This paper is intended to develop a Bayesian decision model for the repair of deteriorating system. A non-homogeneous Poisson process with a power law failure intensity function is used to describe the behavior of the deteriorating repairable system. The decision on whether to have minimal repair or imperfect repair should be made on the occurrence of a failure. However, it is difficult to make a reasonable decision due to many uncertainties intrinsic in repair actions. In this paper, prior distributions are used in order to analyze the uncertainties embedded in the decision alternatives. Especially, a prior distribution for imperfect repair with probabilistic reduction in the failure intensity is proposed. In addition, mathematical expressions to calculate the expected prior loss of each repair alternative are proposed.

This paper is intended to develop a Bayesian decision model for the repair of deteriorating system. A non-homogeneous Poisson process with a power law failure intensity function is used to describe the behavior of the deteriorating repairable system. The decision on whether to have minimal repair or imperfect repair should be made on the occurrence of a failure. However, it is difficult to make a reasonable decision due to many uncertainties intrinsic in repair actions. In this paper, prior distributions are used in order to analyze the uncertainties embedded in the decision alternatives. Especially, a prior distribution for imperfect repair with probabilistic reduction in the failure intensity is proposed. In addition, mathematical expressions to calculate the expected prior loss of each repair alternative are proposed.

가뭄재해는 다른 재해와 다르게 광범위한 공간에 걸쳐서 충분한 강우가 발생하기 전까지 오랜 기간 동안 발생되는 특성이 있다. 위성 영상은 시공간적으로 지속적인 강수량 관측을 제공할 수 있다. 본 연구는 위성 영상 기반의 강수자료를 활용하여 기상학적 가뭄 전망 모형을 개발하였다. PERSIANN_CDR, TRMM 3B42와 GPM IMERG 영상을 활용하여 강수 자료를 구축한 뒤, 표준강수지수(SPI)를 기반으로 기상학적 가뭄을 정의 하였다. 과거의 가뭄 정보와 물리적 예측 모형 기반의 가뭄 예측 결과를 결합할 수 있는 베이지안 네트워크 기반 가뭄 예측 기법을 이용하여 확률론적 가뭄 예측 결과를 생산하였으며, 가뭄 예측결과를 가뭄 전망 의사결정 모형에 적용하여 가뭄 전망 결과를 도출하였다. 가뭄 전망 정보는 가뭄 발생, 지속, 종결, 가뭄 없음의 4단계로 구분하였다. 본 연구의 가뭄 전망 결과는 ROC 분석을 통하여 물리적 예측 모형인 다중모형 앙상블(MME)을 활용한 가뭄 전망 결과와 전망 성능을 비교하였다. 그 결과, 2∼3개월 가뭄 전망에 대한 가뭄 발생 및 지속의 단계에서는 MME 모형보다 높은 전망 성능을 보여주었다.