항로는 선박의 통항이 빈번하고 특히, 항로의 입구부는 선박의 출입이 잦아 사고의 위험이 높은 지역이지만, 항로 단면에서의 통항분포에만 초점을 맞춘 연구가 다수였으며, 항로 통항 선박간의 시간분포에 대한 연구는 부족하였다. 이에 본 연구에서는 대상항로에서의 통항선박간의 시간 최적분포를 분석하기 위해서 1주일간의 선박의 통항현황을 조사하였다. 통항현황을 바탕으로 항로 입구부에 1개의 Gate line을 선정하고, Gate line을 통과하는 선박을 입출항, 교통량으로 구분하여 분석하였다. 대상항로의 해상교통 분석 자료를 바탕으로 입출항과 교통량으로 구분하여 항로 통항 선박간의 시간 최적 확률분포를 분석하였다. 최적 확률분포를 분석하기 위하여 경계분포, 비경계분포, 비음수분포, 고급분포로 구분하여 총 31개의 확률분포를 적용하였으며, 최적 확률분포 상위 3개를 분석하기 위하여 KS 검정을 사용하였다. 분석 결과 대상항로에서 통항 선박간의 최적 시간 확률분포는 Wakeby 분포로 분석되었으며, 도로교통 등의 선행연구에서 사용한 비음수 분포와 다르게 고급분포가 대부분을 차지하는 것으로 분석되었다. 따라서 향후 항로 통항 선박간의 시간 분포를 적용함에 있어 다른 교통 분야의 선행연구에서 사용한 대표적인 확률분포를 적용하는 것은 적합하지 않는 것으로 판단된다. 또한 실제 교통조사 시 통항 선박간의 거리와 최적 확률분포로 추정한 거리가 비교적 유사함을 확인하였다. 다만 본 연구는 대표적인 1개의 항로를 분석한 만큼 향후 다양한 항로에서의 통항 선박간의 시간간격 및 교통용량 산정 등의 후속연구가 필요한 것으로 판단된다.
위기허용수준(RAC)은 시스템의 안전성 평가를 위한 확률적인 기준으로, 소형 해상 부유체의 롤, 피치, 히브 등 세 가지 동적운동의 위험수준 평가에 적용할 수 있다. 부유체의 동적운동 값들은 모델을 통해서 획득한 후, 이에 관한 누적확률분포함수를 추론하여 상대적인 위기수준을 결정하게 된다. 이 연구는 모델에서 획득한 세가지 동적운동에 대한 최적의 누적확률분포함수 선정에 관한 것이 목적이다. Exponential, Extreme Value, Gamma, Lognormal, Normal, Poisson 등 6가지 대표적인 누적확률분포함수를 세가지 동적운동에 적용하여 평가한 결과, 롤과 히브 운동의 경우는 Beta 누적분포함수가 최적임을 나타냈고, 피치 운동의 경우는 Gamma 누적분포함수로 대표하는 것이 최적임을 나타냈다. 아울러 향후 본 연구 결과의 적용방법에 대해서도 검토하였다.
수자원 개발계획 및 수공구조물 설계자료로서 가장 기본적인 사항은 계획수문량설정의 적정화에 있지 않는가 생각한다. 본 고에서는 우리나라에서의 확률강우량 산정방법에 기여코저 과거의 국내외 여러 학자들이 제창한 바를 바탕으로 국내 주요지점 가운데 2개지점(서울, 대구)을 실례로 들어 여러 가지 경우의 확률강우량식들을 비교검토하여 기술한 것이다. 그 결과 아래와 같은 몇가지 사항을 제시하여 본고를 여미고저 하는 바이다. 1. 확률강우량 산정에는 각 지점별로 최적지점우량 분포형을 먼저 결정하고 그 최적분포형에 부합되는 통계처리 과정을 밟아야 한다. 2. 본 고에서 채택한 2개 지점의 지점우량분포형 검정결과로는 서울 지점이 입방근정규분 분포에 속하며 대구지점은 평방근정규분포형을 제시하고 있다. 3. 각 지점별 강우특성과 최적분포형 설정결과로 보아 기왕의 최대치 위주의 확률강우량 산정방식보다 본고에서 기술한 5. (각종 산정방법에 의한 확률강우량의 비교검토)에서의 (C)방법이 가장 합리적이며 타당한 방법이라고 생각한다.
