• 대한교통학회지
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• 제23권3호
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• pp.95-108
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• 2005

본 연구는 결정적 경제성분석모형(Deterministic Economic Analysis : DEA)의 한계를 극복할 수 있는 확률적 위험도분석(Probabilistic Risk Analysis : PRA) 모형을 이용하여 ITS사업의 경제성평가모형을 개발하고 사례분석을 통해 모형의 적합성(Goodness-of-fit)과 유용성을 검증하는 것이다. 즉 ITS사업의 경제성에 영향을 미치는 위험변수를 확률밀도함수(PDF), 누적확률밀도함수(CDF)로 산출하고 몬테카를로 시뮬레이션기법(Monte-Carlo Simulation Approach : MCSA)을 통해 산출된 결과변수(사업비, 경제성지표)의 통계값에 대해 합리적인 의사결정 방법론을 정립하였다. 대규모 지방자치단체 ITS사업의 사례분석(대전광역시 첨단교통모델도시사업) 수행결과, 통합시스템의 사업비 총사업비는 PRA모형을 통해 산출된 확률분포 상에서 편의(Bias)된 백분율값으로 나타났으며, 사업비 총사업비의 변동계수가(각각 15, 4) 일반교통사업에 비해 낮아, ITS사업의 위험도가 높은 것으로 나타났다. 또한 PRA모형의 결과변수(B/C, NPA, IRP)가 변동가능한 사업환경 하에서 90%이상 모두 경제성이 있는 것으로 나타났다. 그러나 총사업비 사업비의 우발성비용(목표관리값 85%기준)이 발생하는 것으로 나타나 경제성은 높으나 사업비 초과 위험도는 높은 사업으로 분류되었다. 또한 DEA모형의 경제성평가지표는 PRA모형의 확률분포 상에 단일 %값(B/C:27%값, NPV:27%값, IRR:33%값)으로 나타나며, 평균값 또는 중앙값과 비교할 때, 경제성이 과소추정(Underestimate)되는 것으로 나타났다. 또한 단위시스템의 우선순위결과정에서 모형에 따라 우선순위가 바꾸는 결과가 나타났다. 특히 대규모 ITS사업의 경제성평가 시 DEA모형이 편의된 하나의 사례만으로 경제성을 평가함으로써, 경제성을 과대 과소추정하거나 비합리적인 투자우선 순위를 도출하는 오류를 범할수 있는 것으로 나타났다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권3호
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• pp.265-282
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• 2022

해수면 온도(Sea surface temperature, SST)는 지구시스템에서 해양의 순환과 생태계에 큰 영향을 주는 요소이다. 지구온난화로 한반도 근해 해수면 온도에 변화가 생기면서 이상 수온(고수온, 저수온) 현상이 발생하여 해양생태계와 수산업 피해를 지속적으로 발생시키고 있다. 따라서 본 연구는 한반도 근해 해수면 온도를 예측하여 이상 수온 현상 예측으로 피해를 예방하는 방법론을 제안한다. 연구 지역은 한반도 근해로 설정하여 동시간대 해수면 온도 데이터를 사용하기 위해 Europe Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF)의 ERA5 자료를 사용하였다. 연구방법으로는 해수면 온도 데이터의 시계열 특징을 고려하여 딥러닝 모델 중 시계열 데이터 예측에 특화된 Long Short-Term Memory (LSTM) 알고리즘을 이용하였다. 예측 모델은 1~7일 이후 한반도 근해 해수면 온도를 예측하고 고수온(High water temperature, HWT) 혹은 저수온(Low water temperature, LWT) 현상을 예측한다. 해수면 온도 예측 정확도 평가를 위해 결정계수(Coefficient of determination, R²), 평균제곱근 편차(Root Mean Squared Error, RMSE), 평균 절대 백분율 오차(Mean Absolute Percentage Error, MAPE) 지표를 사용하였다. 예측 모델의 여름철(JAS) 1일 예측 결과는 R²=0.996, RMSE=0.119℃, MAPE=0.352% 이고, 겨울철(JFM) 1일 예측 결과는 R²=0.999, RMSE=0.063℃, MAPE=0.646% 이었다. 예측한 해수면 온도를 이용하여 이상 수온 예측 정확도 평가를 F1 Score로 수행하였다(여름철(2021/08/05) 고수온 예측 결과 F1 Score=0.98, 겨울철(2021/02/19) 저수온 예측 결과 F1 Score=1.0). 예측 기간이 증가하면서 예측 모델이 해수면 온도를 과소추정하는 경향을 보여주었고, 이로 인해 이상 수온 예측 정확도 또한 낮아졌다. 따라서, 향후 예측 모델의 과소추정 원인을 분석하고 예측 정확도 향상을 위한 연구가 필요할 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권2호
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• pp.135-147
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• 2017

