• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제26권4호
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• pp.477-491
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• 1997

A new predictive classification rule for assigning future cases into one of two multivariate normal population (with unknown normal mixture model) is considered. The development involves calculation of posterior probability of each possible normal-mixture model via a default Bayesian test criterion, called intrinsic Bayes factor, and suggests predictive distribution for future cases to be classified that accounts for model uncertainty by weighting the effect of each model by its posterior probabiliy. In this paper, our interest is focused on constructing the classification rule that takes care of uncertainty about the types of covariance matrices (homogeneity/heterogeneity) involved in the model. For the constructed rule, a Monte Carlo simulation study demonstrates routine application and notes benefits over traditional predictive calssification rule by Geisser (1982).

• 한국수자원학회논문집
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• 제38권8호
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• pp.595-604
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• 2005

관측자료의 보완이나 확충을 위한 강수량 모의발생은 수문분석에 있어서 중요한 과제라고 할 수 있다. 강수량을 모의하는 방법은 크게 기존의 매개변수적 방법과 비매개변수적 방법 두 가지로 나눌 수 있고, 강수량 모의의 시간간격에 따라 일강수량 자료의 모의 또는 시간강수량 자료의 모의 등으로 구분할 수 있다. 지금까지, Markov모형은 일강수량 모의발생에 많이 이용되어왔다. 이러한 대부분 Markov모형들은 동질성모형으로 상태벡터를 구축하는데 있어서 자료의 크기가 작으면 모형구축의 어려움이 따르고 같은 월에 대한 상태벡터의 동질성을 가정하는 등의 문제가 있다. 실제 강수발생의 과정은 비정상적(nonstationary)이므로 이를 보완하기 위해, 된 논문에서는 일강수량을 기존의 매개변수적인 방법이 아닌 단변량과 다변량에 대하여 비매개변수적인 방법으로 접근하여 모의하는 방법에 대하여 분석하였다.

• 생태와환경
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• 제36권3호통권104호
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• pp.336-343
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• 2003

본 연구에서는 남, 북한강 그리고 경안천으로부터 팔당호에 유입되는 유기물 및 영양물질농도의 연속성 예측을 위하여 단순로그선형모델과 다변수 로그선형모델이 함께 적용되었으며, F-검정과 결정계수에 기초하여 산정된 모델의 유의성과 유효성이 검토되었다. 검토 결과 단순로그선형모델은 산정된 9개의 모델 중 4개 모델만이 통계적으로 유의한 반면 다변수 로그선형모델의 경우에는 9개 모델 모두 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 모델의 유효성을 평가하는 결정계수 또한 다변수 로그선형모델의 경우에 더 높게 예측되었다. 즉 팔당호 유입 수질 농도의 연속성 예측과 경향성 파악을 위해서는 다변수 로그선형모델의 적용이 더 적합한 것으로 판단되었다. 다변수 로그선형모델 결과에 기초하여 팔당호 유입수질의 유량 의존성, 경향성, 계절성을 분석하였다. 분석결과 모든 지류에서 유량이 증가함에 따라 팔당호로 유입되는 BOD 농도는 감소하는 것으로 나타났으며, TN과 TP의 경우에는 BOD와 달리 유량이 증가하더라도 농포는 증가 또는 감소하지 않는 것으로 나타났다. 따라서 3개 지류 유역에서 유기물을 배출하는 주요 오염원은 점오염원인 반면 영양물질의 경우에는 점오염원 뿐만 아니라 비점오염원 역시 주요 배출원으로 작용하고 있는 것으로 판단된다. 경향성을 분석한 결과 1995턴부터2000년까지 모든 지류에서 팔당호로 유입되는 BOD농도의 증감 경향은 보이지 않았다. 남한강과 북한강으로부터 팔당호로 유입되는 TP의 경우 1988년부터 1994년까지 점진적인 증가 추세를 보이는 것으로 보고된 바 있으나 본 연구의 대상 기간인 1995년 이후에는 이러한 증가 추세는 관찰되지 않았으며, 반면 경안천으로부터 유입되는 TP농도는 연간 10%정도 증가하고 있는 것으로 예측되었다. 한편 북한강으로부터 팔당호로 유입되는 TN농도는 연간 10%정도 감소하는 반면 남한강과 경안천으로부터의 유입 농도는 각각 연간 3%와 7%씩 증가하는 경향을 보였다. 수질 농도의 계절별 변화 경향을 분석한 결과 팔당호로 유입되는 3개 지류의 유기물 및 영양물질 농도는 모두 계절성을 갖는 것으로 분석되었으며, 이 중 가장 작은 변동폭을 갖는 수질항목은 총 질소인 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제46권10호
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• pp.1029-1040
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• 2013

