본 논문에서는 비동질 포아송 프로세스(NHPP)에 기초한 소프트웨어 에러 현상에 대한 확률 모형을 고려하였다. 고장 패턴은 NHPP에 대한 강도함수와 평균값 함수로서 나타낼 수 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 모형인 Goel 이 제시한 일반화모형[2]과 Yamada, Ohba-Osaki 모형[11]을 재조명하고 이러한 모형과 연관되고 신뢰도 분포로 많이 사용되는 와이블 분포의 특수형태인 레일리(Rayleigh)분포와 겜벨(Gumbel)분포[5]를 이용한 모형을 제시하고, 또 효율적 모형을 위한 모형선택으로서 편차자승합(SSE)을 이용하여 비교하였다. 모수의 추정을 위해서 최우추정법(MLE)과 일반적인 수치해석적 방법인 이분법을 이용하였다. 수치적인 예에서는 실측자료인 NTDS 자료[4]를 이용하여 모수 및 신뢰도를 추정하였고 편차자승합을 이용한 모형비교의 결과를 나열하였다.
본 연구에서는 가우스 함수를 이용한 포아송방정식으로부터 DGMOSFET에서 채널내 전위와 전하분포의 관계를 유도하고자 한다. 이때 가우스 함수의 변수인 이온주입범위 및 분포편차에 대하여 문턱전압이하 스윙의 변화를 관찰하고자 한다. 포아송방정식으로부터 해석학적 전위분포 모델을 구하였으며 이를 이용하여 문턱전압이하 스윙값을 구하였다. 문턱전압이하 스윙은 게이트전압에 대한 드레인전류의 변화를 나타내고 이론적으론 최소값 60mV/dec을 나타내며 디지털소자응용에 매우 중요한 요소이다. 본 연구의 모델이 타당하다는 것을 입증하기 위하여 포텐셜 분포값을 수치해석학적 값과 비교하였다. 결과적으로 본 연구에서 제시한 포텐셜모델이 수치해석학적 시뮬레이션모델과 매우 잘 일치하였으며 가우스 함수의 형태에 따라 문턱전압이하 스윙을 분석하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권5호
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pp.803-812
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2009
금융자료에 극단값이론을 적용하는 것은 위험관리에서 중요한 최신 통계기법 중의 하나라고 할 수 있다. 극단값분석에서 전통적으로 사용해 오던 연간 최대값방법은 시계열자료의 연간 최대값들에 대하여 일반화 극단값분포를 적합시키는 것이고, 최근 대안으로 널리 사용되고 있는 분계점 방법은 시계열자료 중 충분히 큰 하나의 분계점을 넘어서는 초과값들에 대하여 일반화파레토분포를 적합시키는 것이다. 그러나, 보다 실질적인 방법은 분계점을 넘어서는 초과값들을 하나의 점과정으로 해석하는 것인데, 즉 초과값들의 초과시점과 초과여분을 점근적으로 비동질 포아송과정을 갖는 하나의 2차원 점과정으로 간주하는 것이다. 본 논문에서는 이러한 2차원 비동질 포아송과정 모형을 1982.1.4부터 2008.12.31까지 수집된 원/달러 환율 시계열자료로부터 계산된 일별 환율투자손실률, 즉 일별 로그 손실률에 적용한다. 여기서 주된 관심은 10년 혹은 50년에 한번 정도 발생하는 대형 손실률 수준과 같은 극단분위수를 어떻게 추정하느냐 하는 것이다.
비대칭 이중게이트(double gate; DG) MOSFET의 문턱전압이하 스윙의 게이트 산화막 두께에 대한 변화를 고찰하였으며 이를 위하여 포아송방정식의 해석학적 전위분포를 구하였다. 특히 포아송방정식을 풀 때 도핑분포함수에 가우시안 함수를 적용함으로써 보다 실험값에 가깝게 해석하였다. 비대칭 DGMOSFET 소자는 대칭적 구조를 갖는 DGMOSFET와 달리 4단자 소자로서 상단과 하단의 게이트 산화막 두께 및 인가전압을 달리 설정할 수 있다. 비대칭 DGMOSFET의 문턱전압이하 스윙을 상 하단 게이트 산화막 두께 변화에 따라 관찰한 결과, 게이트 산화막 두께에 따라 문턱전압이하 스윙은 크게 변화하는 것을 알 수 있었다. 특히 상 하단 게이트 산화막 두께가 증가할 때 문턱전압이하 스윙 값도 증가하였으며 상단 게이트 산화막 두께의 변화가 문턱전압이하 스윙 값에 더욱 큰 영향을 미치고 있다는 것을 알 수 있었다.
본 연구에서는 이중게이트 MOSFET의 채널크기 변화에 따른 문턱전압이하 전류의 변화를 분석하였다. 이를 위하여 단채널 효과를 감소시킬 수 있는 나노소자인 이중게이트 MOSFET에 대한 정확한 해석학적 분석이 요구되고 있다. 채널 내 전위분포를 구하기 위하여 포아송방정식을 이용하였으며 이때 전하분포함수에 대하여 가우시안 함수를 사용하였다. 가우시안 함수의 변수인 이온 주입범위 및 분포편차 그리고 채널크기 등에 대하여 문턱전압이하 전류 특성의 변화를 관찰하였다. 본 연구의 모델에 대한 타당성은 이미 기존에 발표된 논문에서 입증하였으며 본 연구에서는 이 모델을 이용하여 문턱전압이하 전류 특성을 분석할 것이다. 분석결과, 문턱전압이하 전류는 채널크기 및 가우시안 분포함수의 변수 등에 크게 영향을 받는 것을 관찰할 수 있었다.