강우빈도해석을 위해서는 확률분포선정이 우선적으로 이루어져야 한다. 우리나라에서는 사용상의 편리상, 기존 해석결과와의 연속성 등을 이유로 Gumbel 확률분포가 가장 일반적으로 활용되고 있다. 그러나, 분포형 선정에 따른 확률강수량의 차이가 크게 발생한다는 점에서 단순히 해석상의 편리성을 기준으로 분포형 선정이 이루어지는 것은 바람직하지 않다. 특히, 우리나라에서 강우빈도해석 시 분포형 선정은 형식적인 수준에 그치고 있으며, 주로 KS검정, 검정 등 적합도 검정을 통해 고려된 분포형의 통계적 유의성만을 평가하고 있다. 그러나, 최적 분포형 선정이라는 관점에서 이러한 유의성 검정보다는 정량적인 지표를 기준으로 확률분포형 선정이 이루어지는 것이 적합할 것으로 판단된다. 즉, 자료의 설명력이 가장 우수한 분포를 정량적 지표를 기준으로 추정하는 것이 수문통계학적으로 적합성을 갖는다. 이러한 점에서 본 연구에서는 우도함수, BIC 및 AIC를 기준으로 우리나라 주요 강수지점에서 대해서 최적 분포형을 선정하고, 기존 Gumbel 분포를 기준으로 산정된 확률강수량과의 양적차이를 평가해보고자 한다.
본 논문은 전국적인 소매업체의 각 지점별 고객 수요가 불확실한 상황에서 고객 서비스 목표 수준을 충족하는 최적재고 수준을 결정하는 문제에 대해 연구하였다. 이를 위해 전국에 분포한 지점에서 물품을 판매하는 베스트바이, 월마트, 혹은 시어스와 같은 전국적인 소매업체 관점에서 사용할 수 있는 핵심 관리 지표(KPI)로서 ISR(In-Stock Ratio)를 정의하였으며, 전국적인 소매업체가 평균 ISR로 정의되는 고객 서비스 목표 수준을 충족하면서 각 지점 보유 재고의 총합을 최소화할 수 있는 최적화 모델을 수립하였다. 본 논문은 해당 모델에 항상 최적해가 존재함을 증명하고 해당 최적해를 Karush-Kuhn-Tucker 조건을 사용하여 고객 수요의 확률분포의 형태에 상관없이 일반화된 형태로 표현하였다. 또한 본 논문은 고객 수요가 정규분포와 같은 특정 확률분포를 따르는 경우에 대해 연구하였으며, 이 경우에 대한 최적 재고수준을 나타내는 식을 도출하였다. 마지막으로 본 논문에서는 상기 기술된 상황에 대한 수리적인 예제를 통하여 최적재고 수준과 확률분포 파라미터들간의 관계를 분석하였다.
현재 수공 구조물 설계 시 설계강우량으로써 빈도해석과정을 통해 산정된 확률강우량을 적용하고 있다. 하지만 확률강우량의 경우 시계열 강우분포형태를 알 수 없는 문제가 존재한다. 강우의 시간분포 형태는 비점오염, 강우에 의한 수식 등 도달시간과 첨두 홍수량에 지대한 영향을 미치는 요소이다. 현재 국내에서는 Huff 4분위법이 널리 사용되고 있지만 Huff 4분위법은 기존의 강우패턴을 평균하였기 때문에 자연현상인 강우의 다양하고 복잡한 분포형태를 반영하기 어렵다는 문제를 가지고 있으며, Huff 4분위법이 갖는 한계로 정의할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 Huff 4분위법이 갖는 한계를 보완하기 위해 설계홍수량산정지침에서 제시하고 있는 초과확률 50%의 시간분포 값을 산정하는 것에서 벗어나 한반도의 강우형태와 최근 20년간의 강우 패턴 변화를 고려한 최적 초과 확률값을 선정하였다.
홍수와 가뭄은 우리나라에 대표적인 수재해로서 관련 연구도 활발히 진행되고 있다. 반면 겨울철에 발생하는 적설의 경우 발생빈도와 피해가 상대적으로 적었으며 관련 연구 또한 미비한 실정이다. 우리나라 일부 남부지방은 강우와 다르게 연중 눈이 내리지 않는 경우가 존재하며, 자료 중 '0'값을 가지게 된다. 이로 인해 최적분포형 선정 및 매개변수 추정에 어려움이 있으며, 특히 '0'값으로 인해 단일 확률분포를 이용한 빈도해석은 한계가 있다. 본 연구에서는 연중 눈이 내리지 않는 무적설량을 고려하기 위하여 두 가지 이상의 확률분포함수를 결합한 혼합분포함수를 개발하였다. Bayesian 기법을 이용하여 무강우의 기준이 되는 값(δ)을 매개변수로 고려하여 추정하였으며, 이에 따른 적설발생 평균확률(P을 Mixing Ratio로 고려하여 혼합분포함수를 제시하였다. 본 연구에서는 기상청 산하 관측소 중 20년 이상의 지점을 선정하여 최심신적설량을 활용하였으며, 빈도별 확률적설심을 산정하였다. 적합한 확률분포형 선정을 위해 먼저 Bayesian 기법으로 매개변수와 우도함수를 산정한 후 각 분포형의 BIC(bayesian information criterion)값을 비교하였다. 선정된 최적분포형에 대해 빈도분석을 실시하여 최심신적설량을 제시하였다. 추가적으로 무강우를 기존 기준인 '0'으로 고정하여 본 연구에서 제시한 결과 값과 비교하였다.