본 연구에서는 처음으로 한반도 서울지역에서 OMI (Ozone Monitoring Instrument) 센서로 관측된 대류권 이산화질소 칼럼농도를 이용하여 OMI 센서의 관측시간인 13:45에서의 월 평균 및 일별 위성 지표 이산화질소 혼합비를 추정하였다. 본 연구에서는 세 가지 회귀모델들이 이용되었다. 첫 번째 회귀모델(M1)은 OMI 대류권 이산화질소 칼럼농도와 지점 측정값과의 선형회귀를 통한 회귀계수로 구성되어있다. 두번째 회귀모델(M2)은 OMI 대류권 이산화질소 칼럼농도와 AIRS (Atmospheric Infrared Sounder) 센서로 관측한 행성경계층 높이, 온도, 압력 자료 모두가 반영된 회귀모델이다. 세 번째 회귀모델(M3M, M3D)은 다중회귀모델로서 앞서 고려된 이산화질소 칼럼농도와 행성경계층 높이와 다양한 기상변수를 추가적으로 반영하는 회귀모델이다. 본 연구에서는 2009년에서 2011년까지를 회귀모델의 훈련기간으로 하여서 각 회귀식의 회귀계수를 도출하였으며 2012년도는 검증기간으로서 훈련기간에 도출된 회귀모델들의 성능을 평가하였다. 회귀모델들로 추정된 월 평균 지표 이산화질소 혼합비와 지점 관측소에서 지점 측정장비로 측정된 월평균 지표 이산화질소 혼합비와 가장 높은 상관성(avg. R = 0.77)을 보이는 회귀분석방법은 다중회귀분석방법(M3M)이다. 또한, 회귀모델들로 추정된 13:45에서의 일 지표 이산화질소 혼합비와 지점 관측소에서 지점장비로 측정된 지표 이산화질소 혼합비와 가장 좋은 상관성(avg. R = 0.55)을 보인 것도 다중회귀분석방법(M3D)이다. 회귀모델들로 추정된 지표 이산화질소 혼합비는 지점 측정값에 비해 과소추정 되는 경향이 나타났다. 회귀모델들로 추정된 지표 이산화질소 혼합비를 평가하기 위해 지점 측정값과의 RMSE (Root Mean Square Error), mean bias, MAE (Mean Absolute Error), percent difference와 같은 통계분석을 실시하였다. 본 연구는 위성을 통한 지표 이산화질소 혼합비 산출 가능성을 보여준다.

• 한국농림기상학회지
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• 제21권4호
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• pp.238-249
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• 2019

