• Smart Structures and Systems
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• 제20권1호
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• pp.11-22
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• 2017

The long-term effect of ambient temperature on bridge strain is an important and challenging problem. To investigate this issue, one year data of strain and ambient temperature of a long-span cable-stayed bridge is studied in this paper. The measured strain-time history is decomposed into two parts to obtain the strains due to vehicle load and temperature alone. A linear regression model between the temperature and the strain due to temperature is established. It is shown that for every $1^{\circ}C$ increase in temperature, the stress is increased by 0.148 MPa. Furthmore, the extreme value distributions of the strains due to vehicle load, temperature and the combination effect of them during the remaining service period are estimated by the average conditional exceedance rate approach. This approach avoids the problem of declustering of data to ensure independence. The estimated results demonstrate that the 95% quantile of the extreme strain distribution due to temperature is up to $1.488{\times}10^{-4}$ which is 2.38 times larger than that due to vehicle load. The study also indicates that the estimated extreme strain can reflect the long-term effect of temperature on bridge strain state, which has reference significance for the reliability estimation and safety assessment.

• 유통과학연구
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• 제11권7호
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• pp.5-13
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• 2013

Purpose - The study explores social well-being of the community of five selected countries of the South Asia: India, Pakistan, Sri Lanka, Nepal and Bangladesh. The study compares effectiveness of macroeconomic policies across the countries through interactive effects of the macroeconomic policy variables with the regional dummy variables. Research design, data, and methodology - Using the data set for the period of 1990-2008, this study employs panel data models, quantile regression methods, and the fixed effects method, which the constant is treated as group or country-specific. The model can also be known as the least-squares dummy variables estimator. Results - The results reveal significant chances of improvement in the well-being of the people while living in India and Pakistan as compared to the other countries of the region where India relatively stands with better chances of providing opportunities to improve the well-being of the people. Conclusions - This study recommends an increasing allocation of budget on education and health in order to enhance social well-being in the South Asian region. Inflation is the main cause of deteriorating well-being of the South Asian community by escalating the cost of living. Comprehensive study is recommended by employing the micro data models in the region.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.22-22
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• 2019

최근 전 세계적으로 급증하는 기후변화의 영향으로 인해 강우량 증가에 따른 이상홍수 발생 및 댐 여유고 부족 등 다양한 위험인자가 노출되고 있다. 이러한 예상치 못한 이상홍수는 실제 거주하고 있는 사람들을 위협할 수 있으며, 하천 범람으로 인해 2차 3차 피해가 일어날 가능성이 존재하고 있다. 이에 다양한 자연재해로부터 인명 및 재산 피해를 방지 및 저감하기 위한 목적으로 다양한 수공구조물이 존재하며, 수자원 관리계획 수립의 목적에 따라 다양한 강수량이 활용되고 있다. 특히, 지구온난화에 따른 기후변화 영향을 고려한 연최대 강수량 및 확률강수량 산정이 필요한 시점이며, 온도변화에 따른 증기압 계산식인 Clausius-Clapeyron 관계에 따르면 대기 온도가 $1^{\circ}C$ 상승할 때 대기수분량이 6~7% 증가하여 평균 온도상승에 따라 극치강수량 발생 잠재력이 향상 될 것으로 전망되고 있다. 본 연구에서는 온도상승에 따른 극치강수량의 변화를 베이지안 다중분위회귀분석모형을 통해 산정하여 CORDEX 온도자료 기반의 미래 극치강수량을 전망하였다. 본 연구결과 100년 이상 빈도의 강수량은 온도상승에 따라 급격히 증가하는 추세를 확인하였으며, 2100년까지 온도상승을 고려한 최대 극치강수량은 1500mm를 넘을 가능성을 확인하였다.

