• Title/Summary/Keyword: 추계 모형

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Mortality Forecasting for Population Projection (장래인구추계를 위한 사망률 예측)

  • Kim, Tai-Hun
    • Korea journal of population studies
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    • v.29 no.2
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    • pp.27-51
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    • 2006
  • In this paper, I have tested various kinds of methods for mortality projection and chose Lee-Carter method for projection of Korean mortality by age and sex. I reviewed the trends of life tables and life expectancies by age and sex from 2005 to 2050 projected by Lee-Carter method and found that the method was very applicable for Korean mortality projection. The differences between reported and estimated data for the period of 1971-2003 were small enough for both sexes and for all of the age groups. The projected life expectancies in 2051 were 82.73 years for males and 89.41 for females, and the differences decreased from 7.06 years in 2005 to 6.68 years. Because of the limitation of Korean infant mortality rate, I adopted the Japanese estimated IMR in 2050 as Korean object level in 2051. When the time series of IMR become long enough, we can use Korean IMR directly for the mortality projection. In addition, if we can estimate the changes of the main cause of death correctly in future, the mortality projection will be more correct and reliable. This will be available when we can produce a long series of life tables by cause of deaths.

Characterization of the rainfall structure in summer using the stochastic rainfall model (추계학적 강우모형을 이용한 낙동강유역의 여름철 강우사상의 구조적 변동분석)

  • Cho, Hyungon;Kim, Gwangseob;Yi, Jaeeung;Choi, Kgu Hyun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2015.05a
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    • pp.530-530
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    • 2015
  • 최근 세계 곳곳에서는 호우로 인한 피해와 빈도는 증가하고 있는 추세이며 한반도 또한 이러한 추세 속에 있다. 이러한 기후변화에 의한 자연재해의 인적, 물적 피해를 감소시키기 위해 호우의 시공간 변동 특성 분석에 대한 연구가 많이 이루지고 있으나 강우량 및 강도 등 정량적인 분석에만 집중되고 있다. 본 연구에서는 극치강우의 시간적 구조의 변동을 상세분석하기 위하여 추계학적 강우생성 모형인 NSRPM를 이용한 강우의 군집특성과 강우세포의 변동 특성을 분석하였다(Fig. 1).

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Optimum Population Projection in Korea: An Environmental Perspective (환경 측면에서 한국의 적정인구 추계)

  • Jeong, Dae-Yuon
    • Korea journal of population studies
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    • v.29 no.1
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    • pp.269-292
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    • 2006
  • The current environmental problem is global, and threatens the very existence of human beings. Many factors have been argued as the causes of environmental problem. The examples include anthroponcentric human perspective on nature, increase in the knowledge on nature, development of technology, economic growth and unequal distribution, and population increase, etc. The scholars who argues population increase have focused on over-population. However, the estimation of optimum population size has not been attempted in terms of environmental carrying capacity. In such a context, this paper aims at estimating optimum population size in South Korea in terms of environmental carrying capacity. The estimation was done from two approaches. One was based on the state of environment, the other was based on 'the desirable state of environment' Koreans expect. The former is termed an objective approach, while the latter is termed an approach based on social consensus. About 47.5 millions were estimated from the former approach, and 48.5 millions from the latter approach. However, optimum population size increase by 50.5 millions if government increase environmental budget to 2.00% among total budget. As such, different optimum population size is estimated according to the values of variables. The most significant variable determining optimum population size is environmental budget, and followed by supply of clean energy. The estimated optimum population size was based on the time-series data from 1993 to 2002. Therefore, time-series data collected from other years will result in different estimation model, and then different optimum population size will be estimated.

