이 연구는 국내 원형교차로에서 발생한 교차로 사고를 다루고 있다. 연구의 목적은 ZAM을 이용하여 원인별 사고모형을 개발하는데 있다. 주요결과는 다음과 같다. 첫째, 교차로 운행방법 위반에서는 ZINB 모형이 적합한 것으로 분석되었다. 둘째, 안전거리 미확보에서도 ZINB 모형이 적합한 것으로 분석되었다. 마지막으로 공통변수로는 교통량과 회전차로 폭이 선정되었다. 교통량이 많을수록 그리고 회전차로 폭이 좁을수록 사고가 많이 발생하는 것으로 분석되었다. 특정변수로는 접근로수와 감속 시설수가 채택되었고, 접근로수가 증가할수록 그리고 감속시설수가 적을수록 사고가 증가하는 것으로 분석되었다. 이 연구는 원형교차로 사고연구에 기여할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 버퍼를 공유하는 패킷 교환기의 연속 시간 큐잉 모델을 제시하고 큐 길이 확률 분포를 구하는 근사 계산 알고리즘을 제안한다. N 개의 입력 프로세스는 상호 이질적인 버스트 특성을 갖는다. 입력 프로세스는 계차-2 콕시안 분포로서 모형화하며 서버의 서비스 시간은 계차-r 얼랑 분포로서 모형화한다. 근사 알고리즘은 통합된 상태 변수를 사용하여 큐잉 시스템을 표현한다. 먼저 N개의 입력프로세스는 하나의 통합된 상태 변수로 나타내며 큐잉 시스템은 서브 시스템으로 분해하고 이것을 통합된 상태 변수로 나타낸다. 그리고 이러한 통합된 상태 변수를 사용하여 반복적인 방법에 의해서 상태 방정식의 해를 유도한다. 근사 알고리즘의 타당성은 시뮬레이션을 통해서 검증한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권2호
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pp.297-307
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2017
질병 확산 모형은 질병의 확산 과정을 모형화 함으로써 질병이 발생하고 퍼지는 시간 내에서 통제하기 위하여 활용하고자 하는 모형이다. 본 연구에서는 질병 확산 모형의 가장 대표적인 SIR 모형에 기본적인 확장 접근을 하여 접촉군 (exposed)이라는 단계를 추가한 SEIR 모형을 이용하여 모형 구축을 하였다. 이 모형은 감염 대상군 (susceptible)의 사람들이 질병에 노출 된 잠복기를 거쳐 일정 시간이 경과한 후 감염되어 감염군 (infected)으로 이동한 후 다시 회복군 (removed)으로 이동하는 모형이다. 이와 같이 질병에 감염된 후 감염력이 생기는 잠복기가 있는 경우에 연구에 활용될 수 있다. 본 연구에서는 2015년 국내에서 발생한 메르스 코로나바이러스 (Middle East respiratory syndrome coronavirus; MERS CoV)에 의한 호흡기 감염증 자료를 수집하였다. 질병의 확산 과정이 결정적이 아닌 확률적인 흐름을 따른다고 가정하여 포아송 확률과정을 따른다고 보고 확률적 화학반응 모형을 이용하여 모형을 구축하였다. 모형을 구현하기 위해서 SEIR 모형의 세 모수인 질병에 노출된 정도를 나타내는 접촉률 (exposed rate), 질병의 감염 정도를 나타내는 감염률 (transmission rate), 질병의 회복정도를 나타내는 회복률 (recovery rate)를 추정함으로써, SEIR 모형에 적합하고 전염병 확산에 대한 예측을 수행하였다. 또한 접촉군이 정확하게 관찰되지 않을 부분을 보완하기 위하여 접촉군을 생성하는 과정을 전체 모형 구축 과정에 추가하였다.
