• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.214-214
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• 2016

이중편파 강우레이더는 차등반사도, 차등위상차, 비차등위상차 등 다양한 변수를 관측하여 호우의 공간적 규모, 호우를 구성하는 강수입자, 호우의 이동방향 등 종합적인 강우 정보를 제공한다. 이러한 이중편파레이더를 이용하면 단일편파레이더에 비해 보다 정량적인 강수 추정이 가능하다. 일반적으로 이중편파 강우레이더의 강우추정 관계식은 DSD 및 강우입자 모형을 기반으로 물리적으로 유도된다. 그러나 DSD는 호우 사상에 따라 그 양상이 다르며, 동일 호우 사상 내에서도 시공간적으로 변화가 크다. 이러한 DSD에 내포된 변동성은 결과적으로 레이더 강우에 큰 불확실성을 유발하게 된다. 이에 본 연구에서는 확률대응법을 이용하여 이중편파레이더의 강우추정 관계식을 추정하는 기법을 개발하고자 한다. 확률대응법은 실시간으로 강우추정 관계식의 매개변수를 추정하는 기법으로 단일편파레이더의 Z-R 관계식에 적용된 바 있다. 이러한 확률대응법을 이용하면 시공간적으로 변하는 DSD 등 호우사상의 개별적인 특징을 반영하여 호우사상별 강우추정 관계식의 매개변수를 실시간으로 결정할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 이중편파레이더의 강우추정 관계식 중 R(KDP, Zdr), R(Zh, Zdr) 관계식을 위주로 매개변수를 이변량 확률대응법을 통해 추정하고, 기존의 강우추정 알고리즘 및 관계식의 레이더 강우 추정 결과와 비교를 통해 적용성을 평가하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.9 no.2
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• pp.179-188
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• 1998

Local polynomial regression estimation is the most popular one among kernel type regression estimator. In local polynomial regression function esimation bandwidth selection is crucial problem like the kernel estimation. When the regression curve has complicated structure variable bandwidth selection will be appropriate. In this paper, we propose a variable bandwidth selection method fully data driven. We will choose the bandwdith by selecting minimising estiamted MSE which is estimated by the pilot bandwidth study via croos-validation method. Monte carlo simulation was conducted in order to show the superiority of proposed bandwidth selection method.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• v.23 no.3 s.31
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• pp.247-254
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• 1990

짝짓기 방법은 교란변수를 통제하기 가장 좋은 방법으로 알려져 있으나, 모수추정시 그 계산방법이 복잡하고, 포함된 모든 정보를 이용할 수 없다는 단점을 갖고 있다. 그럼에도 불구하고, conditional 모델을 이용한 matched 분석법은 짝지은 자료 분석시 가장 좋은 방법으로 인정되고 있다. 그러나 명확한 confounding 현상을 통제할 목적이 아닌 상태에서 짝지워진 자료를 matched 분석법으로 모수추정하는 경우나, 올바로 짝지워진 자료를 분석법의 편이성 때문에 unmatched 분석을 시도하는 경우, 오히려 estimation bias가 야기될 수 있다. 이러한 estimation bias의 통제능력을 몇 가지 분석방법을 이용하여 비교하고자, 1:2로 대응된 한 환자-대조군 자료를 이용하여 Mantel-Haenszel 분석법, 두가지의 unconditional model을 이용한 다변량분석법의 결과를 conditional model을 이용한 matched 분석법의 결과와 비교하였다. 1. Matched 분석법의 대용방법으로 사용된 세 가지 방법들은 모수추정면에서나 가설검정능력면에서 차이를 서로 보이지 않았다. 2. 짝짓기에 사용된 변수가 분석자료내에서 confounder나 effect modifier로 작용되지 않았음이 명백한 경우에는 이들 세 가지 통제 방법과 matched 분석법간에 차이가 없었다. 3. 짝짓기에 사용된 변수가 분석자료내에서 effect modifier로 작용하지는 않았으나, Confounder로 작용한 것으로 추정되는 경우, unmatched 분석법으로 인해 야기된 estimation bias의 통제능력이 이들 세 가지 대용방안 모두에서 인정되었다. 4. 짝짓기에 사용된 변수가 분석자료내에서 effect modifier로 작용하고 있음을 직접 확인할 수 있는 경우에는, overmatching에 의한 estimation bias를 의심할 수 있었으며, 이들 세 가지 통제방법은 오히려 unmatched 분석 방법에 가까운 모수를 추정하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.1752-1756
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• 2007

