직립 케이슨 방파제에 대한 기존의 성능설계법은 임의의 시간 동안의 평균활동량을 산정하지만 허용활동량을 최초로 초과하는 사건의 발생확률(최초통과확률)은 계산하지 못한다. 설계자는 구조물이 최초로 피해를 입을 확률에 대한 정보를 구조물의 설계 단계뿐 아니라 관리 및 운영에서도 필요로 한다. 따라서 본 연구에서는 케이슨 활동의 최초통과확률을 산정하기 위해 확률과정에 기반한 시간의존 신뢰성 설계법을 개발하였다. 방파제의 활동을 일으키는 폭풍파는 발생 시간과 강도의 임의성의 특징이 있기 때문에 Poisson spike process를 사용하여 케이슨 활동을 정식화할 수 있다. 여기서 방파제의 활동을 일으키는 폭풍파의 발생률은 활동량분포함수와 폭풍파의 평균발생률로 표현된다. 성능설계법으로 모의된 이들은 설계변수들의 다변량 회귀함수로 나타내진다. 결과적으로 활동량분포함수와 폭풍파의 평균발생률은 유의파고, 케이슨 폭, 수심의 함수로 표현되어 케이슨 활동에 대한 최초통과확률을 손쉽게 산정할 수 있다.
벌점화 추정 기법 중 adaptive LASSO 방법은 모형 선택과 모수 추정을 동시에 할 수 있는 유명한 방법으로 이미 정상 자기회귀모형에서 연구된 적이 있다. 본 논문에서는 이를 확장하여 확률보행과정과 같은 비정상 자기회귀모형에서 adaptive LASSO 추정량이 갖는 성질을 모의실험을 통해 연구하였다. 다만 비정상 자기회귀모형에서는 단위근의 존재 여부를 판단하는 것과 모형의 차수를 선택하는 것이 가장 중요하므로, 이를 위해 원 자기회귀모형이 아닌 ADF 검정에서 고려하는 회귀모형으로 변환하여 adaptive LASSO를 적용하였다. 일반적으로 Adaptive LASSO를 적용할 때 조절모수의 선택이 가장 중요한 문제이며, 본 논문에서는 교차검증, AIC, BIC 세 가지 방법을 이용하여 조절모수를 선택하였다. 모의실험 결과를 보면, 이 중에서 BIC가 최소가 되도록 선택한 조절모수에 대응되는 adaptive LASSO 추정량이 단위근의 존재 여부를 잘 판단할 뿐만 아니라 자기회귀모형의 차수 또한 비교적 정확하게 선택함을 확인할 수 있다.
본 연구에서는 관측자료에 나타난 Clark 단위도의 매개변수를 검토하고 그 변동성을 평가하였다. 강우-유출과정에 영향을 미치는 유역 및 기상 특성인자들을 확률밀도함수로 정량화하였고, 유역의 집중시간 및 저류상수를 호우사상의 특성 및 유역의 조건을 고려하여 다변량 회귀분석을 실시하였다. 이를 Monte Carlo 모의기법에 적용하여 유역평균 저류상수 및 집중시간에 대한 신뢰구간을 추정하였다. 또한 신뢰구간을 좁히기 위한 방안으로 관측된 집중시간 및 저류상수를 Bootstrap 기법으로 처리하였다. 그 결과 유역을 대표하는 유출특성의 결정에는 관측 강우-유출사상의 수가 어느 정도 확보된다고 하더라도 여전히 높은 불확실성을 피하기 힘들다는 것이다. 집중시간의 경우는 그 분포가 상당히 왜곡된 형태여서 단순한 산술평균은 상당히 왜곡된 추정치를 제시할 가능성이 높다. 단순히 관측치를 이용한 경우보다 Monte Carlo 모의기법에 의한 경우 신뢰구간이 2-3배정도 좁게 나타났다. 어느 정도 신뢰도 있는 집중시간 및 저류상수의 추정을 위해서는 최소 10여개 대략 20개 정도 이상의 호우사상이 필요할 것으로 판단된다. 본 연구의 목적은 주어진 유역을 대표할 수 있는 집중시간 및 저류상수를 결정하고자 하는 것이다. 따라서 본 연구에서의 방법론을 적용하여 관측자료가 존재하는 다양한 유역에서의 집중시간 및 저류상수를 결정하고, 이를 지형인자 유역특성을 고려하여 회귀분석하는 경우 보다 정도 있는 경험식의 개발도 가능할 것이다.
