• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권4호
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• pp.797-810
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• 2017

한반도는 매년 태풍의 위험에 노출되어 있다. 태풍은 강풍과 강우가 동반되는 열대성 저기압으로 사회 경제적으로 막대한 피해를 유발한다. 현재의 자연재해 경고 시스템은 풍속과 강우를 구분하여 위험을 감지토록 설계되어 강풍과 폭우를 동반한 태풍의 위험을 경고하는데 한계점이 존재한다. 코플라모형은 확률변수들 사이의 복잡한 의존성 구조를 파악하기 위해 단변량분포의 집합을 다변량분포로 연결하는 모형으로 강우, 홍수, 가뭄 등의 분야에서 활발하게 연구되고 있다. 본 연구에서는 한반도에서 태풍에 가장 많이 노출된 도시인 부산과 제주도의 기상 관측소 (ASOS)에서 수집된 1904년 4월 9일부터 2015년 12월 31일까지 일강수량 (precipitation), 일최대풍속 (maximum wind speed) 자료를 이용하였다. 각 변수의 주변부확률을 추정하기 위해 두꺼운 꼬리 분포인 로그정규분포, 감마분포, 와이블분포를 고려하였다. 주변부 확률분포의 적합성검정은 Kolmogorov-Smirnov와 Cramervon-Mises, Anderson-Darling 검정통계량을 이용하였다. 코플라모형을 위해 순위를 기반으로 한 유사자료 (pseudo observation)를 생성하여 두 변수 간 의존성을 추정하였다. 강풍과 폭우의 의존성을 설명하기 위한 코플라모형으로 타원형, 나선형, 극단치 코플라모형이 고려되었다. 코플라모형의 적합성은 Cramer-von-Mises로 검정하였고, 교차검증을 통해 최적모형을 선택하였다. 연구결과 일강우량과 풍속의 주변부 확률분포로 대부분 로그정규분포가 적합하였다. 부산의 일평균풍속에 따른 일강우량은 t 코플라, 일최대풍속에 따른 일강우량은 Clayton 코플라가 최적모형으로 선정되었다. 제주도의 일최대풍속에 따른 일강우량은 정규코플라, 일강우량에 따른 일평균풍속은 Frank 코플라, 일강우량에 따른 일최대풍속은 Husler-Reiss 코플라가 최적모형으로 선택되었다.

• 응용통계연구
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• 제29권1호
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• pp.267-277
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• 2016

본 연구에서는 잔차를 이용하여 오차항의 코플라 함수를 추정하는 문제를 고려하였다. 확률적 회귀모형을 개별모형으로 갖는 경우, 오차항 대신 잔차들의 경험적 분포함수를 이용하여 구한 코플라 모수에 대한 준모수적 추정량의 성질을 살펴보았으며, 이 추정량이 일치추정량이 되기 위한 조건을 구하였다. 응용사례로 코플라-자기회귀이동평균 모형을 다루었으며, 모의실험을 통해 자기회귀 근사를 통해 얻은 잔차를 이용하여 계산한 추정량의 성질도 살펴보았다.

• 응용통계연구
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• 제30권2호
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• pp.203-213
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• 2017

우리는 이변량 경시적 자료의 조건부 결합 분포를 추정하기 위하여 회귀 모형과 코플라 모형을 연구하였다. 주변 분포의 추정을 위하여 시변 변환 모형을 고려하였고, 이변량 반응변수 각각에 대한 주변 분포를 가우시안 코플라를 이용하여 결합하여 조건부 결합 분포를 추정하였다. 우리가 제안한 모형은 조건부 평균 모형만으로 자료를 설명하기 어려운 경우에 적용될 수 있다. 시변 변환 모형과 가우시안 코플라 모형을 결합한 본 논문의 방법은 반복 측정된 이변량 경시적 자료에 대한 모형화가 용이하며 해석하기 쉬운 장점이 있다. 우리는 본 논문의 방법을 반복 측정된 이변량 콜레스테롤 자료를 분석하는데 적용하여 보았다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권3호
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• pp.689-700
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• 2016

