출산기술연구소 대관령지소에서 출생한 한우 암소로부터 시간적인 간격을 두고 조사된 체중측정 기록에 대해 비선형의 성장곡선 모형을 적용하여 한우 암소의 개체별 성장곡선 모수를 추정하고 개체별로 추정된 모수를 이용하여 한우 암소의 정확한 성장형태를 추정하기 위해 실시하였다. Gompertz 모형으로 추정한 개체별 성장 곡선 모수 A, b 및 k의 평균치는 각각 383.42${\pm}$97.29kg, 2.374${\pm}$0.340 및 0.0037${\pm}$0.0012였으며, 개체별 변곡점의 평균은 255.63${\pm}$109.09일, 변곡점에서 체중의 평균은 141.05${\pm}$35.79kg, 변곡점에서의 일당증체량의 평균은 0.500${\pm}$0.123 kg이었고, 성장곡선 모수 A, b 및 k의 변이계수는 각각 25.3, 14.3 및 32.4%이었다. von Bertalanffy 모형으로 추정한 개체별 성장곡선 모수 A, b 및 k의 평균치는 각각 410.47${\pm}$117.98kg, 0.575${\pm}$0.057 및 0.003${\pm}$0.001이었고, 개체별 변곡점의 평균은 211.02${\pm}$105.53일, 변곡점에서 체중의 평균은 121.62${\pm}$34.94kg, 최대 증체율의 평균은 0.504${\pm}$0.124kg이었으며, 성장곡선 모수 A, b 및 k의 변이계수는 각각 28.7, 9.9 및 33.3%로 추정되었다. Logistic 모형으로 추정한 개체별 성장곡선 모수 A, b 및 k의 평균치는 각각 347.64${\pm}$97.29kg, 6.73${\pm}$0.34 및 0.006${\pm}$0.0018이었고, 개체별 변곡점의 평균은 324.47${\pm}$3.87일, 변곡점에서 체중의 평균은 173.82${\pm}$1.13kg, 최대 증체율의 평균은 0.508${\pm}$0.003kg이었으며, 성장곡선 모수 A, b 및 k의 변이계수는 각각 27.9, 5.0 및 30.0%이었다. Gompertz 모형, von Bertalanffy 모형 및 Logistic 모형에 의해 추정된 생시체중의 평균치들은 각각 36.40${\pm}$0.33, 31.59${\pm}$0.34 및 49.09${\pm}$0.88kg으로 추정되어 실제체중 23.73${\pm}$0.10kg 보다 컸으며 36개월 체중의 경우 세 모형이 각각 349.73${\pm}$2.01, 356.41${\pm}$2.07 및 336.18${\pm}$1.91kg으로 실제체중 363.67${\pm}$2.08kg보다 작았다. 그러나 세 모형으로 추정된 변곡점이 한우 암소의 실질적인 변곡점인지에 대해서는 좀더 검토가 필요한 부분인데, 최(2001)는 한우 암소의 경우 3개월령에서 4개월령 사이의 일당증체량이 0.590으로서 이 시기에 최대의 성장이 이루어지며 3개월령 체중과 4개월령 체중은 각각 79.31 및 98.91kg이라고 보고하고 있으며, 본 연구에서 Table 4에 제시된 결과를 봐도 3개월령과 6개월령 사이 90일 동안에 50.89kg의 증체가 이루어져 일당증체량으로 환산하면 약 0.56kg이 되어 다른 어느 시기보다도 가장 증체속도가 빠른 시기인 것으로 나타났다. 변곡점이 일당증체량이 최대인 시점으로 해석한다면 각 모형에서 고정되어 있는 변곡점의 위치들인 성숙체중의 38.6%(Gompertz 모형), 29.6% (von Bertalanffy 모형) 및 50%(Logistic 모형)는 한우 암소의 실질적인 변곡점보다 늦는 것으로 판단할 수 있는데, 실제로 세 모형 중 변곡점의 위치가 제일 빠른 von Bertalanffy 모형의 적합도가 제일 좋은 것도 이러한 이유 때문일 수 있다. 따라서 한우 암소의 정확한 성장특성을 파악하기 위해서는 변곡점의 위치가 고정되어 있지 않은 기존의 모형들을 이용하는 방안과 아울러 본 연구에 이용된 모형들을 변형시켜 활용하는 방안에 대한 연구가 필요한 것으로 판단된다.
