Lee et al. (2011)이 제시한 목감천 유역의 하천복원 설계절차에 근거하여 수리구조물의 설계와 관련 있는 설계홍수량을 산정에 있어 비정상성을 고려하여 산정하였다. 본 연구의 목적은 목감천 유역에서 비정상성을 고려한 새로운 설계홍수량을 제안하기 위함이다. 설계홍수량 산정방법인 설계-호우단위도법과 직접 홍수빈도해석법을 적용하였으며, 각각의 방법에 사용되는 빈도분석은 NCAR (National Center for Atmospheric Research)에서 개발된 extRemes 모형을 통하여 비정상성을 고려하였다. 직접 홍수빈도해석의 방법은 유량으로부터 직접 빈도해석을 수행한다는 점에서 신뢰성이 기대되지만, 설계-호우단위도법보다 다소 과소 추정되었다. 따라서 가장 크게 산정된 설계호우-단위도법의 100년 빈도 설계홍수량을 목감천 유역의 설계홍수량으로 결정하였다.
본 연구에서는 초과확률 또는 비초과확률이 시간에 따라 변화한다는 비정상성을 가정하여 재현기간 산정에 대한 연구를 수행하였다. 비정상성을 고려한 2가지 재현기간 산정 방법에 대해 검토하고 비정상성 Gumbel 모형을 이용한 빈도해석을 수행하여 초과확률및 비초과확률을 구한 뒤비정상성을 고려한 재현기간 정의에따른 우리나라 재현기간의 변화에 대해서 살펴보았다. 적용 대상으로는 자료기간 30년 이상을 보유하면서 일 강우 자료의 경향성이 나타나는 서귀포, 인제, 제천, 구미, 문경, 거창 등 6개 지점을 선정하였다. 적용결과 비정상성을 고려한 재현기간 산정 시 기존의 재현기간 산정방법과는 재현기간이 다르게 산정됨을 알 수 있었고, 재현기간이 커질수록 정상성 가정하의 재현기간과 비정상성 가정하의 재현기간 값의 차이가 더 커지는 것으로 나타났다. 또한 비정상성을 고려한 재현기간의 2가지 정의 중 기대 대기시간(expected waiting time) 정의에 의한 방법이 기대 초과사상 수(expected number of exceedance event) 정의에 의한 방법보다 작은 재현기간이 산정 되었다.
It is now widely acknowledged that climate variability modifies the frequency spectrum of hydrological extreme events. Traditional hydrological frequency analysis methodologies are not devised to account for nonstationarity that arises due to variation in exogenous factors of the causal structure. We use Hierarchical Bayesian Analysis to consider the exogenous factors that can influence on the frequency of extreme floods. The sea surface temperatures, predicted GCM precipitation, climate indices and snow pack are considered as potential predictors of flood risk. The parameters of the model are estimated using a Markov Chain Monte Carlo (MCMC) algorithm. The predictors are compared in terms of the resulting posterior distributions of the parameters associated with estimated flood frequency distributions.
현실세계에서 관찰되는 시그널(signal)은 다양한 주파수(frequency)들의 시그널로 혼합되어 있는 경우가 많다. 예를 들어 태양 흑점 자료의 경우 약 11년 주기와 85년 주기로 변동한다는 사실은 널리 알려져 있다. 또한 경제 시계열 자료의 경우는 통상적으로 계절요인(seasonal component), 순환요인(cyclic component) 그리고 장기적인 추세요인(long-term trend)으로 분해하여 분석한다. 이러한 시계열 자료를 구성요소별로 분해하는 것은 오래된 주제중 하나이다. 전통적인 시계열자료 분석기법으로 스펙트럴 분석기법 등이 널리 사용되고 있으나 시계열 자료들이 비정상(nonstationary)일 경우에는 적용하기 어렵다. Huang et. al(1998)은 경험적 모드분해법(empirical mode decomposition)이라고 하는 자료적응적인(data-adaptive) 방법을 제안하였는데, 비정상성(nonstationarity)에 대한 강건성(robustness)으로 여러 분야에 널리 응용되고 있다. 그러나 Huang et. at(1998)은 잡음(error)에 의해 오염된 자료에 대한 구체적인 처리방법은 제시하지 못하고 있다. 본 논문을 통하여 효율적인 잡음제거 방법을 제안하고자 한다.
본 논문은 한미 및 한일경제 간에 커버되지 않은 이자율평가에 대한 실증연구를 수행한다. 환율결정에 대한 화폐 및 자산균형모델의 예측이 이 경우에 성립되는지를 중점적으로 분석한다. 화폐 및 자산균형모델과 같은 대부분의 환율결정이론은 환율의 예측에 있어서 정확하지 못한 것이 사실이다. 그러나 이러한 사실에도 불구하고 실질환율과 실질이자율차이 사이에는 강력한 관계가 존재한다고 논의되어 왔다. 그러므로 한미, 한일경제에 있어서 이들 두 변수 간에 강력한 상응관계가 존재하는지의 여부를 조사하는 것은 중요하다. 한미, 한일경제 간의 실질환율과 실질이자율차이 사이의 관계는 공적분 테스트를 통해 분석될 수 있다. 실증결과는 화폐적 변동, 즉 이자율의 차이가 조사기간 동안 환율의 변동을 잘 설명하지 못하고 있음을 나타낸다. 또한, 이들 두 변수 간에 공적분이 성립되지 않음은 두 변수의 비정상성을 야기하는 충격이 동일하지 않다는 것을 나타낸다.
