• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.25 no.1
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• pp.43-60
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• 2018

This paper considers the use of classical and Bayesian inference methods to analyze data generated by variables whose natural behavior can be modeled using asymmetric distributions in the presence of left censoring. Our approach used a $L{\grave{e}}vy$ distribution in the presence of left censored data and covariates. This distribution could be a good alternative to model data with asymmetric behavior in many applications as lifetime data for instance, especially in engineering applications and health research, when some observations are large in comparison to other ones and standard distributions commonly used to model asymmetry data like the exponential, Weibull or log-logistic are not appropriate to be fitted by the data. Inferences for the parameters of the proposed model under a classical inference approach are obtained using a maximum likelihood estimators (MLEs) approach and usual asymptotical normality for MLEs based on the Fisher information measure. Under a Bayesian approach, the posterior summaries of interest are obtained using standard Markov chain Monte Carlo simulation methods and available software like SAS. A numerical illustration is presented considering data of thyroglobulin levels present in a group of individuals with differentiated cancer of thyroid.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.366-366
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• 2012

확률강우량은 하천설계, 수자원설계 및 계획을 위한 기초자료로 활용되며 최근 이상기후 및 기후변화로 인한 극치강우의 빈도 및 양적 증가로 인한 확률강우량 산정의 불확실성 분석에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 수문빈도 해석에 있어서 대부분 지역이 50년 이하의 수문자료가 이용되고 있으며 수문설계에서 요구되는 50년 이상의 확률강수량 추정시에는 상당한 불확실성을 내포하고 있다. 이러한 점에서 본 연구에서는 자료연수에 따른 Sampling Error와 분포형의 매개변수의 불확실성을 고려한 해석모형을 구축하고자 한다. 빈도해석에서 매개변수를 추정하기 위해서는 일반적으로 모멘트법, 최우도법, 확률가중모멘트법이 이용되고 있으나 사용되는 분포형에 따라서 통계학적으로 불확실성 구간을 정량화하는 과정이 난해할 뿐만 아니라 극치 수문자료가 Thick-Tailed분포의 특성을 가짐에도 불구하고 신뢰구간 산정시 정규분포로 가정하는 등 기존 해석 방법에는 많은 문제점을 내포하고 있다. 본 연구에서는 이러한 매개변수의 불확실성 평가에 있어서 우수한 해석능력을 발휘하는 Bayesian기법을 도입하여 분포형의 매개변수를 추정하고 매개변수 추정과 관련된 불확실성을 평가하고자 한다. 이와 별개로 자료연한에 따른 Sampling Error를 추정하기 위해서 Bootstrapping 기반의 해석모형을 구축하고자 하며 최종적으로 빈도해석시에 나타나는 불확실성을 종합적으로 검토하였다. 빈도해석을 위한 확률분포형으로 GEV(generalized extreme value)분포를 이용하였으며 Gibbs 샘플러를 활용한 Bayesian Markov Chain Monte Carlo 모의를 기본 해석모형으로 활용하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.13 no.2
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• pp.261-266
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• 2009

We analyze the performances of the DCF, which is the medium access control protocol of IEEE 802.11 WLAN, assuming normal traffic condition. There have been much less research efforts under the normal condition than those under the saturated one. This paper proposes an analytical method of approximating the transmission attempt rate under normal condition as proportional to that under saturated condition. In result, we show that we can obtain the transmission attempt rate and the packet collision probability which quickly converge using iterative computations of relatively simple equations, and using these results we derive the network throughput and medium access delay. Numerical results show that our method is much less complex than those based on the Markov Chain while it can predict the performances quite accurately.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.298-298
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• 2016

