설명변수가 주어졌을 때 반응변수의 평균적인 추세뿐만 아니라 극단적인 지역에서의 추세에 대해서 추정하고 싶거나 반응변수 분포의 일반적인 탐색을 위해서는 분위수 회귀분석과 평률 회귀분석을 사용할 수 있다. 본 논문에서는 평률 회귀모형의 추정을 위한 모수적 방법과 비모수적 방법의 성능을 비교하고자 한다. 이를 위해 각 추정 방법을 소개하고 여러 상황의 모의실험 및 실제자료에의 적용을 통해 비교 분석을 실시하였다. 모형에 따라 성능 차이가 있는데 자료의 형태가 복잡하여 변수 간의 관계를 유추하기 힘들 경우 비모수적으로 추정한 평률 회귀분석모형이 더욱 좋은 결과를 보였다. 일반적인 회귀분석의 경우와 달리 평률의 경우 후보가 되는 모수 모형을 상정하기 어렵다는 측면에서 볼 때, 비모수적 방법의 사용이 추천될 수 있다.
직접적인 매개변수 추정방법의 다양한 Neyman-Scott 구형펄스모형(NSRPM) 기반 모형에 대한 적용성 검토와 정규분포를 이용한 새로운 NSRPM(NMNSRPM)의 개발 연구를 수행하였다. 기상청 서울 유인관측소에서 제공하는 49년의 관측 강수자료를 사용하여 매개변수를 추정하였으며, 추정된 매개변수들의 정확도를 판단하고자 생성된 강수자료의 통계값, 유강수일 비율, 강수분포를 비교하였다. 통계값을 비교해본 결과 NSRPM과 수정 NSRPM(MNSRPM)은 7-9월의 강수자료 통계값의 절대상대오차가 커지는 것을 확인할 수 있었으며, 절대상대오차가 10.11%로 NMNSRPM이 강수자료의 통계값를 가장 잘 모의한 것으로 나타났다. 유강수일 비율을 비교해본 결과 MNSRPM의 절대상대오차 평균이 16.35%로 가장 작은 절대상대오차 값을 보였고 그래프를 이용한 도시적인 분석법을 통하여 세 모형이 유강수일 비율을 과소추정하는 것을 확인하였다. 강수분포를 비교해본 결과 세 모형이 약 2% 내외의 절대상대오차를 보여 세 모형 모두 강수분포를 잘 모의하는 것을 확인 하였다. 직접적인 매개변수 추정방법으로 NSRPM, MNSRPM, NMNSRPM의 매개변수를 추정 할 수 있는 것을 확인 하였으며, 직접적인 매개변수 추정방법이 NSRPM 뿐만 아니라 이를 기반으로 한 다른 모형들의 매개변수도 추정할 수 있다는 것을 확인하였다. NMNSRPM의 모의 정확도를 비교한 결과 직접적인 매개변수 추정방법을 통한 NSRPM 기반의 새로운 모형에 대한 개발이 가능하다는 것을 확인할 수 있었으며, 모형의 성능이 기존 모형들과 비슷한 수준임을 확인하였다.
저류함수법의 최적 매개변수를 추정하기 위한 연구는 오랜 동안 여러 가지 방법으로 수행되어왔다. 그러나 여전히 최적 매개변수를 결정하는 것은 시간이 오래 걸리는 일이며, 유역의 물리적인 특성과 상관없는 매개변수가 결과로 제시되는 경우가 잦다는 인식이 팽배하다. 본 구에서는 저류함수모형의 연속방정식과 저류함수식을 충실히 분석하고 민감도 분석을 수행하였다. 그 결과, 많은 수의 국지해 중에서 유일해를 결정하는 방법을 제안할 수 있었다. 또한 유역의 직접유출 시작 시간을 고려하여 저류함수법의 지체시간을 결정할 수 있다는 것을 보였으며, 매개변수의 민감도 분석 결과, 모형의 지체시간을 결정하는 것이매우 중요하다는 것을 알수 있었다. 지체시간을 결정한 후에는 유일한해를 비교적 쉽게 찾을 수 있었다. 그러므로 제안된 방법은 기존의 최적화 방법과 같이 시간이 오래 걸리지 않으며, 강우사상별로 비교적 정확한 매개변수를 산정할 수 있다는 장점이 있다. 제안된 방법을 이용하여 기존의 저류함수법의 매개변수를 추정하기 위한 다양한 방법 중 상수고정법을 수정하였으며, 그 결과 실무에서 업무효율을 높일 수 있을 것으로 기대된다. 또한 제안된 방법은 기존의 유출수문곡선의 계산오차에만 의지하여 매개변수를 최적화하는 방법과는 다르게 유역의 특성을 고려할 수 있다는 점에서 그 의미가 있다.
