• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.413-413
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• 2011

강우의 공간분포에 대한 신뢰성 있는 추정은 수자원 해석 및 설계에 있어서 필수적인 요소이다. 강우장의 공간변동성에 대한 고해상도 추정은 홍수, 특히 돌발홍수의 원인이 되는 국지성 호우의 확인 및 분석에 있어서 중요하다. 또한 강우의 공간 변동성에 대한 고려는 면적평균강우량 추정의 정확도를 향상시키는데 있어서 중요하며, 강우-유출모델의 모의결과에 대한 신뢰도를 향상시키는데 큰 영향을 미친다. 최근 공간자료에 대한 공간분포예측에 있어서 공간상관성을 고려할 수 있는 공간통계학적 기법의 적용이 증가하고 있으며, 이러한 공간통계학적 기법의 적용에 있어서 신뢰성 있는 모델 매개변수의 추정 및 불확실성 평가는 공간분포 예측결과에 대한 신뢰성을 향상시키는데 중요한 역할을 한다. 외국의 경우 공간분포예측 및 모의, 매개변수의 불확실성 평가 등과 관련하여 활발한 연구가 이루어지고 있는 반면 국내 수자원 분야에서는 아직까지 활발한 연구가 이루어지고 있지 않은 실정이다. 따라서 본 연구에서는 계층구조로 구성된 가우시안 공간선형혼합모델을 적용하여 확률강우량의 공간분포를 추정함에 있어서 모델 매개변수에 대한 추정기법을 비교하였으며, 매개변수 추정기법으로서 경험베리오그램에 대한 곡선적합기법인 보통최소제곱법 및 가중최소제곱법, 우도함수를 기반으로 하는 최우도법 및 REML과 같은 기존의 매개변수 추정기법들과 최근 공간통계학 분야에서 적용이 증가하고 있는 Bayesian 기법을 비교하였다. 이로부터 매개변수 추정기법 간의 매개변수 추정치에 대한 정량적 비교결과를 제시하였으며, Bayesian 기법의 적용을 통해 매개변수에 대한 불확실성 추정결과를 제시하였다. 이러한 결과들은 확률강우량의 공간분포 추정에 있어서 공간예측모델의 매개변수 추정 및 예측에 대한 신뢰성을 향상시킬 수 있는 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.40 no.12
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• pp.943-956
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• 2007

Among various statistics, the spatial correlation function, that is "correlogram", is frequently used to evaluate or design the rain gauge network and to model the rainfall field. The spatial correlation structure of rainfall has the significant variation due to many factors. Thus, the variation of spatial correlation structure of rainfall causes serious problems when deciding the spatial correlation function of rainfall within the basin. In this study, the spatial rainfall structure was modeled using bivariate mixed distributions to derive monthly spatial correlograms, based on Gaussian and lognormal distributions. This study derived the correlograms using hourly data of 28 rain gauge stations in the Keum river basin. From the results, we concluded as following; (1) Among three cases (Case A, Case B, Case C) considered, the Case A(+,+) seems to be the most relevant as it is not distorted much by zero measurements. (2) The spatial correlograms based on the lognormal distribution, which is theoretically as well as practically adequate, is better than that based on the Gaussian distribution. (3) The spatial correlation in July exponentially decrease more obviously than those in other months. (4) The spatial correlograms should be derived considering the temporal resolution(hourly, daily, etc) of interest.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2011.04a
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• pp.489-492
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• 2011

장대레일 궤도의 부동구간에서 발생되는 과도한 축력은 혹서기 궤도의 좌굴을 유발시켜 주행하는 열차의 안정성을 위협할 수 있다. 궤도 제원을 제외한 압축응력과 관련된 레일온도 인자, 궤도 강성과 관련된 도상저항력, 궤도의 초기결함인 궤도틀림과 같은 인자들은 기후조건, 궤도 운영조건, 유지관리조건 등에 의해 임의적으로 변동되는 불확실성이 높은 궤도 매개변수이다. 그러므로 장대레일 궤도의 좌굴은 불확실성이 높은 현상임을 알 수 있다. 따라서 궤도 매개변수들의 불확실성 및 임의성을 합리적으로 고려하기 위해서는 확률론적 접근방법의 적용이 필수적이라 할 수 있다. 본 논문에서는 기존 본 연구진에 의해 개발된 장대레일 궤도의 좌굴확률 평가시스템을 이용하여 장대레일 축력을 산정하기 위한 필수요소인 중립온도의 확률분포 특성에 따른 좌굴 안정성을 분석하였다.

