계기에 의한 진도산정은 보통 PGA와 진도와의 경험적인 관계식으로부터 계산되어 왔다. 그러나 일본 기상청은 지진에 의한 피해의 정도는 관측된 PGA보다는 진도와 상관이 더 크다는 점에 착안하여, 지진 계측기에 의해 실시간으로 진도를 산정(JMA 계측 진도)함으로서 지진재해를 좀 더 정확히 평가하는 방안을 채택하고 있다. 이 연구의 목적은 국내에서의 JMA 계측진도의 실제적인 활용방안을 제시하는 것이다. 한반도는 강진의 발생빈도가 낮기 때문에 사용할 수 있는 강진자료가 충분치 않다. 따라서 한반도의 지진원 특성과 감쇠특성에 맞는 강진동을 추계학적인 방법으로 합성하였다. 이러한 방법으로 합성된 강진자료에 대하여 JMA 계측진도를 포함한 6개의 공학적 지진동 상수들을 계산하였다. 다음으로 계산된 상수들 사이의 경험적인 관계식을 결정하였으며, 이 상수들을 몇 개의 그룹으로 분류하기 위한 군집분석을 수행하여 지진동 상수들을 분류하였다. 그 결과, JMA 가속도 ($a_0$)는 스펙트럼 진도와 유사한 그룹으로 분류되었으며, CAV(Cumulative Absolute Velocity)와는 비교적 관계가 먼 그룹으로 나타났다. JMA 계측진도는 지진재해 평가에 있어서 다른 하나의 평가척도로서 사용이 기능할 것으로 생각된다. 한편 지진재해의 예측에 활용이 가능한 PGA와 $a_0$에 대한 감쇠식이 모멘트 규모와 진원거리의 함수로 유도되었다.
본 연구에서는 비선형 카오스 계열에 대한 잡음의 영향 분석을 위하여 대표적인 비선형 카오스 특성을 보이는 것으로 알려진 Logistic Map 자료계열을 이용하여 연구를 수행하였다. 잡음을 임의로 추가하여 잡음 수준에 따라 자료계열을 재생성 하였으며 비선형 자료의 분석 방법으로 활용되고 있는 상태공간 재건, 상관차원 추정, BDS 통계, DVS 알고리즘 분석을 실시하였다. 분석 결과 자료계열은 잡음의 수준이 높아짐에 따라 비선형 카오스적 특성을 보이는 원시자료의 특성이 사라지고 무작위한 추계학적 특성을 보이는 자료로 변화하였다. 그리고 잡음의 영향을 받고 있는 자료에 대한 잡음제거 방법으로 Low Pass Filter와 Kalman Filter 기법을 적용하였다. 전통적인 비모수 통계기법은 비선형 무작위 시계열 또는 비선형 시계열을 구분하는데 어려움이 있지만 비선형 통계기법인 BDS 통계는 비선형 시계열을 구분할 수 있는 것으로 알려져 있다. 분석을 수행한 결과 잡음 수준이 높을 경우 Low Pass Filter는 잡음을 효과적으로 제거하지 못하여 비선형 자료를 선형자료로 판정하였지만 Kalman Filter의 경우 잡음을 효과적으로 제거하는 것으로 나타나 적용성이 우수함을 알 수 있었다.
