전국 65개 산림지역을 대상으로 확산형 패시브 샘플러를 이용하여 2002년부터 2009년까지 월 단위로 대기 중 이산화질소($NO_2$) 농도를 측정하고 도시지역에서의 결과와 비교함으로써 산림지역에서의 이산화질소농도의 시간적 및 공간적 분포 특성을 규명하였다. 연구기간 동안 산림 내 $NO_2$의 농도는 서서히 감소하는 경향을 보였으며, 전국 산림의 연평균 농도는 8ppb로 도시지역의 평균값(19.4ppb)과 생태적 기준값(14.6ppb) 보다 낮았다. 계절별로는 $NO_2$의 농도가 산림지역과 도시지역 모두에서 동절기(3.8ppb)에 높고 하절기(2.8ppb)에 낮은 경향을 보였는데, 도시지역이 더 뚜렷한 계절변화를 보였. 지역별로는 다른 지역에 비해 수도권 지역과 인접한 경기와 충남에서 이산화질소의 연평균 농도가 높게 나타났다. 이러한 지역간 이산화질소 농도 차이의 원인을 규명하기 위해 질소산화물 배출량과 이산화질소 농도 간의 상관관계를 분석한 결과, 유의적인 정의 상관성이 나타남에 따라 질소산화물 배출원의 규모와 근접성이 대기 중 이산화질소의 농도를 결정짓는 중요한 인자임을 시사하였다.
본 논문에서는 전자기 과도현상 해석을 위한 다단자 회로망 등가표현법을 제안한다. 이 방법은 M개의 경계모선을 가진 축약대상 계통의 과도특성을 시간 영역에서 분석하며 이를 이용해 M 개의 노톤형 이산시간 등가 어드미턴스 필터꼴의 등가시스템을 구현한다. 이 때 각각의 등가 어드미턴스 필터 모델들은 해당 경계모선에서의 구동점 어드미턴스 특성을 나타내는 부분과 나머지 M-1 개의 등가 종속전류원으로 구성된다. 또한 이 등가 종속전류원들은 각 경계모선을 연결하는 분포정수 회로요소들로 인한 시지연 효과를 명확하게 반영할 수 있는 구조를 갖는다. 완성된 M 단자쌍 모델을 해석대상 시스템에 대한 이산시간 표현형과 쉽게 결합하여 원하는 전자기 과도현상 모의해석을 수행할 수 있다. 축약대상 시스템과 2 개의 경계모선을 통해 연결된 시험계통을 대상으로 모선지락 사고시 과전압과 스위칭 써지를 모의해석한 결과 제안하는 방법이 타당함을 확인할 수 있었다.
활동기반 모델은 현대의 복잡한 개인의 통행행태를 반영한 정교한 기반의 수요예측이 가능하지만, 분석 대상지의 상세한 인구정보가 필수적으로 요구된다. 최근 다양한 심층생성 모델을 활용한 합성인구 생성 기법이 개발되었고, 설문조사를 통해 수집된 샘플 데이터에 존재하지 않는 실제 인구와 유사한 인구 특성을 모사한 데이터를 생성해내는 방법론이 제시되었다. 이는 이산형으로 이루어진 샘플 데이터를 연속형 데이터로 변환하여 분포 영역을 정의한 뒤 생성된 표본 데이터의 거리를 정교하게 계산하여, 불가능한 인구 특성 조합을 억제하는 방식으로 데이터의 확률 분포를 학습한다. 하지만 데이터 변환 과정에 활용되는 개체 임베딩이 잘 학습되지 않으면 의도와 다르게 왜곡된 연속형 분포 영역이 정의될 수 있고, 원본 데이터 표현의 오류로 인한 잘못된 합성인구를 생성할 가능성이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 정확도 높은 임베딩을 추출하여 간접적으로 합성인구 생성 성능을 증가시키고자 한다. 결과적으로 합성인구의 다양성과 정확성 측면에서 기존 대비 약 28.87% 성능이 향상하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권1호
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pp.85-102
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2009
