• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.32 no.1
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• pp.227-243
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• 2015

The objective of this research was to quantitatively examine the uses of first person pronouns in academic journal paper abstracts. An approximate total of 144,400 abstracts that comprising of four disciplines (chemistry, computer sciences, social sciences, and medicine) from nine countries (China, Germany, India, Japan, South Korea, France, Spain, United Kingdom, and U.S.) were quantitatively examined. By exploring the use of first person pronoun in abstracts, this paper examined the current practices among academics in the world. The results indicate the norms of each author's country and the norms of each discipline. Furthermore, the frequency-count result of this study contradicted viewpoints of academics who disapprove the use of personal person expressions in abstracts. An implication of this study is that there is a need for academics to acknowledge the uses of first person pronoun in the real world before forming personal opinions regarding the first person pronoun.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1443-1447
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• 2010

본 연구는 북한의 강수특성과 기후변화에 대한 전망을 분석하였다. 강우특성 분석은 북한전역에 분포한 27개 강우 관측지점의 자료를 사용하였으며, 자료 연한은 관측지점에 따라 차이가 있으나 1974년부터 2008년까지였다. 일강수량 자료를 바탕으로 강수량, 강수일수, 강우강도, 극치강수량 발생빈도 등 다양한 강수특성에 대한 통계 분석을 수행하였다. 북한의 연강수량은 전반적으로 증가경향을 보이나 통계학적으로 유의미하다고는 할 수 없으며, 강수일수는 뚜렷한 감소추세를 나타내었다. 이로 인해 평균 강우강도(연강수량/강수일수)의 증가경향 또한 뚜렷이 나타났으나, 80mm 이상의 일강수량 발생 빈도는 과거에 비해 크게 증가하지 않는 것으로 나타났다. 이를 종합해보면 북한의 경우 강수량의 변화보다는 강수일수의 감소가 더 두드러져 홍수와 가뭄에 대한 취약성이 동시에 높아지는 결과로 귀결되며 수자원 관리에 더 대비해야 할 것으로 판단된다. 북한의 기후변화에 대한 전망은 A1B 시나리오를 사용하여 연강수량, 강수일수, 강우강도, 극치강수량 등 다양한 수문 변량을 분석하였다. 분석 결과 앞으로 북한지역에서는 강수량은 전반적으로 증가경향이 유지될 것으로 전망된다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.6 no.10
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• pp.2597-2607
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• 1999

In this paper, we propose an efficient large item generation algorithm that overcomes the problem of the existing algorithm for making large items from quantitative attributes. The proposed algorithm splits dataset into variable size of intervals by min_split_support and merges the intervals according to the support of each interval. It reflects characteristic of data to generated large items and can generate finer large items than the existing algorithm. It is shown through the performance evaluation that our proposed algorithm outperforms the existing algorithm.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.53-53
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• 2019

최근 지구온난화로 인한 기상 이변의 이유로 우리나라뿐만 아니라 세계 여러 국가에서 홍수 및 가뭄이 빈번하게 발생하고 있다. 특히 우리나라에서는 게릴라성 호우가 빈번히 발생하여 저지대 및 많은 지역에서 홍수가 발생하고 있으며, 연평균 총 강우량은 매년 비슷하나 게릴라성 호우와 같은 폭우의 빈도가 증가되고 있어 상대적으로 과거에 비해 가뭄의 발생기간도 길어지는 실정이다. 다시 말하면 게릴라성 호우와 같은 폭우는 잦아졌지만 강수량 자체는 감소하는 추세이다. 이는 홍수와 가뭄의 위험이 더 커졌다는 것을 의미한다. 이에 우리지역의 전체 물 이용 및 관리의 효율화가 필수적이며, 물 이용량의 약 50%를 차지하는 농업용수의 효율적 이용 및 관리가 중요하다. 따라서 본 연구에서는 관개기에 필요한 물이 얼마나 사용이 되는지에 대한 작물의 생육시기별 필요수량을 산정하고, 산정된 필요수량의 갈수빈도분석을 실시하고자 한다. 갈수빈도분석을 통해 재현기간에 따른 작물의 순별 필요수량 따라 저류조에 유입되는 빗물의 양으로 얼마만큼 해결이 되는지 확인하여 빗물의 사용량을 산정하여 저류조의 적정 용량을 검토하고자 한다. 작물계수를 이용하여 작물별 필요수량은 HOMWRS　프로그램을 이용하여 산정하며, 작물별 생육시기에 따른 필요수량에 대한 갈수빈도분석은 수문 통계 분석과 적합도 검정을 통하여 GUM, PT3, GEV, GLO, GPA 및 GNO분포를 대상으로 적정 분포를 선정한다. 선정된 분포형을 통해 재배작물별 생육시기에 따른 필요수량 계열의 설계 필요수량을 산정한다. 이에 따른 필요수량과 갈수빈도분석 결과를 통해 재배작물의 순별 수요량을 추정한다. 재배작물의 순별 물 수요와 잠재적인 저류조의 높이를 통해 빗물을 얼마만큼 재이용할 수 있는지에 대한 수용 비율(sufficiency ratio)을 산정하고. 순별 수요량에 따른 밭 작물의 적정 빗물 저류조 용량을 결정하는 방법을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.275-275
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• 2020

