• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 1996.02a
• /
• pp.107-190
• /
• 1996

• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.19 no.1
• /
• pp.171-181
• /
• 2006

The Wald confidence interval has been considered as a standard method for the difference of proportions. However, the erratic behavior of the coverage probability of the Wald confidence interval is recognized in various literatures. Various alternatives have been proposed. Among them, Agresti-Caffo confidence interval has gained the reputation because of its simplicity and fairly good performance in terms of coverage probability. It is known however, that the Agresti-Caffo confidence interval is conservative. In this note, a confidence interval is developed using the weighted Polya posterior which was employed to obtain a confidence interval for the binomial proportion in Lee(2005). The resulting confidence interval is simple and effective in various respects such as the closeness of the average coverage probability to the nominal confidence level, the average expected length and the mean absolute error of the coverage probability. Practically it can be used for the interval estimation of the difference of proportions for any sample sizes and parameter values.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2012.05a
• /
• pp.464-464
• /
• 2012

수문분야에 있어서 빈도해석의 목적은 특정 재현기간에 대한 발생 가능한 수문량의 규모를 파악하는데 있으며, 빈도해석의 정확도는 적합한 확률분포모형의 선택과 매개변수 추정방법에 의존하게 된다. 일반적으로 각 확률분포모형의 특성을 대표하는 매개변수를 추정하기 위해서는 모멘트 방법, 확률가중 모멘트 방법, 최대우도법 등을 이용하게 된다. 모멘트 방법에 의한 매개변수 추정은 해를 구하기 위한 과정이 단순한 반면, 비대칭형의 왜곡된 분포를 갖는 자료들에 대해서는 부정확한 결과를 나타내게 된다. 확률가중 모멘트 방법은 표본의 크기가 작거나 왜곡된 자료일 경우에도 비교적 안정적인 결과를 제공하는 반면, 확률 가중치가 정수로만 제한되는 단점을 갖고 있다. 그리고 대수 우도함수를 이용하여 매개변수를 추정하게 되는 최우도법은 가장 효율적인 매개변수 추정치를 얻을 수 있는 것으로 알려져 있으나, 비선형 연립방정식으로 표현되는 해를 구하기 위해서는 Newton-Raphson 방법을 사용하는 등 절차가 복잡하며, 때로는 수렴이 되지 않아 해룰 구하지 못하는 경우가 발생되게 된다. 이에 반해, 최근의 Genetic Algorithm, Ant Colony Optimization 및 Simulated Annealing과 같은 Meta-Heuristic Algorithm들은 복잡합 공학적 최적화 문제 있어서 효율적인 대안으로 주목받고 있으며, Hassanzadeh et al.(2011)에 의해 수문학적 빈도해석을 위한 매개변수 추정에 있어서도 그 적용성이 검증된바 있다. 본 연구의 목적은 연 최대강수 자료의 빈도해석에 적용되는 확률분포모형들의 매개변수 추정을 위해 Meta-Heuristic Algorithm을 적용하고자 함에 있다. 따라서 본 연구에서는 매개변수 추정을 위한 방법으로 Genetic Algorithm 및 Harmony Search를 적용하였고, 그 결과를 최우도법에 의한 결과와 비교하였다. GEV 분포를 이용하여 Simulation Test를 수행한 결과 Genetic Algorithm을 이용하여 추정된 매개변수들은 최우도법에 의한 결과들과 비교적 유사한 분포를 나타내었으나 과도한 계산시간이 요구되는 것으로 나타났다. 하지만 Harmony Search를 이용하여 추정된 매개변수들은 최우도법에 의한 결과들과 유사한 분포를 나타내었을 뿐만 아니라 계산시간 또한 매우 짧은 것으로 나타났다. 또한 국내 74개소의 강우관측소 자료와 Gamma, Log-normal, GEV 및 Gumbel 분포를 이용한 실증연구에 있어서도 Harmony Search를 이용한 매개변수 추정은 효율적인 매개 변수 추정치를 제공하는 것으로 나타났다.

• Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
• /
• v.25 no.3
• /
• pp.187-200
• /
• 2023

This study analyzed the seismic fragility of bored tunnels based on their surrounding conditions and suggested a representative seismic fragility model. By analyzing the existed seismic fragility models developed for bored tunnels, we developed weighted combination models for each surrounding conditions, such as ground conditions and depth of the tunnel. The seismic fragility curves use the peak ground acceleration (PGA) as a parameter. When the PGA was 0.3 g, the probability of damage exceeding minor or slight damage was 20% for depth of 50 m or less, 10% for depth between 50 m and 100 m, and 3% for depth of 100 m or more. It was also found that the probability of damage was higher for the same PGA and depth when the surrounding ground was rock rather than soil. The probability of damage decreases as the depth increase. This study is expected to be used for developing a comprehensive seismic fragility function for tunnels in the future.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
• /
• v.17 no.6
• /
• pp.37-42
• /
• 1998

본 논문에서는 SCHMM에 적용된 관찰 확률 최대화에 의한 화자 적응 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 SCHMM의 관찰 확률 밀도들이 새로운 화자의 음성 특징을 잘 표현하지 못하는 경우 인식 성능이 저하되는 것을 막기 위하여, 적응 데이터의 각 특징 벡터들이 최대의 관찰 확률을 가질 수 있도록 관찰 확률 밀도를 결정하는 평균 벡터 μ와 분산 행렬 Σ를 기울기 탐색(gradient search) 알고리즘에 의해 반복적으로 적응시켜 주는 방법이다. SCHMM의 상태 천이 확률 A와 혼합 밀도 계수 C는 관찰 확률 밀도 적응 과정 을 거친 후, 적응 데이터로부터 구한 확률과 기존 확률의 가중 평균을 취하는 과정을 반복 하여 적응시켜 주었다. 제안된 화자 적응 알고리즘을 사용하여 단독음 인식 실험을 수행한 결과, 화자 적응을 수행하지 않았을 때와 비교하여 화자 독립 시스템에서는 평균 9.8%, 남 성 화자 종속 시스템에서는 평균 46.0%, 여성 화자 종속 시스템에서는 평균 52.7%의 인식 률 향상을 보였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2010.05a
• /
• pp.1476-1480
• /
• 2010

최근에 한반도에 발생한 강설은 국민생활의 교통장애와 같은 생활의 불편함뿐만 아니라 농축산업의 광범위한 피해를 발생시키고 있다. 이번 2010년 1월 서울에는 40년만에 최대 적설량을 기록하였고 교통 및 도시 기능이 마비되는 등의 피해가 발생하였다. 본 연구에서는 기상청 산하 61개 지점 최심신적설량을 이용하였으며, 최근 적설량의 확률빈도규모를 고려하여 빈도별 확률적설량을 산정하고 확률적설량도를 작성하였다. 확률분포형은 확률가중모멘트법(PWM)을 이용하였고 적정분포형으로는 Gamma 2변수를 선정하였으며, 과거 적설량 자료를 검토한바 2004년, 2005년의 최심신적설량 극값은 평균 300년 빈도, 이번 2010년 1월 서울은 약 200년, 인천, 수원, 이천은 약 50년, 춘천은 약 30년 빈도인 것으로 분석되었다. 이러한 연구 결과는 적설량에 따른 방재 기준의 개선방안 및 재설정 방향 제시에 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2012.05a
• /
• pp.310-310
• /
• 2012

