• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.34 no.1
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• pp.67-80
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• 2001

This study is to propose temporal pattern of design rainfall which causes maximum peak discharge and to analyze the variation in peak discharge according to design rainfall durations. In this study, the Mononobe, the Yen and Chow triangular, the Huff's 4th quartiles and the Keifer and Chu methods are applied to estimate the proper temporal pattern of design rainfall and three rainfall-runoff models such as SCS, Nakayasu, and Clark methods are used to estimate the runoff hydrograph. And to examine the variability of peak discharge, the hydrologic characteristics from the rainfall-runoff models to which uniform rainfall intensity is applied are used as the standard values. The type of temporal pattern of design rainfall which causes maximum peak discharge in both of the watersheds and the rainfall-runoff models has resulted in Yen and Chow distribution method with the dimensionless vague of 0.75. On the basis of determined temporal pattern, the examination of the variability of peak discharge according to design rainfall durations shows that design rainfall duration varies greatly with the types of probable intensity formula, and the variation of peak discharge is more affected by the types of probable intensity formula and I-D-F currie than rainfall-runoff models.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.27 no.3
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• pp.689-700
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• 2016

We study estimation and inference of the joint conditional distributions of bivariate longitudinal outcomes using regression models and copulas. For the estimation of marginal models we consider a class of time-varying transformation models and combine the two marginal models using nonparametric empirical copulas. Regression parameters in the transformation model can be obtained as the solution of estimating equations and our models and estimation method can be applied in many situations where the conditional mean-based models are not good enough. Nonparametric copulas combined with time-varying transformation models may allow quite flexible modeling for the joint conditional distributions for bivariate longitudinal data. We apply our method to an epidemiological study of repeatedly measured bivariate cholesterol data.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.30 no.2
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• pp.203-213
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• 2017

We study estimation and inference of joint conditional distributions of bivariate longitudinal outcomes using regression models and copulas. We consider a class of time-varying transformation models and combine the two marginal models using Gaussian copulas to estimate the joint models. Our models and estimation method can be applied in many situations where the conditional mean-based models are inadequate. Gaussian copulas combined with time-varying transformation models may allow convenient and easy-to-interpret modeling for the joint conditional distributions for bivariate longitudinal data. We apply our method to an epidemiological study of repeatedly measured bivariate cholesterol data.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.249-249
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• 2019

하천에서 하상과의 접촉 없이 부유 상태로 이동하는 유사는 부유사로 정의된다. 부유사의 이동은 유사 입자의 침강 속도와 난류의 섭동 성분에 따라 결정된다. 실제 하천에서 부유사는 단일 크기가 아닌 여러 크기의 유사 입자가 혼재된 상태로 존재하는데, 유사의 이동을 보다 정확히 이해하기 위해서는 침강 속도를 결정하는 유사 입자 크기의 분포에 대한 이해가 요구된다. 진흙과 같은 점착성 유사의 경우에는 모래와 같은 비점착성 유사와는 달리 입도 분포를 구성하는 유사 입자의 크기가 끊임없이 변화한다. 이러한 유사의 특성 변화는 유사 알갱이 표면의 전자기적 점착력으로 인한 응집 현상(Flocculation Process)에서 기인한다. 응집 현상으로 인해 점착성 유사는 물과 유사 입자의 덩어리인 플럭(Floc)을 형성하며, 플럭의 특성은 지속적으로 변화한다. 따라서 점착성 유사의 이동을 이해하기 위해서는 흐름 특성 및 입도 분포뿐만 아니라 플럭의 응집 현상에 관한 이해가 함께 이루어져야함을 알 수 있다. 본 연구에서는 플럭의 응집 현상으로 인한 크기 변화와 입도 분포를 이해하기 위한 모형 개발의 방법론을 제시하고자 한다. 입도 분포 모형의 개발을 위해 추계학적 접근법이 이용되며, 추계학적 접근법을 이용하여 수치 실험을 수행하기 위해 몬테-카를로 방법이 적용되었다. 입도 분포 모형과 유사 이동 모형의 결합을 통해 흐름 내 부유 상태로 이동하는 점착성 유사 입도 분포에 관한 수치 모형 개발이 가능하다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.279-279
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• 2020

