• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.293-293
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• 2021

자연유량이란 인위적 행위에 의한 하천의 유량 변화가 없는 개발되지 않은 상태의 하천유량을 말하며, 실제 유량을 측정하거나 관측자료를 활용한 장기유출모형을 통해 산정할 수 있다. 미계측 유역에 대한 강우-유출 모형 구축시, 무엇보다 실제 미계측유역에 적용시 나타날 수 있는 문제점을 최소화할 수 있는 방향으로 모형 개발이 이루어지는 것이 필요하다. 강우-유출 모형 매개변수의 수가 많아질수록 과적합(over-fitting)의 발생 소지가 증가하게 되며, 지역화 모형 구축시 불확실성을 더욱 가중시키게 된다. 이러한 이유로, 모형의 검정보다는 검증에 초점이 맞춰져 있어야 하며, 더불어 사용되는 강우-유출 모형의 매개변수가 적어야 한다. 본 연구에서는 대표 강우-유출모형의 선정시 여러 평가 기준 중 예측의 정확성 측면에서 통계적 지표를 통해 모형의 수행능력에 중점을 두었으며, 적은 개수의 매개변수를 갖음에도 불구하고 상대적 우수한 모의결과를 제공하는 GR4J(Ge'nie Rural a 4 parame tres Journalier)모형을 최적 유출모형으로 선정하여 댐 상류유역에 대한 자연유량 재현성능을 평가하였다. 최종적으로 강우-유출모형의 최적매개변수와 유역특성인자 사이의 상호연관성을 고려해 매개변수를 지역화하기 위하여, 본 연구에서는 두 가지 이상의 변량에 대한 상관성을 효과적으로 재현하는데 효과적이며, 자유로운 주변확률분포 선택과 결합확률분포의 추정이 용이한 장점이 있는 Copula 함수를 활용하였다. 제시된 방법론에 대한 적합성을 평가하기 위해 교차검증 관점에서 지역화된 매개변수의 적합성을 검토하였으며, 본 연구에서 도출된 결과는 유역특성에 따른 미계측유역의 자연유량 산정시 지역 매개변수를 강우-유출모형에 활용함으로써 신뢰성 있는 자연유량 산정 결과를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.213-213
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• 2017

저수지 유입량은 효율적 저수지 운영을 위해 중요한 요소로, 이는 하류 하천 등과 복합적으로 연계되기에 통합적 수자원 관리를 위해서 정확한 추정이 중요하다. 국내의 일부 저수지에서는 상류에서 유입되는 유량을 측정하고 있으나, 모든 저수지에 대해 측정하기에는 현실적 한계가 있다. 한편, 한국농어촌공사에서는 유효저수량 10만톤 이상 저수지에 대해 수위 계측기를 설치하여 수위자료를 관측하고 있으며, 이는 수위-내용적 곡선을 통해 저수량으로 변환이 가능하다. 저수량 자료가 확보되면 물수지식 기반으로 간접적으로 유입량의 추정이 가능하나, 수위가 상승하는 구간에 대해서만 적용이 가능하기에 연속적인 자료의 확보에 한계가 있다. 이 경우 불연속 유량자료를 대상으로 수문모형의 매개변수를 최적화하여 장기간 연속자료로 변환하는 것이 한 방안이 될 수 있다. 본 연구에서는 저수지 수위 기반으로 추정된 간헐적 유입량 자료를 기반으로 수문모형의 매개 변수를 최적화하여 장기유량으로 변환하고자 한다. 수문 모형과 매개변수 최적화 기법은 각각 Tank 모형과 SCE (Shuffled Complex Evolution) 기법을 이용하였다. 매개변수 최적화를 위한 목적함수는 고유량 저유량 총량 분산 관련 지표에 가중치를 부여한 다중 목적함수로 설정하였으며, 이를 통해 도출된 다양한 매개변수 후보군 중 고유량 저유량 총량 유황곡선의 유사정도가 전반적으로 일치하는 매개변수 군을 선택하였다. 본 연구 결과는 미계측 저수지 유입량을 추정할 수 있음으로써 저수지의 효율적인 물관리와 용수관리 의사결정에 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.34-34
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• 2018