정교한 강우-유출 모의를 위해서는 적절한 매개변수의 추정이 필수적이며, 매개변수 추정 방법은 시행착오(trial and error)에 의한 수동보정법과 최적화방법을 사용한 자동보정법으로 구분할 수 있다. 모형의 매개변수의 수가 많은 경우 수동보정법에 의한 매개변수 추정은 매우 어렵다. 자동 보정법에 사용되는 최적화방법은 Rosenbrock 알고리즘, patten search, 컴플렉스(complex) 방법, Powell 방법 등과 같은 지역최적화 방법과 전역최적화 방법으로 나눌 수 있다. 그러나 기존 방법론들은 매개변수의 최적화를 추적하기 위한 알고리즘이 대부분이며 이들 매개변수에 관련된 불확실성을 평가하는데는 미흡한 단접이 있다. 이러한 점에서 본 연구에서는 강우-유출모형의 매개변수 추정에 있어서 불확실성을 평가할 수 있는 새로운 방법론을 검토하고자 한다. 매개변수와 관련된 불확실성을 평가하기 위한 방법은 여러 가지가 있으나 통계적으로 매우 우수한 능력을 보이는 Hierarchical Bayesian 알고리즘을 Probability-Distributed 강우-유출 모형에 적용하였다. 본 방법론은 최적화와 동시에 각 매개변수에 관련된 사후분포(posterior distribution)의 추정이 가능하므로 모형이 갖는 불확실성을 효과적으로 평가할 수 있다. 따라서, 수자원 관리에 있어서 불확실성을 고려할 수 있으므로 보다 수리수문학적 위험도를 저감할 수 있을 것으로 판단된다.

• Water for future
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• v.29 no.1
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• pp.129-139
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• 1996

It is very important to select appropriate distributions for hydrological data in planning and designing hydraulic structures. Also, it is necessary to check whether the selected distribution reproduces the statistical characteristics of the real data. In this study, the parameters of the two- and three-parameter gamma, two- and three-parameter lognormal, Gumbel, two- and three-parameter log-Gumbel, GEV, log-Pearsonn type III, two- and three-parameter Weibull, four- and five-parameter Wakeby distributions were estimated for the rainfall data of 22 sites in Korea with 7 different durations based on the methods of moments, probability weighted moments, and maximum likelihood. And the validity conditions were checked for the estimated parameters. The separation effect for each distribution was examined throught 10,000 simulations using the estimated parameters. As results, the separation effect was the smallest: log-Pearson type III for moment method, log-Pearson type III and GEV for probability weighted moment method, and GEV for maximum likelihood method. However, it is large for the two-parameter distributions.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1272-1276
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• 2009

