대도시 상류부에 위치한 댐의 과도한 방류 또는 급작스러운 붕괴는 대규모의 인명 또는 재산피해를 야기할 수 있으며, 다양한 댐 유입량 조건에 따른 침수양상을 파악하는 것은 수재해 대응능력 향상에 필수적이다. 그러나 다양한 과다한 댐 방류 또는 붕괴유량에 따른 침수 범위는 도시의 내수침수와 달리 매우 넓은 지형조건을 고려하며 침수 범위가 광범위하게 나타날 수 있다. 이는 다양한 댐 유입량 조건에 따른 침수 지도를 생성 및 파악하는데 어려움을 가중시키며, 특히 댐 운영에 따른 침수양상을 실시간으로 파악하는데 어려움을 가중시킨다. 본 연구에서는 저빈도부터 PMF(Probable Maximum Flood) 조건까지의 다양한 댐 유입량자료를 바탕으로, 1차원 하천홍수해석을 실시하였다. 연구 대상으로 팔당댐에 대한 댐 해석을 실시하였으며, 팔당댐 하류에 위치한 서울시에 대한 영향을 분석하였다. 1차원 해석 결과로 산정되는 각하도 단면 별 홍수위자료와 GIS을 연계하여 다양한 발생빈도를 나타내는 유입량에 대한 침수지도를 생성하였으며, 기존에 제시된 발생빈도에 따른 침수지도 외에 임의 빈도의 침수지도를 실시간으로 생성할 수 있는 랜덤포레스트 회귀 모형을 구축하였다. 위의 과정들을 통해 다양한 유입량 조건에 따른 연구대상 지역에서의 침수예상도를 분석할 수 있었으며, 서울시 전반적으로 나타날 수 있는 침수심의 공간적 분포를 파악할 수 있었다. 주어진 침수 지도를 이용하여 서울시에 대한 인구 및 건축물의 경제적 가치 자료를 이용하여 추가적인 홍수 위험도 분석이 가능할 것으로 보이며, 임의 빈도에 대하여 실시간으로 침수를 예측할 수 있는 랜덤포레스트와 연계할 수 있다. 제시된 방법론은 댐의 과다한 방류량과 붕괴 현상을 재현하며, 도시의 수재해 대응능력 향상을 위한 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 보인다.
구조물의 동특성은 대형구조물을 상시감시 할 수 있는 장점으로 인하여 널리 활용된다. 상시감시를 위해 계측된 랜덤 데이터는 FFT를 통한 구조물의 동적 고유특성을 분석함으로써 이루어진다. 이 과정에서 Input Data와 Response Data사이에서 FFT Analyzer를 통하여 FRF가 측정된다. 특히 랜덤 데이터의 계측은 여건과 환경에 따라 발생하는 Noise로부터 가능한 정확한 FRF를 계측해야만 성공적인 구조물의 고유의 동적특성을 파악하게 된다. 랜덤 데이터에서 발생할 가능성이 높은 입력, 출력 Noise를 동시에 최소화 할 수 있는 새로운 개념의 FRF측정 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘에 의하여 장대형 모형교량으로부터 Modal 실험을 수행하여 계측된 동특성을 FE 해석 결과와 비교 평가하여 유용성을 제시한다.
고령인구가 증가함에 따라 국가차원에서 노인의 건강노화 실현을 위한 장기요양 필요 발생의 예방 방안을 마련하는 것은 매우 중요하며, 정책적 효과를 극대화하기 위해서는 적절한 대상자의 선정이 선행되어야 한다. 이에 본 연구는 국민건강보험공단의 국민건강정보를 활용하여, 장기요양 필요를 야기하는 기능장애 발생 가능성이 높은 대상자를 발굴하기 위한 예측모형을 개발하고자 한다. 본 연구는 연구대상자의 과거 수집된 자료를 활용하는 후향적 연구로, 본 연구의 연구대상자는 만 65세 이상 의료보장등록인구이다(총 7,724,101명). 예측모형 개발을 위해 고유 방법인 로지스틱 회귀모형, 머신러닝 방법인 의사결정나무와 랜덤포레스트, 딥러닝 방법인 다층퍼셉트론 신경망을 분석하였다. 체계적 분석절차를 통해 각 분석방법별 모형을 적합하였고, 내적 타당성 및 외적 타당성 평가 결과를 기반으로 최종 예측모형을 랜덤포레스트로 선정하였다. 랜덤포레스트는 모집단에서의 4.50%밖에 되지 않는 장기요양 필요 대상자의 약 90%를 장기요양 필요 발생 고위험 대상자로 예측할 수 있다. 본 연구의 예측모형 및 고위험군 기준은 노인의 욕구 중심에서 예방 서비스가 필요한 대상자를 선제적으로 발굴하는데 기여할 것으로 기대된다.
이 논문은 아날로그 CATV망을 이용하여 디지털 TV신호를 전송할 때의 성능을 분석하였다. 채널손상 요소로는 랜덤잡음, 극소반사(microreflection), 및 CTB(Composite Tripple Beats)를 고려하였으며, 랜덤잡음과 CTB에 대한 채널 모형화는 가우시안과 와이블 분포를 각각 적용하였다. 극소반사에 대한 채널 모형화는 지연시간에 따라 세 가지의 경우로 구분하였으며, 극소반사의 영향을 최소화하기 위해서 수신단에서 반송파 복원기와 블라인더 등화기를 적용하였다. 설정된 채널모형에 대한 디지털 전송성능을 분석하기 위하여, DVB-C 규격을 적용한 컴퓨터 모의장치를 구현하였으며, 모의실험을 통하여 각 채널 형상에 대한 성능을 알기 위해 $E_{b}$/$N_{o}$값에 대한 BER값을 구하였다.