기준증발산량은 기온, 풍속, 습도 등 기상요소를 바탕으로 추정하는 방법을 이용하고 있으며, Hargreaves 공식은 기온자료를 이용하여 기준증발산량을 산정할 수 있는 간단한 경험식이라 할 수 있다. 그러나 Hargreaves 공식은 풍속이 3 m s^-1 이상인 지역에서는 과소평가 되고, 상대습도가 높은 지역은 과대평가 되는 경향이 있다. 본 연구에서는 Hargreaves 공식을 우리나라에 적용하기 위해 보다 정확한 기준증발산량 추정이 가능하도록 계수 산정 연구를 수행하였다. 우리나라 종관기상관측지점(ASOS, Automated Synoptic Observing System)의 최근 11 년(2008-2018) 동안의 기상자료를 이용하여 Panman-Monteith 공식으로 기준증발산량을 추정하였고, 이 값을 기준으로 하여 각 지점별로 Hargreaves 공식의 계수를 보정하였다. 우리나라 82 개 지점에 대하여 지역별로 보정된 계수는 내륙지역이 50 개 지점이며, 0.00173~0.00232(평균0.00196)로 기본값인 0.0023 과 비슷하거나 낮게 산정되었다. 반면, 해안지역은 32 개 지점이며 지역별로 보정된 계수의 범위는 0.00185~0.00303(평균 0.00234)으로 동해안지역은 기본값과 비슷하거나 높게 산정된 반면, 서해안과 남해안지역은 지역별로 편차가 크게 나타났다. Hargreaves 공식의 계수를 보정하여 기준증발산량을 추정한 결과 RMSE(Root Mean Square Error)는 계수 보정 전 0.634~1.394(평균 0.857)에서 계수 보정 후 0.466~1.328(평균 0.701)로 낮아지고, NSC(Nash-Sutcliffe Coefficient)는 계수 보정 전 -0.159~0.837(평균 0.647)에서 계수 보정 후 -0.053~0.910(평균 0.755)로 높아짐에 따라 기준증발산량의 추정효율이 크게 향상되는 것으로 나타났다. 연구 결과, Hargreaves 공식을 그대로 이용할 경우 Penman-Monteith 공식에 비해 과대 또는 과소 산정될 수 있음을 확인하였으며, 계수를 보정하여 이용할 경우 정확도가 높은 기준증발산량을 추정할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제40권9호
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• pp.735-742
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• 2007

본 연구에서는 실제 대형 상수관망에서 보다 효율적이면서도 정확한 신뢰도를 추정할 수 있는 segment를 기반으로 한 minimum cutset 방법을 제안하였다. 기존의 상수관망에서 minimum outset을 기반으로 한 모형은 상수관을 minimum outset의 최소단위로 다루어 상수관 파괴에 따른 피해영역을 과소산정할 수 있는 문제점을 가지고 있다. 그러나 제안된 신뢰도 추정 모형은 기존 신뢰도 추정 모형과 달리, 상수관 파괴에 따른 피해영역을 현실적으로 추정하기 위하여 segment와 unintended isolation, 그리고 수리학적 피해인 압력저하영역을 도입하였다. 또한 minimum cutset 방법에서 정의될 수 있는 minimum cutset을 상수관망 내 일부 절점의 비정상 상태를 야기하는 segment 1개로 정의하였으며 정의된 minimum outset의 동시파괴조합의 확률을 고려하기 위하여 success mode approach를 적용하였다. 제안된 모형은 제수밸브의 위치와 수를 고려하여 상수관 파괴에 따른 피해영역을 추정하며, 실제 대형 상수관망인 Chester Water Authority에 적용한 결과, 기존 신뢰도 추정 모형과 비교할 때 보다 실제적인 피해영역의 추정과 이에 따른 신뢰도의 추정이 가능하였다.

• 한국작물학회지
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• 제37권4호
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• pp.383-396
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• 1992

