본 연구에서는 부산지방기상청 장기 강수량 자료(1973-2007)를 이용하여 부산지역 확률강수량 및 이에 따른 재현 기간을 산정하였다. 확률강수량 산정에 있어서 확률가중모멘트법을 이용하여 매개변수를 추정하였고, x2 및 PPCC 검정을 통해 적합성분석을 실시하였다. 분석결과 최적의 확률분포형으로 GLO 모형을 채택하였다. 또한 AWS 자료를 이용하여 부산지역 확률강수량 분포도를 작성하였다. 6시간 지속강수량에 있어서 245.2 mm의 강수량이 100년 마다 발생할 수 있으며, 280.6 mm가 200년에 한번 정도 나타날 수 있다. 확률강수량 분포도 결과 1시간 지속강수일 경우 동래구에서 높은 값을 가지며, 3시간 지속강수는 부산연안 전반에 걸쳐 높게 나타나고 있다. 6시간 지속강수량일 경우는 부산진과 양산일대에서 높은 값을 나타내며 12시간 지속강수의 경우 남동연안지역과 웅상 일대에서 높은 값을 보이는 특징이 나타났다.

이 논문에서는 부트스트래핑 DEA 모형을 이용하여 품목농협의 효율성 분석 값의 통계적 유의성을 분석 하였다. 분석결과, 첫째, 일반적 DEA모형에 의한 기술효율성은 0.878로 추정된 반면, 부트스트래핑 기 법을 적용하면 0.804로 추정되었다. 그러나 두 값의 차이는 신뢰구간 범위 내에 있기 때문에 통계적으로는 유의하지 않다. 또한 95% 유의수준하에서 기술효율성의 통계적 신뢰수준은 0.726에서 0.874로 분석되었다. 둘째, 일반적 DEA모형에서 효율적인 품목농협으로 추정된 19개 농협 모두 부트스트래핑 기법을 적용한 경우 비효율적인 것으로 추정되었다. 이는 일반적 DEA모형의 경우 비효율적인 품목농협이 효율적인 것으로 추정될 수 있다는 것이다.

In this study, we propose a new method for generating candidate solutions based on both the Cauchy and the Gaussian probability distributions in order to use the merit of the solutions generated by these distributions. The Cauchy probability distribution

The Probabilistic Traveling Salesman Problem (PTSP) is an important topic in the study of traveling salesman problem and stochastic routing problem. The goal of PTSP is to find a priori tour visiting all customers with a minimum expected length, which sim

Six sigma has been the most influential management innovation tool in order to achieve the customer’s satisfaction and keep the competition in the age of limitless competition. The success in six sigma is to find the correct CTQ (Critical to Quality). QFD

지화학 자료는 환경 관리를 위한 중요한 환경 변수중 하나로 인식되어 왔다. 지화학 자료는 보통 공간적으로 산재되어 수집되기 때문에, 샘플링 되지 않은 지점에서의 속성값 예측과 더불어 부가적인 분석을 위해 예측에 수반되는 불확실성을 추정할 필요가 있다. 이 논문은 지시자 지구통계학이 지화학 자료의 공간적인 분포값의 제시뿐만 아니라 의사결정을 보조할 수 있는 정보를 제공하기 위해 유용하게 사용될 수 있는지를 예시하고자 한다. 카드뮴 자료의 추정사례 연구를 통해 확률론적 불확실성 모델링, 위험성 분석 등 지구통계학적 분석의 틀을 제시하였다. 지시자 크리깅을 통해 조건부 누적 분포 함수를 모델링한 후에, 기대값 추정치와 조건부 분산을 카드뮴의 추정값과 정량적 불확실성 추정을 위해 각각 계산하였다. 그리고 확률 임계치와 속성 임계치의 적용을 통해 오염/비오염 지역을 구분하였다. 또한 조건부 분산과 속성값과 임계치값의 차이를 모두 설명할 수 있는 변동 계수를 통해 추가적인 샘플링 지점을 추출하였다. 이 연구에서 적용한 지시자 지구통계학적 분석 틀은 불확실성을 고려한 의사 결정과 관련하여 지화학 자료를 포함한 환경 변수의 분석에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

In this study, we propose a new method for generating candidate solutions based on both the Cauchy and the Gaussian probability distributions in order to use the merit of the solutions generated by these distributions. The Cauchy probability distribution has larger probability in the tail region than the Gaussian distribution. Thus, the Cauchy distribution can yield higher probabilities of generating candidate solutions of large-varied variables, which in turn has an advantage of searching wider area of variable space. On the contrary, the Gaussian distribution can yield higher probabilities of generating candidate solutions of small-varied variables, which in turn has an advantage of searching deeply smaller area of variable space. In order to compare and analyze the performance of the proposed method against the conventional method, we carried out experiments using benchmarking problems of real valued functions. From the result of the experiment, we found that the proposed method based on the Cauchy and the Gaussian distributions outperformed the conventional one for most of benchmarking problems, and verified its superiority by the statistical hypothesis test.

The Probabilistic Traveling Salesman Problem (PTSP) is an important topic in the study of traveling salesman problem and stochastic routing problem. The goal of PTSP is to find a priori tour visiting all customers with a minimum expected length, which simply skips customers not requiring a visit in the tour. There are many existing researches for the homogeneous version of the problem, where all customers have an identical visiting probability. Otherwise, the researches for the heterogeneous version of the problem are insufficient and most of them have focused on search base algorithms. In this paper, we propose a simple construction algorithm to solve the heterogeneous PTSP. The Minimum Expected Length Insertion (MELI) algorithm is a construction algorithm and consists of processes to decide a sequence of visiting customers by inserting the one, with the minimum expected length between two customers already in the sequence. Compared with optimal solutions, the MELI algorithm generates better solutions when the average probability is low and the customers have different visiting probabilities. We also suggest a local search method which improves the initial solution generated by the MELI algorithm.

