Various loads induced by marine environmental conditions, such as waves, currents, and wind, are crucial for the operation and viability of offshore wind power (OWP) systems. In particular, waves have a significant impact on the stress and fatigue load of offshore structures, and highly reliable design parameters should be derived through extreme value analysis (EVA) techniques. In this study, extreme wave analyses were conducted with various Weibull distribution models to determine the reliable design parameters of an OWP system suitable for the Ulsan area. Forty-three years of long-term hindcast data generated by a numerical wave model were adopted as the analyses data, and the least-squares method was used to estimate the parameters of the distribution function for EVA. The inverse first-order reliability method was employed as the EVA technique. The obtained results were compared among themselves under the assumption that the marginal probability distributions were 2p, 3p, and exponentiated Weibull distributions.
The need for floating photovoltaic is being emphasized to expand renewable energy but low residents' acceptance is a major obstacle to the deployment of floating photovoltaic. Using the discrete choice experiment, this study analyzed the preferences for community-based floating photovoltaic projects and proposed a method to increase the residents' acceptance of floating photovoltaic projects. The estimates of the marginal willingness to accept (MWTA) of the distance, the coverage ratio, the landscape, the project owner (public institution), and the project owner (large company) are -0.69%p/km, 0.13%p/%p, -0.57%p, -2.95%p, -1.73%p, respectively. According to the result of simulation analysis, the residents' acceptance is significantly higher when the project is operated by a public institution, with a choice probability of 58%, than when the project is operated by a private company, with a choice probability of 29%, 12% for a large and small company, respectively. In addition, as a result of the analysis of the expected returns, the results show that the closer the distance from the residence to the power plant, the higher the expected return.
본 연구에서는 측정된 균열 데이터를 토대로 변동하중 하에서의 균열성장모델 변수들을 베이지안 모델변수 추정 방법을 통해서 확률적인 분포로 구하는 방법을 제시하였다. 모델변수의 확률분포를 구하기 위해 Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 샘플링 방법을 이용하였다. 변동하중 하에서는 균열성장 모델이 더욱 복잡해 짐에 따라 기존의 MCMC 기법으로는 확률분포를 잘 구하지 못하므로 주변확률밀도분포를 제안함수로 사용하는 MCMC 기법을 새롭게 제안하였다. 모델변수의 추정을 위해 여러 크기의 일정 진폭 하중 하에서 시편시험을 수행하여 얻은 균열성장 데이터를 이용하였다. 추정된 변수들을 사용하여 변동하중 하에서의 시편에 대해 균열성장 예측을 수행하였고, 이를 실제 시험 데이터를 통해서 검증하였다.
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.
Methods for stochastic simulation of non-Gaussian wind pressure have increasingly addressed the efficiency and accuracy contents to offer an accurate description of the extreme value estimation of the long-span and high-rise structures. This paper presents a linear prediction and z-transform (LPZ) based Cumulative distribution function (CDF) mapping algorithm for the simulation of multivariate non-Gaussian fluctuating wind pressure. The new algorithm generates realizations of non-Gaussian with prescribed marginal probability distribution function (PDF) and prescribed spectral density function (PSD). The inverse linear prediction and z-transform function (ILPZ) is deduced. LPZ is improved and applied to non-Gaussian wind pressure simulation for the first time. The new algorithm is demonstrated to be efficient, flexible, and more accurate in comparison with the FFT-based method and Hermite polynomial model method in two examples for transverse softening and longitudinal hardening non-Gaussian wind pressures.
This study was intended to identify the main factors responsible for the decline in purchase of imported agricultural and fish products after Japan's nuclear power plant accident in 2011 and to compare the effects on imported agricultural produce and imported fish products. Logit model and multiple regression model analyses were performed using consumers' survey data. Psychological and qualitative factors reflecting consumers' food safety awareness and purchasing preferences, which were extracted by Factor analysis, were included as the models' explanatory variables, along with socio-demographic and economic factors. The Logit estimation showed aged, married, and low-income households had significantly higher probability of reducing their purchases of imported agricultural and fish products. However, the multiple regression results pointed out that the actual rate of decrease of imported agricultural and fish products purchases were more significantly affected by non-socio demographic factors such as past experience of purchasing imported agricultural and fish products, future intention to purchasing Japanese agricultural and fish products, and the ratio of imported to domestic agricultural and fish products before the nuclear accident, as well as consumers' feeling of food insecurity and their purchasing preferences. Moreover, the results showed that Korean consumers have reacted more sensitively to the decline in imported fish products than imported agricultural produce after the nuclear accident based on the marginal effects of various socio-demographic and economic factors.
Jehanzaib, Muhammad;Kim, Ji Eun;Park, Ji Yeon;Kim, Tae-Woong
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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pp.151-151
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2019
Because drought is a complex and stochastic phenomenon in nature, statistical approaches for drought assessment receive great attention for water resource planning and management. Generally drought characteristics such as severity, duration and intensity are modelled separately. This study aims to develop a relationship between drought characteristics using a bivariate copula model. To achieve the objective, we calculated the Standardized Precipitation Index (SPI) using rainfall data at 6 rain gauge stations for the period of 1961-1999 in Jehlum River Basin, Pakistan, and investigated the drought characteristics. Since there is a significant correlation between drought severity and duration, they are usually modeled using different marginal distributions and joint distribution function. Using exponential distribution for drought severity and log-logistic distribution for drought duration, the Galambos copula was recognized as best copula to model joint distribution of drought severity and duration based on the KS-statistic. Various return periods of drought were calculated to identify time interval of repeated drought events. The result of this study can provide useful information for effective water resource management and shows superiority against univariate drought analysis.
