• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.27 no.2
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• pp.373-380
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• 2016

Even though Likert type data is ordinal scale, many researchers who regard Likert type data as interval scale adapt as parametric methods. In this research, simulations have been used to find out a proper analysis of Likert type data. The locations and response distributions of five point Likert type data samples having diverse distribution have been evaluated. In estimating samples' locations, we considered parametric method and non-parametric method, which are t-test and Mann-Whitney test respectively. In addition, to test response distribution, we employed Chi-squared test and Kolmogorov-Smirnov test. In this study, we assessed the performance of the four aforementioned methods by comparing Type I error ratio and statistical power.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.45 no.6
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• pp.1-9
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• 2008

This paper presents transmission parameters of DH(Dog-Horse) systems based on IEEE802.16e(WiBro) systems. DH requires higher uplink multimedia data rate, which is different from commercial WiBro systems. This paper designes some transmission parameters satisfying the DH system requirements and demonstrates link performance evaluation based on the parameters. For the transmission parameters, the number dwon/up link OFDM symbols are determined by 6/30, respectively. For reliable transmission of control signals, downlink modulation and coding rate are selected by QPSK, 1/2 coding rate and that of uplink is chosen by 16QAM 1/2 and 3/4 coding rate. Based on these parameters, computer simulations demonstrate the system performance of DH system.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.29 no.9C
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• pp.1316-1322
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• 2004

Recently, the UWB (ultra wide-band) wireless communication technology, which provides high data transmission and is capable of linearly trading between throughput and signal-to-noise ratio (SNR), has drawn much attention for short-range wireless networks. Fully exploiting its notable features and minimizing its interference to coexisting other systems require the knowledge of SNR's at receivers In this paper, we propose an algorithm for estimating the pulse energy to noise ratio Ep/No of UWB signal with utilization of outputs from a correlator at a receiver, and evaluate the performance of the proposed algorithm through computer simulation. According to simulation results, the maximum standard deviation is about 1 13 dB with a block size of 500. Except for Ep/No=O and 2 dB cases with a block size of 500, no errors greater than 3 dB were observed in all the remaining experiments. Generally speaking, it improves as the true Ep/No, increases and as the block size increases A notable feature of the proposed algorithm is that it does not reduce the effective throughput because the estimation process does not require sending additional training signal of any specific format.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.14 no.1
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• pp.46-51
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• 2004

his paper presents a novel design technique for the TS fuzzy classifier via linear matrix inequalities(LMI). To design the TS fuzzy classifier built by the TS fuzzy model, the consequent parameters are determined to maximize the classifier's performance. Differ from the conventional fuzzy classifier design techniques, convex optimization technique is used to resolve the determination problem. Consequent parameter identification problems are first reformulated to the convex optimization problem. The convex optimization problem is then efficiently solved by converting linear matrix inequality problems. The TS fuzzy classifier has the optimal consequent parameter via the proposed design procedure in sense of the minimum classification error. Simulations are given to evaluate the proposed fuzzy classifier; Iris data classification and Wisconsin Breast Cancer Database data classification. Finally, simulation results show the utility of the integrated linear matrix inequalities approach to design of the TS fuzzy classifier.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.11A
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• pp.1820-1826
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• 2001

In this paper, we present a modeling scheme for the already-installed two-wire home phone lines with arbitrary topologies and show that the inter-symbol interference due to the topology can be removed using an adaptive equalizer. The transmission characteristics of the arbitrary-configured two-wire home phone lines can be analyzed through the ABCD matrices. The simulation result shows that the impedance mismatch due to the branch lines renders nulls in the frequency response or delayed pulses in the impulse response. These nulls or delayed pulses cause inter-symbol interference that inhibits correct signal detection. An adaptive equalizer is shown to be effective in eliminating the interference. Also, the simulation result shows that the equalizer converges in 1.5 ms at a data rate of 1 Msps at signal-to-noise ratios greater than 15 dB. In addition, from the result of relation between E$\_$b//N$\_$and BER(Bit Error Rate), we can see that E$\_$b//N$\_$o/ more than 19 dB is required for the data communication with a BER less than 10$\^$-5/.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.306-306
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• 2019

