• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.382-382
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• 2023

기존의 GRM(Grid based rainfall-Runoff Model)에서는 강우-유출 사상에 대한 유출 모의를 주요 대상으로 하였다. 본 연구에서는 GRM 모형에서 연속형 모의가 가능하도록 차단, 증발산, 융설을 모의할 수 있는 모듈을 개발하였다. 차단은 LAI의 연최댓값과 해당월의 값의 비율을 이용해서 계산하며, 증발산은 Blaney-Criddle, Hamon, Hargreaves, Priestly-Taylor 방법을 적용하였다. 융설은 Anderson에 의해서 제안된 방법을 적용하였다. 연속형 모의를 위한 모델 매개변수 설정 인터페이스를 추가하였으며, 기온, 일사량, 일조시간 등의 기상자료를 입력할 수 있게 하고, 계산된 각 수문성분을 출력할 수 있도록 GRM 모형의 입력과 출력 모듈을 개선하였다. 충주댐 유역을 대상으로 개선된 모형을 적용하였다. 공간자료의 해상도는 500m × 500m로 구축하였으며, 수문학적 지형정보와 토양도, 토지피복도를 구축하였다. 기상자료를 강수량, 일최고 기온, 일최저 기온, 일조시간, 일사량을 적용하였다. 증발산은 Hargreaves 방법을 이용하여 모의하였다. 모의 기간은 2001년 ~ 2018년이며, 이 중 2004년까지의 4년은 모델 warming up 기간으로 하고, 적합도 평가는 2005년 ~ 2018년의 모의결과를 이용하였다. 충주댐 유입량 모의결과를 관측값과 비교하였을 때 Nash-Sutcliffe model efficiency coefficient(NSE) 0.84, 상관계수 0.92, 총용적 오차는 0.26%를 나타내어 관측유입량을 잘 재현하였다. 그러므로 본 연구에서 개발된 차단, 증발산, 융설 모의 기법은 적절히 구현된 것으로 판단되며, GRM을 이용한 연속형 모의가 가능한 것으로 나타났다. 향후 연구에서는 좀 더 다양한 유역에 대해 GRM을 이용한 연속형 유출모의 결과를 평가할 필요가 있다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.20 no.5
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• pp.99-111
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• 2002

전산기술의 발달에 힘입어 근래에 모의실험을 이용한 연속교통류의 미시적 분석이 활발히 수행되고 있고 다양한 모의실험 전산모형이 소개되고 있다. 미시적 연속교통류 전산모의실험은 차량추종모형과 차로변경모형을 적용하여 다양한 운전자들의 차량운행행태를 모사하여 분석하는 실험이다. 전산모형은 난수를 토대로 차량의 자유속도와 초기 발생 차로를 배정하기 때문에 낮은 자유속도를 할당받은 차량이 높은 속도의 차로(예:1차로)로 발생되는 경우가 발생한다. 많은 모의실험모형이 사용하고 있는 차로변경의 가정이 "운전자는 자신이 원하는 속도(자유속도)를 유지한다"는 것이며 그러한 가정만의 적용으로 인해 현실적이지 않은 차로 이용률이 결과되고, 따라서 전산모형을 통한 교통류 흐름분석에 문제를 제공하고 있다. 본 논문에서는 미국 도로국에서 20여년 동안 개발되고 수정되어왔으며 현재 실용적으로 가장 많이 사용되고 있는 Freeway Simulation(FRESIM) 전산모형이 내재한 차로변경모형을 토대로 고속도로 기본구간에서의 선택적 차로변경모형을 제시한다. 제시된 모형에서는 (1)저속의 선행차량이 고속의 후행차량에게 차로를 양보하는 가정이 새롭게 추가되고 (2)FRESIM모형에서 사용하는 상수값을 국내 현장조사를 통하여 도출된 분포식을 통한 값으로 대체하였다. 수집된 자료분석결과 연속 교통류에서의 15% 차두시간은 1.34초이며 차로변경시간은 평균 2.22초인 F분포를 따르고, 자유속도는 정규분포를 따르는 것으로 결과되었다. 모의실험결과 무작위난수를 토대로 배정된 차로로 생성된 차량들이 새롭게 제시된 차로변경모형의 적용으로 현장 차로이용률을 95% 신뢰수준에서 모사하는 것으로 분석되었다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.44 no.1
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• pp.51-64
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• 2011

