Communications for Statistical Applications and Methods
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제2권1호
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pp.201-208
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1995
In the last years there has been growing interest in concepts of positive dependence for families of random variables such that concepts are considerable us in deriving inequalities in probability and statistics. Lehman introdued various concepts of positive dependence for bivariate random variables. A much stronger notions of positive dependence were later considered by Esary, Proschan, and Walkup. Ahmed et al and Ebrahimi and Ghosh also obtained multivariate versions of various bivariate positive dependence as descrived by Lehman. See also Block al. Glaz and Johnson an Barlow and Proschan and the references there. Multivariate processes arise when instead of observing a single process we observe several processes, say X19t),⋯,Xn(t) simultaneously. For example, in an engineering context we may want to study the simultaneous variation of current and voltage, or temperature, pressure and volume over time. In economics we may be interested in studying inflation rates and money supply, unemployment and interest rates. We could of course, study each quantity on its own and treat each as a separate univariate process. Although this would give us some information about each quantity it could never give information about the interrelationship between various quantities. This leads us to introduce some concepts of positive and for multivariate stochastic processes. The concepts of positive dependence have subsequently been extended to stochastic processes in different directions by many authors.
This study describes the realtime monitoring system for water quality conditions in coastal waters. Some issues on the data qualify control and quality analysis are examined along with examples of erroneous data. Three different cases of database produced by the realtime monitoring system are presented and analyzed, namely 1) hypoxic condition, 2) over-saturated D.O. and 3) short-term variability of temperature and D.O. In utilizing the realtime database, D.O. prediction and warning models are developed based on autoregressive stochastic process. The model is very simple, yet, users in various levels from powerful and useful with its ability to send warning messages to users in varous levels from governmental administrative staff to local fisherman, and give them some allowances to cope with the situation.
월별 기후통계량의 조화해석에 의해 생성한 일 기온 자료가 생물계절모형의 입력자료로서 적합한지 여부를 평가하여 농림업 부문 기후시나리오 응용정보 제작 상오류를 제거하기 위해 본 연구를 수행하였다. 서울관측소의 1971-2000 평년 월별 일 최고기온과 최저기온 평균값으로부터 조화해석에 의해 365일 간 기온자료를 생성하였다. 이것을 널리 검증된 온도시간 기반의 벚꽃 개화모형에 입력하여 휴면, 발아, 개화 등 주요 식물계절을 추정하였다. 같은 기간 중 실측기온자료에 의해 모형을 구동시켜 얻은 결과와 비교한 바, 연차변이를 전혀 반영하지 못하는 것은 물론, 휴면해제 25일 단축, 강제 휴면기간 57일 연장, 발아 14일 지연, 개화 13일 지연등 평균값도 크게 달라 식물계절을 크게 왜곡시키는 것으로 판단되었다. 대안으로서 확률추정기법에 의해 일기상자료를 생성하고 이를 이용하여 모형을 구동한 결과 실측결과에 비해 휴면해제 6일 단축, 강제휴면기간 10일 단축, 발아 3일 지연, 개화 2일 지연 등으로 조화해석자료 사용에 비해 크게 개선되었음을 확인하였다. 연차변이양상 역시 실측기온에 의한 모의결과와 크게 다르지 않아, 향후 이 자료를 농업부문 전자기후도 제작에 적용하면 기후변화 적응정책 수립을 실용수준에서 지원할 수 있을 것으로 보인다.
최근 수산 자원의 고갈에 따른 육상 양식장에서의 '기르는 어업'에 의한 생산성 향상에 대한 기대가 크게 고조되고 있다. 육상 양식장의 경우, 해상 환경과 달리 환경 및 양성 요소에 대한 제어와 관리가 용이하며, 출하 계획에 따른 생산량 조정이 가능한 이점이 있다. 반면, 자연 환경에서와 달리 어류 성장을 위한 인위적인 관리가 필요하기 때문에 운영에 따른 비용이 크게 증가할 수 있는 단점이 있다. 따라서, 계획된 목표 출하량에 맞추어 효율적으로 양식장을 운영함으로써 이윤 극대화를 추구할 수 있다. 이러한 효율적인 양식장 운영 및 어류 양성을 위해서는 대상 어종에 따른 정확한 성장 예측 모델이 반드시 요구된다. 현재까지 대부분의 성장 예측 모델은 양식장 수집 데이터를 활용하여 통계적 분석 기반의 수치 해석적인 결과들이 주를 이룬다. 본 논문에서는 기존의 통계적 관점에 의한 성장 예측 모델이 가질 수 있는 데이터 확보의 어려움 및 낮은 정확도에 대한 정량적 수치를 제공하기 어려운 단점을 극복하기 위해 확률적 관점에서의 성장 예측 모델을 제시한다. 확률적 접근을 위하여 양성에 가장 중요한 요소인 수온을 기반으로 한 가우시안 프로세스 회귀 방식을 도입하여 모델링을 수행한다. 이를 통해, 특정 시점에서의 성장 예측값에 대한 평균치와 해당 값에 대한 신뢰구간을 동시에 제공함으로써 보다 효율적인 양식장 운영을 위한 참고 수치를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
A semi-stochastic process model of reliability was established for hyperbolic cooling towers subjected to combined loadings of wind force, self-weight, temperature loading. Effect of the soil-structure interaction on reliability was evaluated. By involving the gust factor, an equivalent static scheme was employed to convert the dynamic model to static model. The TR combination rule was used to consider relations between load responses. An analysis example was made on the 90M cooling tower of Maoming, Guangdong of China. Numerical results show that the design not including interaction turns to be conservative.