최근 기후변화의 영향으로 시간에 따라 자료 및 통계적 특성이 변하는 비정상성이 다양한 수문자료에서 관측됨에 따라 비정상성 빈도해석에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 비정상성 빈도해석에 사용되는 비정상성 확률 모형은 기존의 매개변수를 시간에 따라 변하는 공변량이 포함된 함수의 형태로 나타내기 때문에, 정상성 확률 모형에 비해 매개변수의 개수가 많으며 복잡한 형태를 가지게 된다. 따라서 본 연구에서는 비정상성 고려 시 모형이 복잡해짐에 따라 매개변수 및 확률 수문량의 불확실성이 어떻게 변하는지 알아보고자 하였다. 베이지안 방법은 매개변수 추정 및 확률 수문량의 산정 뿐 아니라 이에 대한 불확실성을 정량화할 수 있는 방법 중 하나이다. 따라서 베이지안 방법에서 매개변수 추정에 주로 쓰이는 Monte Carlo Markov Chain (MCMC) 방법 중 하나인 Metropolis-Hastings 알고리즘을 이용하여 정상성 및 비정상성 GEV모형에 대한 매개변수 및 확률수문량의 사후분포를 산정하였다. 산정된 사후분포의 사후구간을 통해 각 모형의 불확실성을 정량화하였으며, 계산된 불확실성의 비교를 통해 모형의 복잡성이 불확실성에 미치는 영향을 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.361-361
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• 2019

기존의 Markov Chain 모형으로 일강우량 모의시에 강우의 발생여부를 모의하고 강우일의 강우량은 Monte Carlo 시뮬레이션을 통해 일강우 분포 특성에 맞는 분포형에서 랜덤으로 강우량을 추정하는 것이 일반적이다. 이때 강우 지속기간에 따른 강도 및 강우의 시간별 분포 등의 강우 사상의 특성을 반영할 수 없다는 한계가 있다. 본 연구에서는 이를 개선하기 위해 강우 사상을 지속기간에 따라 강우량을 추정하였다. 즉 강우 사상의 강우 지속일별로 총강우량의 분포형을 비매개변수 추정이 가능한 핵밀도추정(Kernel Density Estimation, KDE)를 적용하여 각각 추정하고, 강우가 지속될 경우에 지속일별로 해당하는 분포형에서 강우량을 구하였다. 각 강우사상에 대해 추정된 총 강우량은 k-최근접 이웃 알고리즘(k-Nearest Neighbor algorithm, KNN)을 통해 관측 강우자료에서 가장 유사한 강우량을 가지는 강우사상의 강우량 일분포 형태에 따라 각 일강우량으로 분배하였다. 본 연구는 기존의 강우량 추정 방법의 한계점을 개선하고자 하였으며, 연구 결과는 미래 강우에 대한 예측에도 활용될 수 있으며 수자원 설계에 있어서 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.174-174
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• 2018

현재 우리나라에서는 지속적으로 홍수 및 가뭄에 대한 예방사업을 진행하고 있음에도 불구하고 해마다 피해가 발생하고 있으며, 이에 따라 효율적인 이수 치수 계획이 절실히 필요한 실정이다. 하지만 우리나라의 경우, 강우의 발생 특성이 과거와는 다른 양상을 보이고 있다. 따라서 강우빈도해석 시 강우특성이 변화하지 않는다는 정상성(stationary)을 가정하는 기존의 방법론은 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 강우특성이 어떻게 변화하였는지 평가하는 방법론에 대하여 고찰하고자 한다. 우선, 대상 강우관측소의 과거 일강수량 자료를 수집하고 연도별 강우발생 천이확률(Markov Chain)과 강우량 확률분포(Gamma)의 매개변수를 산정한다. 그리고 일강우시계열의 경향성 분석(Mann-Kendall test) 결과와 함께 비교 검토하여 어떠한 방법론이 강우특성 변화를 더욱 잘 추정하는지에 대하여 평가한다. 본 연구를 통하여 우리나라 강우특성의 변화를 더욱 정확하게 추정할 수 있는 기틀을 마련할 수 있을 것이며, 향후 비정상성 기반의 기후변화 모의를 수행하기 위한 기초연구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.29 no.4
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• pp.100-106
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• 2006

