댐 저수지와 같은 대형 저수지는 댐에 의해 만들어진 공간에 홍수를 저류하여 지체 방류함으로서 홍수저감효과를 얻는다. 이러한 홍수저감효과는 저류용량(storage capacity)에 의존적이며, 궁극적으로 저수지의 저류량-유출량 곡선으로 정량화 된다. 저수지의 저류량-유출량 관계곡선은 저수지 홍수추적에 사용되며, 이 곡선의 특성이 저수지 하류 유역에 대한 홍수추적 결과에 큰 영향을 미치게 된다. 일반적으로 저수지 홍수추적의 경우에는 선형저수지 이론이 적용되지 않는다. 일반적인 댐 저수지의 특성은 수심()의 증가에 따른 저류량()의 증가가 유출량()의 증가보다 훨씬 크게 나타난다. 따라서 저류량과 유출량간의 관계를 비선형 함수의 형태로 가정할 수 있다. 비선형저수지 모형의 경우에도 선형저수지 모형에서와 동일한 개념을 적용하여 저수지 홍수추적의 지체 및 저류특성을 유도할 수 있다. 결과적으로 지수함수 형태를 고려한 비선형 함수의 변곡점은 원점으로 나타나 선형저수지 모형에서와 동일하게 지체효과는 없는 것으로 파악되었다. 또한 저류효과는 수치적인 방법을 이용하여 해석하였으며, 변곡점의 위치를 확인하고 아울러 저류상수를 계산하였다. 결과적으로 변곡점의 위치는 고려한 모든 경우에 대해 원점으로 나타났고, 저류상수는 비선형저수지 모형의 매개변수에 관계없이 일정한 값으로 수렴함을 확인할 수 있었다. 즉, 저류상수는 비선형 함수의 매개변수인 와 비교하여 약 72% 증가된 값으로 수렴하는 형태임을 의미한다. 결과적으로, 본 연구에서는 비선형 저수지 모형을 제안하고, 이를 이용하여 저수지의 저류특성을 이론적으로 검토하였다. 먼저, 저수지의 저류량-유출량 관계를 지수함수 형태인 비선형 저수지 모형을 도입하여 정량화하였다. 또한 저수지의 저류특성은 저류상수로 정량화할 수 있으며, 저류상수는 비선형 저수지 모형의 매개변수를 이용하여 쉽게 결정할 수 있음을 확인하였다.
Transfer function model(TFM) capturings conditional heteroscedastic pattern is introduced to analyze stochastic regression relationship between the two time series. Nonlinear ARCH concept is incorporated into the TFM via threshold ARCH and beta- ARCH models. Steps for statistical analysis of the proposed model are explained along the lines of the Box & Jenkins(1976, ch. 10). For illustration, dynamic analysis between KOSPI and NASDAQ is conducted from which it is seen that threshold ARCH performs the best.
이 논문에서는 비선형 마코브과정에 의하여 주가가 생성되며 비선형 마코브과정간에 공시운동이 존재하고 이 공시운동에 의하여 주가가 생성되고 있는지의 여부를 검토하는데 목적이 있다. 공시운동은 벡터시계열을 구성하고 있는 단일시계열들의 작용에 의하여 형성되는 관계이다. 종합주가지수를 비롯한 산업별 주가지수가 모두 41개인데 이 지수들의 수익률 시계열들이 비선형 마코브과정을 데이터 생성함수로하여 생성된다고 할 때 정상성 어고딕성이 성립하고 있는 지수수익률시계열이 있고 그렇지 않은 시계열도 있다. 종합주가지수와 대기업, 소기업은 정상적 어고딕 비선형 마코브과정을 따르고 있다. 비선형 마코브과정의 공시운동은 두 시계열간의 관계이다. 종합주가지수의 수익률 시계열과 각 산업주가지수의 수익률시계열간의 공시운동은 시장 1부, 시장 2부 등을 비롯한 산업에서는 존재하고 있지 않으며, 중기업 산업 등을 비롯한 산업에서는 존재하고 있다.
