• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.335-335
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• 2019

최근 수문자료에 대한 다변량 빈도해석 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하나의 자료를 확률변수로 사용하는 단변량 빈도해석에 비해 여러 수문자료를 조합하여 동시에 추정할 수 있는 다변량 빈도해석은 수문자료의 상관성을 고려하면서 확률분포형을 추정할 수 있다는 장점이 있다. 이에 다변량 확률분포형을 이용한 빈도해석 과정 중 정확한 매개변수 추정을 위한 연구도 최근 여러방면으로 이루어지고 있다. 본 연구에서는 다변량 확률분포형의 매개변수 추정방법 중 기존에 주로 사용되고 있는 의사최우도법(MPL, Maximum Pseudo-Likelihood method)의 성능을 개선하기 위해 기존의 방법과 본 연구에서 제안하는 매개변수 추정방법의 Monte-Carlo 모의실험을 수행하였다. 일반적으로 수문자료는 양(+)의 왜곡도계수를 갖기 때문에 GEV(Geveralized Extreme Value) 분포형을 모분포로 하여 각 방법의 정확성을 검토하였다. 모의실험을 수행한 결과, 기존의사최우도법에서 Weibull 식을 이용하여 순위통계량을 계산하는 방법보다 본 연구에서 제안한 왜곡도를 고려하는 순위통계량을 사용하는 것이 더 정확한 매개변수 추정결과를 보여주는 것으로 나타났다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.40 no.11
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• pp.851-859
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• 2007

In this study, the chukwookee data were evaluated by applying that for the historical rainfall frequency analysis. To derive a two parameter log-normal distribution by using historical data and modem data, censored data MLE and binomial censored data MLE were applied. As a result, we found that both average and standard deviation were all estimated smaller with chukwookee data then those with only modern data. This indicates that rather big events rarely happens during the period of chukwookee data then during the modern period. The frequency analysis results using the parameters estimated were also similar to those expected. The point to be noticed is that the rainfall quantiles estimated by both methods were similar. This result indicates that the historical document records like the annals of Chosun dynasty could be valuable and effective for the frequency analysis. This also means the extension of data available for frequency analysis.

• Korean Management Science Review
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• v.11 no.2
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• pp.29-41
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• 1994

This paper analyses the stochastic nature of the Permanent Income Hypothesis (PIH) by specifying the variance-covariance structure of PIH based on Hall and Mishkin[3]. Maximum likelihood is employed to estimate the model by explicitely incorporating the heteroscedastic nature of the data into the likelihood. The data used are individual Korean household consumption and income data. The results indicate that the data are generally consistent with the Permanent Income Hypothesis, and about 11 percent of the total variation in consumption may be attributable to the excess sensitivity of consumption to income.

• Journal of Korean Society for Quality Management
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• v.25 no.2
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• pp.1-14
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• 1997

This paper considers maximum likelihood (ML) estimation of lifetime distribution under stress bounded ramp tests in which the stress is increased linearly from used condition stress to the stress u, pp.r bound. The following assumptions are used: exponential lifetime distribution under a constant stress, an inverse power law relationship between stress and mean of exponential lifetime distribution, and a cumulative exposure model for the effect of changing stress. Likelihood equations for the parameters involved in the model and asymptotic distribution of the estimators are obtained, and a numerical example is given.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1272-1276
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• 2009

극치강우사상에 의한 설계 홍수량의 갑작스런 증 감은 홍수, 가뭄과 같은 기상학적 요인에 기인한 재난을 발생시킨다. 많은 연구자들은 보다 정확한 확률강우량의 예측과 유출량의 예측을 위해 많은 노력을 하고 있다. 본 연구에서는 강원도 강릉 강우관측소를 대상으로 강우-빈도곡선의 불확실성 분석을 수행하였다. 관측 자료의 수집에서 발생하는 불확실성을 최소화 하고자 ARMA 모형을 이용하여 합성강우자료를 구축하였으며, 발생된 합성강우량을 Bootstrap 방법을 이용하여 대규모의 자료집단으로 발생시킴으로서 신뢰구간에 사용할 자료집단을 발생시켰다. 본 연구에서는 극치강우사상에 적합한 것으로 알려진 Gumbel 분포와 일반극치 분포(GEV 분포) 모형을 선정하였으며 각 확률분포모형에 대한 매개변수 추정방법으로 최우도법, 확률가중모멘트법 그리고 베이지안 추론방법을 사용하여 각 매개변수의 최후 추정치를 산정하였다. 또한 원 자료를 이용하여 최우도법, 확률가중모멘트법 그리고 베이지안 추론방법을 통해 매개변수를 산정 후 강우-빈도 곡선을 추정하여 합성강우자료의 Bootstrap 방법에 의해 발생된 자료로부터 산정한 강우-빈도 곡선의 신뢰구간과 비교함으로서 불확실성이 낮은 확률강우량을 산정할 수 있는 매개변수 추정방법을 평가하고자하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.16 no.2
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• pp.229-238
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• 2009

We propose a simple algorithm for obtaining MTL(maximum trimmed likelihood) estimates. The algorithm finds the subset to use to obtain the global maximum in the series of eliminating process which depends on the likelihood of cells in a contingency table. To evaluate the performance of the algorithm for MTL estimators, we conducted simulation studies. The results showed that the algorithm is very competitive in terms of computational burdens required to get the same or the similar results in comparison with the complete enumeration.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1121-1124
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• 2008

