본 연구에서는 안정적 NBD모형에 개별구매자들의 평균적 구매율 변화로 발생되는 임의의 불안정성이 개입하였는지를 체계적으로 검정하기 위한 방법을 개발하였다. 이를 위해 본 연구에서는 안정적 NBD모형에서 개별구매자들의 갖는 평균적 구매율이 임의의 불안정성의 영향으로 구조적 변화를 일으키는지에 대한 통계적 가설로부터 우도비를 도출하였다. 또한, 본 연구에서는 반복구매가 이루어지는 패널자료를 대상으로 개발된 ㅂ아법의 실증적 적합성을 살펴보았다. 본 연구의 결과는 NBD모형이 지니는 안정성의 가정을 극복할 수 있는 수단을 제공한다는 점, 마케팅환경의 변화를 조기에 감지함으로써 관련 환경변화에 신속히 대처할 수 있는 마케팅전략의 운용을 가능케 할 것이란 점, 특정 마케팅믹스전략의 효과측정에도 활용될 수 있다는 점 등을 기대할 수 있다.
본 연구의 목적은 미래 확률강우량을 통계적으로 전망하고 홍수취약도 모형을 통하여 미래 서울 지역의 홍수취약도를 정량적으로 가늠해 보는 것이다. 비정상성(non-stationarity)을 고려한 확률강우량 전망을 위하여 서울 지점의 연최대 일강우량을 초기 30년 자료 이후로 1년씩 누적하며 General Extreme Value (GEV) 분포의 매개변수를 추정하였다. 시간 대 위치, 규모 및 형상 매개변수의 선형정도를 비교하여 시간에 따른 위치 매개변수의 선형회귀식을 구성하고, 선형회귀분석에 의한 위치 매개변수를 이용하여 2030년의 확률강우량을 산정하였다. 이 확률강우량을 장옥재와 김영오 (2009)가 제안한 홍수취약도 분석의 모델의 입력자료로 하여, 2030년 서울지역의 홍수취약도를 평가하였다. 연구 결과, 2030년에 재현기간 100년의 강우가 발생한다면 현재에 비해 지역 평균 5 %정도 취약도가 증가하리라 전망되었다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제29권2호
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pp.225-238
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2022
In this paper, we propose a clustering method for advanced metering infrastructure (AMI) data in Korea. As AMI data presents non-stationarity, we consider time-dependent frequency domain principal components analysis, which is a proper method for locally stationary time series data. We develop a new clustering method based on time-varying eigenvectors, and our method provides a meaningful result that is different from the clustering results obtained by employing conventional methods, such as K-means and K-centres functional clustering. Simulation study demonstrates the superiority of the proposed approach. We further apply the clustering results to the evaluation of the electricity price system in South Korea, and validate the reform of the progressive electricity tariff system.
최근 기후변화/변동으로 인한 집중호우가 증가하여 수문기상재해에 따른 피해가 증가하고 있다. 미래의 발생가능한 극한 강우사상에 대응하기 위해, 일반적으로 수문학적 빈도해석을 이용하여 목표연도의 설계 강우량을 산정한다. 이것은 수문빈도 해석에 적용된 강우자료가 정상성임을 가정하여 설계 강우량을 산정하는 것이다. 하지만, 최근 관측된 강우자료를 살펴보면, 통계적 특성이 시간에 따라 변하는 경우가 있다. 본 연구는 연최대강우량의 회귀직선에 대한 잔차의 수문학적 빈도해석을 바탕으로, 가까운 미래로 설정된 목표연도의 확률강우량을 산정하는 방법을 제안하였다. 현재까지의 관측자료를 기초로 선형회귀식의 추세선을 이용하여 잔차 시계열을 생성하고, 잔차에 대한 확률밀도함수를 추정한 후, 추세선의 증가 및 감소 경향을 고려하여 확률강우량을 산정하였다. 14개의 강우관측지점에 적용한 결과, 증가경향을 보이는 경우에는 현시점까지의 자료에 대한 선형회귀식을 산정한 후, 목표연도까지 연장했을 때의 추세요소를 산정한 방법이 보다 적합한 확률강우량을 산정하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 정상성을 바탕으로 추정한 확률강우량과 비교했을 때, 5-25%의 예측편차가 1-22% 정도로 감소하였다.