본 연구는 실물옵션모형을 이용하여 기업의 빅데이터 기술도입에 따른 경제적 가치를 분석한 연구로, 빅데이터 기술도입을 결정한 기업의 주가를 이용하여 주가증분으로 평가한 경제적 가치의 크기를 옵션가치를 통해 분석하였다. 옵션가치 도출을 위해 빅데이터 기술을 마케팅에 활용한 기업의 주가를 통해 빅데이터 기술에 의한 주가증분을 추출하고, 해당 주가로 일반화적률법(GMM)을 이용하여 확률과정을 추정하였다. 옵션가치 도출을 위해 블랙-숄즈 편미분방정식을 도출하였고, 이를 수치해석적 방법인 유한차분법으로 해를 구하여 빅데이터 기술 도입에 따른 경제적 가치를 추정하였다. 분석결과, 빅데이터 투자비용을 5천만 원으로 가정했을 때, 주가증분을 통해 도출한 옵션가치는 약 38.5억 원으로 나타났고 시간가치는 약 1백만에 해당하는 것으로 나타났다. 따라서 빅데이터 기술도입은 실질적인 기업의 수익을 창출하는 효과에 더하여, 미미하지만 투자시점에 고려할 수 있는 추가적 시간가치까지 존재하는 것으로 해석된다. 민감도분석 결과 기초자산 크기가 작아질수록 옵션가치는 낮아지고, 투자비용이 낮아질수록 옵션가치는 높아지는 것으로 분석되었고, 변동성 변화에 따른 옵션가치 민감도는 크지 않은 것으로 나타났는데 이는 빅데이터 기술의 경우 기술도입 기간과 이에 따른 주가변동 폭이 낮아 변동성 증가에 따른 내재가치 증가 효과가 크지 않기 때문인 것으로 해석된다. 본 연구는 빅데이터 기술도입에 따른 효과를 실물옵션을 도입하여 분석한 최초의 연구로 빅데이터 옵션가치 도출에 빅데이터 기술을 도입한 기업의 주가를 기초자산으로 사용한 최초의 연구라는 점에서 기존연구와 차별화된다. 기업들의 빅데이터 기술 도입이 비교적 최근에 발생하였음을 고려할 때 동 분석방법론을 다양한 기업에 적용함으로 빅데이터 기술의 정체한 가치를 도출하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
현재 개발된 4 kbit/s이하의 저 전송율 음성부호화 시스템은 STC(Sinusoidal Transform Coding)나 MBE (Multi-band Excitation Coding)에 바탕을 두고 있다. 이러한 저 전송율 부호화기들은 대표적인 전이구간 신호인 유성음의 시작점과 끝점에서의 혼합신호(onset signal, offset signal), 비주기적인 신호(non-period signal) 등은 정확히 표현하지 못하기 때문에 자연스런 음질을 만들어 내지 못한다. 본 논문에서는 유성음에는 하모닉 모델, 무성음에서는 스토케스틱 모델, 전이구간에는 하모닉 기반의 비주기적인 펄스의 위치를 추적하는 방식을 사용하여 효과적으로 전이구간을 모델링 하는 방법과 2.4 kbit/s 다중모드 부호화방법을 제안한다. 제안한 방법은 원본신호에서 선형예측 부호화 방법으로 추출된 잔여신호를 신호의 성격에 따라 모델을 달리하는 방법이며, 자각의 신호의 성격에 따라 좋은 성능을 나타내는 모델을 사용하였다. 또한 효율적인 전이구간 모델링 방법의 도입으로 저 전송율에서 CELP(Code Excitation Linear Predictive) 부호화 방식에 의해 시간축에서 합성되는 여기신호와 선형위상을 이용한 하모닉 부호화 방식에 의해 주파수축에서 합성되는 여기신호를 효율적으로 결합이 가능하다는 것이 제안된 2.4 kbit/s 다중모드 부호화기의 장점이다. 제안된 방법의 2.4kbit/s 다중모드 부호화기는 미국 연방 표준부호화기인 2.4 kbit/s MELP(Mixed Excitation Linear Prediction) 부호화기보다 더 좋은 성능을 나타낸다.
동일 년급군 체장에 관한 도수분포는 정규분포를 하는데, 어류자원의 감소계수를 z라 할 때 x 세 년급군의 미수가 $N_x=N_o\exp(-zx)$로 표시된다. 위의 두가지 사실에다 체장조성표를 이용하여 생잔율 $\varrho^{-z}$ 추정하는 방법을 연구한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 연령, 분업에 관한 정밀조정표(표본)로부터 각년급군별 모체장평균, 모분산의 불편추정치($\bar{x},S^2$ 소표본일 때는 S^2 대신 $n/n-1{\cdot}S^2$를 구하였다. 2. 표본에서 구한 각 연금군별 모체장평균의 불편추정치$(\bar{x})$간의 경향선식과 각 년급군별 모분산($S^2$ 혹은 $n/n-1{\cdot}S^2$의 불편추정치간의 경향선식을 구하였다. 3. 각 경향선식에서 년급군별 모체장평균치와 모분산의 추정치$\hat{u},\hat{\sigma^2}$를 구하였다. 4. 각 년급군별로 모체장평균이 불편추정치$(\bar{x})$와 경향식에서 구한 모체장평균의 추정치$(\hat{u})$와의 차에 관한 유의성검정을 하고 또 각 년급군별로 모분산의 불편추정치($S^2$ 혹을 $n/n-1{\cdot}S^2$와 경향선식에서 구한 모분산의 추정치$\hat{\sigma}^2$와의 차에 관한 유의성검정을 하였다. 5. 유의성검정에서 두 종류 가운데 적어도 하나가 유의적이면 유의적인 년급군의 모체장평균(u)과 모분산$(\sigma^2)$을 모체장평균의 불편추정치$(\bar{x})$와 모분산의 불편추정치($S^2$ 혹은 $n/n-1{\cdot}S^2$로 한다. 2종의 검정이 유의적이 아닌 때는 해당하는 년급군의 모체장평균(u)과 모분산$\sigma^2$을 경향선식에서 구한 모체장평균의 추정치$\hat{u}$와 모분산의 추정치$(\hat\sigma^2)$로 하였다. 표본이 없는 년급군의 모체장평균(u)과 모분산$(\sigma^2)$도 역시 경향선식에서 구한 모체장평균 및 모분산의 추정치$\hat{u},\;\sigma^2$로 하였다. 6. 모체장평균(u)과 모분산$(\sigma^2)$이 추정되면 정규곡선면적표를 이용하여 년급군별로 각 체장계급에 해당하는 확률표를 만들었다. 7. 서로 이웃하는 체장계급의 비를 이용하여 생잔율 $\varrho^{-z}$ 값들을 구하였다. 8. $\varrho^{-z}$값들 중 이상적인 값은 유의적이면 기각하고 나머지 값으로 평균생잔율과 그 분산, 표준편차, 신뢰한계를 구하였다. 9. 향해 및 동지나해에 있어서 한국기선저인망에 어획된 참조기의 연령 및 체장에 관한 정밀조정표와 체장조직성표를 이용하여 년평균생잔율 $\varrho^{-z}$와 그 분산, 표준편차, 신뢰계수 $95\%$의 신뢰구분과 연평균 감소계수 Z를 구하였다.