본 연구에서는 Advanced Rheometric Expansion System(ARES)를 사용하여 대진폭 진동 전단 변형하에서 발생하는 폴리이소부틸렌(PIB) 농후 용액의 비선형 점탄성 거동을 저 장탄성율과 동적점도의 변형량 의존성 및 응력파형의 fast Fourier transform(FFT) 해석을 통해 고찰하였다. 스트레인 진촉을 단계적으로 증가시키면서 측정한 동적 점탄성으로 부터 저장탄성율 및 동적점도의 선형응답한계를 결정하고 이들에 미치는 각주파수의 영향을 조사 하였다. 그리고 응력파형의 Fourier 전개로부터 유도되는 비선형 점탄성함수를 사용하여 비 선형 거동을 설명하였다. 끝으로 비선형 점탄성 거동의 정도를 나타내는 비선형 거동 지수 를 정의하고 이들에 미치는 각주파수의 영향에 대해 검토하였다. 이상의 연구를 통해 얻어 진 결과를 요약하면 다음과 같다.(1) 선형 응답한계는 고분자 용액의 특성시간의 역수보다 높은 각주파수 범위에서는 일정한 값을 유지하지만 특성시간의 역수보다 낮은 각주파수 영 역에서는 각주파수가 감소할수록 증가한다. (2)선형응답한계 이상의 대변형하에서는 3차비선 형 점탄성 함수 이상의 고차항의 영향이 크게 작용하며 이로인해 비선형 거동이 발생된다. (3) 스트레인 진폭을 단계적으로 증가시키면서 측정한 저장탄성율 및 동적점도의 변형량 의 존성은 응력파형의 Fourier transform으로부터 유도된 1차 비선형 점탄성 함수의 변형량 의 존성을 나타낸다 (4) 저장탄성율 및 동적점도의 변형량 의존성으로부터 유도된 비선형 거동 지수는 탄성적 서질과 점성적 성질에 대한 비선형 특성을 평가하기 위한 유요한 방법으로 인정된다. (5) 비선형 점탄성 거동의 정도를 나탄는 비선형 거동지수는 특정한 각주파수에서 최대치를 가지며 또한 탄성적 거동이 점성적 거동에 비해 더욱 큰 각주파수 의존성을 나타낸다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.214-214
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2023
네트워크로 구성된 시스템은 물질, 에너지, 신호 등의 입력(input)이 주어졌을 때, 경로 추적, 즉 라우팅(routing)을 통해 출력(output)으로 연결되고, 이를 반응함수로 나타낼 수 있다. 같은 입력값이라도 네트워크에 따른 연결 구조와 라우팅 과정에서 소요되는 시간차에 따라 출력값이 달라질 수 있다. 좋은 예로 강우에 따른 유출반응함수를 나타내는 자연 하천망을 들 수 있다. 이론적으로 순간의 입력이 주어졌을 때 (입력의 지속시간이 0), 출력은 순간반응함수로 표현된다. 자연 하천망에 대한 선행연구에서는 강우강도에 따라 순간반응함수가 변화한다는 비선형성이 알려졌다. 하지만, 비선형성을 가져오는 물리적 과정에 대해서는 많은 연구가 필요하다. 이 연구는 격자 형태로 주어진 임의의 네트워크에서 각 격자에 대해 순간반응함수를 구하는 분포형 모형을 제시한다. 입력자료와 라우팅 방법에 따른 연결 구조 및 순간반응함수의 변화를 격자 별로 확인하고, 이를 통해 시스템의 비선형성을 고려할 수 있는지 고찰하였다.
