본 연구의 목적은 미래 확률강우량을 통계적으로 전망하고 홍수취약도 모형을 통하여 미래 서울 지역의 홍수취약도를 정량적으로 가늠해 보는 것이다. 비정상성(non-stationarity)을 고려한 확률강우량 전망을 위하여 서울 지점의 연최대 일강우량을 초기 30년 자료 이후로 1년씩 누적하며 General Extreme Value (GEV) 분포의 매개변수를 추정하였다. 시간 대 위치, 규모 및 형상 매개변수의 선형정도를 비교하여 시간에 따른 위치 매개변수의 선형회귀식을 구성하고, 선형회귀분석에 의한 위치 매개변수를 이용하여 2030년의 확률강우량을 산정하였다. 이 확률강우량을 장옥재와 김영오 (2009)가 제안한 홍수취약도 분석의 모델의 입력자료로 하여, 2030년 서울지역의 홍수취약도를 평가하였다. 연구 결과, 2030년에 재현기간 100년의 강우가 발생한다면 현재에 비해 지역 평균 5 %정도 취약도가 증가하리라 전망되었다.
지난 10년간, 복원력 상실로 인한 어선의 해양 사고는 지속해 증가하고 있다. 특히, 소형선박 사고의 대부분은 갑작스러운 바람이 주요 원인으로 지목되었다. 바람에 의한 소형선박의 갑작스러운 사고를 예방하기 위해서는 체계적인 분석기법 개발이 필요한 실정이다. 본 연구는 확률론적 극값 추정법을 기반으로 선박의 운동성능에 바람이 미치는 영향을 평가하는 데 그 목적이 있다. 이를 위해 운동 해석, 극값 추출, 운동 특성 분석 등의 연구를 수행하였다. 운동 해석은 Sea State 5의 파랑에서 파도, 파도와 균일 바람, 파도와 NPD풍속 모델 바람이 작용하는 3가지 조건을 적용하였다. 극값 추출은 Hysteresis 필터링 및 Peak-Valley 필터링 기법을 적용하였다. 추출된 극값을 이용하여 적합도 시험(Goodness of Fit Test)을 4가지 분포함수에 대해 수행하여 극값을 가장 잘 표현하는 최적의 분포함수를 선정하였다. 어선의 운동 특성은 3가지 주기 운동에 대하여 (Heave, Roll, Pitch)에 평가 후, 결과를 비교하였다. 선박의 운동성능 해석은 상용 솔버인 ANSYS-AQWA를 이용하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제5권3호
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pp.855-868
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1998
For a random sample of size n from general linear model, $Y_i= heta(X_i)+varepsilon_i,;let Y_{in}$ denote the ith oder statistics of the Y sample values. The X-value associated with $Y_{in}$ is denoted by $X_{[in]}$ and is called the concomitant of ith order statistics. The estimator of the location of a maximum of a regression function, $ heta$($\chi$), was proposed by (equation omitted) and was found the convergence rate of it under certain weak assumptions on $ heta$. We will discuss the asymptotic distributions of both $ heta(X_{〔n-r+1〕}$) and (equation omitted) when r is fixed as nolongrightarrow$\infty$(i.e. extreme case) on the basis of the theorem of the concomitants of order statistics. And the will investigate the asymptotic behavior of Max{$\theta$( $X_{〔n-r+1:n〕/}$ ), . , $\theta$( $X_{〔n:n〕}$)}as an estimator for the peak of a regression function.
