Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.399-400
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2017
홍수나 가뭄 등 극치 현상의 통계분석 및 빈도해석에 있어 극치분포형이 널리 사용되고 있으며, 이러한 극치분포형의 특성을 이해하기 위해서는 분포형의 오른쪽 꼬리(right tail) 부분 특성을 자세히 분석할 필요가 있다. 이에 따라 본 연구에서는 Monte Carlo 모의를 통하여 다양한 극치분포형의 오른쪽 꼬리 부분의 통계적 특성 및 그 예측 능력을 연구하였다. 극치분포형으로는 우리나라 확률수문량 산정에 널리 활용되고 있는 generalized extreme value (GEV), Gumbel, generalized logistic 분포를 사용하였으며, 매개변수 산정 방법으로는 확률가중모멘트법을 사용하였다. 모의실험의 모분포로는 수문빈도해석에서 많이 사용되는 GEV 분포를 사용하였고, 30년 이상 자료를 보유한 기상청 지점 자료의 왜곡도를 조사하여 모의실험에 사용되는 모집단의 왜곡도로 가정하여 표본 자료를 발생시켰다. 예측 능력의 평가는 재현기간 10~1000년의 확률수문량을 왜곡도계수를 고려한 GEV 도시위치공식을 이용하여 GEV 확률지에 도시하고, 평균제곱근오차(root mean square error), 편의(bias), 평균상대오차(mean relative difference), 평균절대상대오차(mean absolute relative difference)를 이용하여 최적 분포형을 선정함으로써 이루어진다. 또한 예측 능력 평가결과의 타당성 확인을 위해 극치분포형의 적합정도를 잘 나타낸다고 알려진 modified Anderson-Darling 방법의 검정결과와 비교하여 적절성을 확인하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.335-335
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2020
기저유출 분리 기법은 하천에서 관찰되는 총 유출을 직접유출과 기저유출로 분리하는 기술이다. 기저유출 분리 기법은 도식적(graphical) 방법, 디지털 필터(digital filter) 방법, 통계학적 방법, 해석적 방법 등 다양하다(Valent와 Bulík, 2016). 금회 연구에서는 이 가운데 도식적 방법을 이용한 기저유출 분리 방법에 대한 적용성을 평가하였다. 금회 연구에서 수행된 도식적 기저유출 분리 방법은 HYSEP 프로그램에 포함되어 있는 local minimum method(LMM), fixed interval method(FIM), sliding interval method(SIM)이고(Sloto and Crouse, 1996), 각각의 방법은 대리 수위관측소의 관측 일 유량(2013년~2017년)에 적용되었다. 분석에 사용된 세 가지 방법은 동일하게 유역면적의 함수인 기저유출 분리에 사용되는 간격(2N∗)만으로 기저유출을 분리하므로 객관적인 적용이 가능하다. 각각의 분석 방법에 의한 기저유출 분리의 적절성 평가를 위해 2017년의 유황곡선을 이용하여 검토하였다. 구체적으로 유황 곡선의 지표 유량인 풍수량, 평수량, 저수량을 기준으로 각각의 지표 유량 이하에 대한 관측 유량과 추정된 기저유량의 결정계수를 산정하였다(Table 1). 이는 유량의 규모가 작을수록 지표유출 보다는 기저유출의 영향이 커짐을 고려한 것이다. 분석 결과, SIM이 모든 지표 유량 기준에서 가장 좋은 결과를 보였다. 또한, 기저유출 지표(base flow index; BFI)에서도 SIM과 FIM은 약 0.46으로 유사한 반면, LMM은 0.23으로 분석되어 두 방법과 큰 차이를 보였다.
