• 한국물환경학회지
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• 제31권3호
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• pp.241-252
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• 2015

Runoff behaviors by five bias correction methods were analyzed, which were Change Factor methods using past observed and estimated data by the estimation scenario with average annual calibration factor (CF_Y) or with average monthly calibration factor (CF_M), Quantile Mapping methods using past observed and estimated data considering cumulative distribution function for entire estimated data period (QM_E) or for dry and rainy season (QM_P), and Integrated method of CF_M+QM_E(CQ). The peak flow by CF_M and QM_P were twice as large as the measured peak flow, it was concluded that QM_P method has large uncertainty in monthly runoff estimation since the maximum precipitation by QM_P provided much difference to the other methods. The CQ method provided the precipitation amount, distribution, and frequency of the smallest differences to the observed data, compared to the other four methods. And the CQ method provided the rainfall-runoff behavior corresponding to the carbon dioxide emission scenario of SRES A1B. Climate change scenario with bias correction still contained uncertainty in accurate climate data generation. Therefore it is required to consider the trend of observed precipitation and the characteristics of bias correction methods so that the generated precipitation can be used properly in water resource management plan establishment.

• 한국지반신소재학회논문집
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• 제12권1호
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• pp.51-61
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• 2013

본 논문에서는 지오텍스타일 공극 크기 분포를 이미지 분석방법을 이용하여 정량적으로 산출하였다. 연구과정은 실내시험을 통해 지오텍스타일-지오멤브레인 층으로 된 재료를 에폭시 레진으로 포화시킨 후, 양생, 절단하여 그 표면을 디지털 광학현미경으로 관찰하고 정량화함으로 이루어졌다. 여기서는 재료공학에서 주로 사용하는 공간학(stereology)의 개념을 사용하였으며, 지오텍스타일 필라멘트에 의해 둘러싸인 공극의 크기를 최대내접공극크기분포(LIOS)로 표현하였다. 지오텍스타일 내부 축적빈도 50%에 해당하는 공극직경이 압축응력이 10kPa에서 300kPa로 증가함에 따라 $45{\mu}m$가량 감소하였으며, 다시 압축응력을 10kPa로 되돌렸을 경우 초기치의 90%정도 수준으로 회복하였다. 마찰형 지오멤브레인 표면에서 연직응력 100, 300 kPa을 받으며 전단되었을 경우 평균 공극의 크기가 각가 32, 16.5% 감소하였다. 본 논문의 시험 및 분석 결과는 지오텍스타일 내부의 최대내접공극 크기분포가 표면거칠기가 다른 지오멤브레인 표면에서 압축 및 인터페이스 전단됨에 따라 어떻게 변화하는지를 보여준다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권5호
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• pp.1253-1262
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• 2016

위험률에 변화점이 존재할 경우 위험률 변화점에 대한 추정 정확한 모수 추정을 위해 매우 필요하다. 본 연구에서는 한 개 위험률 변화점이 존재하는 경우 위험률의 변화점 추정량에 대한 비교 연구를 수행하였다. 우도함수에 기반한 모수적 방법인 Matthews와 Farewell (1982) 위험률 변화점 추정량과 Nelson-Aalen 누적 위험률에 기반한 비모수적 방법의 Zhang 등 (2014) 위험률 변화점 통계량을 고찰하여 특성을 파악하였다. 모의실험에서 지수분포를 따르는 생존데이터에 대해 위험률 변화점이 한 개 있는 경우 중도절단이 없는 경우와 중도절단이 있는 경위험률 추정량의 능력을 평균제곱오차를 계산하여 비교하였다. 실제 데이터에 대한 적용으로 백혈병 생존데이터와 원발성 담백증 경화 생존데이터에 대해 위험률 변화점을 추정하고 비교해 보았다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제33권7호
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• pp.29-41
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• 2017

지진파로 인하여 발생되는 지진하중은 발생 특성상 예측이 불가능한 불확실성이 존재한다. 또한 비탈면과 같은 지반구조물에는 지반정수의 불확실성이 존재한다. 따라서 이러한 불확실성들을 확률론적 해석으로 고려할 필요가 있다. 본 연구에서는 깎기비탈면에 대하여 확률론적 해석으로 구조물의 안전성을 평가하는 대표적인 방법인 취약도 곡선을 작성하는 방법을 제시하였다. 지반정수의 불확실성을 고려한 취약도 곡선은 Monte Carlo Simulation 기법을 이용해 유사정적 해석으로 작성하였다. 지진파의 불확실성을 고려한 취약도 곡선은 30개의 실제 발생한 지진파로 시간이력해석을 실시하여 Newmark-Type 변위 해석으로 작성하였으며, 취약도 곡선은 최대 우도 추정법을 이용하여 대수정규분포를 갖는 누적 확률분포 함수로 나타내었다.

