• Journal of the Korean Data Analysis Society
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• v.20 no.6
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• pp.2829-2840
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• 2018

The random variable with an arbitrary value or more is called semi-continuous variable or zero-inflated one in case that its boundary value is more frequently observed than expected. This means the boundary value is likely to be practically observed more than it should be theoretically under certain probability distribution. When the distribution considered is continuous, the variable is defined as semi-continuous and when one of discrete distribution is assumed for the variable, we regard it as zero-inflated. In this study, we introduce the two-part model, which consists of one part for modelling the binary response and the other part for modelling the variable greater than the boundary value. Especially, the zero-inflated regression models are explained by using Poisson distribution and negative binomial distribution. In real data analysis, we employ the zero-inflated regression models to estimate the number of days under extreme heat-wave circumstances during the last 10 years in South Korea. Based on the estimation results, we create prediction maps for the estimated number of days under heat-wave advisory and heat-wave warning by using the universal kriging, which is one of the spatial prediction methods.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2012.10a
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• pp.225-227
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• 2012

해상교통안전진단제도의 시행으로, 해상교통에 영향을 미칠 가능성이 있는 모든 건설 사업은 필히 선박운항자 관점에서 그 안전성을 검토하여야 한다. 진단제도의 정량적 평가항목 중에, 선박이 장애물이나 위험지역과의 충돌확률을 평가하는 근접도 평가항목이 있는데, 이는 항로상의 어떤 단면에서의 선박 궤적 분포가 정규 분포를 한다는 가정에 근거하고 있다. 한편, 진단제도의 또 하나의 정량적 평가기법중 하나인 해상교통류 시뮬레이션에서는, 대상 선박들의 예상 항차수로부터 선박을 통계적으로 발생시키는 기법을 사용하는데, 여기에서는 항로상의 특정 지점을 연속해서 통과하는 선박들의 시간 간격이 Poisson 분포를 따른다는 가정을 사용한다. 본 논문에서는 이러한 기본적인 가정들이 적합한지를 고찰하기 위하여, 광양 및 인천항에서 실측한 해상교통현황 조사 결과를 분석하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.21 no.4
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• pp.737-745
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• 2010

In this paper, various methods for finding confidence intervals for the p of binomial parameter are reviewed. We compare the performance of several confidence interval estimates in terms of actual coverage probability by small sample Monte Carlo simulation.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.16 no.4
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• pp.99-105
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• 2011

This paper presents a method to design a centralized repetitive controller that is robust to variations in the multiple system parameters. The uncertain parameters are specified probabilistically by their probability distribution functions. Instead of working with the distribution functions directly, the centralized repetitive controller is designed from a set of models that are generated from the specified probability functions. With this multiple-model design approach, any number of uncertain parameters that follow any type of distribution functions can be treated. Furthermore, the controller is derived by minimizing a frequency-domain based cost function that produces monotonic convergence of the tracking error as a function of repetition number. Numerical illustrations show how the proposed multiple-model design method produces a repetitive controller that is significantly more robust than an optimal repetitive controller designed from a single nominal model of the multiple system.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.212-212
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• 2019

