It was confirmed that the extreme value distribution model applies to probability of exceeding more than once a day monthly the facility capacities using data of daily maximum inflow rate for 7 wastewater treatment plant. The result of applying the extreme value model, A, D, E wastewater treatment plant has a problem compared to B, C, F, G wastewater treatment plant. but all the wastewater treatment plant has a problem except C, F wastewater treatment plant based 80% of facility capacity. In conclusion, if you make a standard in statistical aspects probability exceeding more than once a day monthly can be ‘exceed day is less than a few times annually’ or ‘probability of exceeding more than once a day monthly is less than what percent’.

The demand for facility used in producing multi-products is changed dynamically for discrete and finite time periods. The excess or the shortage for facility is occurred according to difference of the facility capacity size and demand for facility through given time periods. The shortage facility is met through the outsourcing production. The excess facility cost is considered for the periods that the facility capacity is greater than the demand for the facility, and the outsourcing production cost is considered for the periods that the demand for facility is greater than the facility capacity. This paper addresses to determine the facility capacity size, outsourcing production products and amount that minimizes the sum of the facility capacity cost, the excess facility cost and the outsourcing production cost. The characteristics of the optimal solution are analyzed, and an algorithm applying them is developed. A numerical example is shown to explain the problem.

현재 전 세계적으로 기후변화에 기인한 이상기후에 따른 기상재해가 과거에 경험하지 못했던 대규모로 빈번하게 발생하고 있으며, 기후변화로 인한 집중호우·폭염·가뭄·폭설·태풍 등 이상기후의 발생빈도 및 규모가 전 지구적으로 급격하게 증가하는 추세이다. 이러한 이상기후 및 기후변화로 인해서 극치강수량의 평균과 분산이 과거에 비해 증가하는 경향성이 실제 강수자료로부터 나타나고 있다. 따라서 이러한 극치강수량의 평균 및 분산에서 나타나는 변동성을 빈도해석 시에 고려할 필요가 있으나 기존 정상성 빈도해석 시에는 과거의 통계적 모멘트가 미래에도 동일하게 유지된다는 정상성 가정을 기본으로 하고 있기 때문에 경향성 및 주기성으로 대표되는 비정상성을 원천적으로 고려할 수 없는 문제점이 존재한다. 우리나라의 경우 철도기상사고를 발생시키는 주요 기상현상은 강우, 폭설, 낙뢰, 강풍이 대부분이며, 가장 많은 발생빈도를 보여주는 기상현상은 강우현상으로 약 200회 발생하여 철도사고 전체의 49.7%를 차지하고 있다. 이에 대한 문제점을 분석하고자 본 연구에서는 최근 여름철 집중호우 및 태풍 등으로 인한 강우현상에 대하여 미래목표연도의 연최대 강수량를 추정하고, 목표연도의 확률강우량을 추정하기 위한 방안으로서 누적평균 강우자료와 이동평균 강우자료를 이용한 비정상성 빈도해석기법을 제안하고자 한다. 자료계열에 나타나는 비정상성의 영향만을 고립시키기 위해서 확률분포함수는 Gumbel 분포함수를 적용하였고, 매개변수 추정시 최우도법을 사용하였으며 전국 9개 주요역이 존재하는 지역을 대상으로 철도선로 배수시설의 확률강우량을 추정하여 비교·분석하였다.