A non-homogeneous markov model which is able to simulate hourly rainfall series is developed for estimating reliable hydrological variables. The proposed approach is applied to simulate hourly rainfall series in Korea. The simulated rainfall is used to estimate the design rainfall and compared to observations in terms of reproducing underlying distributions of the data to assure model's validation. The model shows that the simulated rainfall series reproduce a similar statistical attribute with observations, and expecially maximum value is gradually increased as number of simulation increase.
본 연구에서는 비동질성 Markov 모형을 이용한 시간강수량의 모의발생을 수행하였다. 즉, 대상유역을 선정하고 시간강수량을 모의하여, 모의된 시간강수량을 이용한 확률강수량 및 확률홍수량을 산정하여 관측자료와 비교함으로써 비동질성 Markov 모형의 적용성을 평가하였다. 모의발생된 강수자료와 관측강수자료의 통계적 특성은 매우 유사한 것으로 나타났으며, 특히 모의년수가 증가할수록 극치값이 증가하는 경향을 나타냈다. 또한, 모의자료를 이용해 산정한 확률홍수량은 관측강수량을 이용해 산정한 결과보다 큰 재현기간에서 관측유입량 자료를 빈도해석하여 산정한 확률홍수량과 더 근사한 결과를 보였다. 따라서, 비동질성 Markov 모형을 이용하여 보다 신뢰성 있는 수공구조물의 설계수문량 산정 등에 많이 활용될 수 있을 것으로 판단되며 수자원 개발시 불확실성 분석을 위한 입력 자료인 강수자료로도 활용이 가능할 것으로 판단된다.
We use the hierarchical Bayesian approach to describe the transition probabilities of a binary nonhomogeneous Markov chain. The Markov chain is used for describing the transition behavior of emotionally disturbed children in a treatment program. The effects of covariates on transition probabilities are assessed using a logit link function. To describe the time evolution of transition probabilities, we consider two modeling strategies. The first strategy is based on the concept of exchangeabiligy, whereas the second one is based on a first order Markov property. The deviance information criterion (DIC) measure is used to compare models with two different time dependent structures. The inferences are made using the Markov chain Monte Carlo technique. The developed methodology is applied to some real data.
수공구조물의 설계를 위해서는 충분한 기간의 관측자료가 필요하지만, 우리나라의 수문자료는 대부분 충분한 수의 관측자료를 보유하고 있지 못하는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 핵밀도함수를 이용한 비동질성 Markov 모형을 통해 시간강수량 자료를 모의하였다. 첫 번째로 시간강수량 자료에 변동핵밀도함수를 이용하여 천이확률을 산정하였으며, 두 번째로 난수와 천이확률을 통해 강수가 발생하는 시간을 결정하였다. 세 번째로 강수가 발생한 시간의 강수량의 크기를 핵밀도함수를 통해 추정하였다. 분석결과에서 모의된 시간강수량은 관측시간강수량과 비슷한 통계적 특성을 보이고 있는 것으로 나타났다. 또한, 시간강수량의 모의발생을 위하여 산정한 천이확률을 이용해 강수의 무차원시간분포곡선을 유도하였다.
본 연구에서는 비동차 마코프 체인에서 개체들의 전이 행태를 분석하기 위한 계층적 베이지안 방법론을 사용하여 혼합 효과 모델을 소개 하였다. 모델의 모수들에 대한 사후분포가 분석적으로 구해질 수 없는 형태를 가지기 때문에 깁스(Gibbs) 샘플링 시뮬레이션 방법을 사용하여 조건부 사후확률로부터 샘플이 추출되었고, 실제 자료분석을 예를 사용하였다.
The nonhomogeneous poisson process (NHPP) is often used to model repairable systems that are subject to a minimal repair strategy, with negligible repair times. In this situation, the system can be characterized by its intensity function. There have been many NHPP models according to intensity functions. However, the intensity function of system in use can be changed because of repair or its aging. We consider the single change point model as the modification of the power law process. The shape parameter of its intensity function is changed before and after the change point. We detect the presence of the change point using Bayesian methodology. Some numerical results are also presented.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제5권1호
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pp.239-263
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1998
In this paper, we consider a multistate survival model which incorporates covariates and contains two illness states and two death states. The underlying stochastic process is assumed to follow nonhomogeneous Markov process. The estimates of survival, transition and competing risks probabilities are given via the methods of partial likelihood and nonparametric maximum likelihood. Our discussion is based on the statistical theory of counting process. An illustration is given to the data of patients in a heart transplant program. The goodness of fit procedures are also discussed to check the adequacy of the model.
미래 수문 분석을 위한 기후변화 연구는 전 세계적으로 많이 수행되어 왔다. 하지만 불확실성 요소로 인해 연구 결과를 활용하는데 있어 여전히 한계가 있다. 따라서 장기적 측면의 기후변화에 대한 연구와 함께 단기간의 엘리뇨, 라니냐와 같은 자연적 기후시스템의 변동에 대한 연구도 현재 진행되고 있다. 본 연구에서는 IRI 연구소에서 매월 전지구 관측자료로 4-7개월 예측을 수행한 GCM 모형 자료를 활용하여 강우 발생을 예측하였다. 한국의 금강유역을 대상유역으로 하였으며, 계절에 따른 강우 변동성을 고려하기 위해 비동질성 은닉 마코프 모형(Nonhomogeneous Hidden Markov Model, NHMM)을 이용하여 일 강우를 모의하였다. 본 연구 결과는 강우 모의를 통한 자연 재난에 대한 예측의 정확도를 향상시키는 새로운 방법론을 제시하는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 기존댐 재개발에 따른 댐 재개발 최적 규모 선택을 위한 방법론을 제시하고자 한다. 최적규모의 분석을 위한 과정은 다음과 같다. 강우량은 비동질성 Markov 모형으로 모의 발생하여 비교적 실제 구조에 가깝도록 설계된 토양함수 모형(Sacramento Soil Moisture Accounting Model, SAC-SMA)과 HEC-1의 Kinematic wave 하도추적 모형을 결합하여 만든 미 기상국의 NWS-PC 모형을 이용하여 유입량으로 변환하였다. 유입량은 저수지 모의운영을 통하여 저수지의규모를 결정하였다. 괴산댐을 대상으로 Hashimoto등 (1982)이 제시한 신뢰성 기준을 바탕으로 재개발 적정규모에 대한 신뢰성 분석을 실시하였으며 대략 155EL.M가 최적 수위로 판단되었으며 댐규모를 판단하기 위한 보조수단으로 이용이 가능하리라 사료된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제10권1호
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pp.119-133
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1999
마코브체인 몬테칼로 방법을 소프트웨어 신뢰모형에 이용하였다. 베이지안 추론에서 조건부 분포를 가지고 사후분포를 결정하는데 있어서의 계산 문제를 고찰하였다. 특히 레코드값을 통계량을 갖고서 혼합과정과 중첩과정에 대하여 깁스샘플링 알고리즘과 메트로폴리스 알고리즘을 활용하여 베이지안 계산과 모형 선택을 제시하고 모의실험자료를 이용하여 수치적 인 계산을 시행하고 그 결과를 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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