• Journal of the Korea Concrete Institute
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• v.21 no.6
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• pp.789-796
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• 2009

The randomness in the strength of a RC member is caused mainly by the variability of the mechanical properties of concrete and steel, the dimensions of concrete cross sections, and the placement of reinforcing bars and so on . Among those variations, the randomness and uncertainty of mechanical properties of concrete, such as compressive strength, tensile strength, and elastic modulus give the most significant influences and show relatively large statistical variations. In Korea, there has been little effort for the construction of its own statistical models for mechanical properties of concrete and steel, thus the foreign data have been utilized till now. In this paper, variability of compressive strength, tensile strength and elastic modulus of normal-weight structural concrete with various specified design compressive strength levels are examined based on the data obtained from a number of published and unpublished sources in this country and additional laboratory tests done by the authors. The inherent probabilistic models for compressive and tensile strength of normal-weight concrete are proposed as Gaussian distribution. Also, the relationships between compressive and splitting tensile strength and between compressive strength and elastic modulus in current KCI Code are verified and new ones are suggested based on local data.

• Journal of Labour Economics
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• v.33 no.1
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• pp.85-107
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• 2010

In this article, since the financial crisis, Korean employment movement to service market, productivity gap between manufacturing and service industry was significant compared with other countries. The results from productivity decomposition show that negative structural changes, which employment increase is contrary to the productivity, have been intensified since the financial crisis. It is caused from a different developing pattern. While the proportion of employment was reduced, productivity has improved in manufacturing industry. While the developing was due to the high increase of the employment proportion in service industry, productivity was not improved significantly. This tendency is clearly revealed in international comparisons. In Korea the negative trend of structural changes in service industry are intensified compared to manufacturing industry after the financial crisis.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.96-96
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• 2018

최근 기후변동성으로 유발되는 불안정한 기상상태를 효과적으로 관측하고자 기상레이더가 도입되고 있다. 기상레이더는 경험식으로 산정된 Z-R 관계식을 통하여 레이더 강수량을 제시하게 된다. 이 과정에서 레이더 강수량은 필연적으로 실제 지상에 도달하는 강수량과는 정량적으로 오차가 발생하게 된다. 레이더 강수량에 포함된 오차는 다양한 원인으로 발생하게 되므로 레이더 강수량의 오차 성분을 규명하는 것은 레이더 강수량 활용을 위하여 필수적으로 선행되어야 한다. 본 연구는 지상강수량과 레이더 강수량의 편의를 보정하기 위한 확률통계학적 방법론을 개발하였다. 레이더 강수량의 편의오차를 보정하기 위하여 수문통계학에서 널리 활용되고 있는 계층적 Bayesian 구조를 기반으로 하였으며 자료통합(data pooling) 기법을 이용하여 편의보정 매개변수 추정과정의 불확실성 추정 효율성을 증대시켰다. 본 연구를 통하여 개발된 레이더 강수량 편의보정기법은 계층적 Bayesian 구조를 도입함으로써 편의보정 매개계수의 불확실성을 정량적으로 제시하였으며 유역 단위의 강수상관성을 현실적으로 복원하는 것을 확인하였다. 따라서 본 연구에서 제안하는 편의보정기법은 편의보정 과정에서 발생할 수 있는 매개변수의 불확실성 및 레이더 강수량의 오차구조를 정량적으로 규명하여 고해상도의 강수정보를 생산함으로써 고도화된 수문해석을 가능케 할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 1993.04b
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• pp.81-85
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• 1993