• 사회복지연구
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• 제48권3호
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• pp.117-143
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• 2017

본 연구는 다른 사람들과의 상호교류를 통해 획득되면서, 가족이나 타인과 함께 하는 경우에만 즐길 수 있는 재화인 관계재(relational goods) 개념에 주목하여 그것의 실태와 영향요인, 그리고 관계재의 격차를 심화시키는 요인을 분석하였다. 분석의 결과는 다음과 같다. 첫째, 하루 24시간 중에서 가족이나 타인과 함께하는, 관계재를 형성하는 시간은 평균 158분인 것으로 나타났다. 둘째, 토빗모형을 통하여 관계재의 영향요인을 분석한 결과, 가구원 수가 많을수록, 그리고 자가를 소유하고 현재 고용 중에 있을 경우 관계재가 증가하는 반면, 여성이고 맞벌이이면서 배우자가 없고, 연령이 증가할수록, 그리고 임금노동시간이 증가할수록 관계재가 감소하는 것으로 나타났다. 이 때 가구소득과 연령의 영향력은 관계재의 하위 구성에 따라 영향력의 방향이 상반되었는데, 연령이 증가할수록 가족관계재는 감소하지만, 타인관계재는 증가하였다. 또한 가구소득의 증가는 가족관계재를 감소시키는 반면, 타인관계재는 증가시키는 것으로 나타났다. 마지막으로 분위회귀분석을 통해 관계재 요인을 분해한 결과, 성별, 연령, 고용여부, 임금노동시간, 가구 규모, 혼인상태 등의 조건은 관계재 격차를 심화시키는 요인으로 분석되었다. 이러한 분석 결과를 토대로 본 연구에서는 의미 있는 사람들과의 관계재를 향유하는 방안으로서 장시간 노동문화와 노동환경의 개선을 제안하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권3호
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• pp.423-436
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• 2011

정보기술의 발달과 함께 금융 자유화 확대 및 글로벌 금융시장의 동조화 등으로 인해 금융시장의 변동성이 현저하게 증폭되는 현상을 나타내고 있다. 최근 행태경제학 분야에서 이에 대한 주요 원인으로 금융시장의 무리행동에 대한 이론적 연구가 활발하게 진행되고 있지만 무리행동의 동적 속성에 대한 계량적 측정이 쉽지 않기 때문에 무리행동의 시계열적 속성을 파악할 수 있는 경험적 연구는 거의 전무하다. 따라서 본 연구는 QR-GARCH (quantile regression for generalized autoregressive conditional heteroskedasticity)모형을 이용하여 시변 무리행동을 시계열적으로 측정할 수 있는 무리 행동 측정법을 새롭게 제안하였다. 이 무리행동 측정법의 유용성과 개별 주가의 시변 무리행동 행태를 분석하기 위해 기업 규모별 세 그룹 (대기업, 일반기업, 소기업)으로 나눈 개별 주가 자료를 이용한 실증분석 결과를 수행하였으며 몇 가지 의미 있는 사실을 발견하였다. 우선 일부 대기업을 제외한 대부분의 주식 거래자에게서 무리행동이 발생하고 있으며 특히 일반기업 주식 거래자들의 경우 대기업과 소기업 주식 거래자들에 비해 강한 무리행동과 함께 심한 무리행동의 변화를 보여준다. 또한 예상과 달리 일부 무리행동 파라미터 시계열 자료에서 자기상관이 지속적으로 나타나고 있는데 이런 결과는 기업에 따라 주식 거래자의 쏠림현상이 오래 지속될 수도 있음을 의미한다.