본 논문은 전국과 시도별 출산율의 관계를 규명하는 세 가지 통계적 모형을 비교한다. 세 모형은 10년간 평균 연령별 누적출산율의 Gompit변환 자료를 대입한 회귀모형, 연령별 출산율 자료 변환 없이 원자료를 적용한 회귀모형, 그리고 확률과정 관점에서 불안정한 연령별 출산율 시계열을 적합할 경우 고려할 수 있는 공적분 모형이다. 본 논문은 전국과 지역간 비정상성 출산율의 관계를 도출하고자 할 때 다음을 제안한다. 전국과 지역 출산율의 공적분 관계식를 선행적으로 도출한다. 더 나아가 이 관계가 유의하지 않으면 변환 없는 원자료를 활용한 회귀모형 접근으로 전국과 시도별 출산율 관계를 살펴보는 것을 제안한다. 또한 Gompit 변환 자료를 대입한 회귀모형 방법은 출산율이 다른 방식과 비교해 과대추정되는 결과가 도출되었다. 끝으로 서울, 부산, 대구, 인천, 광주, 대전, 경기는 2025-2030년까지 타 지역과 다르게 합계출산율이 1.0명 이하로 예측되므로 시급하고 효율성 있는 출산율 제고정책이 필요하다고 판단된다.
본 연구는 국내 문헌정보학분야의 대표적인 4개 학술지에 2001부터 2004까지 발표된 792편의 연구논문 중 추론통계를 사용한 86편의 연구논문에서 활용한 데이터 수집방법과 추론통계기법을 비평적으로 고찰하였다. 표집방법별로 그리고 신뢰도검사와 가설과 모형의 검정에 사용된 통계기법별로 대표 연구논문을 소개하고, 사용된 기법으로 데이터를 수집하고 분석하는 과정에서 보인 문제점들을 논의하였다. 분석된 연구에서 표집방법으로는 확률표집보다는 비확률표집이 주로 사용되었으며, 질문지를 이용하여 데이터를 수집한 연구의 평균응답률은 74.47%로 분석되었으나, 응답률이 낮을 경우 무응답으로 인한 표집과정의 오류를 밝히려는 노력은 부족한 것으로 파악되었다. 추론통계기법 중 특히 신뢰도검사, 교차분석, 다중회귀분석, 요인분석, 다차원척도를 사용하는데 문제가 있는 것으로 분석되었다.
본 연구에서는 통계적 방법으로 도출된 장기 기상예측정보를 이용하여 유역에서의 유출량 전망 가능성을 검토하였다. 먼저 한강권역의 월 강수량과 기온에 대해 글로벌 기후지수와의 원격상관성을 기반으로 다중회귀모형 기반의 통계적 예측모형을 구성하여 미래기간(1~12개월)에 대한 월 단위 기상예측정보를 도출하였다. 월 단위로 도출된 강수량과 기온은 통계적 상세화 기법을 통해 한강권역 주요 ASOS 관측소 지점별로 일 단위 강수량과 기온자료로 변환하였으며, 상세화된 일 자료를 유역모형인 SWAT의 입력자료로 활용하여 경안천 유역의 미래기간에 대한 유출량을 도출하였다. 유출량 예측성을 평가하기 위하여 과거기간(2003~2021년)을 대상으로 관측유출량과 예측기상정보로부터 산출된 예측유출량을 비교하였다. 각 월별로 예측된 유출량의 중앙값과 관측값의 적합도를 분석한 결과, PBIAS는 -5.2~-2.7%, RSR은 0.79~0.91, NSE는 0.34~0.38, r은 0.59~0.62로 강수량 및 기온의 예측성에 비해 낮게 나타났다. 전 기간에 대해 월별로 분석한 예측결과에 대한 3분위 확률은 5월, 6월, 7월, 9월, 11월은 평균 42.8%로 예측성이 충분한 것으로 나타났으나, 나머지 월에서의 평균 예측성은 17.3%로 매우 낮게 나타났다. 상세화된 기상정보를 이용하여 유역모델링을 통해 산정한 유출량에 대한 전망 결과는 기상예측결과에 비해 상대적으로 예측성이 낮은 것으로 분석되었다. 이는 관측값 자체에서 나타날 수 있는 불확실성에 기인할 수도 있으며, 유출량에 지배적인 영향을 주는 강수량의 예측성에 대한 문제가 유역 모델링 과정에서 증폭되어 나타나는 문제일 수도 있다. 또한 지점별 일 자료로 상세화되는 과정에서의 불확실성, 우리나라 여름철 유출량 변동성 등 여러 가지 요인이 복합적으로 영향을 주어 나타나는 것으로 생각된다. 향후 다양한 대상유역에 대한 검토와 기상예측모형의 보완, 상세화 과정에서의 불확실성 해소 등을 통해 예측성을 개선할 계획이다.
