• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.43 no.4
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• pp.337-351
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• 2010

There is a growing dissatisfaction with use of conventional statistical methods for the prediction of extreme events. Conventional methodology for modeling extreme event consists of adopting an asymptotic model to describe stochastic variation. However asymptotically motivated models remain the centerpiece of our modeling strategy, since without such an asymptotic basis, models have no rational for extrapolation beyond the level of observed data. Also, this asymptotic models ignored or overestimate the uncertainty and finally decrease the reliability of uncertainty. Therefore this article provide the research example of the extreme rainfall event and the methodology to reduce the uncertainty. In this study, the Bayesian MCMC (Bayesian Markov Chain Monte Carlo) and the MLE (Maximum Likelihood Estimation) methods using a quadratic approximation are applied to perform the at-site rainfall frequency analysis. Especially, the GEV distribution and Gumbel distribution which frequently used distribution in the fields of rainfall frequency distribution are used and compared. Also, the results of two distribution are analyzed and compared in the aspect of uncertainty.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.1859-1863
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• 2007

본 연구에서는 팔당댐 지점을 중심으로 상류에 위치하고 있는 소양강, 충주 다목적댐 운영에 따른 빈도홍수량의 변화를 분석하고자 하였다. 이를 연구하기 위해서는 우선 댐운영 전후의 홍수량 자료를 획득하는 것이 무엇보다 중요하다. 즉, 홍수량 산정에 있어 댐의 유무, 댐운영을 모두 고려하여 유출량을 합리적으로 산정하는 것이 관건이 된다. 실제로 단기 강우-유출모형에 의해 홍수량을 산정하여야 하나, 계산의 어려움과 유역의 비선형으로 인해 그 결과를 증명하기도 매우 어려운 현실이다. 다시 말해, 댐운영 전후의 유출량 비교는 물론 빈도홍수량의 비교연구가 진행되기 힘든 실정이다. 따라서 상대적으로 유역면적이 클수록 일유량과 첨두유량의 관계가 비교적 일정한 경향을 보인다는 점에 착안하여, 장기유출모형인 SWAT-K 모형을 이용하여 먼저 일유량을 모의하였다. 모의된 일유량과 첨두유량과의 상관관계로 댐운영 전후에 따른 빈도홍수량의 변화특성를 파악하고자 하였다. 홍수빈도분석을 위해 사용된 분포는 Extreme Type I이며, 매개변수 추정은 L-moment 방법을 이용하였다. 본 연구방법은 유역면적이 상대적으로 넓은 지역에서 댐운영에 따른 빈도홍수량의 변화를 파악할 수 있는 새로운 시도라고 할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.274-274
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• 2016

일반적으로 수공구조물의 설계지점은 홍수량 자료가 없는 경우가 대부분이다. 이러한 미계측유역의 홍수빈도를 추정하기 위한 여러방법들 중 지수홍수법을 이용한 지역홍수빈도분석을 본 연구에서 수행하였다. 특히, 지수홍수법의 주요인자 중 하나인 평균홍수량의 지역화를 위한 방법으로 홍수량과 유역면적과의 관계가 멱함수 법칙(power law)을 따른다는 가정에 따른 경험관계를 도출하였다. 보다 세밀한 분석을 위해 대상유역 전체를 하나의 그룹, 공간 근접성에 따른 추가적인 세부적인 그룹으로 분류하여 각각의 결과를 분석하였다. 연구결과에 의하면, 미계측 지점의 홍수량 추정시에는 인근의 계측지역 즉, 직상하류 유역의 비유량의 관계를 사용하는 것이 타당할 것으로 판단된다. 또한 미계측 유역에 대한 홍수빈도를 추론하기 위해서는 지역홍수빈도해석 자체도 중요하지만, 지역의 세밀한 구분과 그에 따른 지역화 경험관계 개발이 중요함을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.763-766
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• 2005

정보검색 시스템에서 긴 문장으로 질의가 들어올 경우 질의문의 길이와 시스템이 정답이라고 판단한 문서에서 질의문을 분석하여 추출한 질의어들이 출현한 빈도수를 가중치로 준다면 좀더 정확한 결과를 보일 수 있을 것이라 가정하였다. 즉 벡터 모델을 이용하여 문서와 질의와의 유사도를 계산하고 여기에 질의문의 길이에 대한 가중치와 유사도를 이용하여 얻은 결과 문서에서 질의문을 분석하여 얻은 질의 용어들의 출현 빈도에 대한 가중치를 적용하는 방법을 제안하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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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.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.26 no.1
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• pp.89-99
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• 2015

The World Economic Forum and the Korean Ministry of Knowledge Economy have selected big data as one of the top 10 in core information technology. The key of big data is to analyze effectively the properties that do have data. Clustering analysis method of big data techniques is a method of assigning a set of objects into the clusters so that the objects in the same cluster are more similar to each other clusters. Similarity measures being used in the cluster analysis may be classified into various types depending on the nature of the data. In this paper, we studied upper and lower bounds for binary similarity measures with negative matches such as Russel and Rao measure, simple matching measure by Sokal and Michener, Rogers and Tanimoto measure, Sokal and Sneath measure, Hamann measure, and Baroni-Urbani and Buser mesures I, II. And the comparative studies with these measures were shown by real data and simulated experiment.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.14 no.2
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• pp.751-758
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• 2013