Due to the randomness of reservoir inflow and supply demand it is not easy to establish an optimal reservoir operation rule. However, the operation rule can be derived by the implicit stochastic optimization approach using synthetic inflow data with some demand satisfied. In this study the optimal reservoir operation which was reasonably formulated as Linear Tracking model for maximizing the hydro-energy of seven reservoirs system in the Han river was performed by use of the optimal control theory. Here the operation model made to satisfy the 2001st year demand in the capital area inputted the synthetic inflow data generated by multi-site Markov model. Based on the regressions and statistic analyses of the optimal operation results, monthly reservoir operation rules were developed with the seasonal probabilities of the reservoir stages. The comparatively larger dams which would have more controllability such as Hwacheon, Soyanggang, and Chungju had better regressions between the storages and outflows. The effectiveness of the rules was verified by the simulation during actually operating period.period.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.77-77
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2017
전 세계적인 인구증가와 도시화로 메가시티가 점차 증가하고 있으며, 2016년 기준 37개의 메가시티 중 60% 이상(23개)이 아시아 지역에 집중되어 있다. 통상, 메가시티는 불투수율이 높고 인구가 밀집되어 있어 수재해로 인한 피해규모가 크며, 인구증가에 따른 용수부족 및 수질악화로 인해 수자원 확보가 어렵다. 특히, 아시아 지역은 몬순의 영향으로 수자원의 변동성이 크며, 최근 기후시스템의 변화는 몬순의 시 공간적 변동을 증대시킬 것으로 전망된다. 즉, 아시아 몬순지역에 위치하는 메가시티는 기후변화에 더욱 취약하며 이에 따른 수자원 확보 및 수자원 관리의 어려움은 더욱 가중될 것으로 예상된다. 본 연구에서는 AR5 기후변화 시나리오를 활용하여 아시아 몬순지역 내 메가시티를 대상으로 미래기간에 대한 기온, 강수량, 유출량을 전망하고 그 특성을 분석하고자 한다. 국가별 인구 통계자료를 기반으로 아시아 몬순지역 내 존재하는 19개 메가시티를 선정하였다. 기후전망을 위해 테일러 다이어그램을 활용하여 GCMs의 몬순모의 성능을 평가하였으며, 아시아 몬순특성을 잘 반영하는 다수의 GCMs을 선정하였다. 아시아 메가시티를 평가하고자 이중선형보간기법(Bilinear method)을 적용하여 $0.5^{\circ}$ 간격의 공간해상도로 상세화하였으며, Delta method를 이용하여 편의보정을 수행하였다. GCM 모의자료의 편의를 산정하기 위해 APHRODITE의 일단위 강수자료를 이용하였으며, VIC (Variable Infiltration Capacity) 모형을 이용하여 유출량 분석을 수행하였다. 평가결과 각 메가시티의 평균기온, 강수 및 유출량이 모든 미래기간 2020s, 2050s, 2080s에서 다르게 나타났다. 해안/내륙, 경 위도 등 메가시티의 지리적 위치에 따른 변화특성 분석을 수행하였으며, 각 메가시티에 대한 여름 및 겨울철 몬순의 변화 특성을 분석하였다.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.6
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pp.212-217
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2020
The purpose of this study was to analyze the volatility and properties of a time series for tangerine prices in Jeju using the GARCH model of Bollerslev(1986). First, it was found that the time series for the rate of change in tangerine prices had a thicker tail rather than a normal distribution. At a significance level of 1%, the Jarque-Bera statistic led to a rejection of the null hypothesis that the distribution of the time series for the rate of change in tangerine prices is normally distributed. Second, the correlation between the time series was high based on the Ljung-Box Q statistic, which was statistically verified through the ARCH-LM test. Third, the results of the GARCH(1,1) model estimation showed statistically significant results at a significance level of 1%, except for the constant of the mean equation. The persistence parameter value of the variance equation was estimated to be close to 1, which means that there is a high possibility that a similar level of volatility will be present in the future. Finally, it is expected that the results of this study can be used as basic data to optimize the government's tangerine supply and demand control policy.
While analyzing data, researching outliers, which are out of the main tendency, is as important as researching data that follow the general tendency. In this study we discuss the influence function for outlier discrimination. We derive sample influence functions of sample mean, sample variance, and sample standard deviation, which were not directly derived in previous research. The results enable us to mathematically examine the relationship between the empirical influence function and sample influence function. We can also consider a method to approximate the sample influence function by the empirical influence function. Also, the validity of the relationship between the approximated sample influence function and the empirical influence function is also verified by the simulation of random sampled data in normal distribution. As the result of a simulation, both the relationship between the two influence functions, sample and empirical, and the method of approximating the sample influence function through the emperical influence function were verified. This research has significance in proposing a method that reduces errors in the approximation of the empirical influence function and in proposing an effective and practical method that proceeds from previous research that approximates the sample influence function directly through empirical influence function by constant revision.
