• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.52 no.12
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• pp.963-973
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• 2019

This study reviews a urban flooding risk criteria estimation model to predict risk criteria in areas where flood risk criteria are not precalculated by using watershed characteristic data and limit rainfall based on damage history. The risk criteria estimation model was designed using Support Vector Machine, one of the machine learning algorithms. The learning data consisted of regional limit rainfall and watershed characteristic. The learning data were applied to the SVM algorithm after normalization. We calculated the mean absolute error and standard deviation using Leave-One-Out and K-fold cross-validation algorithms and evaluated the performance of the model. In Leave-One-Out, models with small standard deviation were selected as the optimal model, and models with less folds were selected in the K-fold. The average accuracy of the selected models by rainfall duration is over 80%, suggesting that SVM can be used to estimate flooding risk criteria.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.41 no.8
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• pp.619-624
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• 2013

To predict the probabilistic service life, statistical factors should be included to consider the uncertainty of parameters. Generally the probabilistic analysis is one of the common methods to account the uncertainty of parameters on the structural failure. In order to apply probabilistic analysis on the deterministic life analysis, it would be necessary to introduce Probability of Failure(PoF) and conduct risk assessment. In this work, we have studied probabilistic risk assessment of aircraft structures by using PoF approach. To achieve this goal, the Bayesian method was utilized to model PoF estimation since this method is known as the proper method to express the uncertainty of parameters. A series of proof tests were also conducted in order to verify the result of PoF estimation. The results from this efforts showed that the PoF estimation model can calculate quantitatively the value of PoF. Furthermore effectiveness of risk assessment approach for the aircraft structures was also demonstrated.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.34 no.6
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• pp.957-968
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• 2021

Inverse censoring probability weighting (ICPW) is a popular technique in survival data analysis. In applications of the ICPW technique such as the censored regression, it is crucial to accurately estimate the censoring probability. A simulation study is undertaken in this article to see how censoring probability estimate influences model performance in censored regression using the ICPW scheme. We compare three censoring probability estimators, including Kaplan-Meier (KM) estimator, Cox proportional hazard model estimator, and local KM estimator. For the local KM estimator, we propose to reduce the predictor dimension to avoid the curse of dimensionality and consider two popular dimension reduction tools: principal component analysis and sliced inverse regression. Finally, we found that the Cox proportional hazard model estimator shows the best performance as a censoring probability estimator in both mean and median censored regressions.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.32 no.1
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• pp.1-26
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• 2023

This study employs the dichotomous choice contingent valuation method to estimate the Value of a Statistical Life (VSL) and the Value per Statistical Case (VSCC) of cancer risk. In contrast to the previous studies, which presented the mortality risk probability directly, the study uses conditional probability, which combines the chance of getting cancer and dying from it. In addition, the study examines the impact of variables that may affect willingness to pay for reducing the risk of death from cancer and getting cancer, such as the impact on daily life and pain levels associated with cancer. The results indicate that the estimated cancer VSL ranges from approximately 952 million won to 3.359 billion won, while the VSCC is estimated to be between about 0.42 billion won and 2.72 billion won. The study finds a significant difference in the VSL depending on whether the reduction in mortality risk is from a decrease in the chance of getting cancer or a decrease in the chance of dying from cancer. However, the effect of impacts on daily activities and pain on willingness to pay is inconclusive.

• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.10 no.1
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• pp.191-214
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• 2004

VaR에 의한 금융위험의 측정은 국제결제은행 바젤위원회의 내부모델 허용에 힘입어 금융산업에서 표준방식으로 확고한 입지를 차지하고 있다. 본 연구에서는 한국주식시장포트폴리오를 거래투자자산으로 보유한 경우의 VaR를 극단치이론에 입각하여 측정하고 이의 성과를 RiskMetrics의 성과와 비교하여 검토하였다. GPD의 모수적 추정에 의한 VaR의 사후검정결과는 표본내 사후검정이나 표본외 사후검정에서 어떤 신뢰수준에서도 기대되는 범위와 크게 벗어나지 않은 안정된 결과를 보였다. RiskMetrics의 EWMA방식도 역시 표본내와 표본외 사후검정 어느 경우에나 기대되는 범위에서 크게 벗어나지 않았지만 높은 신뢰수준에서는 그 성과가 GPD VaR에 비하여 상대적으로 불안정하였으며 위험의 과소평가 성향을 확인할 수 있었다. 비모수적 GEV추정에 입각한 VaR의 경우에는 위험을 과대평가하고 지나치게 보수적인 성향을 나타내었다. GPD의 모수적 접근에 의한 VaR 측정은 다양한 신뢰수준에서 정확한 검정결과를 보여주고 있으며, 시간적 흐름에 따르는 VaR의 행태도 지나친 변동성을 보이지 않아 외부규제 및 내부통제를 위한 금융위험의 측정지표로서 실용적인 가치가 있음을 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2010.06a
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• pp.167-169
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• 2010

