• 한국방재학회:학술대회논문집
• /
• 2011.02a
• /
• pp.185-185
• /
• 2011

기존 장대레일 궤도의 안정성 평가는 궤도 매개변수에 대하여 고정된 안전측의 값을 사용하는 결정론적인 해석에 의존해서 평가되어져 왔다. 그러나 실제현장의 궤도조건은 많은 영향인자들에 의해 그 특성이 불확실하게 변하고 있다. 따라서 온도하중에 의한 궤도 좌굴에 영향을 미치는 궤도 구성인자들의 불확실성 및 임의성을 보다 합리적으로 고려하기 위해서 확률론적 기법을 적용하는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 기존 본 연구진에 의해 개발된 장대레일 궤도의 좌굴확률 평가시스템을 이용하여 좌굴 취약도 곡선을 나타내었으며, 궤도 좌굴에 영향을 미치는 주요변수 중 하나인 도상횡저항력에 대한 영향을 분석하였다. 좌굴확률 평가시스템에서는 장대레일 궤도의 좌굴확률을 산정하기 위하여 구조물의 안정과 파괴를 판단할 수 있는 기준을 한계상태방정식으로 표현하고, 이 한계상태방정식으로부터 확률론적 기법 중 하나인 AFOSM(Advanced First Order Second Moment) 방법을 이용하여 파괴확률의 간접적인 지표인 신뢰도지수(${\beta}$)를 통해 좌굴확률을 계산한다. 한계상태방정식에서 구조물의 강도(보유성능)에 해당하는 부분은 궤도의 허용좌굴온도이고, 하중(요구성능)에 해당하는 부분은 레일온도하중으로써 현재 레일온도와 중립온도의 차로 반영된다. 허용좌굴온도 산정에 고려되는 주요변수는 곡선반경(Radius), 도상횡저항력(Lateral Ballast Resista nce), 연직도상강성(Vertical Ballast Stiffness), 궤도 틀림량(Misalignment), 틀림길이(Half Wave Length), 열차운행속도(Velocity)이다. 각 확률변수들이 갖는 확률분포는 모두 정규분포로 가정하였다. 궤도의 기하학적 특성은 곡선반경 5,000m에 대해 고려하였으며, 열차는 KTX의 제원을 사용하여 정지된 상태에서 고려하였다. 틀림량과 틀림길이는 이에 대한 통계적 특성자료가 부족하여 확률변수로 고려하지 않고 결정론적 값으로 취급하였다. 레일온도의 통계적 특성치는 본 연구진에 의해 구축된 기후요소 및 레일온도 DB를 근거로 결정하였으며, 중립온도는 선로관리지침에 따라 $25{\pm}3^{\circ}C$를 기준으로 결정하였다. 또한 도상횡저항력은 실측 데이터를 참고로 하여 평균값에서 10%의 변동량을 갖는 것으로 보고 통계적 특성치를 결정하였다. 도상횡저항력이 좌굴확률에 미치는 영향을 매우 큰 것을 알 수 있었으며, 레일온도 $60^{\circ}C$일 때 도상횡저항력이 증가하면서 감소되는 좌굴확률이 도상저항력이 커질수록 그 감소량이 작아지는 것을 알 수 있었다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.24 no.1
• /
• pp.127-136
• /
• 2011

Multiplicative noise model is the one of popular method for masking continuous variables. In this paper, we propose the transformation on the variable to which random noise was multiplied. An advantage of the masking method using proposed transformation is that the masking data users can obtain the unbiased values of mean and variance of original (unmasked) data. We also consider the data utility and correlation structure of variables when we apply the proposed multiplicative noise scheme. To investigate the properties of the method of masking based on multiplicative noise, a simulation study has been conducted using the 2008 Householder Income and Expenditure Survey data.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2018.05a
• /
• pp.335-335
• /
• 2018

최근 이상기후현상으로 지구상의 여러 지역에서 극치 수문 사상의 발생 빈도와 강도가 날로 증가하고 있는 추세이다. 이에 대해 수공구조물의 설계를 위한 극치강우사상의 빈도해석에 있어서 적절한 확률분포모형의 적용은 매우 중요하다. 이에 수문통계분야에서는 generalized extreme value(GEV), generalized logistic(GLO), Gumbel(GUM) 모형과 같은 극치 분포를 이용한 수문통계적 특성에 대한 접근이 주로 이루어지고 있다. 하지만 우리나라 강우 사상의 경우 GEV 분포와 GUM 분포가 비교적 적합한 것으로 알려져 있지만 하나의 형상매개변수를 가지고 있어 분포 모형이 표현할 수 있는 통계적 특성에 한계를 가지고 있다. 기존의 GEV나 GUM분포로는 적절히 재현되지 않는 자료들을 분석하기 위해서 두 개의 형상매개변수를 가지는 분포형에 대한 연구가 진행되고 있다. 이에 본 연구에서는 두 개의 형상매개변수를 가지는 Burr XII 분포형의 우리나라 극한 강우자료에 대한 적용성을 평가하였다. Burr XII 분포형은 gamma나 exponential 분포 모형처럼 양의 확률변수만을 가지고, Cauchy나 Pareto 분포 모형처럼 두꺼운 꼬리(heavy-tailed distribution) 형상을 나타내기 때문에 비교적 큰 확률변수가 빈번히 나타나는 극치사상에도 적합한 것으로 알려져 있다. 이를 위해 Burr XII 분포 모형을 이용하여 우리나라 강우자료에 대해 지점빈도해석 및 지역빈도해석을 수행하고 우리나라 강우자료에 비교적 적합하다고 알려진 분포인 GEV, GLO, GUM 분포형을 통해 산정된 결과와 비교하였다.

