• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.27 no.6
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• pp.1593-1600
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• 2016

This paper suggests a temperature guidance for requirements which must be addressed in the preparation of specifications for military equipment used in land applications in the Korean peninsula. In general, the equipment should be designed to operate during all but a certain small percentage of the time. Daegu and Yangpyeong are the hottest and coldest regions by month, respectively, based on surface weather observations over 132 regions from 1904 to 2014. The 1-percent high and low temperatures for land environment in the South Korea are $38.7^{\circ}C$, and -$29.0^{\circ}C$, respectively. This paper also presents the temperature values occurring for specified frequencies of occurrence during the most severe month. Diurnal cycles associated with the hottest and coldest top one-percent temperatures, including associated solar radiation, relative humidity, and wind-speed are provided.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.28 no.6
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• pp.1437-1445
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• 2017

This paper suggests a temperature guidance which must be addressed in the preparation of specifications for military equipment used in ocean/coastal environment of the Korean peninsula. It would often be costly to design materiel to operate under the most extreme environmental conditions ever recorded. Therefore, military planners usually accept equipments designed to operate under environmental stresses for all the time except a certain small percentage of the time. In this study, an 1-percent frequency of occurrence is recommended. Pohang and Shineiju are chosen to represent the hottest and coldest regions, respectively, based on surface weather observations among 28 costal regions from 1904 to 2015. The 1st and 99th percentile temperatures for Pohang and Shineiju are $37.7^{\circ}C$ and $-23.7^{\circ}C$, respectively. Diurnal cycles, including solar radiation, relative humidity and wind-speed are also provided.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.22-22
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• 2011

기존의 빈도해석(frequency analysis) 방법은 자료의 정상성(stationarity)을 가정하고 있다. 즉, 자료 분포가 기상에 영향을 받는 정도가 통계적으로 유의하지 않다는 것을 의미하는데 최근의 관측값들은 주기를 나타내거나 증가, 감소하는 경향을 자주 보이고 있고 이는 정상성에 대한 가정이 더 이상 유효하지 않음을 의미한다. 본 연구는 최근 증가경향이 두드러지게 나타나고 있는 관측 연최대 일강우량을 대상으로 증가 변동점(changing point)을 탐색하였다. 이를 위하여 Barry and Hartigan이 1999년에 제안한 BCP (Bayesian Change Point) 방법을 우리나라 전체 강우 관측지점에 적용하였다. 적용 결과, 2000년대를 기준으로 이전의 관측값과 통계적 특성이 다른 관측값들이 많이 발생하는 것을 알 수 있었다. 향후, 매개변수와 시간의 회귀분석(regression analysis)으로 확률분포형의 미래 매개변수를 구하는 비정상성 빈도해석 방법 적용시, BCP 결과로 얻은 변동점을 바탕으로 회귀분석의 구간을 적절하게 선택한다면 계산된 결과의 신뢰성이 더욱 향상되리라 본다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.203-206
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• 2006

본 논문에서는 그레이레벨 영상을 보다 적은 비트율로 압축하기 위한 효율적인 방법을 소개한다. 제안한 기법의 핵심은 서로 인접한 픽셀을 표현하는 그레이레벨의 쌍에 대한 발생 빈도를 토대로 원래 영상의 그레이레벨 값을 이에 대응하는 등급 값으로 변환시키는데 있다. 등급 값으로 변환된 영상을 데이터의 통계적인 특성이 강화되기 때문에 적은 비트율로 부호화를 할 수 있어 압축 성능을 더욱 향상시킬 수 있다. 비트 깊이가 8인 즉, 8비트의 그레이레벨 영상을 본 논문에서 제안한 기법을 통하여 변환시킨 영상을 기존의 LZW 부호화 및 산술 부호화에 적용시킨 결과, 기존의 부호화 방법보다 향상된 압축 효율을 가져 왔다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.130-132
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• 2004