투자자들은 기업가치를 평가하기 위하여 재무비율을 활용하는데 특히 PER과 PBR은 적정 기업가치를 판단하는데 중요한 역할을 하는 대표적인 수치로 알려져 있다. 금융자료는 꼬리가 매우 두터운 형태의 분포를 따르는 경우가 많은데, PER과 PBR은 첨도가 매우 높으며 해당 재무비율의 극단치들은 기업의 다양한 이해관계자들의 의사결정 시 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 통계학의 극단치이론에서 주로 활용되는 GPD와 최근 새롭게 제안된 분포인 exGPD를 도입하고, 두 분포 간의 성능을 비교하기 위해 시뮬레이션을 수행하여 적합도를 살펴본 후 우측 꼬리에 속하는 90, 95, 99% 퍼센타일 값을 추정하여 실제 값과 비교한다. 다음으로 국내 증권시장에 상장된 정보기술군(IT) 기업들의 PER, PBR 자료에 근거하여 실증분석을 수행한다. 분석 결과 특히 PBR에서 exGPD가 GPD에 비해 자료의 우측 꼬리 영역을 보다 효과적으로 설명함을 확인하였다. 따라서, 재무비율에 기반한 기업가치평가 또는 위험관리 시 극단치의 특성을 효과적으로 반영할 수 있는 exGPD와 같은 분포를 활용한다면 꼬리 영역에 담긴 정보를 보다 정확하게 파악할 수 있다. 이는 기업 내부 위험관리자의 효과적인 지식경영을 돕고, 투자자를 비롯하여 다양한 외부 이해관계자들에게 유용한 지식을 제공할 수 있다.
This paper is to present linkage parameter to integrate statistical models and physical models for accelerated life test. Statistical models represent the relationship of probability distribution and life. Physical models show the relationship of life and stress. Moreover, this study proposes the four steps for construction of integrated models for accelerated life test using linkage parameter. Finally, this paper develops new integrated models such as extreme value distribution-general Eyring, linearly increasing failure rate function-general Eyring, etc., and estimates various reliability measures.
PURPOSES : This study estimated the load effect of a single heavy truck to develop a live load model for the design and assessment of bridges located on an expressway with a limited truck entry weight. METHODS : The statistical estimation methods for the live load effect acting on a bridge by a heavy vehicle are reviewed, and applications using the actual measurement data for trucks traveling on an expressway are presented. The weight estimation of a single vehicle and its effect on a bridge are fundamental elements in the construction of a live load model. Two statistical estimation methods for the application of extrapolation in a probabilistic study and an additional estimation method that adopts the extreme value theory are reviewed. RESULTS : The proposed methods are applied to the traffic data measured on an expressway. All of the estimation methods yield similar results using the data measured when the weight limit has been relatively well observed because of the rigid enforcement of the weight regulation. On the other hand, when the estimations are made using overweight traffic data, the resulting values differ with the estimation method. CONCLUSIONS : The estimation methods based on the extreme distribution theory and the modified procedure presented in this paper can yield reasonable values for the maximum weight of a single truck, which can be applied in both the design and evaluation of a bridge on an expressway.
수문자료의 계절성은 수자원관리의 관점에서 매우 중요한 요소로서 계절성의 변동은 댐의 운영, 홍수조절, 관개용수 관리 등 다양한 분야와 밀접한 관계를 가지고 있다. 수문빈도해석을 위해 POT 자료와 같은 부분기간치계열을 사용함으로써 자료의 확충, 계절성 확보, 발생빈도모형의 구축 등이 가능하다. 본 연구에서는 POT 자료의 장점을 효과적으로 빈도해석에 연계시키는 방법론으로서 POT 자료로부터 계절성을 추출하고 이를 빈도해석과 연계시켜 Bayesian 기법을 기반으로 하는 비정상성 빈도해석 모형을 구축하였다. 서울지점의 관측 자료로부터 98% Threshold를 적용하여 POT 자료를 추출하였으며, GEV 분포에 대한적합성을 검토하였다. 위치 및 규모매개변수의 계절적변동성을 Fourier 급수로 표현하고, Bayesian Markov Chain Monte Carlo 모의를 통해 매개변수들의 사후분포를 추정하였으며, 사후분포와 Quantile 함수를 이용하여 재현기간에 따른 확률강수량을 추정하였다. 계절성을 고려한 비정상성빈도해석 결과 7~8월의 비정상성 확률강수량과 기존 정상성빈도해석의 결과가 유사한 값을 나타내고 있으며 동시에 계절성을 반영한 확률강수량의 거동을 효과적으로 모의가 가능하였다.
