본 연구는 효율적인 매개변수 추정 방법인 Isolated-Speciation Particle Swarm Optimization(ISPSO)와 불확실도 분석 기법인 GLUE를 결합한 ISPSO-GLUE의 개념을 도입하였다. 임의 매개변수 추출을 방식인 GLUE 기법과 ISPSO-GLUE와의 효율성 비교를 위해 분포형 강우-유출모형인 TOPMODEL에 적용하였으며, 추정된 매개변수에 대한 모의 유량치를 이용하여 성능을 비교하였다. 연구대상지는 Texas의 $1000{\times}2000km^2$ 크기 내외의 두 유역을 택하였으며, 2002-2007년을 보정기간으로 하고, 2008-2013년을 검증기간으로 설정하였다. 불확실도 분석에 10개의 TOPMODEL 매개변수를 이용하고, 우도함수로는 Nash-Sutcliffe(NS) Coefficient이용하여 0.6이상 기준으로 행동모형을 구분하였다. 분석 결과 모수 추정성능면에서, 누적 최대 NS 값과 행동 모형의 개수는 전반적으로 ISPSO-GLUE에서 큰 값을 보였으나, 불확실도 구간에 속하는 관측치는 GLUE에서 더 높은 경향을 보였다. 이는 ISPSO-GLUE의 편향된 모수 추정으로 불확실도 구간이 작아지며, 포함되는 관측치가 GLUE에 비하여 적게 되는 것으로 확인되었다. ISPSO-GLUE의 개선을 통하여 TOPMODEL에 대한 적용성을 증진시키고, 값비싼 수문모형에 대한 매개변수 추정에 더 큰 효과를 가져올 것으로 기대된다.
소프트웨어 개발과정에서 소프트웨어 신뢰성은 매우 중요한 문제 중에 하나이다. 소프트웨어 고장현상을 분석하기 위하여 비동질적인 포아송과정에서 고장 발생 추이를 의미하는 위험함수가 고장시간에 독립적으로 일정하거나, 종속적인 경우, 즉 비-증가 또는, 비-감소하는 속성을 가질 수 있다. 본 연구에서는 소프트웨어 제품 테스팅 과정에서 고장 수명분포로서 어랑분포의 다양한 형상모수를 고려한 소프트웨어 개발 비용 분석에 대하여 연구되었다. 소프트웨어 고장현상을 분석하기 위하여 모수추정은 최우추정법이 사용되었다. 따라서 본 논문에서는 어랑분포의 형상모수를 고려한 소프트웨어 개발비용모형 분석을 위하여 소프트웨어 고장간격 시간자료를 이용하여 비교 및 평가하였다. 그 결과 형상모수에 따른 비용곡선을 비교 하였을 때 형상모형이 작을수록 비용이 많고 소프트웨어 최적 방출시간이 지연 됨을 알 수 있었다. 이 연구를 통하여 소프트웨어 개발자들에게 소프트웨어 형상모수에 따른 개발 비용을 탐색하는데, 기본적으로 도움을 줄 수 있는 사전정보의 역할을 할 수 있을 것으로 판단된다.
신상품이나 신규 통신서비스의 수요 예측은 사업의 경제성 분석과 초기 시설투자 계획을 수립함에 있어 필수적이다. 그러나, 과거 자료가 없는 경우에 적용할 수 있는 기존의 수요예측방법은 비계량적인 방법들로서 객관성이 떨어지므로 가능한 한 주관적인 요소나 임의성을 배제할 수 있는 방법이 필요하다. 이에 본 연구는 저궤도 이동위성통신 서비스의 수요예측 사례를 중심으로 계량적인 모형에서 추정이 불가능한 모수들을 비계량적인 방법을 통해 추정함으로써 계량적인 방법과 비계량적인 방법을 결합한 수요예측방법을 제안한다. 본 연구에서는 기존 통신서비스와의 비교유추를 통하여 확산계수를 도출하고 설문자료로부터 잠재시장규모를 추정함으로써 신규 통신서비스의 확산과정을 예측하고 가격에 대한 수요의 탄력도를 도출한다.
총 28일에 걸친 매일의 불편감 증상점수에 근거하여 월경 전 증후군을 가린 후, 임상에서 의료인의 진단시 유용하게 사용될 수 있는 월경 전 증후패턴의 시작점을 추정한다. 이러한 추정에 앞서 불편감 증상점수가 과연 변화 추세를 보이는가의 검정이 우선되어야 하며, 모수적 단순회귀식에 의한 검정법과 비모수적 검정법을 적용한다. 실제 여성에게서 수집된 자료에 적용하여 분석한다. 증상점수의 직선적인 변화시점을 알아내는 단순회귀 방법과 직선 형태를 가정하지 않는 비모수적 검정법은 최적이 되는 상황이 서로 다를 것이며, 이를 모의실험으로 알아본다.