본 논문에서는 이변량 경시적 자료의 조건부 결합 분포를 추정하기 위하여 회귀 모형과 코플라 모형을 연구하였다. 주변 분포의 추정을 위하여 시변 전환 모형을 고려하였고, 이변량 반응변수 각각에 대한 주변 분포를 경험 분포를 이용한 비모수적 코플라를 이용하여 결합하여 조건부 결합 분포를 추정하였다. 주변 분포 모형의 모수 추정치는 추정방정식의 해로 얻어낼 수 있으며 우리가 제안한 모형은 조건부 평균 모형만으로 자료를 설명하기 어려운 경우에 적용될 수 있다. 시변 전환 모형과 비모수적 코플라 모형을 결합한 본 논문의 방법은 반복 측정된 이변량 경시적 자료에 대한 모형화가 모형에 대한 가정에서 비교적 자유로운 장점이 있다. 우리는 본 논문의 방법을 반복 측정된 이변량 콜레스테롤 자료를 분석하는데 적용하여 보았다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제52권12호
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• pp.985-999
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• 2019

전 세계적으로 극심한 가뭄현상이 반복적으로 발생하고 있으며, 이러한 가뭄을 분석하기 위한 연구가 다수 진행되고 있다. 최근 코플라 함수를 활용한 이변량 가뭄빈도해석에 대한 연구가 다수 진행된 바 있으나, 대부분 지점빈도해석에 국한되어 진행되었으며, 통계적으로 부족한 자료의 기간을 보완하기 위한 대안으로 지역빈도해석 개념을 도입한 연구는 미진한 실정이다. 이러한 점에서 본 연구에서는 기존의 베이지안 기법과 코플라 함수를 연계한 이변량 지역빈도해석 모형을 개발하였다. 최종적으로 이변량 코플라 가뭄 지역빈도해석 모형을 한강유역에 적용하여 2013-2015년에 발생한 가뭄 사상을 평가하였으며, 기존에 개발된 이변량 지점빈도해석 결과와 비교를 통해 모형의 해석결과에 대한 신뢰성을 확보하였다. 결과적으로 이변량 지점빈도해석에 비해 가뭄사상에 대한 결합재현기간의 불확실성 구간이 약 3배 가까이 감소하였으며, DIC 통계량 산정결과 약 15 이상 개선된 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 제안된 베이지안 코플라 기반 이변량 가뭄 지역빈도해석 모형은 가뭄자료의 분포특성 및 자료간의 상관성을 효과적으로 재현하는데 유리할 뿐만 아니라, 지역적인 가뭄특성을 효과적으로 평가할 수 있는 장점을 확인할 수 있었다.

• 경영과정보연구
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• 제30권4호
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• pp.359-383
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• 2011

본 연구는 국내 시중은행의 통합위험 측정시 시장위험과 신용위험간에 존재하는 포트폴리오이론에 따른 분산효과에 대해서 실증적으로 검증하였다. 이를 위하여 최근 통합위험 측정에 있어서 연구되고 있는 하향식 통합위험 측정방식, 즉 시장위험과 신용위험의 위험분포도를 도출하고 이들 특성을 유지하면서 결합하는 측정방식을 사용하였다. 한편 비교모형으로는 금융회사의 내부모형을 통해 산출되는 시장위험과 신용위험의 단순합산, 그리고 실무에서 많이 사용되는 위험액 자체에 임의의 상관관계를 고려하는 단순통합모형을 사용하였다. 실증분석에서 시장 및 신용위험 등 위험유형별 위험을 산출하고 코플라 함수를 이용하여 '09.3월말을 기준으로 국내은행에 대한 통합위험을 산출한 결과 내부모형의 단순합산에 비해 분산효과가 31.3%로 추정되어 위험의 분산효과가 존재하는 것으로 나타났다. 포트폴리오이론에 따르면 위험유형별 분산효과뿐만 아니라 위험유형간에도 분산효과가 존재한다는 사실을 시사하고 있는데, 본 연구는 실증적 검증을 통하여 위험유형간에 분산효과가 존재하고 있음을 확인하고 있다. 이러한 결과는 향후 자기자본규제뿐만 아니라 이론적으로나 실무적으로 중요한 의미를 가지며, 감독당국을 포함한 모든 시장 참가자들의 지속적으로 관심을 가져야 할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제48권12호
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• pp.969-979
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• 2015

