1. 세계 26개국에서 도입된 녹두 유전자원 705점에 대하여16개의 형태적 형질 특성을 이용하여 각각 두 가지의 군집방법, 핵심집단 자원수 결정방법 및 표본추출 방법을 조합하여 총8개의 핵심집단(SUNPR, SUNPPr, UNPR, UNPPr, SUNLR, SUNLPr, UNLR, UNLPr)을 작성하여 원수집단과 비교한바 8개핵심집단 모두 원수집단과는 분산과 평균치에서 차이가 없었다. 2. Nei의 다양성지수는 8개 핵심집단 모두 원수집단 보다높았고, 특히 UNLPr이 가장 높았으며, UNPR은 다른 핵심집단에 비하여 상대적으로 낮은 지수를 보였다. 3. 원수집단과 핵심집단간 자원분포의 동질성을 파악하기 위하여 카이자승 검증을 한 결과 12개 양적형질과 1개의 질적형질(종피색)은 모든 핵심집단이 동질분포를 보였으나 3개의질적 형질 (배축색, 종피광택, 생육습성)은 핵심집단에 따라서동질분포를 하는 것과 그렇지 않은 것이 있었으며, 8개 핵심집단 중 UNPPr은 동질성이 가장 높았다. 평균차율(MD%)과일치율(CR%)은 8개 핵심집단 모두 유의한 수준을 보였다. 4. 8개의 모든 핵심집단이 원수집단과 평균치에서 차이가 없고, 높은 다양성을 과 동질한 분포를 보이며, 평균차율(MD%)과 일치율(CR%)이 유의한 수준을 보여 원수집단의 다양성을잘 나타내는 것으로 해석되었다. 5. 핵심수집단 크기(10%와 15%)에 따른 다양성은 유의한차이가 없었으며, 8개의 핵심집단 중 평균치, 동질분포, 일치율 및 도복내성을 고려할 때 UNPPr이 가장 좋은 핵심집단으로 사료되었다.

귤응애의 예찰방법을 개발하기 위하여 제주지역의 온주밀감원에서 귤응애 분산형태에 대해 2개년(1999~2000년)에 걸쳐 잎 표본에 대하여 각 조사일에 평균밀도를 조사하였다. Taylor's power law와 Iwao's patchiness regression을 이용하여 분산지수를 비교하였으며, 잎 표본 조사에서는 일반적으로 Taylor's power law가 Iwao's patchiness regression보다 평균-분산 관계를 더 잘 나타내었다. Taylor's power law의 기울기와 절편은 조사한 포장 간에 차이가 없었으며, 여기에서 얻어진 상수값을 이용하여 잎 표본 조사에 의한 귤응애 약 .성충에 대한 고정정확도수준에서의 표본조사법을 개발하였다. 이 조사법에 대해 resampling 기법을 이용하여 독립된 4개의 조사자료를 이용하여 분석한 결과 실질 고정정확도(D)값이 요구되는 D값보다 항상 낮았으며, 나무당 귤응애 밀도가 8마리 이상에서 필요한 조사 나무수는 18주보다 작았다.

풍요표본추출기 법증에 서도 층화표본추출법플 이용한 적웅척 증요표본추출기법이 일반적 으로 가장 합리적인 것 으 로 알려져 있다. 그러나 확릅장 유한요소모형분제와 갇이 기본 확률변수의 규모 가 큰 경우에 는 층화표본추출법에 서 요구되는 기본적인 표본점의 규 모가 급즙하여 효플성이 떨어지게 된다. 본 연구에서는 이러한 한계성 윤 극복하 기 위하여 충화표본추출에서 7] 본확-플변수룹 사용하는 대신에 기본확률변 수뜰의 함수이며 새로운 확률변수인 응답 값흙 이용하는 방법 음 개발하였다 여기에서 웅답값은 일반적인 함수형태로 표시퍼지 않으며. 한 번의 응답계 산에 많은 계산량이 소요되므로 이러한 운제점윤 해결하기 워하여 응답변식 윤 이용한 층화표본추출볍 윤 개발하였다‘ 개 발된 기법에서는 기본확률 변수의 모의발생균묘는 기존의 기본확률변수를 이용한 층화표본추출법에서 보다 증가하 지만 매우 많은 계산량찰 요구하는 실제 응답해석규모는 웅답연삭윤 이용함으로써 획기적으로 감소되었다. 확히 본 기법은 기 본확륨변 수의 규모가 크고 대상한계상태의 파괴 확블이 낮응-수룩 기존의 방법과 비교해 효율성이 증대되 는 것으르 분석되었다，