본 연구에서는 FMM 신경망을 이용한 패턴 분류 문제에서 학습 패턴에 포함되는 특징의 발생 빈도와 특징 값의 분포를 고려하는 네트워크 구조와 학습 방법론을 소개한다. 이를 위하여 하이퍼박스 소속함수의 산출 과정에 세부특징에 대한 가중치 개념이 적용되는 새로운 활성화 특성을 제안한다. 또한 하이퍼박스의 특징 범위와 빈도 및 특징 값의 분포를 유지하고 새롭게 정의된 하이퍼박스 생성, 확장, 축소기법을 적용한다 이는 가중치 개념을 통하여 각 특징별 중요도를 서로 다른 값으로 반영할 수 있게 하며, 특징의 분포 정보가 고려되어 기존 FMM 모델에 비하여 노이즈에 의한 영향을 개선하여 학습 효과를 증진시킬 뿐만 아니라 하이퍼박스의 생성 및 확장 과정 중에 학습패턴의 순서에 상관없이 동일한 특성을 보일 수 있게 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.340-340
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• 2021

가뭄의 특성상 시점과 종점을 명확하게 정의하기 어렵기 때문에 기준수문량을 설정하고 부족량과 지속기간을 정의하는 것이 일반적이다. 대상 수문량은 강우나 유출량을 사용할 수 있지만, 두 성분간 지체와 감쇄효과로 인하여 빈도해석의 결과는 차이를 보일 수 밖에 없어, 사용 목적에 따라 선별적으로 적용해야 한다. 가뭄빈도해석은 강우를 기반으로 지속기간과 심도를 정의하여 빈도를 해석하는 연구가 선행되어왔지만, 기본적으로 강우의 간헐적 발생특성과 체감도의 한계가 문제로 지적되고 있다. 본 연구에서는 댐 유입량의 Run 시계열 특성을 이용하여 다양한 유황을 기준유량으로 활용하여 가뭄의 시점과 종점에 대한 가뭄사상을 추출하고 지속기간과 누적부족량을 계산하여 가뭄빈도해석의 변수로 설정하였다. 두 변수간의 복잡한 상호 관계를 해석하기 위해 Copula 함수를 이용한 이변량 가뭄빈도해석을 진행하였다. 먼저 소양강댐('74-'19) 유입량, 충주댐('86-'19) 유입량을 연구대상지역으로 설정하여, 두 유역의 유입량의 추세분석을 통해 시간의존성을 파악하였다. 유황분석에 사용되는 분위량중 평수량을 기준값으로 사용하여 각 년별 최대 지속기간과 누적부족량을 추출하였다. Copula 가뭄빈도해석을 수행하기 전에 지속기간에는 GEV, 누적 부족량에는 Log-normal 분포를 적용해 단변량 누적확률분포를 계산하여 재현기간을 도출하였다. 이변량 빈도해석에 Clayton Copula 함수를 적용하여 가뭄빈도해석을 진행하였고, Copula 이변량 재현기간과 SDF곡선을 도출하였다. Clayton Copula를 이용한 이변량 가뭄빈도해석의 결과로 소양강댐의 가장 극심한 가뭄은 1996년으로 단변량 재현기간은 지속기간 기준 9.11년, 누적부족량 기준 17.26년, Copula 재현기간은 141.19년 이며 충주댐의 가장 극심한 가뭄은 2014년으로 단변량 재현기간은 지속기간 기준 17.76년, 누적부족량 기준 18.72년, Copula 재현기간은 184.19년으로 단변량 가뭄빈도해석을 통한 재현기간보다 Copula 재현기간이 높은 결과가 도출되었다. Run 시계열을 바탕으로 한 기준유량의 임계값 기준 Event 산정과 Copula를 이용한 빈도해석은 가뭄분석에 이용되는 자료의 상관관계와 분포특성을 재현하는데 효과적인 특징이 있다. 이를 미루어 보아 Copula 함수를 이용한 가뭄빈도해석의 재현기간은 보다 현실적인 재현기간을 도출할 수 있는 것으로 판단된다. 임계값의 조정을 통해 가뭄빈도해석의 변수의 양이 늘어나면, 보다 정확도 높은 재현기간을 도출하여 수문학적 가뭄을 정의할 수 있을 것이라고 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.19-19
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• 2022