일반적으로 도시 우수 관망의 계획에 대부분 합리식 등을 이용하여 첨두유량만 검토하였기 때문에 설계 강우의 시간 분포 방법은 고려되지 않았다. 하지만 최근에는 집중 호우로 인한 침수 피해가 많이 발생함에 따라 하수도 시설물들의 연계를 통한 침수 해결이 요구되었고, 첨두 유출량뿐만 아니라 홍수 수문 곡선도 산정 할 수 있는 강우-유출 모형을 설계에 도입해야 할 필요성이 제기되었다. 그러나 현재까지 우수 관망 등 하수도 시설물에 대한 분석에 적합한 강우의 시간 분포 방법은 제시되지 않고 있다. 이에 본 연구는 실무적으로 널리 이용되고 있는 Huff 4분위 방법과 중 소규모 배수 시설물의 계획에 합리적이라고 알려져 있는 ABM(alternating block method) 방법을 비교 검토하여 도시 우수 관망 해석에 적합한 강우의 시간 분포 방법을 제시하는 것에 목적이 있다. 이를 위해 동해 기상 관측소의 관측 강우자료를 이용하여 강우-빈도 해석을 수행하였고, 다양한 유역 규모에 대한 적용을 위해 임의의 13개 유역을 대상으로 SWMM을 이용하여 홍수량을 분석하였다. 도시 유역의 우수 관망 계획에 적합한 확률 강우의 시간 분포 방법을 결정하기 위해 실제 강우 현상의 재현성, 소규모 배수 구역에 대한 첨두 홍수량 산정의 정확성, 우수 관망의 연속성을 고려한 계획의 3가지 관점에 대하여 검토하였다. 우선, 실제 강우 현상의 재현에 있어서 실제의 시간 최대 강우량의 발생분위가 대부분 강우의 지속기간 중 40~50% 사이에 위치하는 것을 감안할 때, ABM의 시간 분포 형태와 유사한 것으로 검토되었다. 두 번째 첨두 홍수량 산정의 정확성 면에서는 시간 단위 자료를 이용하여 유도되어 시간 단위 이하의 지속기간에 대한 확률 강우량 산정에 불확실성이 큰 Huff 방법보다는 ABM에 의한 시간분포 방법이 보다 적절한 것으로 분석되었다. 세 번째로 우수 관망의 연속성을 고려한 계획에서는 소규모 배수 구역 내에 존재하는 다수의 관거를 동시에 고려해야 하는 도시 우수 관망의 특성 상, 동일 지속기간의 확률 강우량에 대한 시간 분포를 적용하는 것이 합리적이다. 이에 배수 면적별로 임계 지속기간이 상이한 Huff 방법보다는 홍수량이 수렴하는 ABM의 24시간 시간 분포를 이용하는 것이 적용에 유리한 것으로 판단되었다. 본 연구의 결과는 합리적인 도시 우수 관망 설계 기술을 구현하는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.20 no.1
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• pp.213-231
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• 2003

This paper uses the Efficient Method of Moments(EMM) of Gallant and Tauchen to estimate continuous-time stochastic volatility diffusion model for the Korean Composite Stock Price Index, sampled daily over $1995\sim2002$. The estimates display non-normality of stock index return, leptokurtic distribution, and stochastic volatility. Funker, this study suggests that two factor stochastic volatility model will be more desirable than one factor stochastic volatility model to estimate daily Korean stock return and also suggests that the stochastic volatility diffusions should allow for Poisson jumps of time-varying intensity.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.14 no.3
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• pp.523-534
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• 1994

The purpose of this study is to develop computer simulation model that produce precipitation patterns from stochastic model. In the paper(I) of this study, the alternate renewal process(ARP) is used for the daily precipitation series. In this paper(Il), stochastic simulation models for the daily precipitation series are developed by combining Markov chain for the precipitation occurrence process and continuous probability distribution for the precipitation amounts on the wet days. The precipitation occurrence is determined by first order Markov chain with two states(dry and wet). The amounts of precipitation, given that precipitation has occurred, are described by a Gamma, Pearson Type-III, Extremal Type-III, and 3 parameter Weibull distribution. Since the daily precipitation series shows seasonal variation, models are identified for each month of the year separately. To illustrate the application of the simulation models, daily precipitation data were taken from records at the seven locations of the Nakdong and Seomjin river basin. Simulated data were similar to actual data in terms of distribution for wet and dry spells, seasonal variability, and precipitation amounts.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.98-98
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• 2016

