• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.490-494
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• 2008

본 연구에서는 상수도 배수관로의 내 외부적 특성에 따라 개별관로를 정의하는 방법을 연구대상 지역의 배수관로 파손 데이터베이스에 적용하여 비례위험모형을 구축하였다. 연구에 사용된 자료는 연구대상지역의 배수관로의 제원 및 파손시기를 포함하는 관로 파손데이터베이스, 관로매설지역의 급수인구 및 수압범위에 관한 자료를 포함하는 GRID 데이터베이스와 관로매설지역의 토지개발 정도에 관한 자료를 포함한다. 이러한 자료를 이용하여 관로를 순차적 파손경험에 따라 7개의 생존시간군(STG I $\sim$ VII)으로 구분하고 각 생존시간군에 대한 비례위험모형(Model I $\sim$ VII)을 구축하였다. 이러한 모형을 이용하여 관로의 파손횟수가 증가하는 동안 파손에 영향을 미치는 인자의 변화와 그 효과를 파악하였으며, 또한 추정된 공변수의 위험비율을 분석함으로써 관로의 제원 혹은 매설환경, 급수인구 등에 따른 위험률의 상대적인 변화를 분석하였다. 또한 비례 위험모형의 구축과정에서 관로의 파손에 영향을 미치는 공변수의 비례성 가정을 검토하여 시간종속형 공변수를 모형화하였으며, 모형의 이탈잔차(deviance residual)를 분석하여 모형의 적합성을 검토하였다. 본 연구에서 구축된 비례위험모형에 대해 Shoenfeld 잔차를 이용한 스코어 잔차의 변화(score process)를 검토한 결과, Model I 과 Model II 에 대해서는 공변수의 시간종속 효과가 발견되었다. Model I에 대해서는 관로재질과 급수인구의 영향이 시간에 따라 변하며 Model II에서는 급수인구의 영향만이 시간에 따라 변하는 것으로 나타났다. 한편 Model III $\sim$ Model VII 들에 대해서는 공변수의 영향이 시간에 따라 변하지 않는 것으로 나타났다. 각 생존시간군에 대해 관로재질, 토지개발정도, 관로길이 및 급수인구의 변화가 관로의 상대적 누수위험률에 미치는 영향을 상대위험률의 95% 신뢰구간을 고려하여 정량적으로 산정하였고, 시간 종속형 공변수로 모형화된 공변수는 시간에 따른 공변수 영향의 변화를 분석하였다. 순차적 파손사건에 대한 비례위험모형의 구축 결과 생존시간군(STG) I의 기저위험률은 매설 후 대략 450개월까지는 파손 위험률이 '0'에 가까우나 그 이후로 급격히 증가하다가 매설 후 약 700개월에 이르러서는 약간 감소하고 약 850개월 이후에는 다시 급격히 증가한다. STG II의 기저위험률은 첫 번째 파손 후 약 300개월이 되면 위험률이 급격히 증가하는 것으로 나타났다. STG III $\sim$ STG VII의 기저위험률은 이차함수의 형태를 띄며, 특히 STG V, STG VI 및 STG VII의 기저위험률은 욕조형 곡선(bathtub curve)의 형태를 가진다. 각 생존시간군의 기저생존함수의 생존확률 '0.5'에 해당하는 기저중간생존시간에 대한 분석으로부터 파손횟수가 많아질수록 순차적 파손사건 사이의 경과시간은 감소하는 것으로 나타났다. 이러한 기저생존시간에 대한 경향은 관로의 파손횟수가 많아질수록 관로의 일반적은 내구성은 감소하기 때문인 것으로 분석된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.131-131
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• 2011

기후변화로 인한 기상이변 현상이 빈번하게 발생하면서 홍수와 같은 자연재해의 피해규모가 증가하고 있다. 이를 극복하기 위해 최근에는 구조적 대책뿐만 아니라 홍수예측시스템과 같은 비구조적 대책에도 많은 관심과 연구가 이루어지고 있다. 통상 홍수예측을 위해서는 예측강우의 정확도가 중요하게 부각되지만 중규모 이상의 유역에서는 수 시간의 지체시간 효과로 인해 AWS 실황강우만으로도 어느정도 선행시간에 대해서 하천유량예측이 가능하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 기상청 AWS 실황강우를 이용하여 하천유량을 예측할 경우 어느정도 선행시간과 정확도를 확보할 수 있는지에 대해서 분석하고자 한다. 분석을 위한 시단위 강우자료와 기상자료는 각각 AWS와 ASOS 자료를 이용하였다. 또한 하천유량 모의를 위한 강우-유출모형으로는 SURF 모델(Sejong University River Forecast Model)을 이용하였다. 이 모형은 저류함수모형 기반의 연속형 강우-유출모형으로 미래에 대한 유출모의결과의 정확도를 향상시키기 위해 앙상블 칼만필터링 기법을 연계한 모형이다. 그림 1은 충주댐유역에 대해서 2009.7.8~17일(240시간)에 대해서 관측유량 자료동화 전후의 결과를 나타낸 것이다. 현시점을 100, 105, 110, 115시간으로 가정하고 미래기간에 대해서는 관측강우를 0으로 가정했을 때 대략 첨두유량 발생 5시간 전에 예측된 모의유량이 관측유량과 거의 일치함을 확인할 수 있다. 따라서 실황강우와 관측유량 자료동화 기법을 연계할 경우 수 시간의 선행시간에 대해서 유량예측이 가능한 것으로 판단된다.

