비선형모형분석의 초기 단계에서 초기값(starting value, initial parameter value)를 결정하는 문제는 비선형모형의 모수추정을 위한 반복기법의 수렴속도나 국소값(local minimum)문제에 영향을 주게 된다. 본 논문을 통하여 탐색적 자료분석이 초기값를 결정하는 데 도움을 줄 수 있음을 보이고자 한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권2호
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pp.357-367
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2009
현대 의학이 나날이 발전해 가는데 따라 관련 연구들도 활발히 진행되고 있다. 연구자가 원하는 연구의 결과를 얻기 위해서는 연구 설계, 연구 진행과 결과 분석까지 객관적이며 합리적인 방법으로 행해져야 할 것이다. 이를 위해 통계적 분석 방법이 다양하고 널리 사용 되고 있다. 본 논문은 현재 발행되고 있는 여러 의학 학술지중 네 개의 학회지를 대상으로 2004년부터 2007년까지 출판된 의학 논문에서 통계적 기법의 사용에 대해 조사하여 의학 연구에서 어떻게 적용되고 있는지 살펴보고자 한다.
최근 기후변화로 인한 우리나라 호우일수(80mm이상/일)의 증가, 강우강도의 증가에 따른 개별 홍수에 의한 재해규모가 증가하고 있는 현실에서 전통적인 빈도해석기법을 이용한 설계 강우량 산정과 적용에는 한계가 있다. 그러나 우리나라에서는 아직도 비정상성을 고려한 빈도해석기법이 표준화되어 있지 않고 있으며, 전통적인 빈도해석기법에 의존하여 실무에 활용되고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 기후변화에 따른 우리나라 강수 극치사상의 변동특성을 분석하고자 하였다. 연구 대상지역으로 기상청에서 운영하는 기상관측소 중에서 90년 이상의 장기 강수자료가 구축되어 있는 서울, 부산, 인천, 대구, 강릉, 목포 등 여섯 곳을 선정하였다. 선정된 6개 기상관측소의 강수자료를 이용하여, 비모수적 선형추세분석기법인 Mann-Kendall 검정을 수행하였다. 본 연구를 통하여 얻어진 결과는 우리나라의 전통적인 설계 강우량 산정기법 개선에 대한 필요성 인식과 설계 강우량 산정에 대한 새로운 접근방향 제시와 이에 따른 제도적 개선 요구에 대한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권6호
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pp.1353-1366
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2015
공정의 안정성을 평가하기 위해 사용되는 Shewhart 관리도 기법은 최근 다양한 분야에서 널리 응용되고 있지만, 품질 특성치에 대한 엄격한 확률분포를 가정한다. 하지만 현업에서 수집되고 있는 데이터의 확률분포는 알려진 경우가 많지 않으며, 다변량 데이터로 확장될수록 확률분포를 결정하는데 더 큰 어려움이 따른다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 다양한 비모수 관리도 기법이 연구되었는데, 최근 연구되고 있는 비모수 관리도 기법 중 하나인 RBF (Radial Basis Function) 커널 기반의 SVDD (Support Vector Data Description) 관리도는 관리상태 하의 데이터 영역에 대한 경계를 결정함으로써 공정의 이상상태를 탐지하는 기법으로 K 관리도로 불리우며, 다양한 분야에서 적용되고 있다. 그런데 K 관리도를 적용하기 위해서는 관리도의 성능을 결정짓는 커널모수 등의 선택이 중요하며, 관리도를 작성하기 전에 미리 결정되어야 한다. 이를 위해 기존의 연구들은 격자 탐색법 등을 활용하여 모수를 결정하고 있지만, 선택 가능한 범위에 대한 반복적인 계산으로 최적값을 선택하고 있어 계산 비용이 커지고 또 시간 등의 문제로 실제 문제에 적용하기 어려운 점이 있다. 따라서 본 연구에서는 데이터의 구조에 따라 모의실험을 통해 선택 가능한 영역에서의 효율성을 비교 검토하고, 이를 바탕으로 쉽게 적용할 수 있는 새로운 모수 선택 방법을 제안하고자 한다. 이를 통해 데이터 구조에 대해 강건함을 보이는 모수의 선택과 K 관리도의 구성을 논의하고 실제 자료에 적용해 보았다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제15권1호
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pp.27-41
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2008
그림으로 일반화 선형모형의 적합성을 진단하는 방법을 제안한다. 이 그림은 일반화 선형모형에서 연결함수를 설명변수들의 선형결합으로 표현할 수 있다는 가정을 진단할 때 유용하다. 이 그림에서 연결함수와 설명변수들의 관계를 비모수적으로 추정하는 작업이 필요한데, 이를 위해 여러 가능한 기법중에서 부스팅 기법을 적용하였다. 정규분포와 이항분포 자료로 모의실험을 실시하여 새로이 제안한 진단그림의 효과성을 보였다. 그리고 진단그림의 한계와 기술적 세부사항들을 설명하였다.
본 논문에서는 이상점이 포함된 시계열 자료의 모수추정법으로 반복보간추정법을 제안하였 다. 제안된 방법은 이상점이 더 이상 탐지되지 않을 때까지 모수추정의 단계와 이상점의 탐 지 단계를 반복하는 접근 방법이다. 이상점의 탐지를 위해서는 비정상적인 자료를 보가추정 법으로 대치하는 보간 검진기법을 적용하였다. 또한 추정과정에서 비정상적인 자료의 비중 을 적게하는 대신에 비정상적인 자료를 시계열모형의 구조를 이용한 1-시점후의 예측값으 로 대치하는 수정된 GM-추정법을 제안하였다. 모의실험에 의해 제안된 추정법들과 기존의 로버스트추정법들의 성질을 비교하였다. 모의실험의 결과 반복보간추정법이 다른 추정법보 다 우월한 성질을 가짐을 알 수 있었으며, 특히 AO가 하나만 있는 경우와 모수의 절대값이 큰 경우에 가장 우수함을 확인 할 수 있었다.