전통적인 생명보험 상품뿐만 아니라 최근에 많이 판매가 이루어지고 있는 변액연금에 이르기까지 보험료와 준비금의 계산 및 리스크 관리에 다중탈퇴율이 많이 사용된다. 보험의 탈퇴현상은 특정 연령에서 1년이내 임의 시점에 탈퇴가 발생할 확률을 필요로 하므로 이러한 현상을 나타내는 소수연령 (Fractional Age)에 대한 분포의 가정이 탈퇴율의 계산에 필수적인 요소이다. Lee (2008b)는 절대탈퇴율에서 다중탈퇴율로의 전환 공식을 UDD 가정대신에 탈퇴 원인별 동일한 소수연령 분포을 이용하여 유도하였다. 본 논문에서는 탈퇴 원인별로 소수연령 분포가 상이한 가정에서 절대탈퇴율에서 다중탈퇴율로의 전환 공식을 유도한다. 특히 해약률의 경우 해약 발생을 연속적이지 않고 이산적으로 다루는 경우가 실무에서 많으므로 사망 또는 장애의 발생과 다른 형태인 계단형 소수연령 분포함수가 필요하여 상이한 소수연령 분포에서 다중탈퇴율을 계산하는 공식을 제시한다. 또한 유도된 공식을 이용하여 적립금과 최소보증액의 수준에 따라서 달라지는 변액연금의 해약 현상을 반영하기 위하여 동적해약률(dynamic lapse rate)이 적용된 다중탈퇴율의 전환 과정을 설명한다.
한우 종모우 선발을 위한 유전능력 평가에서 고려되는 형질들 중 이산형 형태로 조사되는 근내지방도의 유전변이가 추정방법에 따라 어느 정도 차이가 있는지 알아보기 위한 모의실험을 실시하였다. 모의실험 자료는 연속변량으로 간주되는 도체중 및 배장근단면적과 근내지방도의 잠재변수를 다변량 정규분포함수에서 생성하였고 근내지방도의 잠재변수를 이용하여 특정 임계값을 중심으로 순서화된 근내지방도 점수로 변화 하였따. 근내지방도의 점수 부여방법으로써 비거세우에서 조사된 근내지방도의 점수 1${\sim}$5점 사이에 정규분포에서 크게 어긋나는 분포특성을 갖도록 자료(DSI)를 생성하였고 또한 한우 거세우에서 현재 조사되고 있는 점수 1${\sim}$7점 사이에 정규 분포에 좀더 접근한 분포특성을 갖는 모의 자료(DS2)를 생성하였다. 분석방법간에 유전변이 추정의 정확도를 알아보기 위하여 1) 생성된 이들 자료를 선형으로 간주하고 다형질 혼합 선형 개체모형에서 REML 분석방법으로 유전변이를 추정하였고 2) 특정 임계치를 중심으로 잠재변수가 존재한다는 가정하에 다형질 임계 개체 혼합모형을 설정하여 Gibbs sampling 방법으로 유전변이를 추정하였다. 여기서 추정된 유전변이(유전력, 유전상관 및 잔차상관)에 대하여 모수와의 차이를 검정함으로써 편의되는 정도를 알아보았다. 모의실험은 각 자료에 대하여 10회 실시하였다. 분석결과, 근내지방도의 유전력 추정치는 DS1에서는 다형질 임계개체혼합모형을 설정하여 Gibbs sampling 방법으로 모수에 대한 사후분포의 평균으로 계산한 결과 참값과 유의적인 차이가 없는 것으로 분석되었다. 반면에 근내지방도를 선형으로 간주하고 다형질 선형 개체혼합모형에 의한 유전력 추정치는 모수보다 매우 낮은 유전력을 보였다(0.500 vs 0.315). 유전상관 추정치는 선형모형에서의 REML 방법 또는 임계모형에서의Gibbs sampling 방법에서 모두 모수와 유의적인 차이가 없는 것으로 분석되었으나 근내지방도의 잔차상관에 있어서 REML 방법으로 분석하였을 경우에 모수보다 낮게 추정되었다. 반면에 범주형 모형에서는 모수와 추정치 간에 유의적인 차이가 없는 것으로 분석되었다. 또한 7개의 범주형으로 조사된 자료(DS2)에서 이들 추정치는 DS1에서와 동일한 경향을 보였는데 그 편의 정도는 다소 적어지는 경향을 보였다. 따라서 이산형으로 조사되는 근내지방도에 대한 유전변이를 추정하기 위해서는 범주형 임계모형이 선형모형 보다 사소 정확한 추정을 할 수 있을 것으로 판단 되었다.
