Earticle

본 연구는 90년대 후반 외환위기와 함께 겪은 은행산업의 대규모 구조조정의 효과를 효율성 측면에서 실증분석하여 최근 논의되고 있는 은행의 대형화와 겸업화에 대한 효과를 분석한다. 특히 효율성 요인에 관한 선행연구에서 이용한 자료포락방법(data envelopment analysis)의 계량경제학적 문제점을 해결하기 위하여 Censored Tobit모형과 부트스트랩방법을 이용하여 기존의 연구방법의 추정과 추론상의 문제점을 살펴보았다. 결과적으로 기존 연구방법을 이용할 경우 유의하게 나타난 공적자금비율과 합병여부는 유의하지 않게 나타났으며 이는 기존 연구 결과를 이용한 정책 평가에 주의가 필요함을 보여준다.

This paper investigates the effects of restructuring Korean banking industry following the Asian financial crisis on the economies of scale and scope based on efficiency. The present analysis takes into account the censored dependent variable and the serial correlation that have been ignored in the previous research. The result shows that the proportion of public investment fund and the merger and acquisition, which appeared significant in previous studies, do not have significant effects on the efficiency, but BIS is the only factor that has a significant effect. The study suggests that the policy implications in the literature should be applied with a special care.

Recently, growth of internet causes rapid changes in many areas of statistics such as statistical computation and education. Especially, bootstrap is the most interesting statistical methods applying computer resampling simulation. In this study, we try to present how to use a method of bootstrap on the internet. We also develop to user a statistical system which is programed with java applet for user to handle easily.

Recently, growth of internet causes rapid changes in many areas of statistics such as statistical computation and analysis. Especially, bootstrap is the most interesting statistical methods applying computer resampling simulation. In this paper, we try to present how to use a method of bootstrap on the internet. We also develop to user a statistical system which is programed with ASP for user to handle easily in manufacturing system.

현재 고속도로 설계지침에서는 단차로 하이패스차로의 용량을 본선형 영업소는 2,000대/시, 나들목 영업소는 1,700대/시로 제시하고 있다. 그리나 2010년도 초반에 수행되었던 연구에서는 본선형 영업소는 1,476대/시/차로~1,665대/시/차로, 나들목 영업소는 1,443대/시/차로 정도로 제 시하였다. 이에 본 연구는 현재 제시되고 있는 고속도로 단차로 하이패스차로의 용량의 타당 성을 검토하였다. 단차로 하이패스 갠트리에서 수집되는 2021년도 개별차량 통과 자료를 기반 으로 속도-교통량 관계 그래프와 차두시간을 활용하여 용량을 산정하고 비교하였다. 또한 차 두시간 활용에 있어 부트스트랩 기법을 도입하여 수집데이터의 새로운 가공 방안에 대해 검토 하였다. 분석 결과 단차로 하이패스 용량은 나들목 영업소는 1,700대/시/차로로 제시할 수 있었 으며, 본선형 영업소는 적어도 1,700대/시/차로 이상으로 추정할 수 있었다. 또한 차두시간 자 료 이용 시 부트스트랩 기법을 활용하면 관측용량과 유사한 추정용량을 제시할 수 있었다.

In the present highway design guidelines suggest that the capacity of one-lane hi-pass lanes is 2,000 veh/h for mainline toll plaza and 1,700 veh/h for interchange toll plaza. However, in a study conducted in early 2010, capacity of the mainline toll plaza was presented with 1,476 veh/h/ln to 1,665 veh/h/ln, and capacity of the interchange toll plaza was presented as 1,443 veh/h/ln. Accordingly, this study examined the feasibility of the capacity of the currently proposed highway one-lane hi-pass lane. Based on the 2021 individual vehicle passing data collected from the one-lane hi-pass gantry, the speed-traffic volume relationship graph and headway were used to calculate and compare capacity. In addition, the bootstrapping technique was introduced to utilize the headway and new processing methods for collected data were reviewed. As a result of the analysis, the one-lane hi-pass capacity could be estimated at 1,700 veh/h/ln for the interchange toll plaza, and at least 1,700 veh/h/ln for the mainline toll plaza. In addition, by using the bootstrap technique when using headway data, it was possible to present an estimated capacity similar to the observed capacity.

