본 논문에서는 등간격 선형어레이로 입사하는 다중 인코히어런트 평면파의 도래각을 추정하기 위하여 신 호부각법과 결합된 선형예측방법을 제안한다. 선호부각법의 기본 개념은 Frobenius norm변에서 주어진 추정 행렬에 가장 가까이에 있는 주어진 rank의 공분산 행렬을 찾는 것이다. 선형예측방법은 높은 분해능을 보이나 낮은 신호대 잡음비 환정에서 낮은 통계적 성능을 보이는 것으로 알려져 있다. 이 문제를 해결하기 위하여 선형예측방볍에 신호부각법을 적용하였다. 낮은 신호대 잡음비 환경에서도 제안된 선호부각 선형예측 방법의 성능이 기존의 선형예측방법보다 우수한 통계적 성능을 제공함을 컴퓨터 시율레이션을 통하여 알 수 있었다.
본 논문은 MR 영상의 비지도 분할을 위하여 MDL원리를 이용한 통계적 모델기반의 적응적 방법을 제안한다. 이 방법에서 조직 영역을 MRF로 모델링함으로써 잡음에 대응하고, 창으로 정의되는 국소영역 내의 밝기값을 가우스 혼합으로 모델링함으로써 영상의 비균일성을 흡수한다. 분할 알고리즘은 ICM을 기반으로 하며 MAP를 근사적으로 추정하고, 모델 파라미터를 국소영역으로부터 구한다. 파라미터 추정과 분할을 위한 창의 크기는 MDL원리를 이용하여 영상으로부터 추정한다. 실험에서 제안한 방법이 특히 비균일성이 있는 MR영상의 분할에서 국소영역의 영상특성을 잘 반영하였으며, 기존의 방법보다 더 좋은 결과를 보여주었다.
폭염으로 인한 지역별 65세 이상 심혈관계, 호흡기계 초과 사망자 발생의 임계온도와 초과사망자 증가율을 도출하였다. 피해를 경제적으로 계량화하기 위해 통계적 생명가치 방법을 활용하였으며 이중양분선택형 조건부가치평가법을 이용하여 응답자들의 71세 이후 10년간의 삶에 대한 WTP를 측정한 결과, 기후변화로 인한 미래의 사망가능성을 1/1,000로 감소시키는 것에 대한 통계적 생명가치는 연간 약 4억 8천만 원으로 추정되었다. 2015~60년 동안 7개 대도시 지역에서 발생할 것으로 예상되는 폭염에 따른 65세 이상 연령층의 조기 사망자수는 최소 14만 3천 명에서 최대 22만 2천 명으로 추정되었고, 그에 따른 사회적 비용은 최소 약 69조 원에서 최대 약 106조 원에 이를 것으로 추산되었다.
기후변화에 대비한 지속가능한 물 관리를 위해 첨단 ICT를 물 관리에 접목한 스마트워터그리드(Smart Water Grid)가 미래 사회의 새로운 패러다임으로 제기되고 있다. 스마트워터그리드를 활용한 안정적인 물공급을 위해서는 다양한 수자원 확보가 필수적이다. 본 연구에서는 스마트워터그리드의 편익을 산정하기 위하여 조건부가치평가법을 이용하여 스마트워터그리드 사업을 추진하는데 소요되는 비용과 이를 통하여 생기게 될 경제적 상황을 설명하면서 응답자들에게 기꺼이 추가적으로 지불하고자 하는 금액에 대해 질문하였다. 조사로부터 얻은 정보를 활용하여 과학적인 통계적 분석을 수행함으로써 평균 지불의사를 추정하고 이를 스마트워터그리드 편익으로 산정하였다. 추정결과 2014년 10월 기준으로 스마트워터그리드에 대한 추가지불의사액은 3,514원(원/가구/년)이고 2013년 12월 기준 불변가격으로 환산하면 3,221원(원/가구/년)으로 추정되었다. 2013년 12월 불변가격 기준 스마트워터그리드의 연간 편익은 59,452백만원으로 추정되었다.
