국내 듀록 품종 종돈의 교류현황과 또한 유전자원 교류가 국가단위의 유전능력평가에 미치는 영향을 평가하고, 돼지개량네트워크 사업을 통한 돼지개량 전략 마련을 위한 기초자료를 수집하기 위하여 한국종축개량협회의 등록 및 검정 자료를 분석하였다. 자료는 세 곳의 등지방 두께(어깨, 등, 허리)와 등심단면적, 90 kg 도달일령 그리고 일당증체량 형질을 포함하고 있으며, 1987년부터 2010년까지 총 235,511건의 등록 자료와 70,747건의 검정자료를 이용하였다. 수집된 듀록 자료를 분석한 결과, 종돈장간의 유전자원의 교류는 극히 미미한 수준으로 나타났다. 등록 후에 검정까지 수행 되어진 자료의 수는 더욱 적은 것으로 나타났고, 유전능력평가를 위해 필요한 일정규모의 두 수를 가진 종돈장의 수는 더욱 적었다. 혈연관계의 이용정도에 따라 세 가지 분류의 자료(개별 종돈장, 두개의 종돈장 그룹, 전체 종돈장)를 이용한 유전능력 평가 및 유전 모수의 추정에 있어서, 개별 종돈장 분석에서 종돈장간에 유전모수추정에 있어 거점 종돈장에 비하여 종속 종돈장의 유전력이 높은 경향을 보여 주었다. 유전력 추정 오차는 개별 종돈장, 두 그룹, 전체 집단 순으로 작게 나타났다. 유전분산이 종속 종돈장들에서 크게 나타남으로써 종속 종돈장들의 유전적 균일성이 거점 종돈장들에 비해 낮은 것으로 나타났다. 근친계수의 추정에서 차이를 보였으며, 개별 종돈장, 거점 종돈장과 종속 종돈장, 그리고 전체 집단을 평가하였을 때 각각 평균 근친이 1.12, 0.95 그리고 1.53으로 나타나 종돈장 간의 혈연관계를 고려한 전체 집단 평가에서 근친이 높았다. 추정된 육종가에 의한 상관계수에서 개별농가의 평가와 전체평가간의 상관이 가장 낮았다. 반면에 sub-population 평가와 개별농가 평가, 그리고 전체 평가는 이보다 상관이 높게 나타났다. 그러나 농장별 평가와 전체평가간의 상관계수가 이동된 종돈에서 형질별로 0.22에서 0.45, 그리고 전체 종돈에서 0.24에서 0.72의 범위로 비교적 낮게 나타났다. 연구된 결과들은 개별 종돈장 평가 보다는 국가단위의 유전능력평가가 혈연관계를 더 많이 이용하고, 돼지개량네트워크 사업이 종돈장간의 연결성을 증대시켜 국가단위 유전능력평가의 정확도에 기여한다고 사료된다.
최근 급격한 봄철 기온 상승과 기후변화의 영향으로 한반도에 분포하고 있는 아까시나무의 개화 시기가 변화하면서 지역간에 동시 개화 현상(simultaneous blooming)이 관측되고 있다. 이러한 변화는 국내 양봉 산업에 큰 변화를 초래하였고, 이로 인해 정확도 높은 아까시나무 개화시기 정보에 대한 수요가 증가하고 있다. 따라서, 본 연구를 통해 아까시나무의 지역별 개화 시기 변화를 잘 설명할 수 있는 신뢰도 높은 개화 시기 예측 모형을 개발하고자 하였다. 이를 위해 지난 12년(2006~2017년)간 전국 26개 지점에서 관측된 아까시나무 만개일 자료와 과거 일기온 복원 자료를 활용하여 봄철 기온 및 아까시나무 만개일 변화의 경향성을 권역별로 파악하고, 과정기반모형을 활용하여 지역 통합 모형(SM)과 함께 지역적 특성을 반영하는 세 모형-SM에 지점별 보정계수를 도입한 수정 통합 모형(MSM), 권역별로 모수를 추정하는 권역별 통합 모형(GM), 관측 지점별로 모수를 추정하는 지역 모형(LM)-을 도출, 성능을 비교하였다. 기온 및 만개일의 경향 분석 결과, 남부 지역에 비해 봄철 기온 상승률이 2배 이상 높았던 중북부 내륙 지역의 경우 만개일이 빠른 속도로 앞당겨져, 결과적으로 남서부 해안 지역과의 만개일 차이는 1년에 0.7098일씩 감소하였다(p-value=0.0417). 전체 지역에 대한 모형의 성능 비교 결과, 지역 특이성이 반영되지 않은 SM에 비해서 MSM은 24% 이상, LM은 15% 이상 감소한 RMSE 값을 나타냈다. 또한 LM과 MSM의 예측 알고리즘을 전국 범위로 확대하여 4년 간(2014~2017년) 16개의 추가 관측 지점을 대상으로 검증한 결과, LM에 코크리깅(Co-kriging)기법을 적용한 방법이 보정계수 전국 분포도를 추정하여 SM을 보정하는 방법보다 예측력이 더 뛰어났으며, 오차의 분포는 두 모형 간에 통계적으로 유의한 차이를 보였다(RMSE: p-value=0.0118, Bias: p-value=0.0471). 본 연구는 아까시나무의 개화 시기 예측에 있어 지역 단위 예측의 신뢰도를 향상시키고 모형을 넓은 지역 범위로 확대, 적용하기 위한 방안을 제시하였다.