본 연구는 한중 간 소규모 무역의 주체인 보따리상에 대한 인터뷰 자료를 바탕으로 질적 연구와 양적 연구를 동시에 수행하는 통합 방법론을 통해 동일한 결론을 도출하였다. 또한 데이터를 증폭하는 과정에서 머신 러닝 기법의 하나인 부트스트랩을 활용하여 통합 방법론의 유용성에 대한 기존 이론을 무역학 분야에서 다시 한 번 입증하는 이론적 기여가 있었다. 더불어, 한국의 THAAD 배치와 중국의 무역 보복으로 인해 전반적으로 소규모 무역을 통한 보따리상의 활동이 축소되었으나, 오히려 한국 내 중국 물품에 대한 물량 또는 판매 속도는 크게 줄어들지 않았다는 것을 입증하며 실무적 공헌 또한 있었다. 본 연구는 직업군의 특수성으로 인해 조선족 이외의 다양한 보따리상을 접촉하지 못하였다는 한계점이 있으나, 향후 이를 극복하여 더욱 정교한 연구가 가능할 것이라 기대한다.

This study concluded the same conclusion through an mixed methodology that simultaneously conducts qualitative and quantitative research based on the interview data of people doing small and parcel trade between Korea and China. In the process of amplifying the data, there was a theoretical contribution to reestablish the theory of the usefulness of mixed methodology in the field of trade using the bootstrap, which is one of the machine learning techniques. In addition, Korea's THAAD deployment and China's trade retaliation reduced overall small and parcel trade activity, but also proved that sales volume and velocity in Korea for Chinese goods did not much decrease. This study has limitations that it can not contact various parcel traders other than Korean-Chinese due to the specificity of the occupation group, but it is expected that more sophisticated research will be possible in the future.

본 연구는 Bootstrapped Malmquist 지수를 이용하여 국내 의약품산업의 생산성 변화 추이를 측정하고 이러한 변화를 기술효율성 변화와 기술변화 요인으로 분해함으로써 의약품산업의 생산효율성을 제고하기 위한 시사점을 제시하고자 한다. 특히 기존의 연구들과 달리 투입 및 산출요소의 여분을 반영하여 투입최소화와 산출최대화를 측정할 수 있는 투입산출지향 비방사적 Malmquist 지수를 분석에 활용한다. 또한 평활부트스트랩 방법을 적용하여 Malmquist 지수와 그 구성요인의 통계적 신뢰구간을 추정한다. 실증분석을 위해 2005년에서 2014년까지 10개년의 균형패널자료를 수집하였으며, 분석에 사용된 투입요소는 종사자수, 유형자산, 주요생산비를 선정하였고, 생산액을 산출요소로 사용하였다. 분석 결과, 의약품산업의 생산성은 분석기간 동안 하락한 것으로 나타났으며, 이러한 생산성 하락은 기술진보의 둔화에 기인한 것으로 나타났다. 또한 의약품산업의 기술적 효율성은 순수효율성보다는 규모효율성에 보다 많은 영향을 받은 것으로 분석되었다. 따라서 향후 의약품산업의 경쟁력 강화를 위해서는 효율적 R&D 투자와 산업구조의 선진화를 통해 기술혁신역량을 강화하는 정책적 지원이 요구된다.

This study estimates the productivity change of pharmaceutical industry and decompose the change into technical efficiency change and technological change to explore ways to improve the productive efficiency. Unlike most previous studies, this study employs the non-radial and non-oriented slacks-based Malmquist productivity index which can deals directly with the input excesses and output shortfalls. In addition a smoothed bootstrap method is applied to estimate statistical confidence intervals for the Malmquist Index and its components. For the empirical analysis a balanced panel data set is constructed covering ten years over the period from 2005 to 2014. The input variables used in this study are number of workers, tangible assets and major production cost. The gross production is selected as a main output variable. The empirical results suggest that the productivity of pharmaceutical industry has decreased due mainly to decline in the technological progress rather than improvements in technical efficiency. An analysis result shows that the scale efficiency outweighs the pure efficiency in determining the technical efficiency of pharmaceutical industry. Therefore, in order to enhance the competitiveness of domestic pharmaceutical industry, it is important to continue supporting policies to promote the technology innovation capability through efficient R&D investment and industry reform strategy.