분해기법은 일 단위 강수시계열 자료를 시간단위로 분해하는 데 주로 사용되고 있으며, 시단위 자료는 홍수예측을 위하여 주요하게 사용될 수 있다. 그러나 현재까지 제시된 대부분의 분해기술은 강우데이터가 추계학적 특성을 가지고 있다는 기본 가정을 전제로 하고 있기 때문에 모형을 구성하는데 있어서 강우자료의 물리적 특성을 반영하는 데는 한계를 보이고 있다. 이에 본 연구에서는 강우자료를 각기 다른 해상도로 변환하는데 따른 가중치의 동역학적 거동이 카오스 특성을 보이는지와 카오스적 분해가 가능한지를 비선형의 확정론적 방법(카오스이론)을 이용하여 규명하는 방안을 소개하였다. 우선, 기상청 산하 서울지점을 대상으로 24h-12h, 12h-6h, 6h-3h으로 해상도를 변환하는데 따른 가중치를 계산하여 사용하였다. 가중치 시계열자료의 카오스 특성을 규명하는 데는 상관차원방법을 이용하였으며, 부분근사화 기법을 이용하여 강우를 분해하였다. 서울 지점의 모든 해상도 변환에 따른 가중치는 저차원의 상관 차수를 가지는 카오스 특성을 보임을 확인하였으며, 분해결과 실제 관측치와 유사한 값을 보임을 확인하였다(높은 상관계수와 작은 평균제곱근오차를 보임). 또한 강우의 일반적인 경향성(총량, 강우의 발생 시점)은 보존되나 극값의 경우 대부분 과소 추정됨을 알 수 있었다.
지진하중과 같은 동적인 하중에 대한 다자유도 구조물의 비선형 해석은 많은 양의 계산을 요구한다. 이런 계산상의 어려움을 감소시키기 위하여 다자유도를 가진 복잡한 구조물의 비선형해석을 간략화된 동위 구조물 (Equivalent Nonlinear System(ENS))을 이용해 구할 수 있는 약산법을 제시한다. 간단한 동위 구조물은 원구조물의 가장 중요한 구조물의 성질을 가지고 있는데 구조물의 처음 두 개의 주기(natural periods)의 동적 특성 및 전체 항복변위(global yield displacement)를 가진다. 구조체 반응으로 이 논문에서는 구조체의 전체변위 및 층간변위가 고려된다. 구조체의 전체 변위 및 층간변위를 얻기 위하여 전체 반응수정계수(global response scaling factor) R/sub G/와 국부반응수정계수(local response scaling factor)R/sub L/을 동위 구조물로부터 얻어진 변위에 적용한다. 이 반응수정계수는 다자유도 구조물의 비선형 해석을 통하여 얻어진 변위들과 동위 구조물을 이용해 얻어진 변위들을 이용해 광범위한 회기분석을 통하여 구조물의 연성과 첫번째 두 모드의 질량참여계수의 함수형태로 얻는다. 반응수정계수를 가진 동위 구조물을 만들기 위하여 철골 모멘트 연성 골조 방식의 구조물(Special Moment Resisting Steel Frames (SMRSF))을 이 논문에서는 고려한다. 함수형태로 표현된 반응수정계수는 동위 구조물의 반응에 적용되어 복잡한 구조물의 비선형 반응을 얻을 수 있다.
