• Title/Summary/Keyword: 분포 연구

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지하수 오염 분포도 작성에서 정규크리깅과 지시크리깅 기법의 상호 보완성 연구

  • 김태형;정상용;강동환;김민철;서상기
    • Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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    • 2004.04a
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    • pp.477-481
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    • 2004
  • 지하수 수질자료의 분포가 광역적이고 자료의 수가 많은 지역과 자료의 분포가 국부적이고 갯수가 적은 지역을 선정하여, 모수적 통계기법인 정규크리깅과 비모수적 통계기법인 지시크리깅을 동시에 적용하였다. 베리오그램 분석은 각 수질자료의 원시 자료와 제한값을 적용하여 제한값 보다 낮거나 동일하면 '1' 의 값으로, 제한값 보다 높으면 '0' 의 값으로 변환된 자료에 대해 실시하였는데, 원시 염소이온 성분은 선형 모델이 선정되었으며, 비소 성분은 지수형 모델이 가장 적합한 것으로 선정되었다. 변환된 염소이온 성분과 비소 성분은 모두 구상형 모델이 가장 적합한 것으로 선정되었다. 정규크리깅과 지시크리깅 기법을 이용하여 지하수 오염 분포도를 작성하여 비교해 본 결과, 정규크리깅 기법은 연구지역의 자료 분포, 갯수와 범위의 영향을 크게 받는 것으로 나타났고, 지시크리깅 기법은 연구지역의 자료 분포와 특히 제한값에 따라 변환된 자료의 갯수의 영향을 크게 받는 것으로 나타났다. 정량적으로 나타낼 수 정규크리깅 기법과 정성적으로 나타낼 수 있는 지시크리깅 기법을 같이 적용한다면 지하수 오염 현황을 효과적으로 파악할 수 있을 것으로 판단된다.

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소형 해상 부유체의 위기허용수준 결정을 위한 최적의 누적확률분포함수 선정에 관한 연구

  • Im, Jeong-Bin
    • Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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    • 2013.06a
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    • pp.474-476
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    • 2013
  • 위기허용수준(RAC)은 시스템의 안전성 평가를 위한 확률적인 기준으로, 소형 해상 부유체의 롤, 피치, 히브 등 세 가지 동적운동의 위험수준 평가에 적용할 수 있다. 부유체의 동적운동 값들은 모델을 통해서 획득한 후, 이에 관한 누적확률분포함수를 추론하여 상대적인 위기수준을 결정하게 된다. 이 연구는 모델에서 획득한 세가지 동적운동에 대한 최적의 누적확률분포함수 선정에 관한 것이 목적이다. Exponential, Extreme Value, Gamma, Lognormal, Normal, Poisson 등 6가지 대표적인 누적확률분포함수를 세가지 동적운동에 적용하여 평가한 결과, 롤과 히브 운동의 경우는 Beta 누적분포함수가 최적임을 나타냈고, 피치 운동의 경우는 Gamma 누적분포함수로 대표하는 것이 최적임을 나타냈다. 아울러 향후 본 연구 결과의 적용방법에 대해서도 검토하였다.

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Huff 강우분포의 손실률과 유출수문곡선 분석

  • Kim, Kyo-Sik;Park, Ki-Bum;Park, Jong-Kwon;Cha, Sang-Hwa
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2008.05a
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    • pp.680-683
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    • 2008
  • 최근의 사전재해영향성 평가 등에서 많이 사용되고 있는 Huff 강우분포는 실제 호우사상의 적용성 보다는 최빈분위의 적용에 따라 특히나 재해 관련하여서는 홍수량이 크게 산정된다는 이유로 인하여 Huff 4분위를 채택하고 있다. 시간분포는 설계홍수량 수문곡선의 모양과 첨두홍수량에 많은 영향을 미치므로 신중하게 적용하여야 한다. 원칙적으로는 해당 지역의 과거 강우자료로부터 강우지속기간 동안에 총강우량이 시간이 경과함에 따라 어떻게 분포되었는지를 통계학적으로 분석하여 그 지역에 적합한 시간분포 모형을 작성하여 사용하여야 한다. 그러나 유출수문곡선에 영향을 미치는 점에 있어 분위별 강우 분포에 따른 손실율과 유출수문곡선과의 관계는 아직 연구가 부족하여 본 연구에서는 확률강우량의 시간분포 산정 방법 중 Huff분포를 이용하여 각 분위별로 유출수문곡선을 산정하였으며, 유효우량 손실과 유출수문곡선과의 관계를 비교 분석하였다. 강우의 손실율은 유출수문곡선의 상승부와 첨두전의 유출총량의 변화에 어떠한 영향을 미치는지 분석하였다.

