• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.42 no.4
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• pp.331-341
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• 2009

In this study, we compared the observed information matrix with the Fisher information matrix to estimate the uncertainty of maximum likelihood estimators of the generalized logistic (GL) distribution. The previous literatures recommended the use of the observed information matrix because this is convenient since this matrix is determined as the part of the parameter estimation procedure and there is little difference in accuracy between the observed information matrix and the Fisher information matrix for large sample size. The observed information matrix has been applied for the generalized logistic distribution based on the previous study without verification. For this purpose, a simulation experiment was performed to verify which matrix gave the better accuracy for the GL model. The simulation results showed that the variance-covariance of the ML parameters for the GL distribution came up with similar results to those of previous literature, but it is preferable to use of the Fisher information matrix to estimate the uncertainty of quantile of ML estimators.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.28 no.6B
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• pp.723-729
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• 2008

Confidence intervals of growth curves are calculated to assess the uncertainty of index flood method as a regional frequency analysis. The asymptotic variance of quantile estimator for the generalized logistic distribution is introduced to evaluate confidence intervals. In addition, the variances of at-site frequency estimator and regional frequency estimator are used to evaluate an efficiency index. The efficiency indexes for 14 homogeneous regions based on 378 stations show that index flood method estimators are more efficient than at-site frequency estimators. It is shown that the number of sites in a region needs to be limited for regional gain.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2001.05a
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• pp.140-145
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• 2001

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.30 no.5
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• pp.775-791
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• 2017

We frequently encounter binary data in real life. Logistic, Probit, Cauchit, Complementary log-log models are often used for binary data analysis. In order to analyze binary data, Liu (2004) proposed a Robit model, in which the inverse of cdf of the Student's t distribution is used as a link function. Kim et al. (2008) also proposed a generalized t-link model to make the binary regression model more flexible. The more flexible skewed distributions allow more flexible link functions in generalized linear models. In the sense, we propose a binary data regression model using skewed generalized t distributions introduced in Theodossiou (1998). We implement R code of the proposed models using the glm function included in R base and R sgt package. We also analyze Pima Indian data using the proposed model in R.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.758-763
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• 2006

Statistical concepts and methods are routinely utilized in a number of design and management problems in engineering hydrology. This is because most of hydrological processes have some degree of randomness and uncertainty. Thus, the concepts of risk and uncertainty are commonly utilized for designing and evaluating hydraulic structures such as spillways and dikes. Therefore, in this study, uncertainty analysis considering the variance of design floods is performed to evaluate the uncertainty of the hydrologic risk of flood related hydraulic structures using frequency analysis.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.33 no.1
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• pp.107-114
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• 2020

Extreme value distributions have often been used for the analysis (e.g., prediction of return level) of data which are observed from natural disaster. By the extreme value theory, the block maxima asymptotically follow the generalized extreme value distribution as sample size increases; however, this may not hold in a small sample case. For solving this problem, this paper proposes the use of a log-logistic (LLG) distribution whose validity is evaluated through goodness-of-fit test and model selection. The proposed method is illustrated with data from annual maximum earthquake magnitudes of China. Here, we present the predicted return level and confidence interval according to each return period using LLG distribution.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.169-173
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• 2006

일반적으로 확률수문량을 산정하기 위해서는 수문자료에 대해 빈도해석을 실시한 후 확률수문량을 산정하게 된다. 재현기간이 커질수록 확률분포형에 따라 확률수문량의 값은 많은 차이를 나타내므로 적정 확률분포형의 선정은 매우 중요하다고 할 수 있다. 적정 확률분포형의 선정은 객관적인 기준에 의해 이루어져야 하나, 적정 확률분포형의 선정에 있어 명확한 기준이 마련되어 있지 않아 실무에서 확률수문량을 산정할 때 많은 어려움을 겪고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 적정 확률분포형의 선정기준으로 제시되어 있는 검정통계량을 이용한 방법의 적용성을 비교 검토하고자 한다. 이를 위해 우리나라에서 널리 사용되고 있는 Gumbel, GEV 분포형과 Weibull, Generalized logistic 분포형을 선택하고 각각의 분포형에 대해 자료의 크기별 모의를 통해 자료를 발생시킨 후 빈도해석을 수행하고, 적합도 검정 단계에서 산출되는 검정통계량을 비교하여 적정 확률분포형을 선정하여 적용성을 검토하고자 한다. 결과적으로 자료 발생에 이용된 분포형과는 관계없이 자료수가 작을수록 2변수 gamma, 자료수가 많을수록 5변수 Wakeby가 제일 많이 선정되는 것으로 나타났으며, Gumbel, GEV, generalized logistic 분포형의 경우는 대체로 자료의 수가 많아질수록 선정되는 빈도가 많은 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.1522-1526
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• 2007