• 한국가스학회지
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• 제14권1호
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• pp.28-36
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• 2010

본 연구에서는 1995년부터 2006년까지 12년간 발생한 3,593건의 가스사고사례를 수집하여 데이터베이스를 구축하였으며, 이를 근거로 LPG 기화기사고의 발생건수를 형태 및 원인별로 분석하였다. 분석결과를 살펴보면 사고의 형태로는 파열, 누출, 폭발, 화재 순으로 발생하는 것으로 나타났으며, 기화기 가스사고 중 세부원인을 분석한 결과 가장 많이 발생한 원인으로는 액유출방지장치의 결함에 의한 것으로 분석되었다. 또한 Poisson분석법을 적용하여 향후 5년 이내에 LPG 기화기와 관련된 화재, 폭발, 누출, 파열에 대한 가장 가능성이 높은 발생확률을 예측하였다. 그 결과 사고의 발생횟수가 3번 이하로 발생하는 항목으로는 LPG-Vaporizer-Fire으로 나타났으며, 5번 이하는 LPG-Vaporizer -Products Faults-Check Floater, 10번 이하는 LPG-Vaporizer-Products Faults로 분석되었다. 향후 본 연구에서 구축한 국내사고 Database를 매년 지속적으로 보완 개정을 하면 국내 가스사고 예측에 대한 보다 신뢰성 있는 정보를 제공해 줄 수 있어 효과적인 가스안전관리 대책수립에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국지구과학회지
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• 제35권1호
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• pp.69-87
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• 2014

이 논문에서는 구성 자료의 지구통계학적 시뮬레이션을 위해 다중 자료 변환 기반 조건부 시뮬레이션 틀을 제안하였다. 우선 일반적인 통계 기법의 적용이 가능하도록 구성 자료에 로그비 변환을 적용하였다. 다음 변환들로는 최소/최대 자기상관 인자 변환과 지시자 변환을 순차적으로 적용하였다. 독립적인 새로운 변수의 생성을 위해 최소/최대 자기상관 인자 변환을 적용하였으며, 적용 결과 개별 변수들의 독립적인 시뮬레이션이 가능해진다. 그리고 다중 가우시안 확률 모델을 따르지 않는 변수들의 비모수적 조건부 누적 확률 분포 모델링을 위해 지시자 변환을 적용하였다. 최종적으로는 적용한 변환 방법들의 역순으로 역 변환을 적용하였다. 간석지 표층 퇴적물 성분 자료를 대상으로 제안 시뮬레이션 기법의 적용 가능성을 예시하였다. 모든 시뮬레이션 결과들은 구성 자료의 제한 조건을 만족하면서 샘플 자료의 통계 특성을 잘 반영하였다. 구성 자료의 다수의 시뮬레이션 결과들을 이용한 표층 퇴적물 분류를 통해 기존 크리깅에서는 얻을 수 없는 분류 결과의 확률론적 평가가 가능하였다. 따라서 제안 시뮬레이션 틀은 다양한 구성 자료의 지구통계학적 시뮬레이션에 효과적으로 이용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제5권4호
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• pp.262-271
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• 2002

본 연구에서는 지구물리 자료의 베이지안 역산을 효과적으로 수행하는 방법에 관해 논의하였다. 베이지안 처리에서 가장 문제가 되는 사전확률분포를 구하기 위해 지구통계학적 방법을 적용하였으며, 사후확률분포의 추정을 위해 MCMC(Markov Chain Monte Carlo) 방법을 적용하였다. 쌍극자배열 전기비저항 탐사 자료의 2차원 역산을 위해 슐럼버저배열 전기비저항탐사 자료와 시추공 자료를 사전 정보로 이용하였으며, 이들 사전정보에 대해 지구통계학적 방법을 적용하여 사전확률분포를 작성하였다. 쌍극자배열 전기비저항 탐사 자료를 최대 우도함수로 하는 사후확률분포는 차원이 매우 높은 적분을 요구하므로, 이를 추정하기 위해 MCMC기술을 적용하였으며, 보다 효율적인 접근을 위해 Gibbs샘플링 방법을 이용하였다. 그 결과 비모수적 방식으로 사후확률분포를 분석함으로써 보다 신뢰성 있는 해를 구할 수 있었으며, 주변화(marginalization)된 사후확률분포를 이용하여 다양한 분석을 적용할 수 있었다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제39권2호
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• pp.163-168
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• 2015

