홍수나 가뭄 등 극치 현상의 통계분석 및 빈도해석에 있어 극치분포형이 널리 사용되고 있으며, 이러한 극치분포형의 특성을 이해하기 위해서는 분포형의 오른쪽 꼬리(right tail) 부분 특성을 자세히 분석할 필요가 있다. 이에 따라 본 연구에서는 Monte Carlo 모의를 통하여 다양한 극치분포형의 오른쪽 꼬리 부분의 통계적 특성 및 그 예측 능력을 연구하였다. 극치분포형으로는 우리나라 확률수문량 산정에 널리 활용되고 있는 generalized extreme value (GEV), Gumbel, generalized logistic 분포를 사용하였으며, 매개변수 산정 방법으로는 확률가중모멘트법을 사용하였다. 모의실험의 모분포로는 수문빈도해석에서 많이 사용되는 GEV 분포를 사용하였고, 30년 이상 자료를 보유한 기상청 지점 자료의 왜곡도를 조사하여 모의실험에 사용되는 모집단의 왜곡도로 가정하여 표본 자료를 발생시켰다. 예측 능력의 평가는 재현기간 10~1000년의 확률수문량을 왜곡도계수를 고려한 GEV 도시위치공식을 이용하여 GEV 확률지에 도시하고, 평균제곱근오차(root mean square error), 편의(bias), 평균상대오차(mean relative difference), 평균절대상대오차(mean absolute relative difference)를 이용하여 최적 분포형을 선정함으로써 이루어진다. 또한 예측 능력 평가결과의 타당성 확인을 위해 극치분포형의 적합정도를 잘 나타낸다고 알려진 modified Anderson-Darling 방법의 검정결과와 비교하여 적절성을 확인하였다.
본 연구는 우리나라를 대상으로 장단기 스프레드와 신용스프레드가 경기변동에 대해 어떠한 예측력을 갖고 있는가를 살펴보았다. 이를 위해 1991년부터 2001년까지를 분석기간으로 하여 Probit 분석을 통해 금리스프레드와 경기변동과의 시차 및 불황확률을 추정하여 평가해 보았으며, 인과관계 검정을 시도해 보았다. 우선 금리스프레드와 경기변동에 대한 불황확률을 알아보기 위해서 Probit 모형을 이용하여 불황확률을 추정하였다. 그 결과 장단기 금리스프레드 중에서는 5년 만기 1종 국민주택채권수익률-콜금리(HCS)는 3개월, 5년 만기 1종 국민주택채권수익률-1년 만기 금융채수익률(HGS)은 7개월, 5년 만기 1종 국민주택채권수익률-1년 만기 통안증권수익률(HMS)은 9개월의 시차를 보이는 경우가 Pseudo $R^2$ 값이 가장 높게 나타났지만 불황확률을 토대로 경기 호황과 불황 국면을 비교해 본 결과 HMS는 Pseudo $R^2$의 값도 상대적으로 높았을 뿐만 아니라 매우 높은 경기변동 예측력을 보여주었다. HCS와 HGS의 경우에는 IMF 체제 전후의 불황기와 그 이후에 도래한 호황기는 예측력이 높게 나타났으나 1990년대 초반에는 제대로 불황확률을 예측하지 못하는 것으로 나타났다. 또한 3년 만기 회사채수익률-5년 만기 국민주택채권수익률(CHS)와 3년 만기회사채수익률 -3년 만기 금융채수익률(CGS)로 나타낸 신용 스프레드에서는 유의적인 결과를 도출하지는 못하였다. 한편 인과관계에서도 HCS, HGS, HMS 등의 장단기 스프레드는 경기변동에 대하여 일방적 원인변수로 작용하는 것으로 나타나 선행결합관계를 보여주었으나 CHS, CGS 등의 신용스프레드는 경기변동과 어떠한 유의적인 결합관계도 보여주지 못하였다. 따라서 장단기 스프레드는 경기변동을 예측하는데 유용한 정보를 제공하지만 신용스프레드는 경기변동을 예측하는데 도움을 주지 못하는 것으로 나타났다.