유전체 초기단계 연구에서는 비교적 소수의 마이크로어레이 샘플자료로서 실험을 진행하여 심도 깊게 연구해야 할 유전자 부분군(subsets)을 탐색하게 된다. 이러한 과정에서 요구되는 부분군 탐색에 사용되는 분석방법은 다수 샘플자료 분석의 경우와는 매우 다른 방법들이다. 유전자 극소수 샘플자료의 분석에 매우 적절한 방법인 랜덤검정법을 적용하여 정확한 P값(exact P value)의 이산형 분포가 얻어지고, 일양분포 귀무가설의 검정으로 유의 유전자가 존재하는지를 파악할 수 있다. 한 단계 더 나아가 Fuchs와 Kenett (1980)이 제시한 M 검정을 이용하여 이산형 P 값 다항분포에서 이상범주군(outlier cells)을 찾을 수 있으며 이로써 유의 유전자로서의 가능성이 있는 유전자군을 선정한다. 대다수의 마이크로어레이 유전체 연구에서 수 천 또는 수 만개의 유전자가 서로 독립이라고 가정하고 분석하는 것이 문제점이다. 그러나 본 논문에서는 유전자 연관성을 그대로 유지하는 순열에 기초한 랜덤검정법과 M 검정법으로서 유전자 연관성이 분석에 미치는 영향을 모의실험으로 알아보았으며, 그 영향이 결코 미약하지 않음을 확인할 수 있었다.
제주도 고산지역에서 2010~2011년에 대기 에어로졸을 입경별로 채취하여 산성화와 중화 특성을 조사하였다. 인위적 기원의 $NH_4{^+}$와 nss-$SO_4{^{2-}}$은 일반적으로 $0.7{\sim}1.1{\mu}m$의 극미세 입자에서 높은 농도를 보였으나, 황사 시에는 $4.7{\sim}5.8{\mu}m$의 조대입자 범위에서도 함께 농도가 높은 이산형 분포를 나타내어 황사와 비황사 간에 서로 다른 분포 패턴을 보였다. nss-$Ca^{2+}$과 $NO_3{^-}$은 $3.3{\sim}4.7{\mu}m$의 조대입자에서 높은 농도를 보였으며, 특히 $NO_3{^-}$은 미세입자와 조대입자 영역에서 농도가 높은 이산형 분포를 나타내었다. 고산지역 대기 에어로졸의 산성화는 황산과 질산 등 무기산에 의한 영향이 대부분이며, 유기산인 포름산과 아세트산은 1.6~6.4% 정도 산성화에 기여하는 것으로 확인되었다. 또한 암모니아, 탄산칼슘, 탄산마그네슘 등이 대기 에어로졸의 산성 물질 중화에 주로 관여하고 있으며, 특히 암모니아에 의한 중화는 비황사와 황사 기간 모두 미세입자 영역에서 훨씬 더 높은 기여도를 보였으나, 탄산칼슘은 조대입자 영역에서 더 큰 중화 기여도를 보였다.
