Accurate weight prediction methods are an essential of the ship design in both ship cost managements and performance satisfactions. When no parent or similar ships are available, an adequate method of the ship weight estimating is required. In this study, there was carried out to develop the ship weight estimating method for the preliminary design phase. The weight estimating methods were first surveyed by the references and summarized their characteristics. The weight estimation method by statistical approach was developed for the container ship because the containerized transportation markets is gradually growing and ship's size and loading capacity are rapidly enlarged. The correlation analysis and the multiple regression analysis were used for developing the weight estimating method. As a results of evaluating the developed method, the error ratio of the variation between estimated weight and ship's data was about 5%. And it was only 1% difference with the calculating weight of conceptual design results by shipyard design team that the estimating weight of ultra-large container ship was predicted by the developed method.
수공구조물을 설계하기 위해서는 설계수문량을 빈도해석을 통해 산정할 수 있다. 빈도해석 중 지점빈도해석을 보완한 지역빈도해석을 적용하기 위해서는 군집분석을 통한 지역구분이 무엇보다 중요하다. 또한 스케일 성질(scaling property)은 강우의 시 공간적 특성을 지속기간별 관측된 강우자료를 이용하여 재현기간에 대한 지속기간의 함수로 강우의 IDF곡선을 제시할 수 있는 방법이다. 따라서 스케일 성질을 통해 군집된 지역에서의 강우자료에 적용하여 스케일 인자(scaling exponent)를 추정한 후 수문학적 동질성을 통계적 특성으로 설명하고자 한다. 본 연구를 수행하기에 앞서 군집 분석은 4개의 군집방법(평균연결법, Ward방법, Two-Step방법, K-means방법)을 적용하였고, 한강유역에 위치한 104개의 강우지점은 4개의 지역으로 구분하는 것이 적절하다고 판단되어 비계층적 방법인 k-means방법을 이용하여 지역을 구분하였다. 본 연구에서는 군집된 결과를 바탕으로 4개의 지역으로 구분된 지역에 포함된 강우지점을 대상으로 스케일 인자를 추정하고 수문학적 동질성을 통계적 방법으로 제시하고자 한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제5권1호
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pp.49-57
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1994
기존의 퍼지회귀모형은 모수의 퍼지성질에 의해 관측된 종속변수의 변동을 설명하는 방법이다. 그러나 일반적으로 종속변수에 영향을 미치는 모든 독립변수를 모형화하는 일은 불가능하므로 종속변수가 삼각퍼지숫자로 관측된 경우 모형화되지 않은 변수들의 영향을 랜덤 오차항으로 두는 퍼지확률회귀모형을 소개하고 이에 따른 모수추정법을 다룬다. 이 방법은 통계적 회귀모형의 일반화로 간주할 수 있다.
본 연구는 철근콘크리트 단층 구조물의 구조 부재 위치에 대한 비파괴검사법을 이용한 추정 신뢰도를 알아보기 위해 기둥, 벽체, 보 및 슬래브로 구성된 실험체를 제작하고, 기존 추정식과 비교 과정에서 정확한 분석을 위해 오차율 비교와 모평균 구간 추정을 사용하여 통계적 접근을 통한 신뢰성을 분석하고자 한다. 그 결과, 초음파속도법을 이용하여 압축강도를 추정한 결과와 코어시험 결과를 비교한 전체 평균 오차율은 18.8%, 반발경도법을 이용하여 압축강도를 추정한 결과와 코어시험 결과를 비교한 전체 평균 오차율은 20.1%가 도출되어 현장 적용성을 확인하였다. 그리고 부재별 신뢰성 부분에서 초음파속도법과 반발경도법을 이용하여 신속하고 효율적인 구조물 안전진단을 하기 위해서 각각 벽체 부재와 보 부재를 중심으로 압축강도 추정 시 신뢰도 높은 결과를 도출되는 것을 확인하였다.
정상조건에서 수명이 상당히 긴 개체의 생명검사(Life Test)를 현실적으로 수행하기 위하여 제안된 충격생명검사에 관하여 고찰하였다. 생명검사의 결과로 얻는 자료의 통계적 분석을 위하여 이미 제안된 모형의 검토와 이들을 일면 포함하는 모형을 제시하고 그에 따르는 통계적 추론 과정을 최대우도추정법과 가중최소자승법을 사용하여 토의하였다. 한편 검사를 계획할 때 발생하는 실험설계의 문제를 검토하고 단순 계단적 충격검사에서 잘려진 자료(Consored Data)를 포함한 경우를 연구하였다.
우리나라에는 1995년부터 전국에 지하수 관측소를 설치하여 2005년에 320개소를 완료하였으며, 일 4회 지하수위 자료가 자동 측정되고 있다. 지하수 수위 강하곡선법으로 산정한 관측 지점에서의 지하수 함양율 자료의 평균값을 유역 평균 함양율로 사용하는 것은 대표성이 결여되어 있기 때문에 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 지하수위 미계측 지역을 대상으로 지하수 함양율을 추정할 수 있도록 223개 관측 지점의 특성 인자와 지하수 함양율과의 관계를 통계적 기법을 활용하여 분석하고 이를 토대로 회귀모형을 구축하였다. 본 연구에서는 군집분석을 통하여 분석대상 관측정을 선정하고, 분산분석을 통하여 지하수 함양량 추정에 필요한 4가지 인자(대상 지점 인근하천의 규모, 하천까지 거리, 지형 경사도, 암석 성인)를 추출하였으며, 이들 인자에 대한 각 관측지점의 특성 자료를 수집하여 회귀 모형에 적합시킨 결과 미계측 지역의 지하수 함양율 추정이 가능한 것으로 평가되었다.
