조합 최적화 문제인 순회 판매원 문제(Traveling Salesman Problem, TSP)를 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)과 Local Search Heuristic인 Lin-Kernighan(LK) Heuristic[1]을 이용하여 접근하는 것은 최적 해를 구하기 위해 널리 알려진 방법이다. 본 논문에서는 TSP 문제를 해결하기 위한 또 다른 접근법으로 ACS(Ant Colony system) 알고리즘을 소개하고 새로운 페로몬 갱신 방법을 제시하고자 한다. ACS 알고리즘은 다수의 개미들이 경로를 만들어 가는 과정에서 각 에지상의 페로몬 정보를 이용하며, 이러한 반복적인 경로 생성 과정을 통해 최적 해를 발견하는 방법이다. ACS 기법의 전역 갱신 단계에서는 생성된 모든 경로들 중 전역 최적 경로에 속한 에지들에 대하여 페로몬을 갱신한다. 그러나 본 논문에서는 전역 갱신 규칙이 적용되기 전에 생성된 모든 에지에 대하여 페로몬을 한번 더 갱신한다. 이 때 페로몬 갱신을 위해 각 에지들의 발생 빈도수를 이용한다. 개미들이 생성한 전체 에지들의 발생 빈도수를 페로몬 정보에 대한 가중치(weight)로 부여함으로써 각 에지들에 대하여 통계적 수치를 페로몬 정보로 제공할 수 있었다. 또한 기존의 ACS 알고리즘보다 더 빠른 속도로 최적 해를 찾아내며 더 많은 에지들이 다음 번 탐색에 활용될 수 있게 함으로써 지역 최적화에 빠지는 것을 방지할 수 있다.
본 논문에서는 연속형 최적화 문제를 위한 타부 탐색에서 후보 해를 생성하기 위해 사용되는 정규 분포의 단점을 보완하기 위하여 코시 확률 분포에 기초한 후보 해 생성 방법을 제안하였다. 코시 확률 분포는 평균 및 분산 등이 무한대인 확률 분포이며, 분포의 꼬리 부분의 확률이 정규 분포에 비하여 상대적으로 크다. 따라서 코시 분포를 사용하면 변수의 변화가 큰 후보 해가 생성될 확률이 높기 때문에 보다 넓은 변수 공간을 탐색할 수 있는 장점이 있다. 코시 확률 분포를 사용한 타부 탐색의 성능을 기존의 정규 분포를 사용한 방법과 비교 분석하기 위하여 실변수 함수로 구성된 벤치마킹 문제에 적용하여 실험을 실행하였다. 실험 결과를 통해 볼 때, 실험에 사용한 모든 함수에 대하여 코시 분포를 사용한 방법이 보다 나은 결과를 나타냈으며, 또한 통계적 가설 검정을 통하여 코시 확률 분포의 우수성을 입증하였다.
재료인수, 기하인수 또는 작용하중 등에 불확실성을 가지는 구조에 대한 추계론적 해석의 정확해는, 일반적인 관점에서, 불확실성을 표현하는 추계장의 수치생성과 이에 대한 몬테카를로 해석을 통하여 얻을 수 있다. 그러나 불확실 인수의 공간적 분포를 나타내는 추계장은 그 특성을 표현해주는 두 가지의 함수를 동시에 만족시켜야 한다. 하나는 확률변수의 공간적 분포 상황을 표현해주는 스펙트럼밀도함수이며, 다른 하나는 통계적 특성을 나타내는 확률밀도함수이다. 일반적으로 이들 두 함수를 동시에 만족시키는 추계장의 정확한 수치생성은 여러 이유에서 어려운 일로 여겨지고 있다. 그러나 상관관계거리가 무한대인 확률변수상태의 경우 추계장은 상수추계장이 되며, 이 경우 스펙트럼밀도함수에 의하여 부과되는 제한조건은 사라지게 되어, 단순히 확률밀도함수에 대한 조건만이 남게 된다. 이 경우, 구조인수의 불확실성에 의한 구조응답은 확률밀도함수만을 고려하여 얻을 수 있게 된다. 이렇게 산정되는 응답변화도는 기존의 급수전개 및 섭동법 등의 수치해법은 물론 몬테카를로 해석에서도 얻을 수 없었던 정확해에 대한 준이론해를 제공해 줄 수 있다.
본 논문은 KS의 침입도 등급 체계에 대한 통계적 타당성을 검토하였다. 각 등급의 범위는 신뢰구간에 근거하여 설정되어야 하며, 최대한 인접 등급과의 중복을 피하도록 해야 한다. 그러나 통계적 이론에 근거해 검토한 결과 KS 침입도 등급 체계에는 각 등급 사이에 간격(Gap)이 없어서 범위를 벗어나는 것은 바로 다른 바인더의 등급을 침범한다는 점을 알 수 있었다. 따라서 많은 바인더 제품들의 침입도 평균값이 규정한계 내에 있을지라도 인접한 등급과 유사한 특성을 가질 수 있다. 또한 침입도 40-60, 60-80, 80-100과 같이 등급의 범위를 모두 20으로 규정한 것은 통계적 타당성이 없다. KS 침입도 등급은 각 등급 간에 간격이 없기 때문에 생산자는 제품의 품질관리 규정을 만족하기 위하여 ASTM 체계의 제품보다 변동계수를 더 낮게 유지해야 한다. 게다가 침입도평균이 상 하한선 쪽으로 치우친다면 재료의 품질 불확실성 때문에 바인더의 1/2 또는 그 이상이 인접 바인더와 중복된 것이다. 그러므로 KS침입도 등급은 통계적으로 타당토록 바로 수정되어야 한다.