홍수빈도분석의 실용적 측면의 목적은 특정 재현기간에 대하여 발생 가능한 홍수량을 설계홍수량(design flood)으로 설정함으로써 댐, 제방, 배수시설, 하수관거 등의 치수기능을 가진 치수시설물이 설계홍수량 내에서 홍수로 인한 피해를 발생시키지 않도록 그 규모와 기능을 설계함에 있다. 이와 같은 중요한 기능을 담고 있는 홍수빈도분석의 기술적 절차는 해외 및 국내의 기존 연구자들에 의해 많은 연구가 진행된 바 있으나, 보다 적절한 설계홍수량 산정절차 및 설계홍수량의 최종 결정을 위한 기술적 수단의 제공을 위한 연구가 많은 연구자들에 의해 지금도 진행 중에 있다. 그러나 이와 같이 결정된 설계홍수량이 특정유역에서 발생될 수 있는 피해규모에 대해 얼마나 적정한 지의 여부를 과학적으로 판단하기 위한 연구는 많지 않다. 따라서 본 연구에서는 홍수빈도분석을 통해 산정된 설계홍수량의 적정성 여부를 과학적으로 판단하기 위해 비용-편익분석 기법을 이용하여 최적설계홍수량을 결정하였다. 특히 본 연구에서는 불확실성으로 발생되는 범위를 고려한 최적설계홍수량을 산정하기 위하여 Metropolis-Hastings 알고리즘을 사용하였으며, 자료의 종류에 따른 홍수량의 변화를 분석하기 위하여 년최대계열 및 부분시계열 자료를 각각 적용하였다. 한강유역에서 가평대성, 여주 및 한강대교 수위표 지점에서 측정된 자동관측유량장치에 의한 홍수량 자료를 활용하였으며, 최적설계홍수량이 기존 설계홍수량에 비해 크게 산정됨을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.377-382
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• 2010

국내에는 약 14,000개의 중 소규모의 저수지들이 있다. 최근에 이상기후로 인한 많은 강우가 발생하여 저수지들의 월류나 파이핑으로 인한 붕괴가 지속적으로 일어나고 있어 많은 인명 및 재산피해가 발생하고 있다. 특히 설계홍수량을 초과하는 월류로 인한 댐 붕괴 발생 시 피해규모가 크기 때문에 전국적으로 본포되어 있는 저수지들의 설계홍수량을 시급히 파악하여 저수지의 수문학적 안전성을 판단하고 설계홍수량이 작은 저수지의 경우 별도로 관리 할 수 있어야 한다. 하지만 기존에 저수지의 안전여부를 판단 할 수 있는 댐 붕괴 모의의 경우 많은 시간과 노력이 요구 되어 저수지의 안전여부를 보다 쉽고 빠르게 판단 할 수 있는 기준 마련이 시급히 필요하다. 본 연구에서는 보다 쉽고 빠르게 소규모저수지의 수문학적 안전성 평가를 할 수 있는 간편법에 대하여 연구 하였다. 연구 방법은 HEC-HMS을 이용한 댐 붕괴와 본 연구에서 제시한 간편법을 통하여 홍수량의 비교 검토 및 저수지의 수문학적 안전성을 평가를 하였다. HEC-HMS의 첨두홍수량은 빈도별 지속시간별 확률강우량을 이용하여 산정하였으며, 가능최대홍수량(PMF)은 실제호우전이법으로 산정한 가능최대강수량(PMP)을 이용하였다. 간편법의 첨두홍수량은 합리식과 통합형 강우강도식을 이용하여 산정하였고, 가능최대홍수량(PMF)은 Creager공식을 이용하여 산1)정하였다. 댐 붕괴의 경우 HEC-HMS에서는 댐 붕괴 모듈을 실행하여 모의를 하였고, 간편법의 댐 붕괴는 여수로의 한계 유출을 파악할 수 있는 위어공식을 이용하여 댐 붕괴 모의를 하였다. 마지막으로 산정된 첨두홍수량과 가능최대홍수량(PMF)을 작성된 수문학적 안전성 평가표에 기입하여 비교 분석하였다. 연구결과 HEC-HMS로 산정한 빈도별 첨두홍수량 가능최대홍수량(PMF)과 간편법으로 구한 빈도별 첨두 홍수량 가능최대홍수량(PMF)의 차이는 약 편차가 50%정도로 간편법으로 구한 첨두홍수량 가능최대홍수량(PMF)이 더 크게 산정되었다. 편차의 발생 이유는 본 연구에서 제시한 간편법의 경우 안전율을 고려한 경험공식을 사용하였기 때문이라고 판단되며, 간편법을 통한 소규모저수지의 수문학적 안전성 평가를 다른 대상지역의 소규모저수지에도 적용하여 보고 수문학적 평가방법이 올바르게 적용 될 수 있는지 확인이 필요하다고 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.406-406
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• 2021

