• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.33 no.1
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• pp.107-114
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• 2020

Extreme value distributions have often been used for the analysis (e.g., prediction of return level) of data which are observed from natural disaster. By the extreme value theory, the block maxima asymptotically follow the generalized extreme value distribution as sample size increases; however, this may not hold in a small sample case. For solving this problem, this paper proposes the use of a log-logistic (LLG) distribution whose validity is evaluated through goodness-of-fit test and model selection. The proposed method is illustrated with data from annual maximum earthquake magnitudes of China. Here, we present the predicted return level and confidence interval according to each return period using LLG distribution.

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 2005.11a
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• pp.511-515
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• 2005

기업은 고객이 원하는 시기에 원하는 제품을 구매할 수 있도록 항상 준비가 되어 있어야 한다. 고객의 수요를 만족시키기 위하여 기업은 다양한 수요예측방법을 통하여 적절한 재고 수준과 수요예측을 하고 있다. 제조 기업의 경우에는 다른 산업에 비하여 정확한 수요예측과 낮은 재고 수준의 유지가 비용과 직접적인 연관이 있기 때문에 제조 기업은 경제적인 주문량 결정(Economic Order Quantity: EOQ)이 매우 중요한 문제이다. 주문량을 결정하는 방법에는 여러 가지가 있지만, 본 논문에서는 고객 지연을 방지하기 위하여 경제적 주문량 결정에 고객 지연과 관련된 비용을 포함시키는 것은 물론 고객 지연이라는 상황을 방지하는 노력의 한 방법으로 가격 할인(discount system)을 이용하고자 한다. 가격 할인을 이용하여 고객으로 하여금 빠른 주문을 유도하고 그로 인하여 고객 지연 상황의 발생을 줄여보려고 한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.35 no.1
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• pp.119-129
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• 2022

In this paper, we predict the earthquake magnitudes which were recently occurred in Gyeongju and Pohang, using statistical methods based on historical data. For this purpose, we use the five-year block maximum data of 1392~1771 period, which has a relatively high annual density, among the historical earthquake magnitude data of the Chosun Dynasty. Then, we present the prediction and analysis of earthquake magnitudes for the return level over return period in the Chosun Dynasty using the extreme value theory based on the distribution of generalized extreme values (GEV). We use maximum likelihood estimation (MLE) and L-moments estimation for parameters of GEV distribution. In particular, this study also demonstrates via the goodness-of-fit tests that the GEV distribution can be an appropriate analytical model for these historical earthquake magnitude data.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.87-90
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• 2012

원자력발전소에 사용되는 모든 시스템은 IEEE에서 최고 수준의 안전도인 CLASS 1E로 분류된다. 그중에서 안전계통은 원자력발전소 안전에 관련한 모든 분야를 관리하는 계통이다. 산업이 발전함에 따라 안전계통 또한 그 규모와 복잡성이 높아지고 있고, 이에 적용되는 요구사항 또한 엄격해지고 있다. 따라서 발전소에 적용되는 안전 동작에 대한 기준을 결정하기 위해서 철저한 오류 예측분석이 수행 되어야 한다. 그 중에서도 NUREG-0492로 규정되어 있는 결함수목분석(Fault Tree Analysis)은 연역적 오류 예측 분석방법으로 원자력 발전소, 우주 산업 등에 관련된 분야는 본 방법을 통하여 오류 예측 분석이 이루어 져야한다. 본 논문에서 원전안전계통을 관리하는 구현 모델인 원전안전등급제어기기(Safety Programmable Logic Controller)에 대하여 결함수목분석을 통한 오류 예측 분석을 하였다. 또한, 위의 구조에 대하여 MSC(Message Sequence Chart)를 통한 모델링을 수행하여, 결함수목분석을 적용하는 과정에서 신뢰도 향상을 더하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.41-41
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• 2018

