지역빈도해석은 수문학에서 오랜 역사를 갖고 있으며, 수년에 걸쳐 수문학적 변량의 정량적 추정을 위해 다양한 접근방법들이 제안되어 왔다. 그러나 제안된 방법들의 가설설정 수준이 높기 때문에 실제 적용에 제약이 많고, 적용 시에도 예측에 대한 불확실성이 높은 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위한 방법으로 계층적 베이지안 모델을 이용한 지역빈도해석 모형을 제안하고자 한다. 본 모형은 2개의 계층적 구조로 구성된다. 첫번째 계층은 재현기간별 GEV 분포의 매개변수를 정규화하여 주변분포로 설정하고, Kriging 기법을 이용하여 지형학적, 기상학적 정보들과 극치강수량 효과를 적합시켜 공간적 이질성과 미계측 유역에 대한 효과적인 보간을 가능하게 한다. 두번째 계층은 지점의 특성을 나타내는 매개변수들간의 공분산을 Bayesian 모델에 연계하여 매개변수들의 공간적 변동성을 나타낸다. 2개 계층의 결합확률분포는 MCMC 기법을 이용하여 예측값에 대한 불확실성을 정량적으로 분석하게 된다. 본 모형을 통해 홍수량 추정 시 필요한 시간 단위 극치강수량의 공간적 분포를 효과적으로 추정할 수 있을 것으로 판단된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권3호
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pp.711-724
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2016
다양하게 변화하는 복잡한 생존환경 하에서는 여러 요인이 동시에 사람이나 시스템의 수명에 영향을 줄 수 있다. 본 연구에서는 여러 요인이 동시에 수명에 영향을 주면서, 영향력의 크기가 상황에 따라 동적으로 변화하는 신뢰성 모형에 관한 연구를 수행한다. 수명에 영향을 주는 요인으로, 자연적 고장과 더불어, 하나의 개체의 사망이나 고장으로 인한 잔여 개체에 대한 스트레스 증가, 외부 충격, 그리고 생존 환경 스트레스 수준을 동시에 고려한다. 이들 요인들을 모두 포함하는 두 가지 모델을 고려하고, 이변량 수명 분포를 유도한다. 또한 이들 두 모형을 서로 비교하며, 이들 모형으로부터 얻어지는 최대값의 분포와 최소값의 분포를 비교하고자 한다. 제안된 두 가지 신뢰성 모형에서의 최대값 분포와 최소값 분포의 비교를 위하여 확률적 순서화에 관한 개념을 소개하며, 이에 기초하여 최대값 분포와 최소값 분포에 대한 확률적 비교를 수행한다.
근사분산을 최대화하는 least favorable한 ${\epsilon}$-contaminated 정규분포는, 중간 영역에서는 가우시안이나 그 외의 영역에서는 라플라시안 분포를 갖는다는 사실에 근거하여 본 논문에서는 이 확률분포 하에서 비선형 잡음제거 알고리즘을 유도하고 이의 성능을 확인한다. 제안 알고리즘은 위 잡음 환경에서 MLE(maximum likelihood estimator) 이며, efficacy를 최대화한다는 기준에서 최적임을 증명한다. 또한, 유도한 필터를 미리어드 필터와 결합함으로써 임펄스 잡음을 효과적으로 제거하기 위한 비선형 필터를 제안하고 이를 이론적으로 분석한 다음 ${\alpha}$-stable 확률분포를 갖는 잡음에 열화된 이미지를 이용하여 그 성능을 확인한다.
본 논문에서는 임의로 분포되어 있는 레일리 페이딩(Rayleigh fading) 채널 하에서 소스노드와 목적지 노드 사이의 직접 경로가 존재하고 복호 후 전송(decode-and-forward) 방식을 사용하여 중계하는 시스템을 고려한다. 이때, 다수의 릴레이 가운데 베스트 릴레이를 선택하여 이중 홉을 사용하여 통신하는 경우와 다중 홉을 사용하여 통신하는 경우의 아웃티지 확률을 구하고, 이를 통해 그 성능을 비교한다. 여기서 소스 노드와 릴레이들로부터 목적지 노드가 받은 모든 신호는 maximum ratio combining (MRC) 기법을 사용하여 결합하였고, 모든 경우에 대하여 목적지 노드에서 받은 수신 신호의 SNR이 갖는 확률 밀도 함수(probability density function, PDF)와 누적 확률 변수(cumulative density function, CDF)를 유도하였다. 이와 같이 구한 아웃티지 확률을 통해 릴레이의 개수가 2개일 때를 가정하고 실험한 결과, 채널 상태가 나쁠수록 다중 홉을 사용하여 통신하는 기법이 베스트 릴레이 선택 기법보다 좋은 성능을 보였다.