확률강우량 산정은 수공구조물의 설계에 있어서 중요한 과정이다. 확률강우량을 산정함에 있어 지난 수십년간 모멘트법, 최우도법, 확률가중모멘트법, 그리고 L-모멘트법 등의 매개변수적 방법이 발달되어 적용되어 왔다. 매개변수적 빈도해석 방법은 그 적용성이 여러 연구를 통해 검정되었지만 가정한 확률분포와 매개변수 추정방법에 따라 확률강우량이 달라지며 강우지속시간과 기후변화 등에 따른 분포의 변동성을 고려해야 하는 단점이 있다. 매개변수적 빈도해석 방법의 단점을 극복하기 위하여 최근에 핵밀도함수 등을 포함한 다양한 비매개변수적 빈도해석 방법이 제안되고 있다. 본 연구에서는 서울기상관측소의 지난 50년간 지속시간 24시간 강우량을 바탕으로 수자원 분야에서 다양하게 적용된 바가 있는 인공신경망 기법과 대표적인 매개변수적 빈도해석 방법인 L-모멘트법을 이용하여 확률강우량을 산정하고 비교하였다. 그 결과 인공신경망 기법은 전통적인 매개변수방법의 하나인 L-모멘트법 보다 확률강우량 산정에 있어서 높은 정확도를 가지는 것으로 나타났다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
• /
• v.17 no.1
• /
• pp.39-48
• /
• 1998

본 논문에서는 은닉 마르코프 모델에 기반한 음성인식에 있어서 특징 파라미터의 인식 성능에 미치는 영향의 차이를 인식 시스템에 반영하여 인식성능을 향상시키기 위한 방 법을 제안하였다. 특징 파라미터별 가중치를 유도하기 위해서 우선 상태별 특징 파라미터의 인식율에 대한 기여도를 가중치로 변환하고, 이를 특징 파라미터 각각의 상태에서의 출력확 률에 곱하여 상태별 출력확률을 재 추정하게 된다. 실험결과, "가변가중"방법이 "고정가중" 방법에 비해서 단어 인식의 경우 3.3%, 그리고 문장 인식율의 경우 5.3%의 성능향상을 보 임으로써 상태별 특징 파라미터의 가중이 인식 성능 향상에 유효함을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2009.05a
• /
• pp.1393-1396
• /
• 2009

일반적으로 확률강우량은 관측된 강우자료의 분석을 통해 산정하게 된다. 관측된 강우자료의 빈도해석을 통해 산정된 확률강우량은 기후변화 등을 반영하기 매우 어렵다. 따라서 본 연구에서는 통계적 기법을 이용하여 수문기상인자를 반영하여 서울지점의 확률강우량을 산정하였다. 수문기상인자와 연최대시간강우량사이의 상관관계에 기초하여 확률강우량을 산정할 수 있는 CPPM(Climate Pattern and Precipitation Model)을 구축하고 서울 지점을 대상으로 분석을 수행하였다. 분석결과에서 매개변수적 지점빈도해석의 결과와 CPPM 확률강우량은 비슷한 Qunatile을 산정하는 것으로 나타났다. 또한 본 연구의 결과를 지구온난화 등에 따른 기후변화에 따라 극한강우인 연최대강우량의 변화를 예측하는데 있어 기초자료로 활용 할 수 있을 것으로 기대 된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2015.05a
• /
• pp.183-183
• /
• 2015

수공구조물 설계 시 중요한 요소 중 하나인 확률강우량은 일반적으로 고정지속기간별 강우량에 대하여 일변량 빈도해석을 수행하고 가장 적절한 분포형을 선택하는 지점빈도해석의 과정을 거친다. 그러나 일변량 빈도해석을 수행하기 위해서는 지속시간을 고정하고 강우량의 변화로만 해석해야 단점이 있으며 이를 보완하기 위해 본 연구에서는 다변량 확률모형인 copula 모형을 이용하여 이변량 빈도해석을 수행하였다. 확률변수로는 강우량과 지속기간(hr)을 사용하였고, 주변분포형으로 강수량 - Gumbel (GUM), generalized logistic (GLO) 분포형, 지속기간(hr) - generalized extreme value (GEV), GUM, GLO 분포형을 사용하였으며, copula 모형은 Gumbel-Hougaard 모형을 이용하였다. 주변분포형의 매개변수는 일반적으로 가장 많이 사용하는 확률가중모멘트법을 이용하여 추정하였으며, copula 모형의 매개변수는 maximum pseudolikelihood(MPL) 방법을 사용하였다. 이를 통해 얻어진 이변량 빈도해석의 확률강우량 결과와 기존 지점빈도해석의 결과를 비교하였다.