본 연구에서는 가뭄의 특성분석에 유리하며, 확률론적 접근이 가능한 은닉 마코프 모델(HMM) 기반의 가뭄 분석 기법을 적용하였다. HMM 기반의 가뭄의 심도뿐만 아니라 지속시간을 동시에 평가할 수 있도록 코플라 함수 기반의 이변량 가뭄빈도해석 기법을 도입하여 우리나라의 2015년 가뭄 빈도를 평가하였다. 가뭄빈도분석 결과 최근 40년 자료를 기준으로 영동지방에 비해 영서지방이 전체적으로 가뭄이 발생할 경우 가뭄의 심도가 큰 것으로 평가되었다. 심한가뭄의 발생 비율의 경우에 철원의 경우 10%를 상회하는 등 임진강 유역에서 상대적으로 심한가뭄의 발생비율이 크다는 것을 확인할 수 있었다. 한강유역 일부지점에서는 2014/2015년의 가뭄 지속기간 및 심도의 결합재현기간이 1,000년이 넘는 가뭄이 발생하고 있는 것으로 평가되었다. 특히 북한강 및 임진강 유역에 심한 가뭄이 발생하고 있으며 전반적으로 100년 이상의 기왕최대가뭄을 나타내고 있는 것으로 판단되었다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권9호
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• pp.103-111
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• 2013

SCM의 관리 포인트가 공급중심에서 수요관리 중심으로 옮겨짐에 따라, 정확한 수요 예측을 위한 많은 기법들이 제시되어 왔다. 이 중 변수간의 인과관계 분석을 통한 수요예측이 많이 이루어지고 있음에도 불구하고, 연관된 변수들 간의 상관구조는 상관계수에 의존하였고, 이는 예측의 정확성을 저하시키는 요인으로 작용하였다. 본 논문에서는 기존 방법의 문제점들을 보완하며, SCM에서 발생하는 Heavy Tail형 데이터의 상관구조를 정밀하게 모델링할 수 있는 방법을 제시한다. 상관구조를 파악할 수 있는 프레임웍인 코플라 함수 중에서 Student's t-코플라 함수를 통하여 수요 예측모형을 수립하고, 관련 파라미터를 추정하는 기법을 실험과 함께 제시하였다. 이를 통해, 수요예측에 필요한 변수들 간의 상관구조 파악이 보다 명확해지며, 이는 SCM상의 채찍효과의 완화로 이어져, 안정된 공급 사슬 네트웍의 관리에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.299-299
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• 2022

