Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권5호
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pp.1183-1191
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2016
우리나라는 결핵에 의한 사망률이 OCED 국가 중 1위라는 불명예를 안고 있다. 이러한 오명을 씻고자 최근 여러 가지 연구와 정책적인 대책이 수립되었고, 그 성과들이 어느 정도 나타나고 있다. 하지만, 이러한, 정책의 수립 및 결정은 명확한 근거에 기반해야 하고 이러한 근거는 감염성 질환인 결핵의 특성상 결핵 발병률이나 사망률 자료의 경우 시간적 공간적 상관성 등을 충분히 고려하여 분석되어야한다. 본 논문에서는 2000년부터 2011년까지의 결핵등록자료를 활용하여 결핵으로 인한 사망률이 시간적으로 어떻게 변화되어 왔고 또한 공간적인 특성이 어떠한지를 분석하기 위해 INLA R 패키지로 구현된 시공간모형을 이용하여 분석한 결과를 제시한다.
이 논문에서는 계산 복잡성이 단순화된 비선형 추정기를 소개하고, 이를 적용한 Bussgang 블라인드 등화 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 베이즈 추정기가 눈 모형이 닫힌 등화 초기에는 시그모이드 추정기로 잘 근사화되며, 눈 모형이 열린 조건에서는 임계 추정기에 근사화되는 사실을 이용하였다. 제안 방법에서는 매 갱신 마다 채널 왜곡의 정도에 따라 시그모이드 추정기와 임계 추정기를 선택적으로 적용하고, 특히 시그모이드 추정기에 축소 신호점을 도입함으로써 고차 QAM 신호의 블라인드 등화에 적용 시 계산 복잡성을 극히 단순화하는 동시에 블라인드 수렴 특성과 정상상태 성능을 개선할 수 있음을 보인다.
Recently, the continuing operation of nuclear power plants has become a major controversial issue in Korea. Whether to continue to operate nuclear power plants is a matter to be determined considering many factors including social and political factors as well as economic factors. But in this paper we concentrate only on the economic factors to make an optimum decision on operating nuclear power plants. Decisions should be based on forecasts of plant accident risks and large and small accident data from power plants. We outline the structure of a decision model that incorporate accident risks. We formulate to decide whether to shutdown permanently, shutdown temporarily for maintenance, or to operate one period of time and then periodically repeat the analysis and decision process with additional information about new costs and risks. The forecasting model to predict nuclear power plant accidents is incorporated for an improved decision making. First, we build a one-period decision model and extend this theory to a multi-period model. In this paper we utilize influence diagrams as well as decision trees for modeling. And bayesian statistical approach is utilized. Many of the parameter values in this model may be set fairly subjective by decision makers. Once the parameter values have been determined, the model will be able to present the optimal decision according to that value.
지구온난화와 하천환경의 변화로 수질 오염이 심각해지고 녹조 현상 등의 피해가 증가하고 있다. 특히, 기후변화로 인해 온도와 강우량의 변동성이 동시에 증가하고 있어 하천의 수환경 관리측면에서 어려움이 증가하고 있다. 최근 하천 개발 사업으로 인한 인공 구조물 축조로 하천의 오염도 변화는 중요한 논점으로 대두되었으며, 그에 따라 정확한 수질 전망이 요구되고 있다. 녹조평가에 있어 주요 대리변수(proxy variable)로 chlorophyll-a(Chl-a)가 사용되고 있지만, Chl-a는 규조류와 남조류(cyanobacteria) 모두에서 발견되는 지표로서, 녹조의 유해성을 Chl-a 수질 지표만을 사용하여 판단하기에는 한계가 있다. Chl-a뿐만 아니라 수질에 대한 유량, 온도, 영양염류 등의 영향 또한 기존 연구에서 밝혀진 바 있다. 하지만 기존의 물리기반의 결정론적모형은 수질의 추계학적(stochastic) 특성을 반영하는데 제한적이며, 다양한 수문기상학적 조건을 고려한 시나리오 기반의 분석을 수행하는데 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 특정 지점의 보 건설 이후 수문기상 자료를 이용하여 유해 남조류 개체수와 관계있는 수문기상학적 요인을 평가하고 최종적으로 Bayesian Poisson Regression 기반의 중·장기 녹조 예측 모형을 개발하였으며, 해설결과에 대한 불확실성 정보도 제공할 수 있도록 하였다.
