• 제목/요약/키워드: conditional probability model

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강수계열의 상태분류에 의한 Markov 연쇄 모의발생 모형 (Markov Chain Model for Synthetic Generation by Classification of Daily Precipitation Amount into Multi-State)

  • 김주환;박찬영;강관원
    • 물과 미래
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    • 제29권6호
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    • pp.179-188
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    • 1996
  • 수자원의 주공급원인 강수는 현상의 발생여부에 따라 건조일과 습윤일이 교대로 반복되는 과정으로 구성되어 있으며, 특히, 일강수계열의 습윤일에 발생되는 강수량의 크기는 매우 다양한 형태를 지니고 있어 이 과정을 모형화 하는데는 복잡한 확률과정이 수반된다. 본 연구에서는 일강수계열의 발생과정을 건조일, 습윤일로 구분하고 습윤일의 강수량을 상태별로 분류하여 각 상태별 천이확률을 계산함으로써 이를 장래에 발생 가능한 강수사상의 모의발생에 이용하였다. 본 모형은 수문사상의 발생과 비발생만을 구분하던 2-state Markov 연쇄모형에 강수의 발생시 강수량의 크기에 따라 상태를 여러 개로 구분하여 강수량을 추정할 수 있도록 수정한 것으로 간헐 수문사상인 일강수계열의 구성성분인 건조일과 습윤일, 건조, 습윤 지속기간 및 습윤일의 강수량을 Markov 연쇄에 의해 동시에 발생있도록 한 것이며 다른 모형에 비해 사용이 비교적 용이하다. 본 연구에서 제안한 multi-state Markov 연쇄모형의 적용 가능성을 검토하기 위하여 비교적 장기간의 자료를 보유하고 있는 관측소의 강수자료를 이용하였으며 그 결과를 강수량, 건조, 습윤일수 및 건조, 습윤계속기간의 분포를 실제자료와 비교하여 모형의 적합도를 평가하였다. 이를 토대로 홍수 및 한발기간의 추정과 모의발생에 의한 자료 확장으로 중장기 수자원 계획 및 운영에 효율적으로 이용될 수 있을 것으로 판단된다.

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Transform Domain Wyner-Ziv 비디오 부호를 위한 효과적인 상관 채널 모델링 (Efficient Correlation Channel Modeling for Transform Domain Wyner-Ziv Video Coding)

  • 오지은;정천성;김동윤;박현욱;하정석
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제47권3호
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    • pp.23-31
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    • 2010
  • 모바일 영상 서비스와 센서 네트워크와 같은 저전력, 저복잡도의 비디오 부호기를 필요로 하는 분야의 수요가 증대됨에 따라 프레임간의 상관성을 이용하지 않고 압축함으로써 낮은 복잡도로도 높은 압축률을 얻을 수 있는 분산 비디오 코딩에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 분산 비디오 코딩에서 부호기는 오류정정 부호기를 이용하여 원래 영상보다 압축된 형태의 신드롬을 생성한다. 반면, 복호기에서는 원본 영상을 추정하고 부호기에서 만들어진 신드롬을 이용하여 추정한 원본 영상의 오류를 정정한다. 이 때, 추정된 원본 영상을 보조 정보라 하며, 보조 정보는 원본 영상이 가상의 상관 채널을 통해 얻어진 영상이라 해석할 수 있다. 분산 비디오 코딩의 성능 향상을 위해서는 오류 정정 복호기와 최적 복원과정의 성능향상이 필요하며, 두 과정 모두 가상의 상관 채널의 정확도에 영향을 받는다. 본 논문에서는 오류 정정 복호기와 복원과정에서 최적의 입력값을 예측하기 위하여, 상관 채널의 구성 파라미터의 정확한 추정을 위한 효과적인 알고리즘들을 제안한다. 일반적으로 상관 채널은 라플라시안 분포로 모델링 되는데, 이 분포와 실제 채널 측정값과의 자승오류를 최소화 하는 알고리즘인 최소자승법 및 복잡도를 낮춘 변형된 알고리즘을 제안하였다. 또한, 신뢰구간 설정으로 기존의 채널 파라미터 추정 알고리즘을 사용할 때 오류를 줄이는 방법을 제안하였다. 제안된 알고리즘으로 Mother 영상과 Foreman 영상에서 각각 최대 PSNR이득 1.8 dB와 1.1 dB를 얻었으며, 특히 상관도가 낮은 영역에서 더 효과적인 성능 개선을 보인다.