하천에 발생하는 홍수를 예측하는 과정은 실무에서 많이 사용하는 HEC-HMS 와 같은 강우-유출 모형을 사용하여 산정한 하천의 강우빈도별 설계홍수량으로부터 HEC-RAS와 같은 수리학적 모형을 이용하여 홍수위를 산정하는 방법을 주로 의존하고 있다. 하지만 이러한 방법은 강우 강도를 통하여 하천에 발생하는 빈도별 유량으로 간접적으로 홍수위를 산정하기 때문에 실시간으로 발생하는 홍수위 또는 홍수 발생시간을 정확하게 알기 힘들다. 하지만, 최근 하천의 홍수파 또는 배수영향으로 인한 이력현상으로 하천의 수위-유량관계의 이력현상으로 인해 발생하는 유량자료의 오차를 줄이기 위해 수위관측소에 H-ADCP 초음파 센서를 활용한 자동유량측정장치를 설치, 운영하여 실시간으로 유량자료를 관측하고 있다. 이러한 자동유량측정장치에서 측정하는 유량자료는 H-ADCP에서 지표유속으로부터 유량자료를 산정하는데, 홍수파 또는 배수영향으로 지표유속, 유량, 수위의 수문곡선에 발생하는 이력현상을 관측 가능하다. 관측된 수문곡선의 이력현상은 유속, 유량, 수위 순으로 첨두의 발생시간이 나타나는데, 유속의 첨두 발생시간과 수위의 첨두 발생시간은 수문곡선의 형태 또는 규모에 따라 달라진다. 따라서 본 연구에서는 기존의 강우-유출 모의에 의존한 홍수예보기법을 보완하여 더 정확한 홍수위, 홍수 발생시간을 예측하고, 홍수예경보 시스템에 정량적인 기준을 제시할 수 있도록, 하천에 발생하는 수문곡선의 첨두유속과, 첨두수위의 발생시간, 규모를 분석하여 둘의 관계를 제시하고자 한다. 분석방법으로는 대상유역으로 이력현상이 발생하는 영산강유역에 위치한 남평교, 나주대교 두 지점을 선정하고 자동유량관측소 관측자료인 지표유속, 수위자료를 취득한다. 취득한 자료로부터 지표유속의 첨두 값과, 수위의 첨두 값, 지표유속의 첨두지점으로부터 수위의첨두지점 까지 발생하는 시간을 홍수 사상별로 정리하여 첨두유속-첨두수위, 첨두유속-첨두수위발생시간의 관계그래프를 산정하였다. 남평교의 경우 유속-수위의 이력범위는 거의 없었다. 나주대교의 경우 유속-수위 이력범위가 현저히 나타나 관계를 분석하기 용이 하였다. 하천에 이력현상이 현저히 나타나는 경우 첨두유속-첨두수위, 첨두유속-첨두수위발생시간의 관계가 뚜렷하게 나타나고 이러한 결과를 바탕으로 하천의 홍수예경보 판단의 정량적 기준을 제안하였다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.13D no.6 s.109
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• pp.755-764
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• 2006

In recent, data streams are generated in various application fields such as a ubiquitous computing and a sensor network, and various algorithms are actively proposed for processing data streams efficiently. They mainly focus on the restriction of their memory usage and minimization of their processing time per data element. However, in the algorithms, if data elements of a data stream are generated in a rapid rate for a time unit, some of the data elements cannot be processed in real time. Therefore, an efficient load shedding technique is required to process data streams effcientlv. For this purpose, a load shedding technique over a data stream is proposed in this paper, which is based on the predicting technique of the frequency of data element considering its current frequency. In the proposed technique, considering the change of the data stream, its threshold for tuple alive is controlled adaptively. It can help to prevent unnecessary load shedding.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.144-148
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• 2009

