대기순환모형(GCM)에 의하면 온실가스농도의 증가는 전구와 국지규모의 기후변화에 중요한 관련이 있음이 알려져 있다. GCM은 단일지점의 기상학적 순환과정을 분석하는데는 불확실성을 지니고 있기 때문에 현재로서는 축소기법이 대기순환모형(GCM)의 개발자들이 제공할 수 있는 것과 모형을 이용하여 기후영향을 평가하는 연구자들이 요구하는 것 사이의 차이점을 연계하기 위해 이용되고 있다. 본 논문에서는 통계학적 축소기법을 이용하여 국지 규모의 기후변화의 영향을 평가할 수 있는 방법을 제시하고자 하였다. 본 방법을 이용한다면 현재와 미래의 국지적 규모의 기후강제력 하에서의 지표 기상변수의 시나리오를 저 비용으로 신속하게 작성할 수 있다. 기후변화시나리오의 작성은 통계학적 회귀방법인 전이함수와 추계학적 일기발생모형을 이용하였다. 전이함수는 저해상도의 GCM 격자 변수들을 고해상도의 단일 지점의 변수들로 변환시키며, 이 변수들은 단일 지점의 특정 일 지표 기상 변수를 모의하기 위해 추계학적 일기발생 모형의 매개변수를 수정하는데 이용되었다. 본 연구에서는 YONU GCM을 이용하여 제어실험과 점증실험을 실시하여 전구규모의 기후변화시나리오를 작성하였다.
The actual power performance of historical structural change tests are compared under various alternatives. The tests of interest are F, CUSUM, MOSUM, Moving Estimates and empirical distribution function tests with both recursive and ordinary least-squares residuals. Our comparison of the structural tests involves limiting distributions under the hypothesis, the ability to detect the alternative hypotheses under one or double structural change, and smooth change in parameters. Even though no version is uniformly superior to the other, the knowledge about the properties of those tests and connections between these tests can be used in practical structural change tests and in further research on other change tests.
It is difficult to have the existing structural optimization using coupled field analysis from CFD to structure analysis when the structure is influenced of fluid. Therefore in an initial model of this study after doing parameter design from the background of shape using topology optimization. and it is making a approximation formula using by the CFD-structure coupled-field analysis and design of experiment. By using this result, we conducted multi-objective optimization. We could confirm efficiency of stochastic method applicable in the scene of structure reliability design to be needed multi-objective optimization. And we presented a way of design that could overcome the time and space restriction in structural design such as the butterfly valve with the less experiment.
This study examines the impact of sentiment shock, which is defined as a stochastic innovation to the Housing Market Confidence Index (HMCI) that is orthogonal to past housing price changes, on aggregate housing price changes and housing price volatility. This paper documents empirical evidence that sentiment shock has a statistically significant relationship with Korea's aggregate housing price changes. Specifically, the key findings show that an increase in sentiment shock predicts a rise in the aggregate housing price and a drop in its volatility at the national level. For the Seoul Metropolitan Region (SMR), this study also suggests that sentiment shock is positively associated with one-month-ahead aggregate housing price changes, whereas an increase in sentiment volatility tends to increase housing price volatility as well. In addition, the out-of-sample forecasting exercises conducted here reveal that the prediction model endowed with sentiment shock and sentiment volatility outperforms other competing prediction models.
The utilization of outpatient care services involves two steps of sequential decisions. The first step decision is about whether to initiate the utilization and the second one is about how many more visits to make after the initiation. Presumably, the initiation decision is largely made by the patient and his or her family, while the number of additional visits is decided under a strong influence of the physician. Implication is that the analysis of the outpatient care utilization requires to specify each of the two decisions underlying the utilization as a distinct stochastic process. This paper is concerned with the number of physician visits, which is, by definition, a discrete variable that can take only non-negative integer values. Since the initial visit is considered in the analysis of whether or not having made any physician visit, the focus on the number of visits made in addition to the initial one must be enough. The number of additional visits, being a kind of count data, could be assumed to exhibit a Poisson distribution. However, it is likely that the distribution is over dispersed since the number of physician visits tends to cluster around a few values but still vary widely. A recently reported study of outpatient care utilization employed an analysis based upon the assumption of a negative binomial distribution which is a type of overdispersed Poisson distribution. But there is an indication that the use of Poisson distribution making adjustments for over-dispersion results in less loss of efficiency in parameter estimation compared to the use of a certain type of distribution like a negative binomial distribution. An analysis of the data for outpatient care utilization was performed focusing on an assessment of appropriateness of available techniques. The data used in the analysis were collected by a community survey in Hwachon Gun, Kangwon Do in 1990. It was observed that a Poisson regression with adjustments for over-dispersion is superior to either an ordinary regression or a Poisson regression without adjustments oor over-dispersion. In conclusion, it seems the most approprite to assume that the number of physician visits made in addition to the initial visist exhibits an overdispersed Poisson distribution when outpatient care utilization is studied based upon a model which embodies the two-part character of the decision process uderlying the utilization.
본 연구는 Run-Length와 Run-Sum에 의한 강우량과 하천유량을 분석하여 그 특성을 구명하고, 이로부터 모의발생 모델(Simulation Model)을 설정하여 검토하는데 목적을 두고 있다. 분석에 있어서는 우리나라의 주요도시(서울, 대구 및 부산)의 일강우량과 주요하천(한강, 낙동강 및 금강)의 일류량 자료들을 사용하였다. 또한 해석에 있어서는 Run-Length와 Run-Sum에 대한 각각의 분포형 분석으로부터 Weibull 분포 및 1-변수지수 분포를 하고 있음을 알았으며, 이로부터 Monte Carlo 기법(Monte Carlo technique)을 기초로 하는 Weibull모델(Weibull model)과 1-변수지수 모델(One-Parameter Exponential Model)에 의해서 Run-Length와 Run-Sum을 모의발생 시켰다. 그 결과 기록치(Historical Data)에 근사한 모의발생 자료(Simulation Data)를 얻었다.