극한강우사상의 분석은 다양한 극치 분포로 구성된 극치이론을 통해 가능하다. 일반적으로 단일 지점의 극한사상의 분석을 위한 지점빈도해석 (Point Frequency Analysis, PFA)이 다양한 재현기간에 해당하는 강우량을 추정하는데 널리 사용되어왔다. 하지만 수문기후학적 극치기록은 시간적 그리고 공간적으로 제한적이다. 따라서 모의 불확실성을 줄이고 신뢰성 높은 결과를 도출하기 위해 서로 유사한 분포를 가질 수 있는 인근 지점의 활용하는 지역빈도해석 (Regional Frequency Analysis, RFA) 방법이 개발되어 적용되고 있다. 본 연구에서는 부산, 울산, 경남지역의 기상청 종관기상관측시스템(Automated Synoptic Observing System, ASOS) 울산, 부산, 통영, 진주, 거창, 합천, 밀양, 산청, 거제, 남해지점 일강수량을 자료를 기반으로 Metropolis-Hasting 알고리즘을 사용하여 일반극치분포(Generalized Extreme Value, GEV)의 매개변수를 추정하고 PFA 및 RFA의 불확실성을 평가하고자 한다. 이러한 연구는 공간적 구성 요소(예, 지리적 좌표, 고도)를 고려하지 못하며 추가변수 (예, 공변량)를 분석에 결합할 수 없는 등의 RFA의 한계를 극복하고, 명시적으로 불확실성을 추정하여 결과의 신뢰성을 확보 할 수 있는 계층적 베이지안 모델의 개발에 도움이 되리라 기대된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.55 no.6
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• pp.405-419
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• 2022

Flood frequency analysis commonly used to design the hydraulic structures to minimize flood damage includes uncertainty. Therefore, the most appropriate design flood within a uncertainty should be selected in the final stage of a hydraulic structure, but related studies were rarely carried out. The total expected cost function introduced into the flood frequency analysis is a new approach for determining the optimal design flood. This procedure has been used as UNCODE (UNcertainty COmpliant DEsign), but the application has not yet been introduced in South Korea. This study introduced the mathematical procedure of UNCODE and calculated the optimal design flood using the annual maximum inflow of hydroelectric dams located in the Bukhan River system and results were compared with that of the existing flood frequency. The parameter uncertainty was considered in the total expected cost function using the Gumbel and the GEV distribution, and the Metropolis-Hastings algorithm was used to sample the parameters. In this study, cost function and damage function were assumed to be a first-order linear function. It was found that the medians of the optimal design flood for 4 Hydroelectric dams, 2 probability distributions, and 2 return periods were calculated to be somewhat larger than the design flood by the existing flood frequency analysis. In the future, it is needed to develop the practical approximated procedure to UNCODE.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.123-123
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• 2012