터널 조사계획 혹은 공사중, RMR 및 Q분류법에 따라 암반분류를 수행하는데 있어 지하수조건에 대한 평가는 가능한 조건들의 제약 때문에 경험적 방법에 의존하고 있다. 절리 수압 및 지하수 유입량 측정, 수리전도도 모델 산정, 3차원 수치해석 및 해석해 방법을 사용한 대전 LNG Pilot Cavern의 결과를 바탕으로, 지하수 조건 평가에 관한 합리적인 접근 방법을 비교 검토하였다. 그 결과, Raymer(2001) 이론해 방법이 예비 조사단계에서 유용한 도구로 활용될 수 있음을 검증하였다.
음소를 인식의 기본으로 하는 한국어 음성인식 시스템을 구현하기 위한 기초 연구의 일환으로서 각 음소의 특징 가장 잘 표현하는 기준프레임 추출을 위한 연구를 수행하였다. 이를 위하여 먼저 선행 실험과 분산비 분석을 통해서 인식에 필요로한 시간 패턴의 길이를 추출한 후 이를 바탕으로 통계적 인식방법인 베이즈 결정법칙을 이용하여 시단 프레임으로부터 3프레임씩 시점을 1프레임씩 옮기면서 인식 실험을 해?여, 각 음소별 특징이 가장 풍부한 기준 프레임을 추출하였다. 그리고 이 기준 프레임을 중심으로 각 음소군별 인식 실험을 수행하여 그 결과를 시단을 기준으로 한 경우와 비교 검토하고 한국어 전 음소별로 확장하여 인식 실험을 실시하였다. 이 실험 결과 모음의 경우 시단으로부터 5프레임, 파열음은 시단에서부터 5프레임사이, 마찰음은 3프레임에서부터 10프레임까지, 파찰음은 5프레임까지, 비음과 유음의 경우 초성은 시단 프레임에서 6프레임, 종성은 종단으로부터 전 4프레임 구간이 인식률이 높게 나타나 이 부분의 특징이 인식에 가장 유효함을 알 수 있었다.
본 연구에서는 극한 파고를 추정하는 방법을 제시하였다. Type III분포에 근거해서 4가지의 방법들에 의해 분포 함수의 파라미터들을 추정하였다. 실제 자료와 추정된 분포 함수 값의 차이를 다항식을 도입하여 함으로써 그 오차를 줄였다. 이 방법들의 타당성을 보이기 위해 실제 해상의 자료들을 이용하여 분포 함수를 구하고 조우 주기들에 해당하는 극한 파고를 계산하여 보았다.
최근 군 복무는 국가 인재의 육성, 장병의 지적 문화적 욕구 충족 및 자기개발 여건 보장 등 보다 발전적인 측면을 강조하고 있으며 이러한 추세에 따라 대대급 이상 부대에서 운영하는 병영도서관 역시 성장을 거듭해 왔다. 본 연구에서는 병영도서관의 근무환경 차이가 이용실태에 미치는 영향의 통계적 유의성을 전투부대와 지원부대를 중심으로 파악하여 향후 부대 유형별로 전군(全軍)에 적용할 수 있는 표준화된 병영도서관 운영 모델 정립을 위한 기초자료를 제공하고자 한다.
본 연구는 유통학문분야의 연구방법론에 대한 단초를 제공하기 위함에 본 연구가 시작된 것이다. 더 나아가서 유통학문의 정립을 확고히 할 수 있는 촉진제가 되고자 한다. 이를 통하여 국내 유통산업의 발전과 더불어 유통학문의 발전을 기대한다. 더욱이 본 연구가 일부 유통연구자들이 연구방법론의 문제점을 지적하고 활발한 논의와 접근을 시도하고 있는 점을 감안하여 고무적이라고 판단하고 있다. 따라서 본 연구 이후에 지속적으로 폭과 깊이를 더하여 연구가 확산되어지기를 여망해 본다.
약동학 모형은 약동학 모수들의 복잡한 비선형형태의 함수로 복잡한 미분방정식의 형태로 나타나기도 한다. 집단 약동학은 약동학 모형에서 약동학 모수들의 개인 간 차이를 나타내기 위해 이를 랜덤효과로 가정하므로 비선형 혼합 효과 모형이 된다. 본 논문에서는 임상약리학에서 약동학적 특징을 설명하기 위해 사용하는 집단 약동학 모형에 대한 통계학적 고찰을 해 본다. 또한 실제 임상자료를 이용하여 집단 약동학 모형을 적용하여 분석해 봄으로써 통계적 의미를 살펴본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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