 확장하여 확률보행과정과 같은 비정상 자기회귀모형에서 adaptive LASSO 추정량이 갖는 성질을 모의실험을 통해 연구하였다. 다만 비정상 자기회귀모형에서는 단위근의 존재 여부를 판단하는 것과 모형의 차수를 선택하는 것이 가장 중요하므로, 이를 위해 원 자기회귀모형이 아닌 ADF 검정에서 고려하는 회귀모형으로 변환하여 adaptive LASSO를 적용하였다. 일반적으로 Adaptive LASSO를 적용할 때 조절모수의 선택이 가장 중요한 문제이며, 본 논문에서는 교차검증, AIC, BIC 세 가지 방법을 이용하여 조절모수를 선택하였다. 모의실험 결과를 보면, 이 중에서 BIC가 최소가 되도록 선택한 조절모수에 대응되는 adaptive LASSO 추정량이 단위근의 존재 여부를 잘 판단할 뿐만 아니라 자기회귀모형의 차수 또한 비교적 정확하게 선택함을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 수신단에서 간섭 단말들의 채널상태정보가 불완전한 무선 애드혹 네트워크에서 비모수 선형 MMSE 수신기를 사용하여 네트워크 전송 용량을 향상시키는 기법을 제안한다. 비모수 선형 MMSE 수신기는 수신신호의 자기 상관을 이용한다. 지정된 채널정보를 간섭과 잡음으로만 이루어진 관측들에 포함시킴으로써, 제안된 기법은 최적의 MMSE 전송 용량의 상당한 부분을 달성한다. 실제적인 애드혹 네트워크 시스템의 전송용량 모의실험을 통해 제안된 기법이 기존의 수신 알고리즘에 비해 상당한 성능 이득을 얻을 수 있음을 확인하였다.
꼬리가 두꺼운 분포의 고분위수에 대한 신뢰구간을 연구하였다. 통계량의 극한 분포에 근거한 점근적 방법과 붓스트랩 방법을 같이 고려하였다. 이 두 방법에 모수적, 비모수적, 준모수적 기법을 각각 적용할 수 있는데, 전체 11가지 신뢰구간의 성능을 실제신뢰수준과 길이로 비교하였다. 모의실험 결과 준모수적이면서 점근적인 신뢰구간과 축량을 이용하는 준모수적 붓스트랩 신뢰구간이 실제신뢰수준의 기준에서 안정된 성능을 보인다는 것을 알 수 있었다.
수공구조물의 설계에서는 홍수빈도분석을 통해 산정된 특정 재현기간에서의 확률수문량이 설계기준으로 사용된다. 그러나 최근 기후변화로 인해 이상기후 현상이 심해짐에 따라 수문기상자료의 정상성을 가정하는 기존의 홍수빈도분석은 변화되는 수문현상을 적절히 표현하지 못하는 경우가 많다. 본 연구에서는 확률분포의 모수가 시간에 따라 변화하는 비정상성 빈도분석기법을 적용하였으며 확률분포의 모수들을 최우추정법으로 추정하였다. 또한, 분위수 추정과정에서도 비정상성을 고려하여 정상성 가정에서 산정된 재현기간 및 위험도와 비교분석하였다. 확률분포는 GEV 분포를 사용하여 정상성 및 비정상성 모형 4개를 구축하였다. 특히, 비정상성 모형은 위치모수만 선형 경향성을 가지는 경우, 규모모수만 선형경향성을 가지는 경우, 위치 및 규모모수가 선형경향성을 가지는 경우의 3가지로 구분하여 적용하였다. 구축된 4개의 모형 중 적합모형을 선정하기 위해 우도비 검정과 Akaike 정보기준을 사용하였으며 적합모형선정 절차를 체계적으로 구축하고 적용하여 적합모형을 선정하였다. 본 연구에서 구축된 비정상성 홍수빈도분석 기법은 우리나라의 8개 다목적댐 (충주댐, 소양강댐, 안동댐, 임하댐, 합천댐, 대청댐, 섬진강댐, 주암댐)으로부터 취득된 과거 관측 댐 유입량을 대상으로 하여 적용되었다. 우도비 검정과 Akaike 정보기준을 이용한 적합 모형 선정 결과 합천댐과 섬진강댐이 비정상성 GEV 모형에 적합한 것으로 분석되었고, 나머지 지점의 다목적댐들은 정상성 모형에 적합한 것으로 분석되었다. 