실험에 의한 모우드 해석 방법들은 1980년대부터 활발히 연구되어 많은 새로운 방법들이 개발되어 발표되었다. 그러나 개발된 대부분의 방법들은 측정된 데이타를 일괄처리하는 밸치(또는 off-line) 방법들이다. 최근에는 시간에 따라서 변하는 구조물의 동특성을 규명하는 분야에 모우드 해석 방법이 응용되어 사용되고 있다. 이러한 응용분야에서는 모우드 변수들의 변화되는 값을 새로운 데이타가 샘플링 될 때마다 그 값들을 수정하면서 추정할 수 있는 회귀적인(recursive 또는 on-line) 방법을 사용하여야 한다. Davies와 Hammond[1]는 회귀적 선형 자승법(Recursive Least Squares : RLS)을 이용하여 모우드 변수를 구하고 이를 벧치방법인 Instrumental Variable 방법과 Fourier 방법의 결과와 비교하였다. 그러나, 그 결과에서 보여준것처럼 RLS 방법은 잡음 대 시호비가 낮을 때에만 모우드 변수 값들을 정확하게 추정할 수 있었다. Sundararajan과 Montgomrey[2]는 회귀적 선형 최소자승 격자필터(lattice filter)를 이용하여 구조물의 차수(order)와 고유진동형, 그리고 진폭을 결정한 후 이를 토대로 회귀적 gradient형태의 방정식 오차 규명 방법(equation-error identification algorithm)에 의하여 모우드 변수들을 추정하였다. 이 방법은 2차원 격자구조물의 모우드 변수 추정에 사용되었으며, 또한 적응모우드제어에도 성공적으로 이용되었다. 그러나, 이 방법도 잡음 대 신호비가 낮은 환경에서만 사용할 수 있다는 단점이 있다. 위에서 언급한 방법들은 모두 RLS 방법을 기초로 하여 개발되었으나, RLS 방법은 전형적인 결정적(deterministic)방법으로서 잡음이 섞인 데이타를 처리하기에는 부적절한 방법임이 널리 알려진 사실이다[3]. 최근에 Ben Mrad와 Fassois[4]는 신호에 잡음이 존재하여도 이를 잘 처리할 수 있는 확률적(stochastic) 방법을 개발하여 기존의 결정적 방법들과 그 결과를 비교하였다. 그러나, 개발된 방법은 응답 신호에 백색잡음(white noise)이 섞이는 특수한 경우에만 사용할 수 있게 만들어져서 이 방법의 실질적인 적용에는 어려움이 있다. 본 연구에서는 기존의 방법들의 단점을 극복할 수 있는 새로운 회귀적 모우드 변수 규명 방법을 개발하였다. 이는 Fassois와 Lee가 ARMAX모델의 계수를 효율적으로 추정하기 위하여 개발한 뱉치방법인 Suboptimum Maximum Likelihood 방법[5]를 기초로 하여 개발하였다. 개발된 방법의 장점은 응답 신호에 유색잡음이 존재하여도 모우드 변수들을 항상 정확하게 구할 수 있으며, 또한 알고리즘의 안정성이 보장된 것이다.