본 연구에서는 소프트웨어 제품을 개발하여 테스팅을 거친 후 사용자에게 인도하는 시기를 결정하는 방출문제에 대하여 연구 하였다. 소프트웨어의 결함을 제거하거나 수정 작업과정에서 유한고장수를 가진 비동질적인 포아송과정에 기초하였다. 수명강도는 다양한 형상모수와 척도모수에 이용 할 수 있기 때문에 신뢰성 분야에서 많이 사용되는 비선형 특성을 가진 반-로지스틱 분포 모형을 이용한 방출시기에 관한 문제를 제시하였다. 소프트웨어 요구 신뢰도를 만족시키고 소프트웨어 개발 및 유지 총비용을 최소화 시키는 최적 소프트웨어 방출 정책에 대하여 논의 되었다. 본 논문의 수치적인 예에서는 고장 시간 자료를 적용하였으며 모수추정 방법은 최우추정법을 이용하고 최적 방출시기를 추정하였다. 따라서 소프트웨어 방출시기를 사전 정보로 활용하면 잠재적 보안피해액을 줄 일 수 있다고 판단된다.
한 시계열의 원래 관찰치가 본래 가지고 있는 정보를 하나도 잃지 않고 또한 손상시키지 않고 그대로 보존되며 계산이 용이하고, 뿐만 아니라 가능도함수나 비모수 추정함수를 계산함에 있어 수치적 불안정 잠재성이 존재하지 않도록 변환된 시계열을 얻을 수 있으면, 다시 말해 각종 통계량의 계산에 용이하게 적용 가능하되 원래 시계열이 보유하고 있는 모든 성질들은 추호도 손상시킴이 없이 이 시계열을 변환시킬 수 있는 변환방법이 존재한다면, 모수의 추정치와 검정통계량을 정확히 얻을 수 있을 것이다. 이와 같은 변환방법이 웨이브렛 변환이다. 이 변환은 푸리에 분석의 결점을 극복하되 후리에 변환이 적용되는 분야에는 거의 모두 적용 가능한 변환방법이다. 이 논문에서는 시계열의 웨이브렛 변환을 소개하고 이 변환이 재무시계열의 모형화에 한몫을 단단히 할 수 있다는 점을 밝히고자 한다. 그리고 웨이브렛 변환을 성공적으로 적용할 수 있는 주가과정을 하나의 예로 제시하여 웨이브렛 변환의 구체적 적용방법을 탐구하고자 한다. 웨이브렛의 주가 시계열의 적용방법의 한 예로 주가의 장기기억과정을 분석한다. 한국과 외국의 일별 주가지수의 수익률 시계열들이 장기기억과정을 따르는 시계열임이 발견되었다. 여러 형태의 웨이브들을 사용하여 검정하였는데 이 모두가 한결같이 주가지수가 장기기억성과정임을 지지하고 있다.
본 연구의 목적은 잣나무인공림과 신갈나무천연림에 있어 직경, 수고 및 재적생장을 설명할 수 있는 비선형생장식(非線形生長式) 추정과 이들 식의 논리적 타당성을 검정하기 위한 것이다. 이를 위해 전국에 분포한 지위지수 14인 임분에서 조사한 자료를 가지고 수확표 조제시 사용하였던 곡선식(曲線式) $Y=at^be^{-c/t}$와 9가지 비선형생장식(非線形生長式)을 적용, 분석하였으며 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 먼저 수확표에서 사용된 곡선식은 자료범위내에서는 잘 적합시키고 있지만, 범위 이상에서는 직선적인 증가를 보이고 또 점근선(漸近線)을 가지고 있지 않아 과대치를 줄 위험이 있다. 비선형식중 Logistic식과 Sloboda식은 어린 임분에 있어 과대추정치를 나타내고 있는데 이는 식의 구조상 원점을 지나지 않기 때문이다. 또 이들 식은 타 식에 비하여 조기에 점근선에 도달하는 것으로 나다났다. 그리고 Gompertz식과 Ueno-Ohzaki식도 원점을 지나지 않는 식의 구조를 가지고 있다. 또한 Hossfeld식은 전반적으로 자료범위 이상의 임령에서는 여타 비선형식보다 큰 추정치를 주는데 이는 도달할 수 있는 최대치를 나타내는 모수 a값의 추정치가 크기 때문이다. 따라서 이 식은 범위 이상의 추정시 과대치를 주기 쉽다. 반면 Bertalanffy식은 임분의 유령기(幼齡基)와 노령기(老齡期)에서는 과소치, 그리고 그 사이에서는 과대추정치를 주고 있어, 식의 적용이 부적당한데, 이는 이 식이 동물의 생장추정을 위하여 개발된 것이기 때문이다. Korf식은 잣나무임분 생장추정시 노령기에 있어 과대추정치를 주는 경향이 있으며, 이는 신갈나무의 직경생장 추정시 확연하게 나타나고 있다. Ueno-Ohzaki식은 식의 구조상 모수 b에 따라 자료범위 밖의 노령기에 있어 직선적 상승 또는 조기 점근에 도달하고 있어 과대 휴은 과소치를 주기 쉽다. 전반적으로 잣나무와 신갈나무임분의 생장추정식으로는 Gompertz식, Chapman-Richards식 및 Weibull식이 현 자료범위 뿐만 아니라 범위밖의 유령림이나 노령림에 있어서도 가장 바람직한 식이라고 판단된다. 그리고 임목의 생장이란 시간이 지남에 따라 sigmoid curve를 그러므로 추후 생장식 도출에 있어서는 기존의 직선 및 곡선식보다 비선형식에 의한 것이 타당할 것이며, 앞으로 비선형식의 모수 추정, 특히 최대값인 모수 a의 정확한 추정을 위해서는 노령림에 대한 자료의 보완이 요구된다.