본 연구에서는 유입량의 불확실성을 고려하여 미래 저수량을 확률론적으로 예측하였다. 월별 유입량을 표본으로 한 확률밀도함수를 핵밀도함수(kernel function)를 이용하여 추정하고, 추정된 확률분포로 월별 유입량을 모의 발생하였다. 모의 발생된 유입량을 통해 연속적인 조건부 확률을 산정하였고, 이의 누적확률분포(F(x))는 해당 저수량에 도달하지 못할 확률, 즉 실패확률을 의미하므로 1-F(x)로 해당 저수량 이상을 확보할 수 있는 확률을 산정하였다. 보령댐을 대상으로 분석한 결과 2016년 2월 말 저수량 27.8 백만$m^3$ 기준으로 3월부터 6월까지 정상용수공급환원 기준 저수량을 만족할 확률이 각각 2.3%, 12.5%, 24.2%, 33.5%로 나타났다. 지역적 가뭄에 대응하기 위해 하천유지용수 감량, 용수 대체공급, 자율 급수조정 및 금강-보령댐 도수로를 이용한 용수공급으로 20.6만$m^3/day$의 용수가 비축될 경우, 정상용수공급환원 기준 저수량을 만족할 확률이 10.2%, 40.3%, 73.8%, 78.7%로 용수비축의 효과가 크게 나타나는 것을 확인하였다. 저수량의 확률론적 예측을 통해 미래 저수량의 확률적 발생가능성을 추정할 수 있으며, 가뭄이 발생할 경우, 가뭄 대응효과를 정량적으로 나타낼 수 있어 가뭄 위험 상황 전달 및 용수공급조정 의사결정 시 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceeding of EDISON Challenge
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• 2015.03a
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• pp.24-31
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• 2015

효소는 생명 현상을 구현하는 단백질 촉매인데 그 동안 효소의 촉매 반응 속도는 Michaelis-Menten(MM) 모델로 대부분 설명되어 왔다. 그러나 MM 모델은 실험으로 측정된 단일 효소 반응시간의 확률분포 모양을 설명할 수 없다. MM 모델에 반응계수의 정적 무질서 개념을 도입한 효소 반응 모델도 기질 농도에 따라 변화하는 효소 반응시간의 통계적 요동을 설명하지 못한다. 우리는 단일 효소 반응시간의 통계적 요동이 기질에 따라 변화하는 양상을 설명하기 위해 효소 반응을 구성하는 개별 화학반응을 단순히 푸아송 과정이 아닌 갱신과정(renewal process)으로 확장한 효소 반응 모델을 제안한다. 우리는 이 단일 효소 반응 모델과 기질에 따른 효소 반응시간 분산 변화 데이터를 비교하여 효소-기질 복합체의 지속시간 분포를 간단한 형태로 얻어내었다. 또한, 이 정보를 토대로 전산모사를 수행하여 효소 반응시간의 확률분포를 얻어내고, 실제 실험 결과 및 기존 이론들과 비교하였다. 뿐만 아니라 단일 효소 반응시간의 확률분포를 연속 시간 임의의 보행자(continuous time random walker)의 대기시간 확률분포(waiting time distribution)로 대응하면, 평균 제곱 변위가 시간에 따라 단순히 증가 하지 않는 고분자의 특이 수송(anomalous diffusion) 현상도 정량적으로 설명할 수 있었다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.32 no.1A
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• pp.31-37
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• 2012

The phase distribution in concrete materials strongly affects its material properties. It is important to identify the spatial distribution of void in concrete because the void in concrete materials affects mechanical behavior and permeability significantly. Therefore, a proper method to describe the void distribution of a material is needed. In this research, CT(computed tomography) is used to examine and to quantify the void distribution of porous concrete specimens. 3D concrete digital specimens are created by subsequent stacking of 2D cross-sectional images from CT. Then, probability distribution functions such as two-point correlation, lineal-path and two-point cluster functions are used for void distribution characterization. It is confirmed that probability distribution functions obtained from CT images are effective in characterizing void distributions including the anisotropy and percolation.