• Journal of the Korean Geotechnical Society
• /
• v.17 no.1
• /
• pp.85-97
• /
• 2001

Tse와 Cruden(1979)에 의해 암석 절리면 거칠기 정량화에 대한 연구가 시작된 이후 통계적인 정량화방법, 프랙탈 차원을 이용하는 방법 그리고 스펙트럼 분석을 이용하는 방법이 제안되었다. 이러한 통계적 정량화방법은 치수의존적이라는 단점이 있으며, 프랙탈 차원을 이용하는 방법은 크로스오버 차원이라는 문제점이 있는 것으로 평가되고 있다. 이 문제점들을 보완하는 방법으로 스펙트럼 분석법이 제시되어 많은 연구가 이루어졌다. 본 연구에서는 Barton과 Choubey(1977)가 제안한 10개의 절리면 프로파일을 수치화하고 통계적 분석, 프랙탈 차원 분석 그리고 스펙트럼 분석을 실시하여 이들 문제점을 살펴보고 스펙트럼 분석법이 위상이 변조된 프로파일에 대하여 문제가 있음을 확인하였다. 이들 문제점을 해결하기 위하여 측정간격과 프로파일의 기울기를 의미하는 통계적 파라미터의 관계를 선형으로 회귀분석하였다. 이렇게 구한 10개의 1차식의 기울기와 절편은 JRC와 매우 상관성이 높게 나타났다. 이 기울기와 절편을 거칠기 정량화의 변수로 사용함으로서 통계적 분석법에서의 치수의존적인 문제와 스펙트럼 분석에서의 위상변조의 문제를 해결하였다.

• Journal of Labour Economics
• /
• v.24 no.3
• /
• pp.1-12
• /
• 2001

Seoul/Kyungki-born workers have higher wages than other regions-born workers. In order to determine whether this difference is due to taste or statistical discrimination, an econometric model is suggested and a test is done with it. According to the test, the hypothesis that the difference is wholly due to taste discrimination is rejected: a part of the difference is due to statistical discrimination. Since statistical discrimination in this paper comes out in the process of a worker's wage being determined according to his productivity, it is no problem for the government to intervene in.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2011.05a
• /
• pp.122-122
• /
• 2011

수자원 분야에서 기후변화 관련 연구는 치수 측면 보다는 이수 측면에서 주로 이뤄지고 있다. 이는 홍수분석을 위한 시간 단위를 충족시켜주는 전지구 대기순환모형(Global Circulation Model: GCM)의 자료가 드물고, 시간 단위의 GCM 자료라 하더라도 극치값(extreme value) 표현에는 한계가 있기 때문이다. 이를 극복하기 위하여 과거 관측자료의 통계적 특성으로 극치자료의 편의(bias)를 보정하고 시간 단위로 분해하기도 한다. 하지만 이런 통계적 상세화(statistical downscaling)는 미래 기후는 과거자료와 통계적 차이가 유의하지 않음을 가정하고 있어, 미래 기후는 현재와 다를 것이라는 공감대에 는 적합하지 않다. 이와 같은 이유로 타당한 극치수문변수 결과를 얻기 위해서는 시간 단위의 고분해능(high resolution) GCM이나 지역기후모델(regional climate model)과 같은 고해상도의 미래 기후변화 자료가 필요하게 된다. 이에 국립기상연구소에서는 영국 기상청의 통합모델(UM)기반의 지역기후모델(HadGEM3)을 사용하여 50 km 및 12.5 km 격자 단위로 역학적 상세화(dynamic downscaling)를 수행하였다. 본 연구에서는 개발된 HadGEM3-RA 결과의 극치수문변수 검증을 위하여 한강유역의 관측 자료와 다양한 방법으로 비교하였다. 두 자료의 극치값을 GEV (Generalized Extreme Value) 분포에 적합(fitting)시켜 비초과확률별 극치사상과, 특정 임계값(threshold value) 이상의 극치사상 발생확률을 비교하였다. 검토 결과, HadGEM3-RA는 통계적 상세화로 구한 극치값 보다는 작았으나 기존의 지역 기후모델에 비하여 현실성 있는 극치값이 계산되었음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2021.06a
• /
• pp.156-156
• /
• 2021