최근 영국의 Institute of Hydrology에서는 Generalized logistic (GL) 분포형을 홍수빈도해석시 GEV 분포형을 대체하는 분포형으로 추천한 바 있으며, 그로 인해 GL 분포형의 사용이 증가하고 있는 추세이다. 하지만 아직 그 사용빈도에 반하여 분포형 자체의 특성, 그 중에서도 확률홍수량의 근사적 분산에 관한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 따라서 본 연구에서는 최우도법을 이용하여 GL 분포형의 확률홍수량에 대한 근사적 분산에 관한 연구를 수행하였으며, 이를 표본 크기, 재현기간, 매개변수들의 함수로 나타내었다. 또한 확률홍수량의 근사적 분산의 적용성을 검토하기 위해 Monte Carlo 모의실험을 수행하였으며, 모의실험은 형상 매개변수$(\beta)$가 $\pm0.5$이면 gamma function으로 인하여 표본 크기에 관계없이 분산값이 무한대에 가까워지므로 형상매개변수의 범위는 $-0.5{\leq}{\beta}{\leq}+0.5$로 제한하였다. 모의결과 최우도법에 의해 계산된 분산식은 형상매개변수 $-0.25{\leq}{\beta}{\leq}+0.5$의 범위에서 비교적 잘 맞는 것을 확인할 수 있었으며, 기존에 알려진 대로 표본크기가 크면 클수록 정확해지는 것을 알 수 있다. 또한 표본크기가 작은 경우 형상매개변수 전 범위에서 정확도가 떨어지는 것을 확인할 수 있으며, 최우도법의 경우 표본크기가 작은 경우를 제외하고 $-0.25{\leq}{\beta}{\leq}+0.5$ 범위에서 quantile 산정시 quantile이 약간 과다추정되는 경향이 있는 것을 알 수 있으며, 이는 분산이 과다 추정되는 결과를 초래하며 이로 인해 해석해보다 약간씩 큰 값을 나타내는 것으로 판단되었다..이 극단적인 선정적인 폭력성에 탐닉하게 되는 경향이 있다. 현실은 결코 아름답지 못하고, 행복하게 살 수 없다는 것에 대한 깨달음에서 기인한다. 욕구불만의 강도가 심해질수록 폭력성은 더욱 강하게 나타나는데 개인에게서 뿐만 아니라 가족, 동료, 사회 단체나 종교, 국가간에도 집단적으로도 발생하게 된다. 사회적으로 볼 때 폭력은 용인되는 것이 아니므로 도덕적으로 절제를 하거나 상대방과 적절한 타협과 조정을 필요로 한다. 그러나 절제의 한계를 넘어선다고 생각되거나, 조정의 노력이 불가능하거나, 실패했을 때 폭력적인 행동으로 나타나게 된다. 리차즈(I.A Richards)는 분노와 공포는 일단 겉잡을 수 없는 경향이 있다고 하면서 오늘날 폭력에 대한 요구가 일상의 정서 생활에 있어, 억압을 통한, 빈곤함을 반영하고 있지 않은지 생각해봐야 할 것이라고 충고한다. 조성 가이드라인(안)을 제시하였다.EX>$\ulcorner$세종실록$\lrcorner$(世宗實錄) $\ulcorner$지리지$\lrcorner$(地理志)와의 비교를 해보면 상 중 하품의 통합 9개소가 삭제되어 있고, $\ulcorner$동국여지승람$\lrcorner$(東國與地勝覽) 에서는 자기소와 도기소의 위치가 완전히 삭제되어 있다. 이러한 현상은 첫째, 15세기 중엽 경제적 태평과 함께 백자의 수요 생산이 증가하자 군신의 변별(辨別)과 사치를 이유로 강력하게 규제하여 백자의 확대와 발전에 걸림돌이 되었다. 둘째, 동기(銅器)의 대체품으로 자기를 만들어 충당해야할 강제성 당위성 상실로 인한 자기수요 감소를 초래하였을 것으로 사료된다. 셋째, 경기도 광주에서 백자관요가 운영되었으므로 지방인 상주지역에도 더 이상 백자를 조달받을 필요가 없이, 일반 지방관아와 서민들의

