• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.27 no.3
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• pp.431-444
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• 2014

We introduce the empirical model decomposition (EMD) to decompose a time series into a set of components in the time-frequency domain. By using EMD, we also extract cycle and trend components from major Korean macroeconomic indices and forecast the indices with the components combined. In order to evaluate their efficiencies, we investigate volatility, autocorrelation, persistence, Granger causality, nonstationarity, and forecasting performance. They are then compared with those by Hodrick-Prescott filter which is the most commonly used method.

• Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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• 2010.11a
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• pp.143-148
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• 2010

A Statistical methods are used to determine the reliability of a Fuel Boost Pump for aviation. Failures are referenced from failure reports. The failure-free periods between successive failure events are evaluated in the form of weibull distribution. The results of analysis were calculated shape factor, scale parameter and mean time to failure. It found that the reason of failure is wear-out period.

• Journal of Wetlands Research
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• v.6 no.3
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• pp.71-81
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• 2004

In recent, the heavy rainfall is frequently occurred and the damage tends to be increased. So, more careful hydrologic analysis is required for the designs of the hydraulic or disaster prevention structures. The time distribution of a rainfall is one of the important factors for the estimation of peak flow in hydrologic and hydraulic designs. This study is to suggest a methodology for the estimation of a rainfall time distribution which can reflect the meteorologic and topographical characteristics of Daejeon area. We collect the 34 years' rainfall data recorded in the range of 1969 to 2002 for Daejeon area and we performed the rainfall analysis with the data in between May and October of each year. According to the Huff method, the collected data corresponds to the first quartile which the rainfall is concentrated in the primary stage but the suggested method shows the different rainfall distribution with the Huff method in time. The reason is that the Huff method determines the quartile in each storm event while the suggested one determines it by estimating the dimensionless distribution of rainfall in duration after the accumulation of rainfall in time. The rainfall distributions estimated by two methodologies were applied to the Gabcheon basin in Daejeon area for the estimation of flood flow. Here we use the SCS method for the effective rainfall and unit hydrograph for the flood discharge. As the results, the peak flow for 24-hour of 100-year frequency was estimated as a $3421.20m^3/sec$ by the Huff method and $3493.38m^3/sec$ by the suggested one. We can see the difference of $72.18m^3/sec$ in between two methods and thus we may carefully determine the rainfall time distribution and compute the effective rainfall for the estimation of the peak flow.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.16 no.5
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• pp.799-806
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• 2021

In the IoT environment, event data from sensors is continuously reported over time. Event data obtained in this trend is accumulated indefinitely, so a method for efficient analysis and management of data is required. In this study, a data stream segmentation method was proposed to support the effective selection and utilization of event data from sensors that are continuously reported and received. An identifier for identifying the point at which to start the analysis process was selected. By introducing the role of these identifiers, it is possible to clarify what is being analyzed and to reduce data throughput. The identifier for stream segmentation proposed in this study is a semantic-oriented data stream segmentation method based on the event occurrence of each stream. The existence of identifiers in stream processing can be said to be useful in terms of providing efficiency and reducing its costs in a large-volume continuous data inflow environment.

• Journal of Digital Convergence
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• v.12 no.3
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• pp.55-62
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• 2014

According to the existing studies, the yearly IT budget on Korean financial industry has the same pattern with the GDP Change trend. We analyzed the correlation between GDP and the IT budget of financial industry for the 20 years since 1993. According to the results, as time went by the IT budget of bank, life insurance and securities has been consistently maintained a downward trend. On the other hand, it was confirmed to be maintained a upward trend of the non-life insurance's IT budget. As a result, we analyzed the impacts of IT regurations in the financial industry, then proposed the policy directions of the financial IT services industry.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.32 no.2
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• pp.80-89
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• 2017

