지하수의 유동로가 시설의 성능에 미치는 영향이 큰 방사성폐기물처분시설에서는 암반블럭규모의 흐름은 단열망개념으로 해석하고 있다. 본 연구는 연구지역의 지하수유동 해석을 위하여 3차원 투수성단열망모델을 구축하기 위한 것으로서, 단열의 기하학적 인자 및 수리인자에 대한 확률분포함수를 도출하고, 3차원 단열망모델링과 수리시험 결과를 이용한 모델 교정까지의 과정을 포함한다. 구간별 정압주입시험의 결과를 Cubic law로서 해석한 결과 단열투수량계수는 lognormal분포일 때 6.12$\times$$10^{-7}$$m^2$/sec이다. 부정류해석에 의한 유동차원은 주로 방사상 내지 구상유동 특성을 보인다. FracMan 코드를 이용해서 추정된 투수성단열밀도는 1.73이고, 이때 암반블럭규모(l00 m$\times$100 m$\times$100 m)로 모사된 투수성단열의 수는 3,080개이다.다.
본 연구에서는 확률적 지진취약도 분석방법을 3경간 FCM 교량에 적용하여 지반특성에 따른 지진취약 교각의 위치와 교각 상 하부에서의 소성힌지 발생 상태를 수치예제 결과의 분석을 통해 평가하였다. 이를 위해, 취약도 곡선을 최대지반가속도(PGA)의 변수에 대한 대수정규분포 함수로 가정하고 대수정규분포 함수의 주요 계수인 중앙값과 대수표준편차는 최우도추정법(Maximum Likelihood Method)으로 구하였다. 또한 지점별 상이한 지반특성은 "도로교표준시방서"에 제시되어 있는 지반의 등가 스프링을 사용하여 해석모델에 반영하였으며, 지진취약도 분석에 필요한 구조물의 손상지수로 교각의 소성힌지에서의 회전연성도를 이용하였다.
수공구조물의 계획과 설계에 있어서 수문자료에 대한 적정분포형을 선정하는 것은 매우 중요하며, 선정된 분포함수가 실측자료의 통계학적 특성을 잘 나타내고 있는가를 검토하는 것은 필수적인 과제이다. 본 연구에서는 전국 22개 지점, 7개 지속기간의 강우자료에 대하여 2변수 및 3변수 gamma, 2변수 및 3변수 lognormal, Gumbel, 2변수 및 3변수 log-Gumbel, GEV, log-Pearson type III, 2변수 및 3변수 Weibull, 4변수 및 5변수 Wakeby 분포를 적용하여 모멘트법, 확률가중 모멘트법, 최우도법 등으로 각 분포형의 매개변수를 추정하고, 적합성 조건을 검사하였다. 각 매개변수 추정법에 의하여 추정된 매개변수를 이용하여 10,000번 모의 발생하여 분리효과를 검토한 결과 매개변수 적합성을 고려한 경우 모멘트법에서는 log-Pearson type III 분포, 확률가중 모멘트법에서는 log-Pearson type III와 GEV 분포, 최우도법에서는 GEV 분포가 분리효과를 가장 작게 나타냈으며, 2변수 분포형의 경우 모두 분리효과가 크게 나타났다.
1994년 Northridge 지진 이후 내진보강한 콘크리트 교량의 손상도 곡선을 유도하였고, 이 곡선을 사용하여 교각과 신축이음장치에 설치한 강재 재킷과 구속부재의 내진보강 효과를 고찰하였다. 손상도 곡선을 2변수(중간값과 대수 표준편차) 대수정규분포함수의 형태로 가정하였고, 최대지반가속도의 함수로 나타냈다. 여기서 Maximum likelihood 방법을 사용하여 대수정규분포함수의 2변수를 구하였고, FEMA SAC 프로젝트의 60개 Los Angeles 지진 시간이력을 지진해석에 사용하였다. 교각의 강재 재킷은 교량의 전반적 손상등급에서 내진보강 효과를 나타냈고, 구속부재는 낙교 등 교량의 심한 손상등급에서 효과적이었다. 여기서, 교각은 Dutta & Handel이 제시한 5개 손상등급으로 손상을 정의하였고, 신축이음장치에서는 구속부재의 파괴 및 낙교를 교량의 심각한 손상으로 규정하였다.
A numerical study has been done on the evolution of particle size distribution in particle laden high temperature jet flows undergoing convection, diffusion, thermophoresis and coagulation. The dynamic behavior of these particles have been modelled by approximating the particle size distribution by a lognormal function throughout the process and the moments of the particle size distribution have been used to solve the general dynamic equation. The size distributions of spherical particles in the radial and axial direction have been obtained including the effect of buoyancy. Of particular interests are the variations of geometric mean diameter, number concentration and polydispersity. Results show that buoyancy significantly alters the size distribution in both axial and radial direction. One dimensional analysis for non-spherical particles has also been done and the results have been compared with the existing experimental data.