수문학적 가뭄 발생의 직접적 영향은 강수부족량이나, 다양한 사회경제적 인자들은 수문학적 가뭄에 간접적으로 영향을 미치고 있다. 물관리 선진기관에서는 인간의 활동 및 물관리 방식에 따라 수문학적 가뭄을 심화시키거나 완화시킬 수 있음을 인지하고, 인간의 물사용이 가뭄에 미치는 영향을 평가하기 위한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 강수량 및 미래의 인구변화에 따른 수문학적 가뭄의 영향의 정도를 판단함으로써, 인간의 활동이 가뭄에 미치는 영향을 정량적으로 제시하고자 한다. 충정북도 시군지역을 대상지역으로 선정하였으며, 시군 장래인구 추정값을 미래 인구자료로, 미래 유출량이 산정되어 제공되는 RCP 4.5와 RCP 8.5시나리오를 활용하여 미래 가뭄상황 예측하였다. 강수량 및 인구변화가 수문학적 가뭄에 미치는 영향 평가를 위하여 코플라함수 기반의 베이지안 네트워크 모형이 활용하였다. 베이지안 네트워크는 강수량, 인구밀도, 수문학적 가뭄사이의 관계 도출을 위하여 활용되었으며, 베이지안 네트워크 내의 결합확률의 산정을 위하여 코플라 함수가 활용되었다. 미래의 강수량 및 인구밀도의 변화에 따른 수문학적 가뭄의 영향 관계를 분석한 결과는 다음과 같다. 강수량이 인구밀도보다 수문학적 가뭄의 발생에 영향을 미치며, 약 0.2~0.3 정도 발생확률이 크게 산정되었다. 두 인자를 동시에 고려할 경우, 강수량이 적고, 인구밀도가 높아지는 조건(F(강수량)=0.1, F(인구밀도)=0.9)에서는 조건부 CDF 변화율이 크게 나타나, 곧 수문학적 가뭄의 위험성이 높음을 확인할 수 있었다. 인구밀도는 수문학적 가뭄의 발생 위험성을 높이 알려져 있으나, 정량적으로 그 값을 제시한 연구 사례는 찾기 어렵다. 이에 따라 본 연구에서는 가뭄의 영향정도를 정량적으로 표현하였으며, 한 인자만의 영향이 아닌 두 개 이상의 인자들의 복합적인 영향 정도를 제시함으로써 수치적인 비교가 가능하게 하였다. 미래 추정 인자가 인구자료가 한정적이라 인구 자료만을 활용하여 수문학적 가뭄에 미치는 영향을 분석하였으나, 다른 사회경제적 지표를 활용하여 미래 변화에 따른 미래 수문학적 가뭄의 영향 정도의 비교 및 분석 결과를 바탕으로 가뭄 대응 우선순위 선정을 위한 연구자료로 활용 가능할 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권7호
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• pp.523-534
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• 2021

수문순환 과정에서 강수량의 부족으로 발생된 기상학적 가뭄은 농업 및 수문학적 가뭄으로 전이된다. 기상학적 가뭄과 다르게 농업적 가뭄과 수문학적 가뭄의 발생은 인간 생활에 직접적으로 영향을 미치기 때문에 가뭄의 전이과정을 분석하는 것은 가뭄의 효과적 대비와 대응을 위하여 필요한 일이다. 본 연구에서는 관측된 강수량과 수문모형으로 모의된 자연유출량 자료를 바탕으로 기상학적 가뭄과 수문학적 가뭄을 정의하고, 베이지안 네트워크 모형을 활용하여 기상학적 가뭄과 수문학적 가뭄 간의 전이 관계를 확률론적으로 분석하였다. 베이지안 네트워크의 결합확률을 산정하기 위하여 코플라함수를 활용하였다. 분석 결과, 기상학적 가뭄이 보통가뭄 상황에서는 수문학적 가뭄으로 전이될 확률은 0.41 ~ 0.63, 기상학적 가뭄이 극심한 경우에는 수문학적 가뭄으로 전이될 확률은 0.83 ~ 0.98이었다. 즉, 기상학적 가뭄이 심화됨에 따라 수문학적 가뭄으로 전이될 확률은 증가되었다. 계절별로는 가을에 가뭄전이 발생확률이 0.71 ~ 0.89로 가장 높으며, 겨울에는 0.41 ~ 0.62의 값으로 낮게 산정되었다. 결론적으로 여름에서 가을까지 기상학적 가뭄 심도가 심화됨에 따라서 수문학적 가뭄으로의 전이 확률이 높아지며, 해당 시기 동안 가뭄에 적절한 대응을 수행하면 가뭄의 예방이 가능할 것이다.