전지구적 기온상승으로 인해 미래기후의 관한 연구가 중요시 되고 있다. 위와 같은 현상으로 인하여 다양한 기후변화 연구가 진행되고 있다. 미래기후 연구에는 GCM (General Circulation Model) 모의 결과가 이용된다. 격자 자료로 구성된 GCM은 연구 지점으로 지역적 상세화와 연구지역의 관측자료 사이의 편이 보정(bias correction)이 필수적이다. 위와 같은 근거로 편이 보정 방법의 선택은 매우 중요하며 편의 보정의 방법에 따라서 결과가 다르게 도출될 수 있다. 또한 국내외 연구에서는 다양한 상세화 기법과 편이 보정 기법을 분석 및 평가하는 연구가 진행되고 있으며, 편의 기법 중 대표적인 기법인 Quantile mapping과 Random Forest 기법이 있다. Quantile mapping 기법은 GCM의 과거 모의 데이터와의 편이 보정에 있어서 우수하게 나타났으나, GCM 데이터의 미래 예측 기간(2010년~2018년)까지의 데이터에서는 극한 강수를 정량적으로 분석 가능한 Random Forest 기법이 편이 보정 과정에서 성능이 우수할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 우리나라 21개 관측소를 기준으로 총 4개의 GCM(GISS, CSIRO, CCSM4,MIROC5)의 과거 기간 자료(1970년~2005년)를 실제 관측소에서 관측된 강수량을 편의 보정하는 방법에 있어서 편의 보정 기법의 성능을 비교한 결과와 GCM 미래 예측 기간 자료(2010년~2018년)에서의 편의 보정 기법의 성능 결과를 비교하였다. 이를 토대로 편이 보정 기법의 결과를 6개의 평가지수를 이용하여 정량적으로 분석하였으며, 다기준의사결정기법인 TOPSIS(Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution)를 이용하여 편이 보정기법들의 성능에 있어서 우선순위를 선정하였다. 본 연구에서 편이 보정 방법으로 Quantile mapping 방법을 사용했으며, Quantile mapping의 기법으로는 비모수 변환법(non-parametric transformation)과 분포기반 변환법(distribution derived transformation)이 사용되었다. 또한 머신러닝 방법 중 하나인 Random Forest 방법을 동시에 사용하여 결과를 비교하였다. 또한 GCM 자료가 격자식으로 제공하고 있기 때문에 관측소 강수량도 공간적으로 환산하여야 하는데, 본 연구에서는 역거리 가중치법(inverse distance weighting, IDW) 방법을 이용하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.372-372
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• 2023

강우 유출 시 지표면 토양수분포화도는 직접유출량 및 지하수 저류에 영향을 미칠 수 있기 때문에 강우에 의한 유역 유출량 산정에서 토양수분포화도는 보다 실제와 유사한 모의 결과를 도출하는데 중요한 인자가 될 수 있다. 기존의 모형 기반의 유출량 산정 연구에서 토양수분포화도의경우 강수량, 하천수위, 유량, 지하수위 등 타 수문순환 요소에 비하여 관측 지점 및 관측 자료가 부족하기 때문에 유역 내 수문환경 특성에 따라 가정 된 값을 입력하여 유출량을 산정하였다. 최근 IoT, 5G 통신 등 정보 기술의 혁신과 이상 홍수에 의한 피해 저감을 위한 실시간 유출량 해석 모형 개발 등에 적용할 경우 모의 결과가 실제와 매우 다르게 나타나는 경우가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 토양수분포화도의 지상 관측 자료와 위성 관측 자료를 동기화 하는 기법을 개발함으로써 중권역 단위의 유출량 산정 정확도를 향상시키고자 하였다. 기존의 지상 관측 자료는 토양수분포화도의 비교적 정확한 데이터를 제공하나 관측 자료를 유역의 대푯값으로 적용할 수 있는 지에 대한 추가 검증이 필요하다. 위성 관측자료는 유역 전반의 토양수분포화도 정보를 관측할 수 있으나 고해상도의 자료를 제공하지 못하기 때문에 유역 전체에 일관된 데이터를 적용할 수밖에 없는 한계가 발생한다. 지상 관측자료와 위성관측자료의 동기화 기법을 개발함으로써 본 연구진은 중권역 단위의 유역 내 비교적 정확한 토양수분포화도 데이터를 적용할 수 있도록 하였다. 본 연구의 결과물은 유출량 해석 결과의 정확도를 높임으로써 급격한 호우 사상 발생에 따른 이상홍수에 대응할 수 있는 유역 물 관리 대책의 기초 자료로 활용 할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.338-338
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• 2020