Two-dimensional Inundation Analysis using Stochastic Rainfall Variation in Nam-River Basin (남강유역에서의 추계학적 강우변동 생성기법과 연계한 2차원 침수해석)

  • Ahn, Ki-Hong;Lee, Jin-Young;Han, Kun-Yeun;Cho, Wan-Hee
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2010.05a
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    • pp.610-614
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    • 2010
  • 지구온난화에 따른 이상기후 현상으로 불확실성에 대한 고려가 더욱 중요해진 지금 설계빈도의 무조건적인 상향조정에 의존하기보다는 추계학적 방법을 도입한 수문량의 확충 및 매개변수의 불확실성을 고려하기 위한 연구가 활발히 진행중이다. 본 연구에서는 강우발생의 불확실성을 반영하여 제내지에서의 침수 범위를 GIS상에서 검토하기 위해 log-ratio 방법, Johnson 시스템, 직교변환을 활용한 다변량 Monte Carlo 기법으로 추계학적 시간에 따른 강우변동을 생성하였다. 생성된 강우변동 결과를 토대로 수문분석, 홍수위 분석 등을 실시하고 FLUMEN 모형을 적용하여 해당유역에 대한 홍수범람시 침수범위를 산정하였다. 본 연구결과는 실제 강우의 불확실성을 반영하고 있어 시 공간적 강우특성이 반영된 유역별 주민대피지도, 홍수위험지도 등을 제작하는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

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The Stochastic Behavior of Soil Water and the Impact of Climate Change on Soil Water (토양수분의 추계학적 거동과 기후변화가 미치는 영향)

  • Han, Su-Hee;Ahn, Jae-Hyun;Kim, Sang-Dan
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.42 no.6
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    • pp.433-443
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    • 2009
  • For the better understanding of the temporal characteristics of soil water, this study is to suggest a stochastic soil water model and to apply it for impact assessment of climate change. The loss function is divided into 3 stages for more specified comprehension of the probabilistic behavior of soil water, and especially, the soil water model considering the stochastic characteristics of precipitation is developed in order to consider the variation of climatic factors. The simulation result of soil water model confirms that the proposed soil water model can re-generate the observation properly, and it also proves that the soil water behaves with consistent cycle based on the precipitation pattern. Moreover, with the simulation results with a climate change scenario, it can be predicted that the future soil water will have higher variations than present soil water.

The Integrational Operation Method for the Modeling of the Pan Evaporation and the Alfalfa Reference Evapotranspiration (증발접시 증발량과 알팔파 기준증발산량의 모형화를 위한 통합운영방법)

  • Kim, Sungwon;Kim, Hung Soo
    • KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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    • v.28 no.2B
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    • pp.199-213
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    • 2008
  • The goal of this research is to develop and apply the integrational operation method (IOM) for the modeling of the monthly pan evaporation (PE) and the alfalfa reference evapotranspiration ($ET_r$). Since the observed data of the alfalfa $ET_r$ using lysimeter have not been measured for a long time in Republic of Korea, Penman-Monteith (PM) method is used to estimate the observed alfalfa $ET_r$. The IOM consists of the application of the stochastic and neural networks models, respectively. The stochastic model is applied to generate the training dataset for the monthly PE and the alfalfa $ET_r$, and the neural networks models are applied to calculate the observed test dataset reasonably. Among the considered six training patterns, 1,000/PARMA(1,1)/GRNNM-GA training pattern can evaluate the suggested climatic variables very well and also construct the reliable data for the monthly PE and the alfalfa $ET_r$. Uncertainty analysis is used to eliminate the climatic variables of input nodes from 1,000/PARMA(1,1)/GRNNM-GA training pattern. The sensitive and insensitive climatic variables are chosen from the uncertainty analysis of the input nodes. Finally, it can be to model the monthly PE and the alfalfa $ET_r$ simultaneously with the least cost and endeavor using the IOM.