본 연구에서는 2001년 1월부터 2013년 5월까지 국내 주식형펀드의 인플레이션 헤지 능력에 대해 살펴본다. 선행연구에서 볼 수 있듯이, 인플레이션 헤지능력은 여러 가지 방법으로 측정될 수 있지만, 본 연구에서는 Bekaert and Wang(2010)과 Ang, Biere, and Signori(2012)에서와 같이, 주식형펀드 수익률이 인플레이션과 양(+)의 관계를 가지는 경우 그 주식형펀드는 인플레이션 헤지능력이 있다고 정의한다. 또한, 주식형펀드에서의 인플레이션 헤지능력이 펀드매니저의 능력(skill)에 기인한 것인지, 표본추출오차(sampling variation)에 의한 운(luck)에 기인한 것인지를 구분하기 위해 부트스트랩(bootstrap)을 이용한 횡단면 운분포(cross-sectional luck distribution)을 이용한다. 분석결과, 실제 인플레이션과 기대인플레이션을 이용한 분석에서는 소수의 주식형펀드가 인플레이션과 양(+)의 관계를 가지는 것으로 나타났으나, 횡단면 운분포를 이용하여 검토한 결과, 이러한 결과는 펀드매니저의 능력이라기보다는 운에 의한 것으로 조사 되었다. 또한, 인플레이션 베타가 시간가변적이기 때문에, 표본기간을 두 기간으로 구분하여 분석하였다. 그 결과 두 하위 표본기간 모두에서 운에 의해서 일부 주식형펀드가 인플레이션과 유의한 양(+)의 관계를 가지는 것으로 나타났다. 강건성을 검증하기 위해 시이브 부트스트랩(sieve bootstrap)과 안정적 부트스트랩(stationary bootstrap)을 이용하였으며, 이 분석에서도 운에 의해, 즉 표본 추출오차에 의해, 소수의 주식형펀드 에서 인플레이션과 유의한 양(+)의 관계가 나타나는 것을 나타났다. 또한, 펀드의 운용 스타일을 ‘대형/소형’ 그리고 ‘가치/성장’으로 구분하여 추정한 결과 역시 전체 표본을 이용한 분석결과와 유사하게 나타났다. 마지막으로 인플레이션 헤지능력의 지속성을 검토해 보았을 때, 국내 주식형펀드에서는 지속성이 관찰되지 않았다. 이는 투자자들이 인플레이션 헤지능력을 가진 펀드로 포트폴리오를 구성하기는 쉽지 않다는 것을 의미한다.

