기후변화에 따른 이상기후의 영향으로 과거 관측되지 않은 태풍, 가뭄, 폭우, 홍수 및 해일과 같은 재해의 빈도가 증가하고 있다. 특히, 가뭄은 장기간에 걸쳐 피해를 야기하여 대책을 장기적으로 고려하지 않으면 전 지구적으로 심각한 피해가 초래될 것으로 전망되고 있다. 많은 연구에서 가뭄에 따른 재해를 평가하기 위한 분석이 수행되고 있으며, 최근 연구에서는 토양수분을 통한 가뭄재해 분석이 대두되고 있다. 토양수분은 토양에 포함된 수분의 평균값을 의미하며 물 순환 관점에서 매우 중요한 수문변량 중 하나이다. 그러나 기존 연구에서 사용되고 있는 실측 토양수분은 자료의 기간이 짧고 검증이 수행되지 않아 분석 시 결과의 신뢰성이 결여되는 문제점이 있다. 일부 토양수분 연구에서는 위성 관측 자료를 통한 분석을 수행하였지만 실측 자료와의 상관성 문제로 인하여 모의된 결과의 활용은 어려운 실정이다. 이에 본 연구에서는 Quantile mapping 기반의 편의 보정 방법을 제시하여 용담 유역 내 6개 지점와 전국에 흩어져 있는 6개 지점(철원장흥, 수원, 대곡, 전주, 오창가곡, 춘천신북)의 실측자료와 위성 자료 기반의 재해석 토양수분 (re-analysis soil moisture data)에 따른 토양수분 모의 기법을 제시하였다. 본 연구에서 개발한 모형에 따른 결과는 가뭄재해 평가 시 기초자료로써 신뢰성 있는 정보로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 미급수지역의 주요 수원인 지하수위 현황을 이용한 가뭄 모니터링 기법을 개발하기 위해 256개의 국가지하수관측망 관측 자료를 이용하여 관측소별, 월별 수위분포를 핵밀도함수로 추정하였다. 추정된 누적분포함수를 이용하여 월별 지하수위의 분위수를 구하고, 분위수를 정규화 하여 표준지하수지수(SGI)를 산정하였다. 관측소별로 산정된 SGI는 티센망을 이용하여 167개 시군별 SGI로 변환하였다. SGI의 범위에 따른 가뭄등급을 설정하여 시군별 지하수 가뭄 정도를 모니터링 할 수 있는 기법을 제시하였다. 이를 통해 계측이 이루어지지 않는 미급수지역의 지하수가뭄상황을 국가지하수관측망을 활용해 간접적으로 판단할 수 있도록 하였다.
본 연구는 제6기 국민건강영양조사 자료를 이용하여 만 25세 이상 성인을 대상으로 사회경제적 특성 및 유병상태에 따른 의료서비스 이용행태를 파악하기 위한 연구이다. SPSS 23.0을 이용하여 빈도분석 및 기술적 통계분석, 일원배치분산분석, ${\chi}^2$-test, 회귀분석을 실시하였다. 연구결과는 남자보다 여자가, 65세 이상, 고졸이상, 무직이 많았고 소득분위는 모두 비슷한 수준으로 나타났다. 교육수준, 직능, 소득분위를 함께 고려한 사회경제적 상태(socioeconomic status; SES)에 대한 점수는 7-8점이 가장 많았고, 대부분 응답자의 주관적 건강상태는 보통으로 느끼고 있었다. 평균유병개수는 $1.07{\pm}1.497$개이며 외래서비스 평균이용횟수는 $0.50{\pm}.0745$회이며, 입원서비스 평균이용횟수는 $0.12{\pm}0.454$회로 외래서비스 이용횟수 보다 낮았다. 일반적 특성에 따른 유병 및 주관적 건강상태는 유의한 차이가 있었고, 연령이 높을수록, 교육수준과 직능, 소득분위 및 SES점수가 낮을수록 평균 유병개수는 많았으며 주관적 건강상태는 나쁘게 인식하였다. 현재 앓고 있는 질환에서 입원서비스는 중증일수록, 외래서비스는 만성일수록 많이 이용하는 것으로 나타났다. 즉, SES점수가 높을수록 전반적인 의료서비스의 이용이 낮았고, SES점수가 낮을수록 의료서비스의 이용은 높게 나타났다. 이와 같은 결과를 토대로 사회경제적 특성이 낮은 집단에게 질환을 예방할 수 있는 적절한 보건교육 프로그램을 개발하여 이들이 질환에 노출되었을 때 적정한 의료서비스를 이용할 수 있도록 지역사회기반의 적절한 보건서비스 체계의 구축 및 시행의 필요성을 시사 할 수 있겠다.
