수평적으로 균질한 지면 상태에서 에디 공분산 방법을 이용한 지표 플럭스 관측의 수평 규모는 측정 높이의 약 100 ∼ 200배이다(예, 최태진 등, 1999). Bottom-up 입장에서, 이 수평 규모는 지면 과정을 포함한 수치예보 모형이나 보다 큰 규모의 모형의 격자 간격보다 상당히 작다. 또한 실질적으로 자연 상태의 지면 조건은 엄밀한 의미에서 균질하지 않으며, 특히 우리나라의 경우는 지면 불균질성이 뚜렷이 나타난다.(중략)
소득 수준의 향상과 사회 가치관 변화에 따른 생활수준의 향상으로, 최근 건강에 대한 관심이 지속적으로 증가하고 있으며, 그에 대한 욕구 또한 다양해지고 있다. 이에 본 연구에서는 향후 양방향 스마트 헬스를 위한 유헬스 시스템의 수용요인을 분석하여 사용자들이 이러한 시스템을 수용하는데 미치는 영향 요인을 파악하였다. 이를 위하여 유헬스 시스템의 사용자 수용 결정에 건강(Health)과 기술(Technology) 요인들이 영향을 미치는지 분석하였다. 본 연구에서는 공분산 구조방정식모형을 적용하여 모형 검증 및 경로의 유의성을 분석하였다. 분석 결과, HPM 요인 중 건강관리경험 요인과 TAM에서 지각된 유익성 요인이 태도를 영향을 미치고, 지각된 유익성이 직접 행위 의도에 영향을 미친다는 최종 모형을 제시할 수 있었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권5호
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pp.1025-1038
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2014
가족 자료를 활용한 연속형 표현형의 전장유전체분석 (genome-wide association analysis)은 주로 선형혼합모형을 이용하며, 분산공분산행렬은 가족 구성원간의 유전적 거리를 고려하여 결정된다. 그러나 가족 구성원들의 표현형의 유사성은 유전적 요인과 환경적 요인에 의하여 발생함에도 불구하고, 표현형의 유사성은 단지 유전적 요인에 의해서 발생한다고 가정한다. 예를 들어 키의 경우 부부 사이에 양의 상관관계가 존재하나 유전적 요인만 고려하여 독립으로 가정한다. 선형혼합 모형에서 분산공분산 구조를 잘못 가정하는 경우, 검정통계량의 1종 혹은 2종의 오류를 적절히 관리할 수 없다. 본 논문에서는 다양한 유형의 분산공분산구조를 가정할 수 있는 선형혼합모형과 이를 기반으로 한 검정통계량을 제안하였다. 모의실험을 통하여 제안한 방법이 기존의 모형보다 통계적 검정력이 우수함을 확인하였다. 또한 체질량지수 (body mass index; BMI)의 전장유전체 분석에 적용하여 기존에 알려지지 않은 새로운 원인 유전자를 규명하였다.
지역빈도해석은 수문학에서 오랜 역사를 갖고 있으며, 수년에 걸쳐 수문학적 변량의 정량적 추정을 위해 다양한 접근방법들이 제안되어 왔다. 그러나 제안된 방법들의 가설설정 수준이 높기 때문에 실제 적용에 제약이 많고, 적용 시에도 예측에 대한 불확실성이 높은 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위한 방법으로 계층적 베이지안 모델을 이용한 지역빈도해석 모형을 제안하고자 한다. 본 모형은 2개의 계층적 구조로 구성된다. 첫번째 계층은 재현기간별 GEV 분포의 매개변수를 정규화하여 주변분포로 설정하고, Kriging 기법을 이용하여 지형학적, 기상학적 정보들과 극치강수량 효과를 적합시켜 공간적 이질성과 미계측 유역에 대한 효과적인 보간을 가능하게 한다. 두번째 계층은 지점의 특성을 나타내는 매개변수들간의 공분산을 Bayesian 모델에 연계하여 매개변수들의 공간적 변동성을 나타낸다. 2개 계층의 결합확률분포는 MCMC 기법을 이용하여 예측값에 대한 불확실성을 정량적으로 분석하게 된다. 본 모형을 통해 홍수량 추정 시 필요한 시간 단위 극치강수량의 공간적 분포를 효과적으로 추정할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 국내로 수입되는 유연탄을 대상으로 복수의 위험요소를 동시에 고려하여 위험관리할 수 있는 조달모형을 제시한다. 