• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2010.05a
• /
• pp.1410-1414
• /
• 2010

최근 들어 가뭄과 국지성 호우 등의 기상이변이 지속적으로 발생하고 있으며, 이는 국민 삶의 발전과 향상에 밀접한 관계가 있는 것으로 전세계적으로 이에 대한 관심이 증가하고 있는 추세이다. 특히 댐의 효율적 관리와 안정적인 운영은 홍수피해 방지, 안정적인 용수공급과 같은 국민 생활과 밀접한 관계를 가지고 있어 수자원의 효율적인 운영과 이용은 장기적인 관점을 통하여 수립해야 한다. 이와 같이 댐 유입량의 예측은 유출모형의 목적 중 중요한 부분으로 확정론적 모형이 시 혹은 일유량과 같은 매우 짧은 시간의 유출을 예측하는데 주로 사용되지만 이는 매개변수의 추정이 불가능하거나 실제유역에서의 측정이 불가능 할 경우에는 모형적용에 한계가 있다. 이에 반해 추계학적 모형에 의한 유출예측은 장기간의 유출을 과거자료의 통계학적 특성변수를 매개변수로 하여 예측하는 방법으로 모형의 적용에 필요한 매개변수가 적어 그 적용성이 간편한 장점이 있다. 본 연구에서는 계절형 ARIMA모형을 적용하여 과거자료의 적용범위, 매개변수의 산정, 적합성 판정에 대하여 판단하고, 이 모형이 월유입량의 예측에 적합한지를 검토하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.30 no.4
• /
• pp.579-590
• /
• 2017

The multivariate empirical distribution function could be defined when its distribution function can be estimated. It is known that bivariate empirical distribution functions could be visualized by using Step plot and Quantile plot. In this paper, the multivariate empirical distribution plot is proposed to represent the multivariate empirical distribution function on the unit square. Based on many kinds of empirical distribution plots corresponding to various multivariate normal distributions and other specific distributions, it is found that the empirical distribution plot also depends sensitively on its distribution function and correlation coefficients. Hence, we could suggest five goodness-of-fit test statistics. These critical values are obtained by Monte Carlo simulation. We explore that these critical values are not much different from those in text books. Therefore, we may conclude that the proposed test statistics in this work would be used with known critical values with ease.

• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.31 no.6
• /
• pp.733-749
• /
• 2018

Sample selection arises as a result of the partial observability of the outcome of interest in a study. Heckman introduced a sample selection model to analyze such data and proposed a full maximum likelihood estimation method under the assumption of normality. Recently sample selection models for binomial and Poisson response variables have been proposed. Based on the theory of symmetry-modulated distribution, we extend these to a model for overdispersed count data. This type of data with no sample selection is often modeled using negative binomial distribution. Hence we propose a sample selection model for overdispersed count data using the negative binomial distribution. A real data application is employed. Simulation studies reveal that our estimation method based on profile log-likelihood is stable.

• The Korean Journal of Financial Management
• /
• v.23 no.1
• /
• pp.49-67
• /
• 2006

This study examines whether won/dollar futures have price discovery function and volatility spillover effect or not, using intraday won/dollar futures prices, volumes, and spot rates for the interval from March 2, 2005 through May 30, 2005. Futures prices and spot rates are non-stationary, but there is the cointegration relationship between two time series. Futures returns, spot returns, and volumes are stationary. Asymmetric effects on volatility in futures returns and spot returns does not exist. Analytical results of mean equations of the BGARCH-EC (bivariate GARCH-error correction) model show that the increase of futures returns raise spot returns after 5 minutes, which implies that futures returns lead spot returns and won/dollar futures have price discovery function. In addition, the long-run equilibrium relationship between the two returns could help forecast spot returns. Analytical results of variance equations indicate that short-run innovations in the futures market positively affect the conditional variances of spot returns, that is, there is the volatility spillover effect in the won/dollar futures market. A dummy variable of volumes does not have an effect on two returns but influences significantly on two conditional variances.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
• /
• v.30 no.2B
• /
• pp.137-147
• /
• 2010

