• Proceedings of the Korean Association for Survey Research Conference
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• 2000.11a
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• pp.21-39
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• 2000

Researchers in sample surveys have long recognized that what people say they are going to and what they do are not always the same, to say the least. Naturally this inconsistency distorts the survey results, especially in election poll surveys in Korea. How can one cope with this measurement bias\ulcorner This paper suggests two ideas: election poll tree and using posterior probability. By using two ideas the inconsistency of the poll survey results could be improved much or less.

• Proceedings of the Korean Association for Survey Research Conference
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• 2000.06a
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• pp.35-57
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• 2000

Researchers in sample surveys have long recognized that what people say they are going to and what they do are not always the same, to say the least. Naturally this inconsistency distorts the survey results, especially in election poll surveys in Korea. How can one cope with this measurement bias\ulcorner This paper suggests two ideas: election poll tree and using posterior probability. By using two ideas the inconsistency of the poll survey results could be improved much or less.

• Survey Research
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• v.1 no.2
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• pp.35-57
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• 2000

Researchers in sample surveys have long recognized that what people say they are going to and what they do are not always the same, to say the least. Naturally this inconsistency distorts the survey results, especially in election poll surveys in Korea. How can one cope with this measurement bias? This paper suggests two ideas: election poll tree and using posterior probability. By using two ideas the inconsistency of the poll survey results could be improved much or less.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.413-413
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• 2011

강우의 공간분포에 대한 신뢰성 있는 추정은 수자원 해석 및 설계에 있어서 필수적인 요소이다. 강우장의 공간변동성에 대한 고해상도 추정은 홍수, 특히 돌발홍수의 원인이 되는 국지성 호우의 확인 및 분석에 있어서 중요하다. 또한 강우의 공간 변동성에 대한 고려는 면적평균강우량 추정의 정확도를 향상시키는데 있어서 중요하며, 강우-유출모델의 모의결과에 대한 신뢰도를 향상시키는데 큰 영향을 미친다. 최근 공간자료에 대한 공간분포예측에 있어서 공간상관성을 고려할 수 있는 공간통계학적 기법의 적용이 증가하고 있으며, 이러한 공간통계학적 기법의 적용에 있어서 신뢰성 있는 모델 매개변수의 추정 및 불확실성 평가는 공간분포 예측결과에 대한 신뢰성을 향상시키는데 중요한 역할을 한다. 외국의 경우 공간분포예측 및 모의, 매개변수의 불확실성 평가 등과 관련하여 활발한 연구가 이루어지고 있는 반면 국내 수자원 분야에서는 아직까지 활발한 연구가 이루어지고 있지 않은 실정이다. 따라서 본 연구에서는 계층구조로 구성된 가우시안 공간선형혼합모델을 적용하여 확률강우량의 공간분포를 추정함에 있어서 모델 매개변수에 대한 추정기법을 비교하였으며, 매개변수 추정기법으로서 경험베리오그램에 대한 곡선적합기법인 보통최소제곱법 및 가중최소제곱법, 우도함수를 기반으로 하는 최우도법 및 REML과 같은 기존의 매개변수 추정기법들과 최근 공간통계학 분야에서 적용이 증가하고 있는 Bayesian 기법을 비교하였다. 이로부터 매개변수 추정기법 간의 매개변수 추정치에 대한 정량적 비교결과를 제시하였으며, Bayesian 기법의 적용을 통해 매개변수에 대한 불확실성 추정결과를 제시하였다. 이러한 결과들은 확률강우량의 공간분포 추정에 있어서 공간예측모델의 매개변수 추정 및 예측에 대한 신뢰성을 향상시킬 수 있는 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.16 no.4
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• pp.2401-2406
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• 2015

Pipelines are used by large heavy industries to deliver various types of fluids. Since this is important to maintain the performance of large systems, it is necessary to accurately predict remaining life of the corroded pipeline. However, predicting the remaining life is difficult due to uncertainties in the associated variables, such as geometries, material properties, corrosion rate, etc. In this paper, a statistical method for predicting corrosion remaining life is proposed using Bayesian inference. To accomplish this, pipeline failure probability was calculated using prior information about pipeline failure pressure according to elapsed time, and the given experimental data based on Bayes' rule. The corrosion remaining life was calculated as the elapsed time with 10 % failure probability. Using 10 and 50 samples generated from random variables affecting the corrosion of the pipe, the pipeline failure probability was estimated, after which the estimated remaining useful life was compared with the assumed true remaining useful life.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.14 no.1
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• pp.217-229
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• 1994

A probabilistic method was employed to compare the prediction accuracy of axial and volumetric strains of Lade's double surface model with that of single surface model. Several experiments were conducted to examine the variabilities of soil parameters for two models using Back-ma river sand. Mean values and standard deviations of soil parameters obtained from experimental data were used for the evaluation of the uncertainty of analyzed strains by the first order approximation. It is shown that the variabilities of parameters in the single surface model are more consistent than those of the double surface model. However, in the accuracy of axial strain by probabilistic analysis, double surface model is more stable than single surface model. It is also shown that two models are excellent in view of the accuracy of the volumetric strain. The method given in this paper may be effectively utilized to estimate the constitutive model because other results of the comparison of two models coincide with those of this paper.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.280-280
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• 2016

