• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.267-267
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• 2012

전 지구적으로 발생하고 있는 기후변화로 인한 기상이변으로 자연재해 발생빈도 및 피해규모는 증가하고 있는 추세로 나타나고 있다. 이에 따라 많은 연구는 자연재해에 직간접적으로 영향을 미치고 있는 홍수와 가뭄의 변화에 초점이 맞추어져 있는 것이 사실이다. 하지만, 최근에 우리나라의 경우 지난 2011년 2월에는 동해안의 폭설로 인하여 동해안지방 최심신적설량 극값 1위를 경신하였고, 2010년 1월 서울에는 40년만에 최대 적설량을 기록하는 등 최근 한반도에서 발생한 적설로 인하여 사회적 경제적 피해가 증가하고 있다. 따라서, 지구온난화에 기인한 기후변화 연구에서 상대적으로 소홀했던 적설량과 관련한 연구의 중요성도 대두되고 있다. 본 연구에서는 적설량에 온도 및 강수가 미치는 영향을 평가하기 위하여 관측기상자료를 이용하였다. 적설량은 기상인자들의 복잡한 비선형 조합으로 발생하기 때문에 적설량에 영향을 미치는 온도, 강수, 적설량의 비선형 과정들을 고려할 수 있는 신경망 모형을 이용하여 적설량 예측 모형을 구성하였다. 30년 이상의 관측자료를 보유하고 있는 기상청 산하 58개 관측지점의 자료를 이용하여 2002년 이전에 관측된 온도, 강수, 적설량을 지점별로 훈련시켰으며 이를 적설량 예측에 활용하고자 하였다. 이를 위해 구성된 신경망 모형에 2002년 이후 지점별 온도, 강우자료를 이용하여 적설량을 산정하고 통계분석을 실시한 결과 적설량 예측에 적용이 가능함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.460-460
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• 2011

국내에서는 수자원 정보화 사업에 일환으로 국가수자원종합정보시스템(WAMIS)을 개발하여 수자원에 관련된 많은 기초 자료 정보를 일반에 공개 제공하고 있으나, 주 이용 계층은 수자원관련 종사자 또는 연구자들이 대부분이다. 국가수자원종합정보시스템에서 제공하는 양질의 수자원 정보를 일반 국민들이 보다 쉽게 이해하고, 이용할 수 있도록 국내에서는 이들 기초자료를 바탕으로 다양한 수자원 지표 및 지수를 개발하였다. 이러한 수자원 관련 지표 및 지수를 개발하기 위해서는 서로 다른 단위와 특성을 가진 자료들을 모아 하나의 지표로 정의하는 과정이 필요하며, 하나의 지표로 정의되기 위해서는 반드시 표준화(normalization)과정이 필요하다. 국내에서 가장 보편적으로 사용하고 있는 방법은 Z-score법이며, 이외에도 가장 단순하고 간단한 방법인 Ranking 법, 자료의 극값(최대값, 최소값)을 이용하는 Re-scaling법, 일정 지표를 기준으로 하는 Distance to a reference country법 등이 있다. 표준화 방법은 각기 다른 장 단점을 가지고 있으며, 그 특성에 따라 정의되는 지표값은 다르게 나타날 수 있기에 지수값의 변화를 야기시킬 수 있다. 본 연구에서는 기 개발된 물이용안전성지수를 이용하여 기존 분석과 다양한 표준화 방법을 이용하여 지표를 산정하였을 때 표준화 방법에 따른 변화를 분석해 보고자 한다. 기존 연구에서 사용된 표준화 방법은 Z-score법이며, 다른 표준화 방법을 적용해 봄으로서 기존 산정 결과와의 차이를 비교 분석하였다. 지수를 구성하는 세부지표에 따라 수집되는 기초자료의 단위 및 특성은 다양하기 때문에 적합한 표준화 방법을 찾는 과정은 매우 중요하며, 이는 지표를 보다 정확하게 산정할 수 있도록 한다. 합리적인 표준화 방법을 통해 올바른 지수를 도출할 수 있고 객관적으로 수자원 환경을 평가할 수 있으며, 또한 수자원 계획 및 정책 개발에 있어 중요한 기준으로서 적용 할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.178-178
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• 2021

