• 대한수학회보
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• 제45권2호
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• pp.339-353
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• 2008

The distributions of products and ratios of random variables are of interest in many areas of the sciences. In this paper, the exact distributions of the product |XY| and the ratio |X/Y| are derived when X and Y are independent Pearson type VII random variables.

• 대한수학회논문집
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• 제22권3호
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• pp.441-452
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• 2007

The exact distributions of X + Y, XY and X/(X + Y) are derived when X and Y are independent generalized Planck random variables.

• 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.

• Smart Structures and Systems
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• 제9권6호
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• pp.505-534
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• 2012

The present work deals with second order statistics of post buckling response of piezoelectric laminated composite cylindrical shell panel subjected to hygro-thermo-electro-mechanical loading with random system properties. System parameters such as the material properties, thermal expansion coefficients and lamina plate thickness are assumed to be independent of the temperature and electric field and modeled as random variables. The piezoelectric material is used in the forms of layers surface bonded on the layers of laminated composite shell panel. The mathematical formulation is based on higher order shear deformation shell theory (HSDT) with von-Karman nonlinear kinematics. A efficient $C^0$ nonlinear finite element method based on direct iterative procedure in conjunction with a first order perturbation approach (FOPT) is developed for the implementation of the proposed problems in random environment and is employed to evaluate the second order statistics (mean and variance) of the post buckling load of piezoelectric laminated cylindrical shell panel. Typical numerical results are presented to examine the effect of various environmental conditions, amplitude ratios, electrical voltages, panel side to thickness ratios, aspect ratios, boundary conditions, curvature to side ratios, lamination schemes and types of loadings with random system properties. It is observed that the piezoelectric effect has a significant influence on the stochastic post buckling response of composite shell panel under various loading conditions and some new results are presented to demonstrate the applications of present work. The results obtained using the present solution approach is validated with those results available in the literature and also with independent Monte Carlo Simulation (MCS).

• Advances in Computational Design
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• 제2권3호
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• pp.165-194
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• 2017

The present work proposes the thermo mechanically induced statistics of nonlinear transverse central deflection of elastically supported functionally graded (FG) plate subjected to static loadings with random system properties. The FG plate is supported on two parameters Pasternak foundation with Winkler cubic nonlinearity. The random system properties such as material properties of FG material, external loading and foundation parameters are assumed as uncorrelated random variables. The material properties are assumed as non-uniform temperature distribution with temperature dependent (TD) material properties. The basic formulation for static is based on higher order shear deformation theory (HSDT) with von-Karman nonlinear strain kinematics through Newton-Raphson method. A second order perturbation technique (SOPT) and direct Monte Carlo simulation (MCS) are used to compute the nonlinear governing equation. The effects of load parameters, plate thickness ratios, aspect ratios, volume fraction, exponent, foundation parameters, and boundary conditions with random system properties are examined through parametric studies. The results of present approaches are compared with those results available in the literature and by employing direct Monte Carlo simulation (MCS).

• Advances in aircraft and spacecraft science
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• 제4권5호
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• pp.585-611
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• 2017

This article covenants with the post buckling witticism of carbon nanotube reinforced composite (CNTRC) beam supported with an elastic foundation in thermal atmospheres with arbitrary assumed random system properties. The arbitrary assumed random system properties are be modeled as uncorrelated Gaussian random input variables. Unvaryingly distributed (UD) and functionally graded (FG) distributions of the carbon nanotube are deliberated. The material belongings of CNTRC beam are presumed to be graded in the beam depth way and appraised through a micromechanical exemplary. The basic equations of a CNTRC beam are imitative constructed on a higher order shear deformation beam (HSDT) theory with von-Karman type nonlinearity. The beam is supported by two parameters Pasternak elastic foundation with Winkler cubic nonlinearity. The thermal dominance is involved in the material properties of CNTRC beam is foreseen to be temperature dependent (TD). The first and second order perturbation method (SOPT) and Monte Carlo sampling (MCS) by way of CO nonlinear finite element method (FEM) through direct iterative way are offered to observe the mean, coefficient of variation (COV) and probability distribution function (PDF) of critical post buckling load. Archetypal outcomes are presented for the volume fraction of CNTRC, slenderness ratios, boundary conditions, underpinning parameters, amplitude ratios, temperature reliant and sovereign random material properties with arbitrary system properties. The present defined tactic is corroborated with the results available in the literature and by employing MCS.

• 대한전자공학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.57-61
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• 1985

The e(lect of capacitance error on the A/D conversion accuracy in the A/D converter using binary-weighted capacitor array was scruntized. Besides the Monte-Carlo method considering the inter-capacitance ratios as random variables, " correlation approach" con-sidering the correlation coefficient between capacitances is proposed in this paper. Bt was observed by the measurement of capacitances of monolithic MO5 capacitors that the correla-tion coefficient between capacitors decreases as the capacitor size incrrases. It was also verified that the parallel connection of unit capacitors and the common centroid layout scheme signi(icantly increase the inter-capacitance correlation coefficients.

