이 논문에서는 홍도와 마라도에서의 파랑의 통계적 특성을 살펴보았다. 두 지역에서의 스펙트럼법과 시계열에서 얻은 유의파고를 이용하여 파고주기결합분포를 얻었으며 여러 가지 통계적인 특성을 살펴보았다. 주파수의 대역폭이 협대역이 아닌 경우에 개별 파고분포에 롱기히긴스가 제안한 수정레일리분포를 사용할 수 있다. 그러나 이 분포함수는 경험상수를 결정해야하는 불편함 때문에 널리 사용되지 않고 있었다. 본 논문에서는 수정레일리분포의 경험상수를 결정하는 간단한 방법을 제안하였다. 설계파고의 추정에서 서로 다른 분포함수 선택에 따른 영향은 크지 않다. 그러나 스펙트럼법과 시계열에서 얻은 파랑자료 사용에 따라서 한계파고의 추정치는 큰 차이를 보인다.
영상처리 분야에서 원래의 순수 이미지를 오염시키는 잡음을 제거하는 것은 매우 중요한 문제이다. 그러나 여러 가지 원인으로 인하여 발생하는 잡음의 발생을 완벽하게 막는 것은 현실적으로 불가능하다. 따라서 영상에 포함되어 있는 잡음을 제거하거나 최대한 줄이는 것이 매우 중요한 과제이다. 본 연구에서는 이미지를 오염시키고 있는 잡음의 상대적인 크기를 측정하여 잡음의 분산의 수준을 추정하고, 이를 영상처리 분야에서 자주 사용되는 잡음제거 기법인 시그마 필터에 응용하여 잡음을 효과적으로 제거하는 통계적 알고리즘을 제시하였다. 결론적으로, 잡음의 분산의 수준에 관계없이 본 연구에서 제안한 통계적 잡음제거 방법론을 통해 기존의 시그마 필터보다 현저하게 개선된 결과를 얻을 수 있었다.
Accurate weight prediction methods are an essential of the ship design in both ship cost managements and performance satisfactions. When no parent or similar ships are available, an adequate method of the ship weight estimating is required. In this study, there was carried out to develop the ship weight estimating method for the preliminary design phase. The weight estimating methods were first surveyed by the references and summarized their characteristics. The weight estimation method by statistical approach was developed for the container ship because the containerized transportation markets is gradually growing and ship's size and loading capacity are rapidly enlarged. The correlation analysis and the multiple regression analysis were used for developing the weight estimating method. As a results of evaluating the developed method, the error ratio of the variation between estimated weight and ship's data was about 5%. And it was only 1% difference with the calculating weight of conceptual design results by shipyard design team that the estimating weight of ultra-large container ship was predicted by the developed method.
소프트웨어 개발 인력 프로파일에 대한 현존하는 모든 통계적 모델들은 소프트웨어 사용과 개발 프로세스의 가정에 기반을 두고 있어 일반적으로 적용 가능한 추정과 예측 모델이 없는 실정이다. 본 논문은 예측필터를 적용하여 소프트웨어 개발 투입 인력 프로파일을 예측하였다. 먼저 소프트웨어 개발 인력분포를 살펴보고, 예측필터를 적용하기 위해 모델의 입력 -출력, 모수를 결정하는 방법을 제시하였다. 이어서 제안된 모델의 유용성은 실제 개발된 소프트웨어 프로젝트로부터 획득된 데이터 분석으로 경험적으로 검증되었다. 평균 상대오차와 Pred(0.25)에 기반하여 제안된 예측필터는 잘 알려진 통계적 추정 모델들과 비교되었다. 검증 결과 예측필터는 단순한 구조를 갖고 있으면서도 소프트웨어 인력분포를 적절히 표현하는 결과를 보였다.
한국암반공학회 2000년도 암반공학문제의 수치해석(Numerical Analysis in Rock Engineering Problems)
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pp.129-137
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2000
본 논문은 통계적 기법에 의한 균열망 해석 프로그램(NAPSAC)을 사용하여 암반의 수리특성을 평가하기 위해 시도되었다. 암반내 존재하는 절리의 방향성을 고려한 투수계수를 산정하기 위해 마북리 시험터널 주위의 시추자료와 막장 자료로부터 얻어진 균열에 대한 정보로부터 대상지역의 등가 투수계수를 추정하였다. 대상지역의 관찰자료(균열망에 대한 자료, 수리지질학적 자료)로부터 통계적 균열망 해석을 위한 입력자료를 결정하여 해석모델의 신뢰성을 확보하였다. 구현된 모델로부터 모델의 크기를증가함에 따라서 이방성 투수계수 및 투수계수의 변화를계산하였다. 해석결과대상지역의 투수성은 균열군의 방향성에 의해 강한 이방성을 보였다.
본 논문은 통계적 기법에 의한 균열망 해석 프로그램 (NAPSAC)을 사용하여 암반의 수리특성을 평가하기 위해 시도되었다. 암반내 존재하는 절리의 방향성을 고려한 투수계수를 산정하기 위해 마북리 시험터널 주위의 시추자료와 막장 자료로부터 얻어진 균열에 대한 정보로부터 대상지역의 등가 투수계수를 추정하였다. 대상지역의 관찰자료 (균열망에 대한 자료, 수리지질학적 자료 )로부터 통계적 균열망 해석을 위한 입력자료를 결정하여 해석모델의 신뢰성을 확보하였다. 구현된 모델로부터 모델의 크기를 증가함에 따라서 이방성 투수계수 및 투수계수의 변화를 계산하였다. 해석결과 대상지역의 투수성은 균열군의 방향성에 의해 강한 이방성을 보였다.
