절단된 정규분포의 평균과 분산을 추정하기 위하여 전체 표본에 기초한 최대가능도 추정량을 사용한 방법과 절단된 후에 남아있는 표본만을 고려한 절단된 표본의 표본평균과 표본분산을 시뮬레이션을 통해 비교 연구하였다. 평균을 추정하는 경우에는 놀랍게도 절단된 자료에 기초한 추정량이 전체 표본에 기초한 추정량보다 평균제곱오차가 더 작다는 것을 발견하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권2호
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pp.393-402
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2014
수명시간 분석에서 자주 이용되는 분포 중 하나는 지수분포이다. 본 논문에서는 임의중도절단 자료의 분석에서 중도절단모형이 지수분포의 모수추정에 어떤 영향을 주는지에 대해서 알아보았다. 고려한 중도절단모형은 Koziol-Green 모형과 일반화 지수분포 모형으로 이들은 의미상 매우 다른 모형이다. 모의실험을 통해서 살펴본 결과 중도절단모형이 모수의 평균적인 추정값에는 크게 영향을 주지 않는다고 보이나 가정한 모형이 실제의 모형과 차이가 심하게 나는 경우 추정량의 MSE가 커지는 경향을 보였다.
최근에 중도절단 방법 중 점진적 중도절단과 관련한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 점진적 중도절단 상황에서 관측되는 시점의 자료들 사이에는 관측원의 실수 혹은 관측 기계의 오류로 인하여 또 다른 중도절단이 발생할 수 있다. 따라서 이러한 기계적 오류 등을 고려하기 위하여 다중 점진적 중도절단이 새롭게 제안되었다. 따라서 본 논문에서는 다중 점진적 중도절단 상황에서 지수분포의 최대우도추정량을 계산하고 다중 점진적 중도절단 순서통계량을 이용한 적합도 검정 통계량과 로렌츠 곡선을 이용한 적합도 검정 통계량을 제안하였다. 몬테카를로 모의실험을 통하여 순서통계량을 이용한 적합도 검정 통계량과 로렌츠 곡선을 이용한 적합도 검정 통계량을 비교하고 더 우수한 적합도 검정 통계량을 확인하고, 실제 사례 자료를 활용하여 적합도 검정을 실시하였다. 그 결과 와이블분포와 카이제곱 분포의 경우 로렌츠 곡선을 이용한 방법이 더 우수한 결과가 나타났고, 로그 정규분포의 경우 순서통계량을 이용한 방법이 더 우수한 결과가 나타났다.
본 연구는 경기, 강원 지역을 대상으로 감입곡류절단 지형의 공간적 분포 특성을 검토하였다. 강원도에서도 높은 산지지역인 정선군 및 인제군을 주로 흐르는 내린천 및 동대천 등의 하천에서 곡류절단면의 분포 밀도가 가장 높았다. 곡류절단의 발생은 제4기 동안 반복적으로 나타났으며. 빙기와 간빙기 사이의 기후 변동기에 집중된 것으로 추정된다. 지질별로는 퇴적암에서 분포 빈도가 가장 높고, 화성암에서 가장 낮았다. 지질구조로 볼 때, 태백산맥으로부터 서쪽 $11{\sim}20km$ 거리에 가장 많이 분포하며. 적종하천이나 적종하천에 유입하는 지류의 하구부, 즉 단층선에 직교하는 하천에서 곡류절단이 가장 활발하였다. 태백산맥에서의 거리와 해발고도와의 관계는 영서하천에서 매우 뚜렷하고, 하상비고 및 절단면 면적과의 관계에서는 태백산맥에서 서쪽 12km를 기준으로 동서로 갈수록 값이 작아진다. 기반암 종류에 대한 해발고도. 하상비고, 하천차수와의 관계는 공통적으로 퇴적암 지역에서 값이 가장 높으며, 화산암 지역에서 가장 낮다.
본 연구는 기대활동량을 이용하는 케이슨 방파제의 신뢰성 설계법(레벨 III)에 대한 연구로서, 기대활동량의 향상된 평가를 위해 지금까지 이용되어온 정규(가우스)분포 대신 이중절단정규분포의 사용을 제안하고자 하며, 이에 대한 타당성을 제시하고자 한다. 따라서 본 연구에서는 확률적 개념에 근거한 기대활동량의 계산과정에서 Monte-Carlo모의 기법을 통한 불확정요소들의 영향을 반영하는 방법에 대한 설명과 함께 이중절단정규분포가 적용되어야만 하는 명확한 근거가 제시되며, 또한 기대활동량 평가시의 이중절단정규분포의 적용방법에 대한 자세한 설명이 주어진다. 본 논문에서는 케이슨 방파제만을 대상으로 이중절단정규분포를 적용하고 있으나, 이중절단정규분포의 적용은 다양한 해안구조물 및 타 공학 분야에도 적극 활용될 수 있으므로 향후 적극적인 활용이 기대된다.
