조 등(2004)에 의하여 연안 조위 발생빈도 분포함수로 제시된 쌍봉형 정규분포는 관측조위의 발생빈도와 매우 잘 일치하고 있으나 Monte-Carlo 모의기법을 이용하는 신뢰성 설계과정에서 수백만개의 조위를 발생하는 경우 비현실적인 조위가 발생되어 과대 또는 과도설계가 발생한다. 따라서 본 연구에서는 비현실적인 조위발생을 원천적으로 차단하기 위하여 경계조위 상한-하한을 설정하여 분포함수의 범위를 제한하는 이중절단 쌍봉형 정규분포 함수를 제안하였으며, 제안된 함수분포에 포함된 매개변수를 비선형최적화기법을 이용하여 추정-제시하였다. 제안된 분포함수는 기존의 쌍봉형 정규분포에 비하여 뚜렷하게 정량적으로 크게 개선되는 모습을 보이지는 않으나, 신뢰성 설계과정에서 비현실적인 조위발생의 가능성을 제거할 수 있으며, 비현실적인 조위발생으로 유발되는 설계인자의 비현실적인 과대 및 과소평가 가능성도 자동적으로 제거되는 효과를 기대할 수 있는 것으로 파악되었다.
전통적인 빈도해석은 정상성 가정을 기초로 단일 확률분포를 강우 및 홍수량 자료에 적용하는 과정을 통해 확률수문량을 추정하는 것을 목적으로 하고 있다. 그러나 전지구적인 기상학적 변동성 및 기후변화로 기인하는 극치수문량의 발생 빈도 및 양적 크기의 변화는 확률통계학적 관점에서 서로 다른 분포특성을 가지게 된다. 대표적인 기상변동성인 엘니뇨가 발생하는 경우 지역에 따라 홍수 및 가뭄이 발생 발생하게 되며, 이러한 극치수문량은 일반적으로 나타나는 홍수 및 가뭄의 분포특성과는 상이한 경우가 많다. 즉, 2개 이상의 확률분포 특성이 혼재된 혼합분포의 특성을 가지는 경우가 나타내게 되며 이를 고려한 빈도해석 기법의 개발 및 적용이 필요하다. 혼합분포를 활용한 빈도해석에서 가장 중요한 사항 중에 하나는 개별 분포에 적용되는 가중치를 추정하는 것으로서 통계학적 관점에서 자료의 특성에 근거하여 내재되어 있는 은닉상태(latent process)를 추정하는 과정과 유사하다. 이와 더불어 앞서 언급된 기상학적 변동성을 빈도해석에 반영하기 위한 비정상성 해석기법의 개발 및 적용도 필요하다. 본 연구에서는 혼합분포를 활용한 비정상성빈도해석모형을 개발하는데 목적이 있으며 개별매개변수의 동적거동 뿐만 아니라 가중치에 대한 시간적인 종속성도 고려할 수 있는 모형으로 동적모형으로 다양한 실험적 해석이 가능하다. 본 연구에서는 개발된 모형을 기반으로 엘니뇨와 같은 기상변동성에 따른 강우 및 홍수빈도해석 측면에서 은닉상태에 변화, 이로 인한 확률분포의 특성 및 설계수문량의 동적변동성을 평가하고자 한다.
배추흰나비의 조직과 발생시기에 따른 발생 특이 큐티클단백질의 질적 분포를 조사하기 위해 전기영동법, western blotting 및 autoradiography 법을 사용하였다. SDS-PAGE에서 유충기에는 4개, 용기에는 3개의 단백질이 발생 특이 큐티클단백질로 확인되었다. 전기영동적 이동도로 보아 유충기의 62 Kd 큐티클단백질은 지방체 표피, 혈림프에 모두 분포하며. 22 Kd, 16 Kd 단백질은 지방체와 표피, 그리고 19 Kd 단백질은 지방체에서 확인되고 있으며, 용기의 37 Kd 단백질은 표피에서. 28 Kd, 27 Kd 단백질은 표피와 지방체에 분포하는 양상을 보이고 있다 면역학적 방법으로 발생 특이 큐티클단백질의 동질성을 조사한 결과 용기의 27 Kd 단백질은 표피와 지방체에서 반응을 나타내며, 유충기의 22 Kd 단백질은 단지 표피에서만 미약하게 이의 동질성을 보여주고 있다 즉, 27 Kd 단백질은 지방체 22 Kd 단백질은 표피에서 기원하고 있어 발생 특이 큐티클단백질의 합성부위는 한 조직에서 기원하는 것이 아니라 각기 상이한 조직으로 부터 생성되는 것으로 사료된다.