본 연구에서는 모수추정법을 활용하여 국내 전문서비스 로봇 개발 데이터를 기초로 H/W비용추정을 위한 방안제시와 더불어 로봇의 적용 환경여건에 따라 달라지는 비용을 추정할 수 있도록 그 항목과 가중치를 도출하고자 한다. 이를 위하여 모수추정법을 활용하여 전문서비스 로봇 비용추정 방정식을 개발하였으며, 환경여건 고려를 위하여 FGI, 델파이를 통해 조정계수 항목과 이에 따른 가중치를 도출하였다. 분석결과 무게, 부피, 제작난이도가 반영된 비용 추정 방정식을 개발하며, 추정된 비용을 환경적 요소에 따라 조정하기 위한 방진/방수, 내열/내한, 안전, 시험, 기술혁신의 내용을 반영한 관계식을 도출할 수 있었다. 이를 통해 전문서비스 로봇의 비용을 추정할 수 있는 객관적인 근거를 마련할 수 있었으며, 이를 기반으로 전문서비스 로봇 H/W개발비용 추정을 위한 지속적인 연구로 이어질 것이다. 향후에는 다양한 전문서비스 로봇을 통해 풍부한 데이터를 수집하여 신뢰성을 높이고, 기능항목 발굴을 통해 모형 강화를 유도할 것이다.
본 연구에서는 신뢰성 개념을 도입하여 최근 10년간의 한국도로공사 관할의 교량부재별의 유지보수 이력 데이터를 기반으로 적합한 모수적 수명 분포를 찾고 최대우도법으로 구해진 모수를 이용하여 교량 부재별 평균수명 및 신뢰도를 산정하는 방안을 제안하였다. 교량 부재별의 수명 데이터를 가장 잘 설명하는 모수적 수명 분포형태를 찾기 위해 많이 활용되는 지수분포, 와이블분포, 대수정규분포를 대상으로 분석한 결과 대수정규분포와 와이블분포가 해당 수명 데이터의 특성을 가장 잘 설명하는 것으로 나타났다. 이 때 모수 추정을 위해서 최대우도법을 사용하였으며, 적합성 검정을 위해서는 AD통계량을 이용하였다. 추정된 모수를 기반으로 교량 부재별 평균수명을 산정한 결과, 강교도장이 18.51년으로 가장 길었으며, 바닥판이 17.56년으로 그 다음 순이었다. 배수시설과 교량받침의 경우 평균수명이 각각 12.27년, 12.57년으로 가장 짧았다. 또한 교량의 평균수명일 때 추정된 신뢰도 지표는 현재 교량 부재별 유지보수 시점이라고 할 수 있다. 교량받침, 바닥판, 하부구조, 배수시설의 경우 다른 부재보다 빠른 시기에 유지보수를 하는 것으로 분석되었다.
본 연구는 축산연구소 한우시험장에서 출생한 한우 암소로부터 시간적인 간격을 두고 조사된 체중측정 기록에 대해 비선형의 성장곡선 모형을 적용하여 추정된 성장곡선 모수의 유전적인 경향을 평가하기 위해 실시하였다. 본 연구에서 성장곡선 모수들의 유전력 추정은 단형질 모형과 다형질 모형으로 분석하였으며 단형질 모형의 경우 선형모형은 출생년도-계절과 어미소의 나이의 효과가 포함된 동기우 집단을 고정효과로 상가적 개체유전효과를 임의효과로 하는 Model I과 Model I에 최종 체중측정시의 일령을 일차식 공변이로 추가시킨 Model II 등 두 가지 분석모형을, 그리고 다형질 모형의 경우 출생년도-계절과 어미소 나이의 효과를 고정효과로 하는 Model I과 Model I에 최종 측정시 일령을 공변이로 추가시킨 Model II 등 두 가지 분석모형을 이용하였는데, 단형질 모형의 Model I을 이용하여 추정된 성장곡선 모수 중 성숙체중의 유전력은 모형별로 0.09~0.22의 범위였으며, 성장비는 0.07~0.13의 범위였고, 성숙률은 0.05~0.07의 범위였다. 그리고 Model II를 이용하였을 때는 모형별로 성숙체중이 0.12~0.28, 성장비가 0.07~0.13의 범위였으며 성숙률은 0.12로 Gompertz 모형이나, Von Bertalanffy 모형 그리고 Logistic 모형이 모두 같았다. 한편 다형질 모형의 Model I을 이용하여 추정된 성장곡선모수 중 성숙체중의 유전력은 모형별로 0.09~0.17의 범위였으며, 성장비는 0.07~ 0.13의 범위였고, 성숙률은 0.06으로 세모형이 같았다. 