• 제목/요약/키워드: probabilistic population prediction

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미래 불확실성을 내포하는 인구 예측 방법 연구 (A study on methods for population prediction involving future uncertainty)

  • 오진호
    • 응용통계연구
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    • 제37권6호
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    • pp.801-815
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    • 2024
  • 미래 불확실성은 미래에 나타날 결과나 현상에 대해 정확히 예측할 수 없음을 의미한다. 이런 미래 불확실성에 따른 결정론적 인구추계는 한계점이 분명하여 여러 선진 인구연구소나 국제기구에서는 확률론적 인구추계의 중요성을 거듭 강조해오고 있다. 또한 기후, 공정, 강수량, 기상 분야에서 확률적 예측을 제시하고 있다. 하지만 우리나라 통계청과 각종 기관에서는 시나리오 기반 결정론적 인구추계에 머물고 있고, 확률론적 인구예측의 필요성만 제기하고 있는 실정이다. 이에 본 논문은 미래 불확실성이 존재할 때 결정적 인구추계의 한계점과 문제점을 살펴보고, 미래 인구를 확률적 인구예측으로 살펴보아야하는 점을 지적하고 이에 대한 결과를 제시한다. 분석결과 확률적 신뢰구간(5th 분위수, 95th분위수) 관점에서 2025년은 5,106~5,120만 명, 2030년 5,053~5,082만 명, 2040년 4,829~4,885만 명, 2050년 4,425~4,505만 명, 그리고 예측 마지막 시점인 2062년은 4천만 명 아래 수준인 3,733~3,830만 명으로 예상되며, 33개년 동안 빠른 인구 감소는 지속적인 출산율 하락이 가장 큰 요인으로 나타났다.

포장파손과정의 지역적 불확실성에 대한 확률적 분해와 조합 (Stochastic Disaggregation and Aggregation of Localized Uncertainty in Pavement Deterioration Process)

  • 한대석
    • 대한토목학회논문집
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    • 제33권4호
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    • pp.1651-1664
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    • 2013
  • 도로포장의 파손과정에는 다양하고 복합적인 원인에서 비롯되는 불확실성이 포함되어 있어 정확한 해석이 쉽지 않다. 이로 인해 최근에는 결정론적 모형보다는 확률이론이 보다 많이 활용되고 있으나, 파손의 전체적 특성만을 설명하는 일반적인 분석방안으로는 포장파손특성의 변화과정에 대해 구체적인 정보를 제공하기 어렵다. 이에 본 연구에서는 포장파손과정을 상태와 시간기준으로 분해함으로써 지역적으로 이질성을 띄는 포장파손속도와 그 분산에 대해 구체적으로 파악하고자 하였다. 또한, 분해된 확률과정을 다시 조합하는 과정을 통해 포장의 기대수명과 불확실성을 예측해 보았다. 실증분석을 위해 일반국도포장관리시스템에서 2003년부터 2010년까지 수집된 균열률 자료를 활용하였다. 이러한 시도들은 자산관리의 주요기법 중 하나인 생애주기비용분석의 신뢰성을 높일 수 있으며, 파손속도의 변화과정에 대한 이해가 필수적인 예방적 유지보수전략에 관한 기반연구로써도 중요한 의의가 있다.

Posterior density estimation for structural parameters using improved differential evolution adaptive Metropolis algorithm

  • Zhou, Jin;Mita, Akira;Mei, Liu
    • Smart Structures and Systems
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    • 제15권3호
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    • pp.735-749
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    • 2015
  • The major difficulty of using Bayesian probabilistic inference for system identification is to obtain the posterior probability density of parameters conditioned by the measured response. The posterior density of structural parameters indicates how plausible each model is when considering the uncertainty of prediction errors. The Markov chain Monte Carlo (MCMC) method is a widespread medium for posterior inference but its convergence is often slow. The differential evolution adaptive Metropolis-Hasting (DREAM) algorithm boasts a population-based mechanism, which nms multiple different Markov chains simultaneously, and a global optimum exploration ability. This paper proposes an improved differential evolution adaptive Metropolis-Hasting algorithm (IDREAM) strategy to estimate the posterior density of structural parameters. The main benefit of IDREAM is its efficient MCMC simulation through its use of the adaptive Metropolis (AM) method with a mutation strategy for ensuring quick convergence and robust solutions. Its effectiveness was demonstrated in simulations on identifying the structural parameters with limited output data and noise polluted measurements.