지구온난화로 인한 홍수빈도 및 강우강도의 증가로 홍수피해의 규모는 더욱 증가하고 있다. 그리고 방재대책도 발생한 피해에 대한 복구를 주된 정책으로 하던 소극적 자세에서 벗어나 과학적 공학적 접근을 통해 재해에 대응할 수 있는 기술을 개발하는 적극적 홍수방어 체계를 구축하고 있다. 또한, 설계빈도의 무조건적인 상향조정에 따른 확정론적인 방법에 의존하기 보다는 추계학적 방법을 도입한 수문량 확충 및 매개변수의 불확실성 분석이 필요성이 대두되고 있는 실정이다. 일반적으로 수공구조물의 설계 시에는 설계홍수량을 사용하는데 이는 홍수특성, 홍수발생빈도, 홍수발생 가능성 등을 수공구조물의 규모와 파괴 시 예상되는 피해 정도에 따라 요구되는 안전성을 함께 고려해 수공구조물의 설계기준으로 활용된다. 설계홍수량은 지속시간과 재현기간을 사전에 지정하여 빈도분석을 통해 설계강우량을 산정하고 이를 강우-유출 분석을 함으로써 산정된다. 설계강우량은 빈도분석을 위해 선택된 강우형태에 따른 수문학적 무작위성을 포함하고 있다. 따라서 시간적 변동을 고려한 적절한 강우양상 형태의 선택은 수문학적으로 안전한 수공구조물의 설계 및 평가에 매우 큰 영향을 미친다. 현재의 경우는 강우형태에 대한 선택이 경험에 의해 임의로 이루어지므로, 토목공학자는 여러 가지 발생 가능한 강우형태에 따른 시간적 분포에 대해 고려해야 한다. 본 연구에서는 Huff분위에 따른 무차원 누가 강우곡선을 이용해 강우변동양상 생성을 위한 제약조건을 log-ratio 변환을 이용해 극복하였으며, 결과의 통계 특성치를 Johnson 분포를 통해 표준정규분포로 변환시켰다. 무작위 변수 발생 후 강우양상별 표준정규값의 상관행렬을 이용하여 상관성이 있는 무작위변수로 변환하였다. 얻어진 상관성을 갖는 무작위변수는 log-ratio 역변환을 통해 상관성을 갖는 변수로 재변환해서 무차원화된 강우곡선을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.300-300
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• 2016

지점빈도해석은 해당 지점에서 기록된 수문자료를 바탕으로 확률론적 방법을 이용하여 해당 지역의 수문학적 현상을 해석하는 방법이다. 최근 이상 기후현상을 통해 극치 사상이 발생하고 있다. 이러한 극치 사상은 지점빈도해석을 이용하여 확률수문량을 추정하는데 많은 영향을 미친다. 특히 해당 지점의 표본 크기가 작을수록 이러한 영향은 좀 더 크게 반영 될 수 있다. 반면 지역빈도해석은 지점의 표본 수가 적거나 수문자료의 수집이 불가능한 미계측지점인 경우, 해당 지점과 수문학적으로 동질하다고 여겨지는 주변 지점들의 자료를 확보하여 확률수문량을 추정함으로써 상대적으로 지점빈도해석 보다 roubst한 추정값을 얻을 수 있다. 따라서 최근 확률수문량 산정 기법으로 지역빈도해석 방법에 관한 관심이 높아지고 있는 실정이다. 지역구분은 지역빈도해석이 지점빈도해석과 구분 될 수 있는 큰 특징이고 지역구분 결과 따라 지역의 표본 크기가 결정되기 때문에 수문학적으로 동질한 지역을 나누는 방법은 매우 중요하다고 볼 수 있다. 본 연구에서는 한강유역을 대상으로 인공신경망을 이용한 군집분석을 수행하고 구분된 지역을 이용하여 지역빈도 해석을 수행하였다.