본 논문은 베타분포의 특수형태인 미니맥스(Minimax distribution)를 수명분포를 따르고 유한고장수를 가진 비동질적인 포아송 과정에 기초한 소프트웨어의 신뢰성 모형에 대한 형상모수의 특성과 유용성에 대하여 비교 논의 되었다. 그 결과 평균제곱오차는 미니맥스 수명분포의 형상모수가 1인 경우가 1보다 작은 경우와 큰 경우에 비해 상대적으로 가장 작고 또한 형상모수가 1인 경우가 결정계수도 높은 성향으로 나타나기 때문에 형상모수가 1인 경우가 효율적 모형으로 판단된다. 본 연구에서 평균제곱오차는 미니맥스 수명분포의 형상모수를 적용할 경우에 소프트웨어 신뢰성에 대한 고장유형을 인지하기 위하여 평균제곱오차와 결정계수, 신뢰구간을 사용하면 소프트웨어 고장 특성을 파악하는데 기본지침으로 사용 할 수 있으리라 사료된다. 제안된 모형의 결정계수 값이 95%이상 추정되어 비교적 소프트웨어 신뢰성 분야에서 유용성이 있는 모형임을 확인 할 수 있었다. 이 연구를 통하여 소프트웨어 설계 및 사용자들은 수명분포의 특징을 반영한 형상모수를 적용할 경우에 소프트웨어 신뢰성에 대한 고장유형을 인지하기 위하여 평균제곱오차와 결정계수, 신뢰구간을 사용하면 소프트웨어 고장특성을 파악하는데 기본지침으로 사용 할 수 있으리라 사료된다.
유한고장 속성을 가진 비동질적인 포아송 과정에 기초한 모형들에서 잔존 결함 1개당 고장 발생률은 일반적으로 상수, 흑은 단조증가 및 단조 감소 추세를 가지고 있다. 본 논문에서는 잔존 결함 1개당 고장 발생률이 단조증가(혹은, 단조감소) 속성을 가진 일반화 감마분포를 이용한 신뢰성 모형을 제안하였다. 일반화 감마분포를 이용한 유한 속성 비동질적 모형에 대한 모수추정은 고장 간격시간으로 구성된 실측자료를 이용하여 모수 추정을 수행하였다. 일반적 감마분포 형상모수의 제안을 위하여 특수한 형태를 적용하였다. 본 논문에서는 기존 모형의 분포를 적용하고 추가적인 소프트웨어 고장 해석을 위하여 감마 및 와이블 분포를 이용하였다. 일반화 감마 분포모형의 고장자료분석을 위하여 산술적 및 라플라스 검정, 적합도 검정, 편의 검정 등을 이용하였다.
게임산업의 경쟁력을 강화하고 부가가치를 높이기 위하여 수요자가 요구하는 높은 만족도를 갖는 게임을 개발할 수 있도록 만족도를 정량적으로 평가하여 만족도 기준을 제시할 수 있는 연구 및 근거가 필요하다. 특히 만족도 요소들의 점수화와 모집단 분포의 추정은 중요한 과제로서 이를 통하여 어떤 게임이 다른 게임에 비하여 만족도가 높은지 낮은지를 알 수 있으며 만족도를 제고시키기 위하여 보완해야 할 요소들과 기술력을 예측할 수 있다. 본 연구에서는 게임 만족도 요소들의 접수분포를 정규화 하는 방법을 제 안하고 시뮬레이션을 통한 모수적 밀도함수 추정방법을 이용하여 모집단 분포를 추정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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