본 연구에서는 년 최대치 계열을 이용한 빈도분석이 지구온난화의 영향을 반영하기 어렵다는 단점을 극복하기 위한 목적으로 혼합분포의 개념(유철상 등, 2002) 및 GCM 시나리오를 이용하여 향후 10년후에 설계강수량이 어떻게 변할 것인가 대해서 혼합감마분포에 대해서 살펴보았다. 이렇게 추정된 확률강수량의 변화폭$(\%)$은 GUMBEL 년 최대치에 의한 확률강수량에 적용하였다. 본 연구의 결과를 정리하면 다음과 같다. (1) 혼합감라분포를 이용한 설계강수량 추정치는 GUMBEL 분포를 적용하여 년 최대치 자료를 분석한 결과 유사한 것으로 파악되었다. (2) 혼합감마분포의 매개변수와 우기 강수량간의 상관은 통계학적으로 유의한 것으로 파악되었다. (3) $2{\times}CO_2$ 조건에 대한 5개의 GCM 예측치를 적용한 결과 향후 10년후의 100년 빈도 설계강수량은 현재에 비해 GCM에 따라 천안($-0.011\~0.021\%$ 변동, 평균 $0.005\%$ 증가), 부여($-0.036\~0.078\%$ 변동, 평균 $0.012\%$ 증가), 보령($-0.041\~0.089\%$ 변동, 평균 $0.014\%$ 증가), 서산($-0.040\~0.085\%$ 변동, 평균 $0.013\%$ 증가)를 나타내는 것으로 파악되었다. 이러한 변화는$2{\times}CO_2$ 상황이 50-100년 사이에 도래한다는 일반적인 관측을 고려하면 아주 미미한 결과라 판단된다.
본 연구에서는 혼합 확률밀도함수를 이용한 면적감소계수의 추정법을 제안한다. 기존 면적감소계수의 추정에는 동시간 강우자료가 필요하나 그런 자료를 충분히 추하기는 쉽지 않다. 본 연구에서 제안하는 방법은 보다 가용한 일 강우자료를 이용하는 방법으로 강우의 간헐성을 고려하기 위해 연속분포가 아닌 혼합분포를 이용한다. 본 연구에서는 혼합감마분포를 이용하여 금강유역의 면적감소계수를 추정하였으며, 그 결과 보다 쉽게 아울러 기존의 방법에 의한 결과와 잘 대비되는 결과를 얼을 수 있었다.
본 논문은 신호와 잡음이 혼합된 관측치로부터 신호 관측치를 분류하는 문제를 다룬다. 잡음은 가우시안 분포를 따르고 신호는 감마 분포를 따른다고 가정할 때 관측치의 분포는 가우시안과 감마의 혼합 분포를 따르게 된다. EM 알고리즘을 통해 혼합 모델의 모수를 추정하고 신호 및 잡음을 분류하는 것을 다중 가설 검정으로 간주하여 베이즈 오류를 바탕으로 분류를 위한 경계치를 설정한다. 제안하는 방법을 분광 데이터에 근거하여 철강 제품에서 개재물 유무를 검출하는 문제에 적용하였고 별도의 시뮬레이션 데이터를 통해 성능의 우수성을 보였다.
본 연구에서는 혼합 확률밀도함수를 이용한 면적감소계수의 추정법을 제안한다. 기존 면적감소계수의 추정에는 동시간 강우자료가 필요하나 그런 자료를 충분히 구하기는 쉽지 않다. 본 연구에서 제안하는 방법은 보다 가용한 일 강우자료를 이용하는 방법으로 강우의 간헐성을 고려하기 위해 연속분포가 아닌 혼합분포를 이용한다. 본 연구에서는 혼합감마분포를 이용하여 금강유역의 면적감소계수를 추정하였으며, 그 결과 보다 쉽게 아울러 기존의 방법에 의 한 결과와 잘 대비되는 결과를 얻을 수 있었다.
최근 우리나라에서 폭설이 증가하고 있으며, 이로 인한 피해액 또한 증가하고 있다. 우리나라는 전국적으로 폭설로 인한 피해를 줄이기 위해 내설 설계기준 마련 등의 노력을 하고 있으나, 강설 자료의 특성으로 기준 설정에 어려움이 있다. 본 연구에서는 우리나라 남부 지역에 있는 진주, 창원, 합천 지점의 적설량에 대한 수문통계학적 빈도분석을 수행하여 최심신적설량에 대한 설계수문량을 정량적으로 산정하였다. 자료의 특성상 연도별 측정값이 '0'인 경우가 존재하여 기존의 빈도분석 방법을 적용할 경우 매개변수의 추정이 불가능한 상황도 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 혼합분포함수를 이용하였고, 분포모형으로는 대수정규, 일반화 파레토, 일반화 극치, 감마, 검벨, 와이블 분포를 적용하였다. 적용 결과, 단일분포함수를 적용할 때 보다 혼합분포함수를 적용할 때 확률적설심이 더 작게 산정되었으며, 전체적으로 관측값이 간헐적으로 나타나는 지점에서 혼합분포함수의 적용성이 우수한 것으로 판단된다.
