• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.15 no.11
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• pp.955-961
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• 1990

Test statistics are obtained for detection of weak signals in signal-dependent noise using rank statistics. A generalized model is used in this paper in order to consider non-additivenoise as well as purely-additive noise. Locally optimum rank detectors for the model are shown to have similarity to locally optimum detectors and to be generalizations of these for the purely-additive noise model. A similar result is obtained for multi-input cases.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1998.07b
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• pp.429-432
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• 1998

This paper present a generalized observer and its existence condition. The observer can be estimated the states of system even if an external noise is added to the system's output. From a numerical example, we show that the proposed observer does not affected by a step or a sinusoidal noise.

• Journal of Power System Engineering
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• v.3 no.1
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• pp.55-59
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• 1999

Generally, T.G(Tacho-generator, Tachometer) sensor is used widely for sensing the angular velocity in rotary machine. By limitation of T.G sensor's structure, the sensed angular velocity include a periodic noise, and the noise is called "ripple" as an electrical term. To reduce the effecting of the ripple, many kinds of filters are designed and installed, but there is necessary a trade off between response time and adapted frequency band. In this paper, we propose a generalized observer to estimate an angular velocity from the output signal of T.G sensor. The generalized observer is proposed firstly for continue systems, and it is applied to DC servo motor with T.G sensor. For simulation, we measure T.G signals at 60, 400, 570 rpm respectively, and analysis those to obtain the resonance frequency of ripple by FFT method. To verify the effectiveness of the proposed algorithm, we compare the results with those of a RC low frequency band filter.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.12 no.2E
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• pp.19-26
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• 1993

이 논문에서는 가산성 잡음과 신호 의존성 잡음이 바라는 신호와 섞일 때, 약한 복합신호를 검파하는 국소 최적 검파기의 검정 통계량을 얻었다. 순가산성 잡음 분만 아니라 비가산성 잡음도 고려하기 위하여 일반화된 관측 모델을 사용하였다. 알려진 신호, 확률 신호, 그리고 신호 의존성 잡음 성분의 상대적인 크기의 모든 경우에 대하여 국소 최적 검정통계량을 얻었다. 또한, 국소 최적 검파기의 얼개를 그림으로 나타냈다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.25 no.2
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• pp.351-362
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• 2012

Weather generators are statistical tools to produce synthetic sequences of daily weather variables. We propose the multisite weather generators with a spatio-temporal correlation based on hierarchical generalized linear models. We develop a computational algorithm to produce future weather variables that use three different types of green-house gases scenarios. We apply the proposed method to a daily time series of precipitation and average temperature for South Korea.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.27 no.3
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• pp.475-485
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• 2014

A stochastic weather generator based on a generalized linear model (GLM) approach is a commonly used tools to simulate a time series of daily weather. In this paper, we propose a multi-site weather generator with applications to historical data in South Korea. The proposed method extends the approach of Kim et al. (2012) by considering spatial dependence in the model. To reduce this phenomenon, we also incorporate a time series of seasonal mean precipitations of South Korea in the GLM weather generator as a covariate. Spatial dependence was incorporated into the model through a latent Gaussian process. We apply the proposed model to precipitation data provided by 62 stations in Korea from 1973{2011.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.1834-1838
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• 2007

감조하천을 비롯한 주요 하천에서 수자원량의 정량화는 수위-유량관계곡선식 개발로부터 가능한 일이다. 그러나 신뢰성 있는 수위-유량관계곡선식을 개발하는 것은 수문관측의 불확실성과 현장의 열악한 사정 등으로 발생하는 오차들 때문에 어려운 일이다. 조위의 영향을 받는 감조하천은 무 강우에도 수위의 변동이 심한 특성으로 수위와 유량의 관계를 규정하는 것은 일반 하천의 경우보다 난해하다고 할 수 있다. 본 연구는 감조하천의 유출특성 분석에 관한 기초적인 연구로 향후 감조하천 구간에 설계되는 수공구조물의 설계, 혹은 치수목적으로 설계되는 유수지 등의 설계에 이용될 유량자료를 제공하기 위함이다. 유량자료를 생산하기 위해서는 대상 수위관측소지점의 수위-유량관계곡선식으로부터 수위-수문곡선을 유량-수문곡선으로 환산하여야 한다. 이렇듯 유량자료는 곡선식의 정밀도에 전적으로 좌우되기 때문에 신뢰성 있는 곡선식 개발은 중요한 일이다. 본 연구에서는 감조하천에서의 유량자료 생산과 유출 특성을 분석하고자, 만경강 수계에 위치하는 목천 지점을 대상유역으로 선정하였다. 2006년 저 평수기 및 홍수기에 걸쳐 유량측정을 실시하여 다수의 유량측정성과를 확보하였으나 조위의 영향으로 산만한 수리특성을 보였다. 따라서 본 연구에서는 이에 대한 영향을 파악하기 위해서 감조의 영향권에서 각각의 유량이 어떻게 변화하는지 검토하고자 국립해양조사원 해양자료실의 조위관측소에서 제공하는 군산외항 지역의 조석예보표를 이용하여 분석하였다. 본 연구의 분석 결과, 유량측정 당시 간조와 만조의 영향권에서 측정이 이루어진 관계로 유량과 유속 등의 수리 특성이 많은 변화가 발생한 것으로 분석되었다. 이와 같은 영향으로 목천과 같은 감조하천의 경우, 저수위 측정성과는 그 분산정도가 심해 일반화된 수위-유량관계 곡선의 개발이 의미 없다고 판단되며, 홍수기에 측정된 성과를 바탕으로 고수위대의 수위-유량관계 곡선식을 개발하여야 할 것으로 판단된다. 본 연구를 통해 일부 확인된 바와 같이, 일반적인 자연하천이 아닌 감조하천의 경우는, 각각의 수위대별 유량 값의 변화가 발생하는 바 기간별 혹은 간조와 만조부를 포함하여 유량측정을 하여야 할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.387-387
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• 2022

