절리 방향은 절리 크기 및 밀집도와 더불어 암반 사면 및 터널과 같은 암반구조물의 안정성에 영향을 미치는 중요한 기하학적 속성이다. 이와 같은 절리 기하학적 속성들에 대한 통계 모델링은 암반공학적 문제에 대한 확률론적 접근법을 제공할 수 있다. 암반 공학적 문제의 확률론적 모델링의 결과는 어떠한 통계 모델을 선택하느냐에 따라 많은 영향을 받는다. 따라서 , 절리 방향성 자료에 대한 대표적인 통계 모델을 정의하고 각 모델에 대한 분석적 검증과 자료의 통계적 특성에 기초한 모델링 과정의 정립은 매우 중요하다. 이에 본 연구에서는 회전대칭성 모델인 Fisher 분포와 회전 비대칭성 모델인 이변량 정규분포 모델에 대한 통계량 추정 및 검증에 대한 이론적 방법론에 대해 검토하고 , 암반 절리계 모사 및 위험도 분석에 유용하게 사용할 수 있는 인공자료 발생기 알고리즘을 제안하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제18권2호
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pp.219-227
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2011
본 연구에서는 두 반응변수의 이질적 산포를 허용하는 좀 더 일반적인 형태의 이변량 음이항 회귀모형을 삼각소거법(trivariate reduction technique)을 이용하여 제안하였다. 이 분포에서 산포의 동일성에 대한 스코어 검정과 LR 검정을 유도하고 모의실험을 통하여 각 검정법의 효율성을 비교하였다. 모의실험 결과 스코어 검정과 LR 검정 모두 명목유의수준을 제대로 유지하고 검정력도 높게 나타나 산포의 동일성을 검정하는데 효율적인 검정법으로 나타났다. 하지만 스코어 검정은 LR 검정에 비하여 계산이 간편하다는 장점이 존재하고 모의실험을 통하여 스코어 검정이 LR 검정보다 약간 나은 효율을 보였으므로 산포의 동일성에 대한 검정에서 스코어 검정의 사용을 제안하고자 한다. 더불어 실제 사례에 두 검정법을 적용하고 그 결과를 제시하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제7권2호
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pp.235-245
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1996
확률변수 (X,Y)가 이변량 정규분포를 따르는 경우, 모상관계수 ${\rho}$에 관한 여러 가설들 중에서 $H_{0}:{\rho}={\rho}_{0}$인 경우에는 알려진 분포를 이용한 통계적 추론을 하기가 어렵다. 이러한 경우 Fisher에 의해 제안된 Z-변환을 이용한 근사적 검정법이 사용되어 오고 있으나 근사적인 방법이기 때문에 주어진 표본의 크기가 충분히 많지 않은 경우에는 적용에 무리가 있을 수 있다. 그래서 본 논문에서는 먼저 표본 상관계수 R의 분포를 모의실험을 통하여 직접 구하여 검정한 정확 검정법과, 붙스트랩(bootstrap) 방법을 이용하여 구한 붙스트랩 검정법을 제시하고, Fisher의 방법의 효율성과 실제성을 검토하고 제시된 방법들과 서로 비교하고자 한다.
한 성분이 먼저 고장 나면 다른 하나의 성분에 부하가 걸린다는 가정에서 두 성분의 수명이 이변량 와이블모형을 따르는 병렬시스템의 신뢰도와 성질을 연구한다. 또한 신뢰도와 고장률의 최우추정량을 제시하고 모의실험을 통해 신뢰도의 편의와 평관제곱오타 관점에서 그 효과를 비교 연구한다.
한 성분이 먼저 고장 나면 다른 하나의 성분에 부하가 걸린다는 가정에서 두 성분의 수명이 이변량 와이블모형을 따르는 병렬시스템의 신뢰도와 성질을 연구한다. 또한 신뢰도와 고장률의 최우추정량을 제시하고 모의실험을 통해 신뢰도의 편의와 평균제곱오차 관점에서 그 효과를 비교 연구한다.
최근 copula 모형은 여러 확률변수를 갖는 수문현상에 대해 빈도해석을 수행할 경우 결합확률분포형으로 유용하게 사용되고 있다. 하나의 자료를 확률변수로 사용하는 단변량 빈도해석에 비해 여러 수문자료를 동시에 각각 확률변수로 취하여 결합확률분포형을 추정할 수 있는 다변량 빈도해석은 수문자료의 상관성을 고려하면서 확률분포형을 추정할 수 있다는 장점이 있다. Copula 모형 중 Gumbel copula는 extreme-value 확률분포형으로 극치사상에 적합한 확률분포형이다. 본 연구에서는 Gumbel copula를 이용하여 우리나라 기상청 64개 종관기상관측소의 강우자료로부터 극치 강우사상을 추출하고, 이를 이용하여 빈도해석을 수행하였다. 극치 강우사상은 전체 강우사상 중 각 년도별로 최대강우량을 갖는 연최대강우량사상(annual maximum volume event)을 사용하였다. 각 확률변수의 주변분포형으로는 gamma, Gumbel, generalized extreme value, generalized logistic, Weibull 등 5개 확률분포형을 검토하였으며 각각 적합한 주변분포형을 적용하고 copula 모형의 매개변수는 의사최우도법(maximum pseudo-likelihood method)를 사용하여 추정하였다. 또한 추정된 copula 모형은 Cramer-von Mises 함수와 경험적 copula를 이용하여 적합도 검정을 수행하였다. 이를 통해 극치강우사상에 대하여 Gumbel copula 모형의 적용성을 검토하였으며 추정된 결합확률분포형을 이용하여 빈도별 확률강우사상을 2차원 등치선(contour line)형태로 제시하였다.