본 연구에서는 소프트웨어 제품을 개발하여 테스팅을 거친 후 사용자에게 인도하는 시기를 결정하는 방출문제에 대하여 연구 하였다. 방출문제의 분포는 소프트웨어의 결함을 제거하거나 수정 작업 중에도 새로운 결함이 발생될 가능성이 있는 무한고장수를 가진 비동질적인 포아송 과정에 기초하였다. 수명분포는 지수 족 분포와 비지수족 분포를 이용한 최적 방출시기에 관한 문제를 비교 제시하였다. 이러한 지수 및 비지수분포에 근거하여 소프트웨어 요구 신뢰도를 만족시키고 소프트웨어 개발 및 유지 총비용을 최소화 시키는 최적 소프트웨어 방출 정책에 대하여 논의 되었다. 본 논문의 수치적인 예에서는 고장 간격 시간 자료를 적용하고 모수추정 방법은 최우추정법을 이용하고 추세분석을 통하여 자료의 효율성을 입증한 후 최적 방출시기를 추정하였다.
본 연구에서는 비대칭 이중게이트 MOSFET의 채널 내 도핑농도분포에 대한 드레인유도장벽감소(Drain Induced Barrier Lowering; DIBL)에 대하여 분석하고자한다. DIBL은 드레인 전압에 의하여 소스 측 전위장벽이 낮아지는 효과로서 중요한 단채널 효과이다. 이를 분석하기 위하여 포아송방정식을 이용하여 해석학적 전위분포를 구하였으며 전위분포에 영향을 미치는 채널도핑농도의 분포함수변화에 대하여 DIBL을 관찰하였다. 채널길이, 채널두께, 상하단 게이트 산화막 두께, 하단 게이트 전압 등을 파라미터로 하여 DIBL을 관찰하였다. 결과적으로 DIBL은 채널도핑 농도분포함수의 변수인 이온주입범위 및 분포편차에 변화를 나타냈다. 특히 두 변수에 대한 DIBL의 변화는 최대채널도핑농도가 $10^{18}/cm^3$ 정도로 고도핑 되었을 경우 더욱 현저히 나타나고 있었다. 채널길이가 감소할수록 그리고 채널두께가 증가할수록 DIBL은 증가하였으며 하단 게이트 전압과 상하단게이트 산화막 두께가 증가할수록 DIBL은 증가하였다.
인간의 시각 피질을 구성하고 있는 시각 뉴런은 모든 시각적 자극에 반응하는 것이 아니라 특정한 조건을 갖춘 시각적 자극에 반응한다는 것이 생리학적 실험을 통하여 밝혀졌다. 본 연구에서는 이와 같은 생리학적 실험을 해석하기 위하여 랜덤한 이득을 갖는 선형 필터를 포함하는 뉴런의 발화 특성을 시뮬레이션하고 설명할 수 있는 모델을 제안하였고 또한 제안한 모델의 선형 필터의 출력이 전체 자극 데이터의 부공간을 형성하고 있음을 실험을 통하여 증명하였다. 구현된 모델의 타당성을 검증하기 위하여 서로 다른 4개의 시각적 자극 데이터들로부터 임의로 추출한 2개의 화소에 대한 값의 분포를 관찰하였다. 전체 자극 데이터와 스파이크 발화 자극 데이터의 분포로부터 중심 좌표 값 즉, 가장 많은 값이 분포하는 좌표 값을 추출하여 두 분포 사이의 차이를 확인할 수 있었고 구현된 모델이 전형적인 LNP 모델과 동일하게 전체 자극 데이터가 전체 집합일 경우 스파이크를 발생시키는 자극 데이터가 전체 자극 데이터의 부공간 임을 실험을 통하여 증명하였다. 본 연구는 시각적 자극에 대한 스파이크의 발생기전과 관련된 기초 연구로 활용할 수 있다.
Suppose that a stationary process ${X_t}$ has a marginal distribution whose support consists of sufficiently large integers. We are concerned with some analogous law of large numbers for such distribution function F. In particular, we determine a weak law of large numbers for maximum queueing length in $M/M\infty$ system. We also present a limiting behavior for the maxima based on AR(1) process with binomial thining and poisson marginals (INAR(1)) introduced by E. Mckenzie. It turns out that the result of AR(1) process is the same as that of $M/M/\infty$ queueing process in limit when we observe the queues at regularly spaced intervals of time.
고장원인이 여럿인 수리불가능한 제품에 대하여 사용환경에서 얻어진 고장데이터와 추적조사에 의해 얻어진 설명변수에 관한 데이터를 이용하여 제품의 고장원인별 수명분포를 추정한 배도선 등(1995)의 연구를 수리가능한 제품의 경우로 확장하였다. 수명분포의 모수와 설명변수가 대수선형 관계일 때 비동질성 포아송과정을 이용하여 의사우도함수를 유도하고, 고장원인별 수명이 와이블 분포를 따를 때의 의사 최우추정량과 점근분산을 구하였다. 추적조사 방법으로는 보증기간동안 고장이 발생하지 않은 제품의 일정비율을 추적조사하는 경우와 총 시험제품의 일정비율을 랜덤하게 선택하고 이들 중에서 보증기간동안 한번도 고장이 발생하지 않은 제품에 대해서만 추적조사하는 경우를 고려하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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