또한 제시된 모형이 기존 모형에 비해 조달비용 흐름의 안정화 측면에서 우월한지 여부를 정량적으로 검정한다. 실증분석 결과에 의하면, 위험요소를 분리하여 개별적으로 헤징하는 것이 조달비용 흐름을 안정화시킬 수 있지만, 반드시 최선의 선택이 아닐 수 있다. 즉, 분리헤징 형태에 비해 복합헤징 형태로 헤징할 경우 조달비용의 표준편차는 크게 감소한다. 이로써 석탄가격, 해상운임, 환율 등 위험요소들 사이에 존재하는 분산-공분산 관계를 충분히 활용함으로써 헤징효과를 향상시킬 수 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권1호
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pp.101-110
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2016
우울은 스트레스의 적응과정에서 나타나는 신체적 증상과 더불어, 근심, 침울함, 실패감, 무력감과 같은 심리적 증상을 나타내는 정신적 상태로, 우울의 경험 정도에 따라 개인에게 인지, 정서, 그리고 행동장애를 야기할 수 있다. 특히, 성장기에 경험하는 우울은 아동, 청소년들의 학업에 대한 집중력을 저하시키며, 폭력성 및 대인관계의 문제를 증가시켜 개인과 사회에 심각한 손실을 끼칠 수도 있다. 따라서 아동, 청소년들의 심리적 발달과정에 대한 사회적 관심과 적절한 대응방안이 요구된다. 본 연구는 이러한 배경을 근거로 여학생들의 성장과정에서 겪는 가정과 학교에서의 폭력 피해 경험이 우울에 어떠한 영향을 미치는지를 혼합모형을 이용하여 분석하였다.
정상조건에서 수명이 상당히 긴 두 개의 부품으로 구성된 직렬형 시스템의 생명검사(Life Test)를 현실적으로 수행하기 위하여 제안된 단계적 충격생명검사에 관하여 고찰하였다. 모형화 단계에서 우리는 특별히 시스템내에서 작동하는 두 부품의 수명을 나타내는 확률변수가 Block과 Basu(1974)에 의해서 제안된 이변량 지수분포를 따르는 경우를 논의하여, 이에 상응하는 충격누적에 관련된 기존모형을 변형 제안하였고, 직렬형 시스템내의 부품간 수명의 종속관계를 포함하는 정보와 부품의 독자적인 생명검사로부터 얻는 정보를 통합하는 모형을 제안하여 시스템내에서 갖는 부품의 분포에 관하여 논의하였다. 한편 자료분석 단계에서는 기본적으로 최대우도 추정법을 초기값의 설정방법을 중심으로 토의하고 모수의 근사 분산, 공분산의 구조를 이용하여 단순검사의 최적시점을 설정하는 방안을 제시하였다.
도시 홍수, 하천 범람, 산사태와 같은 폭우와 관련된 재해는 자주 동시에 발생하며, 각 재해는 서로 다른 범위의 시간 스케일에서 강우 변동성에 민감하게 반응한다. 따라서 재해 복합화 모델링에 적합한 확률 강우 모델은 모든 유형의 재해와 관련된 모든 시간 스케일에서 강우 변동성을 잘 재현할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 5분에서 10년 사이의 시간 스케일에서 다양한 강우통계특성을 재현할 수 있는 추계학적 강우 생성기를 제안하였다. 이 모델은 우선 Randomized Bartlett-Lewis Rectangular Pulse (RBLRP) 모델을 사용하여 미세 규모의 강우량 시계열을 생성한 후, 연속된 폭풍 사이의 상관관계 구조가 유지되도록 폭풍우의 순서를 섞는다. 마지막으로, 별도의 월별 강우량 모델링 결과에 따라 월 단위로 시계열을 재배열한다. 독일 보훔에서 기록된 69년간의 5분 강우량 데이터를 사용하여 본 모형을 검증한 결과, 평균, 분산, 공분산, 왜곡도 및 강우 간헐성은 5분에서 10년에 이르는 시간 스케일에서 체계적인 편향 없이 잘 재현됨은 물론, 5분에서 3일 사이의 시간 스케일에서의 극한 강수량 값도 잘 재현음을 확인하였다. 아울러, 극한 강우 및 산사태에 큰 영향을 주는 극한 강우 발생 전 과거 7일간의 강수량도 정확히 재현되었다.