저수분석(low flow analysis)은 수자원공학에서 중요한 분야 중 하나이며, 특히 저수량 빈도분석(low flow frequency analysis)의 결과는 저수(貯水)용량의 설계, 물 수급계획, 오염원의 배치 및 관개와 생태계의 보존을 위한 수량과 수질의 관리에 중요하게 사용된다. 그러므로 본 연구에서는 저수량 빈도분석을 위한 점빈도분석을 수행하였으며, 특히 빈도분석에 있어서의 불확실성을 탐색하기 위하여 Bayesian 방법을 적용하고 그 결과를 기존에 사용되던 불확실성 탐색방법과 비교하였다. 본 논문의 I편에서는 Bayesian 방법 중 사전분포(prior distribution)와 우도함수(likelihood function)의 복잡성에 상관없이 계산이 가능한 Bayesian MCMC(Bayesian Markov Chain Monte Carlo) 방법과 Metropolis-Hastings 알고리즘을 사용하기 위한 여러과정의 이론적 배경과 Bayesian 방법에서 가장 중요한 요소인 사전분포를 구축하고 이를 비교 및 평가하였다. 고려된 사전분포는 자료에 기반하지 않은 사전분포와 자료에 기반한 사전분포로써 두 사전분포를 이용하여 Metropolis-Hastings 알고리즘을 수행하고 그 결과를 비교하여 저수량 빈도분석에 합리적인 사전분포를 선정하였다. 또한 알고리즘의 수행과정에서 필요한 제안분포(proposal distribution)를 적용하여 그에 따른 알고리즘의 효율성을 채택률(acceptance rate)을 산정하여 검증해 보았다. 사전분포의 분석 결과, 자료에 기반한 사전분포가 자료에 기반하지 않은 사전분포보다 정확성 및 불확실성의 표현에 있어서 우수한 결과를 제시하는 것을 확인할 수 있었고, 채택률을 이용한 알고리즘의 효용성 역시 기존 연구자들이 제시하였던 만족스러운 범위를 가지는 것을 알 수 있었다. 최종적으로 선정된 사전분포는 본 연구의 II편에서 Bayesian MCMC 방법의 사전분포로 이용되었으며, 그 결과를 기존 불확실성의 추정방법의 하나인 2차 근사식을 이용한 최우추정(maximum likelihood estimation)방법의 결과와 비교하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.43 no.4
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• pp.337-351
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• 2010

There is a growing dissatisfaction with use of conventional statistical methods for the prediction of extreme events. Conventional methodology for modeling extreme event consists of adopting an asymptotic model to describe stochastic variation. However asymptotically motivated models remain the centerpiece of our modeling strategy, since without such an asymptotic basis, models have no rational for extrapolation beyond the level of observed data. Also, this asymptotic models ignored or overestimate the uncertainty and finally decrease the reliability of uncertainty. Therefore this article provide the research example of the extreme rainfall event and the methodology to reduce the uncertainty. In this study, the Bayesian MCMC (Bayesian Markov Chain Monte Carlo) and the MLE (Maximum Likelihood Estimation) methods using a quadratic approximation are applied to perform the at-site rainfall frequency analysis. Especially, the GEV distribution and Gumbel distribution which frequently used distribution in the fields of rainfall frequency distribution are used and compared. Also, the results of two distribution are analyzed and compared in the aspect of uncertainty.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.11 no.1
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• pp.55-66
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• 1993

본 논문에서는 최근에 소개된 일반화중력모형(Generalized Gravity Model)파라메터의 최우추정치(Maximum Likelihood Estimates) 계산을 위한 새로운 알고리즘을 이론적으로 도출하였다. 개발된 알고리즘은 첫째 계산속도, 둘째 정밀도, 셋째 모형변수(예컨데 통행시간, 통행비용 등)들 간에 공선성(multicolinearity)이 존재할 경우의 계산능력, 넷째 대규모 스케일의 기.종점자료(large O-D Matrices)에 적용시의 계산능력, 다섯째 모형변수의 개수에 따른 계산능력의 평가기준에서 그 계산실적이 기존의 알고리즘과 비교 평가 되었다. 제안된 기법중에서 Modified Scoring 기법은 계산속도 및 정밀도등 앞서 나열한 계산능력의 평가기준 중 모든 부문에서 매우 탁월한 계산실적을 보이는 것으로 판명되었다. 따라서 최선의 추정치를 보장하는 최우추정기법이 대규모 스케일의 교통계획 적용에도 큰 비용(시간)부담없이 손쉽게 적용될 수 있게 되었다. 제안된 새로운 알고리즘의 적용시 교통계획분야에 가져올 수 있는 기대효과는 다음과 같다. 첫째, 최우추정법이 대규모 O-D 통행표에 쉽게 적용될 수 있고 또한 PC등 소형 컴퓨터에서도 처리가 쉽다. 둘째, 모형설명변수의 자유로운 선택등 통계적실험(experimentation)을 가능케 한다. 셋째, 중력모형이 내재되어 있는 결합모형(Combined Model)의 정산속도를 높인다. 넷째, IVHS(Intelligent Vehicle and Highway System)와 같은 분야에서 온라인(On-line)모형정산을 가능케 할 수 있다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.1
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• pp.46-51
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• 2001

2D로 확장한 HMM은 다수 제안되었지만 엄밀한 의미에 있어서 2D HMM이라고 하기에 부족한 점이 많다. 본 논문에서는 기존의 랜덤 필드 모형이 아닌 새로운 2D HMM을 제안한다. 상하 및 좌우 방향의 causal chain 관계를 가정하고 완전한 격자 형성 조건을 두어 2D HMM의 평가, 매개 변수를 추정하는 알고리즘을 제시하였다. 각각의 알고리즘은 동적 프로그래밍과 최우 추정법에 근거한 것이다. 변수 추정 알고리즘은 반복적으로 이루어지며 국소 최적치에 수렴함을 보였다.