• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제24권1호
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• pp.1-9
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• 2012

조위편차는 최근 기후변화에 의한 영향으로 연안 안전 방재 측면에서 매우 중요한 인자로 부각되고 있다. 태풍강도 등과 더불어 변화가 예상되는 조위편차는 해안구조물의 안전 및 기능검토에 필요한 기준해수면 결정에 기여하는 중요한 인자이다. 우리나라 연안 조위편차의 확률밀도함수는 음 양의 왜도와 정규분포보다 큰 돌도를 가지는 분포로, 정규분포로 근사화하는 방법은 한계가 있기 때문에 본 연구에서는 비모수적 방법인 Kernel 함수를 이용하여 확률밀도함수를 추정 제안하였다. 본 연구에서 제안된 확률밀도함수는 조위편차자료의 분포와 매우 우수한 일치수준을 보이고 있으며, 다양한 극값 추정에도 높은 수준의 정도를 보여주고 있다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제32권1호
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• pp.55-69
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• 2009

A quasi ideal importance sampling simulation method combined in the conditional expectation is proposed for the structural reliability estimation. The quasi ideal importance sampling joint probability density function (p.d.f.) is so composed on the basis of the ideal importance sampling concept as to be proportional to the conditional failure probability multiplied by the p.d.f. of the sampling variables. The respective marginal p.d.f.s of the ideal importance sampling joint p.d.f. are determined numerically by the simulations and partly by the piecewise integrations. The quasi ideal importance sampling simulations combined in the conditional expectation are executed to estimate the failure probabilities of structures with multiple failure surfaces and it is shown that the proposed method gives accurate estimations efficiently.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제17권6호
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• pp.811-827
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• 2010

본 논문에서는 통계적 역문제로서 이항 선택모형에서의 밀도추정 방법에 대하여 연구하였다. 밀도함수의 추정을 위하여 직교열 기저를 이용하였으며, 모형의 복잡성과 예측의 정확성을 반영한 적절한 절단모수의 선택에 대하여 고려하였다. 이항 선택 모형에서 데이터에 의존하는 절단모수를 선택하는 방법에 대해 제안하고 모의실험, 실자료를 통해 제안한 방법의 성능을 규명하였다.

• 한국방재학회 논문집
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• 제9권6호
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• pp.143-151
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• 2009

최근의 극한 수문사상은 홍수, 가뭄과 같은 심각한 재해를 발생시킨다. 많은 연구자들은 불확실한 미래의 확률강우량 및 유출량의 예측을 위해 많은 노력을 하고 있다. 본 연구에서는 불확실성이 낮은 확률강우량의 산정을 위하여 매개변수 추정법을 평가하였다. 인천, 강릉, 광주, 부산, 추풍령 관측소를 연구 대상 관측소로 선정하여 자료를 수집하였고, ARMA모형을 이용하여 합성강우자료를 구축하였다. 본 연구에서는 극치강우사상에 적합한 것으로 알려진 Gumbel 분포와 GEV 분포모형에 대한 매개변수를 최우도법과 베이지안 추론방법을 사용하여 추정하였으며, Bootstrap 방법을 이용하여 확률강우량의 신뢰구간 길이를 추정하였다. 매개변수 추정 방법별 산정된 확률강우량의 신뢰구간 길이를 비교함으로서 불확실성이 낮은 확률강우량을 산정할 수 있는 매개변수 추정방법을 선정하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제27권1호
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• pp.47-64
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• 2020

In this paper, we derive some estimators of the scale parameter of the exponentiated half-logistic distribution based on the multiply Type-I hybrid censoring scheme. We assume that the shape parameter λ is known. We obtain the maximum likelihood estimator of the scale parameter σ. The scale parameter is estimated by approximating the given likelihood function using two different Taylor series expansions since the likelihood equation is not explicitly solved. We also obtain Bayes estimators using prior distribution. To obtain the Bayes estimators, we use the squared error loss function and general entropy loss function (shape parameter q = -0.5, 1.0). We also derive interval estimation such as the asymptotic confidence interval, the credible interval, and the highest posterior density interval. Finally, we compare the proposed estimators in the sense of the mean squared error through Monte Carlo simulation. The average length of 95% intervals and the corresponding coverage probability are also obtained.