우리나라에서 음주운전으로 인한 교통문제는 예전부터 꾸준히 야기되어 왔고 지속적인 관심과 연구를 통해 대책을 마련해 왔음에도 불구하고 여전히 음주운전 적발건수는 증가추세이다. 음주운전에 대한 억제방안을 마련하기 위해 일반운전자와 음주운전자의 차이를 검증한 연구는 많이 수행되었으나 음주운전자만을 대상으로 한 연구는 미흡한 실정이었다. 음주운전은 일반운전자와 음주운전자와도 차이를 보이지만 음주운전자 중에서도 습관적 음주운전자와 비습관적 음주운전자는 차이가 있기 때문에 음주운전으로 인해 1회 이상 단속에 적발된 음주운전자만을 대상으로 연구를 수행하였다. 습관적 음주운전자는 재범할 확률이 높기 때문에 본 연구에서는 음주운전 적발자 중 습관적 음주운전자들을 줄이기 위한 대안을 마련하는 것을 목적으로 한다. 음주운전자들을 대상으로 습관적 음주운전 횟수를 조사하고 음주운전행동을 결정하는데 영향을 주는 속성들을 조사하여 요인 분석을 통해 변수를 축약하였으며, 절단 포아송 모형과 절단 음이항 모형을 통해 영향분석을 하였다. 분석결과 자료는 과산포가 있는 음이항 분포를 따르는 것으로 나타났고, 단속및사고의 두려움, 자기반성, 경험적학습, 자기통제력부족, 차량의존도 요인이 유의미하였다.
As the sales of the Sports Toto, the Korean lottery on sports games, have increased significantly in recent five years, interest in predicting the various results of sports matches has also been raised. Dixon and Coles (1997) proposed a bivariate Poisson model to predict the results of English soccer league matches. In this paper, we pay attention to the physical condition of players that may affect soccer match results and revise Dixon and Coles' model to consider probable fatigue due to the players' short rest followed by their frequent matches. We observed the fatigue effect in the match results, and found positive betting returns available when using our prediction model. Furthermore, the validity of probability-based odds in European and Korean betting markets is analyzed.
본 연구는 최근 사회적으로 이슈가 되고 있는 고령자 교통사고 인적요인을 평가할 수 있는 모형 개발을 목적으로 한다. 본 연구의 수행을 위해 교통안전공단의 운전자적성검사(Simulation, 설문조사) 자료를 수집하였으며, 교통사고영향 모형개발을 위해 포아송 및 음이항 회귀분석(Poisson Regression Analysis)을 실시하였다. 교통안전성 평가모형 분석결과, 고령운전자의 경우 선택적 주의능력, 속도예측능력, 주의배분능력이 교통사고에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 다음으로 비고령운전자의 경우 선택적 주의능력, 속도예측능력, 거리지각능력, 주의배분능력, 주의전환능력이 교통사고와 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 이러한 분석결과를 바탕으로 고령운전자와 비고령운전자의 사고발생에 미치는 영향요인은 서로 다르게 나타났으며, 교통사고를 미연에 방지하기 위한 최소한의 방편으로 고령운전자와 비고령운전자를 구분하여 교통사고 예방교육을 실시해야 할 것으로 판단된다.
소프트웨어 고장분석을 위한 비동질적인 포아송과정에서 결함당 고장발생률이 상수이거나, 단조 증가 또는 단조 감소하는 패턴을 가질 수 있다. 본 논문에서는 수리시점에서도 고장이 발생할 상황을 반영하는 무한고장 NHPP 모형들을 비교 제시하였다. 소프트웨어 신뢰성분야에서 많이 사용되는 유연한 와이블 확장분포에 근거한 무한고장 소프트웨어 신뢰성모형에 대한 비교문제를 제시하였다. 그 결과 형상모수가 비교적 작은 경우가 효율적으로 나타났다. 그리고 모수 추정법은 최우추정법을 이용하였고 모형선택은 평균제곱오차와 결정계수를 이용하였다. 이 연구를 통하여 소프트웨어 개발자들은 형상모수에 따른 소프트웨어 고장현상을 파악하는데 어느 정도 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.