우리나라의 미세먼지 및 초미세먼지 농도에 대하여 전국 및 지역별 패널 분위회귀분석을 진행하여, 국내 및 중국 요인의 영향력을 분석하였다. 2015년 5월 1일부터 2020년 12월 31일까지 일별 분석을 진행하였으며, 국내 요인으로는 전력수요 및 교통량을, 중국 측 요인으로는 베이징 등 3개 도시의 미세먼지 및 초미세먼지 농도와 서풍의 교차항을 이용하여 패널 분석을 진행하였다. 국내 미세먼지 농도가 높고 낮을 때 국내 요인의 영향력이 다르게 나타났다. 미세먼지 농도가 낮을 때, 전국분석에서 국내 화력발전의 대리변수인 전력수요량은 초미세먼지에 양(+)의 영향력을 미쳤다. 지역별 분석결과, 수도권 및 충청도 지역에서만 전력수요량이 미세먼지 및 초미세먼지에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면, 미세먼지 농도가 높을 때, 전력수요량은 미세먼지 및 초미세먼지 농도를 모두 유의하게 상승시키는 것으로 나타났다. 초미세먼지의 경우 그 추정치가 더 높게 나타났다. 반면, 중국 요인의 경우 미세먼지 및 초미세먼지 농도와 관계없이 우리나라에 항시 양(+)의 영향을 미침을 확인하였다. 향후 국내 초미세먼지 문제를 해결하기 위해서는 4계절 항시 국제적 협력이 필요하며, 국내 화력발전으로 인한 초미세먼지 발생분에 대한 감축이 현재보다 강화되어야 함을 확인할 수 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권5호
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pp.959-970
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2017
본 연구에서는 두 변수의 상관계수를 반영한 이변량 자료의 왜도와 첨도 통계량을 제안하고, 시각적으로 표현할 수 있는 표면그림을 개발한다. 이변량 왜도 통계량은 이변량 확률표본 자료의 치우침 방향과 정도를 표현하는 실수 한 쌍으로 정의한다. 첨도는 양의 값을 가지며 이변량 정규분포를 기준으로 꼬리 부분의 두터운 정도를 파악할 수 있다. 그리고 표면그림은 분위벡터를 바탕으로 평면에 구현한다. 다양한 형태의 이변량 자료를 생성하여 표면그림을 작성하고 왜도와 첨도를 계산하여 탐색해 본 결과, 왜도와 첨도 값들은 표면그림으로 구현한 이변량 자료의 특징을 잘 반영하는 것을 발견할였다. 그러므로 본 논문에서 제안한 왜도, 첨도 그리고 표면그림은 이변량 분포를 분석하는 기술통계학적 방법으로 활용할 수 있다.
본 연구는 뷰티서비스 관련 소비실태를 분석하여 K뷰티 산업에 대한 발전 방안을 제시하였다. 통계청에서 제공하는 06'-16' 가계 동향조사 및 GDP 자료를 바탕으로 K-beauty 서비스산업 관련 소비지출 영향요인 분석을 실시하였다. 가구당 K-Beauty 관련 서비스 산업 소비지출 영향요인 분석 결과 이미용 서비스 소비지출과 위생 및 이미용용품 소비지출은 경상소득은 부(-)의 영향을 보여 엥겔지수의 변화와 유사한 소비 특성이 있음을 알 수 있었다. 소득분위별 이미용서비스 소비비중이 차이가 있음을 알 수 있었다. 1인당 국민소득의 증가는 K-Beauty 서비스산업 소비지출 증가에 정(+)의 영향을 나타냈다. 이상의 결과로 K-Beauty 산업의 소비는 가계수지 영향요인들의 영향하에 있음을 알 수 있었다. 국가기반산업으로 성장하기 위해서는 국가 경제동향과 소비패턴을 고려한 근시안적인 대안이 필요하다.
자동차보험의 손해율이란 지급보험금의 수입보험료에 대한 비율을 의미한다. 손해율이 매우 큰 값을 갖는 대형손실이 일어나는 경우에는 보험회사의 재무적인 부분에 큰 악영향을 미치게 된다. 따라서 보험회사가 이에 대비할 수 있도록 하기 위하여 손해율의 극단 분위수(extreme quantile)를 추정하는 것은 매우 중요한 일이다. 다른 종류의 보험 관련 데이터와 같이 손해율의 분포는 오른쪽으로 긴 꼬리를 갖는 두꺼운 꼬리분포(heavy-tailed distribution)를 갖는다. 이런 자료에서 극단 분위수룰 추정하기 위하여 가장 많이 사용되는 방법론은 POT(Peaks over threshold)와 Hill 추정(Hill estimation)이다. 본 논문에서는 일반화파레토분포(generalized Pareto distribution; GPD)의 다양한 모수추정방법론의 성능을 모의실험과 실제 손해율 데이터를 사용하여 비교, 분석하였다. 또한 Hill 추정치를 사용하여 극단 분위수를 추정하였다. 그 결과 대부분의 경우에 POT 방법론이 Hill 추정치를 이용한 방법보다 정확한 분위수를 추정하였고, 모수추정방법론 중에서는 MLE, Zhang, NLS-2 방법론이 가장 좋은 결과를 보여주었다.