• 전기전자학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.1-7
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• 2009

본 논문에서는 고정되지 않은 배경의 동영상에서 객체를 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 추적에 기반을 둔 기법으로 크게 세 단계의 과정으로 이루어져 있다. 첫 번째 단계는 초기 분할로서, 사용자의 반응을 이용하여 첫 프레임의 분할 결과를 획득하는 과정이다. 초기 분할을 통해 획득된 결과 샘플은 커널 밀도 추정을 이용하여 각 매크로 블록별 컬러 확률 밀도 함수를 생성하는데 사용된다. 두 번째 단계에서는 각 프레임에 대해 이전 프레임의 경계 정보와 움직임 벡터를 이용하여 일치성 띠를 생성하고, 생성된 띠에 대한 시공간 확률을 추정한다. 마지막 단계에서는 각 픽셀별 컬러, 시공간, 스무드항의 합으로 구성된 에너지 함수를 최소화하여 최종 결과를 획득한다. 실험 결과를 통해서 본 논문에서 제안하는 기법이 정확한 분할 결과를 추출하는 지 다양한 테스트 영상을 통해 확인한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권2B호
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• pp.225-236
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• 2008

수공구조물의 설계를 위한 확률강우량의 산정방법은 크게 지점빈도해석과 지역빈도해석으로 구분된다. 일반적으로 확률강우량은 대상유역에 위치하는 강우관측소에서 관측된 강우량자료를 지점빈도해석으로 추정하게 된다. 지점빈도해석을 통한 확률강우량을 산정하기 위해서는 충분한 기간 동안의 관측된 강우량자료의 확보가 필수적이라 할 수 있으나 관측자료의 부족으로 인해 매개변수의 편의가 발생할 수 있다. 따라서 부족한 강우자료를 보완하고 안정적인 확률강우량을 산정하기 위한 방안으로 지역빈도해석이 추천되어지고 있다. 따라서 본 연구에서는 우리나라 강우관측소의 위치 및 시간강우량 특성을 이용한 군집분석을 수행하여 강우관측소를 군집화 하였다. 군집화 된 강우관측소를 대상으로 L-moment 법을 통해 산정한 매개변수를 이용하여 각각의 지역별로 불일치성 및 이질성 검정을 통한 지역구분을 수행하여 우리나라 강우관측소를 6개 지역으로 구분하였다. 구분된 지역별로 L-moment 법, 지수홍수법 및 변동핵밀도함수를 적용한 지역빈도해석을 수행하여 각각 확률강우량을 산정하여 비교하였다. 분석결과에서 변동핵밀도함수를 이용한 지역빈도해석은 다른 기법에서 적합한 확률분포형 결정이 어려운 경우 등에 충분히 활용할 수 있는 것으로 나타났다.

• 한국측량학회지
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• 제30권3호
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• pp.295-303
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• 2012