천해 환경에서 정합필터와 LFM(linear frequency modulation) 펄스를 사용하는 능동소나의 탐지성능은 비백색잡음인 잔향에 의해 크게 저하될 수 있다. 이 경우 잔향의 영향을 줄이기 위해 일반적으로 정합필터에 선행하여 백색화 필터를 사용한다. 기존에는 탐지 블록과 선행 블록의 잔향이 통계적으로 정상성을 유지한다고 가정하고 선행 블록의 잔향 특성을 이용하여 탐지 블록의 잔향을 추정하고 백색화 하였다. 잔향의 정상성은 인접 블록 사이뿐만 아니라 좀더 넓은 범위에서 유지될 수 있다. 이 경우 더 많은 인접 블록을 이용하면 탐지 블록의 잔향을 더 정밀하게 추정할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 실제 해안에서 획득한 잔향 신호를 분석하여 적절한 추정 블록의 범위를 구한다. 그리고 추정 블록의 범위에 따른 선-백색화 정합필터의 성능을 비교, 분석한다.
In recent years, the frequency and scale of the natural disasters are growing rapidly due to the global climate change. In case of the urban flooding, high-density of population and infrastructure has caused the more intensive damages. In this study, we analyzed the spatial characteristics of urban flooding damage factors using GWR(Geographically Weighted Regression) for effective disaster prevention and then, classified the causes of the flood damage by spatial characteristics. The damage factors applied consists of natural variables such as the poor drainage area, the distance from the river, elevation and slope, and anthropogenic variables such as the impervious surface area, urbanized area, and infrastructure area, which are selected by literature review. This study carried out the comparative analysis between OLS(Ordinary Least Square) and GWR model for identifying spatial non-stationarity and spatial autocorrelation, and in the results, GWR model has higher explanation power than OLS model. As a result, it appears that there are some differences between each of the flood damage areas depending on the variables. We conclude that the establishment of disaster prevention plan for urban flooding area should reflect the spatial characteristics of the damaged areas. This study provides an improved understandings of the causes of urban flood damages, which can be diverse according to their own spatial characteristics.
The dynamic structural responses are sensitive to the time-frequency content of seismic waves, and seismic input motions in time-history analysis are usually required to be compatible with design response spectra according to nuclear codes. In order to generate spectra-compatible input motions while maintaining the intrinsic non-stationarity of seismic waves, an improved time-domain approach is proposed in this paper. To maintain the nonstationary characteristics of the given seismic waves, a new time-frequency envelope function is constructed using the Hilbert amplitude spectrum. Based on the intrinsic mode functions (IMFs) obtained from given seismic waves through variational mode decomposition, a new corrective time history is constructed to locally modify the given seismic waves. The proposed corrective time history and time-frequency envelope function are unique for each earthquake records as they are extracted from the given seismic waves. In addition, a dimension reduction iterative technique is presented herein to simultaneously superimpose corrective time histories of all the damping ratios at a specific frequency in the time domain according to optimal weights, which are found by the genetic algorithm (GA). Examples are presented to show the capability of the proposed approach in generating spectra-compatible time histories, especially in maintaining the nonstationary characteristics of seismic records. And numerical results reveal that the modified time histories generated by the proposed method can obtain similar dynamic behaviors of AP1000 nuclear power plant with the natural seismic records. Thus, the proposed method can be efficiently used in the design practices.
