• Title/Summary/Keyword: 누적확률분포

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Stochastic Prediction of Storage Considering Uncertainty of Inflow and Application to Drought Mitigation (저수지 유입량의 불확실성을 고려한 저수량의 확률론적 예측 및 가뭄 대응을 위한 활용 방안)

  • Kwon, Minsung;Shin, Ji Yae;Jun, Kyung Soo;Kim, Tae-Woong
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2016.05a
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    • pp.98-98
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    • 2016
  • 본 연구에서는 유입량의 불확실성을 고려하여 미래 저수량을 확률론적으로 예측하였다. 월별 유입량을 표본으로 한 확률밀도함수를 핵밀도함수(kernel function)를 이용하여 추정하고, 추정된 확률분포로 월별 유입량을 모의 발생하였다. 모의 발생된 유입량을 통해 연속적인 조건부 확률을 산정하였고, 이의 누적확률분포(F(x))는 해당 저수량에 도달하지 못할 확률, 즉 실패확률을 의미하므로 1-F(x)로 해당 저수량 이상을 확보할 수 있는 확률을 산정하였다. 보령댐을 대상으로 분석한 결과 2016년 2월 말 저수량 27.8 백만$m^3$ 기준으로 3월부터 6월까지 정상용수공급환원 기준 저수량을 만족할 확률이 각각 2.3%, 12.5%, 24.2%, 33.5%로 나타났다. 지역적 가뭄에 대응하기 위해 하천유지용수 감량, 용수 대체공급, 자율 급수조정 및 금강-보령댐 도수로를 이용한 용수공급으로 20.6만$m^3/day$의 용수가 비축될 경우, 정상용수공급환원 기준 저수량을 만족할 확률이 10.2%, 40.3%, 73.8%, 78.7%로 용수비축의 효과가 크게 나타나는 것을 확인하였다. 저수량의 확률론적 예측을 통해 미래 저수량의 확률적 발생가능성을 추정할 수 있으며, 가뭄이 발생할 경우, 가뭄 대응효과를 정량적으로 나타낼 수 있어 가뭄 위험 상황 전달 및 용수공급조정 의사결정 시 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

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National Nonstationary Frequence Analysis Using for Gumbel Distribution (Gumbel 분포를 이용한 전국의 비정상성 빈도 해석)

  • Kim, Gwang-Seob;Lee, Gi-Chun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2011.05a
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    • pp.379-379
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    • 2011
  • 본 연구는 우리나라 전국 기상관측소 중 1973년부터 2009년까지의 시 강수자료가 구축되어 있는 기상관측소 55개 지점에 대하여 비정상성 빈도해석을 수행하였다. 각 지점에 대하여 지속시간 1시간, 24시간에 대한 연 최대 강수량 자료를 구축하여 초기 20년을 기준으로 1년씩 추가한 연 최대 강수량 누적 자료를 생성하고, 생성된 기간별 자료의 평균, 위치매개변수, 축척매개변수를 산정하였으며, 위치매개변수와 축척매개변수는 확률가중모멘트법을 사용하여 산정하였다. 산정된 연 최대 평균 누적 강수량과 연도와의 선형 회귀식을 산정하여 목표연도별(2040, 2070, 2100년) 평균 강수량을 산정하였고, 위치매개변수와 축척매개변수도 평균 누적 강수량과의 선형 회귀식을 산정함으로써, 목표연도에 해당하는 각 매개변수를 산정하였다. 또한 산정된 목표연도별 평균 강수량, 위치매개변수와 축척매개변수를 이용해 확률강수량을 산정하였다. 비정상성 빈도해석을 수행하여 산정된 55개 지점에 대한 목표연도별 확률강수량을 Inverse Distance Weighted(IDW) 보간법을 사용하여 전국의 확률강수량을 공간적으로 표현하였다. 전국단위의 비정상성 빈도해석을 실시한 결과, 전체적으로 각 목표연도별 확률강수량이 증가하는 것으로 나타났으나, 일부 감소하는 지역도 나타났다. 경기도와 강원도 등 중부지역에서 확률강수량의 증가가 큰 것으로 나타났으며, 특히 강원도(강릉, 인재 등) 지역에서 확률강수량의 증가폭이 가장 크게 나타났다. 또한 남해지역에서는 대부분 확률강수량이 감소하는 것으로 나타났고, 그중에서 전라남도 남해안 부근(장흥 등)에 확률강수량의 감소가 가장 크게 나타났으며, 경북지역과 전북지역 부근에서는 증가 또는 감소의 차이가 미비하게 나타났다. 하지만 목표연도 2070년과 2100년에 대하여 산정된 확률강수량으로부터 선형 회귀식을 통해 목표연도별 평균 강수량, 위치매개변수, 축척매개변수를 추정하여 확률강수량을 산정하는 것에 한계가 있음을 보여주었다.