풍력발전 단지의 수익성 평가를 위해 연간 에너지 생산량(AEP ; Annual Energy Production)의 계산이 중요하다. AEP를 계산하기 위해서는 바람의 확률밀도함수(PDF ; Probability Density Function)와 풍력발전기의 발전곡선(PC; Power Curve)이 필요하며, AEP 예측의 정확성을 향상시키기 위해서는 허브 높이에서의 PDF예측과 그 높이의 공기밀도에 따른 풍력발전기 PC의 결정이 중요하다. 본 연구에서는 제주도 한동, 평대의 실관측 풍황탑(met mast) 자료를 이용하였으며 풍속의 PDF를 Weibull 분포 함수로 가정 하였고 Weibull 함수의 파라미터의 값이 높이에 따라 변화하는 양상을 확인하였다. Weibul 함수의 계산은 모멘트법과 LN-least법을 사용하였으며, 모멘트법과 LN-least법에 의한 형상계수의 경우 높이의 증가에 따라 변화를 보이지 않았고 평균값에서 ${\pm}0.1$의 변화 패턴을 보였다. 척도계수의 경우 높이가 증가함에 따라 선형적으로 증가하였으며 지형별 분류에 따른 높이별 척도계수의 기울기는 확연한 차이를 보이고 있었다. 60m 높이에서 관측된 바람의 상대도수와 관측 값의 높이 보정에 의한 공기밀도와 일반식에 의한 공기밀도를 각각 계산하여 그 결과에 대응하는PC를 선택하여 AEP차이를 계산하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제39권10호
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• pp.891-904
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• 2006

합리적인 수공구조물의 설계를 위해서 확률강우량의 산정은 필수적이며, 확률 강우량을 산정하는 기법은 크게 지점빈도해석과 지역빈도해석으로 구분 지을 수 있다 이 중에서 지역빈도해석은 지점의 부족한 강우자료를 보완하기 위해서 L-모멘트로 확률분포형의 매개변수를 추정하고, 강우 계열의 동질성이 검정된 자료를 빈도분석하여 확률 강우량을 결정하는 기법이다. 이와 같은 지역빈도해석 기법은 매개변수를 선형조합하여 확률분포형의 종류와 크기 및 형상을 결정하여 확률 강우량을 산정하게 된다. 여기서 각 지점별 강우 자료들이 동질성 검정을 통과하였다 하더라도 지점별로 최적의 분포형이 다를 수 있으나, 부족한 강우자료를 보완하기 위해서 동일한 분포형을 따르는 것으로 가정하고 빈도해석을 수행하게 된다. 그러므로 지역빈도해석기법은 확률 분포형을 가정하고 강우자료를 적용하는 과정에서 기존에 매개변수적 빈도해석의 약점을 갖게 된다 따라서 본 연구에서는 변동핵밀도 함수를 동질성이 확보된 강우자료에 적용하여 빈도해석을 수행함으로써 기존의 빈도해석이 가지는 약점을 극복하고자 하였다. 본 연구에서는 기상청에서 관리하는 16개 강우관측소의 강우자료를 수집하여 매년최대 연강우량 계열을 구성해 지점빈도해석과 지역빈도해석을 수행하였다. 지점빈도해석은 매개변수적 기법과 비매개변수적 기법을 모두 적용하였으며, 지역빈도채석은 Index Flood 기법과 L-모멘트 기법을 적용하였다. 또한 변동핵밀도함수를 지역빈도해석에 적용하였으며, 각 기법별로 산정된 확률강우량을 비교 분석하였다.

• ETRI Journal
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• 제34권4호
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• pp.511-517
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• 2012

The best linear unbiased estimator (BLUE) is most suitable for practical application and can be determined with knowledge of only the first and second moments of the probability density function. Although the BLUE is an existing algorithm, it is still largely unexplored and has not yet been applied to channel estimation in amplify and forward (AF)-based wireless relay networks (WRNs). In this paper, a BLUE-based algorithm is proposed to estimate the overall channel impulse response between the source and destination of AF strategy-based WRNs. Theoretical mean square error (MSE) performance for the BLUE is derived to show the accuracy of the proposed channel estimation algorithm. In addition, the Cram$\acute{e}$r-Rao lower bound (CRLB) is derived to validate the MSE performance. The proposed BLUE channel estimation algorithm approaches the CRLB as the length of the training sequence and number of relays increases. Further, the BLUE performs better than the linear minimum MSE estimator due to the minimum variance characteristic exhibited by the BLUE, which happens to be a function of signal-to-noise ratio.