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본 연구는 소량의 고장 데이터를 활용하여 개발 단계의 신뢰도를 업데이트할 수 있는 베이지안 모델을 제안한다. 제안된 방법은 실제 사례에 적용하여 효과를 검증했으며, 기존 방법 대비 데이터 양에 따른 변동성이 적었다. 이를 통해 개발 단계 신뢰도의 재사용 범위를 확대하고, 소량의 데이터로도 의미 있는 신뢰도 계산 절차를 제시한다.
Bayesian inference with geodetic applications
Practical reliability engineering
Reliability fundamentals
Bayesian methods in reliability
Understanding computational Bayesian statistics
Statistical analysis of reliability data
Bayesian smoothing and regression for longitudinal, spatial and event history data
Basic and advanced Bayesian structural equation modeling : with applications in the medical and behavioral sciences
Applied reliability
Bayesian reliability analysis
Dependability modelling under uncertainty : an imprecise probabilistic approach
Stochastic models in reliability
Randomization, bootstrap and Monte Carlo methods in biology
Systems reliability assessment : proceedings of the Ispra Course held at the Escuela Tecnica Superior de Ingenieros Navales, Madrid, Spain, September 19-23, 1988, in collaboration with Universidad Politecnica de Madrid
Computational stochastic mechanics
Recent advances in reliability theory : methodology, practice, and inference
適正 社會間接資本 및 投資需要의 推定과 政策課題
Structural Engineering and Mechanics, An Int'l Journal
Dawn An, 최주호, Nam H. Kim, Sriram PattabhiramanReliability Engineering and System Safety
Betz W.,Papaioannou I.,Straub D.Probabilistic Engineering Mechanics
Yang, X.; Xie, L.; Chen, J.; Zhao, B.; Wang, B.Journal of Shanghai Jiaotong University (Science)
Huang, Jinbo; Kong, Dejing; Cui, LirongInternational Journal of Social Robotics
Zheng H.,Smereka J.M.,Mikulski D.,Wang Y.Mechanical Systems and Signal Processing
Li, P.-P.; Dang, C.; Valdebenito, M.A.; Faes, M.G.R.; Zhao, Y.-G.; Broggi, M.Grey Systems
Talafuse, T.P.; Pohl, E.A.Journal of the Korean Society for Aeronautical and Space Sciences
Park, C.; Lim, J.; Lee, S.IEEE Transactions on Reliability, Reliability, IEEE Transactions on, IEEE Trans. Rel.