그리고 Model II를 이용하였을 때는 성숙체중은 0.10~0.23, 성장비는 0.00~0.01, 성숙률은 0.06~0.11의 범위였다. 본 연구에서 추정된 성장곡선 모수들의 유전력은 외국의 육우에서 보고되는 유전력보다 낮았으며 한우수소에서 보고된 것과 유사한 결과였다. 그리고 Model II는 성숙체중과 성숙률의 유전력이 Model I보다 크게 추정되어 최종 측정시 일령을 공변이로 첨가할 경우 성숙체중과 성숙률의 상가적유전분산의 크기를 증가시키는 결과를 얻었다. 각 월령별 실측체중과 각 성장곡선 모형에 적합시켜 추정한 월령별 체중들에 대해서는 단형질모형을 이용하여 유전력을 추정하였는데 분석에 이용된 선형모형은 출생년도-계절과 어미소의 나이의 효과가 포함된 동기우 집단을 고정효과로 상가적 개체유전효과를 임의효과로 하는 Model I이었다. 실측체중의 경우 24개월령 체중만 0.52로 한우에 대한 타 연구자들의 결과에 비해 높았고 그 외의 월령별 체중은 타 연구자들의 결과 범위에 포함되는 성적이었다. 각 성장곡선모형으로 적합시켜 구한 생시체중의 유전력은 Gom- pertz 모형이 0.08, Von Bertalanffy 모형이 0.08 그리고 Logistic 모형이 0.06으로서 실측된 생시체중의 유전력 0.27에 비해 높게 나타났다. 그리고 실측체중의 경우 24개월령 체중의 유전력이 0.52, 36개월령 체중의 유전력이 0.32로서 36개월령의 유전력이 24개월령의 유전력에 비해 낮아지는데 적합체중의 경우에는 36개월령 체중의 유전력과 24개월령 체중의 유전력의 차이가 없거나(Gompertz 모형), 오히려 36개월령 체중이 24개월령 체중에 비해 유전력 추정치가 높아지고 있다(Von Bertalanffy 모형, Logistic 모형). 이렇게 적합체중에서 생시의 유전력이 낮아지거나 실측체중의 경우처럼 24개월령 체중보다 36개월령 체중의 유전력이 낮아지지 않는 것은 본 연구에 이용된 각 성장모형들이 생시체중을 실측체중보다 높게 추정하고 36개월령 체중을 낮게 추정하기 때문인 것으로 판단된다. 본 연구 결과로 볼 때 성장곡선 모형으로 추정된 월령별 체중들간에 유전력의 차이가 나타나 한우 암소의 성장예측을 위한 성장곡선의 사용은 중요하게 다루어져야 할 것으로 사료되며, 성장곡선 모수들에 대한 유전능력을 예측하여 한우 암소집단에 대한 선발과 도태의 기준으로 활용한다면 암소의 육용형 개량에 도움이 될 것으로 사료된다.
원전 계측제어계통은 정상운전 시 자가 진단기능의 유지보수를 위해 일정 주기로 건전성을 확인하고 있으며, 계획예방정비 기간 동안 기능 및 성능점검을 실시하여 필요한 경우 유지보수를 하고 있다. 하지만 원전의 정보를 계측하고 제어하는 계측제어계통에서도 선제적으로 고장을 진단하고 대처하여 사고전파를 방지할 수 있는 기술개발이 필요하다. 이에 본 논문에서는 계측제어 장비의 환경조건과 자가 진단 데이터를 활용한 신뢰도 함수 추정 방안을 연구하였으며, 고장데이터의 획득을 위해 계측제어 장비의 부품에 대한 Feature 별 확률분포를 가정하여 가상 고장데이터를 생산하였다. 이러한 고장데이터를 바탕으로 생존분석에서 활용되는 대표적인 인공지능 모델(DeepSurve, DeepHit)을 이용하여 신뢰도 함수를 추정하였고, 그와 동시에 전통적인 준모수적 방법론인 Cox 회귀모델을 통해 신뢰도 함수를 추정하여 환경조건과 진단 데이터를 바탕으로 한 잔여 수명 계산을 통해 적용 가능성을 확인하였다.
비정규직 재직자 직업능력개발에 대한 훈련 효과 추정을 위해 이 연구에서는 통계청의 경활 자료와 비모수적 매칭 방법을 사용하였다. 추정결과 재직자 직업능력개발 훈련은 정규직 자에게는 정규직 유지가능성을 높이고 비정규직 자에게는 임금보다는 정규직 전환확률을 높이는 것으로 나타났다. 또한 미관찰 요인에 의한 추정결과의 강건성을 알아보는 민감도 분석에서는 미관찰 요인은 추정결과에 크게 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.