합천댐과 섬진강댐의 경우 비정상성 가정에서 산정된 재현기간이 정상성 가정에서 산정된 재현기간보다 매우 작게 산정되었으며 확률수문량과 위험도는 크게 산정되었다. 적합모형으로 정상성 모형이 선정된 6개의 다목적댐 중 소양강댐은 Mann-Kendall 비모수 경향성 검정 결과 유의하지는 않지만 비교적 큰 선형경향성을 가지고 있었다. 비록 비정상성 모형이 적합모형으로 선정되지는 않았지만 소양강댐에 비정상성 모형을 가정하여 재현기간과 확률수문량, 위험도를 분석한 결과 정상성 모형 가정에서 산정한 결과와 상당한 차이가 있었다. 이와 같은 결과는 수문자료의 정상성과 비정상성을 고려한 홍수빈도분석이 향후 수공구조물의 설계에 있어서 신뢰성 있는 확률수문량을 결정하는데 도움이 될 것으로 판단된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권2호
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pp.211-222
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2013
중도절단된 자료가 있을 경우 조건부 분위수함수를 비모수적으로 추정하는 문제에 대하여 다루고 있다. 역함수에 근거한 방법인 Yu와 Jones (1998)에 의해 제안된 중복커널기법 추정량과 Lee 등(2006)의 국소로지스틱기법 추정량을 중도절단된 자료가 있는 경우로 수정하여 새롭게 제안하고, 이들을 기존의 Koenker와 Bassett (1978)의 점검함수에 근거한 커널평활 추정량들과 모의실험을 통해 비교해 보았다. 모의실험을 통하여 역함수에 근거한 추정량들은 조건부 분포가 대칭인 모형에서, 점검함수기법 추정량들은 한쪽으로 치우친 분포인 경우에 조건부 분위수를 대체로 더 잘 추정하고 있음을 알 수 있었다.
독립된 세 개 이상의 처리 간에 차이 유무를 검정하는 비모수적 방법에는 Kruskal과 Wallis (1952)가 제안한 검정법이 있다. 세 개 이상의 다른 모집단으로부터 결합된 표본관측 값들의 순위를 이용한 검정기법이다. 본 논문에서는 Chung과 Kim (2007)이 제안한 결합위치 방법을 확장하여 일원배치모형에서 새로운 방법을 제안하였다. 또한 모의실험(Monte Calro simulation study)를 통하여 기존의 검정법과 제안한 방법의 검정력을 비교하였다.
급속한 고령화로 인하여 미래의 인구와 인구구조에 관해 사회와 정부의 관심이 증가하고 있으며 우리나라의 사망률은 감소하고 있으나 감소폭은 변동적이다. 본 연구에서는 이를 고려할 수 있는 모형을 살펴보고자 LC 모형, LM 모형, BMS 모형 그리고 비모수평활 기법이 적용된 FDM과 Coherent FDM을 비교 분석하여 연령별 사망률과 기대수명 예측의 정확성 측면에서 남녀 사망률 개선 추이를 예측하는데 적합한 모형을 살펴보았다. 또한 우리나라 사망률 예측에 비모수 기법의 활용 가능성을 검토하였다. 분석 결과 최근 자료의 추세를 잘 반영하는 비모수기법을 활용한 인구통계모델인 FDM과 Coherent FDM의 예측력이 우수함을 알 수 있었다. 결과적으로 FDM과 Coherent FDM은 적합이 뛰어나고, 미래에 변화가 크지 않다면 예측력 또한 우수하다 볼 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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