The objective of this study is to develop a continuous rainfall-runoff model for flood prediction on a large-scale basin. For this study, the hourly surface runoff estimation method based on the variable retention parameter and runoff curve number is developed. This model is composed that the soil moisture to continuous rainfall can be simulated with applying the hydrologic components to the continuous equation for soil moisture. The runoff can be simulated by linking the hydrologic components with the storage function model continuously. The runoff simulation to large basins can be performed by using channel storage function model. Nakdong river basin is selected as the study area. The model accuracy is evaluated at the 8 measurement sites during flood season in 2006 (calibration period) and 2007~2008 (verification period). The calibrated model simulations are well fitted to the observations. Nash and Sutcliffe model efficiencies in the calibration and verification periods exist in the range of 0.81 to 0.95 and 0.70 to 0.94, respectively. The behavior of soil moisture depending on the rainfall and the annual loadings of simulated hydrologic components are rational. From this results, continuous rainfall-runoff model developed in this study can be used to predict the discharge on large basins.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.231-235
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• 2009

본 연구에서는 홍수예보를 위한 사상형 모형인 저류함수모형 적용시 문제점을 개선하기 위해 기존의 저류함수 모형에 자유수와 장력수의 2개 영역으로 구성된 토양수분모의 컴포넌트를 결합하여 지표유출, 중간유출, 기저유출의 유출수문성분에 대한 연속적인 모의가 가능하도록 하였으며 실시간 홍수예측을 위해 다수의 유량 관측지점과의 실시간 오차 보정이 가능하도록 앙상블 칼만 필터링 기법을 도입하였다. 개발된 모형의 적용성을 평가하기 위해 낙동강 권역을 대상유역으로 선정하였으며 시단위 강우자료, 기상자료, 유량자료를 비롯하여 GIS를 기반의 지형자료를 구축하였다. 연속형 저류함수형의 매개변수 추정결과 주요지점의 관측유량에 대해 높은 적합도를 보였으며 1시간 선행시간의 홍수량 예측결과에서도 높은 정확도를 보이는 것으로 나타났다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.12 no.2
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• pp.491-503
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• 1999

시계열자료에는 흔히 대부분의 자료에서 벗어나는 이상치들이 포함되어 있는데, 이러한 자료는 관측치들 사이의 종속구조로 인해 분석과정에 영향을 끼칠 수 있고, 특히 연속시점에서 발생하는 경우에 그 영향이 매우 심각할 수 있다. 본 논문에서는 연속이상치(PO)가 Winters 계절지수모형의 분석과정에 미치는 영향을 유도하고, 예측 평균제곱오차(MSFE)를 구하여 연속이상치가 예측에 미치는 영향을 제시하였다. 또한, 실제자료를 이용하여 연속이상치의 영향을 실증적으로 분석하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.25 no.1
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• pp.155-167
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• 2014

This study uses a continuous autoregressive (CAR) model to analyze daily average temperature in six Korean metropolitan cities. Data period is Jan. 1, 1954 to Dec. 31, 2010 covering 57 years. Using a relative long time series reveals that the linear time trend components are all statistically significant in the six cities, which was not shown in previous studies. Particularly the plus sign of its coefficient implies the effect on Korea of the global warming. Unit-root test results are that the temperature time series are stationary without unit-root. It turns out that CAR(3) is suitable for stochastic component of the daily temperature. Since developing suitable continuous stochastic model of the underlying weather related variables is crucial in pricing the weather derivatives, the results in this study will likely prove useful in further future studies on pricing weather derivatives.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.25 no.1
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• pp.19-26
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• 2014

In this paper, we propose a polychotomous regression model when independent variables include both categorical and numerical variables. For categorical independent variables, we use direct sums, and tensor product splines are used for continuous independent variables. We use BIC for varible selections criterior. We implemented the algorithm and apply the algorithm to real data. The use of direct sums and tensor products outperformed the usual multinomial logistic regression model.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06c
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• pp.99-102
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• 1998