Since the seminal work of Irving Fisher, the question of how stocks covary with inflation has been extensively examined because inflation risk erodes purchasing power and threatens invetor’s long-term objectives (Ang et al., 2012). Most studies found that nominal stock market returns and inflation are negatively correlated. However, there are some evidence that some non-cyclical industries tend to covary positively with inflation, even though the inflation beta is not significant. In addition, the previous literature has focused on the hedging ability of aggregate stock market indices. Recently, Ang et al. (2012) found that some stocks have the ability to be good inflation hedges, suggesting that an investor seeking to hedge inflation risk would optimally hold this firm-level constructed portfolio rather than a market-weighted index. Therefore, if equity funds construct their portfolios based on individual stocks whose returns covary strongly with inflation, those funds have the potential to provide a better inflation hedge for investors, especially who want to avoid inflation risk. Based on this conjecture, this paper examines the inflation hedging ability of Korean equity funds during the January 2001 to May 2013 period. To measure the inflation hedging ability of individual equity funds, we compute fund-level inflation betas following Bekaert and Wang (2010), by regressing individual fund returns on inflation. This allows us to conduct an ex-post analysis of which funds provided the strongest realized covariation between fund returns and inflation. As Jiang, Yao, and Yu (2007) noted, evidence of timing ability can result simply from “luck.” For instance, even if no funds have timing ability, when there are a large number of them, some will have significant timing measures based on t-statistics, due to random chance (Jiang et al., 2007)and the sampling variation. To consider this problem and identify whether the inflation hedging ability is genuine, we use the cross-sectional luck distribution, estimated using the bootstrap approach, to distinguish between skill and luck (due to sampling variation), as proposed by Kosowski et al. (2006). The advantage of the cross- sectional bootstrap approach is that it allows researchers to obtain a distribution of the inflation betas for all funds; specifically, it does not consider the luck distribution of a particular fund but, rather, considers that of all funds, which allows us to draw a statistical inference of funds in the extreme tails of the cross-sectional distribution (i.e., extreme positive inflation betas). When using the realized and expected inflation, we find that while some Korean equity funds have inflation hedging ability, it is due more to fund managers’ luck (or sampling variation) than skill. Some previous studies have shown that inflation betas are time-varying. To consider this finding, we divide our sample period into two sub-periods ranging from January 2001 to December 2005 and from January 2006 to May 2013, respectively. This sub-period analysis shows that slightly more funds have returns that covary significantly and positively, in the second sub-period than in the first period. However, the significantly positive inflation betas in both periods are due to luck, consistent with those of the whole- period analysis. The bootstrap procedure used by Kosowski et al. (2006) assumed that the residuals from the regression analysis were independently and identically distributed for funds. However, it is possible that the residuals have serial dependence over time or cross-sectional correlations across funds. To evaluate their effect on the bootstrap results for inflation hedging skill, we adopt the sieve and stationary bootstrap approaches. The empirical results for these two approaches do not differ from those of the previous results. Lee and Jeon (2012) found that most Korean equity funds tend to invest in large and growth stocks relative to the KOSPI 200 index, implying that their inflation hedging ability may influence our results. To examine this effect, we divide our sample funds into their investment styles: large/small and value/growth using the Fama-French three-factor model. The results for their investment styles are consistent with those of whole sample funds. Finally, examining the persistence of Korean equity funds’ inflation hedging ability reveals no persistence, indicating that it is difficult for fund investors to construct portfolios of equity funds that are good inflation hedges. Overall, our results indicate that the good inflation hedging abilities of some Korean equity funds are merely the result of luck (or due to sampling variation) rather than fund managers’ skills.

We compare repurchase costs from discriminatory price vs. uniform price mechanisms in the Korean treasury bond repurchase auction market. For this purpose, we employ detailed bidder level micro data for each of 20 discriminatory repurchase auctions carried out in the Korean government bond market in 2011. We first theoretically recover unobserved individual bidding function under the “counter-factual” uniform price repurchase auction from the observed bidding function under the actual discriminatory repurchase auction, and then empirically estimate the repurchase cost differences between the two auction mechanisms. To test significance of the differences, we use Bootstrap re-sampling methods where uncertainty in the cut-off yield spreads and uncertainty in the participating bidders are addressed individually as well as jointly. Our results indicate that the uniform price repurchase auction decreases the repurchase cost relative to the discriminatory one in each of the 20 cases analyzed in this paper.

일반적으로 빈도해석을 진행할 경우 자료는 정상성을 가정하고 분석하게 된다. 그러나 최근 들어 기후변화 등의 원인으로 인하여 강우나 유출량이 변화하고 있어 변화하는 강우나 유출량을 고려해서 빈도해석을 해야 한다는 주장이 제기되고 있다. 이에 본 연구에서는 Bootstrap을 기반으로 개발된 SIR 알고리즘을 이용하여 홍수빈도해석을 수행하기위한 방안을 제시하였다. SIR 알고리즘은 우도함수를 고려하여 자료를 재추출하기 위해서 사용되어 왔으며, 본 연구에서도 최근에 변화하는 홍수량의 변화 양상을 고려하여 홍수량 자료를 재추출하기 위해서 적용되었다. 증가된 홍수 특성을 고려하여 재추출된 홍수량자료는 매개변수적 빈도해석을 함으로써 지속시간별 홍수량을 산정하였으며, 산정된 빈도별 홍수량들을 Bootstrap을 이용해서 재추출한 자료를 이용한 빈도해석 결과와 원자료를 이용하여 분석한 빈도해석 결과를 비교하였다. 비교결과 SIR알고리즘을 이용해서 빈도해석을 진행한 경우의 빈도별 홍수량이 가장 크게 나타났다. 따라서 홍수빈도해석시 현재까지의 변화하는 홍수량 패턴을 고려할 경우, 확률홍수량이 증가하는 것을 확인하였다.

