베이즈망은 탐구 공간을 구성하는 변수들 사이에 성립하는 확률적 관계를 이용하여 그 변수들 사이에 성립된다고 가정되는 인과 관계를 추론하는데 이용된다. 베이즈망에 관한 철학적 논쟁의 대상은 특정한 변수들의 확률적 독립성을 가정하는 인과적 마코프 조건이다. 베이즈망 이론에 대한 강력한 비판자인 카트라이트는 인과적 마코프 조건이 비결정적 세계에서는 성립될 수 없기 때문에 인과적 추리에 대한 타당한 원리가 될 수 없다고 주장한다. 이글의 목적은 인과적 마코프 조건이 인과적 추리에 대한 타당한 원리가 될 수 없다는 카트라이트의 비판이 타당한가를 검토하는 것이다. 나는 인과적 사건들의 연쇄를 허용하는 연속모델은 카트라이트의 비판을 벗어날 수 있다고 주장한다.
This paper presents an efficient finite analysis model and a simulation-based reliability analysis method for stowage device system failure of a container crane with respect to lateral load. A quasi-static analysis model is introduced to simulate the nonlinear resistance characteristics and failure of tie-down and stowage pin, which are the main structural stowage devices of a crane. As a reliability analysis method, a subset simulation method is applied considering the uncertainties of later load and mechanical characteristic parameters of stowage devices. An efficient Markov chain Monte Carlo (MCMC) method is applied to sample random variables. Analysis result shows that the proposed model is able to estimate the probability of failure of crane system effectively which cannot be calculated practically by crude Monte Carlo simulation method.
최근 온실기체의 증가로 인한 극기상현상의 발생빈도가 증가할 것으로 예상된다. 본 연구에서는 이미 연구된 여러가지 GCM 모의결과와 마코프 연쇄를 이용하여 기후변화를 고려한 수문자료의 모의발생을 실시하였다. 또 적절한 지수를 이용하여 미래시점의 가뭄과 홍수 발생의 변동 가능폭을 예측하였다. 그 결과 시나리오에 따라 극심한 가뭄과 홍수의 발생빈도가 증가할 것으로 예상되어 현재 상태보다 수자원의 계획과 관리에 많은 어려움이 닥칠 것으로 보인다. 향후 수자원 정책에는 기후변화가 수자원에 미치는 영향이 포함되어야 할 것이다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권2호
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pp.411-423
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2009
본 논문은 삼각 분할표 자료의 예측문제에 있어 Verrall (1990)의 발생연도효과와 경과년도효과만 있는 베이지안 선형모형을 절대연도효과가 있는 모형으로 확장한 모형을 제시하고 이에 대한 추정 방법으로 마르코프 연쇄 몬테칼로 방법을 제안한다. 제안된 모형과 추정 방법은 세 가지 실제 예를 통하여 기존의 방법들에 비해서 일반적으로 작은 상대 예측오차를 제공함을 보였다.
셀 수 있는 이산 자료 중에서 일반적인 모형에 비하여 영의 빈도가 과도하게 많이 관측되는 자료가 있다. 이러한 경우에 포아송 또는 음이항회귀모형과 같은 일반적인 회귀모형에 의한 분석은 적절하지 못하다. 본 논문에서는 영과잉 포아송회귀모형과 영과잉 음이항회귀모형에 대하여 베이지안 분석을 하였다. 또한, 마코브 연쇄 몬테카롤로 방법으로 계산한 베이즈 요인을 이용하여 모형선택을 하였다. 실제 교통사고 자료를 분석하여 이론적인 결과들을 뒷받침하였다.
In Korea, most of the rainfalls have been concentrated in the flood season and the flood study has received more attention than low flow analysis. One of the reasons that the analysis of low flows has less attention is the lacks of the required data like daily rainfall and so we have used the stochastic processes such as pulse noise, exponential distribution, and state model of Markov chain for the rainfall simulation in short term such as daily. Especially this study will pay attention to the state model of Markov chain. The previous study had performed the simulation study by the state model without considerations of the flood and non-flood periods and without consideration of the frequency of rainfall for the period of a state. Therefore this study considers afore mentioned two cases and compares the results with the known state model. As the results, the RMSEs of the suggested and known models represent the similar results. However, the PRE(relative percentage error) shows the suggested model is better results.
