본 연구에서는 30년간의 전자기후자료와 현지조사자료를 활용하여 로지스틱 회귀모형을 이용한 상록활엽수림의 생육분포 확률을 평가하였다. 로지스틱 회귀모형에 의한 생육분포 확률은 33~84% 범위를 보이고 있는데 특히, 고도가 높아질수록 생육분포 확률은 낮아지는 패턴을 보이고 있다. 아울러 온 난대림육성권역에서 생육분포 확률이 63~83%로 가장 높은 것으로 추정되었다.
확률적 날씨 발생기(Stochastic weather generator)는 일일 날씨를 생성하는데 일반적으로 사용되는 방법으로 최근에는 일반화선형모형에 기초한 확률적 날씨 발생 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 서울지역의 일일 기온을 모형화하하기 위해서 일반화선형모형에 기초한 확률적 날씨 발생기를 고려하였다. 이 모형에서는 계절성을 나타내는 변수와 강우발생 유무가 공변수로 사용되었다. 일반적으로 확률적 날씨 발생기에서는 생성된 일일 날씨가 월별 또는 계절별 총강우량이나 평균온도에 충분한 변동을 만들어 내지 못하는 과대산포 현상이 발생하는데, 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 평활된 계절별 평균 온도를 일반화선형모형의 공변수로 추가하였다. 그리고 제안된 모형을 1961년부터 2011년까지 51년 동안의 서울지역 일일 평균 기온자료에 적용하였다.
본 논문은 양자게이트의 모든 제어 동작점에서 양자들의 확률진폭, 확률, 평균 기댓값 및 정상상태 단위행렬의 행렬요소 등을 수학적 투사로 측정할 수 있는 새로운 함수 임베딩 방법을 제안하였다. 본 논문의 함수 임베딩 방법은 디랙 기호와 크로네커델타 기호를 사용해 각 제어 동작점에 대한 확률진폭의 직교 정규화조건을 2진 스칼라 연산자에 임베딩 한 것이다. 이와 같은 함수 임베딩 방법은 양자게이트 함수를 단일양자들의 텐서 곱으로 표현하는 유니터리 변환에서 유니터리 게이트의 산술 멱함수 제어에 매우 효과적 수단임을 밝혔다. Ternary 2-qutrit cNOT 게이트에 본 논문이 제안한 함수 임베딩 방법을 적용했을 때의 진화연산과 투사측정 결과를 제시하고, 기존의 방법들과 비교 검토하였다.
버스와 같은 대중교통의 경우에는 서비스수준을 평가하는 효과철도에 확률의 개념이 사용되어, 확률값의 선형비례적인 수치를 기준으로 A~F의 서비스수준의 등급을 구분하기도 한다.(TCQSM: Transit Capacity and Quality of Service Manual-2nd Edition, TRB, Washington DC., 2003) 이 경우 운전자나 승객이 느끼는 정도와 확률값이 선형비례 관계에 있지 않을 수 있는데 이는 서비스수준을 적절하게 반영한다고 볼 수 있다. 본 연구에서는 TCQSM에서 제시하고 있는 버스 운행의 정시성 평가 사례를 통해 확률값의 선형비례적인 수치를 기준으로 서비스수준의 등급을 구분할 때 발생하는 문제점을 분석하고, 이러한 문제점을 보완하는 적절한 서비스수준 기준을 산정하는 방법론을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 차두간격 분산계수 분포의 확률밀도를 기준으로 서비스수준의 기준을 산정하는 방법은 승객의 평균 대기시간을 적절하게 반영하고, 실제 버스 운행 자료를 사용하여 적용한 결과, TCQSM에서 제시한 방법보다 더 적절하게 버스의 운행 신뢰성을 평가하는 것으로 나타났다. 그러나 효용함수를 이용하여 서비스수준의 기준을 산정하는 방법은 이용자가 느끼는 서비스수준과 효용차이의 관계에 대한 추가적인 연구가 필요한 것으로 본 연구의 한계로 남는다.