하천과 저수지의 수질을 예측하고 관리하는데 수리 수질예측모형이 널리 활용되고 있다. 수질예측모형은 유역이나 수체 내의 오염물질 이동경로나 농도를 수치해석 방법으로 계산하여 사용자가 필요로 하는 지점과 시점에서의 수질자료 생산하는데 활용되고 있다. 수질예측모형은 검 보정을 통해 정확도를 확보하며, 정확도의 확보를 위해서는 높은 수준의 전문성을 필요로 한다. 특히 시행착오법으로 모형을 보정하는 경우 많은 시간과 노력을 필요로 하게 되며, 보정계수를 과대 혹은 과소로 모형에 적용하는 오류를 범하기 쉽고 모델러의 주관이 관여되기 쉽다. 그래서 본 연구에서는 CE-QUAL-W2모형의 조류항목에 대한 모형 보정을 위하여 Chl-a와 남조류세포수에서 주로 활용되고 있는 보정계수에 대한 민감도 분석 결과를 토대로 매개변수별 모의결과 변화율을 산정하였으며, 시기적 경향성을 재현하기 위해 Ensemble-Bagging 기법과 머신 러닝 기법을 적용하여 모형 구동횟수를 최소화 할 수 있는 방법으로 구성하였다. Chl-a를 보정하기 위한 매개변수는 9개를 선정하였으며, 규조류, 남조류, 녹조류에 총 27개 매개 변수를 민감도 분석으로 도출 한 후 예상 변화율 대비 이벤트별 모의치와 실측치 간 %difference가 유사하도록 매개변수를 조정하였다. 또한 각 이벤트 조합의 매개변수 빈도수와 매개변수별 예상변화율, 시기적 조류특성을 고려하여 가중치를 도출하였으며, 1회 보정에 맞춰 Chl-a 모델 실행결과를 %difference로 평가한 후 "good"등급을 만족할 때까지 반복 적용하였다. 남조류세포수의 경우 Chl-a에 맞춰 매개변수 최적화 이후 남조류세포수 농도를 세포수로 환산하기 위한 CACEL에 대해 머신러닝 기법을 적용하였으며, CACEL 추정변화율 회귀식에 따라 평가 한 후 %difference "good"등급 이상을 만족할 때까지 반복 수행하는 방법을 적용하였다. 본 연구에서는 수질예측모형의 정확도를 확보하기 위하여 최적화 기법을 적용하였으며, 이를 통해 모형을 보정하는 과정에서 요구되는 시간과 노력을 줄일 수 있도록 하였으며, Ensemble기법과 머신러닝 기법을 적용하여 모형보정계수 적용에 객관성을 확보할 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.54-54
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• 2022

수변식생(riparian vegetation)은 하천 지형학적 프로세스에 영향을 미치는 요인 중 하나로, 최근 기후변화와 더불어 중요성이 커지고 있다. 내성천은 사질 곡류 하천으로, 2014년과 2015년 유량 감소에 의해 급격한 식생의 정착이 나타났다. 내성천 수변식생의 정착 및 활착은 수문-지형학적 프로세스에 영향을 미쳤고, 결과적으로 하도와 범람원의 형태를 변화시켰다. 이와 같은 변화를 예측하고 분석하는 것은 이수, 치수 및 방재 정책과 생태계 사이의 균형 및 조화를 추구하는 정책결정에 필수적이다. 그러나 식생을 고려하지 않은 기존의 수문-지형 모델링에서는 이와 같은 변화를 재현할 수 없다. 본 연구의 목적은 흐름, 식생, 지형의 상호작용이 하천 지형에 미치는 영향을 시각화 및 분석하고, 식생을 고려하지 않은 기존의 모델들의 결과와 비교하고자 한다. 본 초록은 이를 위해 수문-지형학 모델인 D-Flow-FM을 수변 식생 모델과 결합한 커플링 모델(Van Oorschot et al., 2016)을 활용하여 내성천에서 2013년부터 2019년까지의 발생한 지형학적 프로세스와 식생 사이의 상호작용을 재현한 예비결과이다. 식생 모델 결과는 내성천 현장조사 자료와 원격탐사 자료를 이용해 검보정하였다. 식생을 고려한 모델의 하천 형태는 식생을 고려하지 않은 모델의 결과에 비해 좁고 깊은 형태로 나타났으며, 지형학적 변동성이 적게 나타났다. 이는 유량 변화와 관련하여 생태-지형학적 프로세스로 인한 수변 식생 변동성이 강의 형태에 영향을 미쳤다는 것을 보여준다. 모의된 하천의 형태학적 특성이나 식생의 분포 특성은 항공사진과 비교했을 때 준수한 수준이다. 본 모델은 기후변화에 따른 식생의 변동성이 하천에 미치는 영향을 연구하는 데에 활용할 수 있으며, 수문-생태-지형학적 프로세스에 의한 하천의 변화를 예측하고 분석하는 데에 유용하게 활용할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.466-466
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• 2015