처오름의 신뢰성 해석에 대한 파고_주기결합분포의 영향 (Influence of Joint Distribution of Wave Heights and Periods on Reliability Analysis of Wave Run-up)

  • 이철응
    • 한국해안해양공학회지
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    • 제17권3호
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    • pp.178-187
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    • 2005
  • 경사식 방파제에서 파랑과 구조물의 상호작용에 의하여 발생되는 처오름에 대한 파고i주기결합분포의 영향을 해석할 수 있는 신뢰성 해석 모형이 제시되었다 처오름과 관련된 파괴모드의 정의에 따라 수면의 불확실성에 따른 영향을 해석할 수 있는 신뢰함수가 유도되었다. 특히 신뢰함수에 주기가 하나의 확률변수로 포함되어, 주기의 통계적 특성과 분포함수가 직접적으로 고려될 수 있을 뿐만 아니라 평균주기에 따른 파고분포의 거동특성이 조건부파고분포에 의해 올바로 고려될 수 있었다. 주기의 영향을 받지 않는 유의파고의 극치분포를 이용한 신뢰성 해석의 결과와 비교하여, 파고-주기결합분포를 이용한 신뢰성 해석이 극치분포를 이용한 신뢰성 해석보다 더 큰 파괴확률을 추정한다는 사실을 확인할 수 있었다. 따라서 중요한 구조물인 경우, 극치분포를 이용하여 경사식 방파제의 마루높이가 결정되더라도 단일 폭풍사상에 대하여는 파고-주기결합분포를 이용한 추가적인 해석이 필요하다. 한편 주기의 분포함수에 영향을 주는 계수에 따른 신뢰지수의 거동특성이 해석되었는데, 이에 따른 영향은 매우 작은 것으로 나타났다. 그러나 평균주기에 의한 파고분포의 거동에 따른 신뢰지수의 차이는 큰 것으로 나타났다 이는 파괴확률에 미치는 주기의 영향이 파고분포를 통하여 주로 발생된다는 것을 의미하는 것이다. 마지막으로 수면 변동 효과를 고려한 합리적인 마루높이 산정을 위해 마루높이의 변화에 따른 파괴확률을 산정하였다.

2016년 봄철 서울의 PM10, PM2.5 및 OC와 EC 배출원 기여도 추정 (Potential Source of PM10, PM2.5, and OC and EC in Seoul During Spring 2016)

  • 함지영;이혜정;차주완;류상범
    • 대기
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    • 제27권1호
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    • pp.41-54
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    • 2017
  • Organic carbon (OC) and elemental carbon (EC) in $PM_{2.5}$ were measured using Sunset OC/EC Field Analyzer at Seoul Hwangsa Monitoring Center from March to April, 2016. The mean concentrations of OC and EC during the entire period were $4.4{\pm}2.0{\mu}gC\;m^{-3}$ and $1.4{\pm}0.6{\mu}gC\;m^{-3}$, respectively. OC/EC ratio was $3.4{\pm}1.0$. The average concentrations of $PM_{10}$ and $PM_{2.5}$ were $57.4{\pm}25.9$ and $39.7{\pm}19.8{\mu}g\;m^{-3}$, respectively, which were detected by an optical particle counter. The OC and EC peaks were observed in the morning, which were impacted by vehicle emission, however, their diurnal variations were not noticeable. This is determined to be contributed by the long-range transported OC or secondary formation via photochemical reaction by volatile organic compounds at afternoon. A conditional probability function (CPF) model was used to identify the local source of pollution. High concentrations of $PM_{10}$ and $PM_{2.5}$ were observed from the westerly wind, regardless of wind speed. When wind velocity was high, a mixing plume of dust and pollution during long-range transport from China in spring was observed. In contrast, pollution in low wind velocity was from local source, regardless of direction. To know the effect of long-range transport on pollution, a concentration weighted trajectory (CWT) model was analyzed based on a potential source contribution function (PSCF) model in which 75 percentiles high concentration was picked out for CWT analysis. $PM_{10}$, $PM_{2.5}$, OC, and EC were dominantly contributed from China in spring, and EC results were similar in both PSCF and CWT. In conclusion, Seoul air quality in spring was mainly affected by a mixture of local pollution and anthropogenic pollutants originated in China than the Asian dust.

