• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.13 no.1
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• pp.1-17
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• 2007

고빈도의 주가 데이터 시계열의 확률적 진폭성을 다 시간 축척 가중치를 사용하여 정립된 비모수적 추정방법으로 이 논문에서는 추정하였다. 이 방법을 한국종합 주가지수에 적용하였다. 확률과정에 의한 주가 움직임은 표류 항보다 확산 항이 고빈도 시계열에 있어서는 중요시된다. 데이터의 이산시간 간격이 매우 짧으면 표류 항은 그 값이 매우 작아 거의 0에 가깝다. 이 경우에는 주가 행동이 확산 항에 의하여 결정된다. 주가 확률과정의 확산 항은 결정짓는 인자는 주가의 확률적 진폭성이다. 따라서 주가의 운동을 정확히 파악하기 위해서는 확률적 진폭성의 추정이 관건이 된다. 일별 한국종합주가지수를 사용하여 연별로 추정한 확률적 진폭성은 상당이 크다. 연도의 관점에서 볼 때 주가는 일별로 상당히 변동하고 있다는 것을 이 결과는 함의하고 있다. 주가가 상승하고 있는 기간에는 그렇지 않은 기간에 비해 진폭성이 증가하고 있다. IMF 이전과 이후는 확률적 진폭성의 질이 다르다. IMF 이후에 확률적 진폭성의 측면에서 구조변화가 발생하였다. 변화된 특성은 진폭성이 매우 크다는 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.404-404
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• 2022

효율적인 수자원 관리를 위해 빈도해석을 통한 수문 자료의 통계적 특성을 고려하여 정확한 확률강수량을 산정해야 한다. 지점빈도해석은 지점 자료만을 이용하여 확률강수량을 산정하기 때문에 정확도를 높이기 위해서는 자료 확충이 필요하지만, 지점별로 활용할 수 있는 자료가 제한적이며 지점마다 변동성이 크다. 지역빈도해석은 수문기상학적으로 동질한 주변 지점들의 자료를 모두 포함해서 빈도해석을 수행함으로써 지역에 대한 통합 결과를 제시하고 자료에 대한 신뢰성 확보가 가능하다. 일반적으로 빈도해석은 자료에 적합한 확률분포 기반으로 수행되지만 확률분포 선정과정에 따라 결과는 상이하다. 본 연구에서는 지역빈도해석에서 확률강수량 산정방법으로 Quantile Regression(QR)을 적용하였다. QR 기반의 빈도해석은 확률분포 아니라 자료 자체로 확률강수량을 산정하여 기존의 확률분포 기반의 빈도해석에서 발생했던 불확실성을 개선하였다. 또는, 확률강수량의 시간에 따른 변동성도 고려되어 바정상성 빈도해석도 가능하다. 최종적으로 본 연구에서 소개된 지역빈도해석 결과와 기존의 지역빈도해석 결과 비교 검증하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.3 no.2
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• pp.291-298
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• 1996

통계학분야 그리고 또 다른 많은 분야에서 수치적 계산을 다루는 문제가 자주 발생한다. 적당한 컴퓨터 컴퓨터 시간안에 상당한 정도의 정확성을 줄 수 있고 또한 보다 광범위하게 사용 가능한 유용한 알고리즘의 필요성을 느낀다. 이러한 문제에 가능한 하나의 몬테칼로 알고리즘인 주표본 알고리즘을 소개하였다. 그리고 특히 본 눈문에서는 축차확률비검정의 오차확률을 계산하는 곳에 주표본 알고리즘을 적용하고 결과를 비교분석하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.215-215
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• 2021

인도네시아 수마트라 지진해일(2004년)과 동일본 대지진(2011년)으로 인해 해당지역에서 막대한 인적·물적 피해가 발생하였으며, 지진해일에 대한 사람들의 경각심은 더욱 커지게 된 계기가 되었다. 반면 우리나라는 지진이 빈번하게 발생하는 국가에 비해 상대적으로 지진해일에 대해 안전하다는 국민들의 인식이 강한 것이 사실이다. 하지만 최근 우리나라에서 크고 작은 지진이 발생(2016년 경주 지진, 2017년 포항 지진 등)함에 따라 국민들은 지진 및 지진해일 안전에 대한 경각심이 높아지고 있다. 또한 한반도 주변에서 지진은 끊임없이 발생하고 있으며, 과거 우리나라는 지진해일로 인한 인명 및 재산피해가 기록된 사례도 존재한다(Cho, 2018). 본 연구에서는 원자력 발전소에서 지진해일에 대한 위험성에 대비하기 위해 지진해일 수치모형 실험을 통해 계산된 지진해일고 결과값에 대해 적절한 확률분포 모형을 개발한 후 각 지진해일 시나리오의 연초과 확률을 분석함으로써, 확률론적 지진해일 재해도 분석(PTHA : Probabilistic Tsunami Hazard Analysis)을 실시하는 것이다. 최종적으로는 연구대상지역의 지진해일 안전성 평가에 기여할 수 있는 검증된 자료를 제공한다. PTHA 분석은 미국(Park and Cox, 2016), 인도네시아(Horspool et al., 2014), 남유럽(Lorito et al., 2014), 일본(Japan Society of Civil Engineers, 2016) 등에서 연구가 활발하게 이루어졌으며 현재도 활발한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 먼저, 역사 지진해일 및 우리나라 근해에서 발생가능한 지진원(단층매개변수) 조사, 그리고 지진해일 수치모형실험 case 선정을 위한 파향선추적모형(wave ray-tracing) 수행, 마지막으로 지진해일고의 불확실성을 고려하기 위한 로직트리(Logic-Tree)기법 적용 시 사용하게 될 지진해일 단층매개변수 선정을 위한 지진해일 수치모형 실험 등을 수행한다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• v.29 no.4
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• pp.221-230
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• 2004