본 연구에서는 연속음 인식과 합성을 위한 경계강도 예측 모델을 제안한다. 운율 경계 강도는 음성 합성에서는 운율구 사이의 휴지기의 길이 조절로 합성음의 자연도에 기여를 하고 연속음 인식에서는 인식과정에서 나타나는 후보문장의 선별 과정에 특징변수가 되어 인식률 향상에 큰 역할을 한다. 음성학적으로 발화된 문장은 큰 경계 단위로 볼 때 운율구 형태로 이루어졌다고 볼 수 있으며 구의 경계는 문장의 문법적인 특징과 관련을 지을 수 있게 된다. 본 논문에서는 운율 경계 강도 수준을 4로 하고 문법적인 특징으로는 트리구조 방법으로 결정된 오른쪽 가지의 수식의 깊이(rd)와 link grammar방법으로 결정된 음절수(syl), 연결거리(torig)를 bigram 모형과 결합하여 운율적 경계 강도를 예측한다. 예측 모형으로는 다중 회귀 모형과 Marcov 모형을 제안한다. 이들 모형으로 낭독체 200 문장에 대해 실험한 결과 76%로 경계 강도를 예측할 수 있었다.

• Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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• v.57 no.3
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• pp.41-54
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• 2015

시간-면적 기법을 이용해 유역의 수문과정을 묘사하는 분산형 (distributed) 연속 (continuous) 강우유출모형인 HYSTAR의 거동특성과 주요 매개변수에 대한 민감도를 분석하였다. 유역의 수문조건에 따른 모형거동의 변화를 분석하기 위해 연속되는 4개의 개별 강우사상에 대한 민감도를 조사하고 비교하였다. 또한, 매개변수의 상호작용이 민감도 분석결과에 미치는 영향을 파악하기 위해 두 가지 서로 다른 기법 (one-factor-at-a-time 과 all-factor-at-a-time 방법)을 이용하여 산정된 민감도를 비교하였다. 분석결과, 모형의 직접유출량, 첨두유량 및 도달시간 모의결과는 유출곡선번호 (curve number)에 가장 민감하게 반응하는 것으로 나타났으며, 토양의 깊이, van Genuchten 식의 매개변수, 작물계수에 큰 영향을 받았다. 한편, 모의된 기저유출량은 토양의 깊이를 비롯하여 van Genuchten 식의 매개변수, 작물계수 (crop coefficient), 이방성계수 (anisotropic coefficient), 유출곡선번호의 변화에 민감하였다. 매개변수에 대한 민감도는 분석에 이용된 강우사상에 따라 다르게 나타났으며, 유역의 토양수분조건에 따라 다르게 거동하는 모형의 중요한 특성을 잘 반영하였다. 두 가지 서로 다른 기법을 이용한 민감도 분석결과는 모의된 직접유출량 및 기저유출량의 변화가 매개변수의 상호작용에 의해 제한될 수 있음을 보여 주었다. 본 연구는 HYSTAR 모형의 매개변수에 대한 민감도 분석을 통해서 해당 모형의 거동을 정량적으로 보여주었고, 이를 통해 모형의 건전성 (soundness)을 입증할 수 있는 하나의 근거를 제시하였다. 본 연구결과는 향후 HYSTAR 모형을 이용한 수문분석 시 보정을 위한 매개변수 선정에 활용될 수 있을 것으로 사료된다. 또한, 본 연구결과에서 나타난 민감도의 수문조건 (또는 선정된 강우사상)에 대한 의존성은 연속유출 모형의 민감도 분석을 위한 강우 사상 선정 및 민감도 분석결과의 해석에 유용한 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.42 no.11
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• pp.963-972
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• 2009

The objective of this study is to evaluate an application of stochastic continuous storage function model with ensemble Kalman filter technique. The case study is performed at the upstream basin of Jibo streamflow gauge including Andong and Imha dam. Test period is for the rainy season during 2006 and 2007. Long term runoff analysis is feasible in the case of using deterministic model. Ensemble members for input data and parameters are generated using Monte Carlo simulation for the purpose of applying ensemble Kalman filter technique. The cumulative absolute errors of stochastic model to the deterministic one are improved for the amount of 17.5 %, 18.3 % and more than 40.0 % for Andong dam, Imha dam and Jibo station, respectively. The results indicate that the stochastic model improves the accuracy of the simulated discharge considerably.