3차원 동수역학 모델을 이용하여 연안 순환에서 발생하는 이안류의 연직 분포를 조사하였다. 이안류 흐름은 변수심 위에서 발생하는 파의 쇄파와 모멘텀 전달에 의해 발생하는 외해방향의 흐름을 의미하는 것으로 해안의 보전, 유지 및 개발 측면에서 매우 중요한 역할을 한다. 지난 수십년동안 이안류와 관련된 현상을 해석하기 위해 많은 연구들이 수행되어 왔다. 하지만 대부분의 연구들은 수심적분된 2차원 모델을 사용하거나 위상 평균된 3차원 모델을 사용하여 이안류 흐름이 발생할 시 유속의 3차원 분포나 각 종 물리량의 시간적인 변화 등을 모의하기 어려웠다. 본 연구에서는 3차원 동수역학 모델 NHWAVE (Non-Hydrostatic WAVE model)을 이용하여 이안류의 연직분포를 조사하였다. 이안류를 발생시키기 위하여 이상적인 이안류 지형을 만들었으며 여러 지점에서 연직분포를 측정하여 수심적분된 Boussinesq 모델과 비교하여 특성을 파악하였다. 수치모의 수행결과, 두 모델 모두 이안류 현상을 잘 재현하였으나 Boussinesq 모델은 수평유속의 연직방향 변화를 잘 재현하지는 못하였다. 또한, 파고가 상대적으로 큰 경우에는 3차원 모델에서는 작은 순환류가 외해 영역에서 발생하였으나 Boussinesq 모델에서는 관측하지 못하였다.
강우는 시 공간적 변동성이 크고 지형특성으로 인한 지역 편차가 큰 특성을 가지고 있다. 따라서 강우 발생을 분석하는 경우, 강우의 시 공간적 변동성과 지역특성을 고려해야한다. 본 연구에서는 지역특성을 고려한 강우 앙상블을 생성하였다. 강우의 지역특성을 고려하기 위해 2010~2015년 동안 발생한 강우사상 중 서울지역을 통과하는 대류성 강우사상 30개를 선정하였다. 지역특성 고려하기 위한 매개변수로 강우강도와 풍향을 선정하고, 매개변수의 가중인자를 결정하였다. 또한 매개변수의 정량화를 위해 강우강도의 경우 대수정규분포, 풍향의 경우 Von mises분포를 매개변수의 확률분포로 선정하고, 선정된 두 확률분포에 Copula함수를 적용하여 결합확률분포를 추정하였다. 아울러 추정된 결합확률분포에 Monte-Carlo Simulation기법을 적용하여 매개변수에 대한 난수를 발생시키고, 이를 이용하여 지역특성을 고려한 강우 앙상블을 생성하였다.
경쟁위험(competing risk) 하에서의 누적 발생함수(cumulative incidence function)는 일반적으로 비모수적 방법으로 추정된다. 그러나 관심 있는 원인에 의한 사건이 다른 원인에 의한 사건보다 상대적으로 적게 발생하는 경우에 비모수적 방법으로 추정된 누적발생함수는 이산성으로 인해 다소 정확하지 않게 된다. 이와 같은 경우에 Bryant와 Diagnam(2004)는 관심 있는 원인에 대한 원인특정적 위험함수(cause-specific hazard function)를 모수적으로 모형화하고 다른 원인에 의한 사건은 비모수적으로 추정하는 준모수적 방법을 제안했다. 본 연구에서는 준모수적 누적발생함수 추정량을 재표현하고 와이블분포모형과 대수 정규분포모형으로 확장하였다. 또한 대수 정규분포 원인특정적 위험모형일 경우 누적 발생함수에 대한 비모수적 추정량, 와이블분포 준모수적 추정량과 대수 정규분포 준모수적 추정량의 효율성을 비교하며 준모수적 추정량의 성능과 모형 오설정이 미치는 영향을 살펴보았다.
