Communications for Statistical Applications and Methods
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제3권3호
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pp.169-178
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1996
일반적인 실험군과 대조군의 척도모수에 대한 가설을 Orban과 Wolfe(1982)가 도입한 placement를 이용하여 비모수적 검정법을 제안하였다. 위치모수를 알고 있는 경우에 제안된 통계량의 귀무가설하에서의 평균과 분산 그리고 반복점근분포(iterative asymptotic distribution)를 구하였고 기존의 검정법들과 소표본 모의실험을 통하여 실험 유의수준과 실험검정력을 비교하였다.
NRCS-CN 방법을 이용해서 유출량을 결정하는 과정에 가장 큰 영향을 주는 변수는 유출곡선지수와 초기손실률이다. 수자원 실무에서 유출곡선지수와 초기손실률은 대부분 미국 National Engineering Handbook의 지침에 따라 결정하지만, 우리나라 유역의 토양 및 수문학적 특성은 미국과 다르기 때문에 유출량을 과대 또는 과소 산정하게 된다. 따라서 본 연구에서는 우리나라 유역특성에 적합한 유효우량을 산정하기 위하여 점근유출곡선지수법을 이용하여 총 8개의 유효우량 산정 모형(M1~M8)을 제시하였다. RSR (RMSE-observations standard deviation ratio)과 NSE(Nash-Sutcliffe Efficiency)의 두 가지 지표를 이용하여 모형을 평가하였으며, 그 결과 계측 유역에서는 M6 (평균 RSR: 0.76, 평균 NSE: 0.39), 미계측 유역에서는 M7 (평균 RSR: 0.82, 평균 NSE: 0.31)이 최적의 모형으로 선정되었다. 또한 대부분의 유역에서 기존에 사용되고 있던 초기손실률 0.20보다 더 작은 값(0.01-0.10)을 적용할 때 더 좋은 결과를 나타내는 것을 확인하였다.
여러 개의 종으로 구성된 모집단에서 일정 크기의 표본을 추출하였을 경우, 다음차례에 뽑힐 종이 새로운 종이 될 조건부확률의 추정량으로서 가장 널리 사용되어 온 것은 Good(1953)이 경험적 베이지안 접근법을 사용하여 제안한 비모수추정량이다. Clayton과 Frees(1987)는 Good의 추정량에 대한 대안으로서 비모수최우추정량을 제안하고, 시뮬레이션을 통해 모집단이 비교적 불균일할 경우 자신들이 제안한 추정량이 Good의 추정량보다 평균제곱오차가 작음을 보여 주었고, Lee(1989)는 모집단이 균등분포에 비교적 가깝지 않은 절단기하분포를 따를 때 이를 점근적으로 규명하였다. 그러나 비모수최우추정량은 상당한 편의를 지니고 있는데, 본 연구에서는 이 편의의 일부를 보정한 새로운 추정량이 대부분의 모집단분포 형태에 있어 비모수최우추정량보다 평균제곱오차가 작으며, 모집단이 균일분포에 아주 가까운 경우를 제외하고는 Good의 추정량보다도 평균제곱오차가 작음을 점근적으로 규명하고, 이를 소표본 시뮬레이션을 통하여 확인하였다.
본 연구에서는 직접평균법의 공간, 시간 및 ensemble 평균방법들 대신 공간변 수에 관한 convolution의 일관된 방법을 사용하며, 점근해석법의 범함수해석보다 기초 적인 방법으로, 혼합연속체이론의 등가균질체(equivalent homogeneous body)와 같은 추상적 모델 대신 혼합체의 자연적 모델에서 출발한다. 또 참고문헌(11)의 평균방법 인 4중적분의 연산대신 convolution과 체적 distribution을 조합하여 비균질체 일반의 유효장 방정식(effective field equation)들을 도출하고 검토한다.
이 논문에서는 이산코사인변환을 이용하여 시계열자료를 주파수 공간으로 변환시킨 후, 이산코사인변환 계수를 재표집하여 시계열자료에 대한 재표본을 추출하는 방법에 대해 알아본다. 기존 주파수 공간상에서의 붓스트랩 방법은 스펙트럼평균(spectral mean)에 대한 추론을 하기위해 사용되지만 제안하고자 하는 방법은 시간영역상에서의 시계열자료에 얻을 수 있다는 것이 가장 큰 차이점이다. 이 논문에서는 정상시계열의 경우, 이산코사인변환 계수의 통계적 성질을 유도하고 이 성질을 이용하여 붓스트랩하는 과정을 설명한다. 모의 실험을 통해 기존에 사용되고 있는 방법과 성능을 비교하였다.