Copula 함수 기반의 모형들은 가뭄빈도해석 및 수문시계열분석 등 수문학적 모델링을 위해 다각적으로 활용되고 있다. 그러나 기존 연구에서는 Copula 함수 및 주변확률분포 매개변수에 대한 불확실성을 정량적으로 평가할 수 있는 모형의 개발 사례는 국내외적으로 미진한 실정이다. 이러한 점에서 본 연구에서는 기존 Copula 모형에 Bayesian 기법을 도입하여 매개변수의 불확실성을 평가할 수 있는 이변량 가뭄빈도해석 기법을 개발하였다. 본 연구에서는 우선적으로 모의자료를 대상으로 모형의 적합성을 평가하였으며, 모형 적용결과 가정한 매개변수를 정확하게 재추정하는 것을 확인할 수 있다. 최종적으로 기 개발된 Bayesian Copula 함수 기반의 이변량 가뭄빈도해석 모형을 한강유역에 적용하여 최근 2013~2015년에 가뭄 사상을 평가하였다. 서울, 경기 및 강원 지역에서 특히 가뭄이 심한 것으로 나타났으며, 대부분의 지역에서 결합재현기간이 100년을 상회하는 것으로 평가되었다. 본 연구를 통해 제안된 모형의 검증과정과 도출된 결과를 기준으로 판단해보면 가뭄자료의 분포특성 및 자료간의 상관성을 효과적으로 재현하는데 유리할 뿐만 아니라 매개변수의 불확실성을 평가할 수 있는 장점을 확인할 수 있었다.
강우는 시 공간적 변동성이 크고 지형특성으로 인한 지역 편차가 큰 특성을 가지고 있다. 따라서 강우 발생을 분석하는 경우, 강우의 시 공간적 변동성과 지역특성을 고려해야한다. 본 연구에서는 지역특성을 고려한 강우 앙상블을 생성하였다. 강우의 지역특성을 고려하기 위해 2010~2015년 동안 발생한 강우사상 중 서울지역을 통과하는 대류성 강우사상 30개를 선정하였다. 지역특성 고려하기 위한 매개변수로 강우강도와 풍향을 선정하고, 매개변수의 가중인자를 결정하였다. 또한 매개변수의 정량화를 위해 강우강도의 경우 대수정규분포, 풍향의 경우 Von mises분포를 매개변수의 확률분포로 선정하고, 선정된 두 확률분포에 Copula함수를 적용하여 결합확률분포를 추정하였다. 아울러 추정된 결합확률분포에 Monte-Carlo Simulation기법을 적용하여 매개변수에 대한 난수를 발생시키고, 이를 이용하여 지역특성을 고려한 강우 앙상블을 생성하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제19권3호
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pp.345-358
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2012
표본선택 모형을 최우추정법으로 추정할 때 오차항의 분포를 제대로 가정하는 것이 매우 중요하다. 표본선택 모형의 선택 방정식과 본 방정식의 오차항 분포를 일반적으로 이변량 정규분포로 가정하지만, 이 가정이 오차항의 실제 분포를 과도하게 제약할 가능성이 있다. 본 연구는 표본선택 모형의 오차항 분포로 $S_U$-정규분포를 도입한다. $S_U$-정규분포는 분포의 비대칭성과 초과첨도를 허용한다는 측면에서 정규분포보다 훨씬 유연하면서, 동시에 정규분포를 극한분포의 형태로 포함하고 있다. 또한 정규분포처럼 다변량 분포함수가 존재하기 때문에 표본선택 모형과 같은 다변량 모형에서도 활용할 수 있다. 본 논문은 $S_U$-정규분포를 이용한 표본선택 모형에서 로그우도 함수와 조건부 기댓값을 도출하고, 시뮬레이션을 통해 정규분포 모형과 추정성과를 비교한다. 또한 자동차 보유 가구들의 자동차 유지비에 관한 실제 데이터를 이용하여 $S_U$-정규분포 표본선택 모형의 추정결과를 제시한다.
본 연구에서는 연최대치 호우사상을 결정하기 위해 총강우량과 강우강도를 함께 고려하여 계산한 재현기간을 기준으로 판단하는 방안을 제안하였다. 이러한 방법론은 서울 지점의 1961년 이후 관측된 자료를 대상으로 수행되었으며, 그 결과를 정리하면 다음과 같다. 먼저, 연최대 호우사상의 결정을 위해 이변량 지수분포를 적용하였다. 이변량 지수분포의 적용을 위한 모수추정은 전기간에 대해 수행하는 것보다는 연도별로 추정하는 것이 보다 합리적인 것으로 판단하였다. 선정된 호우사상들의 특성을 살펴보면, 먼저, 강수량이 많은 다우해에는 총강수량이 제일 많은 호우사상이 연최대 호우사상으로 선정되는 경향을 보인다. 강수량이 적은 과우해에는 상대적으로 강우강도가 큰 호우사상이 선정되는 경향이 있다. 이 두 특성은 각각 토양이 습윤한 경우와 건조한 경우 유출의 규모가 큰 호우사상을 선정할 가능성을 크게 해 주는 것이므로, 수문학적 최대호우의 개념도 어느 정도 만족시킨다고 할 수 있다. 선정된 연최대 호우사상의 평균적인 형태는, 강우지속기간이 1시간인 경우에는 강우강도 32.7 mm/hr(총강우량 32.7 mm), 지속기간 24시간인 경우에는 강우강도 9.7 mm/hr(총강우량 231.6 mm), 그리고 지속기간 48시간인 경우에는 강우강도 7.4 mm/hr(총강우량 355.0 mm) 등이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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