확률강우량은 수공구조물의 설계에 있어 중요한 역할을 하며 이러한 확률강우량의 산정은 일반적으로 일변량 빈도해석을 수행하고 최적의 확률분포형을 찾아냄으로써 계산된다. 하지만 일변량 빈도해석은 수행 시 지속기간이 제한적이라는 단점이 있으며 이를 보완하기 위해 본 연구에서는 이변량 빈도해석을 수행하였다. 다변량 모형인 copula 모형 중3가지의 분포형을 이용하여 5개 지점의 연최대강우사상에 대해 이 변량 빈도해석을 수행하였으며 확률변수로 강우량과 지속기간을 사용하였다. 주변분포형은 강우량에는 Gumbel (GUM), generalized logistic (GLO) 분포형, 지속기간에는 generalized extreme value (GEV), GUM, GLO 분포형이사용됐으며 copula 모형은Frank, Joe, Gumbel-Hougaard 모형을 이용하였다. 주변분포형의 매개변수는 확률가중모멘트법을 이용하여 추정하였으며, copula 모형의 매개변수는 준모수방법인 의사최우도법을 사용하여 구하였다. 이를 통해 얻어진 확률강우량을 주변분포형과 copula 모형을바꾸어가며 비교하였다. 그 결과, 주변분포형의 종류에 따른 변화에서는 지속기간의 분포형에는 크게 영향을 받지 않는 것으로 나타났다. 강우량의 분포형에 따라서는 조금씩 차이가 났으며 강우량의 분포형이 GUM일 경우, GLO일 때에 비해 재현기간이 증가할수록 확률강우량이 증가하는 경향이 두드러졌다. Copula 모형별로 비교해보았을 때, Joe, Gumbel-Hougaard 모형은 비슷한 경향을 나타내었으며 Frank 모형은 재현기간의 증가에 따른 확률강우량의 증가가 강하게 나타냈다.
최근 기후변화에 효과적으로 대응하기 위해서 신뢰성 높은 설계홍수량을 산정할 필요성이 커지고 있다. 본 연구에서는 홍수빈도해석법과 설계강우-유출 관계 분석법으로 산정되는 확률홍수량의 차이를 분석하였다. 우리나라의 경우 관측유량 자료가 부족하여 설계홍수량을 결정할 때 설계강우-유출 관계 분석법으로 산정된 확률홍수량을 이용하고 있다. 관측 유량 자료를 활용한 홍수빈도해석법의 결과를 참값으로 가정하여 분석한 결과, 설계강우-유출 관계 분석법으로 산정된 확률홍수량은 홍수빈도해석법으로 산정된 확률홍수량에 비해 약 79% 과대 산정되는 것으로 나타났다. 따라서, 본 연구에서는 설계강우-유출 관계 분석법으로 산정된 확률홍수량을 보정하는 회귀곡선식을 개발하였다. 이를 위해 우리나라 8개 댐유역의 강우와 유량자료를 획득한 후, 비선형 회귀분석을 통하여 보정식을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 보정식을 적용할 경우, 설계강우-유출관계 분석법으로 산정된 확률홍수량보다 평균적으로 정확도가 약 65.0% 향상되었다. 또한, 유역의 크기를 고려하면, 유역의 크기를 고려하지 않았을 때보다 평균적으로 정확도가 약 2.1%p 증가하였다.