Traditional value at risk(S-VaR) has a difficulity in predicting the future risk of financial asset prices since S-VaR is a backward looking measure based on the historical data of the underlying asset prices. In order to resolve the deficiency of S-VaR, an economic value at risk(E-VaR) using the risk neutral probability distributions is suggested since E-VaR is a forward looking measure based on the option price data. In this study E-VaR is estimated by assuming the generalized gamma distribution(GGD) as risk neutral density function which is implied in the option. The estimated E-VaR with GGD was compared with E-VaR estimates under the Black-Scholes model, two-lognormal mixture distribution, generalized extreme value distribution and S-VaR estimates under the normal distribution and GARCH(1, 1) model, respectively. The option market data of the KOSPI 200 index are used in order to compare the performances of the above VaR estimates. The results of the empirical analysis show that GGD seems to have a tendency to estimate VaR conservatively; however, GGD is superior to other models in the overall sense.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제26권5호
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pp.445-461
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2019
It is possible that data are not always fitted with sufficient precision by the existing distributions; therefore this article presents a methodology that enables the use of families of asymmetric distributions as alternative probabilistic models for survival analysis, with censorship on the right, different from those usually studied (the Exponential, Gamma, Weibull, and Lognormal distributions). We use a more flexible parametric model in terms of density behavior, assuming that data can be fit by a distribution of stable distribution families considered unconventional in the analyses of survival data that are appropriate when extreme values occur, with small probabilities that should not be ignored. In the methodology, the determination of the analytical expression of the risk function h(t) of the $L{\acute{e}}vy$ distribution is included, as it is not usually reported in the literature. A simulation was conducted to evaluate the performance of the candidate distribution when modeling survival times, including the estimation of parameters via the maximum likelihood method, survival function ${\hat{S}}$(t) and Kaplan-Meier estimator. The obtained estimates did not exhibit significant changes for different sample sizes and censorship fractions in the sample. To illustrate the usefulness of the proposed methodology, an application with real data, regarding the survival times of patients with colon cancer, was considered.
연안 및 항만시설물의 설계에서 심해 설계파 및 풍속은 매우 중요한 설계 파라메타이다. 특히, 최근 부각되고 있는 방재공학 측면에서 이러한 정보에 대한 분석단계는 필수적이라 할 수 있다. 본 연구에서는 완도관측소의 기상연보에서 제시한 1978년부터 2003년까지의 풍속자료와 한국해양연구원 파랑정보시스템에서 제공하는 16방향별 최대 유의파 산출자료를 이용하여 극치분석을 수행하였다. 특성분석에 사용된 극치분포함수는 Weibull, Gumbel, Log-Pearson Type-III, Normal, Lognormal, Gamma 분포이며, 각 분포함수의 매개변수는 모멘트법, 최우도법 그리고 확률 가중 모멘트법으로 추정하였다. 또한, 극치분포함수의 적함성은 5${\%}$의 유의수준 즉, 95${\%}$신뢰도 수준으로 $x^{2}$및 K-S 검정을 실시하였다. 그 결과, 한국 남서연안의 심해 설계파고는 Gumbel 분포형이 가장 적합한 모형으로 파악되었으나, 본 연구의 대상영역에 적합한 모형은 각각의 극치자료에 따라 선정된 확률분포에 의해 다르게 나타났다.
In order to obtain the basic data for design of water structures which can be contributed to the planning of water use. Best fitted distribution function and the equations for the probable minimum flow were derived to the annual minimum flow of five subwatersheds along Geum River basin. The result were analyzed and summarized as follows. 1. Type III extremal distribution was considered as a best fit one among some other distributions such as exponential and two parameter lognormal distribution by $x^2$-goodness of fit test. 2. The minimum flow are analyzed by Type III extremal distribution which contains a shape parameter $\lambda$, a location parameter ${\beta}$ and a minimum drought $\gamma$. If a minimum drought $\gamma=0$, equations for the probable minimum flow, $D_T$, were derived as $D_T={\beta}e^{\lambda}1^{y'}$, with two parameters and as $D_T=\gamma+(\^{\beta}-\gamma)e^{{\lambda}y'}$ with three parameters in case of a minimum drought ${\gamma}>0$ respectively. 3. Probable minimum flow following the return periods for each stations were also obtained by above mentioned equations. Frequency curves for each station are drawn in the text. 4. Mathematical equation with three parameters is more suitable one than that of two parameters if much difference exist between the maximum and the minimum value among observed data.
The objective of this study is to check into variation trends of design rainfall according to change of the number of years for observed data. To make comparative study of the relation between design rainfall and recorded year, this study was used maximum rainfall for 24-hr consecutive duration at Gangneung, Seoul, Incheon, Chupungnyeong, Pohang, Daegu, Jeonju, Ulsan, Gwangju, Busan, Mokpo and Yeosu rainfall stations. The tests for Independence, Homogeneity and detection of outliers were used Wald-Wolfowitz's test, Mann-Whitney's test and Grubbs and Beck test respectively. To select appopriate distribution, the distribution of genaralized pareto(GPA), generalized extreme value(GEV), generalized logistic(GLO), lognormal and pearson type 3 distribution is judged by L-moment ratio diagram and Kolmogorov-Smirnov (K-S) test. Design rainfall was estimated by at-site frequency analysis using L-moments and Generalized extreme value(GEV) distribution according to change of the number of years for observed data. Through the comparative analysis for design rainfall induced by L-moments and GEV distribution, relationship between design rainfall and recorded year is provided.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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