In order to estimate risk of diabetes by analyzing dietary patterns, we examined prevalence of diabetes and impaired fasting glucose among Korean adults who are similar in food frequency to diabetes and impaired fasting glucose. The mean of food frequency of diabetes and impaired fasting glucose was calculated for analyzing the prevalence using the food frequency data from 2007, 2008 and 2009 Korea National Health and Nutrition Examination Survey(KNHANES). Also the most frequent food was estimated for each group by using the mean difference of food frequency. As the results shows that the similar food frequency groups have significant prevalence rate, we expect that this study will contribute to the relations between dietary intakes and prevalence of diabetes.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1448-1452
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• 2010

최근 기상변동성 증가 및 기후변화 영향으로 수문순환과정이 과거와는 다른 양상으로 전개되고 있으며 전반적으로 극치사상의 빈도 및 강도의 증가현상이 지배적이다. 이러한 영향을 정량적으로 검토하기 위해서 경향성분석 방법 등이 도입되어 극치수문사상의 변동경향을 평가하는데 이용되고 있다. 대표적인 방법으로 선형회귀분석, Mann-Kendall 경향성 분석 등이 있으나 기본적인 가정(assumption)의 제약으로 극치수문자료 계열의 특성을 효과적으로 분석하는데 무리가 있다. 대표적이고 일반적으로 적용되는 선형회귀분석의 경우 자료가 정규분포(normal distribution)의 특성을 가질 때 유효한 방법으로서 극치수문자료와 같이 Heavy Tail를 가지는 분포특성을 표현하는 데는 무리가 따른다. 이밖에도 기존 선형회귀분석을 극치수문자료에 적용할 경우 추정된 결과를 수자원설계의 관심사항인 빈도해석 등에 직접적으로 연계시켜 해석할 수 없는 단점이 있다. 이는 자료계열의 분포특성을 정규분포로 가정하기 때문에 발생하는 문제로서 극치수문자료계열의 분포 특성을 반영할 수 있는 방법론의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 점을 개선하기 위해서 극치분포(extreme distribution)를 선형회귀분석에 적용하는 비정상성빈도해석(nonstationary frequency analysis) 방법론의 개념을 제시하고자 한다. 비정상성빈도해석을 위해서 Bayesian 기법이 도입되며 Bayesian 기법의 특성상 관련변수들이 사후분포(posterior distribution)로 귀결되기 때문에 경향성에 대한 정량적이고 확률적인 분석이 가능한 장점이 있다. 본 연구를 통해 개발된 방법론은 국내외 주요 강수지점에 대해서 적용되며 경향성, 분포특성, 빈도별 강수량에 대한 체계적인 분석이 이루어진다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1775-1779
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• 2010

최근의 지구온난화에 따른 기후변화로 인하여 홍수와 가뭄과 같은 극한 사상의 발생 빈도가 증가하고 있는 추세이다. 특히, 가뭄은 장기간에 걸쳐 피해를 유발시키는 대표적인 자연재해 중의 하나이다. 따라서 본 연구에서는 가뭄의 크기와 정도를 정량화 할 수 있는 가뭄빈도해석을 수행하였다. 가뭄빈도해석을 위하여 우리나라의 61개 지점을 대상으로 EDI 가뭄지수를 산정하였다. 일별로 산정된 EDI 지수를 이용하여 연도별로 최저값을 추출하였다. 추출된 EDI 자료를 이용하여 빈도해석을 수행하였다. 빈도해석은 복합 확률 분포형 등의 장점을 갖고 있는 경계핵밀도함수를 이용하여 수행하였다. 분석 결과에서 재현기간 5년 내지 10년에서 극단적으로 건조함을 나타내는 가뭄지수인 -2.0 이하의 값을 갖는 것으로 나타났다. 따라서 가뭄은 평균적으로 재현기간 5년에서 10년 사이에 반복적으로 발생할 수 있다. 그러므로 가뭄에 대한 지속적인 모니터링 시스템의 구축과 가뭄피해를 최소화 할 수 있도록 해야 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.1132-1136
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• 2004

본 논문은 지금까지의 지점빈도해석의 약점을 보완하기 위하여 지역화의 개념을 사용한 지역빈도해석의 방법에 관한 연구이다. 지점빈도해석은 수문자료의 관측기간이 짧은 경우 정확도에 문제를 발생시킬 수 있으므로, 지점 내 충분한 수의 자료 확보가 선행되어야 한다. 반면 지역빈도해석의 경우 우리나라와 같이 자료의 수가 부족한 경우에도 효율적이고 안정적인 확률수문량을 산정할 수 있다. 본 연구에서는 한강유역의 강우자료 선별을 통해 신뢰성 있는 자료를 구축한 훈, L-모멘트기법과 Netmax법을 사용한 지역빈도해석을 각각 실시하여 기존의 방법으로 산정한 수문량과 비교${\cdot}$분석하였다. 지역빈도해석의 결과 남한강 유역은 이질성 척도가 큰 것으로 판명되어 남한강 유역의 경우 지역적인 세분화가 필요한 것으로 나타났다. Netmax를 이용하여 산정된 수문량은 L-모멘트법과 지점빈도해석 그리고 확률강우량도에 의해 산정된 값에 비하여 과소추정 되었다 지역적 특수성을 고려하지 않고 형성된 네트워크는 지역적으로 세분화가 필요한 지역에 대하여서 좋지 않은 결과를 보여주는 것으로 나타났다.