도시 침수의 발생과 규모는 도시 유역이 가지는 짧은 도달 시간으로 인하여 주로 시단위 이하의 짧은 지속시간의 강우의 극한 및 변동성에 따라 결정된다. 미래 기간에 대하여 도시 수문 시스템의 적정성을 평가하기 위해서는 기후변화에 따른 시단위 이하 강우의 특성을 살펴보아야한다. 그러나 기후변화 영향 평가 도구로 활용되는 기후 모형들은 대부분 일단위의 결과물을 제공하여 시단위 이하의 미세 규모 강우의 특성을 나타낼 수 없다. 이에 따라 본 연구에서는 기후 모형 모의 결과와 포아송 클러스터 강우 모형을 이용하여 미래 시단위 이하 강우 시계열을 모의하는 방법을 제안한다. 첫째로, 포아송 클러스터 기반 강우 생성 알고리즘과 폭풍우 재배열 알고리즘을 결합한 최신 모형을 선정하였다. 해당 모형은 광범위한 시간 규모에서 관측된 강우량의 주요 통계와 극값을 재현할 수 있는 모형이다. 그 다음 강우 모형에 적합시킬 관측 강우량 통계(평균, 분산, 공분산, 왜도, 우기 비율)를 계산하였다. 둘째, 강우 통계 간의 선형 관계를 도출하였다. 여기서는 클러스터에 있는 모든 관측소의 통계를 사용하여 회귀의 신뢰도를 높였다. 셋째, 강우 평균 조정을 위한 Change Factor는 제어(2000~2019년) 및 미래(2041~2070년) 기간의 기후 모형 자료를 사용하여 계산하였다. 넷째, 조정된 15분 강우 평균은 관측 평균에 Change Factor을 곱하여 계산하고 조정된 강우 평균과 통계 간의 관계를 사용하여 미래 강우 통계 세트를 추정하였다. 여러 통계 세트를 생성한 후 마지막으로 미래 통계에 강우 모형을 적합시켜 최종적으로 미래 시단위 이하 강우 시계열을 모의하였다. 이 방법은 CMIP6에 참여하는 기후 모델의 기후 예측 데이터를 사용하여 용산(415) 및 동래(940) AWS 관측소에 적용되었다. 두 관측소의 미래 강우 모의 결과, 시단위 이하 시간 규모에서 극값이 증가하는 추세를 보였다.
강우의 평균과 분산이 시 공간적으로 변하는 비정상 다변량 모형을 강우모형으로 선정하였다. 그리고 강우모형의 상태 및 매개변수의 추정을 위해 비정상 대변량 모형의 잔차항에 Kalman Filter 순환추정 알고리즘을 적용하여 강우예측모형 시스템을 구성하였다. 그후 반응시간이 짧은 도시지역에 설치된 T/M 강우관측소에 입력되는 매 시간(10분간격) 강우자료를 사용하여 호우개수방법에 의한 비정상(Non-stationary) 평균과 분산의 추정 그리고 호우속도 추정을 통한 정규잔차 공분산을 추정하여 다수의 지점들 및 선행시간들의 실시간 다변량 단기 강우예측 (On-line, Real-time, Multivariate Short-term, Rainfall Prediction)을 하였다. 강우예측시스템 모형에 의한 결과와 비정상 변량 모형에 의한 강우모의 결과가 잘 일치하였다. 그리고 예측정도를 측정하는 방법인 제곱 평균 제곱근 오차(RMSE)와 모형 효율성 계수(ME)를 분석한 결과, 강우 예측시간 즉 선행시간이 갈수록 제곱 평균 제곱근 오차가 커지고 모형 효율성 계수가 1로부터 점차 작아지는 것으로 보아 강우예측 정도가 떨어지는 것을 알 수 있었다. 또한 호우개수방법으로 구한 평균이 호우구조의 많은 부분을 차지하고 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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