Purpose: This study was performed to examine associations of intakes of milk and dairy products, pulses, and soy foods with bone health in Koreans aged 50 yr and older. Methods: A total of 3,201 men and 3,581 women aged 50 yr and older who participated in the 2008~2011 Korea National Health and Nutrition Examination Survey were grouped by sex and age groups of 50~64 yr and 65 yr and older. Subjects within each sex and age group were divided into three bone health groups: normal, osteopenia, and osteoporosis groups based on bone mineral density. Intakes of nutrients and foods derived from 24-hour recall data were compared among three bone health groups. Associations between intake frequencies of foods, including milk, yogurt, tofu, or soy milk, and osteoporosis risk were evaluated based on confounding risk factor-adjusted logistic regression. Results: Calcium intake was in the order of normal, osteopenia, and osteoporosis in men (p < 0.01) and women (p < 0.05) aged 50~64 yr as well as in men aged 65 yr and older (p < 0.001). In women aged 50~64 yr, intake of milk and dairy products was lower in the osteoporosis group (p < 0.01) as compared with the osteopenia group. Intake of pulses or tofu was not significantly different among bone health groups. Odds ratio (OR) for milk intake frequency (${\geq}2$ times/week) compared to intake frequency less than 1 time/month was 0.45 (95% CI 0.24~0.85, p for trend = 0.022) in men aged 65 yr and older. The OR for yogurt intake frequency (1 time/month~1 time/week) was 0.47 (95% CI 0.30~0.73, p for trend = 0.019) in women aged 50~64 yr. Intake frequency of tofu or soy milk was not associated with reduced risk of osteoporosis in all groups. Conclusion: Dairy food intake was significantly associated with bone health, and its effect was sex- and age group-specific, whereas soy food intake was not. Dietary intervention to prevent osteoporosis would be effective for women aged 50~64 yr old and for men aged 65 yr and older.
The purpose of this study was to evaluate the tooth whitening and properties of an enamel surface after treatments with tooth bleaching agents that contained dicalcium phosphate dihydrate (DCPD) and hydrogen peroxide (HP). Thirty specimens were obtained from fifteen premolar and were randomly divided into three groups (n=10): 1, 3.5% HP + 0 g DCPD; 2, 3.5% HP + 0.1 g DCPD; 3. 3.5% HP + 1 g DCPD. All groups were bleached 8 hours per day for 14 days. With increasing DCPD concentration, the pH values in the agents increased, making it less acidic. However, there was no statistically significant difference (p>.05). As the concentration of DCPD was increased, the concentration of Ca and P was also increased. In all groups, after the tooth whitening, the tooth color was found to have a value of $L^*$ (p<.05). All groups showed significantly decreased enamel microhardness compared to their baseline (p<.05). The percentage microhardness loss (PML) of the group A1 and A2 were significantly lower than that of group A3. The obvious variation of morphology was observed on enamel surfaces in group A1. Following an analysis of the constituents of enamel surface after bleaching, as DCPD content was increased, the amount of Ca and P was increased. In this study, the experimental results suggest that DCPD/HP agent less demineralization changes such as the erosion morphology and hardness loss without compromising whitening efficiency.
An important problem in frequency analysis is the estimation of the quantile for a certain return period. In frequency analysis an assumed probability distribution is fitted to the observed sample data to estimate the quantile at the upper tail corresponding to return periods which are usually much larger than the record length. In most cases, the selection of an appropriate probability distribution is based on goodness of fit tests. The goodness of fit test method can be described as a method for examining how well sample data agrees with an assumed probability distribution as its population. However it gives generally equal weight to differences between empirical and theoretical distribution functions corresponding to all the observations. In this study, the modified Anderson-Darling (AD) test statistics are provided using simulation and the power study are performed to compare the efficiency of other goodness of fit tests. The power test results indicate that the modified AD test has better rejection performances than the traditional tests. In addition, the applications to real world data are discussed and shows that the modified AD test may be a powerful test for selecting an appropriate distribution for frequency analysis when extreme cases are considered.
Objective : The purpose of this study was to compare with the effects of driving simulator and Dynavision training after stroke through the test of cognitive ability and driving performance. Methods : Twenty-one stroke patients were randomly classified to the driving simulator training group (N=11) and Dynavision training group (N=10), and were carried out respectively training for 15 times. The driving performances was measured by the driving simulator test, and cognitive-perceptive abilities was measured by the DriveABLE Cognitive Assessment Tool, Trail Making Test-A, Trail Making Test-B and Mini Mental State Examination-K. Results : The driving simulator training group showed significant changes in all cognitive tests and most of driving performances. The Dynavision training group also showed significant changes in all cognitive tests except for Trail Making Test-A and some driving performances. The significant differences on both groups were found regarding the estimated degree of results on the on-road evaluation, the number of off road accidents and collisions. In addition, the causal influence of the two training methods on these variables was analyzed to be more than 20%. Conclusion : The driving simulator and Dynavision training were found to be effective intervention in the driving rehabilitation after stroke. In particular, it was confirmed that the driving simulator is an effective training to improve overall driving ability of stroke patients. In addition, the difference in training effect between the two training methods was found to be more than 20%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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