소프트웨어 회사들은 새로운 개발보다는 기존 프로젝트의 유지보수와 성능향상 프로젝트를 보다 많이 수행한다. 기존의 비용 추정 모델들은 유지보수 프로젝트들에 적용할 수 있지만, 유지보수 분야에 적용시키기 위해서는 변경이 필요하다. 본 논문은 개발 프로젝트와 유지보수 프로젝트의 기능점수 계산방법을 분류하고 ISBSG의 밴치마킹 자료를 회귀 분석한 결과를 토대로 유지보수 프로젝트의 비용을 측정할 수 있는 방법을 제안하였다. 먼저, ISBSG 자료를 소프트웨어 비용에 영향을 미치는 요소인 프로그램 추가, 변경과 삭제 3가지 요소의 8가지 중에서 실제 유지보수가 나타나는 4가지 그룹으로 분류하였다. 그리고, 그룹별로 통계적 모델과 RBF 망(Radial Basis Function Network)을 이용한 모델을 개발하여 각각의 성능을 분석 평가한 결과 RBF 망이 통계적 모델보다 좋은 성능을 보였다.
수공구조물을 설계하기 위해서는 설계수문량을 빈도해석을 통해 산정할 수 있다. 빈도해석 중 지점빈도해석을 보완한 지역빈도해석을 적용하기 위해서는 군집분석을 통한 지역구분이 무엇보다 중요하다. 또한 스케일 성질(scaling property)은 강우의 시 공간적 특성을 지속기간별 관측된 강우자료를 이용하여 재현기간에 대한 지속기간의 함수로 강우의 IDF곡선을 제시할 수 있는 방법이다. 따라서 스케일 성질을 통해 군집된 지역에서의 강우자료에 적용하여 스케일 인자(scaling exponent)를 추정한 후 수문학적 동질성을 통계적 특성으로 설명하고자 한다. 본 연구를 수행하기에 앞서 군집 분석은 4개의 군집방법(평균연결법, Ward방법, Two-Step방법, K-means방법)을 적용하였고, 한강유역에 위치한 104개의 강우지점은 4개의 지역으로 구분하는 것이 적절하다고 판단되어 비계층적 방법인 k-means방법을 이용하여 지역을 구분하였다. 본 연구에서는 군집된 결과를 바탕으로 4개의 지역으로 구분된 지역에 포함된 강우지점을 대상으로 스케일 인자를 추정하고 수문학적 동질성을 통계적 방법으로 제시하고자 한다.
기후변화에 따른 기상이변의 동시다발적인 발현은 농촌 지역의 홍수 발생 빈도를 증가시키고 있다. 현재의 기후시스템은 과거의 강우빈도를 기준으로 산정한 설계기준을 벗어나는 강우 사상을 빈번하게 발생시키므로 설계변수의 불확실성을 보다 합리적인 방법으로 정량화할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 기후변화에 대응하여 확률론을 이용한 농업용 저수지의 홍수 취약성을 산정하는 데 있다. 먼저 홍수 취약성 해석에 필요한 과거와 미래 수문 자료를 수집하고 전처리 과정을 통해 해석에 적합한 자료로 구축하였다. 설계변수의 불확실성을 분석하기 위해 지속시간별 최대강우량, 유입 설계홍수량에 대해 부트스트랩 (bootstrap) 기법을 적용하여 자료를 재추출하였다. 부트스트 랩은 표본집단의 확률분포에 대해 가정을 하지 않고 표본집단의 통계적 특성을 이용하여 모집단의 통계적 추론을 할 수 있는 비모수적인 리샘플링 기법이다. 부트스트랩 추론은 표본집단의 추정치, 편의, 표준오차를 산정하고 신뢰구간을 추정한다. 부트스트랩 추론을 통해 산정하는 신뢰수준을 이용하여 농업용 저수지의 홍수 취약성을 산정하였다. 본 연구는 설계변수에 내재하는 불확실성을 부트스트랩 기법을 이용하여 정량화하고 확률적인 값을 가지는 홍수 취약성으로 산정하여 제시할 수 있다.
본 연구는 수위-유량 관계곡선식의 매개변수 추정을 수행하기 위하여 Bayesian 회귀분석을 적용하였다. 또한 불확실성측면에서의 효과를 탐색하기 위하여 Bayesian 회귀분석에 의한 추정치와 t 분포를 이용하여 산정한 일반 최소자승법(ordinary least square, OLS)에 의한 회귀분석의 추정치를 각각 산정하여 산정결과의 신뢰구간을 비교분석 하였다. 등분산케이스의 통계적 실험결과 t 분포를 이용하여 산정된 평균 추정치와 Bayesian 회귀분석에 의한 평균 추정치는 크게 다르지 않았으나, 비등분산 케이스의 경우에는 Bayesian 회귀분석이 참값에 가까운 추정치를 산정함을 알 수 있었다. 또한 불확실성 측면에서 평가해 볼 때 신뢰구간의 상한추정치와 하한추정치의 차이는 Bayesian 회귀분석을 사용한 경우가 기존 방법을 사용한 경우보다 작은 것으로 나타났으며, 이로부터 수위-유량 관계곡선식의 매개변수를 추정하는 경우 Bayesian 회귀분석이 일반 회귀분석보다 불확실성을 표현하는데 있어서 우수하다는 결과를 얻을 수 있었다. 적용된 두 가지의 추정방법은 비등분산성을 고려한 통계적 실험을 통하여 장점과 단점이 비교되었으며, 안양천 유역의 5개 지점으로부터 얻어진 유량측정성과를 이용하여 적용성을 알아보았다. 현장 적용결과는 참값을 알지 못하므로 정량적 우수성은 평가할 수 없었으나, 기존에 사용되는 불확실성 산정방법보다 Bayesian 회귀 분석 불확실성은 감소시켜 나타냄을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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