• 제목/요약/키워드: 평균-분산 모형

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단순 선형회귀 모형에서 자기공분산에 근거한 최적 추정 방법 (An estimation method based on autocovariance in the simple linear regression model)

  • 박철용
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제20권2호
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    • pp.251-260
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    • 2009
  • 이 논문에서는 단순 선형회귀 모형에서 회귀 계수의 최적 추정량을 구할 수 있는 자기공분산에 근거한 추정 방법을 제시하였다. 이 방법이 직관적으로 매혹적이지는 않지만 이 최적 추정량이 해당 회귀 계수의 불편추정량이 된다. 설명변수가 0과 1사이의 균등간격의 값을 가지면, 오차가 자기회귀 이동평균 모형을 따르면 성립하는 조건 하에서 이 최적 추정량이 최소제곱 추정량과 점근적으로 통일한 분포를 가진다는 것을 보였다. 추가적으로 똑같은 조건 하에서 이 최적 추정량이 해당 회귀 계수에 확률상 수렴한다는 것을 자체적으로 입증하였다.

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목적함수에 따른 다지점 NSRP 모형의 극치강우 재현능력 평가 (Evaluation of Characteristics of Simulated Extreme Rainfall Obtained from NSRP model under Different Object Functions)

  • 조혜미;유재웅;문장원;권현한
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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    • pp.363-363
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    • 2021
  • 수자원설계 및 계획 시 제한된 강우자료로 인해 나타나는 한계를 개선하기 위한 목적으로 추계학적 강수모의 모형을 활용한다. 대표적인 추계학적 강수모형으로 Bartlett-Lewis Rectangular Pulse Modified Model(BLPRM)과 Neyman-Scott Rectangular Pulse Model(NSRPM) 등이 활용되고 있으며, 관측강수량의 통계적 모멘트를 재현할 수 있도록 모형 매개변수를 최적화하는 과정이 필수적으로 요구된다. 기본적으로 모형 매개변수들의 조합을 통해 추정되는 통계적 모멘트와 관측값의 통계적 모멘트를 반복적으로 비교하면서 최적 매개변수를 추정하게 된다. 그러나 상대적으로 적은 관측값을 이용하여 매개변수를 추정하기 때문에, 매개변수 추정이 어려울 뿐만 아니라 매개변수의 불확실성도 큰 특징을 가지고 있다. 모형 매개변수 추정과정에서 다양한 목적함수가 활용되고 있으나, 고려되는 통계적 모멘트가 평균 및 분산 등 2차 모멘트에 제한되고 있어 극치강수량에 대한 재현성은 상대적으로 부족한 부분이 있다. 본 연구에서는 3차 모멘트를 포함한 목적함수를 활용하여 NSRP모형 매개변수를 추정하고, 기존 2차 모멘트를 이용한 매개변수 접근방법과 극치강수량 재현 측면에서 비교를 수행하였다. 최종적으로 유역 단위에서 극치강수량 재현효과를 평가하기 위해서는 면적강수량 추정이 매우 중요하며, 본 연구에서는 이러한 점을 감안하여 강우 지점 간의 상관성을 유지하면서 강우모의가 가능한 다지점 NSRP 모형과 연계하여 극치강우 재현 가능성을 평가하였다.

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배수구조를 기반으로 한 Clark 모형의 재해석 (Re-Analysis of Clark Model Based on Drainage Structure of Basin)

  • 박상현;김주철;정동국;정관수
    • 대한토목학회논문집
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    • 제33권6호
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    • pp.2255-2265
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    • 2013
  • 본 연구에서는 유역의 배수구조를 설명할 수 있는 폭 함수 기반의 Clark 모형을 제안하였다. 시간-면적곡선으로는 지표면과 하천에 대하여 개별적인 동수역학적 특성을 적용한 재조정된 폭 함수를 이용하였다. 선형저수지 추적의 경우 기존의 Clark 모형과 같이 차분화된 형태가 아니라 해석식을 적용하여 수행하였다. 본 연구에서 고려한 주요한 매개변수들로는 지표면평균이송속도 및 하천평균이송속도와 저류상수를 들 수 있다. 실제 매개변수의 추정 과정에는 전역최적화 기법 중의 하나인 SCE-UA 기법을 적용하였다. 또한 Clark 모형으로부터 유도된 순간단위도의 형상은 원점에 대한 1차모멘트와 면적중심에 대한 2, 3차 모멘트로 구분하여 평가하였다. 관측 수문사상의 통계모멘트들과 본 연구에서 추정된 통계모멘트들의 상관계수는 1차모멘트의 경우 0.995, 2차모멘트는 0.993, 3차모멘트는 0.983로 산정되었다. 평균과 분산에 대해서는 추정값과 관측값이 대체로 일치하는 경향을 보여주었다. 그러나 추정된 3차모멘트에 대한 결과는 다소 과대 평가되는 경향을 나타내었다. 제안된 Clark 모형은 순간단위도의 형상을 평균과 분산만을 고려하여 적용한 방법보다 수문곡선의 왜곡 및 첨두좌표의 모의와 관련된 한계점을 개선하였다. 이러한 결과로부터 본 연구에서 제시한 방법론은 배수경로의 이질성과 동적매개변수들의 영향을 적절하게 반영할 수 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 고려한 모멘트들의 변동성은 주로 저류상수의 영향이 크게 나타나고 있으며, 지표면평균이송속도보다는 하천평균이송속도가 크게 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었다. 이로부터 저류상수와 하천평균이송속도가 Clark 모형으로부터 유도되는 순간단위도의 형상을 결정하는데 지배적인 역할을 하는 것으로 확인되었다. 따라서 두 매개변수는 모형의 적용 과정에서 중요하게 고려되어야 할 것으로 판단된다.

