• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제11권1호
• /
• pp.79-91
• /
• 2004

In this thesis, Bayesian parameter estimation procedure is discussed for the mean change model of multivariate normal random variates under the assumption of noninformative priors for all the parameters. Parameters are estimated by Gibbs sampling method. In Gibbs sampler, the change point parameter is generated by Metropolis-Hastings algorithm. We apply our methodology to numerical data to examine it.

• 대한교통학회지
• /
• 제32권6호
• /
• pp.662-674
• /
• 2014

본 연구는 전국 8개 권역(경기, 강원, 충남, 충북, 전남, 전북, 경남, 경북)에 4차로 이상도로(다차로 도로)구간 약 780km(4,372개구간)의 기하구조, 안전시설물, 교통량 및 기상, 토지이용, 도로설계기준 만족여부 등의 변수를 수집하여 사고건수 예측모형을 구축하였다. 모형은 고정모수 모형(fixed parameter model)과 확률모수 모형(random parameter model)을 사용하였다. 확률 모수 음이항 모형의 경우에 계수가 고정된 것이 아닌 특정확률을 가지고 범위로 표현함으로써 부호가 반대가 되는 경우도 일부 나타났다. 고정모수의 음이항 모형은 독립변수가 사고건수에 미치는 영향을 모든 구간에서 하나의 계수로 해석할 수 밖에 없었으나, 확률모수를 이용한 음이항 모형에서는 더욱 다양한 해석이 가능하였다. 특히, 곡선반경, 길 어깨 확보유무, 종단경사 설계기준 만족유무는 특정확률을 가지고 양의영향과 음의영향이 모두 나타났다. 이러한 현상은 모든 구간에서 일률적으로 사고건수 증감에 영향을 미친다기 보다는 일부구간에서는 운전자의 행동특성, 도로구간의 특성에 따라서 반대의 효과가 나타나기도 하는 것을 의미한다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제29권6C호
• /
• pp.901-906
• /
• 2004

For a digital image watermarking some autostereograms are used such as random dot images. In there, the extraction efficiency is good and the distortion rate is low. In this paper, we shall select an optimized scaling parameter which derives low distortion rate and high extraction efficiency, when we use a random dot images as like as autostereograms into some images except for extremely biased gray level images.

• 대한수학회지
• /
• 제38권3호
• /
• pp.577-594
• /
• 2001

In this paper we establish limit theorems on the large and small increments of a two-parameter Gaussian random process on rectangles in the Euclidean plane via estimating upper bounds of large deviation probabilities on suprema of the two-parameter Gaussian random process.

• 대한교통학회지
• /
• 제33권6호
• /
• pp.554-563
• /
• 2015

본 연구는 확률적 모수를 고려한 음이항 모형을 이용하여 지방부 신호교차로에서 발생한 교통사고에 대한 모형을 개발하는데 목적이 있다. 교통사고 모형개발에 사용되는 기존의 가산모형(대표적으로 포아송/음이항모형)의 단점은 시간적 변화 혹은 각 지점/구간이 가진 고유한 특성에 대한 변화를 통합하여 설명하지 못한다는 것이다. 이로 인해, 추정되는 계수의 표준오차가 과소추정되어 결과적으로 모형 전체의 신뢰성을 하락시킨다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 이 연구에서는 각 대상 지점/구간의 이질성을 고려 할 수 있는 random parameter를 적용하여 기존 가산모형의 한계점을 개선하였다. 분석결과 교통량의 증가와 는 부도로의 보행자 시설들은 사고발생 증가에 영향을 미치고, 좌회전 전용차로 및 중앙분리대는 교통사고 감소에 효과가 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구결과를 토대로 본 연구에서는 random parameter를 적용한 모형개발방법이 효과적임을 확인할 수 있었다. 하지만 본 연구에서는 기하구조의 변경 관련 자료의 부재로, 이들에 대한 영향까지는 확인하지 못한 한계가 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제8권2호
• /
• pp.271-276
• /
• 1997

A dynamic discount approach is proposed for the estimation of the Poisson parameter and the forecasting of the Poisson random variable, where the parameter of the Poisson distribution varies over time intervals. The recursive estimation procedure of the Poisson parameter is provided. Also the forecasted distribution of the Poisson random variable in the next time interval based on the information gathered until the current time interval is provided.

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제1권1호
• /
• pp.87-93
• /
• 1994

Consider the problem of estimating the parameter of the model in which an observable random variable is represented by a unknown scalar parameter plus another random variable and the parameter, sample, and decision spaces consist of all integers. We first characterize the class of all admissible estimators and then characterize the class of all finitely admissible estimators. Finally, we show that two classes are identical.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제25권2호
• /
• pp.393-402
• /
• 2014

수명시간 분석에서 자주 이용되는 분포 중 하나는 지수분포이다. 본 논문에서는 임의중도절단 자료의 분석에서 중도절단모형이 지수분포의 모수추정에 어떤 영향을 주는지에 대해서 알아보았다. 고려한 중도절단모형은 Koziol-Green 모형과 일반화 지수분포 모형으로 이들은 의미상 매우 다른 모형이다. 모의실험을 통해서 살펴본 결과 중도절단모형이 모수의 평균적인 추정값에는 크게 영향을 주지 않는다고 보이나 가정한 모형이 실제의 모형과 차이가 심하게 나는 경우 추정량의 MSE가 커지는 경향을 보였다.

• Steel and Composite Structures
• /
• 제20권5호
• /
• pp.1119-1131
• /
• 2016

As a first attempt, an inverse hybrid numerical method for small scale parameter estimation of functionally graded (FG) nanobeams using measured frequencies is presented. The governing equations are obtained with the Eringen's nonlocal elasticity assumptions and the first-order shear deformation theory (FSDT). The equations are discretized by using the differential quadrature method (DQM). The discretized equations are transferred from temporal domain to frequency domain and frequencies of the nanobeam are obtained. By applying random error to these frequencies, measured frequencies are generated. The measured frequencies are considered as input data and inversely, the small scale parameter of the beam is obtained by minimizing a defined functional. The functional is defined as root mean square error between the measured frequencies and calculated frequencies by the DQM. Then, the conjugate gradient (CG) optimization method is employed to minimize the functional and the small scale parameter is obtained. Efficiency, convergence and accuracy of the presented hybrid method for small scale parameter estimation of the beams for different applied random error, boundary conditions, length-to-thickness ratio and volume fraction coefficients are demonstrated.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
• /
• 한국소음진동공학회 1993년도 추계학술대회논문집; 반도아카데미, 26 Nov. 1993
• /
• pp.55-59
• /
• 1993

Interaction between system and disturbance results in system with time-dependent parameter. Parameter variation due to interaction has random characteristics. Most of the randomly varying parameters in control problem is regarded as white noise random process, which is not a realistic model. In real situation those random variation is colored noise random process. Modified F-P-K equation is proposed to get the response of the random parametric system using some correction factor. Proposed technique is employed to obtain the colored noise parametric system response and confirmed via Monte-Carlo Simulation.