본 연구는 대표적인 곡물 생산, 수출국인 미국의 일리노이주와 아이오와주에 대하여 카운티별 MODIS 위성영상 식생지수 및 기상자료를 활용하여 수량을 추정할 수 있는 다중회귀 모형을 구축하고 그 결과를 평가하였다. 2002년부터 2012년까지의 MODIS 위성영상 식생지수 및 기상자료로 옥수수와 콩 수량 추정 모형을 구축하고 2013년 수량을 추정한 결과, 일리노이, 아이오와 2개주에 대하여 약 1~16% 내외의 오차 결과를 얻었다. 모형의 수량 추정 정확도 향상을 위해 추후에는 지대 구분 및 다양한 지표면 생물리 모수를 함께 활용하여 수량 추정 모형의 성과를 높여나가야 할 것으로 판단된다.
시간의 흐름에 따라 관측되는 경시적(longitudinal) 자료의 경우, 경시적 자료와 생존(survival) 자료가 종종 동시에 수집된다. 이 때 경시적 자료에서 발생하는 결측이 생존자료와의 연관성으로 인해 발생한 무시할 수 없는 결측(non-ignorable missing)이라면, 경시적 자료분석 방법만으로는 두 자료 간의 연관성을 고려하지 않아 독립변수에 대한 효과는 편향된 결과를 얻게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 결측의 원인이 생존시간과 연관되어 있으므로 생존모형을 고려하여 불편추정량을 얻기 위해 경시적 자료와 생존자료의 결합모형에 대한 연구가 이루어져 왔다. 본 논문은 경시적 자료의 형태가 영이 많이 존재하는 영과잉 가산자료(zero-inflated count data)와 생존자료의 결합모형을 연구하였다. 경시적 영과잉 가산자료와 생존자료는 각각 허들모형(hurdle model)과 비례위험모형(proportional hazards model)의 부 모형을 적용하였고, 두 부 모형들의 변량효과가 다변량 정규분포를 따른다는 가정을 통하여 결합하였다. 모수의 최우추정법으로 EM 알고리즘을 활용하였고, 추정된 표준오차를 계산하기 위해 프로파일 우도(profile likelihood)를 이용하였다. 최종적으로 모의실험을 통해 두 부 모형의 변량효과 간 상관관계가 존재하는 경우 결합모형이 개별적 모형보다 편의와 포함확률(coverage probability)의 측면에서 더 우수함을 보였다.
본(本) 연구(硏究)에서는 목재(木材)의 다목적(多目的) 생산량(生産量)(multiple-product yield) 예측(豫測)에 대한 해결책(解決策)으로서 테다소나무(Pinus taeda L.) 조림지(造林地)를 대상으로 하여 Weibull 직경분포(直徑分布) 수확예측(收穫豫測) 시스템을 개발(開發)하였다. 직경분포(直徑分布) 수확예측(收穫豫測) 모형(模型)을 개발(開發)하기 위하여, 4개의 백분위수(百分位數) 식(式)들을 근거(根據)로 한 모수(母數) 회복(回復)(parameter recovery) 절차법(節次法)을 적용(適用)하였다. 또한 직경급(直徑級)에 대한 수확량(收穫量) 계산(計算)을 위하여 단목(單木) 수고(樹高) 예측식(豫測式)을 개발(開發)하였으며, 그리고 단목(單木) 재적(材積) 예측식(豫測式)을 이용(利用)함으로써 직경급(直徑級)에 대해 기대되는 재적량(材積量)을 계산(計算)할 수가 있다. 본(本) 연구(硏究)에서 사용(使用)된 직경급(直徑級)에 대한 Weibull 누적함수(累積函數)의 상한선(上限線) 차이(差異) 방법(方法)이 기존(旣存)의 상한선(上限線)과 하한선(下限線)의 절차법(節次法)보다도 괄약오차(括約誤差)를 줄 일수 있는 보다 나은 절차법(節次法)이였다. 본(本) 연구(硏究)에서 제시(提示)된 Weibull 직경분포(直徑分布) 수적예측(收積豫測) 시스템에 대한 타당성(妥當性) 검정(檢定)의 한 방법(方法)으로서 Kolmogorov-Smirnov test 결과(結果), 각(各) plot당 예측(豫測)된 직경분포(直徑分布)와 관측(觀測)된 직경(直徑) 분포급(分布級) 사이에서 통계적(統計的) 유의성(有意性)이 없는 것으로 나타났다. 이와 같은 직경분포(直徑分布) 수확예측(收穫豫測) 시스템은 다목적(多目的) 목재(木材) 생산량(生産量) 예측(豫測)과 임분(林分) 구조(構造) 모형(模型) 및 임분(林分)의 경영(經營)에 유용(有用)한 정보(情報)를 제공(提供)할 것이다.