Generally, stationary is considered as a basic assumption in frequency analysis. However, rainfall and flood discharge are changing due to the climate change and climate variability. Therefore, there is a new opinion that changing pattern of rainfall and flood discharge must be considered in frequency analysis. This study suggests the flood frequency analysis methodology using SIR algorithm which was developed from bootstrap could be used for considering climate change. Than is, SIR algorithm is selected for resampling method considering changing pattern of flood discharge and it has been used for resampling method with likelihood function. Resampled flood discharge data considering the increase of flood discharge pattern are used for parametric flood frequency analysis and this results are compared with frequency analysis results by Bootstrap and original observations. As the results, SIR algorithm shows the greatest flood discharge than other methods in all frequencies and this may reflect the increasing pattern of flood discharge due to the climate change and climate variability.

To estimate design floods for hydraulic structures, statistical methods has been used in the analysis of rainfall data. However, due to the lack of rainfall data in some regions, it is difficult to apply the statistical methods for estimation of design rainfall. In addition, increased uncertainty of design rainfall arising from the limited rainfall data can become an important factor for determining the design floods. The main objective of this study was to assess the uncertainty of the future design floods under RCP (representative concentration pathways) scenarios using a bootstrap technique. The technique was used in this study to quantify the uncertainty in the estimation of the future design floods. The Yongdang watershed in South Korea, 2,873 ha in size, was selected as the study area. The study results showed that the standard errors of the basin of Yongdang reservoir were calculated as 2.0~6.9 % of probable rainfall. The standard errors of RCP4.5 scenario were higher than the standard errors of RCP8.5 scenario. As the results of estimation of design flood, the ranges of peak flows considered uncertainty were 2.3~7.1 %, and were different each duration and scenario. This study might be expected to be used as one of guidelines to consider when designing hydraulic structures.

본 연구에서는 부트스트랩(Bootstrap) 기법을 이용하여 측우기 강우량 관측계열(CWK)과 근대우량계 강우량 관측 계열(MRG)에 대해 동질성 분석을 실시하였다. 서로 다른 두 자료계열에 대한 전통적인 통계적 동질성 검정 방법은 모집단의 분포형을 알고 있어야 검정결과가 유효하였기 때문에 모집단의 분포가 복잡한 기상자료들은 이러한 전통적 방법을 사용하여 동질성을 파악하는 것이 매우 어려웠고 결과로 제시된 통계적 유의성에 대해서도 의심의 여지가 있었다. 이러한 이유로 본 논문에서는 모집단을 가정하지 않아도 되는 비모수적 모의 방법인 부트스트랩 기법을 이용하여 모집단을 직접 추정한 후 경험누가확률분포를 산정하여 두 자료계열간 통계적 동질성 검정을 실시하였다. 분석 결과 CWK와 MRG는 미소한 기후의 경년변화(trend)의 영향을 제외하면 동질성을 가진 자료로 볼 수 있었다.

In this study, homogeneity analysis was performed between rainfall observation data set of Chukwooki (CWK) and rainfall observation data set of modern rain gage (MRG) using Bootstrap method. Since traditional statistical homogeneity test method are validated only when distribution of their population is known, meteorological data which their statistical distributions of population are complicated were difficult to verify the homogeneity and there were plenty of room for doubt for their statistical significance using historical method. In this reason, in this study homogeneity test was evaluated between two data sets using bootstrap method which is not necessary to infer distribution of population. The test results show that there was an statistical homogeneity between CWK and MRG except for slight impact of climatical trend.