강우-유출 모형에 의한 유출해석은 하천의 기후변화 및 재난대응, 수자원확보, 유역개발 등의 정책수립을 위한 가장 기본적인 과정이다. 이를 위해 다양한 물리적 강우-유출모형이 개발되었으며 많은 연구들에 의해 유용성이 증명되었다. 그러나 메콩강 유역과 같이 물리적 데이터의 양적, 질적 신뢰도가 부족한 지역을 대상으로 하는 경우 모형의 기본적인 불확실성 외에 다양한 기초자료 및 매개변수의 결정 또는 추정에 의한 추가적인 불확실성이 포함된다. 본 연구에서는 물리적 강우-유출모형에 대한 대안으로 데이터 기반의 black-box 모형인 LSTM 모형을 이용하여 메콩강 본류 Kratie지점을 대상으로 강우-유출해석시스템을 구축하였다. 이후 기후변화시나리오를 적용하여 미래유출변화를 모의를 수행하였다. 도출된 결과는 물리적 강우-유출모형인 SWAT 모형의 유출해석결과의 비교를 수행하고 이를 통해 LSTM 모형의 적용성을 판단하였다. 관측유량 및 기온자료를 제외한 모형에서 요구되는 기초자료는 범용 입력자료를 이용하고 미래기간의 예측을 위해 편의보정 된 RCP 4.5 및 8.5 기후변화시나리오가 적용되었다. 두 모형의 Kratie 지점에 대한 미래 유출예측결과는 경향성 분석결과 두 모형 모두 시나리오 별 통계적으로 유의한 수준의 경향은 도출되지 않았으나 RCP 4.5 시나리오에 대비 RCP 8.5 시나리오에서 연평균 유량의 변동성이 크게 나타나는 것으로 분석되는 등 결과의 유사성을 보이고 있는 것으로 분석되었다. 이를 통해 LSTM 모형에 의한 유출예측결과가 단순 시계열 변화에 따른 유출변화 모의에 있어서 SWAT의 결과에 비해 높은 재현성을 보이는 것을 확인하였다. 본 연구와 같이 유출량의 시 계열 변화만을 필요로 하는 경우 적은 데이터만으로 비교적 정확한 결과를 도출하는 LSTM 모형은 매우 효과적으로 사용될 수 있다고 판단된다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.37 no.2
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• pp.191-207
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• 2024

Many studies have been conducted to quickly detect out-of-control situations in autocorrelated processes. The most traditionally used method is a residual control chart, which uses residuals calculated from a fitted time series model. However, many procedures for monitoring autocorrelated processes using statistical learning methods have recently been proposed. In this paper, we propose a monitoring procedure using the latent vector of LSTM Autoencoder, a deep learning-based unsupervised learning method. We compare the performance of this procedure with the LSTM Autoencoder procedure based on the reconstruction error, the RNN classification procedure, and the residual charting procedure through simulation studies. Simulation results show that the performance of the proposed procedure and the RNN classification procedure are similar, but the proposed procedure has the advantage of being useful in processes where sufficient out-of-control data cannot be obtained, because it does not require out-of-control data for training.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.320-320
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• 2023

강우 데이터는 수문기상, 환경, 농업, 자연재해, 그리고 수자원 시스템 분야에서 가장 필수적인 기본 요소 중 하나이다. 또한 강우 데이터는 수문학적 분석에서 활용되는 필수 입력 자료 중 하나로 관측 데이터의 품질에 따라 수문 모형을 이용한 모의 결과물의 정확도가 결정된다고 할 수 있다. 따라서, 강우 관측소별로 강우 데이터의 품질을 어떻게 관리하느냐에 따라 수문 모형의 활용 범위 및 수자원 관리의 효율성이 결정될 수 있다. 강우의 시공간적 변동성은 수 많은 인자들과 직간접적으로 연계되어 있기 때문에 미계측 강우 자료에 대해 직접 관측이 아닌 수치 모형을 이용하여 강우의 발생과 강우량을 산정하는 것은 매우 복잡한 과제 중 하나이다. 현재 국내에서 운용되고 있는 강우 관측소의 경우에도 미계측 된 강우 데이터가 존재함으로써 강우 데이터의 활용에 제한이 생기는 경우가 있다. 따라서, 이러한 미계측 데이터의 추정 및 보완은 보다 효과적인 수재해 방지, 수자원 관리를 위한 필수 과제 중 하나이다. 일반적으로, 미계측 강우를 산정하기 위해서 Kriging, Thiessen, 등우선법, 그리고 역거리 관측법 등 다양한 수문학적 방법들이 적용되고 있다. 이러한 방법들은 산악효과나 강우 관측소의 분포 상태 등을 고려하지 못하기 때문에 측정하는 지역에 따라 강우 추정 오차가 커질 수 있다는 한계가 있다. 최근에는 데이터 관측 시스템과 빅데이터 기술의 발전과 활용 가능한 데이터의 양이 증가함에 따라 머신러닝을 활용한 사례가 증가하고 있다. 머신러닝은 데이터 사이의 관계를 기반으로 분류, 회귀, 그리고 예측 문제에 주로 사용되는 기법 중 하나이다. 따라서, 본 연구에서는 광주광역시 지역에 위치한 주요 강우 관측 지점들을 대상으로 미계측 된 시강우 데이터를 추정 및 복원하고자 한다. 여기서 데이터 추정 기술이란 미계측 강우의 발생 유무 및 강우량을 추정할 수 있는 기술을 의미한다. 이를 위해 대표적인 머신러닝 알고리즘인 인공신경망(Artificial Neural Network) 및 랜덤포레스트(Random Forest)를 적용하였다.