Ruth, Peter J. van;Nelson, Emma J.;Hillis, Richard R.
지구물리와물리탐사
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제9권1호
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pp.50-59
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2006
현재의 응력장내에서 단층 재활성화를 야기하는데 필요한 공극압의 증가를 추정함으로써 재활성화 위험도를 결정하는 FAST(단층 분석 확인 기술)를 이용해 Gippsland Basin의 단층 재환성의 위험도가 계산되었다. Gippsland Basin의 응력 형태는 주향이동단층과 역단층의 경계부근으로서 즉, 최대 수평 압력$({\sim}40.5\;MPa/km)$ > 수직 압력(21 MPa/km) ${\sim}$ 최소 수평 압력(200 MPa/km)이다. 공극압은 Golden Beach Subgroup의 Campanian volcanics 상부에서 정수압이다. 여기에서 결정된 NW-SE 최대 수평 응력 방향$(139^{\circ}N)$은 이전의 측정값들과 대체로 일치하고 Gippsland Basin에서의 NW-SE 최대 수평 응력 방향을 입증한다. Gippsland Basin의 단층 재활성화 위험도는, cohesionless fault$(C=0;\;{\mu}=0.65)$와 healed fault$(C=5.4;\;{\mu}=0.78)$, 두 가지 단층 강도 시나리오를 이용해서 계산되었다. 상대적으로 높고 낮은 재활성화 가능성을 가진 단층들의 방향은 cohesionless fault 와 healed fault 모두에 대해 거의 동일하다. NE-SW 주향방향의 큰 각을 가진 단층들은 현재의 응력상태하에서는 재활성화 가능성이 거의 없다. SSE-NNW 과 ENE-WSW 방향의 큰 각을 가진 단층들이 단층 재활성화 위험도가 가장 높다. 부가적으로 NE-SW 주향 방향의 작은 각을 가진 단층(thrust 단층)은 상대적으로 높은 재활성화 위험도를 가지고 있다. 최적 방향 단층들에 대한 가장 높은 재활성화 위험도는 cohesionless fault에 대해서는 추정 공극압의 3.8MPa$({\sim}548psi)$ 증가(Delta P), healed fault에 대해서는 15.6MPa 증가에 해당된다. 이 논문에서 제시된 단층 재활성화 분석으로부터 얻은 공극압 증가의 절대값은 지구역학적인 모델(원위치 응력과 암석 강도 자료)에서의 불확실성으로 인해 큰 오차를 수반한다. 특히, 최대 수평 응력 강도와 단층 강도 자료는 좁은 범위에 한정되어 있지 않다. 그러므로 단풍 재활성화 분석은 저류층 내에서 최대로 허용할 수 있는 공극압 증가를 직접 측정하는데 사용될 수 없다. 이러한 종류의 단층 재활성화 분석은 단지 단층 재활성화의 상대적인 위험도의 평가에 사용될 수 있을 뿐이고, 재활성화에 앞서 단층이 견딜 수 있는 공극압 증가의 최대 허용치를 결정하는데는 사용할 수 없다고 주장하고자 한다.
과거 국내금융기관의 신용공여는 소수 대기업과 그들의 계열사 및 일부 업종에 집중되었기 때문에 국내금융기관은 위험이 분산된 대출포트폴리오를 소유하지 못했었다. 이번 IMF 금융위기는 다수의 부실채권을 발생시킴으로써 개별 대출에 대한 위험관리뿐만 아니라 대출들로 구성되어진 포트폴리오에 대한 위험관리가 필수적이라는 것을 보여주었다. 본 논문의 목표는 국내금융기관들이 신용위험을 분산시켜 위험-수익 측면에서 효율적인 대출포트폴리오의 관리 방안을 제시하고자 하는 것이다. 본 논문에서는 대출포트폴리오의 효율적 관리를 위하여 선진 금융기관에서 많이 사용하는 계량적 신용위험관리 기법인 KMV Model과 CreditMetrics를 소개하였다. KMV Model은 옵션가격결정모형에 근거하여 기업의 주가수준 및 변동성으로 부터 대출기업의 부도확률을 도출하고, 주가의 상관관계를 토대로 개별 대출들간에 기대수익의 상관관계를 추정한다. 따라서 금융기관은 이 모형을 이용하여 위험이 잘 분산된 효율적인 대출포트폴리오를 구할 수 있다. CreditMetrics는 대출포트폴리오의 위험노출을 계량적으로 평가하는 VaR(Value at Risk)를 구하는 것으로 신용위험으로 인한 대출포트폴리오의 가치변동에 따른 잠재적 손실을 측정하는 기법이다. 이 기법에 따르면 금융기관은 과거 경험에 근거하여 신용등급별로 신용등급의 변동확률을 파악하고, 신용등급의 변동에 따른 대출포트폴리오 가치 변동과 손실가능성을 측정할 수 있다. 이와 같이 국내금융기관은 보다 과학적이고 계량화된 위험관리 기법을 적용하여 개별 대출의 한계위험공헌도 및 대출들 상호간에 위험의 상관관계를 고려하여 신용위험을 분산시키는 대출포트폴리오 관리를 실시해야 할 것이다.
