• 한국수자원학회논문집
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• 제47권9호
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• pp.825-838
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• 2014

정상성 마코프 연쇄 모형은 일강우모의 모형으로 광범위하게 이용되고 있다. 하지만 정상성 마코프 연쇄 모형의 기본가정은 통계학적 특성이 시간에 따라 변화하지 않는 것으로, 일강우모의 시에 평균 또는 분산의 경향적 변화를 효과적으로 반영할 수 없다. 이러한 문제점을 인지하여 본 연구에서는 연주기 및 계절변화에 대하여 우수한 모의 능력을 나타내는 GCM의 모의결과를 입력자료로 이용하여 일강우량을 모의하기 위한 통계학적 상세화(downscaling) 기법인 비정상성 은닉 마코프 모형을 개발하였다. 개발된 모형을 낙동강 유역에 존재하는 영주지점, 문경지점 및 구미지점의 관측강우량에 적용한 결과, 일단위 및 계절단위의 강우량의 통계적 특성을 기존 모형에 비하여 개선된 결과를 도출할 수 있었으며, 또한 개발된 모형은 극치강수량 복원에 있어서도 관측값과 보다 유사한 결과를 보여 주었다. 이러한 점에서 정확성이 확보된 GCM 계절예측자료가 입력자료로 NHMM 모형에 활용된다면 예측기반의 일강수 상세화 모형으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 이와 더불어, 기후변화 시나리오 입력자료가 사용된다면 기후변화 상세화 모형으로서도 적용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권7호
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• pp.545-556
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• 2022

수공구조물 설계 및 수자원 계획에서는 목표연도 이상의 수문기상자료를 활용하는 것이 추천된다. 강우 자료의 확장을 위해 추계학적 강수 모의 모형을 활용하는데, Bartlett-Lewis Rectangular Pulse Modified Model (BLRPM)과 Neyman-Scott Rectangular Pulse Model(NSRPM)이 대표적이다. 이 모형들은 확률분포의 매개변수 조합을 통해 추정되는 통계적 모멘트와 관측값의 통계적 모멘트를 반복 비교하여 최적 매개변수를 추정한다. 그러나 상대적으로 적은 관측값을 이용하여 매개변수를 추정하는 것은 부적절하게 정의된 문제(ill-posed problem)에 해당하며, 최적화 과정에서 매개변수 추정이 어려울 뿐만 아니라, 매개변수의 변동성도 매우 크다. 또한, 일부 연구에서 드러나듯이, 모형 매개변수 추정과정에서 다양한 목적함수를 활용해도 2차 모멘트에 국한되어 있어, 극치 강수량 재현에는 한계가 있다. 따라서 본 연구는 3차 모멘트를 포함한 목적함수를 활용하여 NSRPM 매개변수를 추정하고, 기존 2차 모멘트를 이용한 매개변수 접근방법과 극치강수량 재현 측면에서 비교를 수행하였다. 그 결과, 목적함수의 왜곡도 포함 여부에 따라 1, 2차 모멘트는 큰 차이를 나타내지 않았지만, 극치강우 재현 측면에서는 왜곡도를 포함한 경우가 포함하지 않은 경우보다 개선된 결과를 나타냈다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제25권4호
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• pp.529-538
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• 1993

이전에 제신된 시간 균일적인 경우의 모델［1］에 대한 확장으로 균열암반내 핵종이동에 관한 연속시간 마코프 프로세스를 이용한 통계적 방법에 의한 모델이 제시되었다. 단일 평판 균일을 갖는 암반매질에서 핵종이 균열로부터 알반조직내로 확산 이동하는 경우 더 이상 균열시간적인 마코프 모델을 적용할 수 없으므로 암반으로의 확산항을 시간에 따라 변화하는 과정으로 보아 모델을 제시한 후 기존의 결정론적 해석해와 비교하였다. 통계적모델의 최종 결과는 시간의 함수로서의 상태변수에 대한 기댓값과 그 분산치일 것이다. 핵종의 시간 종속적인 확률분포가 전이강도가 주어질 때 매질내의 특성이 균질하다고 볼 수 있도록 나누어진 암반매질의 각 구획에 대해 주어지게 된다. 이 모델은 매질공간에 대해 불연속적이므로 핵종이동에 영향을 주는 변수들이 쉽게 균열암반이나 다중매질 등과 같은 비균질한 매질에 적용되어 질수 있다. 매질을 나눈 구획수가 수치적 분산에 민감한 것으로 나타났지만 분산계수의 보정에 의해 해석해와 잘 일치되는 것을 알 수 있었다.

