본 연구는 수도권지역 대기오염 측정망의 오염물질별 연평균 오염도 측정치를 이용하여 최근 10년간의 수도권내 대기오염도의 공간적 분포 및 그 변화를 분석하였다. 분석을 위해 커널확률밀도함수를 추정하고, 또한 지니계수와 엔트로피계열의 불평등지수를 계측하였으며, 분석기간중 오염도의 공간적 분포 변화에 대한 통계적 검정을 실시하였다. 분석결과 최근 10년간 수도권 지역의 $SO_2$, $NO_2$, $O_3$와 CO 등 대기오염물질 오염도의 지역격차는 대체로 일정한 수준을 유지하거나 아니면 완화되는 것으로 나타났다. 또한 순위상관 분석 결과 분석기간 중 오염물질의 공간적 분포에 상당한 정도의 동태적 변화가 있었던 것으로 나타났다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제18권4호
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pp.457-465
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2011
Sample entropy (Vasicek, 1976) has poor performance, and several nonparametric entropy estimators have been proposed as alternatives. In this paper, we consider a piecewise uniform density function based on quantiles, which enables us to evaluate entropy in each interval, and study the poor performance of the sample entropy in terms of the poor estimation of lower and upper quantiles. Then we propose some improved entropy estimators by simply modifying the quantile estimators, and compare their performances with some existing estimators.
Let P be a probability measure on the real line with Lebesque-density f. The usual estimator of the distribution function (≡df) of P for the sample $\chi$$_1$,…, $\chi$$\_$n/ is the empirical df: F$\_$n/(t)=(equation omitted). But this estimator does not take into account the smoothness of F, that is, the existence of a density f. Therefore, one should expect that an estimator which is better adapted to this situation beats the empirical df with respect to a reasonable measure of performance.(omitted)
Reliability analysis techniques combining with various surrogate models have attracted increasing attention because of their accuracy and great efficiency. However, they primarily focus on the structures with continuous response, while very rare researches on the reliability analysis for structures with discontinuous response are carried out. Furthermore, existing adaptive reliability analysis methods based on importance sampling (IS) still have some intractable defects when dealing with small failure probability, and there is no related research on reliability analysis for structures involving discontinuous response and small failure probability. Therefore, this paper proposes a novel reliability analysis method called AGPC-IS for such structures, which combines adaptive Gaussian process classification (GPC) and adaptive-kernel-density-estimation-based IS. In AGPC-IS, an efficient adaptive strategy for design of experiments (DoE), taking into consideration the classification uncertainty, the sampling uniformity and the regional classification accuracy improvement, is developed with the purpose of improving the accuracy of Gaussian process classifier. The adaptive kernel density estimation is introduced for constructing the quasi-optimal density function of IS. In addition, a novel and more precise stopping criterion is also developed from the perspective of the stability of failure probability estimation. The efficiency, superiority and practicability of AGPC-IS are verified by three examples.
신뢰성 해석 및 신뢰성기반 최적설계는 불확실성을 고려한 확률변수를 입력 값으로 요구하며, 확률변수는 모수적 비모수적 통계모델링 방법을 사용하여 확률분포함수의 형태로 정량화 된다. 신뢰성 해석과 같은 통계적 해석은 입력되는 확률분포함수의 특성이 결과값에 영향을 미치게 되며, 확률분포함수는 통계모델링 방법에 따라 다른 형태를 가지게 된다. 본 연구에서는 모수적 통계모델링 방법인 순차적 통계모델링 방법과 비모수적 방법인 커널밀도추정을 사용하여 데이터의 개수에 따른 통계모델링의 결과를 분석하였다. 또한 수치예제를 통해 두 가지 기법에 따른 신뢰성 해석의 결과를 분석하였고, 데이터의 개수에 따른 적절한 기법을 제안하였다.