• 한국해안해양공학회지
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• 제15권2호
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• pp.86-96
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• 2003

방파제의 경사면에 거치된 콘크리트 피복재의 단면파괴에 대한 신뢰성 해석을 수행하였다. 신뢰함수는 피복재의 흔들림 또는 동요의 크기를 정량적으로 나타내는 회전각의 함수로 유도되었다. 방파제 단면에 거치된 피복재의 재질적 성질 및 기하학적 형상과 관련된 확률변수들의 단면파괴에 미치는 영향 정도가 자세히 해석되었다. 또한 파고의 함수로 피복재 개개의 단면파괴에 대한 파괴확률이 산정 되었다. 마지막으로 Bernoulli과정과 허용파손율의 개념을 동시에 고려하여 피복재의 단면파괴가 어떻게 방파제 제체의 파괴확률로 이어지는가가 해석되었다. 허용파손율 개념은 본 연구에서 도입된 것으로, 허용파손율을 어떻게 정의하느냐에 따라 피복재의 단면파괴에 의하여 유발되는 방파제 제체의 파괴확률이 다르게 거동되는 것을 확인할 수 있었다 따라서 상대적으로 수심이 깊은 곳에 중량이 큰 콘크리트 피복재를 사용하여 방파제를 설계할 때는 수리학적 안전성뿐만 아니라 구조적 안전성도 중요하게 고려되어야 한다.

• 응용통계연구
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• 제37권3호
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• pp.381-393
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• 2024

이 연구는 개인정보의 가명처리와 이것이 데이터 분석의 정확도에 미치는 영향을 조사하였다. 로지스틱 회귀 모델, 의사결정나무 및 랜덤 포레스트를 사용하여 가명처리의 적용 정도와 가명처리된 데이터 분석의 정확도 간의 관계를 정량적으로 평가하였으며, 이를 통해 민감한 정보의 가명처리가 데이터 분석의 정확도를 크게 손상시키지 않으면서도 개인정보보호를 실현할 수 있음을 확인하였다. 그러나, 단일한 샘플 데이터, 일관된 가명처리 비율의 적용 등의 한계가 있음을 인지하였다. 이러한 한계를 극복하기 위해, 다양한 데이터에 대한 추가적인 연구를 통하여 결과의 일반성을 강화하는 것이 필요하다. 또한, 개별 변수에 대해 최적의 가명처리 비율을 찾는 방법론을 개발하고 적용해 볼 것을 제안한다. 이 연구 결과는 규제 준수와 개인정보 보호를 달성하면서도 데이터의 활용성을 유지하는 방법에 대한 새로운 통찰을 제공한다.

• 벤처창업연구
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• 제17권1호
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• pp.229-249
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• 2022

본 연구는 다양한 머신러닝 기법을 통해 코스닥(KOSDAQ) 시장 내 관리종목 지정을 예측할 수 있는 모델에 대해 연구하였다. 증권시장 내 기업이 관리종목으로 지정이 되면 시장에서는 이를 부정적인 정보로 인식하여 해당 기업과 투자자에게 손실을 가져오게 된다. 본 연구를 통해 기업의 재무적 데이터를 바탕으로 조기에 관리종목 지정을 예측하고, 투자자들의 포트폴리오 리스크 관리에 도움을 주기 위한 머신러닝 접근이 타당한지 살펴본다. 본 연구를 위해 활용한 독립변수는 수익성, 안정성, 활동성, 성장성을 나타내는 21개의 재무비율을 활용하였으며, K-IFRS가 적용된 2011년부터 2020년까지 관리종목과 비관리종목의 기업의 재무 데이터를 표본으로 추출하였다. 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, LightGBM을 활용하여 관리종목 지정 예측 연구를 수행하였다. 연구결과는 분류 정확도가 82.73%인 LightGBM이 가장 우수한 예측 모형이었으며 분류 정확도가 가장 낮은 예측 모형은 정확도가 71.94%인 의사결정나무였다. 의사결정나무 기반 학습 모형의 변수 중요도의 상위 3개 변수를 확인한 결과 각 모형에서 공통적으로 나온 재무변수는 ROE(당기순이익), 자본금회전율(Capital stock turnover ratio)로 해당 재무변수가 관리종목 지정에 있어 상대적으로 중요한 변수임을 확인하였다. 대체적으로 앙상블을 이용한 학습 모형이 단일 학습 모형보다 예측 성능이 높은 것을 확인하였다. 기존 선행연구가 K-IFRS에 대한 고려를 하지 않았고, 다소 제한된 머신러닝에 의존하였다. 따라서 본 연구의 필요성과 함께 현실적 요구를 충족시키는 결과를 제시하였음을 알 수 있으며, 시장참여자들에게 있어 관리종목 지정에 대한 사전 예측을 확인할 수 있도록 기여했다고 볼 수 있다.