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.
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.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.154-154
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2016
우리나라는 급격한 경제 발전과 함께 빠르게 도시화가 진행되었다. 하지만 도시화가 진행됨에 따라 불투수면적의 증가로 인해 도시지역 침수에 대한 위험이 야기되고 있다. 배수관망 체계는 지역 내의 강우를 빠르게 배출하는데 목적을 두고 발전해 왔다. 이러한 노력에도 불구하고 서울시는 2010년, 2011년과 같이 반복적인 침수로 인명과 재산 피해를 겪고 있는 실정이다. 본 연구에서는 2010년과 2011년을 기준으로 침수된 서울시 100개의 유역을 선정하고 깁스모형을 적용하여 침수지역을 중심으로 한 배수관망체계의 특성을 분석하였다. 이와 함께 각 유역의 IA(Impervious Area)와 DCIA(Directly Connected Impervious Area)를 근거로 불투수면적의 공간적 분포 특성도 분석하였다. 깁스모형을 이용한 네트워크 특성과 불투수면적의 공간적 분포 특성을 근거로 침수지역과의 상관관계를 분석하였다. 이를 바탕으로 도시 지역의 배수관망의 효율성을 판단하고 지역 특성에 최적화된 배수관망체계를 구축하는데 도움이 될 것이라 기대된다.
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.
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.
본 논문은 의학분야에서 주로 사용되는 메타분석 중 그룹화 임의효과 모형(grouped random effects model)을 프라빗 연결함수(probit link function)를 이용하여 베이즈적 관점에서 연구하였다. 이때 프라빗 함수를 강요하기 위해 잠재변수를 정의하였고, 사전 분포를 달리한 세가지 모형을 고려하였다. 주어진 세가지 모형들에게서 적합한 모형 선택을 위하여 베이즈 인자(Bayes factor, BF)와 유사베이즈 인자(pseudo-Bayes factor, PsBF)를 이용하였다. 깁스샘플러와 메트로폴리스 알고리즘을 이용하여 베이지안 계산상의 어려움을 해결하였다. 예로써, 새로운 간질약에 대한 효과를 조사하기 위하여 앞에서 제시된 방법으로 해석하였다.
A Markov Chain Monte Carlo method with data augmentation is developed to compute the features of the posterior distribution. For each observed failure epoch, we introduced mixture failure model of Rayleigh and Erlang(2) pattern. This data augmentation approach facilitates specification of the transitional measure in the Markov Chain. Gibbs steps are proposed to perform the Bayesian inference of such models. For model determination, we explored sum of relative error criterion that selects the best model. A numerical example with simulated data set is given.
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.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.96-96
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2015
도시의 배수관망은 빠른 배수를 위하여 보다 효율적으로 발전되어 왔다. 일반적으로 임의의 배수 시스템은 홍수기에 가능한 한 빠른 배수를 목표로 설계된다. 이러한 측면에서 인공 배수망은 자연 하천망보다 보다 효율적이라 생각되어 왔다. 본 연구에서는 깁스모형을 이용 서울지역 30개 배수분구의 배수망 특성을 분석한 결과, 배수망 특성면에서 인공적인 배수망이 자연배수망보다 비효율적일 수 있다는, 기존 상식과 다소 대치되는 결과를 얻을 수 있었다. 이러한 배수망의 특성은 도시 유역의 유출특성과 밀접한 연관을 가지고 있다. 효율적인 배수망과 그렇지 않은 배수망의 유출 특성은 매우 다르게 나타난다. 이러한 유출 특성의 차이는 강우의 이동으로 인한 시공간적 변동에 더욱 두드러지게 나타나게 된다. 즉, 효율적인 배수망의 첨두유출량은 이동강우에 대하여 그렇지 않은 배수망에 비해 약 2배 이상의 높은 증가율을 보인다. 따라서 이러한 연구결과는 강우의 변동성에 대비하여 첨두유출량을 저감할 수 있는 동시에 상대적으로 효율적인 최적의 배수관망 레이아웃을 설계하는데 큰 도움이 될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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