시판 유기질 퇴비(우분, 돈분, 계분 및 혼합분) 16종의 총 호기성 세균수, 대장균 및 대장균군 그리고 Salmonella에 대한 미생물 오염도를 파악하고, 미생물 오염도 저감화 및 위생성 향상을 위해 감마선을 조사한 후 미생물 사멸도를 측정하였다. 총 호기성 세균수는 우분, 돈분, 계분 및 혼합분의 경우 $10^4{\sim}10^\;CFU/g$으로 유의적인 차이를 나타내지 않았다. 대장균군은 16종의 시료 중 12종의 시료에서 $10^1{\sim}10^3\;CFU/g$의 분포를 나타내었고, 대장균은 3종의 시료에서 $10^1{\sim}10^2\;CFU/g$의 분포를 나타내었다. 또한 SS agar plate 분리 enteric group 미생물은 계분제품 중 1종에서만 검출되었다. 한편 총 호기성세균은 10 kGy 감마선 조사에 의해서 평균 4 log cycle 감소하였으며, 대장균군은 5 kGy 감마선 조사시 완전살균 수준의 감소효과를 나타내었다. E. coli와 SS agar plate 분리 enteric group은 3 kGy 감마선 조사에 의해 완전 사멸되었다. 유기질 퇴비 분포 미생물의 D값은 SS agar plate 분리 enteric group은 0.40 kGy, E. coli는 0.39 kGy의 범위를 나타내었다. 시판 유기질 퇴비는 3 kGy 수준에서 축분뇨발효 비료액의 병원성 미생물 공정규정을 충족할수 있으며, 위생화를 위해서는 5 kGy 수준으로 설정하는 것이 바람직할 것으로 사료된다.
신용평가연구에서 확률변수 스코어와 정상과 부도상태의 모수공간으로 정의된 혼합분포에서 확률밀도함수의 관계식으로 최적분류점을 추정하고 이에 대응하는 오류합의 크기를 비교하는 연구가 정규분포의 가정하에 이루어져있는데 본 연구에서는 비정규분포인 와이블, 로지스틱 그리고 감마분포로 확장하여 가설검정을 이용하는 방법과 전체정확도와 진실율을 최대화하는 방법에 의한 최적분류점을 각각 구하고 최적분류점에 대응하는 제I종과 제II종 오류합의 크기를 비교하여 효율성을 비교 토론한다.
마코브체인 몬테칼로방법중에서 깁스 추출방법을 혼합 고장모형에 이용하였다. 베이자안 추론에서 조건부분포를 가지고 사후 분포를 결정하는데 있어서 계산 문제와 이론적인 정당성을 고려하여 감마족인 Rayleigh와 Erlang추세를 가진 혼합모형에 대하여 깁스샘플링 알고리즘을 이용하여 베이지안 계산과 신뢰도 추이를 알아보고 모의실험자료를 이용하여 수치적인 계산을 시행하고 그 결과를 제시하였다.
폐수처리시설의 응집조를 대상으로 0.392MeV의 감마선을 방출하는 In-113m을 추적자로 이용하여 체류시간분포(RTD; residence time distribution)를 측정하였다. 계측 결과는 CFSTR (constant flow stirred tank reactor) 모델을 바탕으로 구축한 K-RTD 프로그램을 이용하여 수학적으로 분석하였으며, 이를 바탕으로 혼합 특성을 규명하고자 하였다 모델에 의한 시뮬레이션 결과를 계측결과와 맞추는 과정에서 유체 거동의 특성을 표현하는 인자들을 계산하였으며, 이들 인자에 의한 시뮬레이션 결과는 실험결과에 매우 성공적으로 부합하였다. 또한 향후 본 실험에서 관찰된 bypass flow의 성분을 이론적 모델에 포함시키고 이를 분석하며 혼합조의 효율에 영향을 미치는 요소들에 대한 추가 연구의 필요성을 확인하였다.
홍수사상은 크게 첨두홍수량, 홍수용적, 지속기간 등과 같은 서로 상관된 세 가지의 요소에 의해 특성화되어진다. 그러나 그동안 수공학적 계획이나 설계 등을 위한 홍수빈도 해석에서는 주로 첨두홍수량 한가지 요소에 초점을 맞추어 홍수빈도 해석을 수행해 왔다. 이러한 단변량 홍수빈도 해석은 서로 상관된 홍수사상 요소 사이의 복잡한 확률적 거동을 분석하는 데 있어 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 Gumbel 혼합모형, 이변량 감마분포, 이변량 핵밀도 함수 등 세 가지의 이변량 빈도해석 방법을 적용하여 이변량 빈도해석을 수행하고 그 결과를 단변량 빈도해석 방법의 결과와 비교 분석하였다. 소양강댐의 35개년 일 유입량 자료와 대청댐의 28개년 일 유입량 자료에 대해 각각의 홍수사상을 분리하고, 홍수사상 자료의 통계량과 매개변수, 최적 광역폭 등을 산정한 후 자료의 적합도 검정과 결합분포의 적합도 검정 등의 과정을 거쳐 첨두홍수량과 홍수용적의 조합을 고려하여 결합분포와 결합 재현기간 등을 추정하였다. 이처럼 세 가지 방법의 이변량 빈도해석을 통해 추정된 결과를 단변량 홍수빈도 해석의 결과와 비교 분석함으로써 각 방법의 상관성을 파악할 수 있었고, 이변량 홍수빈도 해석의 특성에 의해 도출된 결과를 토대로 이변량 홍수빈도 해석의 적용성에 대하여 검토하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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