토양수분은 토양으로의 침투나 지표유출 기작에 직접적인 영향을 주며 간접적으로 유역 단위의 수문학적, 수리화학적, 기상학적, 생태학적 반응에 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 광릉 슈퍼사이트 내 원두부 소유역을 대상으로 사면에서의 토양수분 전이과정이 토양수분의 추계학적 모형구조와 갖는 연계성을 규명하기 위해서 일련의 유도과정이 수행되었다. 유도된 단변량 추계학적 모형의 구조에 근거하여, 관측된 토양수분의 시계열을 모의하였다. 자료전처리, 모형구조의 규명, 후보 모형군의 구성, 모수추정, 검정 등의 과정을 통해서 도출된 모형들의 공간적인 분포는 대상사면의 지형학적인 특성들이 반영된 것으로 판단된다. 다방향 알고리즘에 의한 기여면적이나 습윤 지수와 함께 대상지점의 국부경사도가 중요변수로 도출되었다. 본 연구 결과는 광릉 슈퍼사이트와 같은 복잡 경관에서 토양수분의 공간분포를 결정짓는 중요한 요인들을 이해하고 이를 통해 현실성있는 토양수분 분포 지도를 작성하는데 기여 하게 될 것이다.
본격적인 지진관측 이래 최대 규모의 내륙 지진으로 기록된 오대산지진의 관측 스펙트럼을 이용하여, 점지진원 스펙트럼 모델의 지진원 크기 및 오차의 공간적인 특성을 평가하였다. 먼저 지진원 스펙트럼을 추정하기 위해, 최근까지 국내에 축적된 지진자료를 기반으로 비교적 상세하게 추정된 추계학적 지진동모델(Boore, 2003)의 지진파 전달, 부지특성(연관희, 2007)을 이용하여 관측 자료를 보정하였다. 추정된 오대산지진의 지진원 스펙트럼을 $1-f_c$(1개의 코너주파수) Brune의 ${\omega}^2$ 지진원모델에 적합한 결과, 기존에 제시된 지진규모-응력강하량 대표모델(연관희 등, 2006)에 의해 잘 예측되었으며, 오대산지진의 지진원 스펙트럼은 최근까지 한반도 인근에서 발생한 중규모 이상의 지진원 스펙트럼으로부터 추정된 $2-f_c$(2개의 코너주파수)의 경험적인 지진원모델에 보다 잘 부합되었다. 또한 일반적으로 무작위 잡음으로 취급되는 점지진원 지진파 스펙트럼 모델링 오차에 대해 방위각에 따른 방향성과 지역별 전달특성을 평가한 결과, 오차가 완전한 무작위 특성이 아님을 확인할 수 있었다. 이러한 모델링 오차의 방향성은 이론적으로 추정된 방사패턴과도 매우 유사한 관측된 방사패턴을 나타내었으며, 지역별로는 지질학적인 경계 혹은 지진파전달의 불연속적 특성과 밀접한 관계가 있는 것으로 판단되는 주파수별로 상이한 공간적인 분포 특성을 보여주었다.
기존의 정상성 Markov Chain 모형은 자료 자체의 Markov 특성만을 고려하여 모의하는 기법으로서 수자원 설계에서 여러 가지 목적으로 이용되어 지고 있다. 그러나 일강수량의 천이확률 및 매개변수 등이 과거와 일정하다는 정상성을 기본 가정으로 하기 때문에 평균의 변동성 등과 같은 외부충격을 모형에 적용할 수 없다. 이러한 관점에서 본 연구의 가장 큰 목적은 기존일강수량 모형을 외부인자를 받아들일 수 있는 모형으로 개발하는 것이다. 즉, Markov Chain 모형의 매개변수인 천이확률과 확률분포형의 매개변수 등을 연결함수(link function)를 통해 외부인자와 연동하도록 하였으며 정준상관분석을 통해 매개변수를 추정하였다. 개발된 모형을 서울지방 1961-2006년까지의 일강수량 자료를 대상으로 검증하는 절차를 가졌다. 추정된 결과를 보면 계절강수량의 특성뿐만 아니라 일강수량의 특성 또한 적절하게 모의되는 것을 확인할 수 있다. 따라서 본 연구에서 개발된 모형은 GCM 예측결과를 입력자료로 활용한다면 일강수계열의 장단기 모의를 위한 downscaling 기법으로 사용될 수 있다. 또한, 기후변화 시나리오가 입력자료로 이용된다면 기후변화에 따른 수자원 영향 평가를 위한 downscaling 기법으로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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