항로는 선박의 통항이 빈번하고 특히, 항로의 입구부는 선박의 출입이 잦아 사고의 위험이 높은 지역이지만, 항로 단면에서의 통항분포에만 초점을 맞춘 연구가 다수였으며, 항로 통항 선박간의 시간분포에 대한 연구는 부족하였다. 이에 본 연구에서는 대상항로에서의 통항선박간의 시간 최적분포를 분석하기 위해서 1주일간의 선박의 통항현황을 조사하였다. 통항현황을 바탕으로 항로 입구부에 1개의 Gate line을 선정하고, Gate line을 통과하는 선박을 입출항, 교통량으로 구분하여 분석하였다. 대상항로의 해상교통 분석 자료를 바탕으로 입출항과 교통량으로 구분하여 항로 통항 선박간의 시간 최적 확률분포를 분석하였다. 최적 확률분포를 분석하기 위하여 경계분포, 비경계분포, 비음수분포, 고급분포로 구분하여 총 31개의 확률분포를 적용하였으며, 최적 확률분포 상위 3개를 분석하기 위하여 KS 검정을 사용하였다. 분석 결과 대상항로에서 통항 선박간의 최적 시간 확률분포는 Wakeby 분포로 분석되었으며, 도로교통 등의 선행연구에서 사용한 비음수 분포와 다르게 고급분포가 대부분을 차지하는 것으로 분석되었다. 따라서 향후 항로 통항 선박간의 시간 분포를 적용함에 있어 다른 교통 분야의 선행연구에서 사용한 대표적인 확률분포를 적용하는 것은 적합하지 않는 것으로 판단된다. 또한 실제 교통조사 시 통항 선박간의 거리와 최적 확률분포로 추정한 거리가 비교적 유사함을 확인하였다. 다만 본 연구는 대표적인 1개의 항로를 분석한 만큼 향후 다양한 항로에서의 통항 선박간의 시간간격 및 교통용량 산정 등의 후속연구가 필요한 것으로 판단된다.
해상교량은 선박의 통항 안전성 관점에서 가항수역을 줄이는 간섭요인으로 작용한다. 본 연구에서는 선박의 안전한 통항을 위해 최적 통항분포에 기반한 안전 통항폭을 분석하였다. 해상교량을 통항하는 선박의 안전 통항 폭에 대한 분석을 위해 AIS data에 기반한 선박교통분포를 조사하여 K-means clustering을 통해 선박을 크기에 따라 분류하였다. 군집화된 데이터에 대하여 최적분포 분석을 한 결과, 인천대교와 부산항대교에서는 대수정규분포, 목포대교와 마창대교에서는 정규분포가 최적분포에 가까운 것으로 분석되었다. 대수정규분포와 정규분포를 기준으로 선박 안전 통항 범위를 신뢰구간의 95%로 가정하여 분석한 결과, 인천대교의 경우 정규분포와 대수정규분포 간의 차이가 64~97m로 가장 큰 것으로 나타났으며, 최소 차이는 10m로 마창대교에서 나타났다. 이에 따라, 인천대교의 경우에는 정규분포보다 대수정규분포로 안전 통항 폭을 제시하는 것이 적합한 것으로 분석되었다. 타 교량의 경우에는 정규분포와 대수정규분포 간의 통항 폭 차이가 크지 않기 때문에 둘 중 어떤 분포를 사용해도 유사한 결과를 얻을 수 있는 것으로 분석되었다. 위 결과를 토대로, 해상교량의 안전통항 범위를 제시한다면 선박의 안전한 운항 및 사고 예방에 도움이 될 것이다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제5권3호
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pp.793-802
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1998
시스템에 영향을 미치는 총체적인 열악한 환경의 영향을 포함시키는 환경효과를 고려한 수명검사의 모형을 개발하였다. 환경효과를 나타내는 분포를 감마분포로 가정하고, 검사에 투입되는 시스템의 수명이 지수분포를 따르는 수명검사모형의 특성을 조사하고, 최적표본할당비율을 결정하는 방법을 제안하는 동시에 자료분석과정을 통하여 최적 검사계획문제를 토의하였다.
