지진해일은 진행속도가 빠르고 파장이 길며 파형의 변화 없이 먼 거리를 진행 할 수 있어 주변지역은 물론 멀리 떨어진 지역에도 심한 범람피해를 야기시킨다. 지진해일의 일반적인 특징으로 장파와 단파가 합성되어 있고 먼 거리를 전파할 경우 분산효과의 역할이 중요하게 된다. 특히 우리나라의 동해안에 영향을 주는 지진해일은 단주기파 성분이 강하고 파장에 비해 먼 거리를 전파하기에 분산을 고려하는 선형 Boussinesq 방정식을 지배방정식으로 사용하는 것이 바람직하다. 하지만 지금까지의 지진해일 전파모의를 위한 모형은 선형 Boussinesq 방정식의 복잡한 계산과 계산시간이 길다는 단점 때문에 선형 천수방정식을 지배방정식으로 사용하고 분산효과는 수치분산을 이용하여 고려해왔다. 지진해일 해석 시 일반적으로 사용되어 오던 기존의 leap-frog 유한차분 모형(Imamura et al., 1988; 조용식, 1996)은 지배방정식으로 선형 천수방정식을 사용하고 파의 분산효과는 수치분산을 이용하여 고려하므로 정해진 시간 간격에 대해 수심에 따라 격자 간격을 적절히 선택해야 하는데 수심이 복잡하게 변하는 경우 격자간격 조정이 불가능하여 분산효과를 정도 높게 고려할 수 없다. 이 문제점을 해결하기 위하여 윤성범 등(2004)은 파동방정식의 인위적인 분산항을 이용하여 Boussinesq 방정식의 분산효과를 고려할 수 있는 능동적인 분산보정기법을 제안하였고 Cho et al.(2007)는 일정한 수심에서 수치적인 분산오차가 Boussinesq 방정식의 물리적인 분산항을 대체하도록 수심, 격자 간격 및 계산 시간 간격 사이의 관계식을 유도하고 Boussinesq 방정식의 분산항과 일치하는 수치분산을 이용하여 실용적인 분산보정기법을 개발하였다. 이에 Ahn(2010)은 현재 컴퓨터의 계산 능력이 향상되어 선형 Boussinesq 방정식을 직접 차분하여 계산하는데 무리가 없다고 판단하여 선형 Boussinesq 방정식을 직접 차분한 모형을 개발하였다. 본 연구에서는 기존의 원해 지진해일 전파모의에 이용되어왔던 선형 천수방정식에 수치분산을 고려한 모형 대신 선형 Boussinesq 방정식의 유한차분 모형을 제안하였으며 기존의 선형 Boussinesq 방정식 모형의 격자와 수심간의 제약을 없애기 위해 차분 기법을 달리 한 2차 정확도의 유한차분 모형을 제안하였다. 검증을 위하여 선형 Boussinesq 방정식의 해석해(Carrier, 1991)와 비교하였다.
경시적 자료분석에서 공변량 효과를 추정할 때 반복 측정된 결과들의 상관성은 고려되어야 한다. 따라서 공분산 행렬을 모형화하는 것은 매우 중요하다. 그러나 공분산 행렬의 추정은 모수들의 수가 많고 추정된 공분산행렬이 양정치성을 만족해야 하므로 쉽지 않은 문제이다. 이러한 제한을 극복하기 위해, 공분산행렬의 모형화를 위한 여러가지 방법을 제안하였다: 자기회귀/이동평균/자기회귀-이동평균 구조를 각각 적용한 수정 콜레스키분해 (Pourahmadi, 1999), 이동평균 콜레스키분해 (Zhang과 Leng, 2012)와 자기회귀-이동평균 콜레스키 분해 (Lee 등, 2017) 이들 구조를 가지는 공분산 행렬의 특징을 비교연구하고자 한다. 이 세 가지 모형의 성능을 비교하기 위한 모의실험을 실시한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권3호
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pp.515-526
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2009
자동차 보험 산업에 있어 담보되는 위험도에 따른 적정 보험가격의 산출은 매우 중요하다. 본 논문에서는 자동차 보험 산업에서 보험가격 산출 방법이 어떻게 발전되어 왔는지에 대하여 고찰하고, 여러 통계적인 방법으로 산출한 보험가격과 실제 담보되는 위험도의 비교 분석을 통하여 보다 나은 통계적 보험가격 산출 방법을 제안하고자 한다. 그 중에서 일반선형모형을 중심으로 다루었으며, 오차항의 분포에 대한 다양한 가정을 통하여 최적의 접근 방법에 대한 논의를 하였다. 일반선형모형에 있어 오차항의 분포에 대한 적절한 가정은 모형의 최적화를 위한 중요한 가정이다. 본 연구에서는 일반적으로 널리 사용되지 않았음에도 불구하고 자동차 보험 사고 손해액과 매우 유사한 성격을 가지고 있는 트위디 분포를 오차항의 분포 가운데 하나로 적용하여 비교하였다. 실증자료 분석으로서 국내 자동차 보험사의 실제 자료를 통하여 여러 접근 방법에 대한 적정성 비교를 수행하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권5호
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pp.1215-1224
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2016
고해상도 격자 단위 기후정보는 농업, 관광학, 생태학, 질병학 등 다양한 분야의 현상을 설명하는 중요 요인이다. 고해상도 기후정보는 동적 모형과 통계적 모형을 통해 얻을 수 있다. 통계적 모형은 동적 모형에 비해 계산 시간이 저렴하여 시공간 해상도가 높은 기후자료 생성에 주로 이용한다. 본 연구에서는 2003년부터 2012년까지 1월에 관측된 일 평균기온자료를 토대로 통계적 모형의 일 평균 기온을 생성하였다. 통계적 모형으로 선형모형을 기반으로한 일반선형모형, 일반화가법모형, 공간선형모형, 베이지안공간선형모형을 고려하였다. 예측성능평가를 위해 60개소의 지상관측소에서 관측된 일 평균기온을 모형적합 자료로 사용하여 352개소의 자동기상관측의 일 평균기온을 검증하였다. 평균제곱오차와 상관계수를 보면 베이지안공간모형의 예측성능이 다른 모형에 비해 상대적으로 우수하였다. 최종적으로 $1km{\times}1km$ 격자 단위 일 평균기온 지도를 생성하였다.