최근 지구온난화에 따른 기후변화로 홍수와 가뭄 같은 수문학적 재해가 과거에 비해 발생빈도와 크기가 변하고 있는 추세이다. 특히 가뭄은 긴 지속기간에 걸쳐 피해를 유발하므로 다른 수문학적 재해에 비해 보다 심각한 결과를 초래한다. 하지만 역설적으로 가뭄은 홍수와 달리 장기간에 거쳐 발생하므로 중요성과 심각성을 인식하기 어렵다. 따라서 가뭄의 발생에 대해 분석하고 그에 대한 대책을 마련하기 위해 여러 가지 가뭄의 종류 중 강수량과 가장 밀접한 관련이 있는 기상학적 가뭄에 대해 분석을 실시했다. 기상청에서 관측한 강수 및 온도자료를 이용하여 기상학적 가뭄지수인 팔머가뭄심도지수(Palmer Drought Severity Index), 표준강수지수(Standard Precipitation Index), EDI(Effective Drought Index)를 산정하였다. 그리고 산정된 가뭄지수를 비교분석하여, 실제 과거가뭄사상에 잘 부합되며, 일별로 지수 산정이 가능한 장점이 있는 EDI를 이용해 가뭄빈도해석을 실시하였다. 분석방법으로는 경계핵밀도함수를 이용해 EDI의 빈도해석을 실시하였다. 분석 결과, 대부분의 지점에서 봄철의 가뭄재현기간이 10년에서 20년 빈도 사이의 값을 나타내 다른 계절보다 봄에 가뭄이 잦음을 확인할 수 있었다. 또 영남지방과 남해안 일대의 재현기간이 상대적으로 더 짧게 나타나 지역적으로도 가뭄의 심도와 재현기간에 차이가 있음이 확인되었다.
로지스틱회귀모형에서 두 설명변수의 조건부 분포가 모두 이변량 정규분포라고 할 수 있다면 설명변수들의 함수로 표현되는 로그-밀도비를 통해 모형에 포함시켜야하는 항을 알 수 있다. 두개의 이변량 정규분포에서 분산-공분산행렬이 같은 경우에는 이차항과 교차항 없이 일차항만으로 충분하다. 상관계수가 모두 0이면 교차항은 설명변수의 분산과 관계없이 필요하지 않다. 또한 로지스틱회귀모형에서 로그-밀도비를 통해 이차항과 교차항이 필요하지 않게 되는 다른 조건들도 알아본다.
정비사업에 있어 공공의 역할이 강조되고 있는 상황에서 객관적으로 정비사업이 필요한 지역을 선제적으로 살펴보는 것은 매우 중요하다. 이 연구의 목적은 공간데이터를 활용하여 재정비가 필요한 지역을 탐색하고, 재정비 대상지 유형화 및 특성을 분석하는 것이다. 이를 달성하기 위해 공간데이터를 사용하여 커널밀도함수와 K-means 군집분석을 수행하였고, 재정비 대상지역 발굴 방법을 모색하였다. 주요연구결과 및 시사점을 요약하면 다음과 같다. 첫째, 개발 용적비와 노후도 지표를 기준으로 서울시 전역에 걸쳐 587개 재정비 대상지를 구획하였으며, 선도사업·신속통합기획 후보지 비교결과 절반 정도 일치성을 확인하였다. 둘째, 재정비 대상지는 공공에서 지정한 선도사업 후보지에 비하여 상대적으로 주거환경이 열악하였다. 셋째, 재정비 대상지는 통계적으로 뚜렷하게 유형화되지 않았으며, 사업요건별 유형화의 타당성을 확인하였다.
가뭄은 홍수와 같이 단기간에 피해를 발생시키는 것이 아니라 장기간에 걸쳐 서서히 진행되므로 그 심각성을 인식하기 어렵고 국가 차원의 대책 또한 미비한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 가뭄의 발생특성을 파악하기 위해 기상학적 가뭄지수를 산정하여 가뭄빈도해석을 실시하였다. 빈도해석방법은 weibull분포를 이용한 매개변수적 방법과 경계핵밀도함수(Boundary Kernel Density Function)를 이용한 비매개변수적 방법을 병행하여 재현기간별 가뭄심도를 산정하였다.
본 논문은 꼬리가 두꺼운 분포의 꼬리부분에 대한 분포를 추정할 경우 모수적 방법과 비모수적 방법의 성능에 대해 비교하였다. 모수적 방법으로는 일반화 극단값 분포와 일반화 파레토 분포를 이용하였고, 비모수적 방법은 커널형 확률밀도함수 추정방법을 적용하였다. 두 접근법의 비교를 위해 2014년부터 2018년까지 서울시 관측소별 일일 미세먼지 공공데이터를 이용하여 블록 최댓값 모형과 분계점 초과치 모형을 적용하여 함수 추정한 결과를 함께 보이고 2년, 5년, 10년의 재현수준을 통해 고농도의 미세먼지가 일어날 지역을 예측하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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