최근 전 세계적으로 급증하는 기후변화의 영향으로 이상기후로 인한 자연재해들의 강도 및 발생 빈도의 증가가 다양한 연구를 통하여 확인되고 있으며, 이를 대비 및 대응하기 위한 방안수립 연구가 세계의 가장 중요한 주제로 부상되고 있다. 우리나라의 경우에는 기후변화에 따른 심각성 문제가 대두되고 있지만 국가적 대응기반조성 및 수자원정책 의사결정에 직접적으로 활용될 수 있는 일관성 있고 통합적인 기후 정보가 부족한 실정이다. 미래 기상 변동성을 나타내는 기후모델은 전 지구적 대규모 기상장(large scale climate pattern)을 비교적 정확하게 묘사하는 것으로 알려져 있으나 모형에 내재해 있는 시·공간적 편의(spatial-temporal bias) 및 불확실성으로 인하여 통계학적 상세화가 필수적으로 요구된다. 이러한 편향성은 일반적으로 지상 관측 자료를 격자에 보간하여 보정하는 방법이 적용되고 있지만, 관측자료의 불연속성 및 관측소의 불균등성으로 인하여 공간적 신뢰성이 낮다. 이에, 본 연구에서는 Bayesian 기반의 Kriging을 통한 공간적 편의보정 및 QDM(quantile delta mapping)을 연계한 새로운 격자 기반의 통계적 상세화 모형 Bayesian Kriging-QDM을 개발하였다. 본 연구를 통하여 산정된 결과는 과거자료에 근거하여 이루어지는 기존의 보수적인 수자원 관리 체계의 위험성을 저감 시킬 수 있는 의사결정에 직접적으로 활용될 수 있는 기초 자료로 이용 가능할 것으로 판단된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권1호
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pp.39-47
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2017
현재 국내에는 무인 관측소인 AWS를 포함하여 많은 지상 강우 관측소를 통해 강우 데이터를 생성하고 있으며, 최근 국토해양부에서는 국내 최초로 대구 비슬산에 이중편파 강우레이더를 설치하여 운영 중에 있으며 이를 통해 전국적으로 강우강도와 강우의 분포를 추정하고 있다. 일반적으로 AWS의 경우 실제 지면에 내린 강우량을 직접 측정하므로 실제 강우량과 근사한 값을 갖지만 AWS의 개수가 적어 강우의 공간분포를 확인하기에는 불충분하다. 반면에 레이더의 경우 광범위하게 측정할 수 있으나 강우 강도와 반사율의 관계식을 통해 강우량을 측정하기 때문에 실제 지면에 내린 강우량과 는 다소 차이가 있을 수 있다. 본 논문에서는 시간적 공간적 강우강도 및 분포를 확인하는데 이점이 있는 레이더 강우 자료와 실제 강우량과 근접한 지상 관측소에서 측정한 강우자료를 사용하여 두 자료에 대한 선형모형을 적용하고, 이 선형모형으로 설명되지 않는 오차에 대해서 공간구조를 가정하여 AWS의 강우자료가 없는 지역의 지상강우량을 추정하여 지상 강우 필드를 생성하였다.
본 연구의 목적은 통행 배정의 교통 메크로 이론을 게임이론에 적용하여 교통 운영자 입장에서 총 사회적 비용이 최소가 되는 최적의 VMS 제공 전략을 찾아 교통 운영 관리의 효율성을 증진시키는 것이다. 연구의 방법은 게임 이론 중 신호게임과 베이지안 게임을 사용하였다. 게임이론에서는 모형의 구성을 기본적으로 "경기자"로 구분한다. 본 연구의 경기자는 운전자와 운영자로 설정하였다. 운전자는 각자의 통행시간이 최소가 되는 UE 상태로 움직이는 것을 보수로 설정하였고, 운영자는 전체 시스템의 통행시간이 최소가 되는 SO 상태로 운영하는 것을 보수로 설정하였다. 운전자는 각 각의 기대통행 시간이 최소가 되는 경로선택을 한다. 이와 같이 모형으로 설정한 게임에 의해서 운영자는 운전자의 예측을 미리 계산할 수 있으며, 통행비용이 최소가 되는 최적의 네쉬 균형을 찾을 수 있다. 최적의 네쉬 균형이 바로 최적의 VMS 제공 전략이 될 수 있다. 이와 같이 설정된 게임을 통해 최적 VMS 전략 모형을 개발하고 개발된 모형을 모의 네트웍에 적용하여 실제 비용감소의 효과를 분석하였다.