본 연구에서는 Monte-Carlo 모형, AR(1)모형, PAR(1) 모형과 같은 추계학적 모형의 잔차값을 무작위적 복원추출하여 연 및 월 하천 유출량자료를 모의발생하였다. Bootstrap이라고 불리우는 이 복원추출방법은 자료의 모집단의 가정이 필요없다는 장점이 있으며 자료로부터 직접 통계적 분포형을 추정하는 방법으로써 자료의 순위변동법을 이용한다. 본 연구에서는 이 방법을 용담지점에 적용하였으며 Bootstrap 방법으로 모의발생된 하천 유출량자료의 거동을 검토하기 하기 위해 관측 유출량과 모의 발생된 유출량의 통계치를 산정하여 비교하였다. 그 결과 기존의 방범과 Bootstrap 방법 모두 평균, 표준편차, 자기상관성은 잘 재현하였으나 왜곡도 계수의 경우 Bootstrap 방법이 더 뛰어남을 확인할 수 있었다.

In this study, a method of random resampling of residuals from stochastic models such as the Monte-Carlo model, the lag-one autoregressive model(AR(1)) and the periodic lag-one autoregressive model(PAR(1)), has been adopted to generate a large number of long traces of annual and monthly steamflows. Main advantage of this resampling scheme called the Bootstrap method is that it does not rely on the assumption of population distribution. The Bootstrap is a method for estimating the statistical distribution by resampling the data. When the data are a random sample from a distribution, the Bootstrap method can be implemented (among other ways) by sampling the data randomly with replacement. This procedure has been applied to the Yongdam site to check the performance of Bootstrap method for the streamflow generation. and then the statistics between the historical and generated streamflows have been computed and compared. It has been shown that both the conventional and Bootstrap methods for the generation reproduce fairly well the mean, standard deviation, and serial correlation, but the Bootstrap technique reproduces the skewness better than the conventional ones. Thus, it has been noted that the Bootstrap method might be more appropriate for the preservation of skewness.

본 연구에서는 기상청 산한 56개 기상관측소의 연최대치계열 일 강우자료를 대상으로 Bootstrap기법과 SIR알고리즘을 이용하여 표본을 재추출한 후, 빈도해석을 적용하여 결과를 비교검토 하였다. SIR알고리즘은 기존에 발생되었던 극한 사상에 가중치를 두어 표본을 재추출하는 방법으로 과거에 발생한 극한사상이 기후변화에 의해서 더욱 빈발하게될 것 이라는 가정에 기초한다고 할 수 있다. 반면에 Bootstrap기법은 현재 발생한 사상에 동일한 가중치를 두어 표본을 재추출하는 방법이다. 따라서 두 방법의 차이를 계산하여 기후변화로 인한 극한강우의 빈도별 확률강우량의 변화를 산정할 수 있다. 비교결과 SIR알고리즘에 의하여 재추출된 강우를 이용하여 산정된 확률강우량의 경우, Bootstrap기법에 의해서 재추출된 강우를 이용하여 산정한 확률강우량에 비해 지점에 따라 작게는 -10%정도의 감소와 크게는 60%정도의 차이를 보임을 확인하였다.

In this study, we considered annual maximum rainfall data from 56 weather stations for rainfall frequency analysis using SIR(Sampling Important Resampling) algorithm and Bootstrap method. SIR algorithm is resampling method considering weight in extreme rainfall sample and Bootstrap method is resampling method without considering weight in rainfall sample. Therefore we can consider the difference between SIR and Bootstrap method may be due to the climate change. After the frequency analysis, we compared the results. Then we derived the results which the frequency based rainfall obtained using the data from SIR algorithm has the values of -10%~60% of the rainfall obtained using the data from Bootstrap method.

