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김경덕,김돈수,허준행,김규호 한국수자원학회 2003 한국수자원학회논문집 Vol.36 No.2
하천유지유량 설정에 최소한의 기준이 되는 갈수량을 결정하기 위하여 하천유량 자료를 검토하고 확률갈수량을 추정하였다. 확률갈수량은 모수적 방법과 비모수적 방법을 사용하여 산정하였으며, Monte Carlo 모의실험을 통하여 비교·분석하였다. 한강유역 13개 지점의 갈수량에 대한 빈도 해석을 실시한 결과, 유역 전체에 대한 확률분포 형은 3가지 분포형, 즉 2모수 gamma, 2모수 lognormal, 그리고 2모수 Weibull 분포가 한강 전지점의 주요 Stream flow data was analyzed for determining the lowflow which is the standard for river maintenance flow. Lowflow quantiles were estimated based on the parametric and nonparametric methods and two methods were compared by Monte Carlo simulation study. A
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홍지민(Jimin Hong),강영진(Young-Jin Kang),임오강(O-Kaung Lim),노유정(Yoojeong Noh) 대한기계학회 2018 大韓機械學會論文集A Vol.42 No.5
신뢰성 기반의 설계를 위해서는 상관성을 갖는 입력변수의 특성을 고려한 다변량 통계모델링이 필요하다. 기존의 다변량 통계모델링은 하나의 모드를 갖는 특정한 코퓰라로 가정하여 수행하였지만 실제 공학문제에서는 데이터가 충분하지 않고 실제 모집단의 상관관계가 다양한 형태로 존재하면서 두 개 이상의 모드를 갖는 경우도 있기 때문에 유연하면서 신뢰할 수 있는 통계모델링 기법이 요구된다. 본 연구에서 다양한 형태의 모집단을 가정하여 기존의 주변확률분포 모델링 기법과 결합분포함수 모델링 기법을 결합한 다변량 통계모델링 기법인 Bayes-SSM, Bayes-ebd와 MKDE를 사용하였다. 그리고 다변량 정확도 척도인 RRMSE를 적용하여 통계 정확도 시뮬레이션을 수행하고, 신뢰성 해석 예제에 적용하여 데이터 개수에 따른 추정 정확도와 파손확률을 계산하고 적절한 다변량 통계모델링 기법을 제안하였다. To perform reliability analysis and reliability based design for mechanical systems with correlated input variables, multivariate statistical modeling is required. Most multivariate statistical modeling methods are performed assuming a specific type of joint distribution using copulas. In engineering problems with limited data, since the true model has various types of correlation such as multimodal distribution, more flexible and reliable multivariate statistical modeling method is needed. In this study, various types of true models are assumed and multivariate statistical modeling methods combining with marginal and joint distribution modeling methods, Bayes-SSM, Bayesebd and MKDE, were proposed. Through statistical simulations and reliability analysis examples, estimation accuracies and probabilities of failure according to the number of data are compared and an appropriate statistical modeling method is proposed.
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