확률도시위치는 주로 도시적 해석을 통한 연최대홍수량 또는 연최대강우량의 초과확률의 추정치 산정에 사용되며 빈도해석을 통해 선정된 적정 확률분포형과 표본자료의 개략적인 적합도를 도시적으로 파악할 수 있도록 해주기 때문에 오래 전부터 널리 이용되어 왔다. 본 연구에서는 Gumbel 분포에 적합한 도시위치공식을 새롭게 추정하기 위해 Gumbel 분포의 order statistic과 확률가중모멘트를 이용하여 다양한 표본크기에 대한 도시위치공식의 기본식을 유도하였고, 최적화 기법 중 하나인 유전자 알고리즘을 이용하여 유도된 도시위치공식의 매개변수를 추정하였다. 또한 본 연구에서 추정된 도시위치공식과 기존에 널리 사용되고 있는 도시 치공식의 정확도를 비교하기 위해 reduced variate 간의 오차를 계산하여 비교 검토하였다. 그 결과, 금회 추정된 도시위치공식은 높은 순위에서는 기존의 도시위치공식에 비해 더 정확도가 높은 것으로 나타났고, 표본크기에 대한 순위를 모두 고려할 경우에는 기존의 도시위치공식에 비해 정확도가 높은 것으로 나타나 Gumbel 분포에 대해서 높은 정확도를 보이는 것으로 나타났다.
다중탈퇴모형 연구에서 연(year) 기준의 다중탈퇴율과 연 기준의 절대탈퇴율을 상호 전환하는 방법에 집중되어 있다. 실제 실무에서는 월(month) 기준의 다중탈퇴율이 필요한 경우가 많으므로 본 논문에서는 연 기준의 절대탈퇴율을 월 기준의 다중탈퇴율로 전환하거나 연 기준의 다중탈퇴율을 일 기준의 절대탈퇴율로 전환하는 공식을 유도한다. 유도된 공식은 월 기준 대신에 일(day) 기준 또는 분기(quarter) 기준 또는 반기(semiannual) 기준 등으로도 전환 가능한 공식이다. 또한 월 기준의 절대탈퇴율에서 월 기준의 다중탈퇴율로 전환 가능한 공식도 제시한다. 절대탈퇴율에서 다중탈퇴율로 전환하는 과정에서 절대탈퇴율이 균등분포 가정(UDD: Uniform Distribution of Decrements)을 따른다고 한다. 다중탈퇴율에서 절대탈퇴율로 전환하는 과정에서는 다중탈퇴율이 UDD를 가정하는 경우와 상수탈퇴력 가정 (Constant force assumption)을 따르는 경우로 나누어서 공식을 유도한다. 유도된 공식은 Bowers 등 (1997)에 있는 전환 공식의 일반적인 형태임을 확인할 수 있다. 또한 유도된 공식을 활용하여 수치 예를 통하여 자료를 이용하여 절대탈퇴율과 다중탈퇴율의 전환 과정을 설명하며 유도된 공식들의 차이점을 비교한다.
방정식의 가해성 탐구는 수학사의 중요한 연구주제의 하나였으며, 삼차방정식과 사차방정식의 일반적인 해법은 교사양성기관의 현대대수학 교과에서 다루는 중요한 내용이다. 본 연구에서는 norm형식의 개념을 바탕으로 이차방정식의 근의 공식에 대한 방법유추를 통해 삼차방정식의 근의 공식을 유도하고, 삼차방정식의 근의 공식에 대한 방법유추를 통해 사차방정식의 근의 공식을 유도하였다.