본 연구에서는 수문자료와 수문해석과정에 포함되어 있는 불확실성을 고려함으로써 현재 하천 시설물에 적용되고 있는 안전율 혹은 여유고에서 고려하고 있는 불확실성과 비교 검토하였다. 불확실성을 고려하기 위하여 연최대 강우량자료를Bootstrap 방법, SIR 알고리즘을 통해 재추출함으로써 불확실성을 고려한 확률강우량을 산정하였다. 산정된 현재의 확률강우량과 불확실성을 고려한 경우의 확률강우량을 이용하여 HEC-HMS를 통해 홍수량을 산정, HEC-RAS를 통해 지점별 홍수위를 산정하였다. 예상홍수피해액의 산정은 다차원홍수피해산정방법 (MD-FDA)을 이용하였다. 그 결과 SIR 알고리즘을 이용한 경우 예상홍수피해액의 최대값은 현재의 확률강우량을 이용한 경우의 1.22배, Bootstrap 방법에 의한 최대값은 0.92배의 값을 보였다. SIR 알고리즘은 자료의 재추출시 가중치 부여를 위한 우도함수의 영향을 크게 받으며, 이로 인한 불확실성의 구간이 커져 가장 큰 예상홍수 피해액이 도출되었다. 따라서 자료의 적정 위치에 우도를 결정하는 것이 매우 중요하게 작용하는 것을 알 수 있었다.

We estimated the expected flood damage considering uncertainty which is involved in hydrologic processes and data. Actually, this uncertainty represents a freeboard or safety factor in the design of hydraulic structures. The uncertainty was analyzed using Bootstrap method, and SIR algorithm then the frequency based rainfalls were estimated for each method of uncertainty analysis. Also the benefits for each uncertainty analysis were estimated using 'multi-dimensional flood damage analysis(MD-FDA). As a result, the expected flood damage with SIR algorithm was 1.22 times of present status and Boostrap 0.92 times. However when we used SIR algorithm, the likelihood function should be selected with caution for the estimation of the expected flood damage.

본 연구는 수위-유량 관계곡선을 이용한 하천 유량 산정방법의 불확실성을 감소시키는 것을 목적으로 하였다. 하천 유량 자 료는 수문해석과 수자원 관리를 하는데 있어서 필수적으로 요구되는 자료이기 때문에 정량적으로 정확한 산정 방법을 고찰 할 필요가 있다. 이를 위해 Bayesian 및 Bootstrap 방법을 이용한 수위-유량 관계식의 매개변수와 기존의 매개변수를 비교하 였으며, 불확실성을 평가하기 위해서 표준오차법에 -분포를 적용한 추정치 결과의 신뢰구간을 비교하였다. 그 결과, 본 연 구를 통해 개발된 회귀분석에 의한 추정값은 약 1~5 %미만의 차이가 보이며, 각 지점에서 수위에 따라 기존보다 더 적용성 이 우수한 결과를 보이는 부분도 존재함을 확인하였다. 따라서 본 연구에서 제시한 방법별로 하천의 특성 및 수위에 맞게 적용한다면 보다 더 신뢰성 있는 유량 자료를 확보할 수 있을 것으로 생각된다.

The objective of this study is to reduce the uncertainty of the river discharge estimation method using the stage-discharge relation curve. It is necessary to consider the quantitative and accurate estimation method because the river discharge data is essential data for hydrological interpretation and water resource management. For this purpose, the parameters estimated by Bayesian and Bootstrap methods are compared with the ones obtained by stage-discharge relation curve. In addition, the Bayesian and Bootstrap methods are applied to assess uncertainty and then those are compared with the confidence intervals of the results from standard error method which has t-distribution. From the results of this study, The estimated value of the regression analysis developed through this study is less than 1 ~ 5%. Also It is confirmed that there are some areas where the applicability is better than the existing one according to the water level at each point. Therefore, if we use more suitable method according to the river characteristics, we could obtain more reliable discharge with less uncertainty.