• 한국습지학회지
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• 제21권spc호
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• pp.39-50
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• 2019

본 논문의 목적은 기후변화가 북한지역에서 유역규모의 수문순환에 미치는 영향을 평가하는데 있다. 먼저, CMIP5(Coupled Model Intercomparison Project Phase 5)의 모형인 MRI-CGCM3모델을 선택하였으며, 추계학적 축소기법의 하나인 SDQDM(Spatial Disaggregation-Quantile Delta Mapping)기법을 이용하여 기후변화시나리오 자료를 편의보정 하였다. 또한 관측치와 SDQDM 기법의 적용 전·후의 비교를 통해 SDQDM기법의 타당성을 검토하였다. 또한 기후변화에 따른 극한기후가 북한의 유역규모 수문순환과 유출에 미치는 영향을 평가하고자 한다. 일반적으로 기후변화에 따른 수문순환을 전망하기에 앞서 분석에 사용되는 유출모형의 매개변수 최적화가 우선적으로 수행되어야 하지만 북한지역은 정치적 이유로 인해 미계측 유역으로 분류되어 있어 관측 유출량 자료를 확보하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 양질의 유출량자료가 있는 남한의 16개 유역을 대상으로 M-RAT모형의 최적 매개변수를 산정하였다. 또한 유역특성변수 간 상관분석을 통해 다중공선성을 고려하였고, 단계적 회귀분석을 통해 미계측 유역에 적용 할 수 있는 매개변수 추정식을 산정하였다. 매개변수 추정식의 검증을 위해 남한의 오십천, 남대천, 용담댐, 영강 유역을 미계측 유역이라고 가정하고 교차검증을 수행한 결과 4개 유역 모두 효율계수 NSE가 0.8이상으로 높은 효율성을 확인하였다. 본 논문에서는 기후변화시나리오와 추정된 유출모형의 매개변수를 이용하여 북한의 압록강 유역의 기후변화에 따른 유역규모의 수문순환과정의 변화를 평가하였다. 분석 결과, 기후변화시 강수량이 증가하였고, 기온상승으로 인해 증발산량의 증가되는 것으로 전망되었고, 유역 내 유역 저류량은 감소하는 것을 확인하였다. 유황 분석결과 Future 1, 2 기간에 풍수량은 증가하고, 갈수량이 감소하고 Future 3 기간에 풍수량과 갈수량이 증가하는 것으로 전망되었다.

• 경제분석
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• 제27권1호
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• pp.67-90
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• 2021

본 연구는 투자자의 거래행태를 민감하게 반영하는 비트코인(BTC) 시장 자료를 이용한 실증분석을 통해 COVID-19 팬데믹이 발생하기 전과 후에 변동성과 거래량의 비선형 관계가 바뀌었다는 흥미로운 사실을 발견하였다. 즉, COVID-19 팬데믹 이전의 안정적 시장 상태에서는 정보 유입 패러다임에 근거한 이론처럼 두 변수의 관계가 양(+)으로 나타났지만 COVID-19 팬데믹 기간에 발생한 극단적 시장 스트레스 상태에서는 두 변수의 의존관계 구조가 달라지고 심지어 음(-)의 관계가 나타났다. 이는 행태경제학적 관점에서 COVID-19 팬데믹 기간의 시장 스트레스 증가가 투자자의 거래 행태(behavior)를 변화시켜 자산시장에 구조변화를 일으켰으며, 변동성과 거래량의 비선형 의존관계(특히, 극단적 분위수(quantiles)의 의존성)에 중대한 영향을 미친 결과라고 추론해 볼 수 있다. 따라서 정보 유입 외에 시장 스트레스로 인한 행태적 편의나 군집행동(herding)과 같은 심리현상이 두 변수의 의존관계 구조를 변화시키는 주요인이 될 수 있다는 전제하에 이를 검정해보았다. 본 연구는 실증분석을 위해 Ross (2015)의 구조변화 탐지 검정을 수행하였으며, 독립적이고 동일하게 분포하는(i.i.d.) 임의변수 가정 없이 비선형 관계구조와 분포 꼬리 부분의 비대칭적 의존관계를 면밀히 파악할 수 있는 Copula 회귀분위수(CRQ) 접근법을 제안하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.17-17
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• 2019

IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) 기후변화 전망보고서에 따르면 RCP 4.5 시나리오 기준, 21세기 전 지구 평균기온은 $2.5^{\circ}C$ 상승(한반도 $+3.0^{\circ}C$)하며, 전 지구 평균강수량은 4.1% 증가(한반도 +16.0%)할 것이라 전망하고 있다(기상청, 2012). 최근 기후변화와 기상이변에 따른 도심지 폭우특성이 변화하고 있음을 많은 연구결과에서 말해주고 있으며, 그 발생 빈도와 강도가 점차 증가하고 있는 추세이다. 특히, 서울시의 경우 인구와 재산이 밀집해 있어 폭우 발생에 의한 시민의 인명과 재산 피해 우려가 크다. 따라서 본 연구에서는 서울시를 대상으로 근미래(~2050년) 기후변화 하에서의 재현기간에 따른 확률강우량 변화 특성을 분석하여 비교 평가한 후 설계 강우량 산정에 활용하고자 하였다. 관측자료 기반 강수량의 변동 특성 분석과 Non-stationary GEV방법을 이용한 비정상성 빈도해석을 수행하였으며, 근미래 폭우특성 변화분석을 위하여 CMIP5 (Coupled Model Intercomparison Project 5)에 참여한 GCMs(General Circulation Models)을 활용한 강우빈도해석을 수행하였다. Mann-Kendall Test와 Quantile Regression을 통한 서울지점 여름철 강수량(June to September)과 기준강수량 초과 강수(30, 50, 80, 100mm/hr), 연간 10th 최대 강수량(Annual Top 10th Precipitation) 등을 분석한 결과 최근 증가 경향이 뚜렷하게 나타났으며, 비정상성 빈도해석에 의한 확률강우량 분석의 가능성과 신뢰성을 확인하였다. 또한 19-GCMs을 통하여 모의된 일(Daily) 단위 강수량자료를 비모수통계적 상세화(Nonparametric Temporal Downscaling) 기법을 적용하여 시간(Hourly) 강우로 다운스케일링하였으며, 서울시 미래 확률강우량에 대한 IDF 곡선(Intensity-Duration-Frequency Curve)을 작성하여 비교?분석한 결과 지속시간 1시간 강우에 대하여 재현기간 30년, 100년 조건에서 확률강우량이 약 4%~11% 수준에서 증가하고 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 도심지 수공구조물의 설계빈도 영향을 진단하고, 근미래 발생가능한 확률강우량 변화에 따른 시간당 목표 강우량설정의 방법론을 제시하였다는데 의의가 있으며, 서울시의 방재성능목표 설정과 침수취약지역 해소를 위한 기후변화에 따른 수공구조물 설계 시 활용이 가능할 것으로 기대된다.

• 응용통계연구
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• 제37권1호
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• pp.13-38
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• 2024

최근 코로나19 등으로 경제 불확실성이 확대됨에 따라 민간 경제주체의 경제상황을 직접적으로 반영하는 민간소비 동향을 신속히 파악할 필요성이 높아지고 있다. 이에 본 연구는 기존 거시경제지표 뿐만 아니라 빅데이터를 종합적으로 활용하여 민간소비를 실시간으로 추정(nowcasting)하는 방법을 제안하였다. 특히 초고차원 빅데이터의 적합을 위해 활용 가능한 다양한 기계학습 방법론을 비교분석하여 민간소비 추정의 정확도를 향상시키고자 하였다. 실증 분석 결과, 빅데이터를 비롯한 가용 공변량의 수가 많은 경우에는 변수를 미리 선별하여 모형적합에 활용하는 것이 민간소비 예측 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 또한 코로나19 이후 빅데이터의 반영이 민간소비 예측 성능을 더욱 크게 향상시킴에 따라 경제 불확실성이 높은 상황일수록 새로운 정보를 적시에 반영할 수 있는 고빈도 빅데이터의 활용가치가 높은 것으로 판단된다.