강서구를 제외한 부산 전지역에서 1998년도에 조사된 지하수 수질 중 6개 성분(pH, TS, KMnO$_4$, Cl, SO$_4$, NO$_3$-N)에 대한 일반통계분석 결과 pH 성분을 제외하고는 5개 성분의 중앙값이 평균보다 적은 값을 보이는 양성왜도를 보임으로써, 수질오염정도를 분석하기 위해 지시크리깅이라는 비모수적인 지구통계분석기법을 적용하였다. 6개 수질성분에 대해 음용수 기준치를 적용하여 음용가능은 “1”의 값이, 음용불가능은 “0”의 값이 주어졌다. 이렇게 변환된 자료를 이용하여 각 성분별로 실험적인 베리오그램 분석을 실시한 결과 pH, TS, SO$_4$ 성분은 선형모델이 선정되었으며, KMnO$_4$, Cl, NO$_3$-N 성분은 구상형모델이 선정되었다. 본 연구에서는 지시크리깅을 이용하여 6개 성분의 분포도를 작성하고 부산지역의 오염정도를 분석하였다. 지시크리깅기법은 연구지역 전체의 정량적인 분포를 나타내지는 못하지만, 오염의 유.무와 오염의 크기를 정확하게 파악할 수 있으며 또한, 이상치(outlier)가 크게 영향을 미칠 수 있는 통계학적인 오류를 보완할 수 있다.
울산지역 수질특성에 관하여 연구하기 위해 228개 지점에서 수질성분 25개 항목을 분석하였다. 그 성분중 지하수 음용수 9개 수질성분(pH, EC, TDS, Cl, Mn, NO$_3$, SO$_4$, F, Fe)에 관해 수질분포특성 및 오염도를 나타내기 위해 모수적 통계기법인 정규크리깅과 비모수적 통계기법인 지시크리깅 기법을 적용하였다. OK와 IK의 성분별 베리오그램 분석한 결과 OK의 경우 모든 수질성분은 구상형모델(Spherical model)로 선정되었으며, IK의 경우 pH, TDS, SO$_4$, Cl, Mn, F, Fe 성분은 구상형모델로, EC는 지수형모델로, NO$_3$는 선형모델로 선정되었다. 그 결과 정규크리깅의 경우 연구지역의 수질특성을 정량적 분포특성이 잘 나타났다. 특히 태화강, 인접한 남구일원과 중구일원, 북구의 북서 일원 그리고 동구의 방어동일원에서 수질성분 9개 성분들이 다소 높게 나타났다. 특히 EC, TDS 그리고 Cl$^{-}$ NO$_3$ 성분이 높게 나타났다. 그리고 지시크리깅의 경우 정규크리깅과 비교하여 이상치가 크게 영향을 미칠 수 있는 통계학적인 오류를 보완하여 분석한 결과 울산지역 9개 성분 오염도는 EC>TDS>NO$_3$>pH>Fe>Mn>Cl>SO$_4$>F 순으로 오염특성이 나타났다.
본 연구에서는 무한고장 NHPP 로맥스 수명분포의 형상모수 변화에 따른 소프트웨어 신뢰성 모형의 속성을 새롭게 분석한 후 최적의 형상모수 조건을 제시하였다. 소프트웨어 고장현상을 분석하기 위하여 모수추정은 최우추정법을 사용하였고, 비선형 방정식의 계산은 이분법을 적용하였다. 그 결과, 형상모수(k)의 변화에 따른 속성을 비교하였을 때 형상모수가 작을 수록 참값에 대한 예측능력이 우수하고, 신뢰 속성이 효율적임을 알 수 있었다. 본 연구를 통하여, 소프트웨어 개발자들은 형상모수에 근거한 소프트웨어 고장형태를 사전에 파악함으로서 신뢰도를 성장시킬 수 가 있으며, 또한, 소프트웨어의 신뢰속성을 향상시키는데 필요한 기본정보로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 비동질 포아송 과정(NHPP)에 기초한 소프트웨어 에러 현상에 대한 신뢰도 모형을 고려하고 사전정보(Prior information)를 이용한 베이지안 추론을 시행하였다. 고장 패턴은 NHPP에 대한 강도함수와 평균값 함수로서 나타낼 수 있다. 따라서 본 논문에서는 대수형 포아송 실행시간 모형(Logarithmic Poisson model), Crow 모형 그리고 Rayleigh 모형에 대하여 베이지안 모수 추정방법을 적용하였다. 효율적 모형을 위하여 이들 모형에 관한 모형선택을 편차자승합(SSE)의 합을 이용하여 시행하였고 모수의 추정을 위해서 마코브체인 몬테카를로(MCMC) 기법중에 하나인 깁스샘플링(Gibbs sampling)과 메트로폴리스 알고리즘을 이용한 근사추정 기법이 사용되었다. 수치적인 예에서는 Musa의 T1 자료를 이용하여 모수 및 신뢰도를 추정한 수치 결과론 나열하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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