1998년도부터 2001년도까지 실시한 한우 후대검정에서 공시된 후보종모우들에 대한 근친도를 조사해 본 결과, 대부분의 종모우들은 근친되지 않고 있어 한우 종모우 집단은 아직 non-inbred 집단으로 간주해도 무방할 것으로 사료되었다. 하지만 많은 개체들간에 혈연관계가 있는 것으로 조사되어 앞으로 근친도가 크게 상향될 것으로 예상되기 때문에 농가에서 보다 계획적인 정액 선택을 통한 교배가 권장된다. 또한 거세 검정우 1262두로부터 조사된 도체성적들에 대한 유전모수를 선형모형하에서 REML 방법으로 추정된 결과와 근내지방도를 범주형자료로 간주하여 Gibbs sampling 방법으로 추정한 결과, 기존의 비거세우를 대상으로 추정한 결과 보다 다소 높게 추정되었으며 GS방법에 의한 추정치가 REML 방법에 의한 추정치보다 높게 추정되었다. 특히 근내지방도에 대한 유전력 추정치는 GS방법에서 0.74으로 아주 고도의 유전력을 갖는 것으로 추정되어 근내지방도에 대한 개량의 용이함을 제시하였다. 또한 근내지방도와 등지방두께 간에는 0.46의 유전상관을 갖는 것으로 추정되었으며 근내지방도와 출하시 체중간에는 -0.44의 부의상관을 갖는 것으로 추정되었다. 반면에 도체율과 근내지방도간에는 -0.72의 강한 부의상관을 갖는 것으로 추정되었는데 도체율에 대한 변이가 상당히 낮은 변이계수를 고려할 때 추정치에 대한 신뢰도가 낮을 것으로 예상되었다. 종모우의 육종가에 대한 추정방법간의 상관은 다소 낮을 것으로 예상되기 때문에 이에 대한 연구가 필요할 것으로 사료된다.
소프트웨어 제품의 정확한 인도시기를 예측하거나 효용성 및 신뢰성을 예측하기 위해서는 소프트웨어 테스팅 과정에서 중요한 요소인 테스트 커버리지를 이용하면 보다 효율적인 테스팅 작업을 할 수 있다. 이런 모형을 ENHPP모형이라고 한다. 본 논문에서는 기존의 소프트웨어 신뢰성 모형인 지수 커버리지 모형과 S-커버리지 모형을 재조명하고 이 분야에 적용될 수 있는 Burr 분포에 기초한 Burr 커버리지 모형을 제안하였다. 고장 간격 시간으로 구성된 자료를 이용한 모수추정 방법은 최우추정법 과 일반적인 수치해석 방법인 이분법을 사용하여 모수 추정을 실시하고 효율적인 모형 선택은 편차자승합(SSE) 및 콜모고로프 거리를 적용하여 모형들에 대한 효율적인 모형선택도 시도하였다. NTDS 자료를 사용한 임무시간 비교 분석한 결과 Burr 커버리지 모형 시행이 지수나 S-형 모형보다 우수함을 보이고 있다. 이 자료들에서 기존의 모형과 Burr 커버리지 모형의 비교를 위하여 산술적 및 라플라스 검정, 편의 검정등을 이용하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권1호
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pp.89-97
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2011
본 연구에서는 Buckley와 James의 방법을 이용하여 중도절단된 자료를 보완한 조건부생존함수 추정량으로부터 조건부평균잔여수명함수를 추정하는 방법을 제안하고, 모의실험을 통하여 제안된 방법의 효율성을 평가하였다. 모의실험 결과 비례위험모형이 아닌 경우 제안된 방법으로 추정한 조건부 평균잔여수명함수의 평균제곱오차가 Cox모형이나 Beran의 비모수적 방법을 이용하여 구한 추정치의 평균제곱오차보다 작게 나타났으며, 비례위험모형인 경우에는 제안된 방법으로 추정한 결과들이 Cox 모형을 이용하여 얻은 결과들과 비슷하게 나타났다. 또한 K대학교병원 외과에서 위암 수술을 받은 1,192명의 환자 자료를 이용하여 제안된 방법의 임상적 적용의 적절성을 평가하였다.