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.764-768
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• 2010

수자원의 근간이 되는 빗물의 효율적 사용을 위하여 최근 우리나라도 빗물이용시설(Rainwater Harvesting System, RHS)이 많이 도입되고 있는 실정이다. 이런 RHS의 효율적인 설계 및 유지 관리를 위해서는 해당 건물의 물 사용량과 집수되는 빗물의 양이 고려된 적정 저류용량 산정이 필수이다. RHS의 적정 저류용량 산정을 위해서는 강수량에 따른 저류용량과 부족량간의 확률적 관계를 제시하는 것이 중요하다. 이에 강우와 물 사용량의 실측값을 이용하여 저류용량에 따른 부족률을 도출하는 모의모형을 구축하였으며, 그 결과를 통하여 저류용량과 부족률간의 관계를 확률 분포로 제시하였다. 적용대상은 서울대학교 34동이며 적합 확률분포로는 Generalized Logistic 분포임을 검증하였고 재현기간에 따른 저류용량별 부족률을 제시하였다. 그 결과 $18m^3$ 이상의 저류용량을 가지는 RHS 설치는 재현기간을 막론하고 효율성이 없음을 판단하였다. 본 연구를 통해 구축된 모의 모형과 재현기간에 따른 저류용량별 부족률은 RHS의 설계와 의사결정에 관련된 이 해당사자들의 직관적 판단 도구로 활용이 가능할 것이다. 향후, 좀 더 신뢰성 있는 자료를 산정하기 위해서는 일강우량에 따른 일화장실 물사용량의 실측자료를 모의 모형에 적용시켜야 할 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.321-325
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• 2007

3개의 매개변수(location, scale, shape)로 이루어진 GEV와 GLO 분포는, 미국의 공식적인 홍수빈도 분포인 Log Pearson Type III와 함께 수문분야에서 중요한 위치를 차지하고 있다. 본 연구에서는 Monte Carlo 실험을 이용하여 GEV와 GLO 분포에서 서로 다른 두 지점의 유출량 자료를 생성하여 L-CV(L-moment Coefficient of Variation; $\tau_2$)와 L-CS(L-moment Coefficient of Skewness; $\tau_3$)를 추정하였으며, L-moment 추정값들 간의 교차상관$(\tau_2-\tau_2,\;\tau_3-\tau_3,\;\tau_2-\tau_3)$과 유출량 자료간의 교차상관의 관계를 Simple Power 함수를 이용하여 유도하였다. 실험 과정에서 GEV와 GLO 분포가 비현실적인 음수 유출량을 생성하여, 실험 결과에 큰 영향이 있음을 확인하여, 두 분포에서 생성된 유출량 자료에서 음수값을 제외한 GEV+와 GLO+ 분포를 이용하여 관계식을 유도하고 이를 GEV와 GLO 분포의 결과와도 비교하였다. 본 연구에서 도출된 관계식은 향후 Generalized Least Square 회귀식을 이용하여 홍수분포의 지역 매개변수를 추정하기 위해 활용성이 클 것으로 기대한다.