수문기상자료의 빈도해석은 풍수해에 따른 대응 및 시설물의 설계기준에 있어 중요한 요소 중 하나이다. 일반적으로 수문기상자료에 대한 빈도해석의 경우 관측자료는 통계적으로 정상성을 가진다고 가정하고, 확률분포의 매개변수를 고려하는 매개변수적방법을 적용하고 있다. 이러한, 매개변수적 빈도해석을 위해서는 신뢰성 있는 충분한 자료의 수집이 필요하지만, 강수량과다르게 적설량의 경우 계절적 특성과 함께 최근에는 기후변화로 인한 적설량 관측일수 및 평균 최심신적설량이 감소하기때문에 부족한 자료에 대한 문제점을 보완할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 매개변수 빈도해석 방법과 부족한 자료의문제점을 보완할 수 있는 표본 재추출 기법인 Bootstrap방법과 SIR(Sampling Importance Resampling)알고리즘을 적용하여적설량의 빈도해석을 실시하였다. 58개 기상관측소에 대해 재추출된 일 최대 최심신적설량 자료를 이용한 비매개변수적빈도해석을 통해 확률적설량을 산정하고 이를 비교 분석하였다. 빈도별 확률적설량의 증감률을 검토한 결과 매개변수적빈도해석과 비매개변수적 빈도해석에서 증감률을 나타내는 지점들이 대부분 일치하는 것으로 나타났다. 확률적설량은 관측자료와 Bootstrap방법에서 –19.2%∼3.9%, Bootstrap방법과 SIR알고리즘에서 –7.7%∼137.8% 정도의 차이를 보였다. 표본재추출 기법은 관측표본이 적은 적설량의 빈도해석 및 불확실성 범위의 제시가 가능함을 확인할 수 있었고, 이는 여름철태풍과 같이 계절적 특성을 지닌 다른 자연재난의 해석에도 적용될 수 있을 것으로 판단된다.

The frequency analysis of hydrometeorological data is one of the most important factors in response to natural disaster damage, and design standards for a disaster prevention facilities. In case of frequency analysis of hydrometeorological data, it assumes that observation data have statistical stationarity, and a parametric method considering the parameter of probability distribution is applied. For a parametric method, it is necessary to sufficiently collect reliable data; however, snowfall observations are needed to compensate for insufficient data in Korea, because of reducing the number of days for snowfall observations and mean maximum daily snowfall depth due to climate change. In this study, we conducted the frequency analysis for snowfall using the Bootstrap method and SIR algorithm which are the resampling methods that can overcome the problems of insufficient data. For the 58 meteorological stations distributed evenly in Korea, the probability of snowfall depth was estimated by non-parametric frequency analysis using the maximum daily snowfall depth data. The results of frequency based snowfall depth show that most stations representing the rate of change were found to be consistent in both parametric and non-parametric frequency analysis. According to the results, observed data and Bootstrap method showed a difference of –19.2% to 3.9%, and the Bootstrap method and SIR(Sampling Importance Resampling) algorithm showed a difference of –7.7 to 137.8%. This study shows that the resampling methods can do the frequency analysis of the snowfall depth that has insufficient observed samples, which can be applied to interpretation of other natural disasters such as summer typhoons with seasonal characteristics.

This research examines the power of bootstrap two-sample test, and compares it with the powers of two-sample  test and Wilcoxon rank sum test, through simulation. For simulation work, a positively skewed and heavy tailed distribution was selected as a population distribution, the chi-square distributions with three degrees of freedom, X 3 2 . For two independent samples, the fist sample was selected from X 3 2. The second sample was selected independently from the same X 3 2 as the first sample, and calculated d + ax for each sampled value x , a randomly selected value from X 3 2. The d in d + ax has from 0 to 5 by 0.5 interval, and the a has from 1.0 to 1.5 by 0.1 interval. The powers of three methods were evaluated for the sample sizes 10,20,30,40,50. The null hypothesis was the two population medians being equal for Bootstrap two-sample test and Wilcoxon rank sum test, and the two population means being equal for the two-sample t-test. The powers were obtained using r program language; wilcox.test() in r base package for Wi lcoxon rank sum test, t.test() in r base package for the two-sample t- test, boot.two.bca() in r wBoot pacakge for the bootstrap two-sample test. Simulation results show that the power of Wilcoxon rank sum test is the best for all 330 (n, a, d)combinations and the power of two-sample t- test comes next, and the power of bootstrap two-sample comes last. As the results, it can be recommended to use the classic inference methods if there are widely accepted and used methods, in terms of time, costs, sometimes power.