표현형 변수 Y가 유전변수 X와 환경변수 E로 표시되고 X와 E가 상호독립이며 각각 다음과 같은 정규분포를 한다고 하자. $$X\simN(\mu,\sigma^2), E\simN)0,\omega^2)$$ 대체로 $Y \geq y$이거나 $Y \leq y$인 형태일 때 유전 및 육동적 선발은 Y=X+E의 형태로 나타난다. 롭슨[3]은 선발을 반복하였을 때 유전변수 X의 평균기대치와 유전변수 X의 조건부분포의 영향을 연구하였고 이와같은 일변량분포의 경우 선발의 효과는 전분산에 대한 유전분산의 비에 달려있다 하였다. 이러한 선발모형을 p-차원 공간에 적용하면 유전편차의 비율을 구할 수 있다.
본 논문은 농어가경제조사에서 발생하는 무응답을 처리하는 방법에 관한 것이다. 농어가경제조사는 모두 층화다단표집을 한 후 가중평균으로 모평균을 추정하므로 이에 적합한 대체법으로 가중핫덱 대체법을 고려하여 가중핫덱 대체 절차와 모평균 추정법, 그리고 대응되는 분산추정법을 고찰하였다. 그리고 모의실험을 통하여 가중핫덱 대체가 두 조사에 적용될 수 있음을 보였고 수정된 잭나이프 분산추정법을 사용하면 추정치의 신뢰도도 효과적으로 나타낼 수 있음을 보였다. 또한 두 조사에 적용할 수 있는 대체군 형성 절차를 제시하고, 예로써 각각 4가지 방안을 비교, 분석하였다. 그리고 그 중 가장 효율적인 방안을 결과로써 제시하였다.
눈 모형이 닫혀있는 등화 초기에 축소 신호점을 적용한 시그모이드 비선형성으로 오차신호를 추정하면, 기존 연판정의거 알고리즘의 문제점인 고차 신호점을 적용 시 계산 복잡도가 증가하고 수렴속도가 저하되는 단점을 개선할 수 있다. 시그모이드 함수는 평균과 분산 파라미터로 특성이 조절되므로, 분산 값을 조절함에 따라 축소 신호점의 값$(\gamma)$이+$\gamma$와-$\gamma$ 사이의 범위를 가질 수 있다. 본 논문에서는 등화가 올바르게 진행하여 각 신호점에서 군집의 크기가 줄어들 때 분산 값을 가변함으로써 정상상태 성능을 개선할 수 있는 가변 모듈러스 알고리즘(Variable Modulus Algorithm: VMA)을 제안한다.
지하수 개발가능량 산정을 위한 함양량의 평가는 수문계의 물리적인 형태나 함수층의 수리성 분석 및 수직인 지질분포를 파악하여 어떤 조건하에서 물이 유입 유출되는가를 파악한 후에만 가능하다. 또한 지하수계의 물리적인 형태를 이해함으로써 조사지역의 지표수계나 지하수계의 양계를 통해서 흐르는 물의 양을 결정짓는 물수지 분석이 수행되어야 한다. 이에 따라 강수량, 증발산량, 지하수 유출량, 지표유출량 그리고 하천유출량 등을 수문학적으로 고려해야만 한다. 본 연구는 지표수-지하수 결합모형을 도입하여 분포형 지하수 함양량의 시공간적인 변동성을 파악하는 데 그 목적이 있다. 이를 위해 지표수-지하수 결합모형인 SWAT-K모형을 미호천 유역에 적용하였으며, 지표수의 총유출량과 지하수위의 공간분포자료를 이용하여 검정과 검증을 수행하였다. 전체유역에 대한 연평균 함양량은 수문총량의 약 19%인 것으로 나타났다. 1999년${\sim}$2004년까지의 소유역별 연간 함양량 결과를 월별로 나타냈으며, HRU(Hydrologic Response Unit)별 함양량의 공간분포를 통해 월별, 계절별 특성을 살펴볼 수 있었다. 소유역 모두 강수가 집중하는 7-9월에 걸쳐 많은 함양이 이루어지며 $1{\sim}3$월에는 상대적으로 함양이 적은 것을 볼 수 있다. 