최근 들어 기후변화로 인한 극심한 가뭄 피해가 한반도에 발생하고 있다. 가뭄 상황에 대비하여 댐을 안정적으로 운영하기 위해서는 갈수빈도 유입량에 대한 분석이 필수적이다. 갈수빈도해석의 경우, 홍수빈도해석과 유사하게 확률밀도함수의 극값에 대한 확률값을 산정하며, 확률 분포형의 역함수에 비초과확률을 대입하여 산정한다. 그러나 홍수와 달리 가뭄은 지속기간이 긴 특성 탓에 자기상관을 고려해야하며, 댐 및 저수지 등 대규모 시설물의 경우 일반적인 하천과 달리 저류효과로 인해 누적 유량에 대한 고려가 필요하다. 이에 K-water는 자체 제작한 누가차분법 및 Disaggregation 두 가지 방법을 채택하여 실무에서 사용해왔다. 그러나 누가차분법을 사용할 경우, 빈도유입량이 지나치게 크게 산정되는 문제가 있으며, Disaggregation 방법을 사용하는 경우, 특정 빈도 이상의 극한가뭄에서 유입량의 차이가 유의미하지 않아 산정된 빈도유입량과 최근 발생한 극심한 가뭄의 실측유입량간 큰 차이가 발생하고 있다. 따라서 본 연구에서는 자기상관을 고려한 선형회귀모형에 근거하여 빈도유입량을 배분하는 방법을 제안한다. 또한, 앞서 서술한 네 가지 빈도유입량 방법(월빈도분석, 누가차분법, K-water Disaggregation, 자기상관 선형회귀모형)에 대한 수식적 비교를 수행하며, 국내 댐 유역에 적용 및 평가를 통해 자료 특성에 따른 적절한 빈도유입량 산정방식에 대한 기준을 제안한다. 본 연구를 통해 가뭄특성을 고려한 합리적인 댐 유입량을 산정함으로써 보다 유연한 수자원시설물의 가뭄대응이 이루어질 것으로 기대된다.

• Communications of Mathematical Education
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• v.37 no.3
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• pp.467-482
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• 2023

In this paper, we present our new teaching and learning materials on gradient descent method, which is widely used in artificial intelligence, available for college mathematics. These materials provide a good explanation of gradient descent method at the level of college calculus, and the presented SageMath code can help students to solve minimization problems easily. And we introduce how to solve least squares problem using gradient descent method. This study can be helpful to instructors who teach various college-level mathematics subjects such as calculus, engineering mathematics, numerical analysis, and applied mathematics.

• Atmosphere
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• v.26 no.4
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• pp.697-709
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• 2016

This study estimates and evaluates the extreme value of 30 m-resolution daily maximum and minimum temperatures over South Korea, using inverse distance weighting (IDW), parameter-elevation regression on independent slopes model (PRISM) and generalized extreme value (GEV) method. The three experiments are designed and performed to find the optimal estimation strategy to obtain extreme value. First experiment (EXP1) applies GEV firstly to automated surface observing system (ASOS) to estimate extreme value and then applies IDW to produce high-resolution extreme values. Second experiment (EXP2) is same as EXP1, but using PRISM to make the high-resolution extreme value instead of IDW. Third experiment (EXP3) firstly applies PRISM to ASOS to produce the high-resolution temperature field, and then applies GEV method to make high resolution extreme value data. By comparing these 3 experiments with extreme values obtained from observation data, we find that EXP3 shows the best performance to estimate extreme values of maximum and minimum temperatures, followed by EXP1 and EXP2. It is revealed that EXP1 and EXP2 have a limitation to estimate the extreme value at each grid point correctly because the extreme values of these experiments with 30 m-resolution are calculated from only 60 extreme values obtained from ASOS. On the other hand, the extreme value of EXP3 is similar to observation compared to others, since EXP3 produces 30m-resolution daily temperature through PRISM, and then applies GEV to that result at each grid point. This result indicates that the quality of statistically produced high-resolution extreme values which are estimated from observation data is different depending on the combination and procedure order of statistical methods.

• Horticultural Science & Technology
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• v.18 no.3
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• pp.387-390
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• 2000

The experiment was conducted to investigate the effects of vine management and yield on fruit quality and bud burst of 'Campbell Early' grapevines in Hwaseong and Suwon area. The extreme value of minimum temperature of Hwaseong area, frequently causing cold damage, was lower than that of Suwon area in winter. Narrow spacing, overbearing, and poor vine management were observed in Hwaseong area, where the harvest time was delayed by 7 days compared with that of Suwon area. Total carbohydrate content of bearing mother branches was lower with 1.2~1.7%, and the percentage of bud burst was extremely lower at $-15^{\circ}C$. In Suwon area, there were no differences in cluster and berry size, but soluble solids content was lower and skin coloration was poorer when yield was high. Total carbohydrate content was lower when yield was high. The percentage of bud burst was lower at cold treatments below $-20^{\circ}C$. The results suggest that appropriate yield based on fruit quality is 2.3~2.6 MT/10a.

