수공구조물의 설계를 위한 확률강우량의 산정방법은 크게 지점빈도해석과 지역빈도해석으로 구분된다. 일반적으로 확률강우량은 대상유역에 위치하는 강우관측소에서 관측된 강우량자료를 지점빈도해석으로 추정하게 된다. 지점빈도해석을 통한 확률강우량을 산정하기 위해서는 충분한 기간 동안의 관측된 강우량자료의 확보가 필수적이라 할 수 있으나 관측자료의 부족으로 인해 매개변수의 편의가 발생할 수 있다. 따라서 부족한 강우자료를 보완하고 안정적인 확률강우량을 산정하기 위한 방안으로 지역빈도해석이 추천되어지고 있다. 따라서 본 연구에서는 우리나라 강우관측소의 위치 및 시간강우량 특성을 이용한 군집분석을 수행하여 강우관측소를 군집화 하였다. 군집화 된 강우관측소를 대상으로 L-moment 법을 통해 산정한 매개변수를 이용하여 각각의 지역별로 불일치성 및 이질성 검정을 통한 지역구분을 수행하여 우리나라 강우관측소를 6개 지역으로 구분하였다. 구분된 지역별로 L-moment 법, 지수홍수법 및 변동핵밀도함수를 적용한 지역빈도해석을 수행하여 각각 확률강우량을 산정하여 비교하였다. 분석결과에서 변동핵밀도함수를 이용한 지역빈도해석은 다른 기법에서 적합한 확률분포형 결정이 어려운 경우 등에 충분히 활용할 수 있는 것으로 나타났다.
연구목적: 본 연구는 보행사고 감소를 위해 도입되고 있는 교통안전시스템의 적용 지역에 대하여 우선 순위를 선정하기 위한 분석 방법을 제시하는데 목적이 있다. 연구방법: 사고지점의 좌표 정보를 이용한 Kernel density Analysis를 통해 노인보행사고 및 노인무단횡단추정사고에 대한 밀도 분석과 두 가지 보행사고 형태에 대한 가중치 분석을 수행하였다. 연구결과: 노인무단횡단추정사고를 고려한 가중치 밀도 분석 결과, 노인보행사고 발생건수가 많은 전주시에 비해 군산시, 정읍시, 김제시에서 노인 보행 교통사고 밀도가 높은 것으로 분석되었다. 결론: 본 연구의 분석 결과는 교통안전시스템 도입을 위한 대상지 선정시 지표 활용이 가능할 것으로 판단된다.
정비사업에 있어 공공의 역할이 강조되고 있는 상황에서 객관적으로 정비사업이 필요한 지역을 선제적으로 살펴보는 것은 매우 중요하다. 이 연구의 목적은 공간데이터를 활용하여 재정비가 필요한 지역을 탐색하고, 재정비 대상지 유형화 및 특성을 분석하는 것이다. 이를 달성하기 위해 공간데이터를 사용하여 커널밀도함수와 K-means 군집분석을 수행하였고, 재정비 대상지역 발굴 방법을 모색하였다. 주요연구결과 및 시사점을 요약하면 다음과 같다. 첫째, 개발 용적비와 노후도 지표를 기준으로 서울시 전역에 걸쳐 587개 재정비 대상지를 구획하였으며, 선도사업·신속통합기획 후보지 비교결과 절반 정도 일치성을 확인하였다. 둘째, 재정비 대상지는 공공에서 지정한 선도사업 후보지에 비하여 상대적으로 주거환경이 열악하였다. 셋째, 재정비 대상지는 통계적으로 뚜렷하게 유형화되지 않았으며, 사업요건별 유형화의 타당성을 확인하였다.