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Study on Inhomogeneous Influence on Market using Agent-based Modeling (행위자 기반 모형을 이용한 행위자의 시장에 대한 불균일한 영향력에 대한 연구)

  • Yang, Jae-Suk
    • Journal of Integrative Natural Science
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    • v.1 no.2
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    • pp.67-75
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    • 2008
  • 행위자 기초 모형을 이용하여 행위자의 시장에 대한 불균일한 영향력에 대한 연구를 수행하였다. 이때 가중치를 금융시장에서 행위자 간의 공유하는 정보의 영향력의 크기로 사용하였으며 가중치의 크기와 분포가 수익의 변동에 기여하는 것을 관찰하였다. 행위자들의 가중치의 크기가 평균적으로 클수록 가격의 변동의 크기도 같이 증가함을 알 수 있었으며 가중치의 크기뿐만 아니라 가중치의 분포에 따라서도 수익의 분포가 변하게 된다. 이는 신흥시장과 성숙한 시장에서 관찰되는 분포의 차이와 관련하여 유사성을 찾아볼 수 있을 것이라는 가능성을 제공한다. 행위자의 정보의 영향력은 항상 일정하지 않고 그 영향력이 행위자의 시장 예측에 대한 적중률에 따라 변하게 된다. 이렇게 변화하는 행위자들의 정보의 영향력의 분포는 결국 소수의 큰 영향력을 갖는 행위자와 다수의 영향을 거의 끼치지 못하는 행위자들로 분포되게 된다. 그 분포는 초기의 행위자들의 영향력 분포가 어떻게 되었든 간에 충분히 시간이 흐르면 모두 멱법칙을 따르는 분포를 갖게 된다.

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Comparasion of Flow Analysis from Mean Areal and Distributed Precipitation by Using GRM (GRM 모형을 이용한 면적평균 강우와 분포형 강우의 유출해석 비교)

  • Kim, Kyung-Tak;Choi, Yun-Seok;Lee, Hyo-Jung
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2010.05a
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    • pp.1206-1210
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    • 2010
  • 본 연구에서는 분포형 강우와 면적평균강우의 적용에 따른 유출해석 결과의 분석을 위해서 물리적 분포형 모형인 HyGIS-GRM을 이용하여 유역 대부분이 산지로 이루어져 있는 낙동강 위천 유역을 대상으로 유출모의를 수행하였다. 강우자료는 지상 강우관측소의 지점강우 자료를 이용하여 생성한 면적평균강우와 면봉산 레이더 관측소 강우 자료를 조전부합성법으로 보정한 분포형 강우자료를 이용하였다. 위천 유역의 무성수위관측소와 미성 수위관측소 지점에 대해서 유출모의를 수행하고 관측 수문곡선과 비교하였으며, 면적평균강우과 분포형 강우가 GRM을 이용한 유출모의에 미치는 영향을 평가하였다. 연구결과 분포형 강우를 이용한 경우가 면적평균강우를 이용한 경우에 비해서 첨두유량, 첨두시간, 총유출량에서 상대오차가 감소하는 경향을 나타내었으며, 따라서 물리적 분포형 모형을 이용한 유출모의시 분포형 강우는 면적평균강우에 비해서 실제의 강우현상을 좀 더 잘 유출해석에 반영할 수 있는 것으로 평가되었다.

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Construction of Bivariate Probability Distribution with Nonstationary GEV/Gumbel Marginal Distributions for Rainfall Data (비정상성 GEV/Gumbel 주변분포를 이용한 강우자료 이변량 확률분포형 구축)

  • Joo, Kyungwon;Choi, Soyung;Kim, Hanbeen;Heo, Jun-Haeng
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2016.05a
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    • pp.41-41
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    • 2016
  • 최근 다변량 확률모형을 이용한 빈도해석이 수문자료 등에 적용되면서 다양하게 연구되고 있으며 다변량 확률모형 중 copula 모형은 주변분포형에 대한 제약이 없어 여러 분야에 걸쳐 활발히 연구되고 있다. 강우자료는 기존 일변량 빈도해석을 수행하기 위하여 사용하던 block maxima 방법 대신 최소무강우시간(inter event time)을 통하여 강우사상을 추출하여 표본으로 사용한다. 또한 기후변화로 인한 강우량의 변화등에 대응하기 위하여 비정상성 Generalized Extreme Value(GEV)와 Gumbel 등의 확률분포형에 대한 연구도 많은 부분 이루어져 있다. 본 연구에서는, Archimedean copula 모형을 이용하여 이변량 확률모형을 구축하면서 여기에 사용되는 주변분포형에 정상성/비정상성 분포형을 적용하였다. 모형의 매개변수는 inference function for margin 방법을 이용하였으며 주변분포형으로는 정상성/비정상성 GEV, Gumbel 모형을 적용하였다. 결과로 정상성/비정상성 경향을 나타내는 지점을 구분하고 각 지점에 대한 정상성/비정상성 주변분포형을 적용한 이변량 확률분포형을 구하였다.

