본 논문에서는 순서 통계량을 이용한 유한 고장 NHPP 모형들이 제안되었다. 이 모형들은 결함당 고장발생률이 단조 증가하거나 단조 감소하는 패턴을 가진다. 그리고 수명 분포에서는 기존의 모형들과 비교하고 kappa(2) 분포를 이용한 소프트웨어 신뢰성 모형을 제안하여 이 모형의 특성과 효율성에 대하여 제시하였다. 고장 간격 시간 자료를 이용한 무한고장 NHPP 모형들에 대한 모수 추정은 최우 추정법을 사용하였고 적용 분포들의 적용을 용이하게 하기 위하여 특수한 형태를 제시하였다. 실제고장 자료를 이용한 자료분석에서는 편차자승합을 이용한 모형 선택과 적합도 및 치우침 검정을 실시하여 그 결과를 나열 하였다.
u-City는 첨단 정보통신 인프라와 유비쿼터스 기술을 도시건설에 접목하여 도시의 경쟁력을 제고하고, 도시민의 삶의 질을 향상시키는 미래형 첨단 지능도시다. u-City는 우리가 꿈꾸는 이상적인 도시가 아닌 우리의 삶에 편리함과 건강하고 안전함을 가져다 준다. 이와 같은 기술이 가능한 것은 USN과 같은첨단 IT 기술이 그것을 가능하게 한다. 하지만 USN 기술은 ZigBee를 기반으로 하는 USN과 IP를 기반으로 하는 IP-USN으로 양분되어 있다. 어떠한 기술이 어떤 환경에 적합하지 고려되고 있지 않는 상황에서 어느 한쪽 기술로의 치우침은 u-City 서비스 제공시 중복투자의 문제점을 가져올 수 있다. 이러한 문제점을 개선코자 본 논문에서는 u-City 서비스 모델 사례를 통한 USN 기술 적용방안을 제안하고 타당성을 검토하였다.
산업현장에서 직업 특성상 무거운 자재를 옮기는 일이 많다. 이때 과도한 무게로 인한 넘어짐, 신체적 피해와 끼임 사고 등 각종 일어날 수 있는 사고에 대해 개인이 조치할 수 없는 일이 대부분이다. 본 논문에서는 안전화에 IoT 기술을 적용해 작업자의 발의 압력분포도를 수집 저장하여 그 데이터를 통해 관리자가 작업자의 행동을 모니터링하고 그에 따른 무거운 자재를 들었을 때의 치우침과 균형을 판별할 수 있도록 설계하였다.
본 논문에서는 잡음이 있는 저조도 동영상의 고속 시인성 개선 기법을 제안한다. 먼저, 영상에서 고속 추출한 광도를 기반으로 입력 영상을 저조도 영역과 고조도 영역으로 구분한 뒤, 각 영역의 특징을 반영한 전달 함수의 독립적인 생성 및 적용을 통해 영상의 밝기를 개선한다. 다음으로 동영상의 풍부한 시공간적 정보 활용 극대화를통해 효율적으로 영상의 잡음을 제거한다. 마지막으로 영상의 색상 분포 분석을 통해 매핑 함수를 생성하고, 이를 적용하여 색상 치우침 문제가 있는 저조도 영상의 색상을 효과적으로 복원한다. 실험을 통하여 제안 기법이 기존 기법 대비 우수한 시인성 개선 및 속도 개선 결과를 보임을 확인한다.
본 논문에서는 이 문서 클러스터링 방법 중 계층적 방법인 Kmeans 클러스터링 알고리즘을 이용하여 문서를 클러스터링 하고자 한다 기존의 Kmeans 클러스터링 알고리즘은 문서의 수가 많을 경우 하나의 클러스터링에 너무 많은 문서들이 할당되는 문제점이 있다. 이 치우침을 완화하고자 각 클러스터링에 할당된 문서 수에 따라서 문서에 가중치를 부여한 후 다시 클러스터링을 하는 방법을 제안하였다. 실험 결과는 정확률, 재현율을 결합한 조화 평균(F-measure)를 사용하여 평가하였으며 기존 알고리즘보다 9%이상의 성능 향상을 나타냈다.