제로팽창 모형을 이용한 보험데이터 분석 (A Zero-Inated Model for Insurance Data)

  • 최종후;고인미;전수영
    • 응용통계연구
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    • 제24권3호
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    • pp.485-494
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    • 2011
  • 계수(Count) 데이터는 반응변수가 음이 아닌 계수로, 자동차 사고건수나 지진이 일어난 횟수, 보험처리 발생건수 등을 말한다. 이런 경우에는 주로 포아송 회귀모형을 사용하지만, 평균과 분산이 동일한 경우만 이용될 수 있다는 제약이 따른다. 실증적 자료에서는 그룹 간 이질성으로 인해 분산이 매우 큰 과대산포(Overdispersion) 현상을 볼 수 있는데, 이를 무시할 경우 회귀계수나 표준오차가 편의되는 현상이 발생한다. 보험은 보장성 개념이 강하기 때문에 실제로 보험처리가 발생하지 않는 경우가 많아, 보험처리 건수에 '0'값이 있을 수 있다. 본 논문에서는 '0'값이 많은 자료의 분석을 위해 제로팽창 모형(Zero-Inflated Model)을 고려하고, 여러 모형들의 효율성을 실증자료를 통하여 비교하였다. 실증 자료 분석 결과, 과대산포와 제로팽창 현상이 존재하는 자료에서 제로팽창 음이항 모형(Zero-Inflated Negative Binomial Regression Model)이 가장 효율적인 모형임을 보여 주었다.

하천에 유입된 오염물질의 2차원 혼합 분석을 위한 드론의 활용 (Application of Drone for Analysis of 2D Pollutant Mixing in River)

  • 서일원;백동해
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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    • pp.100-100
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    • 2017
  • 하천에 유입된 오염물질의 2차원 혼합거동은 하천 주흐름에 의한 이송현상과 유속 성분의 수심평균 값에 대한 공간적 편차로부터 야기되는 분산현상으로 설명 할 수 있다. 이는 3차원 이송확산 방정식으로부터 수심 적분된 2차원 이송-분산 방정식으로 수학적 유도가 가능하며, 수심방향으로 적분하는 과정에서 발생되는 농도의 분산항은 Taylor Dispersion 개념에 기초하여 종방향 및 횡방향의 2차원 분산계수로 표현된다. Fischer(1978)는 연직방향 유속분포로부터 2차원 분산계수를 추정하는 해석해를 수학적으로 유도하였으나, 실제 하천에서 정밀한 연직방향 유속분포를 계측하는 것은 많은 비용 및 노동력을 초래한다. 따라서 선행 연구자들은 2차원 혼합모형의 분산계수를 산정하고자 실험적 방법으로써 추적자실험을 수행하였다. 추적자실험은 추적자 물질을 수체에 주입한 후 농도의 변화를 관측함으로써 추적자물질이 하천에서 이송 및 분산되는 과정을 이해하는데 유용하다. 기존의 추적자실험은 고정된 위치에서 농도를 계측하여 시계열적인 농도의 변화를 관측한 후, 오염운 동결가정을 통해 종,횡방향 분산계수의 산정이 가능하지만, 오염물질 농도의 공간적 분포를 얻기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 기존의 추적자실험법의 한계를 극복하고자 형광물질을 이용한 추적자실험을 수행함과 동시에 드론에 장착된 디지털카메라를 이용하여 항공영상을 취득 및 분석하여, 하천에 주입된 형광물질의 농도분포를 시공간적으로 추출하는 기법을 개발하고, 이를 바탕으로 오염물질의 2차원 혼합거동을 분석하였다. 본 실험은 한국건설기술연구원의 안동하천실험센터의 A3실험수로에서 수행되었으며, 실험수로는 평균 하폭 5 m, 평균 수심 0.44 m, 유량 $0.96m^3/s$의 실제 소규모 하천과 유사한 축척을 가지고 있다. 추적자물질은 Rhodamine WT 용액이 사용되었으며, 실험수로 내 설치된 15개의 형광광도계(YSI-600OMS)를 이용하여 농도를 측정하였다. 항공영상의 취득을 위해 이용된 드론은 DJI-Phantom 3 Professional 이며, 3840x2160의 해상도로 초당 30 frame의 동영상으로 취득되었다. 영상의 정합 및 좌표화를 위해 RTK-GPS를 이용하여 12개의 지상 기준점의 좌표를 취득한 후, 사영변환을 통해 영상좌표를 지상좌표로 변환하였다. 영상의 픽셀값을 농도장으로 변환하기 위해 각 RGB 밴드의 픽셀값을 통계적으로 분석하여 농도장으로 변환하였으며, 영상으로부터 얻은 농도장은 형광광도계에 의해 실측된 농도와 결정계수 0.9이상의 수준으로 정확도를 나타냈다.

