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.
일반적으로 자료의 효과 연속형인 경우 분산분석과 이산형인 경우 분할표 카이제곱 검정을 통계적 분석방법으로 사용한다. 다차원의 자료에서는 계층적 구조의 분석이 요구되어지며 자료간의 인과관계를 나타내기 위해 통계적 선형모형을 채택하여 분석한다. 선형모형의 구조에서는 자료의 정규성이 요구되어지며 일부 자료에서는 비 선형모형을 채택할 수도 있다. 특히, 설문조사 자료 구조는 문항의 특성상 이산형 자료의 형태가 많아 모형의 조건에 만족하지 않는 경우가 종종 발생한다. 자료구조의 차원이 높아질수록 인과관계, 교호작용, 연관성분석 등에 다차원 범주형 자료 분석 방법을 사용한다. 본 논문에서는 확률분포의 계산을 이용한 베이지안 네트워크 모형이 범주형 자료 분석에서 분석절차를 줄이고 교호작용 및 인과관계를 분석할 수 있다는 것을 제시하였다.
열펌프의 고장감지 및 진단을 위하여 측정값에 대한 분석은 필수적이다. 열펌프의 고장감지는 열전대 등의 온도센서로 수행되는데, 재연성과 센서자체의 오차에 의해 시스템의 정상상태 측정값들은 통상 백색 노이즈의 형태로 존재한다. 고장감지 및 진단시스템을 구축하기 위하여 이상적인 정상상태를 정의하는 기준모델을 추출하게 되는데, 실제 측정값과 모델에 의한 기대값은 수학적 편차, 즉 잔차가 필연적으로 존재하게 된다. 이러한 잔차는 운전조건에 따라 변화하며, 다양한 불확실도를 포함한 확률분포를 갖게 된다. 본 연구에서는 온도센서를 활용하여 정상상태 진단을 수행하고 이를 기반으로 기준모델을 도출하였다. 이후 실측값과 기준모델과의 잔차를 통계적으로 분석하여 고장여부를 판단하는 경계값을 산출하였다. 본 분석에 의하여 열펌프의 고장감지 및 진단시스템의 개발을 위한 불확실도와 경계값을 통계적으로 계산함으로써 진단결과의 확률적 신뢰성을 보장할 수 있는 방법론을 제공하였다.
최근 모바일 기기가 발전함에 따라 사용자의 위치 수집 및 분석 방법에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 사용자의 위치분석 방법 중 궤적 데이터 마이닝은 사용자의 궤적을 바탕으로 의미 있는 정보를 추출하기 위해 사용된다. 궤적 데이터 마이닝을 수행하기 위해서는 사용자의 GPS 궤적을 분석하여 Stay Point를 추출하는 과정이 선행되어야 한다. 기존의 Stay Point 추출 알고리즘은 두 가지의 임계값이 필요하며 해당 임계값들은 사용자가 임의로 설정함으로써 알고리즘의 신뢰도가 떨어지고, 실내에서 머문 지점과 실외에서 머문지점에 대한 구분이 없기 때문에 Stay Point 위치의 모호성이 높아지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 통계적 분석방법을 이용하여 SP를 추출하는 방법을 제안한다. 제안 알고리즘은 가우시안 확률분포를 사용하여 실내와 실외 SP를 각각 추출함으로써 SP 위치의 모호성을 개선하였다. 또한, 사용자가 임의로 설정하는 임계값이 없기 때문에 알고리즘의 신뢰도를 향상시켰다.
본 논문에서는 직교 위상 수신기에서 발생하는 동상 성분 채널과 직교 성분 채널간의 이득과 위상 불평형의 추정문제를 다룬다. 즉, 자동 보정 기능을 가지는 직교 위상 수신기에서의 백색 Gaussian 잡음을 고려한 통계적인 특성 분석을 통하여 제안된 알고리즘에 의한 추정값이 점근적으로 비편향 최소 분산 추정(asymptotically minimum-variance unbiased estimate) 특성을 가짐을 보여준다. 이를 위하여 먼저 자동 보정 알고리즘에서 사용하는 샘플링 값들에 대한 통계적인 특성을 구하고, 이 샘플 값들의 함수의 형태로 구해지는 이득과 위상 불평형 추정값들의 통계적인 특성을 분석하기 위해 추정값들의 확률분포함수를 구한다. 이를 기반으로 평균 함수 및 분산 함수를 계산하여 추정값들이 비편향 최소 분산 추정 특성을 나타냄을 확인한다.