Nonstationary features existing in tropical storms have been frequently captured in recent field measurements, and the applicability of the stationary theory to the analysis of wind characteristics needs to be discussed. In this study, a tropical storm called Nakri measured at Taizhou Bridge site based on structural health monitoring (SHM) system in 2014 is analyzed to give a comparison of the stationary and nonstationary characteristics. The stationarity of the wind records in the view of mean and variance is first evaluated with the run test method. Then the wind data are respectively analyzed with the traditional stationary model and the wavelet-based nonstationary model. The obtained wind characteristics such as the mean wind velocity, turbulence intensity, turbulence integral scale and power spectral density (PSD) are compared accordingly. Also, the stationary and nonstationary PSDs are fitted to present the turbulence energy distribution in frequency domain, among which a modulating function is included in the nonstationary PSD to revise the non-monotonicity. The modulated nonstationary PSD can be utilized to unconditionally simulate the turbulence presented by the nonstationary wind model. The results of this study recommend a transition from stationarity to nonstationarity in the analysis of wind characteristics, and further in the accurate prediction of wind-induced vibrations for engineering structures.
Varying dominant processes, including Tropical Cyclone (TC) and non-TC rainfall events, have been known to drive the occurrence of precipitation in South Korea. With the changes in the pattern of the Earth's climate due to anthropogenic activities, nonstationarity or changes in the magnitude and frequency of these dominant processes have been separately observed for the past decades and are expected to continue in the coming years. These changes often cause unprecedented hydrologic events such as extreme flooding which pose a greater risk to the society. This study aims to take into account a more reliable future climate condition with two dominant processes. Diverse statistical models including the hidden markov chain, K-nearest neighbor algorithm, and quantile mappings are utilized to mimic future rainfall events based on the recorded historical data with the consideration of the varying effects of TC and non-TC events. The data generated is then utilized to the hydrologic model to conduct a flood frequency analysis. Results in this study emphasize the need to consider the nonstationarity of design rainfalls to fully grasp the degree of future flooding events when designing urban water infrastructures.
Zixu Su;Wei Chen;Changzhen Li;Junyi Yu;Guojiao Gong;Zixin Wang
ETRI Journal
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제45권5호
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pp.768-780
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2023
The application of unmanned aerial vehicles (UAVs) has recently attracted considerable interest in various areas. A three-dimensional multiple-input multiple-output concentric two-hemisphere model is proposed to characterize the scattering environment around a vehicle in an urban UAV-to-vehicle communication scenario. Multipath components of the model consisted of lineof-sight and single-bounced components. This study focused on the key parameters that determine the scatterer distribution. A time-variant process was used to analyze the nonstationarity of the proposed model. Vital statistical properties, such as the space-time-frequency correlation function, Doppler power spectral density, level-crossing rate, average fade duration, and channel capacity, were derived and analyzed. The results indicated that with an increase in the maximum scatter radius, the time correlation and level-crossing rate decreased, the frequency correlation function had a faster downward trend, and average fade duration increased. In addition, with the increase of concentration parameter, the time correlation, space correlation, and level-crossing rate increased, average fade duration decreased, and Doppler power spectral density became flatter. The proposed model was compared with current geometry-based stochastic models (GBSMs) and showed good consistency. In addition, we verified the nonstationarity in the temporal and spatial domains of the proposed model. These conclusions can be used as references in the design of more reasonable communication systems.
Sine파를 이용한 오디오 분석과 합성은 고음질 저비트율 오디오 부호화에 매우 효율적인 방법의 하나로 알려져 있다. 본 논문은 sine파를 이용한 오디오 분석과 합성에 중요한 sine파 검출에 심리음향모델을 활용하는 방안을 제안하였다. 모의실험 결과, 심리음향모델을 사용한 경우 사용하지 않은 경우에 비해 합성에 사용되는 sine파의 개수를 약 50% 정도 줄일 수 있었음을 알 수 있었다. 한편 오디로 신호의 attack이나 nonstationarity를 처리할 수 있는 방법이 sine파를 이용한 오디오 부호화에 필수적이라는 사실을 확인하였고 그에 대한 대처 방안을 제시하였다.
The stationarity is one of the most important properties of a time series. We propose robust sign tests for seasonal autoregressive processes to determine whether or not a time series is stationary. The proposed tests are robust to the outliers and the heteroscedastic errors, and they have an exact binomial null distribution regardless of the period of seasonality and types of median adjustments. A Monte-Carlo simulation shows that the sign test is locally more powerful than the tests based on ordinary least squares estimator (OLSE) for heavy-tailed and/or heteroscedastic error distributions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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