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Reliability Analysis of Gas Turbine Engine Blades (가스터빈 블레이드의 신뢰성 해석)

  • Lee, Kwang-Ju;Rhim, Sung-Han;Hwang, Jong-Wook;Jung, Yong-Wun;Yang, Gyae-Byung
    • Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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    • v.36 no.12
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    • pp.1186-1192
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    • 2008
  • The reliability of gas turbine engine blades was studied. Yield strength, Young’s modulus, engine speed and gas temperature were considered as statistically independent random variables. The failure probability was calculated using five different methods. Advanced Mean Value Method was the most efficient without significant loss in accuracy. When random variables were assumed to have normal, lognormal and Weibull distributions with the same means and standard deviations, the CDF of limit state equation did not change significantly with the distribution functions of random variables. The normalized sensitivity of failure probability with respect to standard deviations of random variables was the largest with gas temperature. The effect of means and standard deviations of random variables was studied. The increase in the mean of gas temperature and the standard deviation of engine speed increased the failure probability the most significantly.

Computation of Noncentral T Probabilities using Neural Network Theory (신경망이론에 의한 비중심T분포 확률계산)

  • Gu, Son-Hee
    • The Transactions of the Korea Information Processing Society
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    • v.4 no.1
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    • pp.177-183
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    • 1997
  • The cumulative function of the noncentral t distribution calculate power in testing equality of means of two normal populations and confidence intervals for the ratio of population mean to standard deviation. In this paper, the evaluation of the cumulative function of noncentral t distribution is applied to the neural network consists of the multi-layer perception structure and learning process has the algorithm of the backpropagation. Numerical comparisons are made between the Fisher's values and the results obtained by neural network theory.

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Estimation of Time-dependent Damage Paths of Armors of Rubble-mound Breakwaters using Stochastic Processes (추계학적 확률과정을 이용한 경사제 피복재의 시간에 따른 피해 경로 추정)

  • Lee, Cheol-Eung
    • Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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    • v.27 no.4
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    • pp.246-257
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    • 2015
  • The progressive degradation paths of structures have quantitatively been tracked by using stochastic processes, such as Wiener process, gamma process and compound Poisson process, in order to consider both the sampling uncertainty due to the usual lack of damage data and the temporal uncertainty associated with the deterioration evolution. Several important features of stochastic processes which should carefully be considered in application of the stochastic processes to practical problems have been figured out through assessing cumulative damage and lifetime distribution as a function of time. Especially, the Wiener process and the gamma process have straightforwardly been applied to armors of rubble-mound breakwaters by the aid of a sample path method based on Melby's formula which can estimate cumulative damage levels of armors over time. The sample path method have been developed to calibrate the related-parameters required in the stochastic modelling of armors of rubble-mound breakwaters. From the analyses, it is found that cumulative damage levels of armors have surely been saturated with time. Also, the exponent of power law in time, that plays a significant role in predicting the cumulative damage levels over time, can easily be determined, which makes the stochastic models possible to track the cumulative damage levels of armors of rubble-mound breakwaters over time. Finally, failure probabilities with respect to various critical limits have been analyzed throughout its anticipated service life.

Statistical Modeling of Learning Curves with Binary Response Data (이항 반응 자료에 대한 학습곡선의 모형화)

  • Lee, Seul-Ji;Park, Man-Sik
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • v.19 no.3
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    • pp.433-450
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    • 2012
  • As a worker performs a certain operation repeatedly, he tends to become familiar with the job and complete it in a very short time. That means that the efficiency is improved due to his accumulated knowledge, experience and skill in regards to the operation. Investing time in an output is reduced by repeating any operation. This phenomenon is referred to as the learning curve effect. A learning curve is a graphical representation of the changing rate of learning. According to previous literature, learning curve effects are determined by subjective pre-assigned factors. In this study, we propose a new statistical model to clarify the learning curve effect by means of a basic cumulative distribution function. This work mainly focuses on the statistical modeling of binary data. We employ the Newton-Raphson method for the estimation and Delta method for the construction of confidence intervals. We also perform a real data analysis.

