• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제14권4호
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• pp.975-982
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• 2003

In this paper we considered the problem of estimating the bivariate survival distribution of the random vector (X, Y) when Y may be subject to random censoring but X is always uncensored. Adapting conditional Koziol-Green model, simplified estimator for bivariate survival function is proposed. We perform simulation to compare the proposed estimator with popular estimators and discussed the performance of it.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제31권5호
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• pp.278-293
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• 2019

파고와 주기 결합분포는 그 공학적 가치에도 불구하고, 주기에 대한 해석 모형의 부재로 인해 파고 분포에 비해 상대적으로 소홀히 다루어져, 현재 비선형성이 주기분포에 미치는 영향에 대해서도 서로 다른 의견이 상존한다. 이에 비해 파고 분포의 경우, 많은 노력이 이루어져 성과가 상당하나, 아직 이러한 성과는 파고와 주기 결합분포로 확대되지 못하였다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 먼저 파고와 주기의 결합분포를 조건부 주기 분포와 파고 분포의 곱으로 정의하였다. 이어 비선형 불규칙 파동계에서의 파고 분포, 임의의 대역폭을 지니는 비선형 불규칙 파랑계에서의 파고분포를 유도하고, 이를 Longuet-Higgins(1975, 1983), Cavanie et al.(1976)의 조건부 주기확률분포와 결합하여 새로운 파고와 주기 결합분포를 제시하였다. 검증과정은 Wallops 스펙트럼에 기초하여 수치 모의된 파랑시계열자료와 경사가 1:15인 단조해안에서 진행되는 불규칙 파랑 천수과정 수치모의를 통해 얻은 강비선형 파랑자료를 활용하여 수행되었으며, 모의 결과 finite banded waves를 대상으로 한 파고 분포와 Cavanie et al. (1976)의 조건부 주기 확률분포를 활용하는 경우 가장 근접한 결과를 얻을 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제12권2호
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• pp.405-414
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• 1999

양쪽중단(doubly censored)된 지수분포에서 모수와 신뢰도함수를 계층적 베이지안(hierarchical Bayesian)방법을 이용하여 추정하였다. 베이즈 계산은 깁스표본기법(Gibbs sampler)을 이용하고 또한 완전조건부 분포(full conditional distribution)의 정량화 상수를 모르는 경우에는 적합기각방법(adaptive rejection sampling)을 이용하였다. 그리고 실제자료를 이용하여 분석을 하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제7권1호
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• pp.119-127
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• 1996

The concepy of positive aging describles the adverse effects of age on the lifetime of units. Various aspects of this concepts are described in terms of conditional probability distribution of residual life times, failure rates, equilibrium distributions, etc. In this paper we will consider some partial ordering relations of life distribution under residual life functions and equilibrium distributions.

• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제15권2호
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• pp.148-155
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• 2016

Existing power plants may consume significant amounts of fuel and require high operating costs, partly because of poor electrical power output estimates. This paper suggests a continuous conditional random field (C-CRF) model to predict more precisely the full-load electrical power output of a base load operated combined cycle power plant. We introduce three feature functions to model association potential and one feature function to model interaction potential. Together, these functions compose the C-CRF model, and the model is transformed into a multivariate Gaussian distribution with which the operation parameters can be modeled more efficiently. The performance of our model in estimating power output was evaluated by means of a real dataset and our model outperformed existing methods. Moreover, our model can be used to estimate confidence intervals of the predicted output and calculate several probabilities.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제8권1호
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• pp.51-63
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• 2001

We are interested in the conditional independence in sparse $2\tims2\tims$K tables with very rare cell counts. The most popular test is Cochran-Mantel-Haenszel statistic when sample sizes are moderately large enough to guarantee the chi-square approximation. We will consider jackknifing the CMH test and also suggest an approximate normal distribution for the standardized jackknifed CMH statistic. The main focus of this paper is to improve the chi-squared approximation to the CMH test by using the asymptotic normality of the jackknifed CMH test when sample sizes are very sparse but K and N$\infty$. The performance of the proposed jackknifed test, in the sense of significance level control and power, will be compared with that of the CMH test through a Monte Carlo study.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제41권6호
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• pp.1341-1364
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• 2023

This article introduces a method for estimating the conditional hazard function of a real-valued response variable based on a functional variable. The method uses local linear estimation of the conditional density and cumulative distribution function and is applied to a functional stationary ergodic process where the explanatory variable is in a semi-metric space and the response is a scalar value. We also examine the uniform almost complete convergence of this estimation technique.

• 공업화학
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• 제19권6호
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• pp.609-616
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• 2008

본 연구는 크기가 다른 두 종류의 입자를 가진 비(非)콜로이드성 현탁액의 평균 침강 속도를 예측하는 수치적 방법을 제공한다. 이 방법은 무수히 많은 입자들이 유체에 불규칙적으로 분포된 현탁액 시스템의 유체 속도, 온도 등의 물리량을 앙상블 평균의 개념을 사용해서 표현하는 유효 매체 이론에 기초한다. 본 연구에서는 Acrivos와 Chang[1]이 단일(單一) 입도 현탁액에 대해 제안한 모델을 이중(二重) 입도 현탁액에 응용한다. 구체적으로 방사 분포 함수(radial distribution function)에 대한 계산과 stream function을 이용하여 침강 속도를 계산하고 그 결과를 Davis와 Birdsell[2]과 Cheung 등[3]의 실험 결과와 비교하였다. 그 결과 본 연구의 모델에 의한 예측이 실험 결과와 일치하는 것으로 나타났다.

• 대한수학회논문집
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• 제18권1호
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• pp.127-131
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• 2003

Let X$_1$, X$_2$,... be a sequence of independent and identically distributed random variables with continuous cumulative distribution function F(x). X$_j$ is an upper record value of this sequence if X$_j$ > max {X$_1$,X$_2$,...,X$_{j-1}$}. We define u(n)=min{j$\mid$j> u(n-1), X$_j$ > X$_{u(n-1)}$, n $\geq$ 2} with u(1)=1. Then F(x) = 1-x$^{\theta}$, x > 1, ${\theta}$ < -1 if and only if (${\theta}$+1)E[X$_{u(n+1)}$$\mid$X$_{u(m)}$=y] = ${\theta}E[X_{u(n)}$\mid$X_{u(m)}=y], (\theta+1)^2E[X_{u(n+2)}$\mid$X_{u(m)}=y] = \theta^2E[X_{u(n)}$\mid$X_{u(m)}=y], or (\theta+1)^3E[X_{u(n+3)}$\mid$X_{u(m)}=y] = \theta^3E[X_{u(n)}$\mid$X_{u(m)}=y], n $\geq$ M+1$.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.311-316
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• 2009

본 논문에서는 파티클 필터(Particle Filter)를 사용한 모바일 감시 로봇을 위한 실시간 움직임 추정 알고리즘을 제안한다. 파티클 필터는 몬테카를로(Monte Carlo) 샘플링 방법을 기반으로 사전분포확률(Prior distribution probability)와 사후분포확률(Posterior distribution probability)을 가지는 베이지안 조건 확률 모델(Bayesian conditional probabilities model)을 사용하는 방법이다. 그러나 대부분의 파티클 필터에서는 초기 확률밀도(Prior probability density)를 임의로 정의하여 사용하지만, 본 논문에서는 Sum of Absolute Difference (SAD)를 이용하여 초기 확률밀도를 구하고, 이를 파티클 필터에 적용하여 모바일 감시 로봇 환경에서 임의로 움직이는 물체를 강인하게 실시간으로 추정하고 추적하는 시스템을 구현하였다.