본 연구에서는 기후변화에 따른 극한 강우의 비정상성을 반영하기 위하여 GEV 분포의 3개 매개변수 중 위치매개변수를 공변량으로 적용하여, 지표면 기온(Surface air temperature, SAT) 및 이슬점 온도(Dew point temperature, DPT)을 고려한 비정상성 빈도해석이 실시된다. 부산 지점이 연구대상지점으로 선정되었으며, 5월부터 10월까지의 월 최대 일강수량을 이용하여 분석을 수행하였다. GEV 분포의 위치 매개변수를 위한 가장 적절한 공변량(기온과 이슬점 온도) 함수를 선택하기 위하여 다양한 모델을 구성하였으며, 구성된 모델 중 AIC(Akaike Information Criterion)가 가장 작은 모델을 최적 모델로 선정하였다. 분석 결과, exp(DPT)가 공변량인 비정상성 GEV 분포가 가장 적합한 것으로 나타났다. 선택된 모델을 이용하여 기후변화 시나리오에 따른 확률강우량의 영향을 분석하였으며, 부산지점의 경우 미래 이슬점 온도가 증가함에 따라 확률강우량이 증가할 가능성이 매우 높음을 살펴볼 수 있었다.
본 연구에서는 모수(parameter)가 시간에 따라 변화하는 비정상성 확률분포를 훙수빈도분석에 적용하였다. 또한, 비정상성을 가정한 재현기간 및 위험도를 추정하였다. GEV (Generalized Extreme Value) 분포를 사용하여 정상성 및 비정상성 모형 4개를 구축하였으며 비정상성 모형은 위치모수(location parameter)만 선형경향성을 가지는 경우, 규모모수(scale parameter)만 선형경향성을 가지는 경우, 위치 및 규모모수가 모두 선형경향성을 가지는 경우의 3가지로 구분되었다. 구축된 4개의 모형 중 적합모형을 선정하기 위해 상대적 우도비 검정과 Akaike 정보기준을 사용하였으며, 우리나라의 8개 다목적댐(충주댐, 소양강댐, 안동댐, 임하댐, 합천댐, 대청댐, 섬진강댐, 주암댐)으로부터 취득된 과거 관측 댐 유입량을 사용하여 제안된 절차를 적용하고 결과를 비교분석하였다. 적합모형 선정 결과 합천댐과 섬진강댐이 비정상성 GEV 모형에 적합한 것으로 분석되었고, 나머지 6개 지점의 다목적댐들은 정상성 모형에 적합한 것으로 분석되었다. 특히 합천댐과 섬진강댐의 경우 비정상성 가정에서 산정된 재현기간이 정상성 가정에서 산정된 재현기간보다 작게 산정되었음을 알 수 있었다.
수문기상자료의 빈도해석은 풍수해에 따른 대응 및 시설물의 설계기준에 있어 중요한 요소 중 하나이다. 일반적으로 수문기상자료에 대한 빈도해석의 경우 관측자료는 통계적으로 정상성을 가진다고 가정하고, 확률분포의 매개변수를 고려하는 매개변수적 방법을 적용하고 있다. 이러한, 매개변수적 빈도해석을 위해서는 신뢰성 있는 충분한 자료의 수집이 필요하지만, 강수량과 다르게 적설량의 경우 계절적 특성과 함께 최근에는 기후변화로 인한 적설량 관측일수 및 평균 최심신적설량이 감소하기 때문에 부족한 자료에 대한 문제점을 보완할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 매개변수 빈도해석 방법과 부족한 자료의 문제점을 보완할 수 있는 표본 재추출 기법인 Bootstrap방법과 SIR(Sampling Importance Resampling)알고리즘을 적용하여 적설량의 빈도해석을 실시하였다. 58개 기상관측소에 대해 재추출된 일 최대 최심신적설량 자료를 이용한 비매개변수적 빈도해석을 통해 확률적설량을 산정하고 이를 비교 분석하였다. 빈도별 확률적설량의 증감률을 검토한 결과 매개변수적 빈도해석과 비매개변수적 빈도해석에서 증감률을 나타내는 지점들이 대부분 일치하는 것으로 나타났다. 확률적설량은 관측 자료와 Bootstrap방법에서 -19.2%~3.9%, Bootstrap방법과 SIR알고리즘에서 -7.7%~137.8% 정도의 차이를 보였다. 표본 재추출 기법은 관측표본이 적은 적설량의 빈도해석 및 불확실성 범위의 제시가 가능함을 확인할 수 있었고, 이는 여름철 태풍과 같이 계절적 특성을 지닌 다른 자연재난의 해석에도 적용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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