• 유통과학연구
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• 제11권10호
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• pp.63-72
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• 2013

Purpose - This study analyzes the relationship and dynamic interactions between stock price index, interest rate, price index, and housing price indices using Korean monthly data from 2000 to 2013, based on a VAR model. This study also examines Granger causal relationships among these variables in order to determine whether the time series of one is useful in forecasting another, or to infer certain types of causal dependency between stochastic variables. Research design, data, and methodology - We used Korean monthly data for all variables from 2000: M1 to 2013: M3. First, we checked the correlations among different variables. Second, we conducted the Augmented Dickey-Fuller (ADF) test and the co-integration test using the VAR model. Third, we employed Granger Causality tests to quantify the causal effect from time series observations. Fourth, we used the impulse response function and variance decomposition based on the VAR model to examine the dynamic relationships among the variables. Results - First, stock price Granger affects interest rate and all housing price indices. Price index Granger, in turn, affects the stock price and six metropolitan housing price indices. However, none of the Granger variables affect the price index. Therefore, it is the stock markets (and not the housing market) that affects the housing prices. Second, the impulse response tests show that maximum influence on stock price is its own, and though it is influenced a little by interest rate, price index affects it negatively. One standard deviation (S.D.) shock to stock price increases the housing price by 0.08 units after two months, whereas an impulse shock to the interest rate negatively impacts the housing price. Third, the variance decomposition results report that the shock to the stock price accounts for 96% of the variation in the stock price, and the shock to the price index accounts for 2.8% after two periods. In contrast, the shock to the interest rate accounts for 80% of the variation in the interest rate after ten periods; the shock to the stock price accounts for 19% of the variation; however, shock to the price index does not affect the interest rate. The housing price index in 10 periods is explained up to 96.7% by itself, 2.62% by stock price, 0.68% by price index, and 0.04% by interest rate. Therefore, the housing market is explained most by its own variation, whereas the interest rate has little impact on housing price. Conclusions - The results of the study elucidate the relationship and dynamic interactions among stock price index, interest rate, price index, and housing price indices using VAR model. This study could help form the basis for more appropriate economic policies in the future. As the housing market is very important in Korean economy, any changes in house price affect the other markets, thereby resulting in a shock to the entire economy. Therefore, the analysis on the dynamic relationships between the housing market and economic variables will help with the decision making regarding the housing market policy.

• 자원환경지질
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• 제29권6호
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• pp.713-724
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• 1996

현장에서의 주요 운송 메카니즘을 연구하기 위하여 시간별 잔존수 농도분포곡선 자료를 이용하였다. 운송개념을 대표하는 모델로서 2개의 상반된 가설에 근기한 모델, 즉 CDE와 CLT모델을 사용하였으며 파라미터 추정을 위하여 깊이별 평균농도자료에 최적화기법을 적용하였으며 잔존수 농도의 도달시간을 나타내는 확율밀도함수를 이용하여 모멘트해석도 시행되었다. 모멘트 해석결과 잔존수농도의 1차 및 2차 시간 모멘트는 침출수농도의 것들보다 크게 나타났다. 또한 시간 모멘트를 이용하여 오염물질 운송시간의 변이도와 확산 파라미터도 도출되었다. 변이도 및 확산계수와 운송거리간의 상관관계는 침출수농도 및 잔존수농도에 대해서 동일하게 나타났다. 이러한 관계를 이용하여 2가지 모델을 검정하였으나 운송거리에 따른 운송파라미터의 불규칙한 변화로 확정적 결론을 얻을 수 없었다. 따라서 첫 번째 깊이에서 얻은 파라미터를 이용하여 다른 깊이에서의 오염물질 운송 방식을 예측하여 실측자료와 비교하여 각 모델을 검정하였다. 그 결과 CLT 모델이 CDE 모델보다 현장실측자료에 근접하였다. 이는 오염물질이 이동함에 따라 완전한 혼합이 발생하는 것이 아니라 상관흐름 즉, "오염물질이 각 층을 통과할 때 빠른 물질은 빠르게 느린 물질은 지속적으로 느리게 움직인다"는 사실을 뒷받침한다고 볼 수 있다. 특히 첨두농도에 대한 CDE 모델의 과대예측은 오염물질 확산의 과소평가에 기인하는 것으로 나타났다.