지능형 변동성트레이딩시스템개발을 위한 GARCH 모형을 통한 VKOSPI 예측모형 개발에 관한 연구 (A Study on Developing a VKOSPI Forecasting Model via GARCH Class Models for Intelligent Volatility Trading Systems)

  • 김선웅
    • 지능정보연구
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    • 제16권2호
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    • pp.19-32
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    • 2010
  • 학계와 금융파생상품 가격결정이나 변동성매매와 같은 실무영역 모두에서 주식시장의 변동성은 중요한 역할을 한다. 본 연구는 GARCH 모형에 기초하여 한국주식시장의 변동성을 정확히 예측함으로써 변동성매매시스템의 성과를 높일 수 있는 새로운 방법을 제시하였다. 특히, 여러 연구 자료에서 밝혀지고 있는 변동성 비대칭성개념을 도입하였다. 최근 새로 개발된 한국주식시장 변동성 지수인 VKOSPI를 변동성 대용값으로 사용한다. VKOSPI는 KOSPI 200 지수옵션의 가격을 이용하여 계산된 값으로서 옵션딜러들의 변동성 예측치를 반영하고 있다. KOSPI 200 옵션시장은 1997년 시작되었으며, 발전을 거듭하여 현재 하루 거래량이 1,000만 계약을 넘어서면서 세계 최고의 지수옵션시장으로 발전하였다. 이러한 옵션시장에 반영된 변동성을 분석하는 것은 투자자들에게 좋은 투자정보를 제공하게 될 것이다. 특히, 변동성 대용값으로 VKOSPI를 사용하면 다른 변동성 대용치를 사용할 때 발생하는 통계적 추정의 문제를 피해 갈 수 있다. 본 연구는 2003년부터 2006년의 KOSPI 200 지수 일별자료를 대상으로 최우도추정방법(MLE)을 이용하여 GARCH 모형을 추정한다. 비대칭 GARCH 모형으로는 Glosten, Jagannathan, Runke의 GJR-GARCH 모형, Nelson의 EGARCH 모형, 그리고 Ding, Granger, Engle의 PARCH모형을 포함하며 대칭 GARCH 모형은 (1, 1) GARCH 모형을 이용한다. 2007년부터 2009년까지의 KOSPI 200 지수 일별자료를 대상으로 반복적 계산과정을 통해 내일의 변동성 예측값과 오르고 내리는 변화방향을 예측하였다. 분석 결과 시장변동성과 예기치 않은 주가변동 사이에는 음의 상관관계가 존재하며, 음의 주가변동은 동일한 크기의 양의 주가변동보다 훨씬 더 큰 변동성의 증가를 가져옴을 알 수 있다. 즉, 한국 주식시장에도 변동성 비대칭성이 존재함을 보여주었다. GARCH 모형을 이용하여 내일의 VKOSPI의 등락방향을 예측하고 이를 이용하여 변동성 매매시스템을 개발하였다. 내일의 변동성이 상승할 것으로 예측되면 스트래들매수전략을 이용하고 반대로 변동성이 하락할 것으로 예측되면 스트래들 매도전략을 이용한다. 변동성의 변화방향성을 맞춘 경우에는 VKOSPI 변동분을 더하고 틀린 경우에는 변동분을 뺀 누적합을 이용하여 변동성매매전략의 총수익을 계산한다. 모형추정용 자료구간의 경우 통계적 기준인 MSPE 기준으로는 PARCH 모형의 적합도가 가장 높고, 예측방향의 적중도를 재는 MCP 기준으로는 EGARCH 모형이 가장 높은 값을 보여주었다. 테스트용 자료구간의 경우에는 PARCH 모형이 모형적합도와 내일의 변동성 등락방향 예측에서 가장 좋은 결과를 보여주었다. 모형추정용 자료구간의 경우 GARCH 모형 전체에서 매매이익을 기록하고 있고 테스트용 자료구간의 경우에는 EGARCH 모형을 제외한 GARCH 모형들이 매매이익을 보여주었다. 본 연구에서 나타난 변동성의 군집과 비대칭성 현상으로부터 변동성에 비선형성이 존재함을 알 수 있었으며, 비선형성에서 좋은 결과를 보이고 있는 인공지능시스템과 비대칭 GARCH 모형을 결합한다면 제안된 변동성매매시스템의 성과를 많이 개선할 수 있을 것으로 판단된다.