본 연구는 재래 돼지의 산육 능력을 개량하기 위한 기초 자료를 제공하기 위하여 축산과학원에서 2001년부터 2006년까지 20 kg에 검정을 개시하고 70 kg에 검정을 종료하여 발육 능력을 조사한 546개의 재래 돼지 산육 능력 검정 자료를 활용하여 유전모수를 추정하였으며, 재래 돼지 사육 농가의 사양방법 개선을 위하여 2003년부터 2005년까지 조사된 재래 돼지성돈 및 검정돈 132두의 발육 단계별 체중 및 체위 조사 자료를 다중 회귀 분석하여 재래 돼지 발육 표준 자료를 제시하였다. 재래 돼지의 주요 산육 능력에 대한 유전력을 추정한 결과, 일당 증체량과 등지방 두께에서 중도의 유전력이 나타나는 것을 확인하였으며, 체중 및 체위에 대한 성장 곡선을 추정한 결과 11개월령 이후는 체장, 체고 및 흉폭의 변화가 거의 없는 것을 확인할 수 있었다. 이와 같은 결과를 통하여 본 연구에서 추정한 재래 돼지 산육 형질의 유전모수를 이용하여 육종가 추정과 후보돈 선발에 적용함으로써 유전적 개량을 증대시키고, 발육 단계별 체중 및 체위 표준 자료를 재래 돼지 능력향상 연구와 사육 방법 개선을 위한 기초 자료로 활용함으로써 재래 돼지의 산업화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
최대예상손실액(VaR)은 위험관리수단으로 금융에서 시장위험을 측정하는 대표적인 값이다. 본 논문에서는 다양한 자산으로 이루어진 고차원 금융자료에서 자산들 간의 의존성 구조를 잘 설명할 수 있는 성근 바인 코풀라를 이용한 VaR 추정에 대해서 논의한다. 성근 바인 코풀라는 정규 바인 코풀라 모형에 벌점화를 적용한 방법으로 추정하는 모수의 개수를 벌점화를 통해 축소하는 방법이다. 모의 실험 결과 성근 바인 코풀라를 이용한 VaR 추정이 더 작은 표본 외 예측오차를 줌을 살펴볼수 있었다. 또한 최근 5년간의 코스피 60개 종목을 바탕으로 실시한 실증 자료 분석에서도 성근 바인 코풀라 모형이 더 좋은 예측 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
이 논문에서는 주파수선택적 라이시안 감쇄 채널에서 부호순위를 바탕으로 한 비모수 검파기를 쓰는 직접 수열 부호분할다중접속시스템의 의사잡음 부호획득 방법을 다룬다. 먼저 국소 최적 순위 검파기를 얻고, 근사점수함수를 쓴 국소 준최적 순위 검파기와 k차 고친 부호순위 검파기를 제안한다. 직렬 두 우물기법과 혼합 병렬 두 우물기법에 평균 일정오경보확률 추정기를 쓴 제곱합 검파기, 고친 부호 검파기, 국소 준최적 순위 검파기, k차 고친 부호순위 검파기를 쓴 것을 견주어 본다. 국소 준최적 순위 검파기와 k차 고친 부호순위 검파기가 평균 일정오경보확률 추정기를 쓴 제곱합 검파기보다 성능이 더 낫다는 것을 모의 실험으로 보인다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권5호
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pp.1169-1182
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2016
한국인의 전형적인 사망 원인인 암은 보건 분야에서 중요한 문제이다. 통계청이 제시한 Cause of death statistics (2014)에 따르면, 7대 광역시 중 부산의 표준화 사망률 (standardized mortality rate; SMR)이 가장 높게 나타났다. 이 논문에서는 부산지역암센터의 암등록자료를 이용하여 암발생률과 암사망률의 정도를 추정하고자 한다. 2003~2009년 자료를 대상으로 구/동과 같은 소지역 단위를 고려하였으며, 전체 암과 4대 주요암 (위암, 대장암, 폐암, 간암)에 대해 분석하였다. 공간 상관성을 고려한 공간 다수준 모형을 통해 모형 선택과 모수 추정을 수행하였다. 공간 효과에 대해서는 조건부 자기회귀 (conditional autoregressive; CAR)를 가정하였으며 WinBUGS를 이용하였다. 분석의 결과로 각 지역에서의 공간 효과를 어떻게 분석하고 해석하는지 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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