홍수와 가뭄은 우리나라에 대표적인 수재해로서 관련 연구도 활발히 진행되고 있다. 반면 겨울철에 발생하는 적설의 경우 발생빈도와 피해가 상대적으로 적었으며 관련 연구 또한 미비한 실정이다. 우리나라 일부 남부지방은 강우와 다르게 연중 눈이 내리지 않는 경우가 존재하며, 자료 중 '0'값을 가지게 된다. 이로 인해 최적분포형 선정 및 매개변수 추정에 어려움이 있으며, 특히 '0'값으로 인해 단일 확률분포를 이용한 빈도해석은 한계가 있다. 본 연구에서는 연중 눈이 내리지 않는 무적설량을 고려하기 위하여 두 가지 이상의 확률분포함수를 결합한 혼합분포함수를 개발하였다. Bayesian 기법을 이용하여 무강우의 기준이 되는 값(δ)을 매개변수로 고려하여 추정하였으며, 이에 따른 적설발생 평균확률(P을 Mixing Ratio로 고려하여 혼합분포함수를 제시하였다. 본 연구에서는 기상청 산하 관측소 중 20년 이상의 지점을 선정하여 최심신적설량을 활용하였으며, 빈도별 확률적설심을 산정하였다. 적합한 확률분포형 선정을 위해 먼저 Bayesian 기법으로 매개변수와 우도함수를 산정한 후 각 분포형의 BIC(bayesian information criterion)값을 비교하였다. 선정된 최적분포형에 대해 빈도분석을 실시하여 최심신적설량을 제시하였다. 추가적으로 무강우를 기존 기준인 '0'으로 고정하여 본 연구에서 제시한 결과 값과 비교하였다.
소프트웨어 제품을 개발하여 테스팅을 거친 후 사용자에게 인도하는 시기를 결정하는 일은 아주 실제적이고 흥미 있는 일이 된다. 이러한 문제를 소프트웨어 최적 방출시기라고 한다. 본 연구에서는 이러한 방출문제에 대하여 연구되었다. 수명분포는 감마족 분포에서 대표적인 어랑 문포 모형을 이용한 최적 방출시기에 관한 문제를 다루었다. 소프트웨어 요구 신뢰도를 만족시키고 소프트웨어 개발 및 유지 총비용을 최소화 시키는 최적 소프트웨어 방출 정책에 대하여 논의 되었고 민감도 분석을 이용하여 효율적 최적 방출시기가 논의되었다.
본 논문은 전국적인 소매업체의 각 지점별 고객 수요가 불확실한 상황에서 고객 서비스 목표 수준을 충족하는 최적재고 수준을 결정하는 문제에 대해 연구하였다. 이를 위해 전국에 분포한 지점에서 물품을 판매하는 베스트바이, 월마트, 혹은 시어스와 같은 전국적인 소매업체 관점에서 사용할 수 있는 핵심 관리 지표(KPI)로서 ISR(In-Stock Ratio)를 정의하였으며, 전국적인 소매업체가 평균 ISR로 정의되는 고객 서비스 목표 수준을 충족하면서 각 지점 보유 재고의 총합을 최소화할 수 있는 최적화 모델을 수립하였다. 본 논문은 해당 모델에 항상 최적해가 존재함을 증명하고 해당 최적해를 Karush-Kuhn-Tucker 조건을 사용하여 고객 수요의 확률분포의 형태에 상관없이 일반화된 형태로 표현하였다. 또한 본 논문은 고객 수요가 정규분포와 같은 특정 확률분포를 따르는 경우에 대해 연구하였으며, 이 경우에 대한 최적 재고수준을 나타내는 식을 도출하였다. 마지막으로 본 논문에서는 상기 기술된 상황에 대한 수리적인 예제를 통하여 최적재고 수준과 확률분포 파라미터들간의 관계를 분석하였다.
