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A Study on Extreme Value Analysis and Extreme Phenomenon Modeling
극단치 분석 및 극한 현상 모델링에 관한 연구
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- 발행기관
- 위기관리 이론과 실천 바로가기
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- 간행물
- 한국위기관리논집 KCI 등재 바로가기
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- 통권
- 제20권 제12호 (2024.12)바로가기
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- 페이지
- pp.1-13
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A461565
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원문정보
초록
- 영어
- This study analyzed and inferred extreme values based on the maximum instantaneous wind speed data collected over the past 50 years in the Busan region. The Block Maxima (BM) method using the Generalized Extreme Value (GEV) distribution and the Peaks Over Threshold (POT) method applying the Generalized Pareto Distribution (GPD) to data exceeding a predefined threshold were employed for comparison. The analysis revealed that the GEV model of the BM method demonstrated superior performance in model fit and long-term time series prediction, yielding meaningful results regarding the levels and frequency of maximum instantaneous wind speeds. Notably, the methodology also demonstrated potential for analyzing epidemiological indicators of pandemics alongside extreme weather phenomena. It could support the development of early warning and response systems for pandemics, providing systematic and effective strategies for mitigation. The findings offer foundational data for designing preventive systems for natural disasters and pandemics, suggesting practical solutions to enhance public health and safety.
- 한국어
- 본 연구는 부산 지역 최근 50년간의 최대순간 풍속 데이터를 기반으로 극단치에 대한 분석과 추론을 수행하였다. 이를 위해 일반화 극단치 분포(GEV: generalized extreme value distribution)로 모델링하는 BM(Block Maxima) 방식과, 분계점을 설계하여 이를 초과하는 데이터를 기반으로 일반화 파레토 분포 (GPD: generalized pareto distribution)를 적합, 추론하는 POT(Peaks Over Threshold) 방식을 적용하여 비교 분석하였다. 분석 결과, 모형 적합도와 시계열의 중장기 예측 측면에서 BM 방식의 GEV 모델링에 의한 적합 및 예측 모델이 우수한 것으로 나타났으며, 이를 통해 최대순간풍속의 수준과 발생 빈도에 대한 유의미한 결과를 도출하였다. 또한, 본 연구의 방법론은 풍속 데이터뿐만 아니라 팬데믹과 같은 전염병 역학지표 데이터에 동일하게 적용 가능하며, 이를 활용하여 팬데믹 예측 및 조기 대응 시스템 구축에 기여할 수 있는 가능성을 제시하였다. 이러한 연구 결과는 극단적인 자연재해와 전염병 대응에 있어 체계적이고 효과적인 방안을 마련하는 데 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
목차
Abstract
Ⅰ. 머리말
Ⅱ. 극단치 데이터의 분석
1. 일반화 극단치 분포
2. 일반화 파레토 분포
Ⅲ. 부산지역 최대순간풍속 데이터
1. 데이터 현황
2. 데이터의 정상성 검토
3. 데이터 분석 모델
4. 사례분석과 시사점
References
국문초록
키워드
최대 순간 풍속 일반화 극단치 분포 일반화 파레토 분포 재현 수준 재현 주기 maximum instantaneous wind speed generalized extreme distribution generalized pareto distribution return level return period저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 위기관리 이론과 실천 [Crisis and Emergency Management: Theory and Praxis]
- 설립연도
- 2005
- 분야
- 사회과학>행정학
- 소개
- 위기관리 이론과 실천(Crisis and Emergency Management: Theory and Praxis; CEM-TP)은 위기관리에 관한 제 학문분야간 협동적 연구 공동체(Research Network)로서 전통적 안보 위기, 재난 위기(자연재난, 인위재난), 국가핵심기반 위기 등에 관한 제학문적 연구를 촉진하고 제 학문분야 연구자간 협력의 토대를 구축하기 위하여 위기관리 이론과 실천 편집위원회 구성이 완료된 2005년 2월 14일에 설립되었다. 현재 위기관리 이론과 실천(CEM-TP)에 참여하고 있는 연구자들의 학문 분야는 행정학, 사회학, 정치외교학, 신문방송학, 사회복지학, 법학, 심리학, 정보학, 지리학, 경찰행정학, 소방행정학, 경호학, 토목공학, 건축학, 의학, 간호학, 보건학, 기상학, 안전공학, 전산학, 지역개발학 등이 있으며, 따라서 한국의 위기관리 연구를 가장 폭 넓게 반영하고 있는 연구 공동체라 할 수 있다. 위기관리 이론과 실천(CEM-TP)의 조직으로는 편집위원회가 있으며, 편집위원회가 본 연구 공동체를 대표하고 있다. 따라서 위기관리 이론과 실천의 각종 연구 및 출판 활동은 편집위원회가 맡고 있으며, 현재 편집위원회는 46명의 위원으로 구성되어 있다. 또한 편집위원회는 위기관리의 제학문적 연구를 촉진하고 연구자간 협력을 위한 학술지로 <한국위기관리논집>을 발행한다. 위기관리 이론과 실천(CEM-TP)의 회원은 개인회원과 기관회원으로 구분된다. 개인회원은 본 회의 설립 목적과 취지에 찬동하는 위기관리 연구자 및 실무자로 구성되고, 기관회원은 위기관리 연구 및 실무에 관련된 정부기관, 연구기관, 대학도서관 등으로 구성된다
간행물
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- 간행물명
- 한국위기관리논집 [Crisisonomy]
- 간기
- 월간
- pISSN
- 2466-1198
- eISSN
- 2466-1201
- 수록기간
- 2005~2026
- 등재여부
- KCI 등재
- 십진분류
- KDC 350 DDC 351
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