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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Yongho Choi (Samsung Heavy Industries) Seong Mo Yeon (Samsung Heavy Industries) Hyunjoe Kim (Samsung Heavy Industries) Dongyeon Lee (Samsung Heavy Industries)
저널정보
한국해양공학회 한국해양공학회지 한국해양공학회지 제33권 제3호(통권 제148호)
발행연도
2019.6
수록면
222 - 228 (7page)

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An extreme value analysis (EVA) is essential to obtain a design value for highly nonlinear variables such as long-term environmental data for wind and waves, and slamming or sloshing impact pressures. According to the extreme value theory (EVT), the extreme value distribution is derived by multiplying the initial cumulative distribution functions for independent and identically distributed (IID) random variables. However, in the position mooring of DNVGL, the sampled global maxima of the mooring line tension are assumed to be IID stochastic variables without checking their independence. The ITTC Recommended Procedures and Guidelines for Sloshing Model Tests never deal with the independence of the sampling data. Hence, a design value estimated without the IID check would be under- or over-estimated because of considering observations far away from a Weibull or generalized Pareto distribution (GPD) as outliers. In this study, the IID sampling data are first checked in an EVA. With no IID random variables, an automatic resampling scheme is recommended using the block maxima approach for a generalized extreme value (GEV) distribution and peaks-over-threshold (POT) approach for a GPD. A partial autocorrelation function (PACF) is used to check the IID variables. In this study, only one 5 h sample of sloshing test results was used for a feasibility study of the resampling IID variables approach. Based on this study, the resampling IID variables may reduce the number of outliers, and the statistically more appropriate design value could be achieved with independent samples.
#EVA (extreme value analysis) #EVT (extreme value theory) #IID (independent and identically distributed) #Weibull #GPD (generalized Pareto distribution) #Block maxima #GEV (generalized extreme value) #POT (peaks-over-threshold) #PACF (partial autocorrelation function)

목차

ABSTRACT
1. Introduction
2. Theoretical Background
3. Sloshing Impact Pressures and Conventional Fitting
4. GEV and GPD for IID Variables
5. Concluding Remarks
References

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
Balkema, A., de Haan, L., 1974. Residual Life Time at Great Age. The Annals of Probability, 2(5), 792-804. google schola Bommier, E., 2014. Peaks-over-threshold Modeling of Environmental Data. Project Report 2014:33, Department of Mathematics, Uppsala University. DiVA, id: diva2:760802. google schola Choi, Y.H., 2016. Extreme Value Analysis of Environmental Data. Proceedings of the Fall Conference of the Korean Society of Ocean Engineers, 181-186. google schola DNVGL, 2015. Position Mooring. DNVGL-OS-E301. google schola DNVGL, 2017. Environmental Conditions and Environmental loads. DNVGL-RP-C205. google schola

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