피로시험의 결과가 큰 편차를 보이는 하이브리드 복합재 조인트부에 대해서 통계적 피로수명 평가법을 이용하여 신뢰도 높은 피로수명을 추정하고자 한다. 저상버스 차체에 사용되는 하이브리드 복합재 조인트부를 절취하여 시험대상으로 하였으며, 이 조인트 시편으로 외팔보형 피로굽힘시험을 수행하였다. 피로시험 데이터를 정규분포, 대수정규분포, 와이블 분포를 이용하여 근접시킨 피로수명 곡선들과 각각 비교함으로써 하이브리드 복합재 조인트부의 내구수명 추정에 가장 적합한 확률분포를 선정하였다. 선정된 와이블 확률분포를 이용해 확률-응력-수명(P-S-N) 곡선을 구함으로써 하이브리드 복합재 조인트부에 대한 통계적 수명예측 평가절차와 신뢰성설계의 기초자료를 제시하였다.
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.
프로젝트의 일정 네트워크는 선-후행 관계로 정의된 액티 비 티들로 구성되어 있다 액티비티를 완료하는데 소요되는 기간은 다양한 단축-지연 원인들에 의해 임의적이고, 확률-통계적 인 특성을 지닌다. 이러한 특성은 최종공사기간을 불확실하게하며, 재무리스크의 주요인이 된다. 본 연구는 선행 연구에서 개발된 확률-통계적 일정 시뮬레이션 시스템(Stochastic Project Scheduling Simulation)을 확장하여 액티비티 기간이 임의적으로 변동함에 따라 최종공사비가 어떻게 거동하는지 추정하는 방법론을 제시한다. 액티비티 기간을 임의의 변수로 취급하였고, 액티비티에 할당된 직접공사비에 공사기간의 단축-지연에 따른 간접비의 증감을 반영하여 최종공사비를 추정하였다. 액티비티 기간의 변동에 따라 의존 변수인 간접비가 변동하는 특성을 고려하여 시뮬레이션 출력값들(최종공사기간들)의 통계적 특성을 정량적으로 분석하여 최종공사비를 추정하였으며, 예비할 필요가 있는 지체보상금의 정도를 정량화하였다. 기존의 결정론적 기법이 불확실성을 내재한 체 지체 보상금의 비율을 주관적으로 적용해 왔던 반면, 본 연구에서 제시된 기법은 확실성과 신뢰도를 가지고 지체보상금의 비율을 책정할 수 있도록 하는 방법론을 제시하고 있다. 하나의 예제 프로젝트가 시뮬레이션을 이용한 정량분석기법을 예시하기위해 사용되었으며, 불확실성을 내포하고 있는 액티비티 기간들이 최종공사비에 미치는 영향을 검증하기위해 시뮬레이션 모의실험을 실행하였다 자동화된 민감도분석 기법을 이용하여 액티비티 기간을 정의하는 확률분포함수의 통계적 위치를 변화시킴에 따라 최종공사기간 및 최종공사비가 어떠한 거동을 나타내는지 확인하였다. 예제로 사용된 표본 프로젝트에 내재되어있는 재무리스크에 대응하기위해 지체보상금을 어느 정도까지 보유할 필요가 있는지를 정량적으로 분석하고, 의사결정을 위해 어떻게 적용될 수 있는지를 소개한다. 본 연구에 제시된 기법은 연구자들 및 현업 종사자들에게 최종공사비 예측에있어서 액티비티 기간 변화의 확률적 영향과 이론적 의미를 밝힘으로 프로젝트 자본계획과 관련된 위기관리에 진보된 예측방법론을 제공한다.