기상청에서 시민들에게 제공하는 봄꽃 개화일 예보서비스는 한 지점에서 장기간 수집된 기후자료와 개화일 관측자료로부터 얻은 회귀식에 의존하므로 매일의 기온변화에 따른 수정작업이 어렵고, 과거에 관측되지 않았던 기후변이에 대한 반응을 반영하지 못하며, 기상관서 이외의 지역에 대한 개화일 예보가 불가능한 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위한 방법으로 일별 기온자료만으로 구동되는 생물계절모형을 현업서비스용으로 전환하는 연구를 수행하였다. 남한지역 29개 기상대로부터 1951-1980 기간의 개나리, 진달래, 벚꽃 관측 표준목의 발아일과 개화일 관측자료 및 기온자료를 수집하여 생물계절모형의 최적모수(기준온도, 저온요구도, 고온요구도)를 추정하고 이를 반영한 개화예측모형을 작성하였다. 생물계절관측의 불확실성을 지역별 오차보정 분포도로 표현하여 생물계절모형과 결합함으로써 봄꽃 3종의 개화일 예측방법을 확립하였다. 이 방법에 의해 1971-2012 기간의 29개 지점 봄꽃 개화일을 예측한 다음 실측 개화자료와 비교한 결과 벚꽃의 경우 RMSE가 2~3일로서 실용성이 있음을 확인하였다.
소프트웨어 개발과정동안 소프트웨어 신뢰성 요인은 매우 기본적인 사항이다. 소프트웨어 고장파악을 위한 무한고장 비동질적인 포아송 과정을 이용할 때 고장발생률 혹은 위험함수가 일정하거나 증가 또는 감소하는 속성을 가진다. 본 논문에서는 소프트웨어 신뢰 성능에 관한 효율성을 비교하는 자유도에 의존하는 카이제곱 분포를 적용한 신뢰성 모형을 제안하였다. 효율적인 모형을 평가하기 위하여 평균제곱오차(MSE)와 결정계수($R^2$)를 이용하고 최우추정법과 수치 해석적 방법을 사용하여 모수추정 알고리즘이 수행되었다. 제안하는 카이제곱분포의 자유도를 이용한 신뢰성 모형을 위해 실제 고장 간격 데이터를 사용한 고장 성능 분석이 적용되었다. 고장데이터 분석은 카이제곱분포의 자유도에 근거한 강도함수를 기준으로 비교되었다. 데이터 신뢰성을 확인하기 위하여 라플라스 추세검정이 적용되었다. 본 연구에 제안된 카이제곱분포의 자유도는 다양한 고장현상을 표현 할 수 있기 때문에 (결정계수가 90% 이상), 신뢰성 분야에서 활용 할 수 있는 모형으로 활용 할 수 있다. 이 연구 결과를 적용하면 소프트웨어 개발 설계자에게 다양한 자유도를 적용하여 소프트웨어 고장패턴을 예측함으로서 효율적인 모형을 개발하는데 표준 지침으로 적용 할 수 있다.