The thermal signature of nucleation process is characterized by the induction time, the degree of supercooling, and the equilibrium temperature depression. The initiation of nucleation presents stochastic characteristics. The factors that affect nucleation are mechanical impact, ionic concentration, mineral surface characters, and pore size. Hydrate-bearing sediments behave mechanically like other cemented sediments. The data set has important implications for the calibration and interpretation of geophysical measurements and downhole logs collected in gas hydrate provinces, providing particular insight for the interpretation of P- and S-wave data and resistivity logs. In addition, laboratory formation history and ensuing pore-scale spatial distribution likely have a more pronounced effect on the macroscale mechanical properties of hydrate-bearing sediments
Tele-metering systems have been useful tools for managing domestic wastewater treatment plants (WWTP) over the last decade. They mostly generate water quality data for discharged water to ensure that it complies with mandatory regulations and they may be able to produce every operation parameter and additional measurements in the near future. A sub-big data group, comprised of about 150,000 data points from four domestic WWTPs, was ready to be classified and also analyzed to optimize the WWTP process. We used the Statistical Product and Service Solutions (SPSS) 25 package in order to statistically treat the data with linear regression and correlation analysis. The major independent variables for analysis were water temperature, sludge recycle rate, electricity used, and water quality of the influent while the dependent variables representing the water quality of the effluent included the total nitrogen, which is the most emphasized index for discharged flow in plants. The water temperature and consumed electricity showed a strong correlation with the total nitrogen but the other indices' mutual correlations with other variables were found to be fuzzy due to the large errors involved. In addition, a multilayer perceptron analysis method was applied to TMS data along with root mean square error (RMSE) analysis. This study showed that the RMSE in the SS, T-N, and TOC predictions were in the range of 10% to 20%.
본 연구에서는 기체(공기)-액체(용융탄산염) 이상 흐름계(용융염산화 공정)에서 공기유속(0.05~0.22 m/sec) 및 탄산용융염의 온도(870∼970∘C)가 흐름영역 전이특성에 미치는 영향을 공기 체류량의 drift-flux 및 차압요동의 추계학적 해석을 통하여 규명하였다. 흐름영역이 시작되는 공기 체류량값은 공기체류량-drift flux 그래프를 통하여 구하였다. 흐름영역 전이가 시작되는 공기 체류량 값은 탄산용융염의 온도가 증가함에 따라서 증가하였는데 이는 탄산용융염의 온도가 증가함에 따라서 액상의 점도와 표면장력의 감소로 인한 계의 안정화 때문이며 계의 특성에 가장 큰 영향을 미치는 기포특성(평균기포크기 및 상승속도)을 drift-flux 모델식을 적용하여 추정하였다. 흐름영역전이 특성을 좀 더 정량적으로 특성화하기 위하여 차압요동신호를 상공간투영 및 Kolmogorov entropy를 이용하여 해석하였다. Kolmogorov entropy는 탄산용융염의 온도가 증가함에 따라 감소하였으며 공기유속이 증가함에 따라서 증가하였으나 흐름영역에 따라서 다른 경향성을 나타내었고 흐름영역이 시작되는 공기유속값은 공기체류량의 drift-flux 해석으로 유도된 결과와 동일하였다.
SLURP 준 분포형 수문모형을 이용하여 예측된 토지이용 자료와 미래 기후변화 시나리오에 의한 기상자료 및 식생지수 정보를 고려한 상태에서 하천유역의 유출에 미치는 영향을 분석하였다. 경안천 경안수위관측소 상류유역(260.4km2)을 대상으로 4개년(1999-2002) 동안의 일별 유출량 자료를 바탕으로 모형의 보정(1999-2000)과 검증(2001-2002)을 실시하였다. 토지이용 예측은 1996년, 2000년, 2004년의 Landsat TM 및 ETM+ 위성영상을 이용하여 CA-Markov 기법으로 검증(2004)을 실시한 후, 미래의 토지이용(2030, 2060, 2090)을 예측하였다. 예측된 토지이용은 시간이 경과할수록 산림과 논은 지속적으로 감소하고 도시, 초지, 나지 등은 증가하는 경향을 보였다. 미래의 식생정보 예측을 위하여 NOAA/AVHRR 위성영상으로부터 추출된 월별 NDVI(1998-2002)와 월평균기온간의 선형 회귀식을 도출하여 미래의 식생지수 정보(2030, 2060, 2090)를 추정하였다. IPCC SRES A2, B2 기후변화 시나리오에 대한 CCCma CGCM2 모의결과 값(2030s, 2060s, 2090s)을 Stochastic Spatio-Temporal Random Cascade Model(SST-RCM) 기법을 이용하여 downscaling 한 뒤 하천유출의 변화를 분석한 결과, 기후변화에 따른 하천유출율은 1999-2002년의 59%에 비해 미래에는 13%~34%로 감소하는 것으로 모의되었고, 반면에 토지이용의 변화에 대한 유출율은 0.1%~1% 증가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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