본 연구는 우리나라에서 하나의 발명이 유효한 특허권으로 확정되는 과정에서 나타나는 두 가지 분쟁 형태, 즉 결정계(ex parte)와 당사자계(inter parte)를 대상으로 하여 분쟁에서의 승리에 영향을 미치는 요인에 대한 분석을 한 최초의 논문이며 기업, 소송, 대리인, 특허차원에서의 특성들을 설명변수로 구성하여 2단계 프로빗 회귀분석을 하였다. 분석모형에 따르면, 상대적 심판제기율, 심판제기까지 걸린 시간, 대리인 교체, 복수(複數) 대리인 등에서 결정계와 당사자계간에 평균 한계효과(average marginal effect)의 차이가 나타났다. 결정계의 경우 이들 변수가 승소확률을 낮추는 요인이 되지만, 당사자계의 경우 반대로 승소 확률을 높이는 요인으로 작용하였다. 그런데, 결정계와 당사자계 모두에서 특허를 출원한 대리인의 경험이 많을수록 승소확률을 낮추는 역설적인 결과가 나타났다. 그러나, 이는 대리인의 경험이 많을수록 심판제기 확률이 높아지는 표본선택(sample selection)의 효과가 이미 반영되어 있기 때문이며, 대리인 경험의 전 범위에 적용할 수는 없을 것이다. 특허의 가치를 나타내는 청구항수는 승소확률을 높이는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 자연인인 특허대리인에 한정하였고, 특허대리인의 경험을 출원대리에 한정하였으나, 앞으로 소송대리의 경험, 특허법인 차원에서의 특성자료, 더 나아가 특허인용 자료와 연결이 된다면 많은 추가적인 연구주제들이 파생될 수 있을 것이다.
교통수요예측의 통행발생단계에서 일반적으로 선형회귀모형이 활용되고 있다. 이러한 선형회귀모형은 여러가지 방법론적 한계성과 실용적 지속성을 가지지 못하는 경향을 보인다. 첫째, 종속변수로 이용되는 통행발생의 경우 비음정수(non-negative integer : 0, 1, 2 등)의 이산분포특징을 보이나, 선형회귀모형에서는 종속변수가 연속확률분포 인 정규분포의 특징을 가진 것으로 가정한다. 둘째, 모형이 자료측정에 적용되었을 때 음(-)의 결과를 산정 할 수 있으며, 독립변수의 증감에 따라 결과 값을 너무 높게 혹은 낮게 예측하는 경우가 있다 셋째, 예측된 값이 정상적인 범위 내에 있을 지라도 예측된 통행수만을 제시 할 뿐, 통행발생빈도에 대한 이산확률분포는 제공하지 않는다. 이같은 한계점을 극복하기 위해 주로 활용되어온 가산자료모형이 포와송모형이다. 그러나 포와송모형의 경우 자료의 평균과 분산이 동일하다는 가정하에 활용되고 있어 자료상에 과산포가 존재할 경우 오차를 과소평가 할 경향이 높아 모형의 신뢰성에 문제가 발생됨으로 기타 다른 가산자료모형의 적용을 고려해야한다. 연구에서는 과산포검정을 통해 통행발생빈도상에 과산포 존재를 밝혀내고 포와송모형의 부적합함을 제시하였으며 Vuong 검정을 통해 최적의 모형을 선정하였다. 선정된 모형을 대상으로 우도비검정과 Theil 부등계수에 의해 모형의 신뢰도와 정확성을 조사하였다. 최종적으로 가구의 사회경제적 속성의 변화에 따른 통행발생의 변화를 측정하기 위한 민감도 분석을 실시하였다.
본 연구에서는 한국노동패널의 1998년과 2001년 자료를 이용하여 가구별 균등화된 소득에 따른 소득계층을 구분하고 가구특성이 소득계층의 변화에 미치는 영향을 분석하였다. 소득계층은 저소득층, 중산층, 고소득층으로 구분하였으며 소득계층의 변화는 4년 동안 계층 하락, 계층 유지, 계층 상승 등 3가지 변화와, 가장 하락, 하락, 유지, 상승, 가장 상승 등 5가지 변화로 구분하여 순위 프로빗모형을 이용하여 실증 분석하였다. 또한 1998년 저소득층의 가구특성이 계층 상승에 미치는 영향을 분석하기 위해 1998년 저소득층과 설명변수의 상호작용을 고려하였다. 순위 프로빗모형의 추정 결과 1998년 거주지, 가구주 연령, 가구주 교육수준, 가구내 취업자수와 1998년과 2001년 사이의 가구내 취업자수의 변화가 통계적으로 유의하게 나타났다. 설명변수별 한계효과를 추정한 결과 1998년의 가구주 교육수준이 높을수록, 1998년의 가구내 취업자수가 많고 2001년까지 취업자수가 증가할수록 소득계층이 상승할 확률이 더 높아진다는 결과를 얻었다. 가구주 연령에 있어서는 중산층 및 고소득층의 경우 연령이 증가할수록 소득계층 상승 확률은 감소하나 저소득층의 경우 40대와 50대는 소득계층 상승 확률이 증가하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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