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강우 강도에 따른 일반국도 지방부 도로의 평균속도 변화 분석 (Analysis of Provincial road in National Highway Average Speed Variation According to Rainfall Intensity)

  • 김태운;오주삼
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제15권4호
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    • pp.510-518
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    • 2015
  • 기상조건이 교통 상황에 미치는 영향은 이미 알려진 사실이나 관련 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 일반국도 지방부 도로에서 강우 수준에 따른 속도 변화를 분석하였다. 분석결과 강우 시 평균속도는 3.2% 감소하였고 교통량이 방향별로 200대/시 이하인 경우 최대 8.8% 감소하는 것으로 분석되었다. 이는 지방부 도로의 경우 자유 교통류 상황에서의 속도가 상대적으로 크게 감소했기 때문으로 판단된다. 또한 속도-교통량 그래프를 활용하여 강우 시 속도 감소 모형을 추정하고 통계 검증을 수행하였다. 추정된 모형은 강우 수준이 높을수록 기울기가 완만해졌으며, 이는 자유 교통류 상황에서의 속도가 상대적으로 크게 감소한 결과이다.

하천유량의 모의발생을 위한 추계학적 모형의 적용에 관한 연구 (A Study on the Stochastic Modeling for Stream Flow Generation)

  • 이주헌
    • 한국방재학회 논문집
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    • 제1권2호
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    • pp.115-121
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    • 2001
  • 실측자료가 충분하지 못한 단기간의 유출량 자료로부터 추계학적 모형에 의해 장기간의 자료를 모의발생시키는 목적은 수공구조물의 설계에 필요한 설계홍수량의 산정 및 수자원 시스템의 운영조작 방침을 결정하기 위한 풍부한 입력자료를 제공하는데 있다. 특히 본 연구에서는 단일지점이 아닌 다지점에 대한 지점간 서로의 연관성을 고려한 하천유량의 추계학적인 모의 발생기법인 다변량 자기회귀 모형을 적용하고자 한다. 따라서 본 연구에서는 낙동강유역의 2개 지점에 대하여 다변량 모형을 적용하여 모의 발생된 월유량과 실측치를 통계적으로 비교, 분석하였다. 모의발생된 월유량과 실측치를 평균, 분산, 왜곡도, 상관관계 등에 의해 비교, 분석한 결과 모의발생된 월유량과 실측치는 통계적으로 매우 유사하게 나타났다.

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고속도로 평면선형상 사고빈도분포 추정을 통한 음이항회귀모형 개발 (기하구조요인을 중심으로) (Fitting Distribution of Accident Frequency of Freeway Horizontal Curve Sections & Development of Negative Binomial Regression Models)

  • 강민욱;도철웅;손봉수
    • 대한교통학회지
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    • 제20권7호
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    • pp.197-204
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    • 2002
  • 교통사고예측 및 예방을 위해서는 실제적으로 도로설계과정에서 제어가 가능한 도로 기하구조요소에 대한 사고관계를 파악함이 타당하다. 즉, 도로의 설계자는 도로건설에 앞서 기하구조요소와 사고와의 관계를 현장자료를 통해 정확히 밝혀 도로설계에 반영해야 한다. 이를 위해, 교통사고의 빈도분포를 박히는 것은 가장 기본이 되는 일이며, 교통사고 예측모형개발에 선행되어야 한다. 일반적으로 교통사고건수의 경우 분산이 평균보다 큰 과분산(overdispersion)의 특징을 가지고 있어 음이항 분포를 따른다고 알려져 있다. 따라서 본 논문은 사고모형의 개발에 앞서, 사고발생지점에 대한 도로설계요소와 기타 잠재적인 사고발생 관련요인이 비교적 잘 파악되어있는 호남고속도로를 중심으로 평면 선형상 곡선부에 대하여 교통사고의 분포를 적합도 검정을 통해 알아보고자 하였다. 사고자료는 한국도로송사의 호남고속도로 5년(1996∼2000)간 자료를 분석에 맞게 정리하였으며, 강민욱과 송봉수(2002)에서 제시한 평면선형에 있어서의 구간분할법을 이용하여 배향곡선구간과 단일곡선구간에 대한 사고분석을 하였다. 적합도 분석결과, 예상대로 음이항분포가 사고건수를 설명하기에 가장 적합한 확률분포로 제시되었으며, 이를 통해 최우추정법을 이용한 음이항회귀모형을 개발하였다. 구간분할법을 적용한 음이항회귀모형의 경우, 기존의 확률회귀토형에 비하여 높은 결정계수를 갖았으며, 모형에서 적용된 기하구조요소로는 차량 노출계수, 곡선반경, 단위거리 당 편경사변화값 등이다.