생명표(life table) 또는 다중탈퇴표(multiple decrement table)는 연령별로 1년 이내에 탈퇴가 발생할 확률을 나타내지만 보험의 탈퇴현상은 특정 연령에서 1년 이내 임의 시점에 탈퇴가 발생할 확률을 필요로 한다. 따라서 이러한 현상을 나타내는 소수연령(Fractional Age)에 대한 분포의 가정이 탈퇴율의 계산에 필수적인 요소이다. 실무에서는 UDD 가정을 이용하여 소수연령 분포에 대체하고 있다. 본 논문에서는 Lee (2008)의 다중탈퇴율과 절대탈퇴율의 전환 공식을 UDD 가정 대신에 보다 일반적인 가정인 소수연령 독립(FI: Fractional Age Independence) 가정하에서 연 기준의 절대탈퇴율을 월 기준의 다중탈퇴율로 전환하거나 연 기준의 다중탈퇴율을 월 기준의 절대탈퇴율로 전환하는 공식을 유도한다. 유도된 공식은 월 기준 대신에 일(day) 기준 또는 분기(quarter) 기준 또는 반기(semiannual) 기준 등으로도 전환 가능한 공식이다. 또한 월 기준의 절대탈퇴율에서 월 기준의 다중탈퇴율로 전환 가능한 공식도 제시한다. 추가적으로 다중탈퇴율이 FI 가정을 따를 때 절대탈퇴율에서 다중탈퇴 율로 전환하는 공식도 유도한다. 여러 가지 유도된 공식은 Bowers 등 (1997)와 Lee (2008)에 있는 전환 공식 일반적인 형태임을 확인할 수 있다. 또한 여러 가지 유도된 공식을 이용하여 수치 예를 통하여 절대탈퇴율과 다중탈퇴율의 전환과정을 각각 설명한다.
본 연구에서는 유역 집중시간과 저류상수의 이론적 배경을 바탕으로 적절한 경험식의 형태를 제시하고 기존의 경험식의 형태와 비교 평가하였다. 추가로, 제시된 경험식의 형태를 이용하여 충주댐 유역의 집중시간 및 저류상수의 경험식을 유도하고, 유도된 경험식과 기존의 경험식들을 비교하였다. 그 결과를 정리하면 다음과 같다. (1) 유역의 집중시간에 대한 경험공식의 형태는 유로연장의 제곱에 비례하고 유로경사에 반비례하는 형태로 나타난다. (2) 저류상수는 집중시간에 비례하는 형태로 나타난다. (3) 기존 매개변수에 관한 경험식을 검토한 결과, 집중시간의 경우에는 Kirpich 공식, Kraven (I) 공식, Kraven (II) 공식, California DoT 공식, Kerby 공식, SCS 공식 및 Morgali and Linsley 공식 등이 이러한 이론적 배경을 잘 따르고 있는 것으로 나타난다. 저류상수의 경우, Clark 공식, Russell 공식, Sabol 공식 및 정성원 공식 등이 본 저류상수와 집중시간의 비례관계를 매우 잘 만족하는 것으로 나타난다. (4) 기존의 경험식을 충주댐 유역에 적용한 결과, 집중시간의 경험식 중 정성원 공식, 윤태훈 등 공식, Kraven (I) 공식 및 Kraven (II) 공식은 추정한 집중시간과 비교적 유사한 결과를 보였으나, Rziha 공식은 비정상적인 결과를 나타내는 것으로 나타났다. 저류상수의 경우에는 윤석영과 홍일표 공식, 정성원 공식, 이정식 등 공식 및 윤태훈 등 공식이 어느 정도 합리적인 결과를 보인 반면, Sabol 공식의 경우에는 비정상적인 결과가 유도되었다. 결론적으로 국내의 집중시간 및 저류상수에 대한 경험공식이 국내 유역의 특성을 잘 반영하는 것으로 나타났다.
본 연구는 Zipf가 최초에 유도한 공식이 한글 문헌에 있어서도 그 타당성이 성립하 는지의 여부를 조사 연구 하였다. 그 결과 한글 문헌에 있어서도 단어의 수록 빈도와 등급 사이에 일정한 통계적인 법칙성이 존재하며 이 현상은 Zipf가 유도한 공식과 일치하는 것으 로 나타났다. 한편 Zipf의 제2법칙은 한글 문헌에 적용되지 않았기 때문에 본 연구에서는 이 에 적합한 공식을 유도하였다.
