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수정된 임계값 부트스트랩을 적용한 자기상관형 이변량 데이터의 재추출 방법
Resampling Method for Autocorrelated Bivariate Data Applying Modified Threshold Bootstrap

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  • 발행기관
    국제차세대융합기술학회 바로가기
  • 간행물
    차세대융합기술학회논문지 KCI 등재후보 바로가기
  • 통권
    제4권 5호 (2020.10)바로가기
  • 페이지
    pp.501-508
  • 저자
    박진수
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A383398

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원문정보

초록

영어
The independent replication is the simplest method for simulation output analysis, and facilitates correct performance evaluation. However, as the system becomes more complex, the runtime and the cost for the method increase. Bootstrap is an alternative method developed to solve the problem. There are representative methods applicable to the autocorrelated data such as moving block bootstrap, stationary bootstrap, and threshold bootstrap. In this paper, a method to apply the threshold bootstrap to bivariate data such as the system state and the state holding time is proposed. In particular, we deal with the case where autocorrelation structure exists within the data of each variate and the correlation between the two variates also exists. In this case, it is impossible to infer correct system performance measures using the existing resampling methods. This study proposes a modified threshold bootstrap as a solution of this case, and perform the coverage test to check its validity through experiments.
한국어
시뮬레이션 출력분석 방법 중 가장 기본적이며 우수한 결과를 도출 가능한 방법은 독립반복 수행이다. 그러나 시스템이 복잡해질수록 독립 반복 시간 및 비용은 증가한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 개발된 시뮬레 이션 출력분석방법 중 하나가 부트스트랩이다. 자기상관이 존재하는 출력 데이터 분석에 적용 가능한 대표적인 방 법으로는 이동블록 부트스트랩, 임계값 부트스트랩, 정상 부트스트랩 방법이 있다. 본 논문에서는 시스템 상태와 상태의 유지시간처럼 동시에 측정되어 이차원으로 표현되는 이변량 데이터에 대한 임계값 부트스트랩 적용 방법 을 제시한다. 특히, 두 변량의 데이터 내부에 각각 자기상관이 존재함은 물론 변량 간의 상관관계도 존재하는 경 우에 대해서 다룬다. 이 경우, 기존의 재추출 방법으로는 올바른 시스템 성능척도의 추론이 불가하다. 본 연구에서 는 이에 대한 해결책으로써 수정된 임계값 부트스트랩을 제시하며 실험을 통해 그 타당성을 검증하였다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
2.1 이변량 데이터
2.2 확장 부트스트랩 방법
2.3 선행연구
Ⅲ. 수정된 임계값 부트스트랩
3.1 임계값과 재추출 단위
3.2 임계 평면의 방정식
3.3 모수 추정
Ⅳ. 실험 결과 및 분석
4.1 실험 설계
4.2 실험 결과 및 분석
Ⅴ. 결론 및 추후연구과제
REFERENCES

키워드

시뮬레이션 출력분석 이변량 데이터 이차원 데이터 자기상관 데이터 임계값 부트스트랩 Simulation output analysis Bivariate data Tow-dimensional data Autocorrelated data Threshold bootstrap

저자

  • 박진수 [ Jinsoo Park | 용인대학교 경영정보학과 교수 ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제차세대융합기술학회 [International Next-generation Convergence technology Association]
  • 설립연도
    2017
  • 분야
    복합학>기술정책
  • 소개
    Ever since next generation convergence technology became one of the most important industries in the nation, computing professionals have encountered a growing number of challenges. Along with scholars and colleagues in related fields, they have gathered in avariety of forums and meetings over the last few decades to share their knowledge, experiences and the outcome of their research. These exchanges have led to the founding of the International Next-generation Convergence technology (INCA) on December 1, 2015. INCA was registered as an incorporated association under the Ministry of Information and Communications. The main purpose of the organization is to improve our society by achieving the highest capability possible in next generation convergence technology.

간행물

  • 간행물명
    차세대융합기술학회논문지 [The Journal of Next-generation Convergence Technology Association]
  • 간기
    월간
  • pISSN
    2508-8270
  • 수록기간
    2017~2026
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 506 DDC 606

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