일강수량은 수공구조물 설계 및 수자원계획을 수립하기 위한 입력 자료로 이용된다. 일반적으로 수자원계획은 장기적인 목적을 가지고 수행되어지며, 장기간의 일강수량 자료를 필요로 한다. 하지만 장기간의 일강수량 자료의 획득의 어려움으로 단기간의 일강수량자료를 이용하여 모의한 장기간 강수자료를 이용하게 된다. 이처럼 수자원계획의 수립에 있어서 일강수량 모의기법의 성능은 수자원계획의 신뢰성 및 결과에 큰 영향을 준다. 일강수량 모의기법은 국내외적으로 매우 활발하게 이루어지고 있으며, 수자원계획 및 수공구조물 설계 외에도 매우 다양한 목적으로 활용되어 지고 있다. 일강수량을 모의기법 중 강수계열의 단기간의 기억(memory)을 활용한 Markov Chain 모형이 가장 일반적이지만, 기존 Markov Chain 모형을 통한 일강수량 모의는 극치강수량을 재현하기 어렵다는 문제점이 있다. 또한, 일강수량 모의 기법의 목적인 수자원계획 및 수공구조물 설계 등의 입력자료로 활용되어지기 위해서는 모의 결과가 유역내 지점별 공간 상관성을 재현함으로써 모형의 우수성과 자료결과의 신뢰성을 확보할 수 있어야 하겠다. 이러한 점에서 본 연구에서는 내삽에서 우수한 재현능력을 갖는 핵 밀도함수와 극치강수량 재현에 유리한 GPD분포의 특징을 함께 고려할 수 있는 불연속 Kernel-Pareto Distribution 기반에 공간상관성 재현 알고리즘을 결합한 일강수량모의기법을 개발하였다. 한강유역의 18개 강수지점에 대해서 기존 Gamma분포를 사용한 Markov Chain 모형과 본 연구에서 제안한 방법을 적용하여 모형을 평가해 보고자 한다. Gamma 분포기반 Markov Chain 모형의 경우 일강수량 모의 시 1차모멘트인 평균과 2-3차 모멘트 모두 효과적으로 재현하지 못하는 문제점이 나타났다. 그러나 본 연구에서 적용한 다지점 불연속 Kernel-Pareto 분포 모형은 강수계열의 평균적인 특성뿐만 아니라 표준편차 및 왜곡도의 경우에도 관측치의 통계특성을 매우 효과적으로 재현하며, 100년빈도 강수량 모의결과 기존 모의모형의 문제점을 보완할 수 있는 개선된 결과를 보여주었다. 본 연구에서 제시한 방법론은 유역내의 공간상관성을 재현하며, 평균 및 중간값 등 낮은 차수의 모멘트 등 일강수량 분포특성을 더욱 효과적으로 모의할 수 장점을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1121-1124
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• 2008

저수분석(low flow analysis)은 수자원공학에서 중요한 분야 중 하나이며, 특히 저수량 빈도분석(low flow frequency analysis)의 결과는 저수(貯水)용량의 설계, 물 수급계획, 오염원의 배치 및 관개와 생태계의 보존을 위한 수량과 수질의 관리에 중요하게 사용된다. 그러므로 본 연구에서는 저수량 빈도분석을 위한 점빈도분석을 수행하였으며, 특히 빈도분석에 있어서의 불확실성을 탐색하기 위하여 Bayesian 방법을 적용하고 그 결과를 기존에 사용되던 불확실성 탐색방법과 비교하였다. 본 논문의 I편에서는 Bayesian 방법 중 사전분포(prior distribution)와 우도함수(likelihood function)의 복잡성에 상관없이 계산이 가능한 Bayesian MCMC(Bayesian Markov Chain Monte Carlo) 방법과 Metropolis-Hastings 알고리즘을 사용하기 위한 여러과정의 이론적 배경과 Bayesian 방법에서 가장 중요한 요소인 사전분포를 구축하고 이를 비교 및 평가하였다. 고려된 사전분포는 자료에 기반하지 않은 사전분포와 자료에 기반한 사전분포로써 두 사전분포를 이용하여 Metropolis-Hastings 알고리즘을 수행하고 그 결과를 비교하여 저수량 빈도분석에 합리적인 사전분포를 선정하였다. 또한 알고리즘의 수행과정에서 필요한 제안분포(proposal distribution)를 적용하여 그에 따른 알고리즘의 효율성을 채택률(acceptance rate)을 산정하여 검증해 보았다. 사전분포의 분석 결과, 자료에 기반한 사전분포가 자료에 기반하지 않은 사전분포보다 정확성 및 불확실성의 표현에 있어서 우수한 결과를 제시하는 것을 확인할 수 있었고, 채택률을 이용한 알고리즘의 효용성 역시 기존 연구자들이 제시하였던 만족스러운 범위를 가지는 것을 알 수 있었다. 최종적으로 선정된 사전분포는 본 연구의 II편에서 Bayesian MCMC 방법의 사전분포로 이용되었으며, 그 결과를 기존 불확실성의 추정방법의 하나인 2차 근사식을 이용한 최우추정(maximum likelihood estimation)방법의 결과와 비교하였다.