고속도로의 비반복 혼잡은 주로 돌발상황에 의해 발생된다. 돌발상황의 주요 원인은 교통사고로 알려져 있다. 따라서 교통사고 시 사고처리시간을 정확하게 예측하는 것은 돌발상황 관리에서 매우 중요하다. 본 연구에서는 전국고속도로의 2008-2014년 총 7년치(60,473건)의 사고 자료를 이용하였다. 사고처리시간 예측모형은 과거의 교통사고 이력자료를 바탕으로 비모수모형인 KNN (K-Nearest Neighbor) 알고리즘을 활용하였다. 사고자료 현황 분석결과 사고등급별로 사고처리시간에 미치는 영향이 매우 큰 것으로 분석되었다. 따라서 사고처리시간은 사고등급별로 분류하여 모형을 구축하였다. 그리고 현재 발생한 사고의 교통상황과 도로 기하구조를 반영하기 위하여 교통량, 차로수, 시간대를 구분하여 데이터를 추출하였다. 추출된 데이터 중 현재 교통사고와 유사한 사고를 검색하기 위하여 사고처리시간에 영향을 미치는 요인들을 분석하였다. 마지막으로, 상태간 거리 산정을 위해서 세부항목별 가중치를 산정하였다. 가중치산정은 정규분포 표준화방법을 적용하였고, 이를 통해 사고처리시간을 예측하였다. 본 연구에서 개발된 모형의 예측결과는 기존의 연구들의 결과에 비해 낮은 예측오차(MAPE)를 보여 모형의 우수성을 입증할 수 있다고 판단된다. 본 연구를 통해 고속도로의 돌발상황 발생 시 효율적인 고속도로의 운영관리에 기여할 수 있고, 기존의 모형들이 갖고 있던 한계를 개선 및 보완할 수 있을 것으로 판단된다.
부산항 신항에서 측정한 14년 동안의 파랑자료를 이용하여 재현기간에 따른 설계파고와 신뢰구간을 추정 분석하였다. 극치분석에 사용한 함수는 Gumbel 함수와 Weibull 함수, Kernel 함수이며, 각각의 방법으로 추정한 설계파고의 신뢰구간을 Monte-Carlo 모의기법 중의 하나인 Bootstrap 방법으로 추정하였다. 설계파고의 추정 신뢰구간을 분석한 결과, 약 ${\pm}$10% 수준의 신뢰구간을 만족하기 위해서는 150년 이상의 자료가 필요한 것으로 파악되었다. 그리고 실질적으로 가능한 자료의 개수를 25~50개 정도(25~50년 동안의 추정자료)로 간주하는 경우, Type I 분포함수의 경우 허용오차가 ${\pm}$16~22% 정도이며, Type III 분포함수의 경우, ${\pm}$18~24% 정도로 파악되었다. 한편 비모수적 방법에 해당하는 Kernel 분포함수를 이용한 방법은 Type I과 III을 사용한 것에 비해 신뢰구간은 40% 이하 수준으로 우수한 결과를 보이는 반면, 설계파고는 1.2~1.6 m 정도 낮게 추정하는 결과를 보여주고 있다.
수자원의 수요 증가와 ENSO (El Ni$\tilde{n}$o/La Ni$\tilde{n}$a Southern Oscillation) 등의 기후변화 현상으로 인한 수자원 공급의 불안정 요소가 제기됨에 따라, 수자원 관리 계획 수립 시 장/단기강우 모의의 중요성이 강조되고 있다. 본 연구에서는 미국 플로리다 템파 지역의 두 개 유역을 대상으로 1986년부터 2008년까지의 MM5 지역기후모델을 이용한 강우모의 결과를 시험지역의 33개 관측자료와 CDF-mapping 기법을 이용하여 통계적으로 보정하였으며 그 결과를 바탕으로 ENSO 패턴에 따른 모델의 성능을 평가하였다. 보정된 MM5일 강우 모의결과는 대체적으로 각 관측소의 월 평균 강우량 (ME: 1.0mm)을 잘 모의하는 것으로 나타났다. 블락-크리깅 기법을 이용하여 추정된 유역 평균 일/월 강우량 또한 관측치를 잘 재현하였다(일 강우 ME: 0.8mm, 월 강우 ME: 7.1mm). 한편, ONI (Oceanic Ni$\tilde{n}$o index)를 이용하여 구분한 ENSO 패턴에 따른 강우 모의치를 분석한 결과, 월별 엘리뇨/라니냐 해에 대한 유역 단위의 강우량 모의 성능이 상이한 것으로 나타났다. 이 원인으로 한정된 모수화 적용 및 모델 경계자료 오차 등을 제시하고 이에 대한 보정 방법개선 등의 추가 연구의 필요성을 지적하였다. 본 연구는 ENSO 패턴을 고려한 월별 기후모델 결과를 활용함에 있어 유의점을 제시하였기에, 우기와 건기에 대한 수자원 관리를 위한 적용 등에 유용하게 활용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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