본 연구는 상온에서 산소절단기로 철근의 절단시 절단부위로 부터의 고온수열범위와 수열온도를 측정하고 시뮬레이션 결과와 비교함으로써 현장에서 산소절단기를 사용한 철근절단의 가능성을 파악하는 것을 목적으로 하며 그 결과는 다음과 같다. 1. 산소절단기로 철근을 절단하는 경우 절단 부위로부터 1 cm 떨어진 위치의 수열온도는 $700^{\circ}C{\sim}1000^{\circ}C$의 범위에 있으나, 절단부위로부터 2cm떨어진 위치의 수열온도는 200$^{\circ}C$를 넘지 않는 것으로 나타났다. 2 각 직경, 종류별로 철근의 수열온도 분포를 시뮬레이션한 결과 산소 절단시험와 유사한 절단 거리에 따른 온도 분포를 보임으로서 철근 절단 거리에서 2cm 정도의 여유를 갖고 절단할 경우에는 고온 수열에 따른 취성변화가 발생되지 않는다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권5호
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pp.927-934
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2010
본 논문은 점진 제1종 구간 중도절단표본과 점진 제2종 중도절단표본에서 모수를 추정하는 방법을 소개하고, 점진 제2종 중도절단표본에서 모수를 추정하는 방법을 활용하고자 점진 제1종 구간 중도절단표본에서 얻은 자료를 변환하여 모수를 추정하는 새로운 방법을 제안하였다. 척도모수가 미지인 지수 분포를 따르는 점진 제1종 구간 중도절단표본을 이용하여 점진 제2종 중도절단표본의 최대우도추정량을 사용하여 모수를 추정하였고, 모의실험을 통하여 두 방법에서 구한 추정량을 비교한 결과 본 논문에서 새로 제시한 방법을 이용하여 구한 모수의 추정량이 평균제곱오차 측면에서 더 우수한 추정량임이 나타났다.
수명시간에 대한 모형으로 로그정규분포가 자주 사용되며, 이는 자료의 변환에 의하여 정규성 검정과 동일한 문제로 생각할 수 있다. 따라서 자료의 로그정규성 검정을 위하여, 정규성 검정에 자주 이용되는 Shapiro-Wilk 형태의 검정통계량을 Kaplan-Meier의 product limit 경험분포함수를 이용하여 임의중도절단자료로 일반화한다. Cram er von Mises 통계량을 임의중도절단자료로 일반화한 Koziol과 Green (1976)의 통계량과 비교하였으며 이를 위하여 단순귀무가설을 가정하였다. 중도절단분포에 대한 모형으로는 Koziol과 Green (1976)에서 제시한 모형과 이와 유사한 다른 모형 두 가지를 고려하였다. 검정력 비교 결과 제시한 통계량이 로그정규성 또는 정규성 검정에 더 좋은 검정력을 보여주었으며 검정력은 중도절단분포 모형보다는 자료의 중도절단비율에 영향을 받는다는 것을 볼 수 있었다.
딥러닝은 대용량의 데이터의 분류 및 예측하는 방법으로 각광받고 있다. 데이터의 양이 많아지면서 신경망의 구조는 더 깊어 지고 있다. 이때 초기값이 지나치게 클 경우 층이 깊어 질수록 활성화 함수의 기울기가 매우 작아지는 포화(Saturation)현상이 발생한다. 이러한 포화현상은 가중치의 학습능력을 저하시키는 현상을 발생시키기 때문에 초기값의 중요성이 커지고 있다.이런 포화현상 문제를 해결하기 위해 Glorot과 Bengio (2010)과 He 등 (2015) 층과 층 사이에 데이터가 다양하게 흘러야 효율적인 신경망학습이 가능하고 주장했다. 데이터가 다양하게 흐르기 위해서는 각 층의 출력에 대한 분산과 입력에 대한 분산이 동일해야 한다고 제안했다. Glorot과 Bengio (2010)과 He 등 (2015)는 각 층별 활성화 값의 분산이 같다고 가정해 초기값을 설정하였다. 본 논문에서는 절단된 코쉬 분포와 절단된 정규분포를 활용하여 초기값을 설정하는 방안을 제안한다. 출력에 대한 분산과 입력에 대한 분산의 값을 동일하게 맞춰주고 그 값이 절단된 확률분포의 분산과 같게 적용함으로써 큰 초기값이 나오는 걸 제한하고 0에 가까운 값이 나오도록 분포를 조정하였다. 제안된 방법은 MNIST 데이터와 CIFAR-10 데이터를 DNN과 CNN 모델에 각각 적용하여 실험함으로써 기존의 초기값 설정방법보다 모델의 성능을 좋게 한다는 것을 보였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권2호
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pp.171-177
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2011
최근에 비약적으로 발달하는 보험 산업에 수반하여 보험금 지불 분포에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 보험금 지불금의 분포는 일반적으로 두터운 꼬리를 가지면서 좌로 치우친 왜도를 가지는 파레토 분포나 로그노말 분포로 잘 설명된다고 알려져 왔으며 Cooray와 Ananda (2005)는 이들 두 분포를 결합한 결합 로그노말-파레토분포를 제시하고 이 분포의 적합도가 높음을 보였다. 그런데 보험금 지불의 경우 보금지불 총 금액의 한도로 인하여 극단적으로 큰 보험금이나 혹은 매우 사소한 보험지불금의 경우는 옵션을 두어 예외적으로 취금하는 경우가 많다. 본 논문에서는 결합 로그노말-파레토 분포로부터 추출된 표본이 양쪽 중도 절단되어 있는 경우에 대하여 모수를 추정하는 문제를 다루어 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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