전통적인 매개변수적 목적함수 추정방법은 관측자료의 모든 영역에 걸쳐 선형 또는 지수함수 형태의 가정을 기본으로 매개변수를 추정하는 반면 비매개 변수적 Kernel 가중함수를 이용한 방법은 목적함수의 형태에 대한 가정이 필요 없이 관심 있는 임의의 추정지점에서 이웃하는 자료를 이용하여 목적함수를 국지적으로 근사하는 방법이다. 추계학적 수문학의 전형적인 문제인 "목적함수의 가정"에 의해 발생되는 문제를 줄이려는 노력의 일환으로 비매개변수적 Kernel 가중함수를 이용하는 방법에 연구되었고, 본 지면에서는 Kernel 가중함수를 이용한 비매개변수적 확률밀도함수의 기본이론과 빈도해석, 회귀모형 및 비동질성 천이확률 등의 수문학적 응용에 대하여 살펴보았다.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.11
no.6
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pp.75-85
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1994
주기함수의 외력을 갖는 버선형 시스템의 다양한 응답 특성을 구하기 위해 새로운 조화함수법(HBM)을 적용하였다. 새로운 조화함수법의 해는 비선형항을 선형항으로부터 따로 분리시킨 다음 같은 주파수 성분을 갖는 비선형 방정식들을 Newton-Raphosn법으로 풀어서 구하였다. 다양한 천이(Bifurcation) 특성을 해석적으로 판별하기 위하여 HBM의 해를 이용하여 구한 섭동 방정식의 Floquet 지수의 고유해를 사용하였다. 새로이 개발한 HBM과 천이 판별법을 1차원 비선형항을 갖는 구조물인 ALP(Articulated Loading Platform) 모델과 다차원인 비선 형 회전체 모델에 적용시켜 HBM의 해의 정확성과 이들 시스템의 천이 특성의 하나인 Chaos 존재를 확인 하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.147-147
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2015
전 세계적으로 이상기후로 인한 극한가뭄 및 이상홍수 등의 피해 발생이 확인되고 있으며 그 발생빈도 또한 급격히 증가하고 있다. 그러나 기존의 빈도해석은 시간의 변화에 따라 자료의 통계적 특성이 변하지 않는다는 정상성(stationarity)을 기본 가정으로 수행되기 때문에 극한 사상에 경향성이 있는 경우에 적용하기엔 한계가 있다. 비정상성 빈도해석을 위해 개발된 비정상성 확률 분포 모형들은 대부분 매개변수에 시간항을 포함하는 형태로 정의된다. 이중에서도 우리나라에 널리 사용되고 있는 Gumbel 모형에 대해 살펴보면, 비정상성 Gumbel 모형의 위치 및 규모 매개변수는 시간에 대해 선형(linear) 및 지수(exponential) 함수의 관계를 보이는 형태로 가정한다. 규모 매개변수의 지수함수의 형태는 음(-)의 값이 추정되는 것을 방지하기 위해 제안되어 널리 사용되고 있으나 이로 인해 확률수문량이 과다산정되는 문제가 발생하기도 한다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 비정상성 Gumbel 모형을 대상으로 규모 매개변수의 다양한 형태를 비교하고자 한다. 이를 위해 비정상성 Gumbel 모형 규모 매개변수를 지수함수, 선형, 로그, 로지스틱 형태로 가정하여 비교하였다. 각 모형의 매개변수의 추정은 최우도법을 적용하였으며, 규모 매개변수의 형태별 정확도 비교를 위해 모의실험을 수행하였다.
In order to establish drought policy, the estimation of drought period for each drought situation should be preceded. Non-linear Water Balance Model(NWBM) and palmer Drought Severity Index (PDSI) can be used for analysis of drought period. As a water balance method considering moisture transfer between land surface and atmosphere, NWBM can be used to estimate transition time between dry and wet period induced by stochastic fluctuations. PDSI is also water balance method to show drought severity comparing actual precipitation with climatically appropriate precipitation based on precipitation and potential evapotranspiration. In this study, the drought periods are estimated using NWBM and PDSI for the Han River Basin. The drought periods according to the soil moisture estimated by NWBS and the drought periods according to drought severity index estimated by PDSI show similar trend. The estimated drought period from extreme drought to wet condition for the Han River Basin is about 3years.
We have presented a nonparametric stochastic approach for the SOI(Southern Oscillation Index) series that used nonlinear methodology called Nonlinear AutoRegressive(NAR) based on conditional kernel density function and CAFPE(Corrected Asymptotic Final Prediction Error) lag selection. The fitted linear AR model represents heteroscedasticity, and besides, a BDS(Brock - Dechert - Sheinkman) statistics is rejected. Hence, we applied NAR model to the SOI series. We can identify the lags 1, 2 and 4 are appropriate one, and estimated conditional mean function. There is no autocorrelation of residuals in the Portmanteau Test. However, the null hypothesis of normality and no heteroscedasticity is rejected in the Jarque-Bera Test and ARCH-LM Test, respectively. Moreover, the lag selection for conditional standard deviation function with CAFPE provides lags 3, 8 and 9. As the results of conditional standard deviation analysis, all I.I.D assumptions of the residuals are accepted. Particularly, the BDS statistics is accepted at the 95% and 99% significance level. Finally, we split the SOI set into a sample for estimating themodel and a sample for out-of-sample prediction, that is, we conduct the one-step ahead forecasts for the last 97 values (15%). The NAR model shows a MSEP of 0.5464 that is 7% lower than those of the linear model. Hence, the relevance of the NAR model may be proved in these results, and the nonparametric NAR model is encouraging rather than a linear one to reflect the nonlinearity of SOI series.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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