Estimate of Regional and Broad-based Sources for PM2.5 Collected in an Industrial Area of Japan

  • Nakatsubo, Ryouhei;Tsunetomo, Daisuke;Horie, Yosuke;Hiraki, Takatoshi;Saitoh, Katsumi;Yoda, Yoshiko;Shima, Masayuki
    • Asian Journal of Atmospheric Environment
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    • 제8권3호
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    • pp.126-139
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    • 2014
  • In order to estimate the influence of sources on $PM_{2.5}$ in the industrial area of Japan, we carried out a source analysis using chemical component data of $PM_{2.5}$. $PM_{2.5}$ samples were collected intermittently at an industrial area in Japan from July 2010 to November 2012. Water soluble ions ($Cl^-$, $NO_3{^-}$, $SO{_4}^{2-}$, $Na^+$,$NH_4{^+}$, $K^+$, $Mg^{2+}$, $Ca^{2+}$), elements (Al, K, Ca, Ti, V, Cr, Mn, Fe, Ni, Cu, Zn, As, Cd, Sb, Pb), and carbonaceous species (OC, EC) of the $PM_{2.5}$ (a total of 198 samples) were analyzed. Positive Matrix Factorization (PMF) model was applied to the data of those chemical components to identify the source of $PM_{2.5}$. At this observation site, nine factors were extracted. The major contributors of $PM_{2.5}$ were secondary sulfate 1, in which loading factors of $SO{_4}^{2-}$ and $NH_4{^+}$ were large (percentage source contribution: 20.9%), traffic, in which loading factors of OC (organic carbon) and EC (elemental carbon) were large (20.8%), secondary sulfate 2, in which loading factors of K and $SO{_4}^{2-}$ were large (8.0%), steel mills (7.8%), secondary chloride and nitrate (7.0%), soil (5.0%), heavy oil combustion (3.8%), sea salt (3.8%), and coal combustion (2.3%). The conditional probability function (CPF) and the potential source contribution function (PSCF) were carried out to examine the influence of a regional source and a broad-based source, respectively. CPF results supported local source influences such as steel mills, sea salt, traffic, coal combustion, and heavy oil combustion. PSCF results suggested that ships in the East China Sea, an industrial area of the east coastal region of China, and an active volcano in the Kyushu region of Japan were potential regional sources of secondary sulfate 1. Secondary sulfate 2 was affected by the burning of biomass fields and by coal combustion in Chinese urban areas such as Beijing, Hebei, and western Inner Mongolia. Source characterization using continuous data from one site showed a potential source representing fossil fuel combustion is affected both by regional and broad-based sources.