기후시나리오는 시 공간 해상도가 낮아 결과를 직접적으로 활용하기에는 한계가 있다. 따라서 국내외적으로 지역기후모형(RCM)을 통해 고해상도 기후시나리오를 생산하여 각 분야의 영향평가 시 활용하고 있다. 그럼에도 불구하고 기후모형이 갖는 한계로 인하여 시나리오는 관측자료에 비해 과소모의되는 경향이 발생하기 때문에 이를 고려할 수 있는 편의보정 과정이 필요하다. 하지만 국내 외적으로 여러 편의보정기법이 존재하며, 편의보정기법 선정에 따라 최종 평가 결과에 영향을 미칠 수 있다. 특히 수문 분야에서 활용하기 위해 기후시나리오 중 가장 중요한 요건은 일단 관측치의 월 및 계절별 변동성이 잘 반영되는 가이며, 두 번째는 극한 사상(high, low)을 얼마나 잘 모의하여 홍수와 가뭄을 평가하는데 용이한 가이다. 따라서 본 연구에서는 기존 편의보정 기법의 불확실성을 평가하고, 이를 통해 수문학적 활용을 위한 고해상도 기후시나리오의 편의 보정 기법을 제안 및 적용성 평가를 수행하고자 한다. 기존 편의보정기법의 적용성을 평가하기 위해 Change factor method, Quantile mapping, Weather Generator 등을 이용하였다. 이를 위해 역학적으로 상세화된 기후시나리오와 기상청 관할의 기상관측소의 최고기온, 최저기온, 평균기온, 강수량 등의 기후 자료를 수집하였다. 평가를 위해 선정한 관측소 지점은 1951년부터 강수 및 기온 자료가 존재하는 기상청 관할 기상관측소를 토대로, 지역적인 평가를 위해 최종적으로 서울, 강릉, 대구, 부산, 목포, 광주, 전주, 울산, 추풍령을 선정하였다. 이 중 1956~1980년을 과거기간으로 1981~2005년를 미래기간으로 가정하고, 편의 보정 기법 적용하여 기온과 강수량의 통계적 특성을 비교 분석하였으며 평가결과, 편의보정 기법의 따른 한계점들을 도출하였다. 한계점들을 개선하기 위해 본 연구에서 제안한 편의 보정기법은 강수량을 크게 3단계(극한 호우사상, 강수일수, 평균 표준편차 보정)로 나누어 편의보정을 실시하는 것으로 극한 호우사상을 위해서는 연최대치 계열을 이용한 회귀식을 이용하여 보정하였고, 비초과확률을 이용하여 RCM 결과값의 강수일수를 보정하였다. 최종적으로 나머지 강수시나리오에 대해서 평균과 표준편차를 보정하여 최종시나리오를 생산 및 적용성을 평가하였다. 평가 결과, 기존 편의보정기법의 단점을 극복할 수 있었으며, 이를 통해 향후 수문학 분야에 적용하여 신뢰성 있는 기후변화 영향평가를 수행될 수 있을 것이다. 제안한 편의보정 기법 및 평가 결과에 대한 자세한 내용은 발표 시 제시하고자 한다.