생산성을 증대시키는 기술의 발달로 상업적인 생산이 가능해진 비전통 가스에 대한 개발이 북미를 중심으로 진행되고 있다. 셰일 저류층은 유체투과도가 낮으며, 일반적인 석유자원과 달리 수압파쇄로부터 생성된 균열을 통해 가스 생산이 이루어지므로 초기의 생산 감퇴율이 큰 반면 후반부에서는 감퇴하는 변화율이 매우 작은 특징을 나타낸다. 이러한 셰일가스의 생산량 변동성으로 인해 단일 예측값을 산출하는 생산감퇴곡선분석기법을 생산량 자료 분석에 적용할 경우 불확실성을 고려하기 어렵다. 이 연구에서는 미국 Eagle Ford 지역의 생산정 자료에 대하여 확률론적 기법 중 하나인 몬테카를로 시뮬레이션을 적용하였으며, 생산감퇴곡선인자에 대한 난수발생 시 핵밀도 함수를 활용하여 분포에 대한 가정 없이 자료의 특성을 반영한 확률분포를 도출하였다. 또한, 일반적으로 사용되고 있는 Arps 쌍곡선함수와 치밀/셰일층의 특성을 고려하여 생산량 예측이 가능한 Modified SEPD 적용에 있어 단일값이 아닌 확률에 따른 궁극가채량을 예측함으로써 불확실성을 최소화하고자 하였다.
공학문제에서 많은 확률 변수들은 상관성을 가지고 있고, 입력변수의 상관성은 기계시스템의 통계적 성능 분석 결과에 큰 영향을 미친다. 하지만, 상관 변수들은 결합분포함수를 모델링하기 어렵다는 이유로 종종 독립변수로 취급되거나 특정한 모수적 모델로 표현되는 경우가 많으며, 특히 데이터가 적은 경우 결합분포함수를 정확히 모델링하는데 더 큰 어려움이 있다. 본 연구에서 개발된 경계데이터를 이용한 다변량 커널밀도추정은 비선형성을 갖는 다양한 형태의 다변량 확률 분포 추정을 위해 개발되었다. 다변량 커널밀도추정은 주어진 데이터와 균등분포함수의 파라미터의 신뢰구간으로부터 생성된 경계데이터를 결합하여 데이터의 질과 수에 덜 민감하다. 따라서 제안된 방법은 보수적인 통계모델링과 신뢰성 해석 결과를 도출할 수 있으며, 통계시뮬레이션과 공학예제를 통해 그 성능을 검증하였다.
While the statistical concept 'order statistics' has a great number of applications in our society ranging from industry to military analysis, it is not necessarily an easy concept to understand for many people. Adding some interesting simulation activities of this concept to the probability or statistics curriculum, however, can enhance the learning curve greatly. A hands-on and a graphic calculator based activities of a missile simulation were introduced by Kim(2003) in the context of order statistics. This article revisits the two activities in his paper and point out a dilemma that occurs from the violation of an assumption on two deviation parameters associated with the missile simulation. A third activity is introduced to resolve the dilemma in the terms of a kernel density estimation which is a nonparametric approach.
본 연구는 품질평가 등급이 우수한 4개 기관에서 운영하고 있는 990개의 AWS 중에서 고도가 200m 이상인 산악지역에 분포하고 있는 산악기상관측소의 공간분포 특성과 연도별 공간변화를 분석하였다. 공간분포특성 분석을 위해 2012년부터 2016년까지 203개의 산악기상관측망을 대상으로 유클리디안 거리 분석, 최근 린지수 분석, 커널밀도 분석 방법으로 공간분석을 수행하였다. 평균거리 분석 결과, 2012년(3개 기관)은 29.0km, 2012년(4개 기관) 26.6km, 2013년 21.9km, 2014년 16.9km, 2015년 14.3km, 2016년은 12.6km로 2012년부터 2016년까지 16.4km가 감소하는 효과를 보였다. 최근린지수는 0.666632~0.811237였으며, 군집화 범위인 Z-score 검정 결과는 -4.372239~-5.145115, 통계적으로는 P-value(P<0.01)로 매우 유의하면서 산악기상관측망이 군집화 형태로 분포하는 것으로 나타났다. 커널밀도 분석 결과, 2012년은 129,719ha/1개소, 2013년 90,917ha/1개소, 2014년 71,342ha/1개소, 2015년 58,875ha/1개소로, 2016년은 50,914ha/1개소로 2012년부터 2016년까지 169,399ha/1개소가 감소하면서 산악기상관측망 공간분포 밀도가 높아진 결과를 보였다. 따라서 백두대간 일부 지역과 경북 내륙, 경남북서부 지역을 대상으로 최적의 입지에 산악기상관측망을 확충하는 것이 필요하다고 사료된다.