본 연구는 가을철 산불조심기간 중 영동지방 활엽수림에 대하여 임분별로 강우 후 익일부터 6일간 임내의 지표연료를 직경별 0.6cm 이하, 0.6~3.0cm, 3.0~6.0cm, 6.0cm 이상에 대한 연료습도 변화를 실측하는 한편, 기상인자를 고려한 통계분석을 실시하여 경과일수별 연료습도추정 예측식을 개발하였다. 결정계수인 $R^2$ 값은 0.75~0.90의 적합성을 나타내었으며, 향후 강우 후 기상자료를 이용하여 임내 연료습도를 예측하여 산불위험예보로 활용하는데 매우 유용한 자료로 이용할 수 있을 것으로 판단된다.
가뭄은 지속기간과 심도의 두 가지 변량으로 특징지어지는 수문사상이므로 가뭄 지속기간과 심도를 동시에 고려하는 이변량 가뭄빈도해석이 요구된다. 그러나 이변량 결합 확률분포는 3차원의 분포형태를 나타내어 실무에서 분석과 활용이 불편하다는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해 본 연구에서는 코플라 함수를 활용하여 이변량 결합 확률분포함수를 추정한 후, 지속기간별 조건부 확률분포함수를 산정하였고, 비초과확률에 따른 임계심도를 결정하였다. 과거 극심했던 가뭄사상들을 바탕으로 95% 비초과확률에 해당하는 임계심도를 갖는 극한 가뭄사상에 대하여 수문학적 위험도를 산정하였다. 10개월 지속기간을 가지는 가뭄사상의 경우, 가뭄위험도가 가장 높은 지역은 광주, 인제, 울진으로 전국 평균에 비해 1.3-2.0배 높은 가뭄발생확률을 나타내었다. 또한, 남부지역이 중부와 북부지역보다 더 높은 가뭄 취약성을 갖는다는 것을 확인하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권6호
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pp.1263-1274
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2013
VaR (value at risk)는 주어진 신뢰수준에서 일정기간 동안 발생할 수 있는 최대손실의 기대치를 나타내는 것으로, 현재 금융기관들의 대표적인 위험관리 수단으로 사용되고 있다. 기존의 대다수 연구에서는 수익률의 확률분포를 정규분포라 모형화한 후 VaR을 측정한다. 최근 Chen 등 (2012)은 수익률의 확률분포를 비대칭 라플라스 분포라 모형화하고 VaR을 측정하였기도 하였으나, 비대칭 라플라스 분포의 경우 그 모양을 결정하는 최빈값, 비대칭 정도, 분산정도 등을 실제적인 환경에서 제한된 개수의 데이터를 가지고 추정하기가 매우 어렵다는 단점이 있다. 이 논문에서, 우리는 (대칭) 라플라스 분포 모형이 정규분포 모형이나 비대칭 라플라스 분포 모형보다 실제적인 환경에서 VaR을 보다 더 정확히 추정해 줌을 주식시장의 실제 데이터와 VaR 초과비율, 기대초과손실, VaR초과편차율 등의 통계지표를 도입하여 입증한다.
본 연구에서는 소프트웨어 제품을 개발하여 테스팅을 하는 과정에서 소프트웨어 관리자들이 소프트웨어 및 검사 도구에 효율적인 학습기법을 이용한 NHPP 소프트웨어 모형에 대하여 연구 하였다. 적용모형은 로그 형 위험함수 모형을 적용한 유한고장 NHPP에 기초하였다. 소프트웨어 오류 탐색 기법은 사전에 알지 못하지만 자동적으로 발견되는 에러를 고려한 자동에러탐색요인과 사전 경험에 의하여 세밀하게 에러를 발견하기 위하여 테스팅 관리자가 설정해놓은 요인인 학습효과의 특성에 대한 문제를 비교 제시 하였다. 그 결과 학습요인이 자동 에러 탐색요인보다 큰 경우가 대체적으로 효율적인 모형임을 확인 할 수 있었다. 본 논문의 소프트웨어 고장 자료 분석에서는 고장 간격 시간 자료를 적용하고 모수추정 방법은 최우추정 법을 이용하고 추세분석을 통하여 자료의 효율성을 입증한 후 평균제곱오차와 $R^2$(결정계수)를 이용하여 효율적인 모형을 선택 비교하였다.
본 논문에서는 해양산업시설 현황과 규제법규 체계, 그리고 이들 시설의 위험유해물질 배출실태 등을 분석하고, 이에 따른 규제체계의 개선방향을 제시하였다. 분석결과 2020년말 현재, 해양환경관리법의 적용을 받는 해양산업시설은 약 1천1백여개소에 이르는 것으로 파악되고 있다. 이들 해양산업시설로부터 배출되어 해양유입 가능성이 높은 위험유해물질은 190여종으로 추정되며, 이중 해양유입의 가능성이 가장 높은 물질은 수계로 배출되는 것으로 파악된 20여종으로 추정된다. 그러나 관련 법규정의 미비로 인하여, 배출되는 물질이 예외적 배출물질에 해당하는지 여부를 명확히 판단하기가 어려워, 현장에서의 효과적인 규제집행에 어려움을 겪고 있는 실정이다. 이에 해양환경관리법의 예외적 배출기준과 해당 물질의 종류에 대해 명확히 규정해야 하며, 예외적 배출물질을 무엇으로 할 것인지를 결정할 선정체계와 물질의 위해성 평가체계, 그리고 관련 위험유해물질의 배출정보수집 및 모니터링체계를 명확히 해야 한다.