• 공업화학
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• 제33권6호
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• pp.563-573
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• 2022

This work aimed to develop a new equation for turbidity (Turb) simulation and prediction using statistical methods based on principal component analysis (PCA) and multiple linear regression (MLR). For this purpose, water samples were collected monthly over a five year period from Cheurfa dam, an important reservoir in Northwestern Algeria, and analyzed for 12 parameters, including temperature (T°), pH, electrical conductivity (EC), turbidity (Turb), dissolved oxygen (DO), ammonium (NH₄⁺), nitrate (NO₃^-), nitrite (NO₂^-), phosphate (PO₄^3-), total suspended solids (TSS), biochemical oxygen demand (BOD₅) and chemical oxygen demand (COD). The results revealed a strong mineralization of the water and low dissolved oxygen (DO) content during the summer period. High levels of TSS and Turb were recorded during rainy periods. In addition, water was charged with phosphate (PO₄^3-) in the whole period of study. The PCA results revealed ten factors, three of which were significant (eigenvalues >1) and explained 75.5% of the total variance. The F1 and F2 factors explained 36.5% and 26.7% of the total variance, respectively and indicated anthropogenic pollution of domestic agricultural and industrial origin. The MLR turbidity simulation model exhibited a high coefficient of determination (R² = 92.20%), indicating that 92.20% of the data variability can be explained by the model. TSS, DO, EC, NO₃^-, NO₂^-, and COD were the most significant contributing parameters (p values << 0.05) in turbidity prediction. The present study can help with decision-making on the management and monitoring of the water quality of the dam, which is the primary source of drinking water in this region.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.19-25
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• 2014

수요예측은 경영 전략을 포함한 모든 경영 활동의 기초가 된다. 특히 부품의 수요예측은 공급망관리 측면에서 매우 중요한 요소 중 하나이다. 부품의 수요는 다양한 산업에서 종종 간헐적 특성을 포함한다. 간헐적 특성이란 수요가 발생하지 않는 경우가 빈번한 현상을 지칭한다. 간헐적 수요 현상에서는 발생된 수요의 분산이 크고 그 발생간격이 확률적이다. 따라서 간헐적 특성을 갖는 수요를 예측하기 위해서 일반적인 시계열 분석기법이나 인과관계를 이용한 모형(회귀모형)을 사용하는 것은 적합하지 않다. 이는 기존의 방법들이 실제 수요행태를 묘사하기 어렵기 때문이다. 이러한 간헐적 수요의 예측을 위해 마코프 부트스트랩이 개발되었다. 이 방법은 1계차 자기상관성을 반영하며 리드타임 동안 수요의 합이 독립임을 가정하였다. 본 연구에서는 리드타임 내 수요 합의 독립가정을 완화한 부트스트랩 방법을 제안한다. 수정된 부트스트랩 방법에 의해 재추출된 데이터는 실측 데이터의 간헐적 특성을 근사적으로 반영한다. 마지막으로 실측 데이터에 수정된 방법을 적용한 예측 결과를 사례로 제시하고자 한다.

• Journal of Ecology and Environment
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• 제45권3호
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• pp.97-104
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• 2021

Background: Asarum sieboldii Miq., a species of forest understory vegetation, is an herbaceous perennial belonging to the family Aristolochiaceae. The metapopulation of A. sieboldii is distributed sparsely and has a short seed dispersal distance by ants as their seed distributor. It is known that many flowers of A. sieboldii depend on self-fertilization. Because these characteristics can affect negatively in genetic structure, investigating habitat structure and assessment of genetic structure is needed. A total of 27 individuals in a valley were sampled for measuring genetic diversity, genetic distance, and genetic differentiation by RAPDPCR. Results: The habitat areas of A. sieboldii metapopulation were relatively small (3.78~33.60 m²) and population density was very low (five to seven individuals in 20×20 m quadrat). The habitat of A. sieboldii was a very shady (relative light intensity = 0.9%) and mature forest with a high evenness value (J = 0.81~0.99) and a low dominance value (D = 0.19~0.28). The total genetic diversity of A. sieboldii was quite high (h = 0.338, I = 0.506). A total of 33 band loci were observed in five selected primers, and 31 band loci (94%) were polymorphic. However, genetic differentiation along the valley was highly progressed (G_st = 0.548, N_m = 0.412). The average genetic distance between subpopulations was 0.387. The results of AMOVA showed 52.77% of variance occurs among populations, which is evidence of population structuring. Conclusions: It is expected that a small-scale founder effect had occurred, an individual spread far from the original subpopulation formed a new subpopulation. However, geographical distance between individuals would have been far and genetic flow occurred only within each subpopulation because of the low density of population. This made significant genetic distance between the original and new population by distance. Although genetic diversity of A. sieboldii metapopulation is not as low as concerned, the subpopulation of A. sieboldii can disappear by stochastic events due to small subpopulation size and low density of population. To prevent genetic isolation and to enhance the stable population size, conservative efforts such as increasing the size of each subpopulation or the connection between subpopulations are needed.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.9-20
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• 2010