토지이용 분류 체계상에서의 종류라는 개념은 토지이용 변화의 분류 체계성에 그대로 적용시킬 수가 있다. 본 연구에서는 선형 판별 함수를 원용하는 최우법(Maximum likelihood method)으로 산출되는 토지이용분류의 공간적 결과와 Markov 전이 행렬 방법으로 산출되는 정량적 결과가 상호 보완하는 의미에서 합성모형으로 통합되었다. 본 연구에서는 다변수 판별 함수의 계산법과 Markov 연쇄행렬 계산법에 관하여 토의되고 그 합성 모형을 대상 지역에 실제 적용하여 그 결과 '90년, '95년 토지이용도가 예측 작성되었다. 모형화의 문제 및 예측의 정확도 역시 더욱 토의 되어야 하며 추후 개선의 여지를 남긴다.
정상성 마코프 연쇄 모형은 일강우모의 모형으로 광범위하게 이용되고 있다. 하지만 정상성 마코프 연쇄 모형의 기본가정은 통계학적 특성이 시간에 따라 변화하지 않는 것으로, 일강우모의 시에 평균 또는 분산의 경향적 변화를 효과적으로 반영할 수 없다. 이러한 문제점을 인지하여 본 연구에서는 연주기 및 계절변화에 대하여 우수한 모의 능력을 나타내는 GCM의 모의결과를 입력자료로 이용하여 일강우량을 모의하기 위한 통계학적 상세화(downscaling) 기법인 비정상성 은닉 마코프 모형을 개발하였다. 개발된 모형을 낙동강 유역에 존재하는 영주지점, 문경지점 및 구미지점의 관측강우량에 적용한 결과, 일단위 및 계절단위의 강우량의 통계적 특성을 기존 모형에 비하여 개선된 결과를 도출할 수 있었으며, 또한 개발된 모형은 극치강수량 복원에 있어서도 관측값과 보다 유사한 결과를 보여 주었다. 이러한 점에서 정확성이 확보된 GCM 계절예측자료가 입력자료로 NHMM 모형에 활용된다면 예측기반의 일강수 상세화 모형으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 이와 더불어, 기후변화 시나리오 입력자료가 사용된다면 기후변화 상세화 모형으로서도 적용될 수 있을 것으로 사료된다.
이 연구는 우리나라를 대상으로 일 강우자료를 생성하는 방법을 모색하기 위하여 진행되었다. 우선 전국 23개 기상관서의 과거 30년간의 일 강우자료를 수집하여 기상생성방법으로 많이 이용되는 조건부 확률을 이용한 Markov 연쇄와 감마 분포 함수를 결합하는 방법을 적용하여 본 결과 관측자료와 유사한 일 강우자료를 생성하였고, 23개 지점별로 강우특성을 나타내는 4종의 모수를 계산할 수 있었다. 또한 새로운 방법을 이용하여 지점의 강우특성을 나타내는 모수는 월 강우량으로부터 추정할 수 있었고, 이를 적용하여 1981~2010년, 2011~2015년 두 기간을 대상으로 일 강우자료를 생성하여 기존의 관측자료와 비교한 결과 매우 유사한 분포를 나타내는 것을 알 수 있었다. 따라서 월 강우량 자료를 이용하여 강우특성모수를 산출하고 이로부터 일 강우자료를 생성하는 조건부 확률과 감마 분포 함수를 결합한 방법은 농업의 기후변화 영향과 수자원의 연구에 실용적으로 이용될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 세계 최장의 기록을 보유하고 있는 서울지점의 강우량 자료를 이용하여 강우 발생특성의 장기 변동성을 분석하였다. 우선 마코브 연쇄에 근거한 전이확률 및 발생특성을 분석하여 측우기 자료의 정확성을 강우의 발생확률적 측면에서 평가하였다. 전이확률 및 발생특성 분석결과 원자료 계열의 CWK와 MRG는 발생특성이 다르게 나타났다. 강우사상의 특성은 과거에 비해 강우사상의 발생빈도가 높아지고 있으며 각 강우사상의 지속기간은 짧아지고 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 최근 강우량의 증가양상과 더불어 고려하면 강우사상의 빈도와 심도(강우강도)가 증가하는 추세라고 해석할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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