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.
일반적으로 자료의 효과 연속형인 경우 분산분석과 이산형인 경우 분할표 카이제곱 검정을 통계적 분석방법으로 사용한다. 다차원의 자료에서는 계층적 구조의 분석이 요구되어지며 자료간의 인과관계를 나타내기 위해 통계적 선형모형을 채택하여 분석한다. 선형모형의 구조에서는 자료의 정규성이 요구되어지며 일부 자료에서는 비 선형모형을 채택할 수도 있다. 특히, 설문조사 자료 구조는 문항의 특성상 이산형 자료의 형태가 많아 모형의 조건에 만족하지 않는 경우가 종종 발생한다. 자료구조의 차원이 높아질수록 인과관계, 교호작용, 연관성분석 등에 다차원 범주형 자료 분석 방법을 사용한다. 본 논문에서는 확률분포의 계산을 이용한 베이지안 네트워크 모형이 범주형 자료 분석에서 분석절차를 줄이고 교호작용 및 인과관계를 분석할 수 있다는 것을 제시하였다.
본 논문에서는 지진 발생시, LRB가 설치된 교량의 시간이력 해석을 수행하였다 이를 위해 LRB의 비선형 거동특성을 Bi-linear로 모형화 하였으며, 기존의 방법인 등가선형으로 모형화된 해석결과와 비교하였다. 또한 LRB받침만 설치된 경우와, LRB받침과 일반탄성받침이 함께 사용된 경우를 해석하여, 받침이 혼합된 경우, 상시하중과 지진하중시 발생할 수 있는 문제점을 검토하였다. 4경간 연속교량에 적용된 해석결과를 보면, LRB만을 설치한 경우, Pot-Bearing만 설치된 경우에 .비해, 고유주기 상승과 이력감쇠에 의한 지진력의 감소와 함께, 지진력의 효과적인 분배를 볼 수 있었으며, 일반탄성받침과의 적절한 조합에 의해서도, 충분한 면진성능을 얻을 수 있었다. 또한 LRB의 등가선형 모델이 Bi-linear 모델에 비해 보수적인 해석결과를 나타내었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권2호
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pp.333-339
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2013
본 논문은 불완전계수의 모형행렬을 갖는 선형모형에서 추정가능함수를 다루고 있다. 고정효과 모형의 모수들은 일반적으로 추정가능한 모수가 아니므로 추정가능한 모수들의 함수를 구하기 위한 방법으로 완전계수의 인자분해 방법을 제시하고 있다. 완전계수의 인자분해 방법으로 구해진 추정가능함수의 타당성을 확인하기 위한 사영행렬은 불완전계수의 모형행렬을 구성하는 행벡터로 생성되는 벡터공간으로의 사영행렬과 동일함을 보여주고 있다. 완전계수의 인자분해로 추정가능함수를 구하는 방법과 모수들의 선형함수가 추정가능함수인 가의 확인을 위한 사영행렬의 이용에 관해 벡터공간의 관점에서 다루어지고 있다. 또한, 추정가능함수의 기저 구성에 관한 구체적 논의가 행해지고 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권2호
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pp.411-423
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2009
본 논문은 삼각 분할표 자료의 예측문제에 있어 Verrall (1990)의 발생연도효과와 경과년도효과만 있는 베이지안 선형모형을 절대연도효과가 있는 모형으로 확장한 모형을 제시하고 이에 대한 추정 방법으로 마르코프 연쇄 몬테칼로 방법을 제안한다. 제안된 모형과 추정 방법은 세 가지 실제 예를 통하여 기존의 방법들에 비해서 일반적으로 작은 상대 예측오차를 제공함을 보였다.
컨테이너항만의 물동량 예측은 항만의 개발 및 운영계획을 위해 매우 중요한 과정이다. 일반적으로 회귀분석, ARIMA모형 등의 통계적 방법론을 통해 많은 예측이 이뤄져왔다. 최근의 연구에서는 인공 신경망(ANN)기법을 통한 예측이 이뤄지고 있으며 기존의 선형적인 기법을 대신하고 있다. 본 연구에서는 선형모형과 비선형모형에 강점이 있는 ARIMA모형과 신경망모형을 결합해 보다 효과적인 예측 모형을 개발하고자 한다. 실제 항만의 과거 자료를 통해 모델의 적합성을 측정하였고 항만의 특성에 따라 모형의 적합성이 다양하게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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