기존 홍수기시 댐 운영은 예측 강우와 실시간 관측 강우를 이용하여 댐 운영 모형을 수행하며, 예측 결과에 따라 의사결정 및 댐 운영을 실시하게 된다. 하지만 이 과정에서 반복적인 분석이 필요하며, 댐 운영 모형 수행자의 경험에 따라 예측 결과가 달라져서 반복작업에 대한 자동화, 모형 수행자에 따라 달라지지 않는 예측 결과의 일반화가 필요한 상황이다. 이에 댐 운영 모형에 AI 기법을 적용하여, 다양한 강우 상황에 따른 자동 예측 및 모형 결과의 일반화를 구현하고자 하였다. 이를 위해 수자원 분야에 적용된 국내외 129개 연구논문에서 사용된 딥러닝 기법의 활용성을 분석하였으며, 다양한 수자원 분야 AI 적용 사례 중에서 댐 운영 예측 모형에 적용한 사례는 없었지만 유사한 분야로는 장기 저수지 운영 예측과 댐 상·하류 수위, 유량 예측이 있었다. 수자원의 시계열 자료 활용을 위해서는 Long-Short Term Memory(LSTM) 기법의 적용 활용성이 높은 것으로 분석되었다. 댐 운영 모형에서 AI 적용은 2개 분야에서 진행하였다. 기존 강우관측소의 관측 강우를 활용하여 강우의 패턴분석을 수행하는 과정과, 강우에서 댐 유입량 산정시 매개변수 최적화 분야에 적용하였다. 강우 패턴분석에서는 유사한 표본끼리 묶음을 생성하는 K-means 클러스터링 알고리즘과 시계열 데이터의 유사도 분석 방법인 Dynamic Time Warping을 결합하여 적용하였다. 강우 패턴분석을 통해서 지점별로 월별, 태풍 및 장마기간에 가장 많이 관측되었던 강우 패턴을 제시하며, 이를 모형에서 직접적으로 활용할 수 있도록 구성하였다. 강우에서 댐 유입량을 산정시 활용되는 매개변수 최적화를 위해서는 3층의 Multi-Layer LSTM 기법과 경사하강법을 적용하였다. 매개변수 최적화에 적용되는 매개변수는 중권역별 8개이며, 매개변수 최적화 과정을 통해 산정되는 결과물은 실측값과 오차가 제일 적은 유량(유입량)이 된다. 댐 운영 모형에 AI 기법을 적용한 결과 기존 반복작업에 대한 자동화는 이뤘으며, 댐 운영에 따른 상·하류 제약사항 표출 기능을 추가하여 의사결정에 소요되는 시간도 많이 줄일 수 있었다. 하지만, 매개변수 최적화 부분에서 기존 댐운영 모형에 적용되어 있는 고전적인 매개변수 추정기법보다 추정시간이 오래 소요되며, 매개변수 추정결과의 일반화가 이뤄지지 않아 이 부분에 대한 추가적인 연구가 필요하다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.16 no.4
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• pp.319-325
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• 1991

A nonparametric detection scheme which uses rank statistics for detection of known signals is considered in a special case of a generalized observation model. Specifically locally optimum rank detectors for detection of known deterministic singals in a singnal-dependent noise model are derived, and compared to those derived for the purely-additive noise model. Examples of the score functions are given, which constitutes the test statistics of the locally optimum rank detectors.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.34 no.2
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• pp.255-266
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• 2021

The purpose of this study is to compare the effects of treatment on stage III stomach cancer data obtained from the SEER program of the National Cancer Institute and to identify the significant risk factors for the survival rates of stage III stomach cancer. Since the proportional hazards assumption was violated for treatment, we used the restricted mean survival time as an alternative to the proportional hazards model. The restricted mean survival time was estimated using pseudo-observations, and the effects of treatment were compared using a test statistic based on the estimated restricted mean survival times. We conducted the regression analysis using a generalized linear model to investigate the significant predictors for the restricted mean survival time of patients with stage III stomach cancer. We found that there was a significant difference between the restricted mean survival times of treatment groups. Age at diagnosis, race, substage, grade, tumor size, surgery, and treatment were significant predictors for the restricted mean survival time of patients with stage III stomach cancer. Surgery was the most significant predictor for increasing the restricted mean survival time of patients with stage III stomach cancer.