손실기피(limited down side risk) 선호를 가진 투자자의 경우 통상적으로 사용하는 위험도의 척도인 분산 혹은 표준편차 대신에 하방 위험성에 더 관심을 가지게 되는데, 이러한 경우 평균-VaR 모형이 평균-분산 모형보다 더 적합한 모형일 수 있다. 이 논문에서는 두 모형을 이용하여 최적자산배분 문제를 실증분석하고 그 결과의 차이를 비교하였다. 수익률의 분포에 정규분포 가정이 아닌 두터운 꼬리(fat tail) 분포 가정을 도입하여 극단적인 위험을 고려한 최적자산배분 문제를 분석을 하였다. 각 이론이나 가정들의 강건성(robustness)을 살펴보기 위하여 역사적 분포를 이용한 분석을 비교 기준으로 하였다. 경험적 혹은 역사적 분포를 이용한 분석을 통해서, 극단적인 위험을 고려하는 손실기피적인 선호체계에서의 최적화 행위는 정규분포의 가정이나 평균-분산 모형이 적절하지 않은 것으로 확인되었다. 일상적인 수준을 능가하는 극단적인 손실 위험성을 고려하기에 적합한 모형은 수익률의 두터운 꼬리를 반영하는 분포 가정에 기초한 평균-VaR 모형인 것으로 나타났다.
신제품에 대한 개발 주기가 짧아지고 있는 현시점에서 제품의 수명을 예측하고 평가하기 위한 방법으로 가속 수명시험과 시험을 통해 관측된 고장 데이터의 분석에 대한 관심이 증대되고 있다. 이에 따라 가속 수명시험을 위한 시험 조건과 고장 데이터의 정확한 분석을 위한 고장 데이터의 최적 분포 결정 방법에 대한 관심 또한 증대되고 있다. 따라서 본 논문에서는 고장 데이터를 기반으로 신뢰성 예측을 할 때 사용하는 분포 함수 결정을 위한 방법으로 관측된 고장 데이터만의 분포를 고려하는 Anderson-Darling 방법과 관측된 고장 데이터의 수명-스트레스 관계식을 적용하여 고장 데이터의 분포를 결정하는 Likelihood Function 방법을 비교한다. 두 가지 방식을 비교한 결과 각 방식에 의해 선택되는 최적분포가 다르며, 따라서 각 방식에 의해 선택된 최적 분포에 의해서 예측되는 수명도 다름을 알 수 있다.
본 연구에서는 유료 운송시스템의 대표적인 예인 택시를 가정하여, 최대 수익을 위한 최적의 운행속도에 대한 수식적인 분석을 수행한다. 손님의 분포에 따라 평균 운행속도를 5km/h부터 80km/h까지 시속을 5km/h씩 늘려가며 분석하였으며 연비는 LPG차량의 실제적인 연비를 적용하였으며, 요금 또한 실제의 예를 적용하였다. 분석 결과, 택시의 속도가 높을수록 손님을 태우는 확률이 높아지나, 따라서 연료비 부담도 함께 늘어나므로 손님의 분포정도에 따라 수익금에 차이가 나는 것을 확인 하였으며, 이를 기반으로 하여 최대 수익을 위한 최적의 속도를 구하였다.
열화수신포에 있어서 확률론적 신뢰도설계 및 단순스트레스와 강도의 고장모형은 렌덤 수치들로 구성된 각 분포의 간섭(Interference) 확률에 의해 이루어진다. 현재까지 이러한 분포모형들의 신경도는 분석적, 수치적 또는 모의실험방법론학에 의해서 단일추정치를 계산및 해석하여 왔으나 현실적으로는 스트레스 강도함수 분포의 간섭구간에 있어서 그 렌덤 변수들에 대한 완전한 실제의 분포들을 파악하기란 너무 복잡하고 때로는 불가능하다. 이를 위해서는 신뢰도의 상·하한 결정으로 신뢰도설계를 하는 방법이 고려된다. 본 연구에서는 스트레스와 강도의 렌덤 변수들에 대한 중복부분(Overlapping tails) 내에 있어서 각각의 주어진 구간확률을 제약조건으로 하여 최적신뢰도 한계를 결정 및 설계하는 새로운 기법을 제시한다. 설계신뢰도의 최적상한 및 하한 값은 제공하기 위하여 비선형모형인 Quadratic programming optimization 기법을 이용하여 신뢰도분석관점에 입각한 특수구조모형을 설정하고 이에 대한 수치예를 들어 예증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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