월함양량의 경우 최대 약200mm범위내에서 유역의 토지이용 및 토양특성, 경사등에 따라 매우 비균질하게 분포하는 것을 확인할 수 있었다. 이와같은 함양량의 시공간적 불균일성으로 인해 지하수 관리방안은 소유역별 함양특성을 반영해야 할 것으로 판단된다.의 종분산지수가 일반적인 자연대수층에 비해 9.1배 정도 높다는 것을 의미한다. 이는 시험대수층의 투수성이 매우 높아 염소이온의 용질이송이 매우 빠르게 발생되었기 때문이다. 본 연구에서 추정된 종분산지수를 Gelhar et al.(1992)의 연구 결과와 비교 분석한 결과에서도 시험규모에 비해 매우 높은 수리분산이 발생된 것으로 나타났다. 그리고 염소이온의 확산면적을 추정하기 위해, 수렴흐름 추적자시험에 의한 종분산지수와 시험대수층의 평균선형유속을 이용하여 종분산계수를 구하였다. 현장에서 수행된 양수시험에 의한 평균선형유속 22.44 m/day와 평균 종분산지수 0.4155 m를 적용하여 산정된 종분산계수는 $9.32\;m^2/day$이었다. 따라서, 시험부지 내 충적층에서 일정한 양수율$(2,500\;m^3/day)$로 지하수를 개발할 시에 양수정 주변지역으로 유입되는 염소이온의 확산면적은 1일 $9.32\;m^2$ 정도일 것으로 나타났다.적인 $OH{\cdot}$ 의 생성은 ascorbate가 조직손상에 관여할 가능성을 시사하였다.었다. 정확한 예측치를 얻기 위하여 불균질 조직이 조사야에 포함되는 경우 보정이 요구되며, 골반의 경우 골 조직의 보정이 중요한 요인임을 알 수 있었다. 이를 위하여 불균질 조직에 대한 정확한 정보가 요구되며, 이는 CT 영상을 이용하는 것이 크게 도움이 되리라 생각된다.전시 슬러지층과 상등액의 온도차를 측정하여 대사열량의 발생량을 측정하고 슬러지의 활성을 측정할 수 있는 방법을 개발하였다.enin과 Rhaponticin
반응이 두 가지로 나타나는 자료에서 설명변수와 반응변수와의 관계를 연구할 때 많이 사용되는 로지스틱 회귀모형에 대하여 그 모수들을 최우추정법으로 구할 때 추정량의 표준오차는 보통 로그우도함수의 2차도함수에 바탕을 두어 계산하게 된다. 한편 피셔정보량이 로그우도함수의 1차도함수를 제곱한 통계량의 기대값으로도 계산된다는 점에 착안하여 얻어지는 피셔정보량의 추정량도 이와 거의 비슷한 대표본 성질을 갖는 것으로 알려져 있다. 이러한 피셔정보량의 추정량들은 최우추정량을 구할 때의 반복 알고리즘과 깊은 관련을 갖고 있다. 어느 방법이 더 효과적으로 최우추정량을 계산하는 지 평균반복횟수를 비교하고 대표본분산의 추정량으로서 각 방법에서 계산되는 분산의 추정량들을 비교하였다.
모집단의 최적군집 수를 자동으로 결정하고 군집내의 분산은 최소로 하고 군집 간의 분산은 최대로 하는 최적 군집화에 대한 연구는 대부분의 지능형 시스템에서 필요로 하는 모형전략이다. 하지만 아직도 대부분의 군집화 과정에서 분석가의 주관적인 경험에 의존하여 군집수가 결정되어 군집화가 이루어지고 있다. 예를 들어 K-평균 군집화 알고리즘에서도 초기에 K 값을 결정해 주어야 한다. 모집단을 제대로 대표하지 못한 K 값에 의한 군집화 결과는 심각한 오류를 범하게 된다. 본 논문에서는 통계적 학습이론을 이용하여 이러한 문제점을 해결하려고 하였다. VC-차원에 의한 Support Vector를 이용하여 최적의 군집화 기법을 제안하였다. 제안 방법의 성능 평가를 위하여 UCI 기계학습 데이터를 이용하여 객관적인 실험을 수행하였다.
