저출산으로 인해 학령인구는 감소하고 있으나, 과대학교와 과밀학급 문제는 여전히 존재한다. 이러한 문제는 학교별 학생수요 예측이 어렵기 때문에 발생하며, 근본적으로는 학령인구 이동에 대한 예측의 불확실성에 기인한다. 이는 학교의 신설이나 이전 계획 수립에 장애가 된다. 장기적 관점에서 학생수요를 예측하기 위해서는 학령인구의 순이동 경향에 대한 파악이 선행되어야 한다. 따라서 본 연구는 지난 16년간 전국 인구이동자료를 바탕으로 시도별로 연령별 인구의 이동 경향을 파악하고 만 11세 인구를 대상으로 크리깅을 적용하여 전국규모의 순이동을 추정하였다. 분석결과, 학령인구의 연령별 순이동은 연령이 높아질수록 감소하 였다. 크리깅을 통해 추정한 결과, 만 11세 인구는 서울, 대구, 경기, 인천 등에서 높게 나타났으며, 서울 강남이나 대구 수성구와 같이 교육열이 높은 지역이나 송도 같은 신규 개발지로의 순이동 경향이 가시적으로 파악되었다. 이 연구는 전국을 범위로 장기간의 학령인구이동 경향을 제시하였다는데 의의가 있으며, 이는 국가차원의 교육 계획 수립에 기여할 수 있다.

한국의 환경부에서 제작하여 배포한 국가 토지피복도(2000, 2009년)는 수문, 생태, 자연재해 취약성 평가 등 다양한 연구의 기초정보로 활용되고 있다. 하지만 2000년 국가 토지피복도의 정확도가 부족하기 때문에 국가토지피복도를 활용하여 토지피복 변화를 분석하는데 어려움이 있다. 이에 본 연구는 통계연보의 지목 자료와 환경부의 2009년 토지피복도를 활용하여 2000년 토지피복별 면적 추정 방법을 연구하였다. 이 연구는 본 연구에서 설계한 방법의 타당성을 평가하기 위해 그 방법을 덕유산 인근에 위치한 6개 읍·면의 2000년 토지피복별 면적을 추정하는데 적용하였다. 연구 결과 본 연구에서 추정한 2000년 토지피복별 면적은 통계연보와 전반적으로 6.12km2의 차이를 보였다. 이에 비해 토지피복도를 활용하여 산정한 토지피복별 면적은 통계연보와 전반적으로 13.10km2의 차이를 보였다. 토지피복도만을 이용하여 분석한 2000～2009년 토지피복별 면적 변화 경향은 통계연보와 54.2% 일치하였다. 반면에 본 연구에서 추정한 변화 경향은 통계연보와 95.8% 일치하였다. 이와 같은 결과는 본 연구에서 제안하는 방법이 토지피복도만을 활용했을 때에 비해 2000년 토지피복별 면적을 추정하는데 유용할 수 있다는 것을 보여주었다.

본 연구에서는 한반도의 지진활동을 공간 통계학 방법을 이용하여 지진발생의 무작위성에 대한 검정과 집중도의 추정을 수행하였다. 무작위성에 대한 통계적 검정은 검정통계량을 이용한 방법과 경험분포를 이용한 두 가지 방법을 사용하였다. 역사지진과 계기지진의 두 대상자료에 대하여 적용한 결과, 두 자료 모두 무작위적이지 않고 군집적인 분포를 가지고 있는 것으로 판명되었다. 한편 비모수 밀도함수 추정방법을 이용한 진앙지 분포의 집중도는 역사지진의 경우 한반도 중부, 충남, 전북, 경북지역에서 높게 나타났다. 또한 계기지진의 경우에는 황해도-충남 해안-경북 내륙을 연결하는 "L"자 형태의 집중도를 보인다.

모형저항시험 자료를 토대로 선형요소들에 대한 통계 회귀계수를 만들고, 이를 이용하여 새로운 어선의 기본설계 단계에서 유효마력을 추정할 수 있는 방법을 정립하였다. 이러한 방법을 Chine Line이 있는 소형 표준어선 4척과 Round Bottom형 표준어선 2척에 적용하여 유효마력을 추정하였으며, 이를 실험값과 비교하였다. 이 6척 어선의 경우 전속도 범위에서 추정치와 실험치가 잘 일치하고 있는 것과 근접한 것으로 나타났다. 그러므로 작성된 수치계산법은 어선의 유효마력추정에 매우 유용하게 쓰일 수 있음이 입증되었다. 따라서 제안된 방법을 어선설계에 적용하면, 직접적으로는 저항성능을 개선할 수 있을 뿐 아니라, 설계공수단축, 원가절감 등에 기여할 수 있을 것이다.

본 논문에서는 목포 대교와 통항 선박 사이의 충돌 확률 계산에 필요한 통계 변수 추정에 관해 기술했다. 먼저 목포대교 통항 선박들의 AIS(Automatic Identification System) 정보를 입수한 후, 선박들의 통항 궤적 분포를 분석하고, 목포대교 중심으로 부터의 이격 거리와 목포대교 통항시의 침로 및 속력 등에 대한 평균과 표준편차를 추정하였다. 궤적 분포 분석 결과, 이격 거리와 통항 침로에 대한 궤적 분포는 정규 분포 형태로 나타났고, 통항 속력 분포는 서로 다른 두 종류의 정규 분포 형태를 나타냈다. 그리고 궤적 분포와 이들의 정규 확률분포와의 상대 비교를 통해서 추정한 확률 변수 값의 유용성을 확인하였다.

NO2 concentration characteristics of Busan metropolitan city was analysed by statistical method using hourly NO2 concentration data(1998～2000) collected from air quality monitoring sites of the metropolitan city. 4 representative regions were selected among air quality monitoring sites of Ministry of environment. Concentration data of NO2, 5 air pollutants, and data collected at AWS was used. Both Stepwise Multiple Regression model and ARIMA model for prediction of NO2 concentrations were adopted, and then their results were compared with observed concentration. While ARIMA model was useful for the prediction of daily variation of the concentration, it was not satisfactory for the prediction of both rapid variation and seasonal variation of the concentration. Multiple Regression model was better estimated than ARIMA model for prediction of NO2 concentration.

From time to time the light weight distribution has been discussed, It play an important part in the preliminary design state because of its influence on the available deadweight. Up to the past, the Light weight distribution acting on the ship has been estimated graphically by means of integraph or approximately by the simplified calculations. Recent development has made it possible to use Lloyd's coffin method or Robb's coffin method for Bulk Carrier, Tanker, Cargo ship where the hull weight is distributed based upon the CB The hull weight distribution is then super-composed by number of fixed weights(i.e. machinery , equipment, etc.) The authors built up the method by which the Light weight distribution is calculated using a computer. In the usual calculations, the higher accuracy is aimed at, the longer time would be taken, therefore the accuracy would not be so good as to be expected if the time is restricted. The method using a computer can dissolve these and calculated accurately in shorter time the Light weight distribution with less data.