Stochastic Probability Model for Preventive Management of Armor Units of Rubble-Mound Breakwaters (경사제 피복재의 유지관리를 위한 추계학적 확률모형)

  • Lee, Cheol-Eung;Kim, Sang Ug
    • KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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    • v.33 no.3
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    • pp.1007-1015
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    • 2013
  • A stochastic probability model based on the non-homogeneous Poisson process is represented that can correctly analyze the time-dependent linear and nonlinear behaviors of total damage over the occurrence process of loads. Introducing several types of damage intensity functions, the probability of failure and the total damage with respect to mean time to failure has been investigated in detail. Taking particularly the limit state to be the random variables followed with a distribution function, the uncertainty of that would be taken into consideration in this paper. In addition, the stochastic probability model has been straightforwardly applied to the rubble-mound breakwaters with the definition of damage level about the erosion of armor units. The probability of failure and the nonlinear total damage with respect to mean time to failure has been analyzed with the damage intensity functions for armor units estimated by fitting the expected total damage to the experimental datum. Based on the present results from the stochastic probability model, the preventive management for the armor units of the rubble-mound breakwaters would be suggested to make a decision on the repairing time and the minimum amounts repaired quantitatively.

이변량 Laplace 분포와 응용

  • Hong, Seong-Sik;Hong, Jong-Seon
    • Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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    • 2003.05a
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    • pp.127-130
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    • 2003
  • 주변분포가 Laplace 분포인 세 가지 형태의 이변량 Laplace 분포를 연구한다. 각각의 이변량 Laplace 분포의 확률밀도함수와 누적분포함수를 유도하고, 분포의 그래프를 그려봄으로써 분포의 형태를 알아본다. 조건부 적률을 정리하여 조건부 첨도와 조건부 왜도를 구하고 분포의 성질을 파악한다. 상관계수를 구하여 다른 이변량 분포의 상관계수와 비교해 보았다. 그리고 정의된 분포함수를 응용하여 이변량 Laplace 분포를 따르는 난수벡터를 발생하는 알고리즘을 제안하였으며, 생성된 난수벡터의 표본으로부터 구한 표본평균과 중앙값의 분산-공분산 행렬식을 구하고 이변량 정규분포에 대응하는 행렬식과 비교 토론하였다.

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Accyracy and Efficienty for Compution of Noncentral $X^2$ Probabilities (비중심카이제곱분포 확률계산의 비교)

  • Gu, Son-Hee
    • The Transactions of the Korea Information Processing Society
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    • v.4 no.2
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    • pp.483-490
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    • 1997
  • The evalution of the cumulative distridution function of the noncentral $X^2$ distribution required in approxi-mate determination of the $X^2$ test. Many approximations to the cumulative distribution function of the noncentral $X^2$ distribution have been suggested. However, in selecting an approximations both simplicity and accuracy should be considered. In this note we compared various approximations in terms of accuracy and efficiency.

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선박운항 안정성 평가를 위한 시뮬레이션 실험조건 도출 연구

  • Gong, In-Yeong;Gwon, Se-Hyeok;Kim, Seon-Yeong
    • Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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    • 2007.12a
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    • pp.81-83
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    • 2007
  • 항만이나 항로에서의 심층적인 선박운항 안전성 평가를 위한 목적으로 주로 선박운항 시뮬레이션 시스템이 사용되고 있다. 하지만, 실제해상에서 선박이 조우할 수 있는 환경 조건은 매우 다양한 반면, 비용이나 시간적인 제약으로 인하여 실시간 선박운항 시뮬레이션은 극히 한정 된 경우에 대해서만 수행되는 것이 일반적이다. 본 논문에서는, 이러한 실시간 시뮬레이션 실험 조건을 효과적이고 체계적으로 도출하기 위한 통계적 기법에 대하여 제안하고, 이 기법을 실제 선박 운항 안전성 평가를 위한 시뮬레이션 연구에 적용한 실증 분석 결과를 사례 연구로 기술하였다. 실증 분석에는 주성분을 이용한 종합 운항 난이도 산정 방법과 누적 확률분포 개념을 이용하여 선박 운항 난이도가 높은 실험 조건을 실시간 시뮬레이션 실험 조건으로 선택하는 기법을 제시하였다.

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