본 논문에서는 색조영상의 R-, G-, B-성분에서 랜덤결측된 화소값들의 대체를 위한 프리퀀티스틱(frequentictic) 기법을 제공한다. 이 기법은 관측영상을 가우시안 마코프 랜덤필드 상의 실현치로서 가정하고, 주어진 화소 내의 근방 화소들이 에지 강도에 따른 서로 다른 분산을 가지는 정규분포를 따른다고 설계함으로써 에지에서 결측화소 대체값이 이질적 색상에 영향 받지 않도록 한다. 이러한 모형하에서 우도가 최대화하도록 결측화소값들을 근사 EM 알고리즘에 기반 한 방법으로 모수들을 추정하고 결측화소를 대체한다. 제안된 방법의 결과들은 보간법에 기초한 대체법과 비교하여 그 유효성을 보인다.
반복이 있는 랜덤화 블록 계획법을 검정하는 비모수 검정방법에는 Mack과 Skillings (1980), Mack (1981)가 제안한 방법이 있다. 본 논문에서는 Hodges와 Lehmann (1962)의 정렬 방법과 Chung과 Kim (2007)이 제안한 결합위치 검정법을 확장하여 반복이 있는 랜덤화 블록 모형에서 새로운 비모수적 방법을 제시하였다. 또한 모의실험을 통해 모수적 방법과 기존의 비모수적 방법과의 검정력을 비교하였다.
랜덤포레스트는 여러 의사결정나무 모형들을 융합하여 안정성과 예측력을 높여주기 때문에 종종 사용되는 방법이다. 예측력을 증가시키는 반면 해석의 용이성을 희생하기 때문에 이를 보상하기 위해 변수의 중요도를 제공한다. 변수의 중요도는 랜덤포레스트를 구축할 때 변수가 얼마나 중요한 역할을 하는지를 알려 준다. 그러나 어떤 예측변수가 다른 예측변수들과 상관되어 있을 때 기존 알고리즘의 변수중요도는 왜곡될 수 있다. 상관된 예측변수들의 하향 편향은 예측변수의 중요도를 실제 중요도보다 낮게 측정하게 한다. 우리는 기존 알고리즘을 수정하여 상관 예측변수의 하향 편향을 회복하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 성능은 모의 자료에 의해 증명되고 실제 자료에 의해 설명된다.
불안정한 기후와 함께 나타나는 국지적 집중호우로 인한 도시 침수는 끊임없이 발생하고 있으나, 강우량을 포함한 기상정보 현황 또는 예보정보를 활용하여 공간적인 도시홍수 예측정보를 제공할 수 있는 체계는 아직 마련되지 못한 상황이다. 공간적인 홍수정보는 하천의 제방, 도시 하수관거의 통수능, 저류지, 펌프시설과 같은 구조물적 대책에 어려움이 있을 시 발생할 수 있는 최악의 홍수상황을 미리 파악함으로써 피해를 최소화하는데 직접적인 영향을 미칠 수 있다. 이에 본 연구에서는 기상청에서 제공되는 강수량, 도시 유역에 대한 2차원 침수해석 결과, 그리고 기계학습 모형 중 하나인 랜덤포레스트 회귀모형을 활용하여 실시간으로 도시유역에 대한 침수지도를 예측할 수 있는 방법론을 제시하고자 한다. 연구유역은 내수침수가 빈번하게 발생하는 울산시 우정태화지구로 선정하였다. 지속시간 6시간의 총강우량 50 mm, 80 mm 그리고 110 mm 대한 랜덤포레스트 회귀분석 예측 침수면적과 검보정된 2차원 물리모형의 침수해석 결과 비교시 각각 63%, 80%, 그리고 67%의 적합도를 보여주어, 빠른 시간안에 발생하는 도시 침수에 대한 대응, 대피를 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권4호
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pp.791-799
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2015
랜덤워크가설이란 금융시장의 많은 시계열자료가 과거의 값과 관계없이 독립적으로 움직인다는 이론이다. 랜덤워크가설은 ARMA 모형에서 단위근 존재여부 문제로 해석되는데 대부분의 연구는 AR(1) 모형에서 ${\rho}$ < 1 여부를 검정하는 문제에 집중되어 왔다. 그러나, ${\rho}$ > 1인 폭발자기회귀모형을 따르면 거품경제의 위험이 있게 되므로 이를 구분하는 것이 필요하다. 폭발자기회귀모형에서 모수 추정량의 점근분포에 대해 알려져 있으나 그 형태가 모수를 포함하고 있어 통계량으로 부적절하거나 모수에 특정한 구조를 가정하고 있어 사용하기 쉽지 않다. 본 연구에서는 소규모자료에서도 사용할 수 있는 기울기부호를 이용하여 폭발자기회귀모형에 대한 검정을 제시한다. 모의실험을 통해 검정통계량의 성질을 확인한 결과, 오차항의 종속 정도에 따라 통계량의 분포가 일정한 경향을 따르는 것을 알 수 있었다. 대립가설이 참일 경우 통계량의 값이 커지는 성질을 이용하여 검정할 수 있음을 확인할 수 있었다.
약동학 모형은 약동학 모수들의 복잡한 비선형형태의 함수로 복잡한 미분방정식의 형태로 나타나기도 한다. 집단 약동학은 약동학 모형에서 약동학 모수들의 개인 간 차이를 나타내기 위해 이를 랜덤효과로 가정하므로 비선형 혼합 효과 모형이 된다. 본 논문에서는 임상약리학에서 약동학적 특징을 설명하기 위해 사용하는 집단 약동학 모형에 대한 통계학적 고찰을 해 본다. 또한 실제 임상자료를 이용하여 집단 약동학 모형을 적용하여 분석해 봄으로써 통계적 의미를 살펴본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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