기존 엇갈림 구간의 속도 및 서비스수준 분석에 관한 연구들은 현장조사를 통하여 엇갈림 구간 주행속도에 영향을 미치는 여러 요소 즉, 구간길이, 차로수, 교통량 등을 독립변수로 하는 회귀식을 도출하였다. 그러나 우리나라의 경우는 엇갈림 구간이 많이 존재하지 않으므로 기존 연구들처럼 현장조사를 통해 회귀식에 필요한 매개변수 값들을 추정하는데 어려움이 있다. 따라서, 엇갈림 구간의 속도추정 및 용량분석을 수행하기 위해 새로운 분석 방법론 개발의 필요성이 대두하게 되었다. 이를 위해 본 연구에서는 엇갈림 구간의 기본적인 특성을 규명하고 이를 수학적 확률식에 의거 엇갈림 구간 주행속도 예측모형을 개발함으로써, 분석대상 엇갈림 구간 수의 부족을 극복하고 범용적으로 적용될 수 있는 방법론을 모색하고자 하였다. 연구는 첫째, 엇갈림 영향권 파악, 둘째, 엇갈림 영향권에서의 차두간격 분포 파악, 셋째, 엇갈림 구간의 최대 가능 엇갈림 교통량 산정, 넷째, 이상적 엇갈림 구간 길이의 산정, 다섯째, 엇갈림 영향권의 속도 예측, 여섯째, 모형의 검증의 여섯 가지 범주로 구분되어 수행되었다. 특히 엇갈림 영향권의 속도 예측은 고속도로 기본구간의 속도와 엇갈림 영향권에서 발생하는 지체시간을 비교하여 결정하였다.
SLURP 준 분포형 수문모형을 이용하여 예측된 토지이용 자료와 미래 기후변화 시나리오에 의한 기상자료 및 식생지수 정보를 고려한 상태에서 하천유역의 유출에 미치는 영향을 분석하였다. 경안천 경안수위관측소 상류유역($260.4km^2$)을 대상으로 4개년(1999-2002) 동안의 일별 유출량 자료를 바탕으로 모형의 보정(1999-2000)과 검증(2001-2002)을 실시하였다. 토지이용 예측은 1996년, 2000년, 2004년의 Landsat TM 및 ETM+ 위성영상을 이용하여 CA-Markov 기법으로 검증(2004)을 실시한 후, 미래의 토지이용(2030, 2060, 2090)을 예측하였다. 예측된 토지이용은 시간이 경과할수록 산림과 논은 지속적으로 감소하고 도시, 초지, 나지 등은 증가하는 경향을 보였다. 미래의 식생정보 예측을 위하여 NOAA/AVHRR 위성영상으로부터 추출된 월별 NDVI(1998-2002)와 월평균기온간의 선형 회귀식을 도출하여 미래의 식생지수 정보(2030, 2060, 2090)를 추정하였다. IPCC SRES A2, B2 기후변화 시나리오에 대한 CCCma CGCM2 모의결과 값(2030s, 2060s, 2090s)을 Stochastic Spatio-Temporal Random Cascade Model(SST-RCM) 기법을 이용하여 downscaling 한 뒤 하천유출의 변화를 분석한 결과, 기후변화에 따른 하천유출율은 1999-2002년의 59%에 비해 미래에는 13%~34%로 감소하는 것으로 모의되었고, 반면에 토지이용의 변화에 대한 유출율은 0.1%~1% 증가하였다.
The performance of the stormwater wetlands can be significantly influenced by antecedent stormwater in storage at the commencement of a stormevent. As inflows are intermittent and stochastic in nature, the evaluation of the treatment efficiency of a stormwater wetland should be considered by runoff capture and water treatment characteristics during interevent periods. In this study, analytical probabilistic model is applied to identity runoff capture rate and treatment efficiency of the stormwater wetland. To achieve this, continuous rainfall data recorded in Busan for 31 years has been analyzed to derive the runoff capture rate, and 1st order kinetic decay constants ($k_V$, 1/d) are calculated from regression analysis to identify pollutants removal during interevent periods. The results show that about 60.9% of annual average runoff is captured through the stormwater wetland. The annual average treatment efficiencies of SS, BOD, COD, TN and TP is about 11.4, 8.9, 9.8, 4.3 and 9.6%, respectively. The analytical model has been compared with the numerical model and it shows that analytical model is valid. Performance evaluation methods developed in this study has the advantages of considering characteristics of rainfall-runoff, facility type and pollutant removal.
본 연구의 목적은 연 증발접시 증발량의 시간적인 분해를 위하여 신경망모형을 적용하는데 있다. 신경망모형은 각각 다층 퍼셉트론 신경망모형(MLP-NNM)과 일반화된 회귀신경망모형(GRNNM)으로 구성되어 있다. 그리고 신경망모형의 수행평가를 위하여 훈련 및 테스트과정으로 구성되었다. 신경망모형의 훈련과정을 위하여 실측, 모의 및 혼합자료와 같은 세 가지 형태의 자료가 사용되었으며, 테스트과정을 위해서는 실측자료만 이용되었다. 본 연구를 통하여 비선형 시계열자료의 시간적 분해를 위해서 MLP-NNM과 GRNNM의 적용성을 평가하였다. 게다가 연 증발접시 증발량 자료의 시간적 분해로부터 신뢰성있는 월 증발접시 증발량자료를 구축할 수 있을 것이며, 관개배수 네트워크 시스템의 평가를 위한 이용가능한 자료를 제공할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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