각산정(角算定) 측정법(測定法)으로 임분재적(林分材積)을 추정(推定)할 수 있도록 하기 위하여 경기, 충남북, 강원지역 등의 소나무임분(林分)에서 표준지(標準地) 164개소(個所)를 선정(選定)하여 각(各) 조사인자별(調査因子別)로 실측(實測)하고 Plotless Sampling 방법(方法)으로 측정(測定)한 자료(資料)를 가지고 임분재적(林分材積) 조제방법(調製方法)과 Plotless Sampling 법(法)에 필요한 각종(各種) 표(表)를 조제하여 이를 종합적으로 분석검토(分析檢討)한 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. 각산정(角算定) 측정법(測定法)에 의하여 측정(測定)이 가능(可能)한 임분평균수고(林分平均樹高), ha 당(當) 단면적(斷面積), 단면적수고(斷面積樹高)의 측정치(測定値)와 표준지(標準地)에서 측정(測定)한 실측치(實測値) 사이에는 회귀계수(回歸係數) b 가 거의 1인 Y=bx 의 회귀계수(回歸係數)가 성립(成立) 하였으며 이들 사이에는 유의차(有意差)가 없어 소나무림(林)에서 각산정(角算定) 측정법(測定法)로 임분재적(林分材積)을 추정(推定)할 수 있다. 2. Dendrometer 로 측정(測定)이 가능한 인자(因子)를 이용(利用)하여 구한, 가장 적합(適合)한 임분재적식(林分材積式)은 log V = -0.0208+0.8497 log G. H., log V = -0.0028+0.7981 log G+0.9313 log H 이며 본식(本式)에 의하여 조제된 임분재적표(林分材積表)는 Table 4, 5와 같으며 표(表)에 의한 측정치(測定値)와 실측치간(實測値間)의 추정오차율(推定誤差率)은 1변수재적표(變數材積表)가 9.16%, 2변수재적표(變數材積表)가 8.50%이었다. 3. 각산정(角算定) 측정법(測定法)에 의한 임분재적(林分材積) 추정시(堆定時) 필요(必要)한 인자(因子)인 임분형상고(林分形狀高), 형상단면적(形狀斷面積), 임분형수(林分形數) 등을 구할 수 있는 가장 적합(適合)한 추정식(推定式)은 다음과 같다. FH=D/(1.5205+0.0994 D) log FH=0.0451+0.2429 log D+0.3474 log H log FG=-0.0380+0.7758 log G-0.0066 log H F=H/(-5.1697+2.6013 H) F=FH/(-3.1256+2.7611 FH) log F=-0.0634-0.0848 log GH-0.1224 log Di 4. 이와 같은 식(式)에 의하여 조제한 임분형상고표(林分形狀高表)는 Table 7, 8과 같으며 이의 추정오차율(推定誤差率)은 임분평균직경(林分平均直徑)에 의한 1변수표(變數表)와 임분평균직경(林分平均直徑) 및 임분평균수고(林分平均樹高)에 의한 2변수표(變數表)는 각각(各各) 8.05%, 8.32%이며 단면적(斷面積)과 임분평균수고(林分平均樹高)의 2변수(變數)에 의한 형상단면적표(形狀斷面積表)는 Table 9와 같고 이의 추정오차율(推定誤差率)은 9.76%이었다. 또한 임분형수표(林分形數表)는 Table 10, 11, 과 같으며 이의 추정오차율(推定誤差率)은 임분평균수고(林分平均樹高), 임분형상고(林分形狀高)에 의한 1변수표(變數表)는 각각(各各) 5.58%, 5.39%이고 단면적(斷面績) 수고(樹高)와 수간거리(樹幹距離)에 의한 2변수표(變數表)는 4.30% 이었다.
홍수추적 모형의 적절성을 결정하는 중요한 요소 중 하나는 모형의 매개변수이다. 특히 자연하천에 관한 부정류 계산모형의 매개변수인 조도계수는 하상재료의 특성에 따라 좌우되는 표피마찰뿐만 아니라 하상의 굴곡 등 단면형의 변화에 따른 형상손실 및 하천의 사행에 따른 손실 효과 등을 포괄적으로 내포하고 있기 때문에 모든 하천구간에 대하여 일반적으로 적용할 수 있는 조도계수의 값을 하나로 결정하기는 어렵다. 또한 조도계수는 흐름조건, 즉 유량 또는 수위의 변화에 따른 가변성을 갖고 있기 때문에, 흐름이 시간 및 공간적으로 변화하는 부정류 계산모형에 있어서는 더욱 그러하다. 