Rekab, K.; Thompson, H.; Wu, W.Multivariate Behavioral Research
Markon K.E.Structural Safety
Yuan X.,Liu S.,Valdebenito M.A.,Gu J.,Beer M.한국정보전자통신기술학회 논문지
김희철; 신현철Annals of Data Science
Choudhary N.,Tyagi A.,Singh B.Quality Engineering
Talafuse, T.P.; Pohl, E.A.Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part O: Journal of Risk and Reliability
Lirong Cui; Dejing KongInternational Journal of Structural Stability and Dynamics
Jin Guo; Xiangwei Kong; Ningxiang Wu; Liyang Xie한국항공우주학회지
박천건, 임지성, 이상철Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part O: Journal of Risk and Reliability
Kong, D.; Cui, L.Computational Statistics
Saini, ShubhamMATHEMATICS
Yousef, Manal M.; Hassan, Amal S.; Al-Nefaie, Abdullah H.; Almetwally, Ehab M.; Almongy, Hisham M.전선 / 대학원
계통, 부품 및 시설전반의 신뢰도를 분석하고 다중심층원리를 적용시켜 계통의 안전도를 증가시키는데 목적을 둔다. 확률 및 신뢰도의 기본 개념, 계통의 Logic diagram 등과 부품간 상호작용 및 기본 확률 분포 및 고장모델, fault tree 구성 및 분석, 신뢰도 자료수집 그리고 Monte-Carlo법의 신뢰도 분석에의 응용을 공부한다.전선 / 학사
이 과목은 측도 이론과 확률의 기본 개념과 이론을 익히기 위한 과목으로, 다음과 같은 주제를 공부한다. 측도 공간, 측도 가능함수, 적분, 곱공간, Lp공간, 분포, 평균, 조건부 평균, 모멘트 발생 함수, 특성함수, 랜덤 변수 수열, 중심극한 정리, 브라운 운동, 확률과정, filtration, stopping times, 브라운 운동의 존재성, 기본성질, 연속성과 불정칙성, 변동성 및 마코프 성질과 반사 원칙을 다룬다.전선 / 대학원
해당과목은 공학분야에서 중요한 통계적 데이터 처리, 통계적 공학해석, 통계기반 공학설계 이슈들을 다룬다. 통계적 데이터 처리에서는 공학통계, 통계적 데이터 처리의 정성적, 정량적 접근법과 베이지안 통계학을 배운다. 통계적 공학해석은 신뢰성함수, 위험도함수, 가속수명시험, 불확실성 해석, 신뢰성해석, 건전성 진단 및 예지기술을 배운다. 통계기반 설계에서는 통계기반 민감도 해석, 반응함수법, 신뢰성기반 최적설계를 다룬다. 끝으로 공학시스템의 건전성 모니터링기술을 간단히 다룬다.전필 / 대학원
거시경제학연구 1은 경제학 대학원 과정 1년 차 학생들을 대상으로 설계된 거시경제학 코어 시퀀스의 첫 번째 과목이다. 현대 거시경제학 연구를 위한 입문 과목으로서 기초 이론과 방법을 소개하고, 나아가 주요 거시경제 현상을 분석하기 위한 기본적인 모형에 대해 강의한다.전선 / 대학원
중도절단 생존시간 자료를 분석하는 고급 통계적 기법들을 다룬다. 생존함수의 추정을 위한 일반적인 방법인 KaplanㅡMeier 추정량의 정의 및 여러 성질들을 다룬다. 좌 절단 자료의 분석을 위하여 필수적인 셈 과정에 대한 이론을 배우고, 이를 이용한 위험함수의 추정방법을 설명한다. 생존시간 자료의 회귀모형을 위하여 비례위험모형에 대하여 다루고, 회귀계수의 점근적 일치성 및 근사분포를 유도한다.전선 / 학사