본 논문에서는 Chen, Dey와 Shao(1999), Branco와 Dey(2001)가 제안한 왜도가 있는 두터운 꼬리를 가지는 오차 분포와 디리슈레 과정 사전분포를 이용한 베이지안 메타분석 (meta-analysis)을 하고자 한다. 베이지안 메타분석을 위하여 가중함수를 고려한 계층적 선택 모형을 이용한다. 이때의 오차항은 왜도가 있는 비정규 분포로 가정한다. 이를 위하여 우선 왜도 타원형 분포의 일반적인 족을 소개한다 이 분포족중 왜도 정규분포와 왜도 t 분포를 오차항 분포로 이용한 베이지안 계층적 선택 모형을 고려하며, 이 때 발생하는 복잡한 베이지안 계산은 MCMC 방법으로 해결한다. 마지막으로, 실제 자료(Johnson, 1993)인 두 가지의 충치예방약의 효과에 대한 차이를 비교하기 위해 얻어진 12개의 연구 자료를 이용하여 본 연구에서 제시된 베이지안 방법을 이용하여 메타분석을 한다.
본 연구에서는 기후변화에 의한 자연재해 취약성을 정량적으로 분석하기 위하여 기상인자와 재해발생으로 인한 피해액의 상관관계를 이용하였다. 재해로 인한 피해액은 1994년부터 2008년까지 15년간 전국 시군별로 피해액을 집계한 자료를 이용하였으며, 우리나라 58개 강우관측소의 일강수량 자료를 이용하여 재해에 영향을 줄 수 있는 네 가지 인자를 추출하였고, 연도별 태풍 발생 횟수도 하나의 기상인자로 고려하였다. 피해액의 규모는 가뭄, 화재, 태풍 및 해일 등 재해발생 유형에 따라서도 영향을 받겠지만, 기후변화 시나리오에 의해 예측할 수 있는 대표적인 미래 추정값은 강수량과 온도 등이며, 결국 재해발생 유형별 시나리오에 의한 재해규모 예측이 아닌 기후변화 시나리오에 의한 미래 재해발생 규모 모형을 구축하기 위해서는 관련 인자로서 강수량으로부터 추출한 인자들을 고려할 수밖에 없을 것이다. 일강수량으로부터 추출한 네 가지 영향인자들은 80mm이상 일강수량 발생일수, 80mm이상 일강수량의 합, 80mm이상 강우의 발생 간격이 30일 이하인 횟수 및 연최대강수량이다. 우선 광역시와 도별로 전국 58개 관측소를 분류하고, 해당 관측소들로부터 추출된 인자들의 평균값을 이용하여 연구를 진행하였다. 미래 강수량 자료는 국립기상연구소의 A2시나리오를 통계학적 Downscaling을 통해 재생산한 자료를 이용하였다. 예측모형은 Bayesian 모형을 기반으로 DEXP(double exponential distribution) 확률분포를 이용하였다. 재해피해액 를 아래와 같이 비정상성 모형으로 구성하였으며, 위치매개 변수의 확률분포를 네 가지 기상인자에 의한 회귀식으로 구성하였다. Y damage costs) = dexp(${\mu}(t),\tau(t)$) $p({\mu}(t))\sim(abs({\alpha}+{\alpha}_1X_1+{\alpha}_2X_2+{\alpha}_3X_3+{\alpha}_4X_4,\;\sigma_{\alpha}^2)$$p(\tau){\sim}G(k,s)$.
벌점화 추정 기법 중 adaptive LASSO 방법은 모형 선택과 모수 추정을 동시에 할 수 있는 유명한 방법으로 이미 정상 자기회귀모형에서 연구된 적이 있다. 본 논문에서는 이를 확장하여 확률보행과정과 같은 비정상 자기회귀모형에서 adaptive LASSO 추정량이 갖는 성질을 모의실험을 통해 연구하였다. 다만 비정상 자기회귀모형에서는 단위근의 존재 여부를 판단하는 것과 모형의 차수를 선택하는 것이 가장 중요하므로, 이를 위해 원 자기회귀모형이 아닌 ADF 검정에서 고려하는 회귀모형으로 변환하여 adaptive LASSO를 적용하였다. 일반적으로 Adaptive LASSO를 적용할 때 조절모수의 선택이 가장 중요한 문제이며, 본 논문에서는 교차검증, AIC, BIC 세 가지 방법을 이용하여 조절모수를 선택하였다. 모의실험 결과를 보면, 이 중에서 BIC가 최소가 되도록 선택한 조절모수에 대응되는 adaptive LASSO 추정량이 단위근의 존재 여부를 잘 판단할 뿐만 아니라 자기회귀모형의 차수 또한 비교적 정확하게 선택함을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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