박 승 남
한국시니어과학기술인협회 수학‧물리‧천문 분과 연구위원
한국표준과학연구원 책임연구원, 전남대학교 물리학과 방문교수
초록
마르코프 사슬 몬테카를로(Markov chain Monte Carlo: MCMC) 기법은 복잡한 확률 분포를 근사할 수 있는 수치적 방법으로 수명분석과 같은 통계적 문제의 해결에 탁월한 성능을 발휘한다. 여러 종류의 패키지가 오픈소스로 제공되기 때문에 여러 학문 분야에서 유용하게 활용되고 있다. 측정기기의 눈금 값이 틀어지는 것을 바로 잡는, 다소 단순히 보이는 교정이라는 행위는 현대 생활의 기반을 되고 있는 시험 측정 진단 장비의 신뢰도를 보증하는 중요한 활동이다. 이런 교정의 주기 산출은 수명분석의 특수한 사례로서 MCMC를 시도할 수 있는 모범적인 분야이다. 본 논문에서는 이제까지 교정주기 산출의 최고 방법론을 간략히 검토하고, MCMC가 이 방법론은 재현할 수 있는 것을 보여주는 연구결과를 소개한다. 교정 정책과 조명관리 정책의 유사성을 검토하여, 조명점검 주기 설정에 활용 가능성을 조망하였다. |
키워드: 마르코프 사슬(Markov chain), 몬테카를로(Monte Carlo), 생존분석, 수명분석, 검열 데이터, 교정주기 설정