2차원 전기영동 영상 분석 프로그램의 반점 검출 단계에서 해결해야할 문제점 중에 하나는 잡영 제거의 문제이다. 전처리과정에서 처리되지 않고 남은 잡영은 영역분할 결과 과분할되는 문제를 낳는다. 과분할된 배경 영역을 구분하고 제외시키기 위해서 일정한 밝기 이상의 영역을 제거하는 고정 문턱값을 사용하여 영역을 제거하면, 육안으로는 보이지 않으나 중요한 기능을 하는 미량의 단백질을 나타내는 반점들이 제외될 수도 있다. 제안 기법은 영역분할 후에 영역들의 첨도의 평균 곡선을 지수함수에 회귀분석하여 매개변수를 구한 다음, 오차의 확률분포에 따라서 매개변수들로 문턱값을 구하여 적용한다. 오차의 확률분포에 따르면 문턱값 적용의 신뢰도는 99.85%이며, 제안기법을 실험 영상으로 실험한 결과로써 적응적 문턱값 결정 기법이 정확함을 보인다.
농촌생활지표조사는 2000년부터 농촌자원개발연구소에서 매년 실시하는 조사로서 통계청 승인통계이다. 본 연구에서는 2005년 농촌생활지표조사에 사용된 원자료를 이용하였다. 원자료에 대한 에디팅 과정을 거친 후 무응답이 포함된 개체를 제거하여 얻어진 1,582 가구를 대 상으로 하였으며 총 146문항 중에서 최종 선택되어진 15문항을 증심으로 무응답 대체를 실시하였다. 실험에 사용된 대체법과 각 대체법의 효율성은 자료의 종류에 따라 다르게 적용되었다. 먼저 연속형 자료에 대해서는 평균대체, 회귀대체, 수정된 그레이 기반 k-NN 대체(DU, DW, WU, WW) 방법을 사용하여 무응답을 대체하고 RMSB를 이용하여 실험결과를 비교하였으며, 범주형 자료에 대해서는 최빈값 이용, 확률 대체, 조건부 최빈간 이용, 조건부 학률 대체, 단순 임의 핫덱 대체 방법을 사용하여 무응답을 대체하고 정확도(Accuracy)를 이용하여 실험 결과를 비교하였다. 실험 결과에 의하면 연속형 자료에 대해서는 회귀대체 또는 그레이 기반 k-NN 대체가 적절하고, 범주형 자료에 대해서는 핫덱 대체가 가장 적절한 것으로 나타났다.
본 연구는 우리나라에서 하나의 발명이 유효한 특허권으로 확정되는 과정에서 나타나는 두 가지 분쟁 형태, 즉 결정계(ex parte)와 당사자계(inter parte)를 대상으로 하여 분쟁에서의 승리에 영향을 미치는 요인에 대한 분석을 한 최초의 논문이며 기업, 소송, 대리인, 특허차원에서의 특성들을 설명변수로 구성하여 2단계 프로빗 회귀분석을 하였다. 분석모형에 따르면, 상대적 심판제기율, 심판제기까지 걸린 시간, 대리인 교체, 복수(複數) 대리인 등에서 결정계와 당사자계간에 평균 한계효과(average marginal effect)의 차이가 나타났다. 결정계의 경우 이들 변수가 승소확률을 낮추는 요인이 되지만, 당사자계의 경우 반대로 승소 확률을 높이는 요인으로 작용하였다. 그런데, 결정계와 당사자계 모두에서 특허를 출원한 대리인의 경험이 많을수록 승소확률을 낮추는 역설적인 결과가 나타났다. 그러나, 이는 대리인의 경험이 많을수록 심판제기 확률이 높아지는 표본선택(sample selection)의 효과가 이미 반영되어 있기 때문이며, 대리인 경험의 전 범위에 적용할 수는 없을 것이다. 특허의 가치를 나타내는 청구항수는 승소확률을 높이는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 자연인인 특허대리인에 한정하였고, 특허대리인의 경험을 출원대리에 한정하였으나, 앞으로 소송대리의 경험, 특허법인 차원에서의 특성자료, 더 나아가 특허인용 자료와 연결이 된다면 많은 추가적인 연구주제들이 파생될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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