우리나라의 경작지 경토중에 특정비료성분의 과다축적으로 경토중의 각종성분 상호간의 불균형현상이 심화되어 경지의 생산성이 저하될 우려가 있어 작토성분함량을 감안한 시비량을 조절할 수 있도록 개발된 기존 시비적량 추정방법에 따라 주요 개선제 및 3요소 수요량을 추정하는 한편 그 대책에 관한 의견을 제시하였으며 그 내용을 요약하면 다음과 같다. 1. 작물별 시비적량과 예상재배면적에서 추정한 3요소수요량은 경토분석치에서 추정한 수요량의 질소는 76.3% 인산은 308.3% 가리는 363.2%로서 질소는 과소하였고 인산과 가리는 과다하였다. 2. 1970년부터 1990년간의 년간 평균 3요소공급량은 경토분석치에서의 추정수요량보다 모두 많아서 질소는 113.8% 인산은 297.4% 가리는 287.5%였고 1990년도에 농업협동조합을 통해서 전국에 공급한 3요소성분량도 경토분석치에서 추정한 량보다 더욱 많아서 질소는 1.42배, 인산은 3.35배, 가리는 4.04배였으며 이것이 축산발기물에서 경토에 가해지는 량과 더불어 경토에 인산과 가리성분의 축적량이 특히 많은 원인이라고 판단되었다. 3. 지난날의 3요소수요량이 과다한 것은 현재의 과다하게 설정되어있는 작물별시비기준량 때문이며 현 우리나라 작물별 시비기준량은 일본기준량에 비해서도 과다하기 때문에 재검토를 요한다고 판단되었다. 4. 전작물에 대한 시비적량은 각 작물별로 적정생산에 필요한 성분흡수량과 경토의 유효성분함량과의 관계에서 추정할 수 있는 모형이 적합할것으로 판단되었다. 5. 우리나라 경지의 균형적 비옥도관리를 촉진시키기 위한 당면과제는 저인산 저가리 함고토 및 완효성질소를 함유한 3요소복비의 개발보급이 시급하다 하겠으며 앞으로는 밭 작물에 대해서도 적절한 시비적량 추정모형을 개발활용할 필요가 있다고 판단되었다.

• 응용통계연구
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• 제33권3호
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• pp.335-345
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• 2020

본 논문에서는 과거 2차 세계대전 자료 중 Ardennes 전역에서 있었던 실제 전투 자료를 란체스터 모형에 적합 시키기 위하여 로그변환된 선형회귀모형을 추정하는 문제를 다루었다. 먼저 동일한 자료에 대하여 기존 연구 결과를 고찰하여 모수에 대한 최적해(Global Solution) 결정 문제와 다중공선성 문제들을 확인하였다. 최소제곱 추정법에 의한 모수 추정은 특정 제약조건이나 제한된 후보군을 고려할 경우 최적해를 찾지 못하고 지역해(Local Solution)를 찾을 수 있음으로 주의가 필요하고, 모형에 포함된 변수들은 통계적으로 충분히 유의성을 검토하여 포함해야지 그렇지 않았을 때 모수 추정값들이 왜곡될 수 있다. 모형에 과도하게 많은 설명 변수를 포함하는 경우 변수 간의 상관관계로 인하여 추정값이 왜곡되고 변수의 추가나 제거 시 불안정한 현상들이 발생한다. 이런 다중공선성 문제를 탐색하는 방법은 설명 변수 간의 선형적 연관 관계를 측정할 수 있는 분산확대인자(VIF)로 알려진 통계량에 의해 확인이 가능하며 이를 조치하기 위해서는 상호 연관된 설명 변수들을 제거하여 모형을 단순화해야 한다. 그래서 이러한 문제가 발생하지 않도록 모형을 단순화하고 이해와 설명이 용이한 전투력 손실률 모형을 제안하였고 Ardennes 자료에 대하여 적합한 결과 모수 추정이 안정적이고 자료에 대한 설명과 해석이 용이하다는 점을 입증하였다. 특히, 모수 추정간 선형회귀 모형의 기본적인 가정사항인 독립성, 정규성, 등분산성을 검증하여 자기상관(Autocorrelation) 문제로 독립성이 훼손되어 과대 과소 추정될 우려가 있는 사항을 Cochrane-Orcutt 방법에 의해 변환하여 독립성과 정규성을 보장하였다.

