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김한메울,박정수 한국자료분석학회 2008 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.10 No.3
This paper deals with usefulness of generalized extreme value distribution in applying extreme daily temperature. Annual maxima of daily highest temperature data dating from 1901 to 2007 are modeled for fourteen locations in South Korea. The generalized extreme value distribution(GEVD) is fitted to data from each location. The location parameter of the GEVD is formulated as a function of time to describe the extremes and to predict their future behaviors. We quantified the change in the extreme temperature each location and provided return levels for the years 2017, 2027, 2057, 2107. The various diagnostic plots and p-value for assessing the accuracy of the GEV model fitted to the temperature data are shown. 지구온난화의 영향에 의해 우리나라도 1904년부터 2000년까지 우리나라에서 관측된 기온자료 분석에 따르면 평균기온은 약 1.5 가 상승하였다. 본 논문에서는 평균기온이 아닌 최고기온에는 어떠한 변화가 있는가를 알아보았다. 본 논문은 자연현상이나 기타 다양한 분야의 극값의 모형화에 사용되는 일반화 극단분포를 기반으로 남한의 14개 지점의 1901년부터 2007년까지 각 계절별 일일 최고온도의 최대값에 대해 일반화 극단분포를 적합하였다. 일반화 극단분포의 위치모수에 시간의 변화를 고려하여 일일 최고온도의 극값에 대한 경향을 파악했다. 각 지점별로 일일 최고온도의 극값의 변화를 측정하고 모수의 추정치를 구하고 특히 선형적인 경향을 보이는 경우에는 10년, 20년, 50년, 100년의 일일 최고온도 리턴레벨(return level) 값들을 구했다. 각 지점별로 등고선 도표와 각 도시별 검정을 통하여 분석의 결과를 보충하였다. 그리고 우리가 선택한 모형과 데이터간의 적합도검정을 실시하였고 그 결과를 다양한 도표와 유의확률을 이용하여 표현하였다.
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Testing Trends and Return Value Estimation for Extreme Precipitation
황난아,김한메울,박정수 한국자료분석학회 2007 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.9 No.5
This paper deals with usefulness of generalized extreme value distribution based. Annual maxima of daily rainfall data dating from 1901 to 2006 are modeled for ten locations in South Korea. The generalized extreme value distribution (GEVD) is fitted to data from each location. The location parameter of the GEVD is formulated as a function of time to describe the extremes of rainfall and to predict their future behaviors. We quantified the change in extreme rainfall for each location and provided return levels for the years 2016, 2026, 2056, 2106. We also derived estimates of return levels for extreme rainfall. This approach is applied to extreme daily rainfall data for Seoul Korea. The return level of heavy rainfall is calculated from the GEVD models.
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Generalized Extreme Value Distribution using r-largest Order Statistics with Climate Application
Md.S.Murshed,김한메울,박정수 한국자료분석학회 2007 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.9 No.4
This paper deals with usefulness of generalized extreme value distribution(r-GEVD) based on the r-largest order statistics. It is shown by simulation that using r-GEVD is better than using just the ordinary GEVD in estimating tail quantiles. Three parameters of GEVD are estimated by the method of maximum likelihood(MLE) and penalized maximum likelihood estimator(PMLE). This study compares the performance of two methods for several sample sizes and it is also shown that for small sample size, the mean square error of PMLE is magnificently improved than that of MLE with the concern of different extreme upper tail quantiles. The PMLE is employed with a suitably chosen beta penalty. The algorithm is developed for generating random numbers from r-GEVD. This approach is applied to extreme daily rainfall data for Seoul Korea. The return level of heavy rainfall is calculated from the r-GEVD model.
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후향연산식을 활용한 국내 삼일열 말라리아의 감염분포와 유병자수 추정
장현갑,박정수,전미정,이정애,김한메울,Jang, Hyun-Gap,Park, Jeong-Soo,Jun, Mi-Jeong,Rhee, Jeong-Ae,Kim, Han-Me-Ury 한국통계학회 2008 응용통계연구 Vol.21 No.6
국내 삼일열 말라리아는 1990년대 중반부터 급격히 증가하여 2000년대에는 연평균 1600여명이 발병하고 있다. 본 연구에서는 이미 알려진 잠복기 분포와 2001년부터 2006년까지의 발병자수 자료에 바탕하여 후향연산식을 활용하여 국내 삼일열 말라리아의 감염분포를 최소제곱법으로 추정하였다. 추정된 감염분포는 평균이 207일이고 표준편차가 30.7일인 정규분포를 이루었다. 이를 이용하여 연간 유병자수 분포를 산출한 결과, 말라리아의 하루 평균 유병자수는 628.8명 이었다. Incidence of Plasmodium vivax malaria in South Korea have been reemerged from mid-1990 and infected around 1600 patients annually recent years. The authors calculated the distribution of malaria infection and prevalence in South Korea using incidence (2001-2006) and incubation period distributions by a back-calculation formula and the least squares estimation method. The estimated infection has a normal distribution with a mean 207 and a standard deviation 30.7 days. In addition, the authors found the estimated daily average prevalence is 628.8 patients.
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