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Korean Word Recognition Using Semi-continuous Hidden Markov Models (준영속분포 HMM을 이용한 한국어 단어 인식)

  • 조병서;이기영;최갑석
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • v.11 no.6
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    • pp.46-52
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    • 1992
  • 본 논문에서는 HMM 의 이산분포를 연속분포로 근사시키는 준 연속분포 HMM 에 의한 한국어 단어인식에 관하여 연구하였다. 이 모델의 생성과정에서는 입력벡터의 출력확률을 혼합 다차원 정규분 포로 가정하여 입력벡터의 확률함수와 코드위드의 심볼출력을 선형결합하므로써, 연속분포 모델로 근사 시켰으며, 단어인식과정에서는 생성모델에 의해 이산분포 모델에서 발생되는 양자와 왜곡을 감소시키므 로써 인식률을 향상시켰다. 이 방법을 평가하기 위하여 DDD 지역명을 대상으로 이산분포 HMM과 준연 속분포 HMM 의 비교실험을 수행하였다. 그 결과 준연속분포 HMM 에 의하여 이산분포 HMM 보다 향상된 인식률을 얻을 수 있었다.

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Charactristics of Flood Hydrographs by Time Distribution of Rainfall (강우시간분포모형의 선정에 따른 홍수유출수문곡선 특성)

  • No, Hwang-Won;Choi, Hyun-Yl;Jee, Hong-Kee
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2009.05a
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    • pp.1546-1550
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    • 2009
  • 최근 증가하고 있는 집중호우로 인해 피해 규모가 대형화 되어가고 있는 추세로 수공구조물 설계시 보다 정확한 수문분석을 요구 하고 있다. 강우의 시간분포는 정확한 수공구조물의 설계시 첨두홍수량 산정에 가장 중요한 영향을 미친다. 따라서 본 연구에서는 지역의 기상학적, 지형학적 특성에 맞는 적절한 강우분포형을 제시하고자 한다. 본 연구는 금호강권역의 단시간 강우에 대한 시간분포형을 결정하기 위하여 기존 강우의 시간분포방법 중에서 개념상 비교적 단순하면서도 물리적으로 의미를 갖는 Mononobe분포, Yen & Chow분포, Keifer & Chu분포의 방법을 이용하였다. 대상지점은 금호강권역의 가창으로 재현기간 50년의 6시간, 24시간 강우의 시간적 분포특성을 비교분석한 결과 6시간 확률강우량에서는 Mononobe 분포와 Keifer & Chu 분포의 첨두치가 비교적 크게 나타났고 24시간 확률강우량에서는 Keifer & Chu 분포의 첨두치가 가장 크게 나타났다. Yen & Chow 분포의 경우 6시간 강우의 첨두치에 비해 24시간 강우의 첨두치가 급격히 감소하는 것을 알 수 있다. 또한 확률강우를 이용해서 홍수유출량을 분석한 결과 6시간, 24시간의 첨두홍수량은 Keifer & Chu 분포가 가장 크게 나오는 것으로 나타났고 첨두시간 역시 Keifer & Chu 분포가 가장 빠른 것으로 나타났다. 최근 다양한 설계강우의 시간분포 방법들이 실제 강우분포의 특성을 표현하고 있지만 이러한 방법들 중에서 실제로 유역에 가장 적합한 시간분포 방법을 결정하기란 어렵다. 하지만, 첨두홍수량 결정을 위해서는 여러 가지 방법들 중 그 지역을 가장 대표할 수 있는 강우분포 방법을 선택해야만 한다. 따라서 분석지점 이외의 다양한 실제 지점에 대해 설계홍수량을 산정해 봄으로써 다른 설계강우의 시간분포 방법을 이용하여 산정한 결과의 비교 검토가 필요할 것으로 사료된다.

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Equilibrium trip distribution model (균형 통행분포모형연구)

  • Im, Yong-Taek
    • Journal of Korean Society of Transportation
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    • v.28 no.6
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    • pp.159-166
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    • 2010
  • Trip distribution is to connect travel demand for each OD pair based on travel cost, trip production and attraction derived from trip generation step. In real world the travel cost is a function of travel demand, but existing models could not fully consider such functional relation between travel cost and demand, which leads to an equilibrium in trip distribution model. This paper proves the equilibrium trip distribution by using gravity model. In order to obtain such equilibrium this paper also presents a solution algorithm based on fixed point theorem. The algorithm will be tested with an example and confirmed the equilibrium solution of trip distribution.

Probability Distribution of Rainfall Events Series with Annual Maximum Continuous Rainfall Depths (매년최대 연속강우량에 따른 강우사상 계열의 확률분포에 관한 연구)

  • 박상덕
    • Water for future
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    • v.28 no.2
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    • pp.145-154
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    • 1995
  • The various analyses of the historical rainfall data need to be utilized in a hydraulic engineering project. The probability distributions of the rainfall events according to annual maximum continuous rainfall depths are studied for the hydrologic frequency analysis. The bivariate normal distribution, the bivariate lognormal distribution, and the bivariate gamma distribution are applied to the rainfall events composed of rainfall depths and its durations at Kangnung, Seoul, Incheon, Chupungnyung, Teagu, Jeonju, Kwangju, and Busan. These rainfall events are fitted to the the bivariate normal distribution and the bivariate lognormal distribution, but not fitted to the bivariate gamma distribution. Frequency curves of probability rainfall events are suggested from the probability distribution selected by the goodness-of-fit test.

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