본 연구의 목적은 우리나라의 연 강수량, 계절 강수 량 그리고 월 강수량의 최적 확률분포형을 선정하는 것이다. 이를 위해서 전국 32개의 강우 관측소에서 얻은 자료에 대하여 L-모멘트 비 다이어그램과 평균가중거리 값을 이용하여 각 강수량별 최적 확률분포를 산정하였으며, 최종적으로 선정된 최적 확률분포형을 관측 지점별로 적합도 검정을 실시하였다. 그 결과, 연강수량에서는 3변수 Weibull 분포(W3), 봄과 가을에는 3변수 대수정규분포(LN3), 여름과 겨울에는 일반화된 극치분포(GEV)가 관측값에 가장 잘 적합하는 것으로 나타났다. 또한, 월 강수량에서는 1월은 LN3, 2월과 7월은 W3, 3월은 2변수 Weibull 분포(W2), 4월, 9월, 10월, 11월은 일반화된 Pareto 분포(GPA), 5월과 6월은 GEV, 그리고 8월과 12월은 log-Pearson type III 분포(LP3)가 가장 잘 적합하였다. 하지만, 최적 확률분포형의 지점별 적합도 검정의 결과, 1월, 4월, 9월, 10월, 11월의 GPA와 LN3에 대한 기각율이 확률 분포의 매개변수 추정에서의 오류와 상대적으로 높은 AWD 값으로 인하여 매우 높게 나타났다. 한편, 23개 관측소의 자료를 추가하여 분석해본 결과 기존의 32개 의 관측소 자료를 이용한 것과 큰 차이를 나타내지 않았다. 종합적으로 보다 적합한 확률분포형을 선정하기 위해서는 더 장기간의 표본자료를 이용한 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.
열화수신포에 있어서 확률론적 신뢰도설계 및 단순스트레스와 강도의 고장모형은 렌덤 수치들로 구성된 각 분포의 간섭(Interference) 확률에 의해 이루어진다. 현재까지 이러한 분포모형들의 신경도는 분석적, 수치적 또는 모의실험방법론학에 의해서 단일추정치를 계산및 해석하여 왔으나 현실적으로는 스트레스 강도함수 분포의 간섭구간에 있어서 그 렌덤 변수들에 대한 완전한 실제의 분포들을 파악하기란 너무 복잡하고 때로는 불가능하다. 이를 위해서는 신뢰도의 상·하한 결정으로 신뢰도설계를 하는 방법이 고려된다. 본 연구에서는 스트레스와 강도의 렌덤 변수들에 대한 중복부분(Overlapping tails) 내에 있어서 각각의 주어진 구간확률을 제약조건으로 하여 최적신뢰도 한계를 결정 및 설계하는 새로운 기법을 제시한다. 설계신뢰도의 최적상한 및 하한 값은 제공하기 위하여 비선형모형인 Quadratic programming optimization 기법을 이용하여 신뢰도분석관점에 입각한 특수구조모형을 설정하고 이에 대한 수치예를 들어 예증하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제1권1호
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pp.157-164
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1994
본 연구에서는 확률화응답기법을 이용하여 모집단내의 민감집단의 비율을 추정함에 있어 조사의 효율성을 높이기 위한 층화표본의 최적할당방법을 제안한다. 확률화응답기법은 Warner(1965)에 의하여 제안된 방법으로 민감한 사안에 대한 조사시 무응답이나 거짓응답으로 인한 비표본오차를 줄일수 있는 기법으로 간접질문에 의한 조사방법이다. 여기에서 최적할당이란 베이즈위험을 최소로 하는 할당법을 의미하며, 이 과정에서 민감집단의 모비율에 대한 사전분포로는 베타분포를 취하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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