본 논문에서는 극치수문자료의 경향성 분석 개념을 소개하고 이를 빈도해석과 연계시켜 해석하는 방법론을 제시하고자 Gumbel 극치분포를 기반으로, 시간변화에 의한 수문빈도 특성 변화를 모의할 수 있는 Bayesian 모형을 구성하였다. 사후분포의 매개변수는 깁스표본법에 의한 Markov Chain Monte Carlo Simulation을 통해 추정하였으며, 이를 통해 경향성을 고려한 확률강우량과 불확실성 구간을 추정하였다. 또한 경향성을 고려한 확률강우량이 현재 알려진 확률강우량을 초과할 확률을 통해 동적 위험도 해석과정을 소개하였으며, 현재의 경향성에 대해서 시간에 따라 연속으로 추정된 확률밀도함수를 비교하여 수문학적 위험도가 증가할 수 있음을 모의결과를 통해 확인하였다. 이와 더불어 단순히 경향성의 존재여부를 확인하는데 그치지 않고 사후분포를 통해서 통계적 추론을 수행함으로써 경향성에 대한 통계학적인 유의성을 정량적으로 평가할 수 있었다.
본 논문에서는 연속형 최적화 문제를 위한 타부 탐색에서 후보 해를 생성하기 위해 사용되는 정규 분포의 단점을 보완하기 위하여 코시 확률 분포에 기초한 후보 해 생성 방법을 제안하였다. 코시 확률 분포는 평균 및 분산 등이 무한대인 확률 분포이며, 분포의 꼬리 부분의 확률이 정규 분포에 비하여 상대적으로 크다. 따라서 코시 분포를 사용하면 변수의 변화가 큰 후보 해가 생성될 확률이 높기 때문에 보다 넓은 변수 공간을 탐색할 수 있는 장점이 있다. 코시 확률 분포를 사용한 타부 탐색의 성능을 기존의 정규 분포를 사용한 방법과 비교 분석하기 위하여 실변수 함수로 구성된 벤치마킹 문제에 적용하여 실험을 실행하였다. 실험 결과를 통해 볼 때, 실험에 사용한 모든 함수에 대하여 코시 분포를 사용한 방법이 보다 나은 결과를 나타냈으며, 또한 통계적 가설 검정을 통하여 코시 확률 분포의 우수성을 입증하였다.
진난수발생기(TRNG)의 통계적 난수성을 평가하는 대표적인 방법으로 미국 NIST의 SP 800-90B와 독일 BSI의 AIS.31을 들 수 있다. 본 논문에서는 현재 국제 표준화 작업이 진행 중인 독일 BSI의 AIS.31에 집중하여 세부 내용을 분석한다. AIS.31 문서에 나타나 있는 통계적 검정 방법들을 확률론적으로 면밀히 분석하여 각 통계량의 분포와 그 의미를 밝혀내고, 유의수준과 표본수열의 길이에 따른 검정 통과 기준을 제시함으로써 AIS.31을 일반화한 결과를 도출한다. 또한, AIS.31에서는 정확히 기술하고 있지 않은 검정의 반복 시행 결과들에 대해 신뢰구간 개념을 적용한 최종 통과 기준을 제안하고, 적절한 시뮬레이션을 통하여 본 논문의 분석 결과에 대한 유효성을 확인한다.
절리 방향은 절리 크기 및 밀집도와 더불어 암반 사면 및 터널과 같은 암반구조물의 안정성에 영향을 미치는 중요한 기하학적 속성이다. 이와 같은 절리 기하학적 속성들에 대한 통계 모델링은 암반공학적 문제에 대한 확률론적 접근법을 제공할 수 있다. 암반 공학적 문제의 확률론적 모델링의 결과는 어떠한 통계 모델을 선택하느냐에 따라 많은 영향을 받는다. 따라서 , 절리 방향성 자료에 대한 대표적인 통계 모델을 정의하고 각 모델에 대한 분석적 검증과 자료의 통계적 특성에 기초한 모델링 과정의 정립은 매우 중요하다. 이에 본 연구에서는 회전대칭성 모델인 Fisher 분포와 회전 비대칭성 모델인 이변량 정규분포 모델에 대한 통계량 추정 및 검증에 대한 이론적 방법론에 대해 검토하고 , 암반 절리계 모사 및 위험도 분석에 유용하게 사용할 수 있는 인공자료 발생기 알고리즘을 제안하였다.
본 연구에서는 실제 대학의 소규모 강좌에서 확률과 통계에 대한 수강생들의 이해도를 쉽고 빠르게 분석하기 위한 방법을 제안한다. 95명의 이공계 대학생을 대상으로 확률과 통계에 대한 컴퓨터 기반 검사를 시행하였다. 학생들의 응답을 Robust PCA와 가우시안 혼합 모델을 사용하여 7개의 군집으로 나눈 뒤, 각 군집 별로 주제별 성취도를 분석하였다. 상위권 군집은 통계적 추정을 제외한 다른 주제들에 대해서 대체로 높은 성취도를 보였으며, 저성취 군집들은 서로 다른 주제에 대해서 강약점을 보였다. 제안하는 기법은 기존에 널리 쓰이는 PCA를 사용하여 차원 축소 후 군집 분석을 수행한 것 보다 각 군집들의 특성이 더 분명하게 나타냈다. 이는 각 군집 별 특징에 따른 개별화된 학습 전략을 개발하는 데 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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