본 연구는 시뮬레이션 반응변수가 입력 인자의 선형 1차식으로 표현된 경우에 인자의 파라미터를 효과적으로 추정하기위해 사용될 수 있는 분산감소기법을 제안하였다. 이 기법은 하나의 실험설계에 공통난수와 대조난수를 동시에 사용하는 Schruben과 Margolin의 방법과 시뮬레이션하는 도중에 얻어지는 통제변수를 활용하는 기법을 결합하는 방법으로 시뮬레이션의 효율성을 개선하고자 하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 기법은 주어진 모형의 평균 반응치를 추정한 데는 S-M 기법보다 효과적이었으며 인자의 다른 파라미터를 추정하는 데는 S-M 기법과 비슷한 성과를 보이고 있다. 만일 시뮬레이션 과정에서 반응변수와 상관성이 높은 통제변수들을 선택할 수 있는 경우에는 제안된 기법이 S-M 기법보다 보다 파라미터 추정에 효과적일 것으로 판단된다.
본 논문에서는 선형추세를 갖는 모집단의 평균을 추정하기 위한 새로운 방법을 제시하였다. 이 방법은 변형계통추출에 의하여 표본을 뽑은 뒤 표본의 단순평균이 아니라 조정된 추정량을 사용하여 모평균을 추정하는 방법이다. 조정된 추정량을 정하는 데에 최소제곱법을 사용하였다. 제시된 방법은 선형 추세가 강할수록 효율적이라는 것이 밝혀졌으며, 무한초모집단 모형의 랜덤오차항의 분산인 $\sigma$$^2$이 매우 크지만 않다면 전통적인 방법들에 비해 상대적으로 효율적인 것으로 나타났다.
본 연구의 목적은 국내에 설치가 확대되고 있는 자동과속단속시스템의 교통안전 개선 메커니즘을 밝히자는 것이다. 이를 위해서 첫째, 시스템 운영이 교통류 특성에 미치는 영향을 분석하고, 둘째, 교통류 특성 변수와 안전도와의 모형을 설정하였다. 1997년부터 운영된 32대 시스템의 1년간 운영효과를 분석한 결과 교통사고 28%, 사망자수 60%가 감소한 것으로 나타났다. 시스템 설치지점의 교통류 특성변화를 분석한 결과 평균속도, 속도분산, 짧은 차두시간 비율 등의 변수가 현저하게 감소하였다. 교통사고빈도와 교통류 특성 변수간의 회귀모형을 설정한 결과 평균속도, 속도분산, 과속교통량이 유의한 설명변수로 나타났다. 따라서 자동과속단속시스템의 교통안전도의 개선 메커니즘은 (1)단속시스템 도입 $\longrightarrow$(2)교통류 특성 개선 $\longrightarrow$ (3)안전도개선이란 과정에 의하여 달성된다는 가설을 입증하였다. 본 연구는 ITS의 도입이 교통안전에 미치는 효과를 계량적으로 평가할 수 있는 토대가 될 것이며 동적 교통안전(operational traffic safety)이란 측면에서 교통안전 연구에 대한 새로운 시각을 제공하는데 의의가 있다고 하겠다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제17권4호
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pp.515-525
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2010
본 논문에서는 패널회귀모형에서 회귀계수의 일반최소제곱추정량과 가중최소제곱추정량의 설계기반 성질을 살펴보았다. 복합표본이 주어진 경우에 두 추정량의 설계편향을 구하여 가중최소제곱추정량의 설계편향의 크기가 더 작음을 보였다. 또한 한국복지패널 데이터를 대상으로 모의실험을 실시하여 다음의 결과를 얻었다. 첫째, 일반최소제곱추정치의 상대편향이 가중최소제곱추정치의 상대편향보다 약 2배 정도 크게 나타났고 일반최소제곱추정치의 편향비가 더 크게 나타났다. 그리고 표본수가 증가하면 일반최소제곱 추정치의 상대편향은 완만하게 줄어든 반면 가중최소제곱추정치의 상대편향은 급속도로 줄어들었다. 둘째, 표본수가 증가하면 일반초소제곱추정치와 가중최소제곱추정치의 분산과 평균제곱오차는 모두 줄어들였다. 그러나 평균제곱오차에서 차지하는 편향제곱의 비율은 표본수가 증가할 때 일반최소제곱추정치에서는 증가하는 반면 가중최소제곱추정치에서는 감소하는 경향이 나타났다. 마지막으로 거의 모든 경우에 일반최소제곱추정치의 분산이 가중최소제곱추정치의 분산보다 작게 나타났다. 그리고 많은 경우에 일반최소제곱추정치의 평균제곱오차가 가중최소제곱추정치의 평균제곱오차보다 작게 나타났다. 그러나 표본수가 증가할수록 일반최소제곱추정치의 평균제곱오차가 가중최소제곱추정치의 평균제곱오차보다 커지는 경우가 늘어났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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