In this study, Chukwooki and modern data were compared using annual maximum rainfall event series. Annual maximum series for specified rainfall duration in modern frequency analysis can not be constructed from Chukwooki data, so the concept of independent rainfall event is introduced to compare Chukwooki and modern data. Annual maximum rainfall event is determined by applying the bivariate exponential distribution and the parameters estimated annually are selected. The results using the annual parameter show that the hydrological meaning of the parameters is related to the variation of annual total rainfall amounts. For the whole independent rainfall events, the total rainfall and the rainfall intensity of Chukwooki data are greater than those of modern data, and rainfall duration of the two periods is similar. However modern annual maximum rainfall events show different characteristics that rainfall duration is much longer, rainfall intensity is similar and the total rainfall is greater than those of Chukwooki period. The increasing trend of rainfall duration and total rainfall of the modern annual rainfall events may be regarded as the one of components of the long-term cycle.

• 한국방재학회:학술대회논문집
• /
• 2010.02a
• /
• pp.59.1-59.1
• /
• 2010

본 연구에서는 기존 댐을 대상으로 강우 유출 모형에 의한 과거의 홍수량 산정방식과 최근의 홍수량 산정방식을 유역 규모별로 비교하여 강우량, 강우의 시간분포, 손실분석, 기저유출 및 단위도의 매개변수 등을 변수로 홍수량 규모에 미치는 영향을 분석하였다. 분석결과 최근 계측자료를 활용하여 홍수량을 산정하는 방법이 과거의 경험식에 의한 방법과 차이를 보여 홍수량이 큰 폭으로 증가하였는데, 홍수량이 증가한 가장 큰 원인은 최근의 기상이변에 의한 강수량의 증가와 단위도의 매개변수 추정방법이 가장 큰 원인으로 분석되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.199-199
• /
• 2023

최근 기후변화의 영향으로 가뭄, 홍수 등 재해의 발생 빈도 및 강도가 증가하고 있다. 미래에는 온실가스 배출량의 증가로 극한 기상현상은 더욱 심화될 전망이다. 이러한 위험에 효율적으로 대비하기 위해 기후변화 시나리오를 고려하여 미래를 전망하는 것은 매우 중요하며, 최근 연구자들은 불확실성을 고려하기 위해 다양한 시나리오를 적용하고 있는 추세이다. 다만, 기후변화 시나리오를 입력자료로 하여 분석을 수행하는 경우, 새로운 기후변화 시나리오가 생성될 때 기존 기후변화 영향 평가는 무의미해지며, 기존 결과의 신뢰도 또한 감소하게 된다. 지금까지 사용된 시나리오 기반 접근법의 한계를 보완하여 시나리오 중립(Scenario Neutral, SN) 접근법이 개발되었고, 이는 다양한 기후변화 시나리오에 대한 시스템의 반응을 평가하는데 유용하다. 본 연구에서는 시나리오 중립 접근법을 활용하여 가뭄 위험도를 분석하였으며, 이를 위해 금강 유역 내 용담댐 유역을 대상으로 분석을 수행하였다. 입력자료로는 용담댐 유역의 1966~2020년 일단위 강수량 자료를 사용하였고, 문헌 조사를 통해 미래 기후변화에 따른 강수량 변화 추이를 파악하였다. 연평균 강수량의 증가와 여름 강수량의 증가를 기준으로 삼아 증가 비율에 따른 노출 공간을 생성했으며, 목표 변화에 따른 교란된 시계열을 도출해냈다. 이후, 각각의 시계열에 대한 이변량 가뭄빈도분석을 수행하여 재현기간을 산정한 뒤, 목표 변화에 따른 위험도를 비교하였다. 그 결과, 연평균 강수량과 여름 강수량이 현재와 유사한 경우 100년 빈도 가뭄이 발생할 확률은 0.84, 연평균 강수량의 증가가 110%, 여름 강수량의 증가가 115%일 경우 100년 빈도 가뭄이 발생할 확률은 0.79이었다. 추후 실제 미래 기후변화 시나리오를 적용하여 기준치에 따른 만족도를 분석한다면, 가뭄 대응에 유용한 의사결정 도구로 활용될 수 있을 것이다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.19 no.1
• /
• pp.163-170
• /
• 2006