통계적 구조물 손상진단에서 기저분포는 구조물에 손상이 없을 때 획득된 동적 응답 특성이 이루는 통계 분포이다. 일반적으로 구조물에 손상이 발생했을 때 손상에 민감한 구조물의 동적 응답 특성은 기저분포의 꼬리 부근에 주로 나타나게 된다. 최근 연구자들은 기저분포의 꼬리 부분을 정확하게 모사하기 위해 극치분포에 주목하고 있으나, 구조물 손상진단의 관점에서 극치분포의 이론적 이해에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 이 연구에서는 신뢰성 있는 통계적 구조물 손상진단을 위해 필요한 극치분포의 점근적 수렴성을 매개변수 추정법을 이용하여 규명한다. 특히, 극치 추출에 필요한 표본크기와 극치분포의 점근적 수렴성의 관계를 정량적으로 보인다. 또한, 극치분포 추정에서 표본크기와 통계적 구조물 손상진단에서 발생하는 손상오류경보 빈도에 대한 관계를 정량적으로 규명한다. 차량 이동하중을 받는 2경간 트러스 교량에서 수치해석 기법을 통해 모사된 가속도 데이터를 이용하여 제안된 기법의 타당성을 검증한다.
수공구조물 설계 및 수자원 계획에서는 목표연도 이상의 수문기상자료를 활용하는 것이 추천된다. 강우 자료의 확장을 위해 추계학적 강수 모의 모형을 활용하는데, Bartlett-Lewis Rectangular Pulse Modified Model (BLRPM)과 Neyman-Scott Rectangular Pulse Model(NSRPM)이 대표적이다. 이 모형들은 확률분포의 매개변수 조합을 통해 추정되는 통계적 모멘트와 관측값의 통계적 모멘트를 반복 비교하여 최적 매개변수를 추정한다. 그러나 상대적으로 적은 관측값을 이용하여 매개변수를 추정하는 것은 부적절하게 정의된 문제(ill-posed problem)에 해당하며, 최적화 과정에서 매개변수 추정이 어려울 뿐만 아니라, 매개변수의 변동성도 매우 크다. 또한, 일부 연구에서 드러나듯이, 모형 매개변수 추정과정에서 다양한 목적함수를 활용해도 2차 모멘트에 국한되어 있어, 극치 강수량 재현에는 한계가 있다. 따라서 본 연구는 3차 모멘트를 포함한 목적함수를 활용하여 NSRPM 매개변수를 추정하고, 기존 2차 모멘트를 이용한 매개변수 접근방법과 극치강수량 재현 측면에서 비교를 수행하였다. 그 결과, 목적함수의 왜곡도 포함 여부에 따라 1, 2차 모멘트는 큰 차이를 나타내지 않았지만, 극치강우 재현 측면에서는 왜곡도를 포함한 경우가 포함하지 않은 경우보다 개선된 결과를 나타냈다.
본 논문은 원자력발전소(원전) 사고에 의한 조기사망의 사회적 비용을 추정하기 위해 조건부가치측정법(Contingent Valuation Method, CVM)을 이용하여 통계적 생명가치(Value of a Statistical Life, VSL)를 추정한다. VSL 추정치는 약 35억 5천만 원이다. 이에 세계 원전 역사상 발생한 모든 사고 사망자수 약 181만 명을 곱하여 추정한 사회적 비용은 1,952조 원으로서 한국의 2022년 실질 GDP에 비견되는 수준이다. 연평균 조기사망자수와 사회적 비용은 각각 26,000명과 28조 원이다. 1987~2021년간 세계 화력발전소의 사고와 대기오염물질 배출로 인해 발생한 조기사망의 사회적 비용 추정치는 26,919조 원인데, 이는 미국의 2021년 GDP 규모에 상당하는 규모로서 9조 원을 기록한 원전의 약 3,000배에 달한다. 2021년 한 해만 보더라도, 화력발전소의 사회적 비용은 1,075조 원에 달하지만, 원전은 2,920억 원에 불과하다. 한국의 경우, 2050 탄소중립 정책의 영향으로 재생에너지 발전 비중이 증가할 것이므로, 화력발전 대비 원자력발전 비중을 증가시키는 에너지믹스를 제안한다. 본 논문은 또한 효율적인 에너지 정책을 담보하기 위해 CVM을 이용한 VSL 추정 연구를 지속적으로 축적할 필요가 있음을 강조한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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