로지스틱회귀분석은 고객관계관리나 신용위험관리 등의 분야에서 많이 사용되는 기법인데, 이러한 분야에서의 로지스틱회귀모형에는 연관성이 높은 설명변수들이 다수 포함되어 다중공선성의 문제를 유발하는 경우가 있다. 다중공선성이 존재하는 상황에서 최우추정량은 심각한 결함을 갖는다는 사실은 잘 알려졌다. 이 문제를 해결하기 위하여 로지스틱주성분회귀를 연구하되, 분석상의 주요 과정인 주성분 선정을 위한 방법을 새롭게 제안하였다. 추정량의 분산을 최소가 되게 하는 상태지수 값을 측정하고, 이 값에 영향을 미치는 주요 요인들을 컨조인트분석에 의해 파악하여 주성분 선정기준을 결정하는 모형을 구축하였다. 제안된 방법은 다중공선성 문제를 적절히 해결하면서도 모형의 적합성을 향상시킨다는 사실이 모의실험을 통하여 확인되었다.
홍수위험지도를 작성하기 위하여 수치모형을 이용한 잠재적 피해 대상 지역 파악이 선행되어야 한다. 댐 붕괴로 인하여 빚어지는 홍수위험지도 작성에서도 시나리오 별로 댐 붕괴를 모의하기 위한 댐 붕괴 수치 모의가 필요하다. 댐 붕괴 시 첨두 유량은 결정 인자인 댐 붕괴(breach)나 저수지의 수량과 댐 붕괴 형성 및 진행에 민감하므로 이런 요소를 포함하는 물리적 모형이 필요하다. 댐 붕괴 메커니즘과 수리학적 현상이 모든 댐 붕괴에 같다고 가정하고 하나의 물리적 댐 붕괴 수치 모형을 구축하였다. 댐 붕괴지점에서 수문곡선을 추정하는데 초점을 두어 댐 하류의 하도 추적 시 상류부의 경계조건 역할을 하도록 하는 것이며, 연구에서 하류부의 하도 추적은 다루지 않았다. 물리적 모형은 댐 붕괴 형성과정에 필요한 역할과 댐 붕괴를 통한 흐름의 수리학적 설명을 담고 있다. 2008년 중국의 장지산(Tangjishan) 댐 붕괴 시 관측된 현장 자료를 이용하여 모형의 수행능력을 검정하였다. 모의 결과는 만족할만한 수준의 정확도를 가지는 것으로 나타났으며 결정계수는 0.974, NSC는 0.94, RMSE는 $610m^3/sec$ 정도로 나타났다. 이로 미루어보아 연구에서 구축된 댐 붕괴 모형은 실제 댐 붕괴 관측 자료를 현실적으로 잘 재현해내는 것으로 확인되었으며, 댐 붕괴로 인한 홍수위험지도 구축 시 상류부 경계조건으로서 활용성이 높은 것으로 나타났다.
토석류 지반의 안정성은 일반적으로 표토층의 중량, 점착력, 사면의 각도 그리고 내부 마찰각 등의 물성치를 통해서 예측된다. 그 중 표토층의 중량은 표토층 깊이와 단위중량으로 추정할 수 있으며, 이때 광범위한 지역에서 표토층 깊이를 예측하는 것이 선행적으로 필요하다. 본 연구에서는 탄성파 탐사를 통해 표토층 깊이를 추정하고자 하였으며, 표토층 깊이를 예측할 수 있는 속도 범위 결정방법도 함께 제시하고자 하였다. 대상지역은 세종시 인근의 토석류 발생지역으로 전체적인 표토층 깊이를 예측하기 위하여 총 4개의 측선에서 속도 분포를 관찰하였다. 또한 토석류 위험 지역에서의 표토층 깊이를 알기 위하여 동적 콘관입(dynamic cone penetration) 시험도 함께 실시하였으며, 총 18개의 원위치 시험을 수행하였다. 탄성파 탐사 결과 대상지역은 총 3~4개의 지층으로 구성되어 있으며, 기존의 속도값을 통해 표피심도를 예측하였다. 기존 속도 기준 값으로 예측된 결과는 DCP 결과와 큰 차이를 보였으며, 차이를 감소시키고 신뢰성을 높이기 위해 새로운 속도 기준값을 제시하였다. 이와 같은 결과는 표피심도를 예측하기 위하여 기존 기준 값을 현장 조건에 맞게 조절해야 함을 암시하며, 추가적인 실험으로 더욱 정밀한 기준값을 제시할 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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