For engineering, there are two major challenges in reliability analysis. First, to ensure the accuracy of simulation results, mechanical products are usually defined implicitly by complex numerical models that require time-consuming. Second, the mechanical products are fortunately designed with a large safety margin, which leads to a low failure probability. This paper proposes an efficient and high-precision adaptive active learning algorithm based on the Kriging surrogate model to deal with the problems with low failure probability and time-consuming numerical models. In order to solve the problem with multiple failure regions, the adaptive kernel-density estimation is introduced and improved. Meanwhile, a new criterion for selecting points based on the current Kriging model is proposed to improve the computational efficiency. The criterion for choosing the best sampling points considers not only the probability of misjudging the sign of the response value at a point by the Kriging model but also the distribution information at that point. In order to prevent the distance between the selected training points from too close, the correlation between training points is limited to avoid information redundancy and improve the computation efficiency of the algorithm. Finally, the efficiency and accuracy of the proposed method are verified compared with other algorithms through two academic examples and one engineering application.
최근 지구온난화에 따른 기후변화로 홍수와 가뭄 같은 수문학적 재해가 과거에 비해 발생빈도와 크기가 변하고 있는 추세이다. 특히 가뭄은 긴 지속기간에 걸쳐 피해를 유발하므로 다른 수문학적 재해에 비해 보다 심각한 결과를 초래한다. 하지만 역설적으로 가뭄은 홍수와 달리 장기간에 거쳐 발생하므로 중요성과 심각성을 인식하기 어렵다. 따라서 가뭄의 발생에 대해 분석하고 그에 대한 대책을 마련하기 위해 여러 가지 가뭄의 종류 중 강수량과 가장 밀접한 관련이 있는 기상학적 가뭄에 대해 분석을 실시했다. 기상청에서 관측한 강수 및 온도자료를 이용하여 기상학적 가뭄지수인 팔머가뭄심도지수(Palmer Drought Severity Index), 표준강수지수(Standard Precipitation Index), EDI(Effective Drought Index)를 산정하였다. 그리고 산정된 가뭄지수를 비교분석하여, 실제 과거가뭄사상에 잘 부합되며, 일별로 지수 산정이 가능한 장점이 있는 EDI를 이용해 가뭄빈도해석을 실시하였다. 분석방법으로는 경계핵밀도함수를 이용해 EDI의 빈도해석을 실시하였다. 분석 결과, 대부분의 지점에서 봄철의 가뭄재현기간이 10년에서 20년 빈도 사이의 값을 나타내 다른 계절보다 봄에 가뭄이 잦음을 확인할 수 있었다. 또 영남지방과 남해안 일대의 재현기간이 상대적으로 더 짧게 나타나 지역적으로도 가뭄의 심도와 재현기간에 차이가 있음이 확인되었다.
본 연구는 로드킬 다발구간을 선정하기 위한 공간 군집지역 탐색방법을 비교하기 위하여 영주시, 문경시, 안동시, 청송군 로드킬 핫스팟 분석을 수행하였다. 국지적 공간 자기상관 지수인 Getis-Ord Gi* 통계량은 분석 단위를 달리하여 산출하였으며, 전체 도로면적 기준으로 300m에서 9%, 1km에서 14%의 핫스팟 지역을 도출하였다. 1km 단위 핫스팟 지역의 Z-score를 5개로 등급화한 결과, 예천군과 영주시 경계에 있는 28번 국도 구간의 Z-score가 가장 높게 나타났다. 커널 밀도 방법은 일반 커널 밀도 추정과 네트워크 커널 밀도 추정 분석을 수행하였다. 두 방법 모두 구역 단위의 분석보다 로드킬 다발구간의 시각적 확인이 용이했으나, 통계적으로 유의한 우선순위를 산정하기 어려운 한계가 있었다. 결과적으로 군집 분석방법에 따라 국지적인 핫스팟 지역이 다르게 나타나고 있음이 확인되었으며, 공통적으로 저감 대책이 시급한 지역은 영주시와 예천군을 통과하는 28번 국도의 다발구간으로 나타났다. 본 연구의 결과는 향후 로드킬 다발구간 도출 및 저감 대책 수립시 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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