극치강우사상에 의한 설계 홍수량의 갑작스런 증 감은 홍수, 가뭄과 같은 기상학적 요인에 기인한 재난을 발생시킨다. 많은 연구자들은 보다 정확한 확률강우량의 예측과 유출량의 예측을 위해 많은 노력을 하고 있다. 본 연구에서는 강원도 강릉 강우관측소를 대상으로 강우-빈도곡선의 불확실성 분석을 수행하였다. 관측 자료의 수집에서 발생하는 불확실성을 최소화 하고자 ARMA 모형을 이용하여 합성강우자료를 구축하였으며, 발생된 합성강우량을 Bootstrap 방법을 이용하여 대규모의 자료집단으로 발생시킴으로서 신뢰구간에 사용할 자료집단을 발생시켰다. 본 연구에서는 극치강우사상에 적합한 것으로 알려진 Gumbel 분포와 일반극치 분포(GEV 분포) 모형을 선정하였으며 각 확률분포모형에 대한 매개변수 추정방법으로 최우도법, 확률가중모멘트법 그리고 베이지안 추론방법을 사용하여 각 매개변수의 최후 추정치를 산정하였다. 또한 원 자료를 이용하여 최우도법, 확률가중모멘트법 그리고 베이지안 추론방법을 통해 매개변수를 산정 후 강우-빈도 곡선을 추정하여 합성강우자료의 Bootstrap 방법에 의해 발생된 자료로부터 산정한 강우-빈도 곡선의 신뢰구간과 비교함으로서 불확실성이 낮은 확률강우량을 산정할 수 있는 매개변수 추정방법을 평가하고자하였다.

• 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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.280-280
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• 2016

특정 자료의 시간의 흐름에 따른 예측치를 추정하는 방법으로 AR Model 즉, 자기회귀모형이 많이 사용되고 있다. AR Model은 변수의 현재 값을 과거 값의 함수로 나타내게 되는데, 이런 시계열 분석 모델을 사용할 때 매개변수의 추정 과정이 필수적으로 요구된다. 일반적으로 매개변수를 추정하는 방법에는 확률적근사법(stochastic approximation), 최소제곱법(method of least square), 자기상관법(method of autocorrelation method), 최우도법(method of maximum likelihood) 등이 있다. AR Model에서 가장 많이 사용되는 최우도법은 표본크기가 충분히 클 때 가장 효율적인 방법으로 평가되지만 수치적으로 해를 구하는 과정이 복잡한 경우가 많으며, 해를 구하지 못하는 어려움이 따르기도 한다. 또한 표본 크기가 작을 때 일반적으로 잘 일치하지 않은 결과를 얻게 된다. 우리나라의 강우, 유량 등의 자료는 자료의 수가 적은 경우가 많기 때문에 최우도법을 통한 매개변수 추정 시 불확실성이 내재되어있지만 그것을 정량적으로 제시하는데 한계가 있다. 본 연구에서는 AR Model의 매개변수 추정 시 Bayesian 기법으로 매개변수의 사후분포(posterior distribution)를 제공하여 매개변수의 불확실성 구간을 정량적으로 표현하게 됨으로써, 시계열 분석을 통해 보다 신뢰성 있는 예측치를 얻을 수 있으리라 판단된다.

• Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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• 1993.06b
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• pp.19-44
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• 1993

The purpose of this paper is to study the design and the construction for the most economic and safe slope stability analysis. The approach to the purpose Iies in analyzing the characteristic on direction and distance by the sample value for the geotechnical parameters using the semi-variogram concept. Based on the result, we derive the Kriging system equation from the stochastical concept and solve the equation to find the weighting factor which is applied both the point estimation and the block estimation in the particular position. Comparing and analyzing the various methods. we find the best reliability, which is more accurate than any other.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.36 no.4
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• pp.587-596
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• 2003

Application of a catchment modelling system requires recorded information to ascertain the reliability and robustness of the predicted flow conditions. Where this recorded information is not available, the necessary information for reliable and robust predictions must be obtained from other available information sources. The alternative approach presented in this paper used inference models for getting this necessary information that is required to calibrate and validate the catchment modelling system for both an ungauged and a gauged catchments. In this study, inference models were developed for determination of control parameters of the Storm Water Management Model (SWMM), mainly based on landuse component of the catchment, which is a major factor to impact on quantity and quality of catchment runoff. Results from the study show that the new approach for determination of the spatially variable control parameters produced more accurate estimates than a traditional approach. Also, the number of control parameters estimated can be reduced significantly as the proposed method only requires determination of control parameters associated with each land use of the catchment while a traditional approach needs to assign a number of control parameters for a number of subcatchment.