Communications for Statistical Applications and Methods
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제2권1호
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pp.13-21
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1995
선형모형에서 오차가 대칭인 분포를 따르는지 또는 한쪽으로 치우친(skewed distribution)분포를 따르는지 검정하는 문제를 다루었다. 또 이러한 검정과정을 분석의 예비단계로 하는 회귀계수의 추정방법에 대해서 연구하고, 모의실험을 통해서 회귀계수 추정법들의 효율을 비교하였다.
현대 nodal code는 원자로의 출력분포와 임계도를 정확하면서도 매우 효율적으로 계산해낸다. 그러나 이 경우 핵연료 집합체내의 세세한 출력분포는 알 수가 없게 되는데 본 논문에서는 이러한 것을 nodal 계산결과로부터 재생하는 방법에 대해서 연구해 보았다. 본 연구에서는 핵연료 집합체의 표면부근에서 열중성자속의 분포가 급격히 변하는 현상을 고려한 개선된 form function 방법을 개발하였다. 새 방법을 몇 개의 가압경수로 benchmark problem에 응용해본 결과 기존의 방법에서 초래되었던 열 중성자속의 큰 재생오차가 속 중성자 속의 재생오차와 비슷하게 줄었으며 따라서 출력분포의 재생오차도 크게 감소하였다. 또한 중성자속의 분포변화가 매우 큰 baffle과 인접한 집합체에서의 출력분포 재생오차도 크게 줄일 수 있었다.
이 연구의 목적은 다중 시기 원격탐사 자료로부터 추출한 수륙경계선을 이용하여 제작된 간석지 수치표고모델(DEM)에 포함된 오차의 공간 분포 분석 및 침수 취약성 추정에 있다. 오차의 전역적인 통계값만을 제시했던 기존 연구와 달리, 이 연구에서는 지구통계학적 시뮬레이션을 이용하여 확률론적 관점에서 오차의 공간 분포를 정량적으로 해석하였다. 바람아래 간석지를 대상으로 2010년대 다중 시기 Landsat 자료로부터 추출된 수륙경계선과 보정 조위값을 이용하여 초기 DEM을 생성하였다. 현장 고도 측정 자료와 비교하였을 때, 생성된 DEM은 대체로 실제 고도를 저추정하는 것으로 나타났으며, 지역적인 차이가 나타났다. 이후 오차의 공간 자기상관성 정보를 기반으로 순차적 가우시안 시뮬레이션을 적용하여 다량의 대안적 오차 공간 분포도를 작성하였다. 이 오차 공간 분포도를 이용하여 오차가 보정된 대안적 DEM을 생성한 후에, IPCC SERS 해수면 상승 시나리오에 따른 침수 취약성의 확률 분포도를 제작하였다. 지구통계학적 시뮬레이션 기반 오차분석 방법론은 오차 추정의 불확실성 및 오차 전파 문제를 확률론적으로 표현할 수 있다. 따라서 이 연구에서 적용한 오차 분석 방법론은 수륙경계선 기반 간석지 DEM의 오차 추정뿐만 아니라, 다양한 분야의 주제도에 포함된 오차의 확률론적 평가에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
GPS를 이용하여 대기 수증기의 3차원 분포도를 구하기 위하여, 관측소와 GPS 위성 간 시선방향으로의 수증기에 의한 GPS 신호지연 정도를 결정할 필요가 있다. 이 때 정확성 향상을 위하여 반드시 고려해야하는 위상중심변화(phase center variations)와 조석하중에 의한 지각변위(ocean loading displacements) 등 수직방향 좌표 결정 오차를 유발하는 요인들을 소개한다. 타 연구를 통해 위상중심변화는 크게는 l0cm 이상의 오차를, 그리고 조석하중에 의한 지각변위는 한반도의 경우 최대 3-4cm 정도의 오차를 보임을 알았지만, 이들 오차가 시선방향 습윤지연 결정에 미치는 영향은 규명되지 않았다. (중략)
Communications for Statistical Applications and Methods
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제15권5호
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pp.737-752
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2008
오차에 대한 분석은 18세기 천문학과 측지학에서 시작된 뒤, 19세기 초 가우스와 라플라스에 의해 정규분포 및 최소제곱법과 결합되면서 오차이론이라고 불리기 시작하였다. 19세기 중엽 벨기에의 케틀레는 자연과학의 관측결과를 분석하는데 쓰이던 오차이론을 사회 데이터에 적용함으로써 사회 연구를 보다 더 과학적인 연구로 만들어보려 하였다. 그는 사회데이터에서 개인의 특수성을 배제하고 집단의 보편적인 사실만을 나타내는 '평균적인 사람'이라는 개념을 만들었다. 또 그는 비슷한 조건에 있는 여러 사람을 측정한 결과는 단일한 대상을 반복측정한 결과와 마찬가지라고 보고, 천문학의 오차이론을 사회데이터에 적용하였다. 이 논문에서는 오차와 정규분포가 사회 연구에 도입되면서 새로이 나타난 개인과 집단의 관계를 비롯하여 오차이론에 대한 반대 의견들, 오차를 대신하여 나타난 용어 등을 중심으로 19세기 중반에 통계학의 영역이 확대되는 과정을 살펴보았다.