최근 수십 년간의 컴퓨터 기술의 발전으로 인해 통계분석가는 이전에는 상상할 수 없었던 복잡한 통계모형들을 사용할 수 있게 되었다. 따라서 현대의 복잡하고 다양한 통계모형들을 분석하기 위해서는 컴퓨터를 이용한 여러 가지 통계계산 방법들을 습득하는 것이 필수 불가결한 과제가 되었다. 이 과목에서는 모수론적 통계와 베이지안 통계에 필요한 통계계산 방법들을 배우고 이를 실제 컴퓨터로 구현해 보는 것을 목표로 한다. 모수론적 통계 분석을 위해서는 우도함수를 최적화 할 때 쓰는 뉴튼 랩슨 방법을 비롯한 각종 최적화 방법들을 배운다. 베이지안 통계분석을 위해서는 깁스 표본추출, 메트로폴리스 알고리듬 등 마코프 사슬 몬테 카를로 기법을 다룬다. 이외에도 통계계산에 필요한 자료구조와 행렬계산 등 다양한 계산 알고리즘들을 다룬다.전선 / 대학원
대기이론(queueing theory)과 신뢰성공학 등의 기초가 되는 추계학(stochastic process)의 기본적 개념, 정리와 이의 실제 응용을 연구한다. Markov chain, Poisson process, Markov process, renewal theory 등의 여러 특성, 관련된 주요 정리 및 최고의 연구결과를 분석, 토의하여 기술자의 직관과 연구가의 이론의 부합을 이룬다.전필 / 대학원
본 과목은 행정 및 정책 연구에 있어서 기초가 되는 방법론적 연구역량의 배양과 양질의 연구를 수행할 수 있는 연구설계의 논리와 유형을 이해하는데 목적이 있다. 여기에는 3가지 하위목표를 상정할 수 있는데, 첫째, 과학적 실증연구의 논리를 살펴보고, 대표적인 연구방법론으로서의 양적 접근법과 질적 접근법 간의 논쟁을 살펴봄으로써, 방법론적 다원주의와 분석적 엄격성을 이해하고자 한다. 특히 각각의 접근법이 보유하는 논리와 절차의 상이성에도 불구하고, 그 평가기준의 공통점이 존재하고 또한 바람직함이 존재하는데, 이를 살펴보고자 한다. 둘째, 정책은 일정 목적을 달성하기 위한 수단으로 구성되는 것이 일반적이며 따라서 적절한 인과추론의 논리가 필수적이다. 이때 인과추론의 적절성은 연구설계의 논리 구조와 이를 위한 가정에 있음을 이해할 필요가 있다. 셋째, 실제 인과추론을 위한 다양한 방법론에 대한 이해와 응용역량의 배양을 도모한다. 이러한 논의는 향후 수강할 양적연구방법과 질적연구방법의 이론적·실무적 토대가 될 것이다.전선 / 대학원
이 강좌는 석·박사 학위 논문 작성 등 교육연구에 필요한 통계적 분석에 대한 개념과 이론에 대한 폭넓은 이해를 돕고, 실제 교육연구에서 통계적 기법들을 적절히 활용할 수 있도록 하기 위한 것이다. 이를 위해 교육관련 각종 연구 자료의 특성(예: 다층 자료, 유목 자료, 연속 자료 등)에 적절한 통계적 기법들에 대한 소개와 함께 관련 컴퓨터 프로그램을 활용하여 실제로 분석할 수 있도록 하기 위한 것이다. 아울러 수강생들은 관심 있는 교육관련 자료를 분석하고 그 결과를 수업시간에 보고하는 기회를 가지게 될 것이다.전필 / 대학원
이 과목에서는 측도론에 기반한 통계적 추론을 배운다. 충분성, 지수족, 분포수렴의 기본적 개념을 다룬 후에, 추정과 검정의 이론을 다룬다. 추정법으로는 적률추정법, 최대가능도 추정법, 베이즈 추정, M-추정량, Z-추정량을 다룬다. 이들 추정량들의 점근적 분포를 유도하고, 최대가능도 추정량의 효율성 정리를 증명한다. 검정법으로는 최대가능도비 검정과 이의 점근적 근사, 라오 검정과 왈드 검정과 베이즈 검정을 다룬다.전선 / 대학원
한 개체로부터 다른 실험조건하에서나 여러 다른 관측시간에 반복적으로 얻어진 자료를 분석하기위한 통계기법을 다룬다. 연속형의 반복측정자료를 분석하기 위해 다변량정규분포의 가정을 필요로 하는 고전적인 다변량모형을 소개하고 최근에 널리 사용되고 있는 혼합모형을 다룬다. 이산형의 반복측정자료 분석을 위해서는 가중최소제곱법에 근거한 모형과 랜덤화 모형을 다루고 일반화선형모형을 확장한 일반화추정방정식(GEE)모형을 다룬다.전선 / 대학원
구조신뢰성특강은 토목구조물이 갖고 있는 하중 또는 재료의 불확실성을 수학적으로 정량화하기 위한 논리적인 틀을 제시한다. 이 과목은 구조역학적인 원리를 고려한 probability, random variables 그리고 random processes 등으로 구성되어 있다. 그리고 최근에 개발된 구조설계기준의 기초를 구성하고 있다. 이 과목은 구조신뢰성 해석과정의 기초를 소개하는 것을 목적으로 하고 있고 다음의 세부 주제로 구성되어 있다. 확률과 확률변수의 소개 구조적인 구성요소와 시스템을 위한 신뢰성 이론의 정식화 정해와 일계, 이계 신뢰성 해석방법 신뢰성지수 시물레이션 해석법 신뢰성을 해석을 위한 민감도의 측정전선 / 대학원