본 연구는 산림내 산불잠재위험성 평가를 위해 충남지역을 대상으로 소나무림과 참나무림의 층위별 연소물량의 분포를 추정하기 위함이다. 각 임분의 층위별 연소물량을 파악하기 위해 $10m{\times}10m$ 방형구내의 상층(수고 8m 이상), 중층(8m 이하), 관목층, 지표층(초본, 낙엽, 낙지)을 대상으로 총 36개소를 조사하고 단위면적당(ha) 바이오매스량(연소물량)을 추정하였다. 혼효림의 층위별 연소물량은 소나무림과 참나무림에서 얻어진 결과를 1/2씩 합산하여 추정하였다. 분석결과 충남지역에서 추정된 연소물량은 상층 60~190 ton/ha, 중층 0.5~16 ton/ha, 관목층 0.06~1.9 ton/ha, 초본층 0.04~1.2 ton/ha, 낙엽 1~18 ton/ha, 낙지 0.3~7 ton/ha의 분포를 보이는 것으로 나타났다. 향후 본 연구결과에서 얻어진 층위별 연소물량의 공간분포를 이용하여 산림내 산불잠재위험성을 평가할 계획이다.

• 월간산업보건
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• s.306
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• pp.32-42
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• 2013

• Magazine of the Korean Society of Hazard Mitigation
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• v.9 no.3
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• pp.34-40
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• 2009

• 월간산업보건
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• s.305
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• pp.33-39
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• 2013

• Journal of Teachers' Pension
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• v.1
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• pp.157-185
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• 2016

본 연구에서는 비정상적 사건을 정의하고 이에 따른 비정상적 위험의 구체적인 유형을 파악하며, 이와 관련된 사학연금의 위험관리 체계에 대한 검토와 함께 비정상적 위험에 효과적으로 대응할 수 있는 자산운용방안을 제시하였다. 우선 비정상적 사건을 '과거 자료를 이용한 발생확률의 추정이나 발생여부에 대한 예측이 불가능하며 따라서 이의 발생 가능성을 사전에 고려하고 대비하는 사전적인 대처가 어려운 사건으로서 자산운용과 위험관리에 무시할 수 없는 영향을 미치는 사건'으로 정의하였으며, 이의 구체적인 형태로서 금융위기를 포함하는 9가지 사건 유형을 파악하였다. 동비정상적 사건들은 포트폴리오 투자를 통한 자산운용에서 개별자산군의 기대수익률과 위험 및 자산군 사이의 상관관계에 영향을 미쳐, 기존의 자산배분안의 최적성을 상실시키고 위험수준의 측정치인 VaR값을 과소 또는 과대추정하게 할 수 있는 것으로 분석되었다. 한편 비정상적 사건의 해외 사례에 대한 분석에서는 비정상적 사건의 영향이 개별 사건마다 다양한 양태로 발현되는 것이 관측되었다. 본 연구에서는 사학연금의 현행 자산배분 체계가 이와 같은 비정상적 사건의 영향에 적절하게 대응하기 어려운 상황이라고 진단하였으며, 비정상적 사건에 적절히 대응하기 위한 자산관리방안의 일환으로서 일별 수익률 자료를 사용한 비정상적 사건의 영향 평가방안을 제시하였다. 한편, 사학연금의 현행 위험관리 체계는 비정상적 사건의 발생에 적절하게 대응할 수 있는 것으로 평가되었다