메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
서영민 (영남대학교 대학원) 지홍기 (영남대학교 건설시스템공학부) 이순탁 (영남대학교)
저널정보
한국수자원학회 한국수자원학회 학술발표회 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
발행연도
2010.1
수록면
1,385 - 1,389 (5page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

이 논문의 연구 히스토리 (10)

2019

확률강우분포의 매개변수 및 불확실성 추정을 위한 베이지안 기법의 비교
서영민 ,  박재호 ,  최윤영 한국환경과학회지 2019.01 학술저널

2011

확률강우량의 공간분포추정에 있어서 Bayesian 기법을 이용한 공간통계모델의 매개변수 불확실성 해석
서영민 ,  박기범 ,  김성원 한국환경과학회지 2011.12 학술저널
Bayesian MCMC 및 Metropolis Hastings 알고리즘을 이용한 강우빈도분석에서 확률분포의 매개변수에 대한 불확실성 해석
서영민 ,  박기범 한국환경과학회지 2011.03 학술저널
강우빈도해석에서 Bootstrap을 이용한 확률분포의 매개변수 추정에 대한 불확실성 해석
서영민 ,  박기범 한국환경과학회지 2011.03 학술저널
확률강우량의 공간분포추정에 있어서 매개변수 추정기법의 비교분석
서영민 ,  여운기 ,  지홍기 한국수자원학회 학술발표회 2011.01 학술대회자료

2010

확률강우량의 공간분포에 대한 불확실성 해석: CEM과 SGS 기법의 비교
서영민 ,  여운기 ,  이승윤 외 1명 한국수자원학회논문집 2010.01 학술저널
확률강우량의 공간분포 추정을 위한 KED 기법의 적용
서영민 ,  여운기 ,  이승윤 외 1명 한국수자원학회논문집 2010.01 학술저널
강우빈도분석에서 확률분포의 매개변수에 대한 불확실성 해석: Bayesian MCMC 및 Metropolis-Hastings 알고리즘을 중심으로
서영민 ,  지홍기 ,  이순탁 한국수자원학회 학술발표회 2010.01 학술대회자료

2009

강우빈도분석에서 확률분포형의 매개변수 추정시 불확실성 해석에 대한 Bootstrap 기법의 적용
서영민 ,  지홍기 ,  이순탁 대한토목학회 학술대회 2009.10 학술대회자료
Bootstrap을 이용한 강우빈도해석에서의 매개변수 추정에 대한 불확실성 해석
서영민 ,  지홍기 ,  이순탁 한국수자원학회 학술발표회 2009.01 학술대회자료

초록· 키워드

오류제보하기
수자원 계획에 있어서 강우 또는 홍수빈도분석시 주로 사용되는 확률의 개념은 상대빈도에 대한 극한으로 확률을 정의하는 빈도학파적 확률관점에 속하며, 확률모델에서 미지의 매개변수들은 고정된 상수로 간주된다. 따라서 확률은 객관적이고 매개변수들은 고정된 값을 가지기 때문에 이러한 매개변수들에 대한 확률론적 설명은 매우 어렵다. 본 연구에서는 강우빈도해석에서 확률분포의 매개변수에 대한 불확실성을 정량화하기 위하여 베이지안 MCMC 및 Metropolis-Hastings 알고리즘을 이용한 불확실성 평가모델을 구축하였다. 그리고 베이지안 MCMC 및 Metropolis-Hastings 알고리즘의 적용을 통하여 확률강우량 산정시 확률분포의 매개변수에 대한 통계학적 특성 및 불확실성 구간을 정량화하였으며, 이를 바탕으로 홍수위험평가 및 의사결정과정에서 불확실성 및 위험도를 충분히 설명할 수 있는 프레임워크 구성을 위한 기초를 마련할 수 있었다.
#Bayesian #MCMC #Metropolis-Hastings #Uncertainty #Inference

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0