많은 연산량을 가진 딥러닝은 초소형 IoT 장치나 모바일 장치에 구현하기가 어렵다. 최근에는 이러한 장치에서도 딥러닝을 구현할 수 있도록 모델의 연산량을 줄이는 딥러닝 경량화 기술이 소개되었다. 양자화는 연속적인 분포를 가지는 파라미터 값들을 고정된 비트의 이산 값으로 표현하여 모델의 메모리 및 크기 등을 줄여 효율적으로 사용할 수 있는 경량화 기법이다. 그러나 양자화로 인한 이산 값 표현으로 인해 모델의 정확도가 낮아지게 된다. 본 논문에서는 정확도를 개선할 수 있는 다양한 양자화 기술을 소개한다. 먼저 기존 양자화 기술 중 APoT와 EWGS를 선택하여 동일한 환경에서 실험을 통해 결과를 비교 분석하였다. 선택된 기술은 ResNet모델에서 CIFAR-10 또는 CIFAR-100 데이터 세트로 훈련되고 테스트 되었다. 실험 결과 분석을 통해 기존 양자화 기술의 문제점을 파악하고 향후 연구에 대한 방향성을 제시하였다.
본 연구는 금강하구호의 운영정책을 효율적으로 수립할 수 있도록, 2단계 추이모형으로부터 저수지 정상분포와 공수도달시간을 평가하는 데 있다. 이를 위해서 저수량과 유량의 결합분포에 이산 Markov과정을 도입하였으며, 저수지 유입량 분포로는 이항분포를 이용하였다. 계산결과, 대청댐 건설이전인 1952년부터 1980년 유량자료로부터 갈수시 자기 상관계수의 도입에 따른 저수지 정상분포의 공수확률은 0.952에서 0.904로 감소하며, 대청댐 건설이후인 1981-1989년까지는 저수지 정상분포의 공수확률은 0.900에서 0.829로 감소하였다. 한편 평균공수도달시간은 초기 저수량이 1단위에서 댐건설전은 23일에서 37일로 증가하며, 건설후는 29일에서 61일로 증가하는 것으로 나타났다. 이는 비교적 용량이 적은 금강하구호에서 저수율이 낮을 때 정상분포, 공수도달시간 등이 저수지 유입량의 자기상관계수에 따라 변화함을 알 수 있다. 따라서 갈수시 감강하구호의 효율적인 이수관리를 위해서는 유입량의 자기상관성을 고려해야 한다.
신뢰성 있는 수문순환모의를 위해서 다양한 수문모형이 사용되고 있다. 그 중 대표적인 수문모형인 강우-유출 모형은 유역에 발생한 강우에 반응하는 유출특성을 평가하는데 이용된다. 강우-유출 과정은 강우량, 유출량, 도달시간 및 토양수분 등과 연관된 매개변수들의 최적화 과정을 통해서 추정된다. 하지만 동일한 강우사상이라도 다양한 매개변수들로 인하여 상당히 다른 유출패턴을 나타내기 때문에 수문순환 과정을 정확히 모의하기 위해서 강우-유출 분석시 불확실성 분석이 필수적으로 요구된다. 불확실성 분석은 통계학에서도 쉽지 않은 연구내용으로서 가장 진보된 불확실성 분석기법인 Bayesian 기법은 매개변수의 추정과 불확실성 분석을 동시에 수행할 수 있는 방법으로 매개변수들은 사후분포(posterior distribution)로 귀결되며 최종적으로 확률분포형의 형태를 가진다. 본 연구에서는 국내외적으로 널리 사용되는 단기유출 모형 HEC-1 모형에 Bayesian 기법을 연계하여 대상유역의 도달시간, 저류상수 및 CN No. 최적화 및 불확실성 평가를 수행하였다. 연구결과 Bayesian 기법을 통한 매개변수 최적화 결과는 안정적인 수렴결과를 확인하였으며, 확률강우량을 입력자료로 사용하여 산정된 빈도별 홍수수분곡선의 불확실성 분석을 통하여 향후 수공구조물의 위험도 분석 및 수자원계획 수립시 유용한 자료로 사용될 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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