현행의 내진설계의 성능목표는 인명피해를 최소화하기 위한 구조물의 붕괴방지에 있으며 기존구조물의 내진보강도 이를 만족하도록 수행되고 있다. 그러나, 최근의 해외 지진피해사례를 살펴보면 큰 지진에서도 이러한 내진성능목표는 비교적 잘 달성되었지만 엄청난 경제적 손실이 동반되어 새로운 문제점으로 제기되고 있다. 이러한 큰 경제적 손실을 줄이기 위해서는 현행 붕괴방지성능에서 벗어나 구조물의 손상을 제어할 수 있도록 손상확률에 기반하여 내진성능목표를 설정하는 새로운 내진설계개념이 필요하다. 본 연구에서는 다양한 구조적특성을 지닌 교량을 대상으로 하여 비선형지진해석을 수행하여 지진거동특성을 확인하고, 기준손상도에 대한 취약도곡선을 산정하였다. 이로부터 목표손상확률에 따른 교량구조물의 목표연성도의 특성을 분석하였다.

비선형 이력거동을 가지는 교량 구조계에 지진하중이 작용하였을 때 파괴확률을 추정할 수 있는 기법을 제시하였다. 교량 구조계는 지진하중이 작용할 때 이중선형 이력거동을 보이는 단자유도 진동계로서 모델링하였다. 교량의 파괴는 상단의 변위 응답이 지진 지속시간 동안 정해진 한계 상태 값을 최초로 넘어설 때 발생하는 것으로 정의하였다. 지진하중에 대한 비선형 구조계의 최초통과확률을 추정하기 위하여, 단위시간 동안 한계상태를 넘어서는 빈도수를 계산하는 crossing theory를 적용하였다. 단위시간 동안의 한계상태 초과 빈도수 추정을 위하여 필요한, 비선형 구조계의 응답과 응답의 미분값 간의 결합확률밀도함수를 추정하기 위한 기법으로서, Non-Gaussian closure 기법을 제시하였다. 다양한 지반운동 특성을 가지는 다수의 인공지진 가속도 시간이력을 생성하여 교량의 동적 특성에 따른 파괴확률을 추정하였다. 제시된 기법을 사용한 결과 얻어진 파괴확률 값을 crude Monte-Carlo 시뮬레이션을 통하여 얻어진 정해 및 기존의 방법을 적용하여 얻어진 파괴확률 값과 비교함으로써 제시된 파괴확률 추정 기법의 정확성과 효율성을 검증하였다.

본 연구는 국내에 적합한 지불규정을 도입하기 위해 아스팔트 포장의 품질측정 방법을 제시하고자 수행되었다. 지불규정은 통계이론을 바탕으로 포장의 품질을 결정하여 시공비용을 조정하는 방법으로 지불규정을 적용하는 미국 대다수의 주에서는 고유의 품질테이블을 이용해 PWL(Percent With in Limit)을 산정한다. 따라서 미국 South Carolina에서 적용중인 품질측정테이블을 사용한 PWL과 통계분석방법에 기초한 확률이론의 비교분석을 통해 PWL의 국내 적용여부의 가능성을 판단하였다. 시험포장구간의 데이터를 사용하여 통계이론을 이용해 산출한 확률값과 PWL을 미국AASHTO에서 제시한 지불계수(Pay Factor)에 대입한 결과는 큰 차이를 보이지 않았으며 확률값 도출을 위한 Z-Value산출과정에서 모집단의 평균을 추정해 계산한 확률값 역시 PWL과 유사한 값을 보였다. 또한 현행 아스팔트 포장의 시방규정을 만족하지만 표준편차가 큰 가상의 데이터를 이용하여 지불계수를 산정한 결과 데이터의 평균값은 현행 시방규정에 만족하지만 지불계수는 100%이하로 산정되는 경우가 있는 것을 알 수 있었다. 이는 PWL방법을 이용함으로써 균질하고 성능이 우수한 품질의 측정이 가능한 것을 의미하며 따라서 국내실정에 접합한 품질측정테이블을 개발하여 PWL을 국내 지불규정의 품질측정방법으로 사용하는 것이 적합한 것으로 판단되었다.

확률적 외판원 문제(Probability Traveling Salesman Problem)는 일반적인 외판원 문제 (Traveling Salesman Problem)와 확률적 경로(Stochastic Routing) 문제에서 중요한 연구 분야 이다. 확률적 외판원 문제의 목적은 모든 고객을 방문하는 평균 거리가 최소가 되는 선험적 경로(priori tour)를 찾는 것이며, 경로에서 고객이 방문을 요구하지 않을 경우 다음 고객으로 방문을 하게 된다. 확률적 외판원 문제는 고객을 방문하는 확률에 따라 확률이 동일한 (homogeneous) 문제와 동일하지 않은 (heterogeneous) 이종 확률 문제로 분류되며, 대부분의 이종 확률 문제를 위한 연구는 탐색(search)기반 알고리듬을 고려하고 있다. 본 논문에서 제안된 최소 평균 거리 삽입 알고리듬은 탐색기반이 아닌 간단한 구성(construction) 알고리즘으로서 고객을 방문하는 순서를 결정하는 과정에서 이미 결정된 두 고객 사이에 평균거리(expected length)가 가장 작은 고객을 선택, 삽입하여 선험적 경로를 구한다. 제안된 알고리즘은 고객 방문 확률이 동일하지 않고 평균 확률이 낮은 경우 최적해에 근접한 해를 도출함이 실험을 통하여 관찰되었다.