본 연구는 지역빈도해석을 기반으로한 인공신경망 모델과 기존에 널리 사용되는 방법인 홍수지수법의 성능을 몬테카를로 시뮬레이션을 이용하여 평가하였다. 컴퓨터 기술이 발달함에 따라 인공지능에 대한 접근성이 좋아지며 수문학을 포함한 다양한 분야에 적용되고 있다. 인공지능을 이용하여 강수량 및 유량 등 다양한 수문자료에 대한 예측이 이루어지고 있으나 빈도해석에 관한 연구는 비교적 적다. 본 연구에서 사용된 인공 지능 모델은 대상 지점의 지형학적 자료와 수문학적 자료를 이용하여 인공신경망을 통해 지점의 확률강우량(QRT-ANN) 및 확률분포형의 매개변수 (PRT-ANN)를 추정한다. 지형학적 자료로는 위도, 경도 그리고 고도가 사용되었으며 수문학적 자료로는 대상 지점의 최근 30년 일일연최대강우량을 사용하였다. 지역빈도해석의 정확도는 지역 내 통계적 특성이 비슷한 지점들이 포함되면 될수록 높아진다. 통계적 특성으로는 불일치 척도, 이질성 척도, 적합성 척도가 있으며 다양한 조건의 통계적 특성에 따른 세 개의 지역빈도해석 방법의 성능을 평가하고자 하였다. 대상 지역 내 n개의 지점이 있다고 가정하였을 때, 홍수지수법의 경우 n-1개의 지점으로 추정한 지역 성장곡선을 이용하여 나머지 1개 지점의 확률강우량을 산정할 수 있으며 인공신경망 모델들 또한 n-1개 지점들의 자료를 이용하여 모델을 구축한 뒤 나머지 지점의 확률강우량 및 확률분포형의 매개변수를 예측할 수 있다. PRT-ANN의 경우 예측된 매개변수를 이용하여 확률강우량을 산정하며 시뮬레이션 시행마다 발생시킨 자료의 지점빈도해석 결과에 대한 나머지 세 방법의 평균 제곱근 상대오차 (Relative root mean square error, RRMSE)를 계산하였다. 몬테카를로 시뮬레이션을 이용한 성능 분석을 통하여 관측값의 다양한 통계적 특성에 맞는 지역빈도해석 방법을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.

• School Mathematics
• /
• v.16 no.1
• /
• pp.19-37
• /
• 2014

This study investigated the degree of understanding pre-service teachers' random variable concept, based on the attention and the importance for developing pre-service teachers' ability on statistical reasoning in statistics education. To accomplish this, the subject of this study was 70 pre-service teachers belonged to three universities respectively. The teachers were given to 7 tasks on random variable and requested to solve them in 40 minutes. The tasks consisted of three contents in large; 1) one was on the definition of random variables, 2) the other was on the understanding of random variables in different/diverse conditions, and 3) another was on problem solving relevant to random variable concept. The findings are as follows. First, while 20% of pre-service teachers understood the definition of random variable correctly, most teachers could not distinguish between random variable and variable or probability. Second, there was a significant difference in understanding random variables in different/diverse conditions. Namely, the degree of understanding on the continuous random variable was superior to that of discrete random variable and also the degree of understanding on the equal distribution was superior to that of unequality distribution. Third, three types of problems relevant to random variable concept dealt with in this study were finding a sample space and an elementary event, and finding a probability value. In result, the teachers responded to the problem on finding a probability value most correctly and on the contrary to this, they had the mot difficulty in solving the problem on finding a sample space.

• The Journal of Society for e-Business Studies
• /
• v.25 no.1
• /
• pp.177-202
• /
• 2020

We propose the statistical modeling and empirical results that can be utilized to identify and interpret the structural factors of international arms exports in recent years. The building blocks of research comprise the following questions; which would be the explanatory variables for the changing trend of international arms exports, whether the statistical significance can be verified on those variables and how those are interpreted for the future policy making purpose. We use the dataset of top 40 countries from SIPRI's Arms Transfers Database and analyze several regression models which consist of explanatory variables derived from research hypotheses. The most noticeable result is that the national fiscal reserve is shown to have consistent influence on the arms exports changes. UN security council members' group also has dominant power to make a formation of arms exports market block. Furthermore, gross domestic product and net exports volume in the national economy would seem to be related to changes of international arms exports in post-2000 period as well.

• Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
• /
• v.15 no.4
• /
• pp.531-539
• /
• 1996

The research for the classification of the artificial defects in welding parts is performed using the pattern recognition technology of ultrasonic signal. The signal pattern recognition package including the user defined function is developed to perform the digital signal processing, feature extraction, feature selection and classifier selection. The neural network classifier and the statistical classifiers such as the linear discriminant function classifier and the empirical Bayesian classifier are compared and discussed. The pattern recognition technique is applied to the classification of artificial defects such as notchs and a hole. If appropriately learned, the neural network classifier is concluded to be better than the statistical classifiers in the classification of the artificial defects.