공학분야의 신뢰성 해석은 점점 더 높은 신뢰도 영역에 대한 확률밀도함수의 예측을 요구한다. 따라서 높은 신뢰도를 정확하게 해석하기 위해 분포의 꼬리부분을 정확하게 표현해야 한다. 최근 들어 꼬리부분에 대한 표본만을 이용해 꼬리 모형을 생성하여 신뢰도를 추정할 수 있는 방법인 일반화파레토 분포에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 기존의 연구에서는 부정확한 임계점 추정으로 꼬리부분에서 신뢰도의 정확도가 떨어진다. 따라서 본 논문에서는 아카이케 정보척도를 이용하여 임계점을 정확하고 강건하게 추정하고 이를 통해 꼬리 모형의 정확도를 향상시키는 아카이케 정보척도 기반 일반 화파레토 분포 기법을 제안한다. 또한 제안하는 기법을 이용한 신뢰성 해석을 수행하여 정확도가 향상된 신뢰성 해석 결과를 도출하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제23권1호
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• pp.9-16
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• 2017

우리나라 주요 항만의 입출항 통항패턴을 연구하기 위한 사전 연구로서, 부산항에 입 출항하는 위험화물운반선의 통항량을 항만운영정보시스템(Port Management Information Systim, Port-MIS) 자료를 이용하여 사전 조사하고, 통항량이 가장 높은 각 계절별 연속 3일을 선별하였다. 해양안전종합정보시스템(General Information Center on Maritime Safety & Security, GICOMS) 자료를 이용하여 선별된 12일간 위험화물운반선의 부산항 주요 통항로의 통항 패턴을 분석하였다. 또한 주요 입출항 지점인 북항 오륙도 방파제와 감천항 동방파제의 위험 화물운반선의 통항 이격거리를 분석하였다. 항로 단면에서 선박의 궤적이 정규분포를 이룬다는 가정을 근거로 해상교통안전진단 등에서 정규분포의 누적 확률분포 함수를 이용하여 충돌확률을 추정하여 사용하고 있지만, 오륙도 방파제 입출항 및 감천항 동방파제 입항에서의 선박의 항해 궤적은 KS-test 및 SW-test를 이용한 정규성 검정결과 정규분포를 따르지 않는 것으로 평가되었다. 특히 북항에서는 선박의 우측통항 경향이 두드러지게 나타났다. 일반적인 통항이론의 적용보다는 항만의 특성에 맞는 통항모델을 개발하여, 해상교통안전진단 등에서 적용하는 것이 바람직하여 이에 대한 후속연구가 필요할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권spc1호
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• pp.1295-1303
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• 2022

안정적인 수도 공급을 위한 상수도관망의 역할이 더욱 주목받음에 따라 비정상 상황에 대한 신속한 탐지와 적절한 대처 역시 중요시되고 있다. 장치에 의존한 탐지기법 등 기존의 방법론에는 한계가 존재하므로 데이터를 이용한 모델 기반의 방법이 개발되었다. 하지만 상수도관망 내 측정 데이터는 불확실성을 가져 실제 사용량과 다르다. 따라서 본 연구에서는 기계학습 방법의 하나인 인공신경망 모델을 이용하여 상수도관망 압력값을 예측함에 있어 데이터 불확실성의 영향을 조사한다. 정규분포를 따르는 임의의 값을 고려하여 데이터에 측정치 오류를 형성하고 측정치 오류 여부 및 종류에 따라 총 9가지 데이터를 인공신경망 모델을 통해 예측해 경향성을 비교한다. 분석을 통해 데이터 불확실성이 증가할수록 모델 성능이 감소하며, 출력데이터의 측정치 오류가 모델 성능에 미치는 정도가 더 큼을 확인하였다. 특히 입력데이터와 출력데이터의 측정 오차 크기가 동일한 경우 예측 정확도는 각각 72.25%, 38.61%로 큰 차이를 보였다. 따라서 ANN 모델 예측 성능 향상을 위해서는 입력 데이터보다 출력데이터인 주절점의 측정 오류 크기를 줄이는 것이 중요하다.