최근 지진해일 발생으로 인한 막대한 피해로 인해 지진해일 방재에 대한 중요성이 높아지고 있다. 지진해일 방재연구는 주로 실제 발생하였던 역사지진해일과 발생가능성이 높은 가상의 지진해일에 대해 해당지역의 재해정보도를 제작하여, 지진해일 발생 시 인명 및 재산피해를 최소화 하는 것에 초점이 맞추어져 있다. 따라서 이번 연구에서는 이러한 재해정보도의 효율성을 높이기 위해 지진해일 발생 시 인명피해가 발생할 가능성이 높은 위험지역을 선정하였다. 지진해일 위험지역을 선정하기 위해 가상의 지진해일을 수치모의 하였으며, 지진해일 발생 시 인명피해가 발생할 수 있는 지진해일 범람 높이를 선정하여 선정한 기준 높이 이상의 범람이 발생할 확률을 계산하였다. 지진해일 수치모의는 지진해일 전파모의와 범람모의 과정으로 이루어진다. 지진해일 전파모형은 선형 Boussinesq 방정식을 지배방정식으로 사용하며, 지진해일 범람모형은 비선형 천수방정식을 지배방정식으로 사용하였다. 수치모의를 통해 주문진항에서의 가상의 지진해일에 대한 범람영역 및 범람 높이를 얻었다. 수치모의를 통해 얻어진 범람 데이터를 이용해 기준 높이 이상의 범람 발생 확률을 계산하였다. 확률 계산을 위해선 해당 데이터의 확률분포를 결정하여야 하기 때문에, 적합도 검정을 수행하였다. 이번 연구에서는 여러 가지 적합도 검정 기법 중 하나인 확률도시 상관계수 검정(Probability Plot Correlation Coefficient Test)을 사용하였으며, 범람 데이터의 확률분포로 Normal, Log-normal, Exponential, Gumbel 분포를 가정하여 검정을 수행하였다. 각 지점별로 확률도시 상관계수 검정을 수행하여, 해당 지점의 확률분포를 결정하였고, 각 지점별로 해당하는 확률분포의 누적확률분포 함수를 이용해 기준 높이 이상의 범람이 발생할 확률을 계산하였다. 얻어진 확률을 지도상에 도시하여 기준 높이 이상의 범람 발생 확률이 높은 지점을 주문진항에서의 지진해일에 대한 인명피해 발생 가능성이 높은 위험지역으로 선정하였다.
파에서 파밤나방 유충의 시기별 공간분포 양식을 충남 아산군 인주면 파 재배 단지에서 조사하였다. 유충의 발생 최성기는 8월 중순과 9월 중하순으로 2회였고 유충의 공간분포 양식은 2가지 형으로 10월의 임의 분포를 제외하고는 모두 집중 분포를 하고 있었다. 유충의 영기별로 공간 분포 양식을 분석한 결과 각 영기 모두 집중분포를 하고 있었고 집중도는 영기가 낮을수록 높았다. 전남 광주와 무안 지방에서 기주 식물별로 파밤나방 유충의 공간 분포 양식을 조사한 결과 발생량이 많았던 고추, 대파 및 주기주 작물인 쪽파, 배추 무 등에서는 집중 분포를 하였고 녹두, 팥, 땅콩, 상치, 호박, 국화, 콩, 개비름 등 발생량이 적었던 작물에서는 임의 분포를 하였다.
강우는 시간적인 분포특성과 함께 공간적인 분포특성이 매우 다양하게 나타나는 기상현상이다. 강우 발생의 특성을 파악하기 위해서는 시간적인 분포특성에 대한 분석과 함께 공간적인 발생양상에 대한 분석이 수행될 필요가 있다. 본 연구에서는 강우 Coverage 개념을 이용하여 공간규모의 분포특성에 대한 분석을 수행하였으며, 지속기간의 변화에 따라 공간규모 분포가 어떠한 변동특성을 나타내는 지 분석하였다. 분석을 위한 대상유역으로 한강유역을 선정하였으며, 한강유역 내에 위치한 39개 강우관측소의 시간강우자료를 이용하였다. 강우의 지속기간별 공간규모 변동양상을 파악하기 위하여 10가지 경우의 지속기간(1, 2, 3, 4, 6, 8, 12, 16, 24, 48시간)에 대해 자료를 구성한 후 분석을 수행하여 그 결과를 비교하였다. 분석을 통해 강우 공간규모의 발생양상에 대해 개략적인 파악이 가능하였으며, 지속기간 변화가 공간규모에 미치는 영향을 파악할 수 있었다. 또한 유역면적을 3가지 경우로 나누어 동일한 분석을 수행함으로써 면적 변화에 따른 공간규모변동을 개략적으로 파악할 수 있었다. 따라서 본 연구의 결과를 통해 강우발생 시의 공간규모에 대한 보다 명확한 분석을 위한 기초적인 정보를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 음성엔코더 (speech-waveform coder) 시뮬레이션에 사용할 수 있는 난수발생기를 설계하였다. 설계된 난수발생기는 규정된 확률밀도함수와 규정된 스펙트럼을 동시에 만족해야 하는 환경에서 필요로 하는 것이다. 선형필터와 메모리가 없는 비선형 회로로 구성되는 Sondhi 알고리즘 [1]을 기반으로 하여 난수발생기를 구현하였고, 균일 분포, 이진 분포, 감마 분포와 같은 연속적인 확률분포함수들을 얻기 위해 필요한 선형필터와 비선형 회로를 구현하는 방법을 연구하였다. 또한 분석적인 방법을 통하여 구현해야 하는 비선형 회로가 비대칭 형태로 표현되지 않는 경우 (카이-제곱 분포, lognormal 분포)와 수학식으로 표현할 수 없는 경우 (Student-t 분포, F 분포)에는 Sondhi 알고리즘이 동작하지 않음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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