본 논문에서는 다중 사용자 다중 안테나직교 주파수 분할 다중 접속 방식 (MIMO-OFDMA) 시스템에서 부분 궤환 정보를 이용한 정규화된 신호 대 잡음비 기반 비례적 공정 스케줄링 (normalized SNR based proportional fair scheduling, NSNR-PFS)을 수행할 경우의 시스템 성능에 대하여 분석하였다. 선택적 부분 채널 품질 정보 궤환 기법 (selective partial channel quality information feedback scheme, SPCQI)이 사용되었을 경우의 하향 링크 채널 용량의 정확한 식을 유도하고, 그것의 점근적 특성을 분석하였다. 이론적 성능 분석과 모의 실험을 통하여 사용자의 수와 상관없이 한정된 평균 궤환량만을 이용하여 최적의 하향 링크 채널 용량 증가율을 얻을 수 있음을 보였다.
본 논문은 동적 자료구조의 확률론적 운영방식의 설계와 그 성능분석의 이론적 접근 방법을 제시한다. 즉 m개의 셀로서 구성된 일련의 연속된 블록에 두 개의 스택 을 할당하여 공유하는 시스템의 확률적 운용방식의 효율성을 해석적 방법에 의한 성 능분석을 통하여 그 결과를 제시한다. 특히 스택 원소의 삽입과 제거는 스택의 현재 의 크기에 따라 빈도를 달리하는 방식을 제안한다. 따라서 두 스택의 충돌까지 스택 조작 횟수의 평균과 분산등 통계적 특성을 희소 사건 확률 계산이론에 의하여 m$\longrightarrow$$\infty$ 일 때 점근적 결과를 제시한다. 또한 유한상태기계, 컴퓨터 및 정보 시스템의 성능 분석에 응용할 수 있는 보다 일반적인 방법을 고찰한다.
이 논문은 최소 평균제곱오차 라플라스 양자기가 평균이나 표준편차가 불일치된 신호에 적용될 때 야기되는 평균제곱오차 왜곡과 신호대 양자화 잡음비의 점근식을 유도한다. 이들 식은 양자점의 개수 N, 평균값의 변이량 $\mu$, 양자기 설계 기준으로 사용된 표준편차에 대해 적용되는 신호의 표준편차 비율 $\rho$로써 왜곡과 신호대잡음비의 직접적인 관계를 명확히 표시하고 있다. 수치 결과에 의하면, 논문의 주 근사식은, 요율 R=$log_2N$이 6 이상인 경우에, 상당히 넓은 $\mu$와 $\rho$에 대해 신호대잡음비 참값의 1% 이내의 값을 예측하여 정확도가 아주 높은 것으로 판단된다. 이 논문을 통해 새로 발견된 점은 첫째 ${\rho}>3/2$인 분산 강불일치의 경우에 신호대잡음비는 $9/\rho$ dB/bit 비율로 증가한다는 것과 둘째 최적 균일양자기는, 비록 최적으로 설계되었지만, 분산 임계불일치보다 조금 더 불일치된 것임을 밝힌 점이다. 또 $\mu$에 의한 신호대잡음비 손실은 비교적 크지 않은 것이 관찰되었다. 여기에 유도된 공식들은, 단구간 분산이 변하는 라플라스 분포로 잘 모형되는 음성이나 음악 신호를 하나의 양자기로 양자화하는 경우에 쓰임새가 있을 것으로 사료된다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제19권3호
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pp.433-450
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2012
연구자가 같은 작업을 반복적으로 수행할 때, 작업 효율성은 연구에 관련된 지식, 경험, 기술이 축적되면서 향상된다. 결과를 얻기 위해 연구에 투자하는 시간은 같은 작업을 반복함으로써 줄일 수 있다. 이러한 현상을 학습곡선 효과(learning curve effect)라고 일컫는다. 학습곡선(learning curves)은 학습의 변화를 시각적으로 나타낸 것으로 이전의 학습곡선 연구에서는 시간을 일정한 구간으로 나누어 구간별 작업에 대한 숙련도의 평균 차이 여부를 확인하였다. 이러한 방법은 구간을 어떻게 나눌 것인가 하는 기준이 존재하지 않으며, 더욱이 이항 반응 자료로 모형을 적합하기 어려운 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 이산형 확률변수 중 이항 반응 자료(베르누이자료)에 대한 학습곡선의 통계적 모형에 초점을 맞추고자 한다. 누적확률분포의 특성을 이용하여 모수를 추정하기 위해서 뉴튼-랩슨 방법(Newton-Raphson method)을 사용하였고, 이 연구에서 제안한 모형의 점근적 분포를 구하였다.
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