지역빈도해석은 수문학에서 오랜 역사를 갖고 있으며, 수년에 걸쳐 수문학적 변량의 정량적 추정을 위해 다양한 접근방법들이 제안되어 왔다. 그러나 제안된 방법들의 가설설정 수준이 높기 때문에 실제 적용에 제약이 많고, 적용 시에도 예측에 대한 불확실성이 높은 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위한 방법으로 계층적 베이지안 모델을 이용한 지역빈도해석 모형을 제안하고자 한다. 본 모형은 2개의 계층적 구조로 구성된다. 첫번째 계층은 재현기간별 GEV 분포의 매개변수를 정규화하여 주변분포로 설정하고, Kriging 기법을 이용하여 지형학적, 기상학적 정보들과 극치강수량 효과를 적합시켜 공간적 이질성과 미계측 유역에 대한 효과적인 보간을 가능하게 한다. 두번째 계층은 지점의 특성을 나타내는 매개변수들간의 공분산을 Bayesian 모델에 연계하여 매개변수들의 공간적 변동성을 나타낸다. 2개 계층의 결합확률분포는 MCMC 기법을 이용하여 예측값에 대한 불확실성을 정량적으로 분석하게 된다. 본 모형을 통해 홍수량 추정 시 필요한 시간 단위 극치강수량의 공간적 분포를 효과적으로 추정할 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.18 no.11
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• pp.145-150
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• 2017

In this study, among the various types of plant equipment, valves, which are susceptible to water hammer, were selected as the diagnosis target. In order to effectively measure the vibration, an accelerometer was adapted for use in this difficult environment. The results showed that the maximum peak-to-peak vibration displacement caused by the action of water hammer on the valve was 21.40 mm, which would affect the structural stability of the valve and pipe. Meanwhile, the measured data was applied to the HIL simulator to verify the reproduction of the vibration. In the future, field data will be applied to the HIL simulator for the purpose of assessing the fatigue, durability and expected residual life of the plant equipment.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.27 no.4
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• pp.645-653
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• 2014

P-value is the probability of observing a current sample and possibly other samples departing equally or more extremely from the null hypothesis toward postulated alternative hypothesis. When p-value is less than a certain level called ${\alpha}$(= 0:05), researchers claim that the alternative hypothesis is supported empirically. Unfortunately, some findings discovered in that way are not reproducible, partly because the p-value itself is a statistic vulnerable to random variation. Boos and Stefanski (2011) suggests calculating the upper limit of p-value in hypothesis testing, using a bootstrap predictive distribution. To determine the sample size of a replication study, this study proposes thought experiments by simulating boosted bootstrap samples of different sizes from given observations. The method is illustrated for the cases of two-group comparison and multiple linear regression. This study also addresses the reproducibility of the points in the given 95% confidence interval. Numerical examples show that the center point is covered by 95% confidence intervals generated from bootstrap resamples. However, end points are covered with a 50% chance. Hence this study draws the graph of the reproducibility rate for each parameter in the confidence interval.

• Journal of the Korea Concrete Institute
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• v.15 no.1
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• pp.87-94
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• 2003

Construction plan and strength control have limitations in construction production field because it is difficult to predict the form removal strength and development of specified concrete strength. However, we can have reasonable construction plan and strength control if prediction of concrete strength is available. In this study, firstly, the newly proposed strength prediction model with maturity method was compared with the logistic model to test the adaptability. Secondly, the determination of time of form removal was verified through the new strength prediction model. As the results, it is found that investigation of the activation energy that are used to calculate equivalent age is necessary, and new strength prediction model was proved to be more accurate in the strength prediction than logistic model in the early age. Moreover, the use of new model was more reasonable because it has low SSE and high decisive factor. If we adopt new strength prediction model at construction field, we can expect the reduced period of work through the reduced time of form removal.