적절한 확률분포형을 결정하고 그에 따른 확률수문량을 산정하는 것은 빈도해석에서 가장 중요한 절차이며, 이를 수행하기 위해서는 경험적 확률분포에서 얻어지는 자료와 가정한 확률분포에서 얻어지는 자료의 일치 정도를 판별하는 적합도 검정을 거쳐야 한다. 지금까지 일반적으로 적용된 적합도 검정 방법은 분포형의 전체적인 적합정도를 판별하여 최근의 기상이변으로 인한 극치 사상에 대하여는 충분히 고려하지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 분포형의 극치 사상에 가중치를 주는 modified Anderson-Darling(AD) 검정 방법을 3변수 Weibull 분포형에 적용하여 검정통계량 한계값과 기각력을 살펴보았으며 이를 실제자료에 적용한 결과, modified AD 검정 방법이 다른 기존의 적합도 검정보다 더 우수한 기각력을 가지고 있음을 확인하였다. 이는 앞으로 3변수 Weibull 분포형을 이용한 극치 수문량 선정에 있어 modified AD 방법이 하나의 기준으로 작용할 수 있을 것이라 판단된다.
확률강우량은 수공구조물의 설계에 있어 중요한 역할을 하며 이러한 확률강우량의 산정은 일반적으로 일변량 빈도해석을 수행하고 최적의 확률분포형을 찾아냄으로써 계산된다. 하지만 일변량 빈도해석은 수행 시 지속기간이 제한적이라는 단점이 있으며 이를 보완하기 위해 본 연구에서는 이변량 빈도해석을 수행하였다. 다변량 모형인 copula 모형 중3가지의 분포형을 이용하여 5개 지점의 연최대강우사상에 대해 이 변량 빈도해석을 수행하였으며 확률변수로 강우량과 지속기간을 사용하였다. 주변분포형은 강우량에는 Gumbel (GUM), generalized logistic (GLO) 분포형, 지속기간에는 generalized extreme value (GEV), GUM, GLO 분포형이사용됐으며 copula 모형은Frank, Joe, Gumbel-Hougaard 모형을 이용하였다. 주변분포형의 매개변수는 확률가중모멘트법을 이용하여 추정하였으며, copula 모형의 매개변수는 준모수방법인 의사최우도법을 사용하여 구하였다. 이를 통해 얻어진 확률강우량을 주변분포형과 copula 모형을바꾸어가며 비교하였다. 그 결과, 주변분포형의 종류에 따른 변화에서는 지속기간의 분포형에는 크게 영향을 받지 않는 것으로 나타났다. 강우량의 분포형에 따라서는 조금씩 차이가 났으며 강우량의 분포형이 GUM일 경우, GLO일 때에 비해 재현기간이 증가할수록 확률강우량이 증가하는 경향이 두드러졌다. Copula 모형별로 비교해보았을 때, Joe, Gumbel-Hougaard 모형은 비슷한 경향을 나타내었으며 Frank 모형은 재현기간의 증가에 따른 확률강우량의 증가가 강하게 나타냈다.
음이 아닌(non-negative) 측정값을 가지는 확률변수에 있어서, 영(0)이 과도하게 측정되는 자료를 반연속형(semi-continuous) 자료와 영-과잉(zero-inflated) 자료로 구분한다. 이러한 자료에서는 특정 확률 분포(probability distribution) 하에서의 확률보다 훨씬 큰 확률로 0을 관측하게 되는데, 연속형(continuous) 확률분포를 고려하는 경우에는 반연속형으로, 이산형(discrete) 확률분포를 고려하는 경우에는 영-과잉이라고 한다. 본 연구에서는 경계값(0)의 측정 여부에 관한 모형과 0보다 큰 확률변수에 대한 확률분포를 활용한 모형 등 두 개의 부문으로 이루어진 모형, 즉 2-부문 모형(two-part model)을 소개하고자 한다. 특히, 이산형 확률분포 중 포아송 분포와 음이항 분포를 고려한 영-과잉 회귀모형(regression model)을 설명하고 그 특성을 파악하고자 한다. 실증연구에서는 이러한 영-과잉 회귀모형을 활용하여 지난 10년(2009년부터 2018년) 간 한국의 여름철(6-8월) 폭염주의보(heat-wave advisory) 및 폭염경보(heat-wave warning) 발생일수를 적합하였다. 또한 공간예측기법 중 하나인 범용크리깅(universal kriging)을 이용하여 적합결과를 바탕으로 한 폭염 발생일수에 대한 예측지도를 작성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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