• Convergence Security Journal
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• v.8 no.2
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• pp.35-40
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• 2008

Software failure time presented in the literature exhibit either constant, monotonic increasing or monotonic decreasing. For data analysis of software reliability model, data scale tools of trend analysis are developed. The methods of trend analysis are arithmetic mean test and Laplace trend test. Trend analysis only offer information of outline content. In this paper, we discuss forecasting failure time case of failure time censoring. The used software failure time data for forecasting failure time is random number of Weibull distribution(shaper parameter 1, scale parameter 0.5), Using this data, we are proposed to ARIMA(AR(1)) and simulation method for forecasting failure time. The practical ARIMA method is presented.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.28 no.2
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• pp.137-149
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• 2015

Flood planning needs to recognize trends for extreme precipitation events. Especially, the r-year return level is a common measure for extreme events. In this paper, we present a nonstationary temporal model for precipitation return levels using a hierarchical Bayesian modeling. For intensity, we model annual maximum daily precipitation measured in Korea with a generalized extreme value (GEV). The temporal dependence among the return levels is incorporated to the model for GEV model parameters and a linear model with autoregressive error terms. We apply the proposed model to precipitation data collected from various stations in Korea from 1973 to 2011.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.35 no.6
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• pp.763-777
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• 2002

The objective of this study is to develop computer simulation model that produces precipitation patterns from stochastic model. The hourly precipitation process consists of the precipitation occurrence and precipitation amounts. In this study, an event cluster model developed by Lee and Lee(2002) is used to describe the occurrence process of events, and the hourly precipitation amounts within each event is described by a nonstationary form of a first-order autoregressive process. The complete stochastic model for hourly precipitation is fitted to historical precipitation data by estimating the model parameters. An analysis of historical and simulated hourly precipitation data for Seoul indicates that the stochastic model preserves many of the features of historical precipitation. The autocorrelation coefficients of the historical and simulated data are nearly identical except for lags more than about 3 hours. The precipitation intensity, duration, marginal distributions, and conditional distributions for event characteristics for the historical and simulated data showed in general good agreement with each other.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.21 no.2
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• pp.17-32
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• 2022

This study explored an approach to estimate a flow-density diagram(FD) on a link in highway traffic environment by utilizing probe vehicles' time headway records. To study empirical flow-density diagram(EFD), the probe vehicles with vision sensors were recruited for collecting driving records for nine months and the vision sensor data pre-processing and GIS-based map matching were implemented. Then, we examined the new EFDs to evaluate validity with reference diagrams which is derived from loop detection traffic data. The probability distributions of time headway and distance headway as well as standard deviation of flow and density were utilized in examination. As a result, it turned out that the main factors for estimation errors are the limited number of probe vehicles and bias of flow status. We finally suggest a method to improve the accuracy of EFD model.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.51 no.12
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• pp.1207-1216
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• 2018

Discharge or water level predictions at tidally affected river reaches are currently still a great challenge in hydrological practices. This research aims to predict water level of the tide dominated site, Jamsu bridge in the Han River downstream. Physics-based hydrodynamic approaches are sometimes not applicable for water level prediction in such a tidal river due to uncertainty sources like rainfall forecasting data. In this study, TensorFlow deep learning framework was used to build a deep neural network based LSTM model and its applications. The LSTM model was trained based on 3 data sets having 10-min temporal resolution: Paldang dam release, Jamsu bridge water level, predicted tidal level for 6 years (2011~2016) and then predict the water level time series given the six lead times: 1, 3, 6, 9, 12, 24 hours. The optimal hyper-parameters of LSTM model were set up as follows: 6 hidden layers number, 0.01 learning rate, 3000 iterations. In addition, we changed the key parameter of LSTM model, sequence length, ranging from 1 to 6 hours to test its affect to prediction results. The LSTM model with the 1 hr sequence length led to the best performing prediction results for the all cases. In particular, it resulted in very accurate prediction: RMSE (0.065 cm) and NSE (0.99) for the 1 hr lead time prediction case. However, as the lead time became longer, the RMSE increased from 0.08 m (1 hr lead time) to 0.28 m (24 hrs lead time) and the NSE decreased from 0.99 (1 hr lead time) to 0.74 (24 hrs lead time), respectively.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.16 no.1
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• pp.111-128
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• 1998