본 연구에서는 우리나라 강우에 대한 대표 확률분포형을 결정하고 결정된 대표 확률분포형에 의거하여 확률강우강도식을 유도한다. 빈도해석에 널리 사용되는 11개 분포형에 대하여 모멘트법과 최우추정법 및 확률가중모멘트법으로 모수를 추정하고, 적정성이 있는 모수를 대상으로 적합도 검정을 실시하여 지속기간별로 각 지점의 적정분포형을 구한다. 전 지역의 강우 동질성을 검정하는 방법으로 비모수적 검정방법인 Mann-Whitney 검정과 Kruskal-Walls 검정을 실시하여 우리나라 전역을 대표할 수 있는 대표 적정분포형을 구한다, 강우의 동질성 검정을 실시한 결과, 우리나라 전역을 대표할 수 있는 적정분포형을 선정할 수 없었으며, 12개 지속기간에 대하여 강우의 동질성이 있는 여러 개의 권역으로 구분하여 권역별 대표 확률분포형을 결정하였다. I,II,V 권역에서는 GEV 분포,III,IV 권역에서는 TypeIII 극차분포가 대표 적정분포형으로 선정되었으며, 이들 대표 적정분포형으로부터 얻어진 확률강우량을 이용하여 확률강우강도식을 유도하였다.
무한고장수를 가진 비동질적인 포아송 과정에 기초한 모형들에서 잔존 결함 1개당 고장 발생률은 일반적으로 상수, 혹은 단조증가 및 단조 감소 추세를 가지고 있다. 본 논문에서는 소프트웨어 신뢰성 모형인 지수분포모형과 어랑 분포 모형을 재조명하고 보다 현실적인 혼합분포모형을 제안 하였다. 고장 간격시간으로 구성된 자료를 이용한 모수추정 방법은 최우추정법과 일반적인 수치해석 방법인 이분법을 사용하여 모수 추정을 실시하고 효율적인 모형 선택은 편차자 승합(SSE) 및 콜모고로프 거리를 적용하여 모형들에 대한 효율성 입증방법을 설명하였다. 소프트웨어 고장 자료 분석에서는 41개의 고장 수를 가진 S27[12] 자료를 통하여 분석하였다. 이 자료들에서 지수분포 모형과 어랑분포 모형 및 혼합분포 모형의 비교를 위하여 산술적 및 라플라스 검정, 편의 검정 등을 이용하였다.
유한고장수를 가진 비동질적인 포아송 과정에 기초한 모형들에서 잔존 결함 1개당 고장 발생률은 일반적으로 상수, 혹은 단조증가 및 단조 감소 추세를 가지고 있다. 본 논문에서는 기존의 소프트웨어 신뢰성 모형인 Goel-Okumoto 모형과 Yamada-Ohba-Osaki 모형을 재조명하고 이 분야에 적용될 수 있는 Burr 분포를 이용한 모형을 제안하였다. 고장 간격시간으로 구성된 자료를 이용한 모수추정 방법은 최우추정법과 일반적인 수치해석 방법인 이분법을 사용하여 모수 추정을 실시하고 효율적인 모형 선택은 편차자승합(SSE), AIC 통계량 및 콜모고로프 거리를 적용하여 모형들에 대한 효율적인 모형 선택도 시도 하였다. 소프트웨어 고장 자료 분석에서는 실제 고장자료를 통하여 분석하였다. 이 자료들에서 기존의 모형과 Burr 분포 모형의 비교를 위하여 산술적 및 라플라스 검정, 편의 검정 등을 이용하였다.
