• 해양환경안전학회지
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• 제21권3호
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• pp.253-258
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• 2015

The purpose of this study is to find suitable probability distribution function of complex distribution data like multimodal. Normal distribution is broadly used to assume probability distribution function. However, complex distribution data like multimodal are very hard to be estimated by using normal distribution function only, and there might be errors when other distribution functions including normal distribution function are used. In this study, we experimented to find fit probability distribution function in multimodal area, by using AIS(Automatic Identification System) observation data gathered in Mokpo port for a year of 2013. By using chi-squared statistic, gaussian mixture model(GMM) is the fittest model rather than other distribution functions, such as extreme value, generalized extreme value, logistic, and normal distribution. GMM was found to the fit model regard to multimodal data of maritime traffic flow distribution. Probability density function for collision probability and traffic flow distribution will be calculated much precisely in the future.

• 물과 미래
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• 제7권2호
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• pp.107-111
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• 1974

Annual runoff in the Nakdong river basin has been analyzed to find the probability functions of best fit to distribution of historical annual runoff. The results obtained are as follows; (1) Log-normal 3-parameter disrtibution is believed as the probability function of best fit to historical distribution (2) Log-normal 3-parameter disrtibution is believed as the best fit probability function among Log-normal dist-ributions. (3) In the test of goodness of fit, $x^2-test$ shows that probability of $x^2-valus$ in Log-normal 3-parameter distribution is nearly more than 90%. But in the Simirnov-Kolmogorov test, hypotheses for the probability distributions cannot be rejected at significance level 5% & 1%. (4) Among 7 gauging stations, Dongchon & Koryung-Bridge's records show lower fitness to the theoretical probability functions than other 5 gauging station's

• ETRI Journal
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• 제32권6호
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• pp.965-968
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• 2010

In this letter, we derive the distribution functions of five ratios involving two correlated Gaussian random variables by using the rotation of Cartesian coordinates. The results can be used in evaluating the various probability performances of wireless communications systems.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권5A호
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• pp.425-431
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• 2010

2가지 이상의 재료로 구성된 다상(multi-phase) 재료는 상 분포에 따라 재료 특성이 다르기 때문에, 상 분포를 묘사할 수 있는 적절한 방법이 필요하다. 본 연구에서는 확률 분포 함수 two-point correlation function과 lineal-path function을 사용하여 재료 내부의 상 분포 상태를 확률적으로 묘사하였다. 수치 계산 방법으로 계산되는 확률 분포 함수를 3개의 매개 변수를 사용한 곡선 접합(curve fitting)을 이용하여 수식으로 표현하고, 적용성을 살펴보기 위하여 2상 합금 미세구조 가상 시편과 지반 모델 시편을 사용하였다. 이를 통해, 확률 분포 함수는 곡선 접합을 이용하여 지수 형태의 수식으로 표현이 가능하며, 이는 시편의 RVE로서의 활용 가능성을 판단하는데 사용될 수 있음을 확인하였다.

• 한국농공학회:학술대회논문집
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• 한국농공학회 1998년도 학술발표회 발표논문집
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• pp.338-343
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• 1998

This study is to select appropriate probability distributions for ten days evaporation data for the purpose of representing statistical characteristics of real evaporation data in Korea. Nine probability distribution functions were assumed to be underlying distributions for ten days evaporation data of 20 stations with the duration of 20 years. The parameter of each probability distribution function were estimated by the maximum likelihood approach, and appropriate probability distributions were selected from the goodness of fit test. Log Pearson type III model was selected as an appropriate probability distribution for ten days evaporation data in Korea.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.408-413
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• 2005

A new methodology for discrete non-Gaussian probability density estimation is investigated in this paper based on a dynamic Bayesian network (DBN) and kernel functions. The estimator consists of a DBN in which the transition distribution is represented with kernel functions. The estimator parameters are determined through a recursive learning algorithm according to the maximum likelihood (ML) scheme. A discrete-type Poisson distribution is generated in a simulation experiment to evaluate the proposed method. In addition, an unknown probability density generated by nonlinear transformation of a Poisson random variable is simulated. Computer simulations numerically demonstrate that the method successfully estimates the unknown probability distribution function (PDF).

• 대한토목학회논문집
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• 제32권1A호
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• pp.31-37
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• 2012

콘크리트는 대표적인 다상 재료로서, 재료를 구성하는 각 성분의 공간적 분포는 콘크리트의 특성에 큰 영향을 미친다. 콘크리트에 존재하는 공극(void)은 콘크리트의 강도 및 투수성에 큰 영향을 주는 요인으로서, 콘크리트의 재료 물성의 파악을 위해 내부 공극의 분포를 파악하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 투수 콘크리트의 공극 분포 분석을 위해서 CT(computed tomography)로부터 얻은 단면 이미지를 중첩하여 3차원 콘크리트 디지털 시편을 생성, 공극 분포를 시각화(visualization)하였다. 공극 분포 상태를 확률적으로 묘사하기 위하여 확률 분포 함수들(two-point correlation function, lineal-path function과 two-point cluster function)을 사용하여 투수 콘크리트 디지털 시편의 공극 분포를 분석하였다. 그 결과, CT와 확률 분포 함수를 이용한 3차원 이미지 분석 방법을 통하여 투수 콘크리트 내부에 존재하는 공극의 공간적 분포에 대한 연속성, 투수성 및 이방성을 효과적으로 파악할 수 있음을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제26권5호
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• pp.759-766
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• 2013

본 논문에서는 두꺼운 꼬리를 갖는 확률분포들의 여러 부류에 대해서 살펴본다. 주어진 하나의 확률분포가 이들 중 어떤 부류에 속하는 지를 알려면 해당 분포의 꼬리 확률에 대한 (점근) 표현식을 알아야만 한다. 그러나 대다수의 절대 연속 확률분포들은 분포함수가 아닌 확률밀도함수로 명시되기 때문에 통상적으로 이들의 꼬리 확률에 대한 표현식을 얻는 작업은 그리 쉬운 일이 아니다. 본 논문에서는 이러한 경우 확률밀도함수만을 이용하여 꼬리 확률에 대한 점근 표현식을 쉽게 얻을 수 있는 하나의 방법을 제안한다. 또한 제안한 방법을 설명하기 위하여 몇가지 예를 첨부한다.

• Kyungpook Mathematical Journal
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• 제45권3호
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• pp.423-431
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• 2005

Some recent inequalities for expectation and cumulative distribution function are improved.

• 한국농공학회논문집
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• 제55권5호
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• pp.49-58
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• 2013

Appropriate random variables and probability density functions based on statistical analysis should be defined to execute reliability analysis. Most studies have focused on only normal distributions or assumed that the variables showing non-normal characteristics follow the normal distributions. In this study, the reliability problem with non-normal probability distribution was dealt with using the convolution method in the case that the integration domains of variables are limited to a finite range. The results were compared with the traditional method (linear transformation of normal distribution) and Monte Carlo simulation method to verify that the application was in good agreement with the characteristics of probability density functions with peak shapes. However it was observed that the reproducibility was slightly reduced down in the tail parts of density function.