양방향 2차로에서 지체는 교통사고유발이나 운전자에게 심리적부담을 주는 중용한 문제이다. 그 러나 이지체현상중 지체시간산정에 대한 연구는 많지 않다. 본 연구에서는 일반적으로 사용할수 있는 지체시간산정모형(PDEM)을 개발했다. 우선적으로 감가속이 일어나지 않은 곡선부에 적용할 수 있는 모 형을 고려했다. 검증은 기존에 제시되었던 Morrall 모형, TWOPAS모형과 비교하여 개선한 효과를 제시 하는 방법과 모형의 변수들을 변화시킬 때 모형의 값이 합리적으로 변하는지를 살펴보는 민감도분석방 법을 이용했다. 본 연구에서 갤발한 모형에 덧붙여 앞으로 연구해야 할 과제는 감가속과 추월을 고려한 경우의 모형개발과 본 모형에서 계산한 값을 서비스수준지표로 사용하는 방법에 대한 모색이다.

• Bulletin of the Society of Naval Architects of Korea
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• v.30 no.3
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• pp.14-22
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• 1993

본 연구과제는 개념(Idea)이 간단하고 수행방법이 단순함에도 불구하고 과제 수행에 약 2년이 라는 오랜 기간이 소요되었다. 왜냐하면 오랜시간에 걸쳐 여러번 모형선의 변형도를 측정하여야 되었기 때문이다. 그러나 본 연구과제는 극히 성공적으로 수행 완료되었다. 향후 본 연구과제 수행을 통하여 개발된 방법을 될수록 많은 모형선 제작에 적응할 예정이며 이로 인하여 다음과 같은 중요한 파급 효과를 기대할 수 있다. 첫째, 모형선 제작비의 대폭 절감으로 모형시험 경 비를 크게 감소시킬 수 있다. 둘째, 모형시험 시간을 크게 단축시킬 수 있기 때문에 설계실을 신속히 지원해 줄 수 있을 뿐만 아니라 주어진 시간내에 더 많은 연구업무를 수행할 수 있다. 이것은 무형의 효과이나 실제적으로 모형시험 경비의 절감 효과보다도 더 중요한 것이라고 생 각한다. 본 연구과제의 개념은 극히 간단한 것이지만 세계 최초의 발상 및 시도이며 성공적으로 연구 업무가 수행되어 전세계에 현존하는 어떠한 모형선 제작 방법보다도 우수한 방법이 개발 되었다고 자부하는 바이다. 본 연구를 통하여 개발된 모형선 제작 방법은 현재 특허 신청중에 있다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.132-135
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• 2001

마이크로셀 시스템에서 트래픽(통화량) 성능은 가입자(사용자)들의 이동성에 민감한 영향을 받는다. 셀 내 체류시간 및 채널점유시간은 이동 속도 및 방향의 추계적인 변화에 의하여 특성지어진다. 셀 내 체류시간은 채널점유시간과 같은 통화량 성능을 분석하는데 기초적으로 이용되는 중요한 정보를 제공한다. 차세대 이동통신 네크워크로 진화해 가는 과정에서 증가하는 사용자들의 접속요청을 수용하고 주파수 효용도를 높이기 위하여 셀의 크기는 매우 작아진다. 셀의 크기가 작아질수록 통화량 성능은 사용자들, 특히 보행자들의 가변적인 이동성에 더욱더 영향을 받게된다. 단순화된 모형을 이용한 기존연구는 제2세대 이동통신에서는 수용할만한 정확성을 보였으나, 통화량 분포의 변화가 시간적으로 크고, 보행자의 이동성에 영향을 많이 받는 picocell (피코셀)의 특성을 적절히 반영하지 못하여 성능분석의 정확성을 기대하기 어렵다. 보행자의 가변적인 이동성을 수리적으로 분석하기 '위하여 랜덤 웍 (random-walk)모형을 적용하여 기존의 연구보다 개선시킨 확률모형을 제안한다. 제안된 모형으로 추계적 상관관계가 있는 보행자 이동성의 가변적 특성을 분석할 수 있다. 주요 통화량 성능지표를 제안된 모형으로 분석하였다.