최근 동적 연결망의 비정상적 변화를 감시하기 위한 연결망 모니터링의 필요성이 높아지고 있다. 이 논문에서는 연결망의 구조적 변화를 감시하기 위한 동적 연결망의 모형으로 DCSBM(degree corrected stochastic block model)을 고려하였다. 관리도 절차를 사용하여 동적 연결망을 감시하려면 제1국면을 통해 초기 연결망을 확보한 후 모형의 모수를 추정하는 단계를 거쳐야 한다. 그러나 연결망의 감시에서는 충분한 수의 초기 연결망을 확보하기 어려운 경우가 대부분이다. 이 논문에서는 동적 DCSBM을 감시하기 위한 자기출발 관리도 절차를 제안한다. 이 절차는 모형의 모수 추정을 위해 확보한 연결망의 수가 아주 적은 경우에 유용하게 사용할 수 있는 절차이다. 모의실험을 통해 절차의 성능을 평가한 결과, 제안된 절차는 초기 연결망의 수가 아주 적은 경우에도 좋은 관리상태의 성능을 나타내는 것을 알 수 있었다.
소프트웨어 개발과정에서 소프트웨어 신뢰성은 매우 중요한 이슈이다. 소프트웨어 고장분석을 위한 무한고장 비동질적인 포아송과정에서 고장발생률이 상수이거나, 단조 증가 또는 단조 감소하는 패턴을 가질 수 있다. 본 논문에서는 수리시점에서도 고장이 발생할 상황을 반영하는 무한고장 NHPP모형들을 비교 제시하였다. 소프트웨어 경제, 경영, 보험수리분야에서 많이 사용되는 선형 위험률분포의 절편모수에 근거한 무한고장 소프트웨어 신뢰성모형에 대한 비교문제를 제시하였다. 그 결과 절편모수가 비교적 큰 경우가 효율적으로 나타났다. 그리고 모수 추정법은 최우추정법을 이용하였고 모형선택은 평균제곱오차와 결정계수를 이용하였다. 본 연구에서 제안된 방법은 선형 위험률분포의 절편모수를 고려한 모형도 신뢰성 측면에서 효율적이기 때문에 (결정계수가 90% 이상) 이 분야에서 기존 모형의 하나의 대안으로 사용할 수 있음을 확인 할 수 있었다. 이 연구를 통하여 소프트웨어 개발자들은 다양한 수명분포의 절편모수를 고려함으로서 소프트웨어 고장형태에 대한 사전지식을 파악하는데 도움을 줄 수 있으리라 사료 된다.
대수정규분포와 와이블분포는 비정규분포를 하는 공정특성에 반영된다. Hahn 과 Shapir(1967)의 수치 예를 통해 이러한 대수정규분포와 와이블분포를 식별하는 검정방법으로 최우비 검정(RML)을 사용하였다. 검정결과 와이블분포를 하는 공정으로 판단되어, 와이블분포 의 모수 추정은 실무에서 그래프와 수식으로도 쉽게 추정할 수 있는 수정적률추정량(MME)를 이용하여 공정 능력을 평가하였다. 공정능력의 평가 측도로 공정능력지수와 불량률(PPM)의 측도와 병행하여 나타내었다. 공정능력 평가의 결과로 와이블분포를 하는 공정을 대수정규분포로 잘못 판단함으로써 발생하는 오류를 2가지 측도로 표현함으로써 올바르게 공정능력을 판단할 수 있도록 종합적인 정보를 제시하였다.
본 연구에서는 소프트웨어 제품 테스팅 과정에서 관측고장시간에 근거한 결함 발생률을 고려한 소프트웨어 신뢰성 모형에 대하여 연구 하였다. 신뢰성 분야에서 많이 사용되는 S-분포모형을 이용한 새로운 결함 확률을 추가한 문제를 제시하였다. 수명분포는 유한고장 비동질적인 포아송과정을 이용하였다 본 논문의 결함 발생률을 고려한 소프트웨어 고장 자료 분석에서는 고장 시간 자료를 적용하였으며 모수추정 방법은 최우추정법을 이용하여 결함 발생 확률에 대한 관계와 신뢰도를 추정 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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