GEV 분포를 이용한 대구 · 경북 지역 일산화탄소 농도 추정 = The estimation of CO concentration in Daegu-Gyeongbuk area using GEV distribution

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

It is well known that air pollutants exert a bad influence on human health. According to the United Nations Environment Program, 4.3 million people die from carbon monoxide and particulate matter annually from all over the world. Carbon monoxide is a toxic gas that is the most dangerous of the gas consisting of carbon and oxygen. In this paper, we used 1 hour, 6 hours, 12 hours, and 24 hours average carbon monoxide concentration data collected between 2004 and 2013 in Daegu·Gyeongbuk area. Parameters of the generalized extreme value distribution were estimated by maximum likelihood estimation and L-moments estimation. An evalution of goodness of fitness also was performed. Since the number of samples were small, L-moment estimation turned out to be suitable for parameter estimation. We also calculated 5 year, 10 year, 20 year, and 40 year return level.

국문 초록 (Abstract)

대기오염물질이 인간의 건강에 악영향을 미치는 사실은 잘 알려져 있다. 유엔 환경 계획 (united nations environment program; UNEP) 보고서에 따르면, 미세먼지와 일산화탄소 오염물질로 연간전 세계에서 430만 명이 목숨을 잃었다. 일산화탄소는 탄소와 산소로 구성된 화합물로 가정에서 생성되는 독성 가스 중 가장 위험한 가스이다. 연구를 위하여 2004년부터 2013년까지 10년간 대구 · 경북지역의 대기오염관측소에서 관측된 1시간, 6시간, 12시간, 24시간 평균 일산화탄소 농도 자료를 사용하였다. 일반화 극단치 분포의 모수는 최우추정법과 L-적률추정법을 통해 추정하였고 적합도 검정을수행하였다. 본 연구의 표본 수가 크지 않으므로 L-적률추정법이 최대우도법에 비해 모수추정에 적합하였다. 또한, 5년, 10년, 20년, 40년 재현수준을 추정하여 대구 · 경북 지역 일산화탄소 위험지역을살펴보았다.

참고문헌 (Reference)

1 김용구, "한국지역 집중호우에 대한 반환주기의 베이지안 모형 분석" 한국통계학회 28 (28): 137-149, 2015

2 손건태, "일반화 극단치분포에 기초한 태풍 최량진로자료에 대한 재현수준 추정" 한국자료분석학회 16 (16): 1259-1267, 2014

3 Jenkinson, A. F., "The frequency distribution of the annual maximum(or minimum)values of meteorological elements" 81 : 158-171, 1955

4 Longin, F. M., "The asymptotic distribution of extreme stock market returns" 69 : 383-408, 1996

5 Gnedenko, B. V., "Sur la distribution limite du terme maximum d’une s´erie al´eatoire" 44 : 423-453, 1943

6 Greenwood, J. A., "Probability weighted moments : Definition and relation to parameters of several distributions expressable in inverse form" 15 : 1049-1054, 1979

7 Hosking, J. R. M., "Parameter and quantile estimation for the generalized Pareto distribution" 29 : 339-349, 1987

8 Smirnov, N. V., "On the estimation of the discrepancy between empirical curves of distribution for two independent samples" 2 : 3-16, 1939

9 Prescott, P., "Maximum likeihood estimation of the parameters of the generalized extreme value distribution" 67 : 723-724, 1980

10 Fisher, R. A., "Limiting forms of the frequency distribution of the largest or smallest member of a sample" 24 : 180-190, 1928

11 김주철, "L-적률을 이용한 국가별 환율의 극단치 분포에 대한 연구" 한국금융공학회 14 (14): 1-33, 2015

12 고덕구, "L-모멘트법에 의한 강우의 지역빈도분석" 한국콘텐츠학회 8 (8): 252-263, 2008

13 Hosking, J. R. M., "L-moments : Analysis and estimation of distributions using linear combinations of order statistics" 52 : 105-124, 1990

14 신홍준, "Gumbel 분포형의 수정 Anderson-Darling 검정통계량 유도 및 기각력 검토" 한국수자원학회 43 (43): 813-822, 2010

15 김현돈, "GPD 기반의 유전자 알고리즘을 이용한 포트폴리오 최적화" 한국데이터정보과학회 26 (26): 1479-1494, 2015

16 Longin, F. M., "From value at risk to stress testing : The extreme value approach" 24 : 1097-1130, 2000

17 Hosking, J. R. M., "Estimation of the generalised extreme value distribution by the method of probability weighted monents" 27 : 251-261, 1985

18 성용규, "Erratum to “Prediction of extreme rainfall with a generalized extreme value distribution”" 한국데이터정보과학회 24 (24): 1101-1101, 2013

19 Anderson, T. W., "Asymptotic theory of certain"Goodness of Fit"criteria based on stochastic processes" 23 : 193-212, 1952