최근 copula 모형은 여러 확률변수를 갖는 수문현상에 대해 빈도해석을 수행할 경우 결합확률분포형으로 유용하게 사용되고 있다. 하나의 자료를 확률변수로 사용하는 단변량 빈도해석에 비해 여러 수문자료를 동시에 각각 확률변수로 취하여 결합확률분포형을 추정할 수 있는 다변량 빈도해석은 수문자료의 상관성을 고려하면서 확률분포형을 추정할 수 있다는 장점이 있다. Copula 모형 중 Gumbel copula는 extreme-value 확률분포형으로 극치사상에 적합한 확률분포형이다. 본 연구에서는 Gumbel copula를 이용하여 우리나라 기상청 64개 종관기상관측소의 강우자료로부터 극치 강우사상을 추출하고, 이를 이용하여 빈도해석을 수행하였다. 극치 강우사상은 전체 강우사상 중 각 년도별로 최대강우량을 갖는 연최대강우량사상(annual maximum volume event)을 사용하였다. 각 확률변수의 주변분포형으로는 gamma, Gumbel, generalized extreme value, generalized logistic, Weibull 등 5개 확률분포형을 검토하였으며 각각 적합한 주변분포형을 적용하고 copula 모형의 매개변수는 의사최우도법(maximum pseudo-likelihood method)를 사용하여 추정하였다. 또한 추정된 copula 모형은 Cramer-von Mises 함수와 경험적 copula를 이용하여 적합도 검정을 수행하였다. 이를 통해 극치강우사상에 대하여 Gumbel copula 모형의 적용성을 검토하였으며 추정된 결합확률분포형을 이용하여 빈도별 확률강우사상을 2차원 등치선(contour line)형태로 제시하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.25 no.2
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• pp.393-402
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• 2014

The simplest and the most important distribution in survival analysis is the exponential distribution. In this paper, we investigate the influence of the random censorship model on the estimation of the scale parameter of the exponential distribution. The considered random censorship models are Koziol-Green model and the generalized exponential distribution model. Two models have different meanings. Through the simulation study, the averages of the estimated values of the parameter do not show big differences, however the MSE of the estimator tends to be bigger when the supposed model is significantly different from the true model.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.11 no.5 s.43
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• pp.9-18
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• 2006

Finite failure NHPP models presented in the literature exhibit either constant, monotonic increasing or monotonic decreasing failure occurrence rates per fault. In this paper, Goel-Okumoto and Yamada-Ohba-Osaki model was reviewed, proposes the exponentiated exponential distribution reliability model, which maked out efficiency substituted for gamma and Weibull model(2 parameter shape illustrated by Gupta and Kundu(2001) Algorithm to estimate the parameters used to maximum likelihood estimator and bisection method, model selection based on SSE, AIC statistics and Kolmogorov distance, for the sake of efficient model, was employed. Analysis of failure using NTDS data set for the sake of proposing shape parameter of the exponentiated exponential distribution was employed. This analysis of failure data compared with the exponentiated exponential distribution model and the existing model (using arithmetic and Laplace trend tests, bias tests) is presented.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.29 no.2
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• pp.81-89
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• 2011

Trip distribution is the second step of the conventional travel demand estimation process, which connects trips between origin and destination, while transport mode choice is the third step of the process, which chooses transport mode among several modes serving for each origin-destination pair. Although these two steps have closely connected, they have been estimated independently each other in the estimation procedure. This paper presents an integrated model combining trip distribution and transport mode choice, and also presents its solution algorithm. The model integrates gravity model adopted for the trip distribution process with logit model employed for the mode choice process. The model would be expected to cope with the inconsistency issue existing in the conventional travel demand estimation procedure. This paper also presents an equilibrium condition, sensitivity of the model, and compares them with those of existing models.

• Journal of Soil and Groundwater Environment
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• v.8 no.4
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• pp.21-26
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• 2003

Hwang and Powers (2003) developed a simple model for estimating water retention characteristic (WRC) directly from particle-size distribution (PSD) data, by applying a lognormal distribution law to both PSD and pore-size distribution. The objective of this work was to determine if the performance of the model developed by Hwang and Powers (2003) would be affected by soil texture. The results of this research proved that the performance of the model was indeed affected by soil texture. In particular, its performance diminished with increases in the fine particle fractions. Also, the nonlinear model, which assumes a nonlinear relation between particle-size and pore-size, performed better than the linear model, regardless of soil texture classes.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.5 no.2
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• pp.447-458
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• 1998

본 논문에서는 환자의 수명과 치료횟수의 모형화를 위해 관측가능한 공변량을 포함하는 동시에 두 변수에 영향을 미치는 관측불가능한 환경요인을 고려하기 위한 개별환경효과모형을 도입하고자 한다. 개별환경효과를 나타내는 분포를 감마분포로 가정하여 사망시간과 치료횟수의 모형을 개발하고, 모형에 포함된 모수의 추론과정을 논의하며, 개발된 모형을 Autologous Blood and Marrow Transplant Registry(ABMTR)에 등록된 환자의 자료에 적용하여 환경효과를 고려하지 않은 독립모형과 비교하고자 한다.