The probability of causation(PC) is the measure to ascertain the likelihood that a particular cancer may be attributed to a particular prior exposure to radiation. Since the PC is involved in several uncertainties, it is desirable to use the confidence limit for the PC, not a point estimate for determining whether to award compensation. We developed the program for estimating the PC to Korean radiation workers with cancer, the so-called RHRI-PEPC, which is based on the most reasonable model for radiation cancer risk and recent Korean baseline data. RHRI-PEPC gives us the upper confidence limit for the PC after adjusting several uncertainties and therefore we can assess more reasonably the causality of radiation exposure for cancer occurred in Korean radiation workers.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.17-17
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• 2019

IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) 기후변화 전망보고서에 따르면 RCP 4.5 시나리오 기준, 21세기 전 지구 평균기온은 $2.5^{\circ}C$ 상승(한반도 $+3.0^{\circ}C$)하며, 전 지구 평균강수량은 4.1% 증가(한반도 +16.0%)할 것이라 전망하고 있다(기상청, 2012). 최근 기후변화와 기상이변에 따른 도심지 폭우특성이 변화하고 있음을 많은 연구결과에서 말해주고 있으며, 그 발생 빈도와 강도가 점차 증가하고 있는 추세이다. 특히, 서울시의 경우 인구와 재산이 밀집해 있어 폭우 발생에 의한 시민의 인명과 재산 피해 우려가 크다. 따라서 본 연구에서는 서울시를 대상으로 근미래(~2050년) 기후변화 하에서의 재현기간에 따른 확률강우량 변화 특성을 분석하여 비교 평가한 후 설계 강우량 산정에 활용하고자 하였다. 관측자료 기반 강수량의 변동 특성 분석과 Non-stationary GEV방법을 이용한 비정상성 빈도해석을 수행하였으며, 근미래 폭우특성 변화분석을 위하여 CMIP5 (Coupled Model Intercomparison Project 5)에 참여한 GCMs(General Circulation Models)을 활용한 강우빈도해석을 수행하였다. Mann-Kendall Test와 Quantile Regression을 통한 서울지점 여름철 강수량(June to September)과 기준강수량 초과 강수(30, 50, 80, 100mm/hr), 연간 10th 최대 강수량(Annual Top 10th Precipitation) 등을 분석한 결과 최근 증가 경향이 뚜렷하게 나타났으며, 비정상성 빈도해석에 의한 확률강우량 분석의 가능성과 신뢰성을 확인하였다. 또한 19-GCMs을 통하여 모의된 일(Daily) 단위 강수량자료를 비모수통계적 상세화(Nonparametric Temporal Downscaling) 기법을 적용하여 시간(Hourly) 강우로 다운스케일링하였으며, 서울시 미래 확률강우량에 대한 IDF 곡선(Intensity-Duration-Frequency Curve)을 작성하여 비교?분석한 결과 지속시간 1시간 강우에 대하여 재현기간 30년, 100년 조건에서 확률강우량이 약 4%~11% 수준에서 증가하고 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 도심지 수공구조물의 설계빈도 영향을 진단하고, 근미래 발생가능한 확률강우량 변화에 따른 시간당 목표 강우량설정의 방법론을 제시하였다는데 의의가 있으며, 서울시의 방재성능목표 설정과 침수취약지역 해소를 위한 기후변화에 따른 수공구조물 설계 시 활용이 가능할 것으로 기대된다.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.20 no.4
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• pp.348-356
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• 2018

Most of fires were human-caused fires in Korea, but meteorological factors are also big contributors to fire behavior and its spread. Thus, meteorological factors as well as topographical and forest factors were considered in the fire danger rating systems. This study aims to develop an advanced national integrated daily weather index(DWI) using weather data in the spring and fall to support forest fire prevention strategy in South Korea. DWI represents the meteorological characteristics, such as humidity (relative and effective), temperature and wind speed, and we integrated nine logistic regression models of the past into one national model. One national integrated model of the spring and fall is respectively $[1+{\exp}\{-(2.706+(0.088^*T_{mean})-(0.055^*Rh)-(0.023^*Eh)-(0.014^*W_{mean}))\}^{-1}]^{-1}$, $[1+{\exp}\{-(1.099+(0.117^*T_{mean})-(0.069^*Rh)-(0.182^*W_{mean}))\}^{-1}]^{-1}$ and all weather variables significantly (p<0.01) affected the probability of forest fire occurrence in the overall regions. The accuracy of the model in the spring and fall is respectively 71.7% and 86.9%. One integrated national model showed 10% higher accuracy than nine logistic regression models when it is applied weather data with 66 random sampling in forest fire event days. These findings would be necessary for the policy makers in the Republic of Korea for the prevention of forest fires.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.17 no.1
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• pp.91-110
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• 2000