AICc와 BIC를 이용한 비정상성 GEV 모형의 적용 (Application Study of Nonstationary GEV Model for Annual Maximum Precipitation Data using AICc and BIC)

  • 김한빈;김수영;김태림;허준행
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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    • pp.143-143
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    • 2015
  • 기존의 빈도해석에서는 자료의 정상성을 가정하며, 이에 따라 적정모형 선정 시에 $x^2$ 검정이나 PPCC(Probability Plot Correlation Coefficient)검정과 같은 적합도 검정방법을 사용한다. 하지만 자료에서 경향성이 나타나거나 평균, 분산, 매개변수 등이 시간에 따라 변하는 등의 비정상성 현상들이 관측됨에 따라 비정상성 빈도해석에 관한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 비정상성 빈도해석에서는 시간항과 같은 공변량이 포함된 매개변수를 가지는 비정상성 모형을 적용하게 되는데, 시간에 따라 매개변수가 계속 변하므로 매개변수에 따라 검정통계량이 고정되어 있는 기존의 적합도 검정방법의 적용이 어렵다. 따라서 비정상성 빈도해석의 적정 모형 선정에 적용할 수 있는 방법으로 최우도 함수에 기반한 모형 평가 방법인 AIC와 BIC가 추천되고 있으며 자료길이가 충분하지 않은 경우에는 AIC 대신하여 AICc의 사용이 추천되고 있다. 본 연구에서는 극치사상을 나타내는데 적합한 분포형인 GEV분포형의 위치, 규모 매개변수를 시간항으로 나타낸 다양한 비정상성 GEV모형에 대하여 Monte-Carlo 모의실험을 통해 AICc와 BIC의 적용성을 검토하였으며, 비정상성이 관측되는 실측 자료에 적용해보았다.

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한우의 개량 체계 모의실험을 위한 모형 개발 (Development of Sumulation Model for Breeding Schemes of Hanwoo(Korean Cattle))

  • 주종철;김내수
    • Journal of Animal Science and Technology
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    • 제44권5호
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    • pp.507-518
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    • 2002
  • 가축 육종 체계 또는 선발방법의 상호 비교를 할 수 있도록 다형질 컴퓨터 모의실험을 위한 확률모형을 개발하고, 기존 연구결과로부터 얻어진 평균과 상가적 유전효과 및 잔여오차의 분산 및 공분산 값을 실험 모수로 사용하여 모의실험 축군을 생성하였고, 선발방법은 임의교배, 표현형가, 참육종가 및 추정육종가에 의한 선발 중에서 선택할 수 있도록 하였다. 개체의 육종가는 MTDFREML package를 사용하여 추정하였다. 모의실험 프로그램의 정확성을 검증하기 위하여 크기가 다른 세 축군을 20년간 임의교배하여 모의실험한 결과, 평균값과 분산 및 공분산 값은 모의실험 모수로 주어진 값과 비슷하였고, 축군의 크기가 클수록 모의실험 모수로 주어진 값에 더욱 근접하였으며 표준오차가 작아졌다. 임의교배를 계속함에 따른 근교계수와 축군 평균 및 분산의 변화를 확인하기 위하여 종모우 1두, 종빈우 10두를 유지하는 소축군 10개를 500년간 모의실험 한 결과, 근교계수의 변화는 이론적 추정함수와 비슷하였으며, 평균값은 작은 축군에서 세대에 따라 임의부동현상을 보였지만 근교계수가 증가하여 1에 가까워지면 일정한 값으로 수렴하였다. 축군내 분산은 근교계수의 증가에 따라 감소하였다. 이상의 결과를 보면, 모의실험 모형에 의해 생성된 축군의 자료는 모의실험 모수와 같은 통계적 특성을 유지하는 것으로 사료된다.