본 논문은 교량구조의 체계신뢰도를 추정하기 위한 효율적인 중요도 표본추출기법의 개발을 목적으로 한다. 기존의 체계신뢰성 해석을 위한 방법은 1차 모멘트법, 2차 모멘트법, AFOSM 근사해법, 그리고 시뮬레이션 방법등이 있다. 중요도 표본추출기법은 아주 적은 경비와 노력으로 정확한 해를 구하는 시뮬레이션 방법이다. 적용 예를 통하여 중요도 표본추출기법은 교량구조의 체계신뢰성해석에 아주 효과적인 방법임을 알 수 있었다.

산업의 발전에 따라 기반시설 및 인구 등이 대도시에 밀집되어, 도시홍수방어는 인명피해 뿐만 아니라 재산피해 저감 차원에서도 매우 중요한 문제 가 되었다. 요즘은 이러한 도시유역의 유출해석을 보다 정확하게 하기 위해 시강우나 분단위의 강우자료를 활용하고 있다. 하지만 기후변화 시나리오 와 같은 미래 강우시나리오는 현재 일단위 수준으로 제공되므로 미래 강우에 대한 확률빈도 해석에 제한이 있다. 이에 본 연구에서는 추계학적 기법을 이용해 일강우 자료를 시강우 자료로 분해하고자 하였다. 일자료를 시자료로 분해하기 위해 과거 시강우 자료를 기반으로 Gram Schmidt 변환과 K 개의 최근접 표본 중 하나를 재추출하는 비모수적인 기법(KNNR)을 적용하였다. 이 방법은 연유출량을 월유출량으로 분해하기 위해 개발된 것이다. 하지만 강우자료는 유출량 자료와 달리 확률밀도가 작아 일강우를 시강우로 분해하는 데 직접 적용하는 경우 결과가 실제와 유사한 통계 패턴을 갖는 다고 보기 어려웠다. 이를 보완하기 위해 본 연구에서는 분해하고자 하는 일자의 전일과 후일을 포함한 3일 강우패턴을 7개로 구분하고 동일 패턴을 가진 자료들만 분해에 이용하도록 하여 강우자료에 대한 적용성을 높였다. 과거 52년간의 서울기상관측소 시강우 자료를 이용하여 강우자료의 분해 에 대한 결과를 분석한 결과, 분해된 시강우 자료가 관측된 시강우자료와 통계적으로 매우 유사한 것을 확인하였다. 향후 기후변화자료의 시강우 분해 등에 활용하여 보다 정확한 도시유출에 대한 빈도해석 등에 적용할 수 있을 것으로 판단된다.

벼 이앙후에 발생되는 잡초를 조사하여 벼와의 경쟁적 영향을 해석함에 있어 가장 적은 노력으로 전체잡초발생상태를 대표할 수 있는 최소표본크기(minium quadrat size)와 최소표본회수(minimun quadrat number)를 초종일표본변적(species-area) 및 초종일표본회수(species-quadart number) 관계식에 의해 조사하였다. 1. 초종일표본면적, 또는 초종일표본회수 관계식에서 다같이 표본면적, 또는 표본회수가 증가하게 됨에 따라 얻어지는 초종증가는 처음에는 급속도로 증가하고, 서서히 증가속도가 완만해지며, 어느 한계점을 지나면 더 이상의 초종증가는 없이 평형상태를 유지하는 특징적인 곡선을 보였다. 2. 표본추출면적, 또는 표본 추출회수를 10% 증가시킴에 따라 얻어지는 초종 증가율이 10%되는 관계를 고려한 최소표본추출 회수는 3회였다.