• Journal of Wetlands Research
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• v.19 no.3
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• pp.287-295
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• 2017

In this study, rainfall runoff characteristics according to peak concentration were analyzed using the water quality and flow data in the Geumho river, and the direction of nonpoint source management such as monitoring and management period by pollution source was derived. Peak Water Quality Concentration is the concept that utilizes the extreme value as the concentration of non-point pollution control standard with the highest water quality in the rainwater runoff. Using this method, the evaluation factors such as cumulative precipitation(total precipitation), peak water quality concentration, cumulative precipitation up to peak water quality concentration, time to peak water quality concentration, and EMC to peak water quality concentration were examined and long- Rainfall runoff characteristics of nonpoint sources were analyzed. The results of the analysis suggested proper monitoring and management method to manage nonpoint source.

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.24 no.1
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• pp.1-9
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• 2012

Tidal residual is being an important factor by the influence of the climate change in terms of the coastal safety and defense. It is one of the most important factor for the determination of the reference sea level in order to check the safety and performance of the coastal structures in company with the typhoon intensity variation. The probability density function (pdf) of tidal residuals in the Korean coasts have a non-ignorable skewness and high kurtosis. It is highly restricted to the application of the normal pdf assumption as an approximated pdf of tidal residuals. In this study, the pdf of tidal residuals estimated using the Kernel function is suggested as a more reliable and accurate pdf of tidal residuals than the normal function. This suggested pdf shows a good agreement with the empirical cumulative distribution function and histogram. It also gives the more accurate estimation result on the extreme values in comparison with the results based on the normal pdf assumption.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.20 no.5
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• pp.624-630
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• 2010

As electrocardiogram(ECG) signals are generally sampled with a frequency of over 200Hz, a method to compress diagnostic information without losing data is required to store and transmit them efficiently. In this paper, an ECG signal compression method, which uses feature points based on curvature, is proposed. The feature points of P, Q, R, S, T waves, which are critical components of the ECG signal, have large curvature values compared to other vertexes. Thus, these vertexes are extracted with the proposed method, which uses local extremum of curvatures. Furthermore, in order to minimize reconstruction errors of the ECG signal, extra vertexes are added according to the iterative vertex selection method. Through the experimental results on the ECG signals from MIT-BIH Arrhythmia database, it is concluded that the vertexes selected by the proposed method preserve all feature points of the ECG signals. In addition, they are more efficient than the AZTEC(Amplitude Zone Time Epoch Coding) method.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.418-418
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• 2012

현재 전 세계적으로 온실가스 농도 증가로 호우나 가뭄, 대설 등 지역에 따라 서로 상반되는 변화를 가져올 수 있다고 경고되고 있으며, 우리나라에서도 남해안지역과 경기북부지역에서 호우빈도가 증가하는 반면, 충정도 내륙지역과 경상북도에서는 호우빈도가 감소하고 5일 누적 강수량 또한 감소하여, 해당지역에서 가뭄이 발생할 경우 심화될 가능성이 높아진다고 보고된 바 있다. 기후변화 시나리오에 분석결과에서도 우리나라의 경우 평균적으로 강우일수는 작아지며, 강우강도는 커지는 결과들이 도출되었다. 이러한 결과들은 가뭄의 발생가능성이 높아지고 있음을 보여주고 있다. 본 연구에서는 우리나라에서 발생된 가뭄의 특성을 분석하고 가뭄의 특성과 기상인자간의 관계를 Quantile regression 분석을 통해 살펴보고자 한다. 가뭄의 특성과 기상인자(엘니뇨, 강수량 등)의 관계에 있어서 기상인자들의 평균을 이용하는 일반적인 회귀분석은 전체 데이터의 영향에 따른 가뭄특성인자와의 관계를 보여준다. 하지만 강수량과 가뭄과의 관계에서와 같이 강수량의 극값보다는 적은 강수량 혹은 무강우일수가 가뭄과 밀접한 관련을 보여준다. 이러한 점에서 이상치들에 영향을 배재할 수 있는 Quantile regression을 사용하여 Quantile에 따른 기상인자와 가뭄특성과의 관계를 규명하고 평가해 보고자 한다. 본 연구에서 적용한 Quantile Regression 기법은 회귀계수의 추정에 있어서 회귀인자의 신뢰성을 아래와 같은 Quantile-회귀계수 그래프를 통해 분석할 수 있으며, 로버스트 통계량의 특징인 분산이 적은 안정적인 추정량을 확보할 수 있는 장점을 갖는다. 아래식은 Quantile regression의 회귀계수 추정식을 나타낸다. $$arg\;in\;{n\\\;p(y_i-f(x_i,\;z_i,\;{\cdots}))\\ =1}$$ 여기서, $y_i$는 가뭄특성값을 $x_i$, $z_i$, $\cdots$는 기상인자를 나타낸다. $$p(y-q)={{\beta}(y-q)\;y{\geq_-}q \\ (1-{\beta})(q-y)\;y<q}$$ ${\beta}$는 quantile을 나타내며 0< ${\beta}$ <1범위를 갖는다.