미래에 양자컴퓨터가 상용화될 것을 대비하여 전 세계적으로 양자컴퓨터에도 안전한 후 양자 암호(post quantum cryptography)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그중 빠른 속도와 높은 안전성을 제공하는 부호 기반 암호시스템에 대하여 다양한 부채널 분석에 대한 취약점이 발견되고 있으며, 이에 따라 부채널 분석에 안전한 암호시스템 설계를 위한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 HyMES(Hybrid McEliece Scheme)에 대해 단 하나의 파형만을 이용하여 비밀키를 복원하는 방법을 제안한다. HyMES는 기존에 제안되었던 McEliece에 비해 키 크기가 작고, 암복호화 속도 또한 기존보다 빠르게 설계된 부호 기반 공개키 암호시스템이다. HyMES 복호화 알고리즘에는 신드롬 값 계산에 필요한 패리티 검사 행렬(parity-check matrix)을 연산하는 과정이 있다. 본 논문에서는 이 과정에서 사용되는 비선형 함수에 대한 결합 확률 분포가 비밀키 값에 따라 달라짐을 이용하여 HyMES를 분석하였다. 공개키 암호를 대상으로 한 결합 확률 분포 기반 분석은 본 논문에서 처음으로 제안되었다.
본 논문은 철도차량 안전의 핵심 요소인 제동성능을 확인하는 평가방법의 비교와 제동성능에 영향을 미치는 차륜과 레일의 마찰계수의 분포가 감속도에 미치는 영향을 분석하고 열차 편성에 따른 감속도의 분포를 예측하였다. 제동성능의 평가는 실제 운행중인 도시철도차량의 실차 시험을 통하여 제동시 제동거리와 제동시간을 측정해서 감속도를 산출하는 제동성능 평가방법과 UIC 544-1에 따른 제동중량비율을 이용한 평가 방법에 대하여 두 방법을 서로 비교하여 장단점을 살펴보았으며 각 방법의 호환성을 검토하였다. 차륜과 레일의 마찰계수 분포를 검토한 확률적 제동모델을 수립하고 제동성능에 가장 큰 영향을 미치는 차륜과 레일의 점착계수 분포가 열차의 편성에 미치는 영향을 분석하였다. 제동중량비율을 이용한 평가방법은 일정 초기 제동속도를 시험한 결과를 다양한 제동초기속도에서의 제동거리로 환산할 수 있어 열차 신호시스템의 설계나 신규 노선에서의 운전 패턴을 설계 검증할 수 있는 기초 자료로 활용이 가능할 것으로 보이며 편성에 따른 감속도의 확률적 분포 예측을 통하여 열차분리 결합등 가변 조성시 감속도의 분포를 예측함에 따라 보다 정밀한 열차신호 설계의 기초자료로 활용가능할 것으로 판단된다.
본 연구는 금강하구호의 운영정책을 효율적으로 수립할 수 있도록, 2단계 추이모형으로부터 저수지 정상분포와 공수도달시간을 평가하는 데 있다. 이를 위해서 저수량과 유량의 결합분포에 이산 Markov과정을 도입하였으며, 저수지 유입량 분포로는 이항분포를 이용하였다. 계산결과, 대청댐 건설이전인 1952년부터 1980년 유량자료로부터 갈수시 자기 상관계수의 도입에 따른 저수지 정상분포의 공수확률은 0.952에서 0.904로 감소하며, 대청댐 건설이후인 1981-1989년까지는 저수지 정상분포의 공수확률은 0.900에서 0.829로 감소하였다. 한편 평균공수도달시간은 초기 저수량이 1단위에서 댐건설전은 23일에서 37일로 증가하며, 건설후는 29일에서 61일로 증가하는 것으로 나타났다. 이는 비교적 용량이 적은 금강하구호에서 저수율이 낮을 때 정상분포, 공수도달시간 등이 저수지 유입량의 자기상관계수에 따라 변화함을 알 수 있다. 따라서 갈수시 감강하구호의 효율적인 이수관리를 위해서는 유입량의 자기상관성을 고려해야 한다.