감마 일반화 선형모형은 음이 아니며 치우침이 있는 반응변수에 유용한 모형으로 알려져 있다. 그러나 포아송 분포 또는 이항 분포에 기반한 일반화 선형모형에 비해 적은 관심을 받아왔다. 특히, 회귀계수의 유의성 검정에 대해서는 연구가 면밀히 되어 있지 않다. 본 논문에서는 감마 일반화 선형 모형의 검정에 대해 다양한 통계량들을 알아보고 수치 연구를 통해 그들의 성능을 비교한다. 수치 실험의 결과 부분 이탈도 검정 방법의 문제점이 나타났으며, 가능도비 검정 방법과 F-검정 방법이 좋은 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 기록값 통계량을 이용한 무한 고장 NHPP 모형들이 제안되었다. 이 모형들은 결함당 고장 발생률이 단조 증가하거나 단조 감소하는 패턴을 가진다. 그리고 수명 분포에서는 어랑 분포, 랄리 분포와 굼벨를 이용한 소프트웨어 신뢰성 모형을 적용하여 비교연구에 초점을 두었다. 고장 간격 시간 자료를 이용한 무한 고장 NHPP 모형들에 대한 모수 추정법은 최우 추정법을 사용하였고 적용 분포들의 적용을 용이하게 하기 위하여 특수한 형태를 제시하였다. 고장 자료의 분석을 위하여 산술 및 라플라스 추세 검정과 적합도 및 치우침 검정을 실시하여 그 결과를 나열하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권6호
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pp.1171-1180
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2014
본 논문에서는 금융분야에서 사용되고 있는 포트폴리오 위험측도인 VaR (value at risk)와 ES (expected shortfall)의 측정 방법으로 안장점근사의 적용 방법을 제시하였다. 본 연구의 특징은 금융자료에 대하여 정규분포를 가정하지 않고, 치우침을 가정한 왜정규분포를 가정하여 왜정규분포를 따르는 위험요인으로 구성된 선형 포트폴리오 위험측도에 대해 안장점근사를 실시하였다. 또한 모의실험을 통해 위험측도의 안장점근사의 정도가 매우 우수함을 확인하였다.
계층적 의사결정론(AHP)에서 응답자의 신뢰성을 평가하기 위해 일관성 지수가 활용된다. 일반적으로 일관성 지수값이 0에 근접할 수록 신뢰성이 있다고 판단되나, 신뢰성에 대한 임계값은 9점 척도의 비교행렬로 부터 모의실험 된 무작위 지수의 평균에 의존한다. 본 연구에서는 9점 척도 비교행렬에 의한 모의실험 분포가 차원별로 치우침이 심한 분포라는 점에 기초하여, 차원별 일관성 지수의 분위수에 기초한 통계적 가설검정 방법을 소개하기로 한다. 그리고, 모의실험으로 계산된 일관성 지수의 분포에 따라 적절한 임계 분위값을 제공하였다. 또한, 쌍대비교행렬의 각 원소에 오차를 고려한 모형을 적용하여, 일관성 지수의 분포를 감마분포로 특수한 경우 근사시킬 수 있음을 제시하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권5호
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pp.959-970
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2017
본 연구에서는 두 변수의 상관계수를 반영한 이변량 자료의 왜도와 첨도 통계량을 제안하고, 시각적으로 표현할 수 있는 표면그림을 개발한다. 이변량 왜도 통계량은 이변량 확률표본 자료의 치우침 방향과 정도를 표현하는 실수 한 쌍으로 정의한다. 첨도는 양의 값을 가지며 이변량 정규분포를 기준으로 꼬리 부분의 두터운 정도를 파악할 수 있다. 그리고 표면그림은 분위벡터를 바탕으로 평면에 구현한다. 다양한 형태의 이변량 자료를 생성하여 표면그림을 작성하고 왜도와 첨도를 계산하여 탐색해 본 결과, 왜도와 첨도 값들은 표면그림으로 구현한 이변량 자료의 특징을 잘 반영하는 것을 발견할였다. 그러므로 본 논문에서 제안한 왜도, 첨도 그리고 표면그림은 이변량 분포를 분석하는 기술통계학적 방법으로 활용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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