침투능을 계산하기 위한 공식으로서 Green-Ampt 공식은 식의 간편성과 정확성으로 인하여 많은 연구의 대상이 되어왔다. 그러나 이 공식의 변수인 습윤전선(Wetting Front)에서의 모세관 압력수두항은 연구자에 따라 해석이 많이 다르다. 침투능해석을 위하여 2개 유체의 흐름방정식의 해는 Green-Ampt 공식과 같은 형태를 가지므로서 Green-Ampt 공식의 모세관 압력 수두항을 결정할 수 있게 되었다. 이러한 2개 유체 해석에 의한 침투능 산정공식의 유도는 1개층으로만 구성되어 있는 경우에 이루어 졌으나 특성이 각각 다른 여러 층의 흙으로 구성 되어 있는 경우에는 아직 이루어진 바 없다. 본 논문에서는 이러한 2개 유체의 흐름 해석에 의하여 여러층의 흙인 경우 침투능 산정공식을 유도하였다.
하나의 소프트웨어를 개발하기 위해서는 개발조직의 생산성, 투입되는 노력, 개발일정, 소프트웨어 규모 간에 관계가 있다. 이들 관계를 유도한 식이 소프트웨어 공식이다. 소프트웨어 공식은 근본적으로 규모-노력, 규모-일정 관계가 적용되었다. 이 관계가 적절하지 않을 경우 소프트웨어 공식으로부터 유도되는 비용-일정 타협 공식, 투입인력 프로파일 등의 효용성이 없어진다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 수정된 소프트웨어 공식을 유도하였으며, 수정된 소프트웨어 공식에 기반하여 소프트웨어 규모별로 비용-일정을 타협하는 모델들을 제안하였다. 소프트웨어 개발 성공률을 향상시키기 위해 제안된 모델을 적용하면 계약 협상이나 입찰에 도움이 될 것이다.
본 논문은 기능점수 소프트웨어 규모에 기반하여 개발노력과 일정과의 관계를 유도하는 소프트웨어 공식을 제안하였다. 기존의 소프트웨어 공식은 라인수에 기반을 두고 있다. 라인수는 개발언어에 따라 큰 차이를 보여 소프트웨어 규모 추정에 어려움이 많이 지적되고 있다. 먼저 라인수를 기능점수로 변환하는 방법을 고려하였다. 그러나 이 방법은 개발언어별로 라인수와 기능점수간 변환비율이 명확히 결정되지 않고 있고, 또한 특정 개발언어에 대해서는 변환비율이 제시되어 있지 않아 소프트웨어 공식을 유도하는데 실패하였다. 따라서 기능점수에 기반하여 개발된 대용량의 프로젝트 데이터를 대상으로 소프트웨어 공식을 직접 유도하였다. 첫 번째로 개발 프로젝트들 중에서 타당한 개발기간이 설정된 데이터들을 분류하였다. 두 번째로, 이 데이터에 대해 회귀분석을 통해 기능점수와 개발노력, 기능점수와 개발기간과의 관계를 유도하였다. 마지막으로 이들 관계로부터 소프트웨어 공식을 유도하였다. 제안된 모델은 라인수 기반의 모델이 갖고 있는 적용상 문제점들을 해결하여 실무에 쉽게 적용이 가능한 장점을 갖고 있다.
연최대수문량의 도시적 분석에 주로 이용되어 온 확률도시위치는 표본자료와 적정 확률분포형의 적합도를 표시하여 초과확률을 산정할 수 있도록 하며, 일부 적합도 검정에도 사용되기도 한다. 확률도시위치를 결정하는 도시위치공식은 오래 전부터 꾸준히 연구되어 왔는데, 특히 빈도해석에 널리 사용되는 GEV 분포에 대한 연구는 다른 분포형보다 더욱 활발히 이루어져 왔다. 본 연구에서는 GEV 분포에 적합한 도시위치공식을 추정하고자 GEV 분포의 순서통계량의 평균 개념을 이용하여 이론적 축소변량을 유도하였다. 또한 다양한 표본크기와 형상 매개변수와 연관이 있는 왜곡도 계수를 고려한 다양한 형태의 도시위치공식을 적용하고, 유전자 알고리즘을 적용하여 도시위치공식의 매개변수를 추정하였다. 유도된 도시위치공식의 정확성을 알아보기 위해 이론적 축소변량과 금회 유도된 도시위치공식을 포함한 다양한 도시위치공식에 의해 계산되는 축소변량 사이의 오차를 비교하였다. 그 결과, 본 연구에서 제안한 도시위치공식은 GEV 분포의 형상 매개변수가 -0.25~0.10의 범위를 가질 때 이론적 축소변량과 가장 작은 오차를 보이는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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