본 연구는 다목적 유전자 알고리즘 Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II)를 활용하여 자동 검보정 알고리즘을 개발하고, 이를 준분포형 수문모형인 SWAT (Soil and Water Assessment Tool) 모형에 적용하여 평가하고자 한다. 집중형 모형과 달리, 분포형 모형은 유역 내 다양한 물리적 변수와 공간 이질성(spatial heterogeneity)을 표현하기 위한 많은 매개변수를 포함하고 있고, 최근에는 기후 변화와 장기 가뭄과 같은 이상 기후에 따른 물 부족, 수질 오염 및 녹조 현상 등을 고려하기 위해 매개변수의 시간적인 변동성을 고려하기 위한 연구도 수행되고 있다. 이에 따라 본 연구에서 개발한 다목적 알고리즘은 다양한 매개변수의 시공간적 특성을 고려할 수 있도록 작성되었으며, Python으로 개발하여 타 모형으로의 확장성 및 범용성을 고려하였다. SWAT 모형의 유출 해석은 결정계수(Coefficient of determination, $R^2$), RMSE(Root mean square error), 모형 효율성 계수(Nash-Sutcliffe efficiency, NSE) 및 IOA(Index of agreement) 등을 활용해 기존 연구 결과와 비교분석할 수 있도록 하였으며, 사용자의 선택에 따라 다른 목적함수 또한 활용할 수 있도록 하였다. NSGA-II를 활용한 SWAT 모형의 유출 해석은 다목적 함수를 고려함에 따라 실측값과 높은 상관성을 보여줄 것으로 판단되며, 이상 기후 기간 설정에 따른 유동적인 매개변수 변화를 적용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.547-547
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• 2016

최근 지구온난화로 인한 기후변화는 우리 삶에 다양하게 영향을 미치고 있다. 강수 또는 기온의 비정상성으로 대표되는 기후변화에 따라 수문순환의 변화 역시 자명하게 받아들여지고 있다. 기후변화에 따른 위험요소를 전망하기 위한 최우선 사항은 수문상황을 명확하게 진단하는 것이고 그 다음은 현재기후를 대비 미래의 변화를 전망하는 것이다. 그러나 우리나라는 수문관측의 역사가 짧고 관측 자료의 불확실성으로 인하여 수문상황의 진단을 위해 수문모형의 모의에 의존하는 경우가 많다. 일반적으로 수문모형은 입력 자료와 지형자료를 구축하고 주요 매개변수를 선택하여, 매개변수를 변화시켜가며 관측에 가장 가까운 결과를 가져오는 상태를 구성한다. 이와 같은 과정은 수문모형의 매개변수 보정이라 불리우며, 사용자의 직관에 따른 시행착오법에 따른 수동보정 방법이 사용될 수도 있고 특정 목적함수를 채택하여 수학적 알고리즘에 의해 매개변수를 보정하는 자동보정 방법이 사용될 수도 있다. 그러나 미래 수문변화 전망은 특정 유역을 대상으로 장기간의 수문자료를 모의하는 것이므로 수동보정보다는 자동보정이 보다 신뢰성 있는 결과를 도출하는 것으로 알려져 있다. 따라서 본 연구에서는 청미천 유역의 기후변화로 인한 미래 수문상황의 변화를 모의함에 있어 강우 유출모형 중 하나인 SWAT 모형을 이용하였으며, 신뢰도 있는 매개변수의 추정을 위하여 SWAT-CUP을 이용하여 매개변수를 객관적으로 최적화하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제21권1호
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• pp.12-20
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• 2020

본 연구에서는 기본적으로 로짓모형, 즉 선택변수 모형을 사용하여 가격, 기술점수는 물론 담합여부, 경쟁정도, 제도적 요인, 공사의 특성 등이 공공공사 낙찰에 영향을 미치는지를 분석하였다. 특히 최근 논란이 되고 있는 담합여부가 낙찰에 미치는 부분에 주목하였다. 본 연구의 주요 실증결과와 시사점은 다음과 같다. 먼저 담합은 낙찰에 직접적인 영향은 미미하지만, 담합 및 비담합의 경우에 따라 입찰행태에 영향을 주는 것으로 나타났다. 두 번째로 낙찰에 영향을 주는 변수 중 설계가 계수 상으로는 가장 중요하고 유의한 요인으로 나타났다. 세 번째로 입찰참가자수로 측정된 경쟁의 정도도 낙찰에 중요한 역할을 하는 것으로 나타났다. 마지막으로 제도적 요인과 공사 특성에 따라 가격, 설계점수, 담합, 경쟁정도의 영향이 다르게 나타나, 이들도 입찰에 영향을 미치는 것으로 분석되었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권1호
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• pp.19-26
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• 2014

다항 로지스틱 회귀모형의 설명변수가 연속형과 범주형을 모두 포함할 때 범주형 설명변수는 직합을 적용하고 연속형 설명변수는 텐서곱을 적용하는 모형을 제안한다. 변수선택의 기준으로 BIC를 사용하고, 제안된 모형의 알고리즘을 구현하였다. 구현된 알고리즘을 실제 자료에 적용하여 기존의 방법과 비교하여 제안된 모형이 더 좋은 분류율을 보임을 확인하였다.