음이 아닌(non-negative) 측정값을 가지는 확률변수에 있어서, 영(0)이 과도하게 측정되는 자료를 반연속형(semi-continuous) 자료와 영-과잉(zero-inflated) 자료로 구분한다. 이러한 자료에서는 특정 확률 분포(probability distribution) 하에서의 확률보다 훨씬 큰 확률로 0을 관측하게 되는데, 연속형(continuous) 확률분포를 고려하는 경우에는 반연속형으로, 이산형(discrete) 확률분포를 고려하는 경우에는 영-과잉이라고 한다. 본 연구에서는 경계값(0)의 측정 여부에 관한 모형과 0보다 큰 확률변수에 대한 확률분포를 활용한 모형 등 두 개의 부문으로 이루어진 모형, 즉 2-부문 모형(two-part model)을 소개하고자 한다. 특히, 이산형 확률분포 중 포아송 분포와 음이항 분포를 고려한 영-과잉 회귀모형(regression model)을 설명하고 그 특성을 파악하고자 한다. 실증연구에서는 이러한 영-과잉 회귀모형을 활용하여 지난 10년(2009년부터 2018년) 간 한국의 여름철(6-8월) 폭염주의보(heat-wave advisory) 및 폭염경보(heat-wave warning) 발생일수를 적합하였다. 또한 공간예측기법 중 하나인 범용크리깅(universal kriging)을 이용하여 적합결과를 바탕으로 한 폭염 발생일수에 대한 예측지도를 작성하였다.
수공구조물 설계 및 수자원 계획에서는 목표연도 이상의 수문기상자료를 활용하는 것이 추천된다. 강우 자료의 확장을 위해 추계학적 강수 모의 모형을 활용하는데, Bartlett-Lewis Rectangular Pulse Modified Model (BLRPM)과 Neyman-Scott Rectangular Pulse Model(NSRPM)이 대표적이다. 이 모형들은 확률분포의 매개변수 조합을 통해 추정되는 통계적 모멘트와 관측값의 통계적 모멘트를 반복 비교하여 최적 매개변수를 추정한다. 그러나 상대적으로 적은 관측값을 이용하여 매개변수를 추정하는 것은 부적절하게 정의된 문제(ill-posed problem)에 해당하며, 최적화 과정에서 매개변수 추정이 어려울 뿐만 아니라, 매개변수의 변동성도 매우 크다. 또한, 일부 연구에서 드러나듯이, 모형 매개변수 추정과정에서 다양한 목적함수를 활용해도 2차 모멘트에 국한되어 있어, 극치 강수량 재현에는 한계가 있다. 따라서 본 연구는 3차 모멘트를 포함한 목적함수를 활용하여 NSRPM 매개변수를 추정하고, 기존 2차 모멘트를 이용한 매개변수 접근방법과 극치강수량 재현 측면에서 비교를 수행하였다. 그 결과, 목적함수의 왜곡도 포함 여부에 따라 1, 2차 모멘트는 큰 차이를 나타내지 않았지만, 극치강우 재현 측면에서는 왜곡도를 포함한 경우가 포함하지 않은 경우보다 개선된 결과를 나타냈다.
본 연구에서는 이변량 음이항 분포에서 과대산포와 "내재적 상"의 존재유무에 대한 가설검정 문제를 다루었다. 과대산포에 대한 스코어 검정의 표준정규분포 근사는 명목 유의수준을 과소추정한 반면 "내재적 상"에 대한 스코어 검정은 명목유의수준을 과대 추정하고 있음을 보였다. 본 연구에서는 이와 같은 스코어 검정의 표준정규분포 근사의 문제점을 해결하기 위하여 붓스트랩 방법을 제안하였다. 스코어 검정에 대한 붓스트랩 방법은 두 검정에서 명목유의수준을 제대로 유지하고 검정력도 높게 나타나 스코어 검정의 표준정규분포 근사에 존재하는 문제를 해결하는 효율적인 대안으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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