We analyze a voice/data integrated traffic model of the cellular mobile communication system with hybrid guard channels for voice and handoff calls. In a multi-service integrated wireless environment, quality of service guarantee is crucial for smooth transportation of real time information. Real time voice traffic requires a guaranteed upper bounded on both delay and packet error rate, whereas data traffic does not. Voice traffic has high transmission priority over data packets. Thus one of the important problems is the design of admission control schemes which can efficiently accommodate the differential quality of service requirements. In this paper, a hybrid guard channel scheme is considered in which arriving calls are assigned channels as long as the number of busy channels in the cell is below a predetermined first threshold. When the number of busy channels reaches the first threshold, new originating data calls are queued in the infinite data buffer. Then reaches second threshold, only handoff calls are assigned the remaining channels and new originating voice calls are blocked. We evaluate the system by a two-dimensional Markov chain approach and generating function method and obtain performance measures included blocking probability and forced termination probability.

• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.44 no.3
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• pp.22-32
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• 2021

To meet rapidly changing market demands, manufacturers strive to increase both of productivity and diversity at the same time. As a part of those effort, they are applying flexible manufacturing systems that produce multiple types and/or options of products at a single production line. This paper studies such flexible manufacturing system with multiple types of products, multiple Bernoulli reliability machines and dedicated buffers between them for each of product types. As one of the prevalent control policies, priority based policy is applied at each machines to select the product to be processed. To analyze such system and its performance measures exactly, Markov chain models are applied. Because it is too complex to define all relative transient and its probabilities for each state, an algorithm to update transient state probability are introduced. Based on the steady state probability, some performance measures such as production rate, WIP-based measures, blocking probability and starvation probability are derived. Some system properties are also addressed. There is a property of non-conservation of flow, which means the product ratio at the input flow is not conserved at the succeeding flows. In addition, it is also found that increased buffer capacity does not guarantee improved production rate in this system.

• Structural Engineering and Mechanics
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• v.69 no.3
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• pp.317-326
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• 2019

This research aims to assess the tight seismic risk curve of the intake tower at Geumgwang reservoir by considering the recorded historical earthquake data in the Korean Peninsula. The seismic fragility, a significant part of risk assessment, is updated by using Bayesian inference to consider the uncertainties and computational efficiency. The reservoir is one of the largest reservoirs in Korea for the supply of agricultural water. The intake tower controls the release of water from the reservoir. The seismic risk assessment of the intake tower plays an important role in the risk management of the reservoir. Site-specific seismic hazard is computed based on the four different seismic source maps of Korea. Probabilistic Seismic Hazard Analysis (PSHA) method is used to estimate the annual exceedance rate of hazard for corresponding Peak Ground Acceleration (PGA). Hazard deaggregation is shown at two customary hazard levels. Multiple dynamic analyses and a nonlinear static pushover analysis are performed for deriving fragility parameters. Thereafter, Bayesian inference with Markov Chain Monte Carlo (MCMC) is used to update the fragility parameters by integrating the results of the analyses. This study proves to reduce the uncertainties associated with fragility and risk curve, and to increase significant statistical and computational efficiency. The range of seismic risk curve of the intake tower is extracted for the reservoir site by considering four different source models and updated fragility function, which can be effectively used for the risk management and mitigation of reservoir.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.37 no.6
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• pp.512-517
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• 2018

Improving voice quality is a major concern in telecommunications. In this paper, we propose a robust speech quality enhancement against background noise and packet loss at VoIP (Voice-over-IP) receiver. The proposed method combines network jitter estimation based on hybrid Markov chain, adaptive playout scheduling using the estimated jitter, and speech enhancement based on restoration of amplitude and phase to enhance the quality of the speech signal arriving at the VoIP receiver over IP network. The experimental results show that the proposed method removes the background noise added to the speech signal before encoding at the sender side and provides the enhanced speech quality in an unstable network environment.