Ghosh와 Kim에 의해 소개된 영 변환 모형은 0이 많거나 적을 때 계수형 자료(count data)를 분석하는 모형이다. 이 모형의 산포형태모수는 평균과 분산, 0 확률로 구성되며 ${\mu}$와 ${\sigma}^2$의 관계에 따라 2가지 형태를 가진다. 본 논문에서는 ${\sigma}^2{\geq}{\mu}$일 때, Ghosh와 Kim 영 변환확률 모형의 모수 ${\delta}$에 대한 영향함수를 도출하였다. 도출한 영향함수의 타당성을 검증하기 위해서 인구주택총조사 자료를 이용해 관측치가 제거된 경우에서 영향함수로 도출한 ${\delta}$ 추정치 변화값과 직접 계산한 ${\delta}$ 추정치 변화값을 비교하였다. 그 결과 영향함수는 ${\delta}$의 변화를 매우 정확히 추정하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권1호
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pp.31-39
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2015
본 논문은 확률효과모형에서 사영에 근거한 분산성분을 구하는 방법을 다루고 있다. 분산성분을 추정하기 위한 ANOVA방법에서 제곱합의 계산에 사영을 이용하는 방법을 제시하고 있다. 분산성분을 구하기 위한 사영의 이용은 모형행렬에 의한 사영공간을 분산성분별 제곱합을 얻기 위한 상호직교하는 부분공간들로 분할하게 된다. 부분공간들로 분할하기 위해 모형행렬 X로의 사영에 단계별 방법(stepwise procedure)을 적용하여 해당하는 공간으로의 사영행렬을 구하는 방법을 다루고 있다. 단계별 방법에 의해 주어지는 부분공간들의 직교성으로 인해 사영행렬의 곱은 영행렬로 주어지는 성질을 갖는다. 단계별 방법에 의한 순차적 사영은 해당하는 공간으로의 사영행렬에 대한 확인과 사영행렬의 구조를 파악할 수 있는 이점이 있다. 또한 분산성분의 추정을 위한 제1종 제곱합을 구하기 위한 방법으로 유용하다.
DRAM에서 셀 파라메터들의 확률 분포를 고려하여 데이터 보유 시간에 대한 분포 특성을 계산하였다. 셀 파라메터와 셀 내부 전압의 과도 특성으로부터 데이터 보유 시간의 식을 유도하였다. 접합 공핍 영역에서 발생하는 누설 전류의 분포 특성은 재결합 트랩의 에너지 분포로, 셀 캐패시턴스 분포 특성은 유전체 성장에서 표면 반응 에너지의 분포 특성으로, 그리고 sense amplifer의 감도를 각각의 독립적인 확률 변수로 보고, monte carlo 시뮬레이션을 이용하여, 셀 파라메터 값들의 확률적 분포와, DRAM 셀들의 데이터 보유 시간에 대하여cumulative failure bit의 분포함수를 계산하였다 특히 sense amplifier의 감도 특성이 데이터 보유 시간 분포의 tail bit에 상당히 영향을 미침을 보였다.
최근 들어 우기시 집중호우로 인한 홍수가 자주 발생하는 편이다. 이러한 현상은 우리나라를 지배하는 일정한 기후양상이 지구 온난화 등의 범지구적인 기후변화 양상에 의하여 변화된 영향으로 판단되고 있는 실정이다. 따라서 기후변화가 미치는 영향은 강우에 직접적으로 나타나며 이는 곧바로 홍수에도 변화가 나타남을 의미한다. 그러므로 "기후변화에 따른 한강유역의 Scaling Invariance와 NSRPM을 이용한 확률강우량 추정"에서 산정된 시나리오별 확률강수량을 적용하여 홍수 유출량을 산정하는 것은 매우 의미가 있을 것으로 판단된다. 본 연구에서는 적용지역으로 우리나라의 대표적인 유역인 한강유역을 선정하였다. 유출량은 HEC-1을 이용하여 산정하였으며, 입력매개변수 중 강수인자는 선행연구에서 NSRPM으로 산정한 확률홍수량을 적용하였으며, 나머지 인자는 한강유역종합치수계획(2008)을 참조하였다. 산정방법으로는 Clark 단위도법을 적용하였으며, NRCS의 CN값을 사용하였다. 2010년을 기준으로 30년 간격으로 이동 구분된 7개의 기후변화 시나리오에 의거하여 홍수유출량을 산정 및 분석하였다. 또한 공간적으로도 도시하여 한강유역의 대표지점에서의 유출량 변화양상 또한 제시하였다. 이러한 산정결과는 향후 기후변화양상을 고려한 수문 설계시 편리하게 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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