• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.97-97
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• 2015

최근 몇 년간 발생한 도시홍수 피해의 주요 원인은 배수관망의 통수능 부족 때문이다. 2010년과 2011년에 연이어 발생한 서울시 침수피해의 주된 원인도 통수능 부족이라는 것을 관련된 보고서 등에서 확인할 수 있다. 따라서 현재 진행중이거나 계획중인 주요 침수지구의 '하수관거 종합정비 사업'은 주로 합류식 우수관거의 통수능 확보를 위한 사업으로 진행되고 있다. 하지만 침수지역의 관거 통수능 확보를 위한 관경확대는 관거확대 공사비용, 공사에 따르는 교통정체, 주거지역 시민의 피해, 제한된 공사비 등 여러 측면에서 제한될 수 있다. 배수망의 평면계획은 배수망의 유출반응과 밀접한 관련이 있다. 따라서 이 경우 관경확대 이외의 다른 대안으로 합류식 우수관거의 평면계획을 새로이 검토할 수 있다. 본 연구에서는 여덟 방향 깁스모형을 개발하여 기존의 네 방향 깁스모형과 비교하여 배수관망을 더욱 정확히 표현하도록 하였으며, 개발된 깁스모형을 활용하여 신월지구의 배수망 특성을 분석하였다. 또한 깁스모형을 이용하여 분석한 신월지구의 최적 배수관망 평면계획을 SWMM 모델에 적용하여 기존 배수관망 시스템과 최적 배수관망 시스템의 효율성을 검토하고 도시유역 적용성을 검토하였다. 따라서 본 연구의 결과는 깁스모형의 도시 배수망에의 적용성을 높임과 동시에 배수망의 평면계획을 이용하여 유출량 저감을 도모할 수 있는 새로운 대안을 제시할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.102-102
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• 2020

자연 유역은 오랜 시간에 걸쳐 효율적인 하천망을 형성해왔다. 이와 유사하게 도시 유역의 배수관망은 강우 시 유역 내 강우를 빠르게 배수하는 것을 목적으로 발전해 왔다. 본 연구에서는 깁스모형을 이용하여 오랜 시간에 걸쳐 형성된 자연 유역의 하천망과 빠른 배수를 목적으로 인위적으로 형성된 도시 유역의 배수관망 간의 특성을 분석하여 비교하였다. 깁스모형은 추계학적 네트워크 모형으로, β 값을 기준으로 총 8 단계로 구분하여 네트워크 특성을 확인할 수 있다. 본 연구에서는 미국 중서부의 70 개의 자연 유역과 국내 도시 유역인 서울특별시의 총 239개의 유역에 깁스모형을 적용하였다. 깁스모형을 이용하여 자연 유역의 하천망과 도시 유역의 배수관망 간의 네트워크 특성을 비교 분석하였다. 본 연구의 결과로 자연 유역과 도시 유역의 네트워크 특징을 확인하고, 재해로부터 안전하고 지속가능한 도시 배수관망 설계 및 도시 방재 관련 사업 수립에 도움을 줄 것으로 기대한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.10 no.1
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• pp.151-161
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• 1997

An easy Monte Carlo Gibbs sampling approach is suggested for Bayesian analysis of cumulative logit models for ordinal polytomous data. Because in the cumulative logit model the posterior conditional distributions of parameters are not given in convenient forms for random sample generation, appropriate latent variables are introduced into the model so that in the new model all the conditional distributions are given in very convenient forms for implementation of the Gibbs sampler.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.7 no.2
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• pp.247-256
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• 1996

In this paper, we applied bayesian hierarchical model to analyze the field mice example introduced by Demster et al.(1981). For this example, we use Gibbs sampler method to provide the posterior mean and compared it with LSE(Least Square Estimator) and MLR(Maximum Likelihood estimator with Random effect) via the EM algorithm.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.4 no.2
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• pp.333-343
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• 1997

선형회귀분석에서 변수의 선택문제는 최적의 모형을 찾는데 아주 중요한 부분을 차지한다. George와 McCulloch(1993)는 계층적 베이즈 모형과 깁스표본법을 이용하여 선형회귀모형에서 변수를 선택하는 문제를 고려하였다. 이 논문에서는 George와 McCulloch의 모형을 바탕으로 각각의 설명변수가 모형에 포함될 사전확률을 객관적인 기준에 의하여 결정하는 문제를 고려하여 보았다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.3 no.1
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• pp.13-21
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• 1998

와이블분포의 척도모수와 형상모수를 베이지안 방법을 이용하여 추정한다. 깁스표본법을 사용하여 모수들에 대한 추정, 결합사후확률분포와 주변사후확률분포를 구한다. 9개의 열 전달기기자료와 10개의 인위적인 자료를 이용하여 제안된 방법을 적용하여 사례를 연구한다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 1997.11a
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• pp.521-533
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• 1997

와이블분포에서 척도모수와 형상모수를 베이지안 방법을 이용하여 추정한다. 깁스표본법을 사용하여 모수들에 대한 추정, 결합사후확률분포 와 주변사후확률분포를 구한다. 9개의 열 전달기기자료와 10개의 인위적인 자료를 이용하여 제안된 방법을 적용하여 사례를 연구한다.

• Journal of the Korean Chemical Society
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• v.52 no.6
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• pp.601-607
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• 2008

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.54-54
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• 2017

본 연구에서는 배수분구를 기준으로 서울특별시의 총 239개 지역 배수관망의 네트워크 특성을 깁스모형(Gibbs' model)을 이용하여 분석하였다. 깁스모형은 추계학적 하천망 모형으로 배수관망 네트워크의 특성을 검토하는데 사용된다. 또한 추계학적 모형이므로 같은 특성을 가지는 배수관망의 모의에도 이용된다. 분석결과 배수분구를 기준으로 서울시 총 239개 중 배수관망이 미 발단된 2개 지역을 제외한 237개를 값에 따라 총 8단계로 구분하여 분석하였다. ${\beta}$값이 $10^{-4}{\sim}10^{-1}$으로 비교적 비효율적인 배수관망은 전체 배수관망의 약 68%를 차지하는 것으로 나타났고, ${\beta}$값이 $10^0{\sim}10^3$으로 비교적 효율적인 배수관망은 전체 배수관망의 약 32%를 차지하는 것으로 나타났다. 따라서 서울시의 배수관망 특성은 비효율적인 관망이 지배적인 것으로 나타났다. 2010년과 2011년의 침수 흔적도와 ${\beta}$ 값의 상관분석을 수행한 결과 비효율적인 네트워크 특성을 가진 유역보다 상대적으로 효율적인 네트워크 특성을 가진 유역이 침수가 발생할 확률이 높다는 것을 밝혀냈다. 이러한 결과는 지속가능한 도시지역 배수관망 설계에 도움을 주고, 방재 관련 사업수립 및 침수원인 분석을 위한 연구에 기여할 것으로 판단된다.

• Journal of the Korean Chemical Society
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• v.51 no.4
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• pp.312-317
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• 2007

Performing random number simulations, we approximated that the distribution of the number of ways for arranging molecules randomly on a lattice is a normal distributon for N12, the number of interactions between the nearest neighbors of different molecules. From this distribution, an approximate equation of the excess Gibbs energy GE for a lattice solution of nonrandom mixing was derived. Using the equation, liquid-vapor equilibria of several binary solutions were calculated and compared with the calculated result of other equations.