The argument concerning the choice of effect measure for epidemiologic data or clinic data has been renewed. But the relationships among effect measures can be confusing if effect measures are expressed by conventional mathematical functions alone. In this article, risk difference(RD), relative risk(RR), and odds ratios(OR) for binary data are presented by radar diagram instead of mathematical functions and the relationships among them are showed using radar diagram. This radar diagram is offered flexible conceptual tool to understand effect measures, DR, RR, and OR for binary data.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2015.05a
• /
• pp.153-153
• /
• 2015

최근 지구온난화와 같은 기후변화로 인한 기상이변으로 홍수, 태풍 등이 빈번히 발생하면서 지면서 그로 인한 피해도 점점 증가하고 있으며, 이러한 기상 이변으로 인한 피해를 최소화 하기 위하여 기후변화가 수문량에 미치는 영향에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그 중, 기후변화로 인한 강수현상의 변화를 분석하기 위한 방법 중 하나로 강수 현상이 주변 기후 요소의 분포에 영향을 받으며, 이를 바탕으로 강수현상에 영향을 미치는 기상인자를 통하여 강수를 분석하는 방법이 있다. 동으로는 태평양을 마주한 아시아 대륙 끝에 위치한 우리나라의 지형적 특성상, 강수 현상에 있어 대륙과 해양의 영향을 모두 받은 위치에 있다. 따라서 우리나라의 강수현상에 영향을 미치는 기상인자를 분석할 경우 대륙에서의 기상변화를 반영한 기상인자와 더불어 태평양에서의 기상변화를 반영한 모든 기상인자를 적용할 필요가 있다고 판단되어 본 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 우리나라 자료기간이 30년 이상인 주요 지점의 강수량 자료를 바탕으로 Empirical Mode Decomposition(EMD)을 이용하여 과거의 기후변화에 따른 강수량 변동성과 경향성에 대하여 분석하고, 이를 다양한 기상인자와의 지연상관관계를 분석함으로써, 기후변화에 따른 우리나라 강수량의 변동이 어느 요소에 민감한지를 판단해 보고, 상관관계가 높은 지연개월 수를 판단하여기상인자를 통한 강수량의 예측 가능성을 제시 하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2022.05a
• /
• pp.200-200
• /
• 2022

본 연구에서는 총 강우량과 강우강도을 고려한 이변수 분석으로 연최대 호우사상을 선별하고, 두 변수를 Copula 함수로 결합하여 최적의 모델조합을 찾는 확률호우사상 산정 방법론을 제시하였다. 국내 69개 관측소의 2020년까지의 관측 자료를 대상으로 1mm 이하의 강우는 제거한 뒤, IETD(Inter-Event Time Definition) 12시간을 기준으로 강우자료를 독립적인 호우사상으로 분리하였다. 호우사상의 여러 특성 중 양의 상관관계를 갖는 총 강우량과 강우강도를 변수로 선택해 이변수 지수분포에 대입하였고, 각 지점의 연최대 호우사상 시계열을 생성하였다. 2변수 지수분포의 매개변수는 전체 기간과 연도별로 나누어 추정해 본 결과 연도별 변동성이 큰 것을 확인해 연도별 추정 방식을 선택하였다. 연최대 강우사상 시계열의 총 강우량과 강우강도는 극한 강우에 적용하는 확률분포형 중 Lognarmal, Gamma, Gumbel, GEV(Generalized Extreme Value), GPD(Generalized Pareto Distribution) 5가지를 사용하여 각각 CDF(Cumulative distribution Function) 값을 추정하였다. 계산된 CDF 값은 3가지 Copula 모형으로 결합해 joint CDF 값을 산출하였다. 총 75개의 모델조합 중 최적 모델을 찾기 위해 CVM(Cramer-von-Mises) 적합도 검정을 시행하였다. CVM의 통계량 Sn 값이 가장 작은 모델조합을 해당 지점의 최적 모델조합으로 선정하였다.