기후변화에 따른 수해를 대비하기 위해서는 미래의 확률강수량을 알아야 한다. Global Circulation Model(GCM)은 미래의 기후변화를 예측하기 위하여 많은 분야에서 널리 쓰이고 있다. GCM의 시간축척은 일반적으로 월단위로 시간단위 자료를 사용하는 수공학 분야에 직접적으로 적용하기에는 많은 문제가 있다. 또한 GCM 예측값은 실강우값과 큰 편의(bias)를 가지고 있어 직접적인 적용이 힘들다. 이런 문제를 해결하고자 다양한 다운스케일(downscale)기법이 연구되고 있다. 다운스케일기법을 적용하여 시간자료를 예측하면 전반적인 통계값을 잘 재현해내나, 극치값의 경우 잘 재현해내지 못하는 문제가 있다. 이런 문제점을 극복하고자 본 연구에서는 연최대 월강수량과 연최대 시간강수량의 이변량빈도해석을 통하여 기후변화를 고려한 강우-지속기간-빈도 관계의 변화를 평가해보고자 한다. 본 연구는 연최대 월강수량과 연최대 시간강수량과의 관계가 변하지 않는다는 가정하에 관측강수량을 이용하여 연최대 월강수량과 연최대 시간강수량의 이변량분포모형을 구축하였다. 이변량 분포모형을 구축하기 위하여 copula 모형을 적용하였다. 구축된 모형에 GCM으로 예측된 연최대 월강수량을 적용하여 미래의 확률강수량을 평가하였다. 본 연구에서는 서울지점을 대상지점으로 선정하였으며, A2 기후변화시나리오를 적용한 GCM 예측값을 이용하였다. 적용결과 A2 기후변화 시나리오 상에서 미래의 확률강수량이 크게 증가하는 것이 확인되었다.
본 논문에서는 충돌 위험도 판단 시스템을 제안한다. 먼저 칼만 필터를 이용하여 보행자의 정보를 예측하고, 몬테 카르롤로 모의 실험과 신경 회로망을 이용해 충돌 확률을 계산한다. 그리고 과거의 충돌 확률 정보를 이용하여 충돌확률을 예측한다. Belief 충돌 예측 방법은 현재뿐만 아니라, 과거의 필터링 정보를 모두 이용하여 충돌 확률을 에측한다. 마지막으로 컴퓨터 시뮬레이션으로 제안된 알고리즘의 성능을 확인한다.
본 연구는 모바일 환경에서 신경망 기법을 이용하여 서비스 호가 요구하는 대역폭의 크기를 예측하고, 목표 핸드오프호 손실확률 이하로 유지시키는 신경망 자원예측에 의한 적응 호 수락제어기법을 제안한다. 이 기법은 목표 핸드오프호의 손실확률을 설정하여 그 기준치 이상으로 핸드오프호의 손실확률이 발생하면 예약 대역폭의 양을 증가시켜부정확한 예측으로 인해 핸드오프호의 손실확률이 증가되는 것을 방지하여 핸드오프호의 GoS(Grade of Service)를 보장하기 위함이다. 제안한 신경망 자원예측과 목표 핸드오프호 손실확률에 기초한 적응 호수락제어기법의 성능을 기존의 호 수락제어기법과 비교하여 핸드오프호 손실확률을 기준치 이하로 유지할 수 있음을 보인다.
복합재료 적층판의 최종강도를 점증적 파손 해석방법을 사용하여 예측하였다. 플라이 강도를 확률분포로 가정했을 경우와 상수로 가정했을 경우 각각의 최종강도를 예측하였다. 복합재료의 강도에 대한 확률분포인 Weibull 분포를 이용하여 임의의 강도 값을 얻은 후 이 값을 Tsai-Hill 파손식에 대입하여 파손여부를 판정하고 파손이 일어나면 재료의 물성을 떨어뜨렸다. 이 방법에 의해서 얻어진 결과를 플라이의 강도를 상수로 가정하여 해석한 경우와의 차이에 대하여 고찰하였다. 결과적으로 두 경우 모두 실험치와 약간의 오차를 보였지만 파손의 경향성에 있어서는 확률분포를 이용한 강도해석이 실험값과 더 근사한 결과를 보였다.