Stochastic Generation Model Development for Optimum Reservoir Operation of Water Distribution System (저수지 최적운영모형을 위한 추계학적 모의 발생 모형의 유도)

  • Kim, Tae Geun;Yoon, Yong Nam;Kim, Joong Hoon
    • KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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    • v.14 no.4
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    • pp.887-896
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    • 1994
  • It is common practice in the case of optimum reservoir operation model that the reservoir inflow series are generated by stochastic model with keeping other variable such as water demands from the reservoir constant. However, when the input and output of the water distribution system have close relationship the output variables can be stochastically generated in relation with the input variables. In the present study the reservoir inflow series, the input of the system, is generated by periodic autoregressive model with constant parameter, and the agricultural water demand series, the output, is generated using periodic multivariate autoregressive model with constant parameter. The time period of the data series generated is taken as 10-day which is the common period used for agricultural water uses. The results of data generation by two different models showed that the periodic stochastic models well represent the characteristics of the historical time series, and that in the case of generating model for agricultural demand series it has closer relation with reservoir inflow than with the series itself.

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Stochastic Properties of Water Quality Variation in Downstream Part of Han River (한강 하류부의 수질변동에 대한 추계학적 특성(II) - 특히 뚝도 및 노량진 지점의 DO, 탁도, 수온의 변동을 중심으로 -)

  • 이홍근
    • Water for future
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    • v.15 no.4
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    • pp.13-29
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    • 1982
  • 본 논문은 제15권 제3호(1982년 9월)의 제(I)보에 이어 기재되는 제(II)보이다. 제(I)보에서는 1. 서론 2. 분석기법과 수질모형의 이론, 3. 분석자료의 목차 순으로서 연구의 내용과 이론적 근거와 분석에 필요한 자료를 정리하여 제시하였다. 본 연구의 목적은 노량진 및 뚝도 지점의 DO, 탁도, 수온등의 특정수질에 대하여 (1) 수질의 주기성 발견, (2) 수질변동의 특성파악, (3) 시별 DO에 대한 자기 회귀모형의 추론, (4) 일별 DO에 대한 ARIMA 모형의 적용평가에 대한 것이다.

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A stochastic rainfall generation model that accurately reproduces the various statistical properties at the timescales from 5 minutes through decades, making it suitable for complex disaster simulations (5분에서 수십년 사이의 모든 타임스케일에서 강수의 다양한 통계적 특성을 정확히 재현하여 복합재난 모의에 적합한 추계학적 강수생성모형)

  • Dongkyun Kim
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.117-117
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    • 2023
  • 도시 홍수, 하천 범람, 산사태와 같은 폭우와 관련된 재해는 자주 동시에 발생하며, 각 재해는 서로 다른 범위의 시간 스케일에서 강우 변동성에 민감하게 반응한다. 따라서 재해 복합화 모델링에 적합한 확률 강우 모델은 모든 유형의 재해와 관련된 모든 시간 스케일에서 강우 변동성을 잘 재현할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 5분에서 10년 사이의 시간 스케일에서 다양한 강우통계특성을 재현할 수 있는 추계학적 강우 생성기를 제안하였다. 이 모델은 우선 Randomized Bartlett-Lewis Rectangular Pulse (RBLRP) 모델을 사용하여 미세 규모의 강우량 시계열을 생성한 후, 연속된 폭풍 사이의 상관관계 구조가 유지되도록 폭풍우의 순서를 섞는다. 마지막으로, 별도의 월별 강우량 모델링 결과에 따라 월 단위로 시계열을 재배열한다. 독일 보훔에서 기록된 69년간의 5분 강우량 데이터를 사용하여 본 모형을 검증한 결과, 평균, 분산, 공분산, 왜곡도 및 강우 간헐성은 5분에서 10년에 이르는 시간 스케일에서 체계적인 편향 없이 잘 재현됨은 물론, 5분에서 3일 사이의 시간 스케일에서의 극한 강수량 값도 잘 재현음을 확인하였다. 아울러, 극한 강우 및 산사태에 큰 영향을 주는 극한 강우 발생 전 과거 7일간의 강수량도 정확히 재현되었다.

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