본 논문에서는 1차원 은닉 마코프 모델을 2차원으로 확장하기 위하여 노드들의 마코프 특성이 인과적인 관계를 갖는 마코프 메쉬 모델을 이용하여 완전한 2차원 HMM의 구조를 갖는 모델을 제안한다. 마코프메쉬 모델은 이웃시스템을 통하여 이전의 시점을 정의하고, 인과적인 관계를 통하여 전이확률의 계산을 가능하게 한다. 또한 영상의 최적의 분할을 위하여 계층적 디리슐레 과정을 사전분포로 두어 고정된 상태의 수가 아닌 무한의 상태 수를 갖는 2차원 HMM을 제안한다. HDP로 정의된 사전분포와 관측된 표본 자료의 정보를 갖는 우도함수를 결합한 사후분포의 베이스 추정은 깁스샘플링 알고리즘을 이용하여 계산된다.
기존의 확률론적 안전성 평가의 신뢰도 제고를 위하여 잘 알려진 입력 파라미터의 일반적인 분포에 새롭게 측정된 신뢰도 있는 데이터를 결합하여 사후분포를 구할 수 있는 베이지안 업데이팅 방법론을 제안하였다. 마코프체인 몬테 칼로 샘플링 기법의 알고리듬을 통한 GoldSim 모듈도 개발하였다. 복수의 입력 파라미터의 사전분포에 대해 연속적으로 사후분포를 구해낼 수 있는 베이지안 업데이팅이 가능하도록 개발된 이 모듈을 GoldSim 템플릿 형태의 기존의 GSTSPA 프로그램으로 이행하여 보다 신뢰도 있는 확률론적 방사성폐기물 처분 시스템 안전성 평가가 가능하도록 하였다. 이는 기존에 존재하는 사전분포의 일반적인 형태는 취하되 새롭게 얻어지는 실제 측정치나 전문가들의 의견을 기존의 분포에 적용하여 보다 더 높은 믿음을 갖는 입력 파라미터의 사후분포를 얻을 수 있게 한다. 균열암반 내 핵종 이동에 관련된 몇 개의 입력 파라미터의 사전분포의 세차례의 연속적 업데이팅을 통해 프로그램의 유용성도 예시하였다. 이 연구를 통하여 처분시스템과 같이 장기적 평가가 필요하고 넓은 모델링 지역을 가지며 측정된 입력자료가 부족한 경우 보다 더 믿음직한 방법으로 안전성 평가를 수행할 수 있는 것을 보였다.
본 연구에서는 가뭄빈도해석을 위해 이변량 확률분포함수를 적용하였으며, 가뭄 특성(가뭄 지속기간과 심도)의 상호관계를 고려하여 지역적 가뭄특성을 종합적으로 판단하였다. 또한 단변량 가뭄해석의 한계점을 극복하기 위한 방안으로 이변량 가뭄해석을 수행하였으며, 이를 위해 코플라 함수를 적용하였다. 가뭄 발생의 확률 및 경향성을 종합적으로 나타내어 줄 수 있는 결합 확률밀도함수를 추정한 후, 지점별 가뭄빈도해석 및 과거 최대가뭄사상에 대한 단변량 및 이변량 재현기간을 산정하여 비교 분석하였다. 또한, 우리나라의 과거 최대가뭄사상에 대한 가뭄위험도분석을 위해, 연속되는 50년과 100년동안 최소 한번 발생하는 확률(과거 최대가뭄사상 크기의 가뭄)을 강우관측지점별로 계산하여 가뭄위험지역을 예상하였다. 그러나 우리나라와 같이 강수자료의 기록연한이 짧은 경우에는 이변량 가뭄빈도해석을 수행하는 데 큰 불확실성을 야기할 가능성이 있다. 그러므로 가뭄해석 결과의 불확실성을 정량화시키기 위한 방안으로 강수모의기법을 활용하였으며, 그 결과 관측된 가뭄사상으로 추정된 이변량 가뭄빈도곡선에 대한 5%, 25%, 50%, 75%, 그리고 95%의 신뢰구간을 제시할 수 있었다. 또한 가뭄 지속기간과 심도의 95% 신뢰수준에 대한 이변량 가뭄재현기간의 경계값(상한값 및 하한값)을 추정하였다. 그 결과 불확실성의 원인은 가뭄빈도해석 시 고려되었던 두 변량에 대한 낮은 상관성으로 인해, 확률적인 방법으로 결합분포모형을 추정하는 데 있어 발생한 불확실성인 것으로 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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