본 연구에서는 유역의 공간상관성을 고려한 다지점 일단위 강수량을 동시에 모의할 수 있는 일강수량 모의기법을 개발하였다. 기존 Hidden Markov Chain Model(HMM)은 단일지점 강수모의에 적용되어 왔으나 관측지점간의 유역상관성을 충분히 고려하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 Chow-Liu Tree (CLT) 모형을 적용하여 다변량(multivariate) 형태로써 유역내에 위치한 강우관측소간의 상호종속성을 고려하기 위하여 기존의 동질성 HMM 강우모의기법과 CLT 알고리즘을 결합한 동질성 CLT-HMM 모형을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 동질성 CLT-HMM 모형을 사용하여장기간의수문자료를보유하고있는기상청산하의한강유역강수네트워크에대해서 적합성을 검토하였다. 동질성 CLT-HMM 모형을 적용하여 모의된 결과를 보면 일강수량의 계절적 특성뿐만 아니라 일강수량모의 시 강수시계열의 통계적인 특성들까지 우수하게 모의하였다. 추가적으로 상관행렬(correlation matrix)을 이용하여 기상관측소간의 공간상관 재현성을 검토한 결과 관측지점들 사이의 공간상관성도 비교적 우수하게 재현하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
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• pp.593-598
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• 2005

At-site analysis is not appropriate if the record length is shorter than target return period T. If the record length is longer than 27 years, then at-site analysis may be sufficient(Institute of Hydrology, 1999). However, in such a case, regional frequency analysis is recommended for purpose of comparison. Record lengths of annual maximum rainfall data in Korea are usually shorter than 50 years. It is therefore essential to apply regional frequency analysis for estimating rainfall quantiles of more than 100 years return period. In this research, regional rainfall frequency analysis is performed for hourly rainfall data of South Korea. Homogeneous regions are idntified by clusgter analysis which is a standard method of statistical multivariate analysis for dividing a data set into groups. An appropriate distribution is chosen by goodness-of-fit test. GLO is found to be an appropriate distribution as a result of goodness-of-fit measure (Hosking & Wallis, 1997). Simulation experiments are performed to check the performance of frequency analysis techniques. The effects of discordant sites on quantiles are considered.

• 한국경영과학회지
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• 제37권3호
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• pp.135-150
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• 2012

This paper presents a portfolio model for a long-term power generation mix problem. The proposed portfolio model evaluates generation mix by considering the tradeoffs between the expected cost for power generation and its variability. Unlike conventional portfolio models measuring variance, we introduce Conditional Value-at-Risk (CVaR) in designing the variability with aims to considering events that are enormously expensive but are rare such as nuclear power plant accidents. Further, we consider uncertainties associated with future electricity demand, fuel prices and their correlations, and capital costs for power plant investments. To obtain an objective generation by each energy source, we employ the sample average approximation method that approximates the stochastic objective function by taking the average of large sample values so that provides asymptotic convergence of optimal solutions. In addition, the method includes Monte Carlo simulation techniques in generating random samples from multivariate distributions. Applications of the proposed model and method are demonstrated through a case study of an electricity industry with nuclear, coal, oil (OCGT), and LNG (CCGT) in South Korea.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제20권2호
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• pp.191-201
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• 1991

Given a set of data pxN$_{i}$, matrices X$_{i}$ observed from p-variate normal populations $\prod$$_{i}$~N($\mu$$_{I}$, $\Sigma$$_{i}$) for i=1, …, K, the test for equality form of the covariance matrices is to choose a hypothetical model which best explains the homogeneity/heterogeneity structure across the covariance matrices among the hypothesized class of models. This paper describes a test procedure for selecting the best model. The procedure is based on a synthesis of Bayesian and a cross-validation or sample reuse methodology that makes use of a one-at-a-time schema of observational omissions. Advantages of the test are argued on two grounds, and illustrative examples and simulation results are given.are given.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제22권6호
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• pp.615-624
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• 2015

We consider the estimation of seasonal cointegration in the presence of conditional heteroskedasticity (CH) using a feasible generalized least squares method. We capture cointegrating relationships and time-varying volatility for long-run and short-run dynamics in the same model. This procedure can be easily implemented using common methods such as ordinary least squares and generalized least squares. The maximum likelihood (ML) estimation method is computationally difficult and may not be feasible for larger models. The simulation results indicate that the proposed method is superior to the ML method when CH exists. In order to illustrate the proposed method, an empirical example is presented to model a seasonally cointegrated times series under CH.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제14권2호
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• pp.289-301
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• 2003

In this paper, we propose Shewhart control chart and EWMA control chart using the autocorrelated data which are common in chemical and process industries and lead to increase the number of false alarms when conventional control charts are applied. The effect of autocorrelated data is modeled as a autoregressive process, and canonical analysis is used to reduce the dimensionality of the data set and find the canonical variables that explain as much of the data variation as possible. Charting statistics are constructed based on the residual vectors from the canonical variables which are uncorrelated over time, and the control charts for these statistics can attenuate the autocorrelation in the process data. The charting procedures are illustrated with a numerical example and simulation is conducted to investigate the performances of the proposed control charts.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2005년도 춘계학술대회
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• pp.127-134
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• 2005

A suitable representation for the conceptual simplicity of the data in statistics and signal processing is essential for a subsequent analysis such as prediction, pattern recognition, and spatial analysis. Independent component analysis (ICA) is a statistical method for transforming an observed high-dimensional multivariate data into statistically independent components. ICA has been applied increasingly in wide fields of spectrum application since ICA is able to extract unknown components of a mixture from spectra. We focus on application of ICA for separating independent sources and predicting each composition using extracted components. The theory of ICA is introduced and an application to a metal surface spectra data will be described, where subsequent analysis using non-negative least square method is performed to predict composition ratio of each sample. Furthermore, some simulation experiments are performed to demonstrate the performance of the proposed approach.