• 대한교통학회지
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• 제21권2호
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• pp.107-118
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• 2003

미국 도로용량편람(HCM)은 도심부 신호 교차로 운영상태 평가를 돕기 위하여 지체도 추정 수리모형을 제시하고 있다. 2000년도 개정판 HCM모형은 전문가들의 최근(up-to-date) 연구결과가 반영된 것이며 많은 교통공학자들에 의해 실무 및 연구에 활용되고 있다. HCM은 비보호 좌회전 움직임의 경우, 별도의 부가절차를 통해 포화교통류율을 보정할 것을 제시하고 있다. 그러나 HCM 지체도 산정 모형식은 보호현시 직진 움직임을 기준으로 설계된 모형이기 때문에 비보호 좌회전 움직임의 지체도를 과소 추정하는 문제점을 내제한다. 본 논문에서는 (1)HCM지체도 모형의 설계과정을 검토하고 (2)이를 토대로 HCM 지체도모형을 통한 비보호 좌회전 지체도 추정에 문제가 있음을 지적하고 (3)새로운 비보호 좌회전 지체도 추정 수리모형을 제안한다. 다양한 교통상황. 제어상황을 현장실험에서 통제함에 어려움이 있어 모의실험을 통한 제안모형의 검증을 수행하였다. 검증을 위해 마련된 120가지 경우의 다양한 비보호 좌회전 교통상황에서 (1)CORSIM 모의실험 지체도, (2)HCM 모형추정 지체도, (3)제안된 모형추정 지체도를 비교하였으며, 비교분석 결과 모의실험 지체도를 기준으로 HCM지체도 추정모형은 설명력이 0.47로, 제안된 모형의 설명력은 0.77로 분석되었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제14권3호
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• pp.119-123
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• 2012

이 연구는 월 기상자료를 이용하여 작물 생육에 중요한 겨울철 저온 발생일수를 효과적으로 추정하기 위해서 수행되었다. 전국 61개 기상관서의 1981~2010년의 30년 간의 일 최저기온자료를 확보하여 $-15^{\circ}C$부터 $5^{\circ}C$까지 각 온도 이하 일수와 월 최저기온의 평균들을 비교한 결과, 1월 최저기온의 평균을 이용하였을 때 저온 발생일수를 가장 적합하게 추정할 수 있었다. 1월 최저기온 평균자료로부터 기준온도 이하가 되는 저온 발생일수를 추정할 수 있는 2차 함수 형태의 간단한 추정식을 제시하였다. 여러 온도 범위에서 추정식을 활용하기 위하여 추정식의 계수를 저온을 평가하는 기준온도로부터 구할 수 있도록 두 개의 2차 함수식을 도출하였고, 이 식들은 결정계수가 0.995 이상이었다. 분석에 이용된 자료와 기간을 달리하여 1971~2000년 30년 일 기상자료를 이용하여 검증해본 결과 기준온도 $-10{\sim}0^{\circ}C$ 범위에서는 저온 발생일수를 비교적 정확하게 예측할 수 있었으나, $-15^{\circ}C$에서는 다소 과소하게 추정되는 결과를 보였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제20권4호
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• pp.376-385
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• 2018

일출 이후부터 일몰 전까지 낮 동안 태양 일사로 인한 복잡지형 내 산사면 매시 기온 분포를 추정하기 위해, 동향사면과 서향사면 간 대표 기상관측지점에 대하여 매시 일사량 편차에 따른 관측기온의 편차(기온변화량)로 경험식을 산출하였다. 해당 경험식으로 일사효과를 모의하여 2015년 1월부터 2017년 12월까지 농산촌 지역 기상관측지점 11곳에 대해 매시 기온을 추정한 후 검증하였다. 매시 기온감률로 해발고도 보정만을 수행한 결과와 대조하였을 때, 일차식 형태의 경험식을 이용할 경우, 오전 9시부터 오후 3시까지 기온의 과소추정경향이 감소되어 추정오차를 줄일 수 있었다. 다만, 오후 5~6시에는 관측값 대신 기하학적 조건으로 계산된 경사면 일사량 편차로 도출된 hyperbolic equation이 더 추정오차가 작았다. 오후 3시 기준의 한낮기온은 선행연구에서 제시한 기존 모형과 추정신뢰도를 대조하였는데, 기존 모형의 추정오차(ME $-1.20^{\circ}C$, RMSE $2.01^{\circ}C$)를 ME $-0.28^{\circ}C$, RMSE $1.29^{\circ}C$까지 개선시킬 수 있었다.