Q-Q 플롯은 자료에 대한 분포적 가정을 평가하기 위해서 사용되는 편리하고 효과적인 그래프 방법이다. Q-Q 플롯은 자료의 분포와 이론적 분포를 비교하기 위한 확률플롯으로 자료에서의 분위수와 이에 대응하는 이론적 분위수를 각각 수직축과 수평축으로 해서 그린 산점도의 형태를 취한다. 본 논문에서는 확률변수 X가 위치모수 ${\mu}$와 척도수 ${\lambda}$를 가지는 역가우스분포를 따르면, 변환된 확률변수 $Y={\mid}\sqrt{\lambda}(X-{\mu})/{\mu}\sqrt{X}{\mid}$는 평균이 0이고 분산이 1인 표준반접정규분포를 하게 되는 분포적 결과를 활용하여 역가우스분포 Q-Q 플롯의 구축방법을 소개한다. 역가우스분포와 다른 분포를 따르는 자료를 대상으로 그린 Q-Q 플롯에서 나타나는 점들의 형태를 알아보고자 모의실험을 수행하고 그 결과를 제시한다. 실제 자료에 대한 사례분석을 통해 제안한 Q-Q 플롯의 유용성을 보인다.
설계홍수량의 결정은 하천기본계획, 댐 설계 등 수리·수문학적으로 중요한 변수 중 하나이다. 설계홍수량 산정을 위해서는 확률강우량 산정 및 강우-유출 모형의 일련의 과정을 통해 이루어지며, 홍수량 산정 표준지침(2018)에 자세히 수록되어 있다. 그러나 국내외 다양한 연구에서는 빈도별 확률홍수량의 경우 계측된 유량자료를 활용하여 직접 홍수빈도해석을 수행하는 것이 가장 정확한 방법이라 알려져 있지만, 홍수빈도해석을 위한 자연유량이 부족할 뿐만 아니라 홍수수문곡선(hydrograph)을 얻을 수 없는 단점이 있다. 더불어 우리나라의 경우 주요지점을 제외하고는 계측이 잘 이루어지지 않고 있으며, 수위-유량관계곡선(rating-curve)을 통해 산정된 유량자료를 활용하고 있어 자료의 신뢰성이 낮은 문제가 있다. 이러한 이유로 우리나라에서는 강우-유출 모형을 활용하여 빈도별 홍수량을 산정하고 있으며, 확률강우량의 시간분포를 입력자료로 하여 홍수수문곡선을 취득하고 있다. 그러나 확률강우량의 우량주상도 변환시 국내에서는 일반적으로 Huff 4분위법을 활용하지만, 실제홍수사상과 비교했을 때 과소 및 과대 추정하는 경우가 많다. 더불어 분포된 우량주상도를 면밀히 살펴보면 빈도해석된 확률강우량과 비교하였을 때 상당히 낮은 강우 빈도를 가지고 있다. 즉, 우량주상도는 특정 지속시간의 확률강우량을 Huff 분포를 활용하여 얻어지지만, 관측소별로 산정된 확률강우량의 빈도개념이 무너진다는 것이다. 이러한 결과로 인해 확률홍수량은 확률강우량과의 빈도개념의 상이하다고 할 수 있으며, 홍수빈도해석과의 비교에서도 차이를 보이고 있어 우량주상도의 개선 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 기존에 일관적으로 사용되어지는 Huff 3분위 50%를 지양하고, Huff의 다양한 분위(quartile)과 Blocking 방법 등을 비교·검토하여 보다 국내 실정에 부합하는 확률강우량의 우량주상도를 제공할 수 있는 연구를 진행하고자 한다.
It is necessary to describe a data set after collection of data in elementary statistics course. Two major numerical summary of the data set may be measures of central location and dispersion. There are various unmerical summary methods in presenting how data are dispersed and each method has its own advantages and disadvantages. Quartiles are discussed among several methods to describe dispersion of data set. When data type is discrete, exact quartile values are sometimes ambiguous to find, whereas exact quartile values are obtained for contionuous data. Examples of both data types are given. Programs listed below may be used to provide quartiles in MINITAB and SAS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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