정면밀링은 급속 가공을 매우 효율적으로수행할 수 있기 때문에 널리 사용되고 있다. 그러나 밀링커트는 단속 절삭 공구로서 절삭날의 단속절삭작용에 의한 변동적삭력과 여러날의 동시가공에의한 절삭력의 교란 때문에 절삭성이 기계가공에 문제가 되어 왔다. 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 기계설계자들은 절삭 력의 교란에 의하여 일어나는 진동을 줄이기 위하여 기계구조의 강성을 증가시켰으나 이것은 비용이 많이 들게 되므로 공구 형상을 개선하여 안정된 절삭을 시도하였다. 본 연구에서는 절삭력 모델을 이용하여 변위 발생의 원인인 절삭력변동을 최소로 하는 커터의 형상을 3차원으로 최적 설계하였다. 최적 설계 제작된 공 구와 재래식 공구를 사용하여 절삭력, 공구수명, 표면조도를 측정하였다. 최적 설계 제작된 공구와 재래식 공구에 의하여 측정된 결과들을 비교 검토하여개발된 공구의 절삭특성을 규명하였다.

• Journal of Ocean Engineering and Technology
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• v.16 no.5
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• pp.34-40
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• 2002

A numerical model has been developed for the permeable coastal structures to simulate hydraulic characteristics on the permeable slopes, which interact with internal four field the structures. The model includes hydraulics in the porous medium. Numerical model was calibrated using hydraulic model experiments performed in 2-D wave flume in the Institute of Ocean Hydraulics in PKNU. Better aggrements were obtained with the model which employed inertia resistance term than with the conventional model, PBREAK.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.15 no.1
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• pp.329-350
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• 1998

이 논문에서는 자산의 수익률과 공통요인이 시간가변적 변동성을 갖는 경우의 APT를 검증하고자 시도하였다. 이를 위하여 1980년 1월부터 1995년 12월까지의 17개업종별 포트폴리오 수익률로부터 주성분분석에 의하여 4개의 공통요인을 추출하였다. (이중 첫 번째 요인은 동일가중 시장수익률과 거의 1에 가까운 상관성을 갖고 있으므로, 추출된 첫 번째 요인 대신에 시장수익률을 사용하였다.) 17개 업종별 포트폴리오에 대한 ARCH모형을 추정한 결과, 12개 포트폴리오의 수익률이 조건부 이분산성을 보이고 있다. 또 네 개의 공통요인 중 시장수익률을 포함한 3개의 요인은 뚜렷한 조건부 이분산성을 보이고 있다. 따라서 요인위험--즉, 공통요인에 대한 개별자산의 민감도$({\beta}_{ij})$--은, 개별자산과 공통요인의 상관계수가 일정하다고 가정하여, ARCH모형에 의해 측정된 자산 및 공통요인의 시간가변 표준편차로부터 계산되었다. 이와 같이 계산된 요인위험에 대하여 어느 정도의 위험프리미엄이 주어지고 있는가는 일반화 적률법(GMM)에 의하여 추정하였다. 그 결과, APT의 추정에 사용된 4개의 공통요인 중 시장수익률을 포함한 3개의 요인에 대하여 유의한 위험프리미엄이 추정되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.310-310
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• 2012

확률강우량 산정은 수공구조물의 설계에 있어서 중요한 과정이다. 확률강우량을 산정함에 있어 지난 수십년간 모멘트법, 최우도법, 확률가중모멘트법, 그리고 L-모멘트법 등의 매개변수적 방법이 발달되어 적용되어 왔다. 매개변수적 빈도해석 방법은 그 적용성이 여러 연구를 통해 검정되었지만 가정한 확률분포와 매개변수 추정방법에 따라 확률강우량이 달라지며 강우지속시간과 기후변화 등에 따른 분포의 변동성을 고려해야 하는 단점이 있다. 매개변수적 빈도해석 방법의 단점을 극복하기 위하여 최근에 핵밀도함수 등을 포함한 다양한 비매개변수적 빈도해석 방법이 제안되고 있다. 본 연구에서는 서울기상관측소의 지난 50년간 지속시간 24시간 강우량을 바탕으로 수자원 분야에서 다양하게 적용된 바가 있는 인공신경망 기법과 대표적인 매개변수적 빈도해석 방법인 L-모멘트법을 이용하여 확률강우량을 산정하고 비교하였다. 그 결과 인공신경망 기법은 전통적인 매개변수방법의 하나인 L-모멘트법 보다 확률강우량 산정에 있어서 높은 정확도를 가지는 것으로 나타났다.