다수의 연구들이 환경적 형평성 분석에 있어서 환경위험의 영향권 내에 있는 인구를 추산하기 위하여 흔히 단순면가중내삽법을 사용하고 있지만, 그 도출된 결과치는 불가피하게 부정확하다. 왜냐하면, 단순면가중치법은 인구가 원시구역 내에서 균등하게 분포되어 있다는 것을 비현실적으로 전제하고 있기 때문이다. 두 개의 대안적인 면가중치법, 즉 지능형 면가중치법과 회귀법은 주택의 위치에 관한 추가적인 지리적 정보를 이용함으로써 환경위험의 영향권 내에 있는 인구를 추정하는데 있어서 분포적인 편차를 설명할 수 있다. 본 연구는 환경적 형평성 분석에 있어서 환경위험의 영향권 내에 있는 인구를 추정하기 위한 다섯 개의 면내갑법을 탐색하고, 상이한 면내삽법에 대한 환경적 형평성의 민감도를 분석하고자 한다. 본 연구는 면내삽 과정에서 원시구역과 목표구역에 위성영상으로부터 추출된 토지피복의 분포와 같은 추가적인 지리정보를 제공하기 위하여 GIS 기법을 사용하였다. 독립표본 t-test통계량은 환경적 형평성 가설을 검정하기 위하여 사용되었다. 또한, 편재계수는 상이한 면내삽법에 따른 인구추정치의 상대적 변이성을 비교하기 위하여 계산되었다. 본 연구는 사례지역에서 환경적 형평성 분석의 결과는 환경위험의 영향권 내에 있는 인구를 추정하기 위해서 사용된 면내삽법에 민감하지는 않았지만, 상이한 면내삽법들이 사용됨에 따라 그 추정치는 대개 변동적 이었다는 것을 규명하였다. 이것은 환경적 형평성에 대한 통계적 분석결과는 어떤 면내삽법을 사용하느냐에 따라서 어느 정도까지는 변할 수 있다는 것을 암시한다.
본 논문에서는, 소규모 시뮬레이션을 통하여 수집된 표본에 통계적인 추정방법을 적용하여 모델을 구하는 경험적 모델링 기법을 제안한다. 이 기법을 이용하여 대칭형 구조를 갖는 다중프로세서 시스템에서의 캐시접근실패율을 위한 두 종류의 모델을 구하였다. 목표시스템의 사양이 고정되었을 때 입력데이타의 크기변화에 따르는 모델과, 입력데이타의 크기가 고정되었을 때 목표시스템의 프로세서 수의 변화에 따르는 모델이다. 모델의 정확성을 제고하기 위하여 한 프로그램에 존재하는 공유데이타들에 대하여 종류별 캐시접근실패에 대한 개별적인 모델들을 구한 후 이들을 종합함으로써 최종적인 모델을 구하였다. 또한 최소 제곱 추정법과 로버스트 추정법을 병용하여 이탈점으로 인한 왜곡을 최소화함으로써 모델의 정확도를 향상시켰다. 경험적 모델링은 표본에 대한 분석이 필요 없으면서도 모델의 정확도가 매우 높다. 또한 소규모의 시뮬레이션만 수행하면 되고, 실험을 통하여 일련의 표본을 수집할 수만 있으면 모든 분야의 연구에 적용할 수 있다. 경험적 모델을 이용한 24가지 경우의 예측시도 중 17번의 경우에는 $1\%$ 미만의 예측오차율을 보였으며, 나머지 경우에도 매우 높은 정확도를 보였다. 특히 프로그램의 실행양식이 불규칙하거나, 표본의 수가 충분하기에는 부족한 경우에도 좋은 결과를 보여준다.
수위-유량 관계 곡선식에 포함되어져 있는 매개변수를 추정하기 위해 많이 사용되는 로그선형 회귀분석은 잔차의 비등분산성(heterocesdascity)을 고려하지 못하므로 본 연구에서는 의사우도추정법(Pseudo-likelihood Estimation, P-LE)에 의해 분산함수를 추정하고 이와 함께 회귀계수를 추정할 수 있는 방법을 제시하였다. 이 과정에서 제시된 회귀잔차를 최소화하기 위하여 SA(simulated annealing)이라는 전역 최적화 알고리즘을 적용하였다. 또한 수위-유량 관계 곡선식은 단면 등의 영향으로 인해 구간에 따라 각각 다르게 구축되어져야 하므로 이를 보다 객관적으로 판단하고 분리 위치를 정확히 추정하기 위하여 Heaviside 함수를 의사우도함수에 포함시켜 결과를 추정하도록 하였으며, 2개의 구간을 가지는 유량자료를 이용하여 제시된 방법의 합리성을 통계적으로 실험하였다. 이와 같이 통계적 실험을 통해 제시된 방법들이 기존 방법과 비교하여 가질 수 있는 장점을 파악하였으며, 제시된 방법들을 금강유역 5개 지점에서 대해 수행하여 효율성을 검증하였다.
바다를 항해하는 선박은 수면 상부 선체가 공기저항을 받게 된다. 이 공기저항은 수면 상부 선체의 형상, 선속, 풍속 그리고 풍향의 영향을 받는다. 공기저항을 추정하는 실험적인 또는 통계적인 방법은 사고 선박의 예인력을 계산하는 중요한 절차 가운데 하나이다. 본 논문에서는 수면 상부 선체의 투영면적과 선속과 풍속과 풍향을 변수로 사용하여, 실험 또는 통계 분석 방법으로 공기저항을 간편하게 추정하는 방법을 보여주었다. 이 방법들은 기존의 사고선박 예인력 추정을 위한 전산 프로그램에 적용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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