충격이 경제에 가해질 때 이 충격이 경제 내에 일시적으로 존속하는 경우도 있고 이 충격이 영구히 존속하는 경우도 있다. 이 양극단 사이의 과정도 존재할 수 있다. 이것을 표상한 것이 stopbreak 과정이다. 충격의 효과가 영구적 효과와 일시적 효과 사이에서 파동하는 시계열을 모형화한 것이 이 과정인 것이다. 이 과정에서는 일정한 기간에는 영구적인 평균이동이 발생하여 구조변화가 발생한다. 다른 기간에 발생하는 충격은 그 효과가 급속히 소멸한다. 밀접한 관계를 맺고 있는 두 주가의 비율은 한 주가의 변동이 제시하는 것을 분석하고 이것을 이용하여 다른 주가를 예측할 수 있는 정보를 제공한다. 한 주가의 변동이 발생하면 이 두 주가의 비율은 변동한다. 그러나 한 주가의 변동의 정보성이 인정되어 이 정보가 다른 주가에 반영되어 조정되면 두 주가의 비율은 변동이전의 수준으로 회귀할 것이다. 변동이 영구적이면 두 주가비율은 동일한 수준을 유지할 것이다. 반면 다른 주가에 영향을 미치지 못하는 정보이면 두 주가의 비율은 변동된 상태에서 지속될 것이다. 일정기간은 영구적 구조변화가 발생하고 그 이외의 기간에는 구조 변화가 발생하지 않고 있는 것이다. 따라서 stopbreak 과정을 사용하여 정확한 예측을 수행할 수 있다. 주가지수들이 stopbreak 과정에 의하여 생성되고 있음이 발견되었다. 즉 주가지수들은 확률적 영구구조변화가 발생하고 있는 시계열들이다. 종합주가지수/제조업지수 역시 확률적 영구구조변화를 가지는 stopbreak 과정에 의하여 생성되고 있음이 밝혀졌다. 이 과정을 실제에 적용하여 주가의 움직임을 파악하면 예측이 가능하다. 특히 연관성이 깊은 두 주식의 주가비율을 사용할 때 효과적이라 할 수 있다.

• Fire Science and Engineering
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• v.19 no.3 s.59
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• pp.64-69
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• 2005

In order to decrease the area damaged by forest fires and to prevent the occurrence of forest fires, we are making an effort to improve prevention measures for forest fires. The objective of this study is developing the forest fire occurrence probability model by means of forest site characteristics such as soil type, topography, soil texture, slope, and drainage and forest fire sites. Conditional probability analysis and GIS were used in developing the forest fire occurrence probability model that was used in the classification of forest fire occurrence risk regions.

• Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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• 2000.03b
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• pp.365-372
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• 2000

현장상황에 대한 불충분한 자료와 파괴 메커니즘에 대한 불완전한 이해로 인해 발생하는 가변성(variability)과 불확실성(uncertainty)은 암반사면공학뿐만 아니라 지반공학에서 흔히 접하게 되는 문제점이다. 특히 암반사면공학에서는 이러한 가변성과 불확실성이 불연속면의 방향 및 기하학적 특성, 그리고 실내실험 결과의 분산으로 나타난다. 그러나 안전율(factor of safety)의 개념을 기초로 하는 전통적인 결정론적 해석방법(deterministic analysis)은 이러한 분산을 고려하지 않은 채 단일 대표 값만을 이용하여 구조물의 안정성을 판단하여 왔다. 확률론적 해석방법(probabilistic analysis)은 이러한 가변성과 불확실성을 효과적으로 정량화하여 해석에 이용할 수 있는 방법 중의 하나로 제안되었다. 이러한 해석방법은 불연속면의 기하학적 특성과 강도 특성을 확률변수(random variable)로 취급하여 신뢰성이론(reliability theory)과 확률이론(probability theory)을 근거로 분석하였으며 이를 기초로 하여 Monte Carlo Simulation과 같은 해석법을 이용, 구조물의 붕괴가능성을 확률로 표현하였다. 확률론적 해석 방법은 기존의 안전율을 대체하여 구조물의 안정성을 붕괴확률(probability of failure)로 제안하였으며 이 붕괴확률은 안전율의 확률분포함수 (probability density function)에서 안전율이 1보다 작을 가능성을 확률로 나타낸 수치이다. 본 논문에서는 확률론적 해석방법을 이용하여 불연속면 특성들의 확률특성을 고찰하였으며 이를 기초로 하여 암반사면의 안정성 해석에 응용했다.