3차원 공간에 존재하는 반투명 물질을 물리 기반으로 렌더링하기 위해서 빛의 진행 경로를 작은 구간으로 나눈 후, 각 구간에 대하여 빛의 직접적인 영향, 산란으로 인한 영향, 반투명 물질안에서의 소멸 및 물질의 발광으로 인한 영향 등을 고려한 빛의 에너지를 계산하여 누적하는 방식을 사용한다. 이중 빛의 산란은 연속 공간에서 매우 복잡한 방식으로 작용하기 때문에 이의 시뮬레이션을 위해서 상당한 노력이 필요하다. 빛의 산란을 효과적으로 계산하기 위해 여러근사 방법들이 고안되었는데, 그중 볼륨 포톤매핑 기법은 빛이 간섭매체 내부에서 산란되는 효과를 단순화된 시뮬레이션으로 미리 계산하여두고 이를 검색해 효율적으로 렌더링 하는 방법을 사용한다. 이 방법은 주변에서 검색한 시뮬레이션 정보를 이용하기 위해서 밀도추정방법을 적용하는데, 시뮬레이션자료의분포에 따라서 검색에 따른 편차가 있을 수 있게된다. 또한 시뮬레이션된 자료만을 이용하여 산란효과를 반영하기 때문에 고밀도이지만 시뮬레이션이 충분하지 못한 위치에 대해서 방향성 있는 위상함수에 대한 특징을 잘 표현하지 못한다는 문제가있다. 이러한 문제를해결하고자 하는 노력의 일환으로, 본 논문에서는 입자형태로 시뮬레이션된 볼륨데이터에 대해 밀도추정방법의 하나인 커널스무딩을 이용하여 표현한 산란효과를 반투명물질 자료구조에 저장하고 이를 복원하는 방법을 제안하고, 실험결과 분석을 통하여 장단점을 분석한다.

• 한국수산과학회지
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• 제9권2호
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• pp.143-150
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• 1976

동일 년급군 체장에 관한 도수분포는 정규분포를 하는데, 어류자원의 감소계수를 z라 할 때 x 세 년급군의 미수가 $N_x=N_o\exp(-zx)$로 표시된다. 위의 두가지 사실에다 체장조성표를 이용하여 생잔율 $\varrho^{-z}$ 추정하는 방법을 연구한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 연령, 분업에 관한 정밀조정표(표본)로부터 각년급군별 모체장평균, 모분산의 불편추정치($\bar{x},S^2$ 소표본일 때는 S^2 대신 $n/n-1{\cdot}S^2$를 구하였다. 2. 표본에서 구한 각 연금군별 모체장평균의 불편추정치$(\bar{x})$간의 경향선식과 각 년급군별 모분산($S^2$ 혹은 $n/n-1{\cdot}S^2$의 불편추정치간의 경향선식을 구하였다. 3. 각 경향선식에서 년급군별 모체장평균치와 모분산의 추정치$\hat{u},\hat{\sigma^2}$를 구하였다. 4. 각 년급군별로 모체장평균이 불편추정치$(\bar{x})$와 경향식에서 구한 모체장평균의 추정치$(\hat{u})$와의 차에 관한 유의성검정을 하고 또 각 년급군별로 모분산의 불편추정치($S^2$ 혹을 $n/n-1{\cdot}S^2$와 경향선식에서 구한 모분산의 추정치$\hat{\sigma}^2$와의 차에 관한 유의성검정을 하였다. 5. 유의성검정에서 두 종류 가운데 적어도 하나가 유의적이면 유의적인 년급군의 모체장평균(u)과 모분산$(\sigma^2)$을 모체장평균의 불편추정치$(\bar{x})$와 모분산의 불편추정치($S^2$ 혹은 $n/n-1{\cdot}S^2$로 한다. 2종의 검정이 유의적이 아닌 때는 해당하는 년급군의 모체장평균(u)과 모분산$\sigma^2$을 경향선식에서 구한 모체장평균의 추정치$\hat{u}$와 모분산의 추정치$(\hat\sigma^2)$로 하였다. 표본이 없는 년급군의 모체장평균(u)과 모분산$(\sigma^2)$도 역시 경향선식에서 구한 모체장평균 및 모분산의 추정치$\hat{u},\;\sigma^2$로 하였다. 6. 모체장평균(u)과 모분산$(\sigma^2)$이 추정되면 정규곡선면적표를 이용하여 년급군별로 각 체장계급에 해당하는 확률표를 만들었다. 7. 서로 이웃하는 체장계급의 비를 이용하여 생잔율 $\varrho^{-z}$ 값들을 구하였다. 8. $\varrho^{-z}$값들 중 이상적인 값은 유의적이면 기각하고 나머지 값으로 평균생잔율과 그 분산, 표준편차, 신뢰한계를 구하였다. 9. 향해 및 동지나해에 있어서 한국기선저인망에 어획된 참조기의 연령 및 체장에 관한 정밀조정표와 체장조직성표를 이용하여 년평균생잔율 $\varrho^{-z}$와 그 분산, 표준편차, 신뢰계수 $95\%$의 신뢰구분과 연평균 감소계수 Z를 구하였다.