특정 자료의 시간의 흐름에 따른 예측치를 추정하는 방법으로 AR Model 즉, 자기회귀모형이 많이 사용되고 있다. AR Model은 변수의 현재 값을 과거 값의 함수로 나타내게 되는데, 이런 시계열 분석 모델을 사용할 때 매개변수의 추정 과정이 필수적으로 요구된다. 일반적으로 매개변수를 추정하는 방법에는 확률적근사법(stochastic approximation), 최소제곱법(method of least square), 자기상관법(method of autocorrelation method), 최우도법(method of maximum likelihood) 등이 있다. AR Model에서 가장 많이 사용되는 최우도법은 표본크기가 충분히 클 때 가장 효율적인 방법으로 평가되지만 수치적으로 해를 구하는 과정이 복잡한 경우가 많으며, 해를 구하지 못하는 어려움이 따르기도 한다. 또한 표본 크기가 작을 때 일반적으로 잘 일치하지 않은 결과를 얻게 된다. 우리나라의 강우, 유량 등의 자료는 자료의 수가 적은 경우가 많기 때문에 최우도법을 통한 매개변수 추정 시 불확실성이 내재되어있지만 그것을 정량적으로 제시하는데 한계가 있다. 본 연구에서는 AR Model의 매개변수 추정 시 Bayesian 기법으로 매개변수의 사후분포(posterior distribution)를 제공하여 매개변수의 불확실성 구간을 정량적으로 표현하게 됨으로써, 시계열 분석을 통해 보다 신뢰성 있는 예측치를 얻을 수 있으리라 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.195-195
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• 2018

기상청에서는 영국 전지구기후모델인 HadGEM2-AO 기반의 영국 지역기후모델 HadGEM3-RA로부터 생산된 기후변화 시나리오를 기후변화예측을 위한 국가표준시나리오 자료로 제공하고 있다. 하지만, 기후모델의 특성상, 관측자료와 모의자료 간에는 통계적인 차이가 존재하며, 이러한 차이를 무시하고 원자료를 그대로 분석에 사용하는 것은 무의미 하다. 따라서 이러한 보정하기 위해서 주로 Quantile Mapping, Quantile Delta Mapping, Detrended Quantile Mapping 방법이 주로 사용된다. 하지만 어떠한 편의보정 방법이든 극값이 다수 존재하는 미래기간 모의자료를 보정할 때에는 외삽법(extrapolation)의 적용이 필요하다. 외삽법의 경우 constant correction 방법이 주로 적용된다. 본 연구에서는 기상청의 국가표준시나리오를 대상으로 이러한 편의보정 방법의 적용에 따른 미래 극한강우량의 차이를 분석하고자 하였다. 우선, 모의자료에서 우리나라 주요 기상관측지점에 해당하는 격자로부터 강우량자료를 추출하고 연최대강우시계열을 산정하였다. 그 후, 위의 세 가지 편의보정 방법을 이용하여 강우자료의 편의보정을 수행하였으며, constant correction 방법을 적용하여 이상치를 보정하였다. 그 후, 보정된 미래기간 모의자료의 추세를 분석하고, 이를 미래 확률강우량 산정방법인 scale-invariance 기법에 적용하여 미래 확률강우량을 산정하였다. 그 결과, 외삽법의 적용에 따라 편의보정 방법에 따라 미래 자료의 추세 또는 확률강우량의 변화패턴은 큰 차이를 나타내지 않았지만, 그 값 자체는 다소 차이가 있는 것으로 나타났다. 이러한 차이는 사용된 GCM과 RCM 조합으로 인한 오차와 더해져, 미래 예측결과의 불확실성으로 나타나기에 미래 극한강우량 예측을 위해서는 다수의 GCM, RCM 조합뿐만 아니라 다수의 편의보정 방법에 따른 결과도 함께 고려(ensemble)하여 결과를 나타내는 것이 필요할 것으로 판단된다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.28 no.6C
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• pp.349-358
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• 2008

In performing the reliability analysis for predicting the settlement with time of alluvial clay layer at Kobe airport, the uncertainties of geotechnical properties were examined based on the stochastic and probabilistic theory. By using Terzaghi's consolidation theory as the objective function, the failure probability was normalized based on AFOSM method. As the result of reliability analysis, the occurrence probabilities for the cases of the target settlement of ${\pm}10%,\;{\pm}25%$ of the total settlement from the deterministic analysis were 30~50%, 60%~90%, respectively. Considering that the variation coefficients of input variable are almost similar as those of past researches, the acceptable error range of the total settlement would be expected in the range of 10% of the predicted total settlement. As the result of sensitivity analysis, the factors which affect significantly on the settlement analysis were the uncertainties of the compression coefficient Cc, the pre-consolidation stress Pc, and the prediction model employed. Accordingly, it is very important for the reliable prediction with high reliability to obtain reliable soil properties such as Cc and Pc by performing laboratory tests in which the in-situ stress and strain conditions are properly simulated.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.366-368
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• 2012

컴퓨터 비전 분야에서 직선은 사용자에게 기본적인 정보를 제공할 뿐만 아니라, 이를 바탕으로 다양한 분야에 응용할 수 있는 중요한 정보이다. 직선검출을 위한 여러 방법들 중에서 컴퓨터 비전 분야에 널리 사용되는 방법은 하프변환이다. 그러나 하프변환은 처리시간 비용이 높은 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이 문제를 개선하기 위한 방법으로 직선의 방향예측을 이용한 하프변환을 제안한다. 먼저, 영상의 각 화소의 기울기를 바탕으로 방향정보를 획득하고, 획득한 방향정보를 일정한 범위로 조정한다. 다음, 범위 조정된 방향정보의 확률질량함수를 구하고, 그것의 평균과 표준편차를 문턱치로 사용하여 영상에서 직선의 방향을 예측한다. 그리고 예측한 방향에 대하여 하프변환을 수행하여 영상에서 직선을 검출한다. 본 논문에서 제안한 방법은 기존의 방법들과 비교 평가에서 그 우수함을 보였다.