그러므로 본 연구에서는 조도계수의 가변성과 다수 지점의 관측치를 고려한 모형보정의 결과로부터 얻은 파레토 최적화와 최소최대 후회도 방법(Minimax regret approach, MRA)을 결합하여 부정류 계산모형의 안정적인 매개변수를 선정할 수 있는 방법을 제안하였다. 여러 지점의 관측치를 고려한 모형의 보정은 다목적 최적화 문제로서, 여러 지점에 대한 가중치를 결합하여 얻은 하나의 목적함수에 대하여 여러 번의 개별 최적화를 수행함으로써 다수의 파레토 최적해들을 구할 수 있는 통합접근법을 적용하였다. 이때 유량에 따른 조도계수의 가변성을 나타내는 두 개의 매개변수로 구성된 관계식을 이용하여 두 구간에 대한 매개변수들을 모형의 추정 대상 매개변수로서 최적화하였다. 이 후 각기 다른 홍수사상에 대해 보정과 검증을 수행하였으며 각각에 대한 평가지표의 후회도를 정량화하였고 최종 안정적인 매개변수를 추정하기 위해 MRA를 이용하여 종합적인 순위를 도출하였다. MRA는 완전히 불확실한 의사결정 상황에서 유용한 방법으로 알려져 있는데 가장 나쁜 순위가 가장 좋은 것을 선택할 수 있게 하는 보수적인 의사결정기법이다. 계산결과 추정된 모형의 가변조도계수와 그로부터 얻은 두 개 지점에서의 평가지표인 RMSE는 두 지점에 대한 가중치의 조합에 따라 선택되는 매개변수 값에 따라 달라짐을 알 수 있었다. 본 연구에서 제시한 방법은 수문 및 수리모형의 다수의 관측지점의 자료를 이용한 매개변수 산정문제에 있어서 안정적인 해를 도출할 수 있다.
일반적으로 과학어군탐지기는 임의의 수층에서 어군에 의해 산란된 신호로부터 자원량 추정을 실시한다. 따라서, 대상 어군을 구성하는 개체어의 표적강도(Target Strength ; TS)는 가장 중요한 변수이며, 이로부터 현장에서 어군의 분포 밀도를 좀더 정확하게 추정할 수 있다. TS를 결정하는 변수는 자세각, 어체의 체장, 부레의 유무, 주파수 등이다. TS를 알기 위한 많은 국내ㆍ외의 실험들이 죽은 어체를 이용하였으며, 살아있는 어체라도 음축으로부터 어체의 위치를 정확히 파악하기 어려운 센서들을 사용하여 정확한 TS의 정보를 제공하는데는 한계가 있었다. (중략)
WASP5 모형을 새만금호에 적용하여 모형의 매개변수 추정을 수행하였다. 추정방법으로는 수질항목 및 매개변수들을 몇 개의 군으로 나누어, 각 군의 매개변수들을 시행착오법에 의하여 순차적으로 추정하는 방법을 사용하였다. 모의 수질항목으로서 엽록소 a, 질소 순환요소들, 인순환요소들, BOD 및 DO 등을 포함하였으며, 복잡도 4에서 수질을 모의하였다. 새만금 담수호의 전체유역을 수 개의 물수지 단위 소유역으로 구분하여 물수지 분석을 하였다. 본 연구에서는 물수지 분석모형에 의한 1975년부터 1996년까지 22년간 월별 평균유입량을 산정하여 모형의 상류경계단에서의 유량 입력자료로 이용하였다. 1997 및 1998년의 수질측정자료는 계절별 평균치와 함께 계절별 매개변수의 보정 및 검증에 각각 사용하였다. 수질항목 및 관련 매개변수들을 계열별로 분류하여 추정하는 것이 많은 수의 매개변수 추정에 있어서 효율적인 방법임을 알 수 있었다. 모형의 보정 및 검증 결과, 유기물의 비점오염원에 대한 정량적 평가가 필요함을 알 수 있었다.
연구에서는 선형회귀모형을 가정한 대형 데이터에서의 변수선택 알고리즘을 다룬다. 방법의 속도와 강건성에 주안점을 둔 여러 알고리즘들이 제안되었다. 그 중에서 streamwise 회귀 접근법을 사용한 VIF회귀는 신속하고 정확하게 수행된다. 그러나 VIF회귀는 최소제곱방법에 의해 모형이 추정되므로 이상치에 민감하다. 변수선택방법의 강건성을 높이기 위해 가중 추정치를 사용한 강건측도가 제안되었으며 강건 VIF회귀도 제안되었다. 본 연구에서는 잠재적 이상치를 탐지하여 제거한 후 VIF회귀를 수행하는, 빠르고 강건한 변수선택 방법을 제안한다. 제안된 방법은 모의실험과 데이터 분석 통해 다른 방법들과 비교된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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