• 품질경영학회지
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• 제6권1호
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• pp.14-17
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• 1978

반응표본 실험에 있어서 반응변수와 여러개의 독립변수와의 함수관계를 규명하기 위하여 다항회귀모형이 많이 사용되고 있으며 또한 이 다항회귀모형은 최적반응조건을 결정하고 제품의 질을 조절하기 위하여서도 쓰여진다. 이 논문에서 연구하는 문제는 다항회귀모형을 구성하고 있는 많은 항(項) 중에서 어떤 항들을 선택하여 주는 것이 정도(精度)있게 추정하기 위하여 적절한가 하는 문제이다. 정도(精度)가 향상되는 반응표면을 발견한다는 것은 최적반응조건을 결정하고 변수간의 함수관계를 정확하게 구하는데 도움을 준다. 다항회귀모형에서 적절한 항(項)들은 선택하기 위하여 이 논문에서는 하나의 기준을 제시할 것이며, 실제로 공장에서 응용될 수 있는 예제를 들어 설명하고 있다.

• 대한교통학회지
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• 제21권4호
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• pp.57-66
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• 2003

로짓모형은 선택대안에 대한 확률 계산이 용이하고, 설명변수의 파라메타 추정이 용이하기 때문에 교통 수단 선택모형으로 널리 쓰여지고 있다. 그러나 이러한 로짓모형은 수단선택 효용함수의 오차항 분포가 선택 대안간에 독립적이고, 그 분산이 동일하다는(IID:Independent and Identically Distributed)가정을 내포한다. 본 연구는 수단선택 효용오차의 분산이 수단간에 동일하다는 가정을 완화시키는 이분산 로짓모형 추정에 관한 연구이다. 수단선택 효용오차항의 동분산성을 극복함으로써 보다 현실적인 통행자의 수단선택행태를 반영하는 로짓모형을 추정하는데 본 연구의 목적이 있다. 이를 위해 로짓모형 오차항의 분산과 직접적인 관련이 있는 규모인자(scale factor)를 도입하였다. 이는 대중 교통과 승용차의 통행시간차이에 따른 이분산성을 고려하도록 정의되었으며, 이를 통행시간 파라메타 추정에 활용하였다. 본 연구에서 개발된 이분산 로짓모형의 추정 결과. 통행자의 통행시간이 증가하면서 대중교통수단과 승용차의 통행시간차이가 동일하더라도 통행자의 대중교통 수단선택확률이 차이를 보임으로 현실적인 통행자의 수단선택 행태를 반영하는 것으로 판명되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.804-808
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• 2006

유량자료를 이용한 매개변수적 빈도해석 방법은 주관적인 분포형 선정문제를 안고 있다. 이러한 분포형 선택문제는 수문자료의 오랜 축척에 따른 통계적 분석을 통해 하나의 확률분포형을 선택할 수 있는 경우 극복될 수 있을 것이다. 그러나, 일반적으로 수문자료의 관측 기간이 짧아 하나의 분포형을 선택하는데 어려움을 갖고 있다. 반면에, 지역가중다항식을 이용한 빈도해석의 경우 단일분포형 선택문제가 아닌 자료로 부터 매개변수를 선택하고 추정함으로서 White noise를 제거 또는 감소하며 자연계의 이질적, 다중변수적 그리고 시공간적 특성을 잘 반영할 수 있는 것으로 알려져 있다. 따라서 본 연구에서는 단일 주관분포 선택문제가 아닌 자료로부터 매개변수의 선택 추정이 이루어지는 지역가중다항식을 이용한 빈도해석을 수행하였다. 분석에는 서울강우자료로 매개변수적 빈도해석을 수행하는 경우 Gumbel, GEV(Type I Extreme Value) 그리고 LN2 (Log-Normal 2) 등의 분포형을 적용하여 지역 가중다항 추정자의 산출 결과와 비교 검토하였다. 또한 각각의 방법을 적용해 이중첨두(bimodal) 분포형에 대한 모형의 적합성을 도시적으로 비교 산정하였다.

• 응용통계연구
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• 제28권5호
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• pp.1035-1046
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• 2015

분산성분모형은 다양한 임의 요인들이 반응변수에 미치는 영향을 선형식의 형태로 나타내는 매우 유용하고 널리 사용되는 통계적 모형이다. 분산성분모형은 요인의 배치나 관측 자료의 구조에 따라 크게 교차배치와 지분배치로 나누어진다. 본 논문은 분산성분모형에서 요인의 배치구조와 분산성분의 크기에 따라 모형선택법의 경험적인 성질이 다르게 나타나는 현상을 체계적인 모의실험을 통하여 제시하고자 한다. 이원배치 분산성분모형에서 정보기준에 근거한 모형선택법, 즉 BIC 또는 AIC를 사용하는 경우 요인의 배치구조와 분산성분의 크기에 따라 모형선택법의 경험적인 성질이 다르게 나타나는 현상을 소규모 모의실험을 통하여 보여준다. 모의실험 결과에서 모형선택법의 경험적 성질이 요인의 배치 설계에 따라 다르게 나타난다는 사실을 확인하였으며 특히 요인의 배치구조가 지분 설계구조일때 내포된 요인의 분산성분의 상대적인 크기가 커짐에 따라 자료를 생성하는 모형보다 작은 모형을 선택하는 경향이 있다는 것이 모의실험으로 확인되었다.