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.
히스토그램은 데이터베이스 질의 최적기가 사용하는 통게정보 중의 하나이다. 최근에는 데이터베이스의 크기가 기하급수적으로 커짐에 따라, 데이터의 전체적인 성향을 빠르게 파악할 수 있는 방법의 하나로 히스토그램으로 활용하는 방안이 고려되고 있다. 그를 위해서, 히스토그램에서 얻어진 근사값의 오차를 추정할 수 있는 방법이 요구되었다. 기존의 기법에서는 히스토그램의 각 버켓에 실제 빈도와 평균 빈도의 최대차를 추가하고, 이 값을 이용하여 오차추정을 하였다. 그러나, 이 값이 히스토그램 버켓의 전체적인 데이터 분포를 잘 반영하지 못하기 때문에 실제 오차에 근접한 오차 추정을 할 수가 없는 단점이 있었다. 본 논문에서는 이를 극복하기 위해, 히스토그램에 데이터의 분포를 잘 반영하는 정보 즉, 평균값, COUNT/SUM 연산에 대한 최대 오차를 추가하였다. 이 정보들을 이용하여 실제 오차에 보다 근접한 오차 추정을 할 수 있었으며, 부가적으로 SUM/AVG 연산에 대한 보다 정확한 근사값을 얻을 수 있었다.
현재 위성영상 센서모형화의 정확도에 관한 연구는 자료의 전체적인 오차크기를 추정하는데 초점이 맞추어져 있다. 이러한 유형의 오차평가는 오차의 정량적인 크기만을 고려한 것으로 오차의 분포 특성을 해석할 수 없다는 한계점을 안고 있다. 위성영상 센서모형화 결과의 수치적 평가는 오차의 분포 특성의 부재로 위성영상 모형화 결과의 신뢰성이 떨어지게 된다. 본 연구를 통해 오차의 크기를 잘 표현할 수 있는 RMSE와 더불어 오차의 방향성 계수를 산정함으로써 오차의 분포 특성을 확인할 수 있었다. 또한 방향성 계수가 1에 가까울수록 특정 계통오차가 있으며 0에 가까울수록 우연오차가 있음을 확인 할 수 있어 오차의 방향성 분석을 통하여 오차를 감소시킬 수 있는 방안을 제시할 수 있었다.
수동소나체계에서 음원의 위치와 관련된 매개변수를 산출하기 위해 정합장처리(Matched Field Processing)가 이용된다 본 연구에서는 수직선배열센서를 이용한 정합장처리에서 음원 위치추정에 영향을 미치는 다양한 요인 중, 수직음속분포 오정합(mismatch)에 의한 영향을 MV 프로세서 (Minimum Variance Processor)를 이용하여 모의실험함으로써 그 결과를 분석하였다. 천해 모의환경에서 동일한 기울기로 증감하는 수직음속분포 오정합은 음원 위치추정에서 거리성분의 오차를 가지며, 상이한 기울기를 갖는 수직음속분포 오정합은 거리와 수심 성분의 오차가 유발됨을 확인할 수 있었다. 심해 모의 환경에서 수직음속분포 오정합은 거리와 수심 성분의 오차가 유발되고, 거리추정의 전반적인 경향은 천해의 동일한 기울기를 가지는 경우와 유사함을 확인할 수 있었다.
면적평균강우량의 산정은 가용 수자원의 정확한 양을 파악하고 강우-유출해석에 필수적인 입력자료이기 때문에 매우 중요하다. 이와 같은 면적평균강우량의 정확한 산정을 위한 필수적인 조건은 강우관측망의 균일한 공간적 분포이다. 본 연구에서는 보다 향상된 유역 면적평균강우량 산정을 위한 강우관측망의 공간분포 평가방법론을 제시하고, 이를 한강 및 금강 유역에 적용하였다. 강우관측소의 공간적 분포 특성은 최근린 지수(nearest neighbor index)를 이용하여 정량화하였다. 유역별 강우관측소의 공간적 분포가 면적평균강우량 산정에 미치는 영향을 평가하기 위하여 2013년의 강우사상에 대해 산술평균법, 티센가중법, 추정이론을 이용하여 면적평균강우량을 산정하고 각 경우에 대해 추정오차를 평가하였다. 그 결과 공간분포가 우수한 유역은 면적평균강우량의 추정오차가 상대적으로 작으며, 반대로 공간분포가 왜곡된 유역의 경우는 상대적으로 추정오차가 큼을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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