댐 붕괴 홍수로 인한 하류부 인명피해 예측 (Prediction of Loss of Life in Downstream due to Dam Break Flood)

  • 이재영;이종석;김기영
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제47권10호
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    • pp.879-889
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    • 2014
  • 본 연구에서는 기왕의 댐 붕괴사례와 인명손실 결정인자들의 분석으로부터 유도된 상관관계를 이용하여 댐 붕괴 홍수파의 특성이 고려된 인명피해 예측을 위해 미국의 LIFESim 모형에 적용된 인명손실 모듈과 유럽연합에서 제시한 사망률 함수에 의한 인명손실 추정기법이 제시되었다. 극한 홍수조건(PMF)하에서 댐 붕괴로 인한 대상 지점의 수심, 유속 및 홍수도 달시간 등과 같은 홍수특성치는 1차원 수리학적 모형인 FLDWAV에 의해 모의되었으며 범람수심을 이용하여 홍수취약 지역을 예측하였다. 이를 바탕으로 경보, 대피 및 피난처에 대한 가능성을 고려함으로써 홍수위험에 노출된 인구수를 추정하였다. 이러한 홍수위험 노출인구에 대한 사망률(치사율)을 추정하기 위해 홍수위험지역을 상이한 지대로 세분하여 지대별 치사율 또는 사망률 함수를 결정하였으며 이로부터 최종적인 사망자수를 예측하였다. 본 연구를 통해 제시된 댐 붕괴홍수의 인명피해 예측기법은 향후 확률론적 홍수 시나리오에 적용하여 하류부의 홍수위험도를 정량적으로 평가하고 저감대책을 수립하는데 활용될 수 있다.

국지 앙상블자료와 홍수위험매트릭스를 이용한 홍수위험도 예측 방법 연구 (A study on prediction method for flood risk using LENS and flood risk matrix)

  • 최천규;김경탁;최윤석
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제55권9호
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    • pp.657-668
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    • 2022
  • 하천 유량이 증가된 상태에서 집중호우의 발생은 유량과 강우량 모두 하천변 홍수피해에 영향을 미치게 된다. 또한, 하천변 사회·경제적 영향 수준에 따라 피해정도에 차이를 보이게 되며, 특히, 인구 및 자산 밀집도가 높은 경우 홍수대응에 필요한 충분한 예보 선행시간의 확보가 요구된다. 본 연구에서는 홍수대응에 필요한 시간적 여유의 확보를 통한 피해저감 효과를 증대하기 위해 앙상블 강우유출모델링을 활용한 홍수위험매트릭스를 구축하고, 그 적용성을 판단하고자 한다. 홍수위험매트릭스는 홍수피해 자료를 활용한 홍수피해 영향수준(X축)을 구성하고, 기상청 LENS 강우자료를 이용한 앙상블 강우유출모델링의 결과로 위험 홍수량의 발생 가능성을 예측(Y축)하여 확률예보에 기반한 예측이 가능하다. 이를 위해 과거 홍수피해 자료 및 정량적 홍수피해 평가방법을 이용한 홍수피해 영향수준 결정 방법을 제시하였다. 낙동강권역의 태화강유역 및 형산강유역의 홍수특보지점에 대하여 기존 홍수특보 자료 그리고 피해 발생 상황과 비교하였다. 그 결과 최대 3일전부터 홍수위험 발생시간 및 정도에 대한 예측이 가능한 것으로 분석되었다. 따라서 홍수대응에 필요한 예보 선행시간 확보를 통한 피해저감 활동에 도움이 되리라 판단된다.