본 연구에서는 추계론적 동적시스템의 응답거동을 예측할 수 있는 반해석적 절차를 개발하였으며, 이를 이용하여 구분적선형시스템의 동적거동특성을 확률적 영역에서 분석하였다. 반 해석적 절차는 시스템의 추계론적 미분방정식에 상응하는 Fokker-Planck 방정식을 path-integral solotion을 이용하여 풂으로써 구할 수 있다. 결합확률밀도함수의 시간에 따른 전개과정을 통하여 시스템의 동적 응답거동 특성의 예측과 분석을 하고 시스템의 거동에 미치는 외부노이즈의 영향 또한 조사하였다. 반 해석적 방법은 위상면 상에서 결합확률밀도 함수를 통하여 응답거동의 예측은 물론 거동특성에 대하여 적절한 정보를 제공하는 것을 밝혔다. 혼돈거동의 특성은 외부노이즈가 존재하는 상황에서도 시스템의 응답 안에 잔재하는 것을 밝혔다.
불규칙 해상에서 선박의 큰 횡요각의 예측이 중요한 과제로 대두 되고 있다. 본 논문에서는 통계적 해석에 의한 이의 예측 방법을 제시한다. 즉 주어진 비 선형 횡요운동 방정식으로 부터 배의 횡요각과 각속도의 결합 확률 밀도 함수를 구하는 방법을 도입하고 각종 계수들의 값의 변화에 따른 예측 결과를 다른 논문에서 제시한 시뮬레이션 결과와 비교하였다.
본 논문에서는 과거 발생했던 범죄 빈도수가 적용된 해당 지역의 도시 공간 정보를 구성하고 있는 객체를 바탕으로 육안으로 판별이 가능한 특징들을 판독키로 정하고, 위험도를 계량화하였으며, 미래 예측 기법인 마코프 체인 방식을 적용하여 래스터 형태의 위험도 확률지도를 생성하는 기법을 제안한다. 이때 객체 판독키는 일정 크기의 셀로 나누어 셀에 해당하는 계량화된 위험지수를 적용하고, 여러 계층의 범죄 예측 확률지도를 통합하여 통합된 위험도 확률지도를 생성한다. 이는 정적인 정보가 아닌 시간에 따라 위험도 확률지도가 변화될 수 있고, 객체 판독키의 추가 적용에 따라 달라질 수 있는 위험도 확률지도를 생성하여 범죄의 예방에 적용될 수 있는 모델 구성 방법을 제시한 것으로, 순찰 경로 및 감시 장비의 최적 배치에 활용될 수 있을 것이다.
최근 급증하는 기상이변 및 기후온난화 현상은 풍수로 인한 피해를 더욱 가속시키고 있어 풍수해 발생가능성을 미리 예측하여 선제적으로 대응할 방안 마련이 필요하다. 재난 재해의 위험성 분석은 주로 확률 통계기법에 기반한 수식모델 연구가 주류를 이루고 있고 소방방재청 국립방재연구소에서 구축한 태풍위원회 재해정보시스템(TCDIS: Typhoon Committee Disaster Information System) 또한 지역별 풍수해 위험성 분석에 확률모델을 활용하고 있다. 본 논문에서는 경험적 패턴인식에 탁월한 성능을 가진 신경망 알고리즘을 활용하여 개발한 풍수해 예측모델을 소개하고 이 모델과 TCDIS의 KDF 확률밀도함수를 이용한 풍수해 예측모델의 성능 비교 결과를 제시하여 기존 TCDIS의 위험성 분석기능에 신경망 모델을 적용함으로써 시스템의 강건성과 예측 정확도 향상이 가능함을 보이고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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