본 강좌는 의사결정 모델을 통하여 복잡한 경영문제들을 해결할 수 있는 기법들을 제공하고 정형화된 모델과 계량적 분석을 틀로 불확실하고 경쟁적인 경영환경들을 분석할 수 있는 모델을 제시한다. 이 과목은 확률론이나 의사결정 모형들을 기본으로 수송문제, 설비배치와 같은 문제들을 분석한다.전선 / 대학원
농식품관련산업의 주요 이슈들에 대한 경제학적 실증 분석기법을 학습하고, 이를 실제 자료에 적용하여 동 분야의 실증적 연구 수행에 기초를 마련한다. 실증적인 연구 수행을 위하여 기존 발표 논문에 대한 체계적인 검토를 시도한다.전선 / 대학원
인구변화, 질병확산, 경제적인 변화 같은 많은 사회적 문제들은 시간이라는 하나의 독립변수에 따라 변화하는 상미분 방정식으로 귀결된다. 상미분 방정식은 소위 Dynamic Problem으로 많은 자연과학과 공학문제에서도 쓰여왔다. 본 과목에서는 상미분방정식의 수치해법으로 기본적인 One-step methods, Multistep methods, Predictor-corrector methods, Runge-Kutta methods 등을 다루며, Stiff Problem과 Two-point boundary value problem에 대한 수치해법을 배우도록 한다. 상미분방정식의 수치해법의 수렴성, 오차분석, 안정성 분석 등도 포함한다. 또 하나 중요한 접근방법은 최근 사회과학에서도 많이 쓰이는Agent-Based Modeling(ABM)이다. 최근 Python기반 MESA같은 패키지가 나왔는데 이러한 접근의 장단점과 한계등을 살펴봄을 통해서 사회문제의 다양한 접근들을 시도해본다.전필 / 학사
이 과목에서는 통계학의 기본이 되는 확률의 정의 및 분포 함수, 확률밀도 함수에 대한 개념을 공부한다. 다양한 종류의 분포함수들에 대한 소개와 여러가지 성질에 대하여 공부를 한다. 또한 통계량의 분포인 표본분포에 대한 개념과 여러 가지 표본분포의 정의와 다양한 성질 그리고 표본본포의 근사에 관하여 공부한다.전선 / 대학원
이 과목은 화폐금융론 분야의 학위논문을 쓰려고 하는 대학원생들이 자신의 연구주제를 발표하고 토론함으로써 논문 작성에 도움을 얻게 하려는 목적이 있다. 따라서 과목의 주제는 화폐이론, 은행제도, 금융정책 등 화폐금융론의 다양한 분야를 다룰 수 있다.전선 / 대학원
개발경제학이나 도시경제학과 같은 응용미시경제학의 주요 이론들과 이들의 실증분석과정을 주로 논의한다. 본 과목은 또한 응용미시관련 주제 실증분석논문에 유용할 미시계량분석도구와 그 사용방법도 논의한다. 예를 들어 발전경제학의 주요 주제인 가구조사자료를 활용한 가격탄력성의 추정과 활용이라는 주제에 대해 실제 개발도상국 가구조사자료의 단위가격(unit value)자료와 적절한 미시계량도구를 활용해 가격탄력성을 추정하는 방법을 논의하고, 가격탄력성 추정치자료로 개발도상국의 최적 물품세구조등을 도출한다. 수강생은 실제 자료를 활용한 실증분석이 정기적인 숙제를 제출하며, 학기말에 본 과목에서 논의된 방법론에 기초한 간략한 연구계획서를 작성하여야 한다.전선 / 대학원
이 과목에서는 베이즈 통계학의 이론에 대해서 공부한다. 다루는 내용은 비모수 베이즈 통계학, 베이즈 점근적 이론, 베이즈 계산의 이론, 무정보 사전분포 등을 다룬다.전선 / 대학원
본 강좌는 수강생에게 행정학과 정책학에 필요한 다중회귀분석에 대한 심층적 이해를 제공하는데 있다. 수강생은 일반회귀분석에 대한 집중분석과 더불어 프로빗 및 로짓 회귀분석에 대한 학습도 할 것이다. 회귀분석의 주제는 누락변수편의, 측정오류, 다중공선성 문제를 포함한다. 인과관계나 내생성 문제도 도구변수와 이중차이분석기법과 함께 논의될 것이다. 나아가 본 강좌는 다중선택 및 다중순서형 로짓모형과 프롯빗 모형, 토빗모형에 대한 간략한 소개도 할 것이다. 본 강좌는 다양한 통계프로그램을 활용하여 행정 및 정책 쟁점들과 관련된 실제 자료에 대한 분석을 강조하고자 한다.