국내 이동통신은 상향과 하향 신호를 주파수 대역으로 구분하는 주파수분할(FDD: Frequency Division Duplex) 방식을 중심으로 발전해 왔으나, 최근 가용 주파수가 줄어드는 상황에서 5G 대응 및 모바일 생태계의 지속적인 발전을 위해 상향과 하향을 시간으로 구분하는 시분할(TDD: Time Division Duplex) 방식의 주파수 활용에 대한 필요성이 높아지는 추세이다. 또한, 주파수 이용 효율성, 주파수 확보 용이성, FDD-TDD 상호 호환성, TDD 생태계 조성의 필요성, 5G 신기술 수용 및 확장성 등을 고려할 때 국내 TDD 주파수 정책은 분명 새로운 전환 국면을 맞이하고 있으며, 이에 국내 환경에 적합한 TDD 정책방향을 탐색하기 위해 최근 국내외 LTE-TDD 서비스 및 시장, 주파수 및 기술 동향을 살펴보고, 향후 TDD 활용 전망을 제시하고자 하였다.

• Information and Communications Magazine
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• v.29 no.12
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• pp.31-38
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• 2012

ICT의 발달과 더불어 근로의 본질이 지식근로로 바뀌어 가고 있고, 따라서 시간과 장소에 구속되지 않고 좀더 자유롭게 ICT를 활용하여 업무를 수행하는 스마트워크가 확산되고 있다. 미래형 근로의 형태를 수용하고자 하는 스마트워크는 근무패러다임의 변화라서 정책적으로도 많은 변화가 요구되고 있다. 이러한 정책들의 근간 자료이자 현황과 변화의 추세를 파악하여야 하는데 이를 위해서는 스마트워크의 추진 정도, 또는 수준을 지속적으로 측정하는 지표 시스템이 필요하다. 이러한 측정 지표의 개발을 위해서는 복합적인 개념인 스마트워크를 좀더 정교하게 정의하고 이와 관련된 지표들을 총괄하는 프레임워크 도출이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 국내외에서 시행되고 있는 스마트워크 관련 조사들의 내용들과, 선행 학술 연구문헌들을 취합 분석하여 스마트워크의 개념을 정의하고 스마트워크의 수준을 측정하기 위한 기본 프레임워크를 제시하고 있다.

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

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.87-87
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• 2021

이상기후 현상으로 기후변화가 사회와 경제에 미치는 영향이 뚜렷한 추세로 변화되고 있다. 현재 기후변화에 관련된 연구는 사회 시스템에서 위험관리를 위해 기온과 강수량에 따라 다양한 분야에 미치는 영향에 대한 연구를 중점으로 이뤄지고 있다. 본 연구는 여름철 폭염에 의한 기후변화가 하천수질에 미치는 영향을 평가하기 위한 것으로, 우리나라 기상청 91개의 기상관측소에서 일일온도 33℃ 이상의 이벤트를 대상으로 환경부 수질관측망 918개에 대한 14개의 하천수질인자인 DO, BOD, COD, TOC, DOC, TN, DTN, NH4-N, NO2-N, NO3-N, TP, DTP, PO4-P, Chl-a를 분석하였다. 이를 우리나라 117개 중권역별 하천수질과 폭염강도와 지속시간을 나타내는 폭염 지수를 산정하여 분석하였다. 폭염 관련 뉴스 데이터는 2013년부터 2019년까지 Python 기반 뉴스 크롤러를 이용해 폭염 취약지수(Heat Wave Vulnerability Index, HWVI)를 기준으로 분류하여 키워드를 수집하였으며 HWVI 중 '기후노출' 키워드와 관련된 기사는 총 22,514건으로 69.9%로 수집되었다. 공간적 영향 평가를 위해 Getis-Ord Gi*를 이용하여 폭염지수와 하천수질인자간 핫스팟 분석을 실시하고 폭염관련 빅데이터가 하천수질에 미치는 영향을 평가하였다. 폭염지수는 낙동강유역 하류에 대해 Chl-a, TN, TP 항목에서 높은 밀도를 보였다. 분석대상지역 내 폭염이 발생한 확률과 반경 밖에서 발생할 확률의 우도비를 분석하기 위해 SaTScan을 이용한 공간검색통계분석을 실시하였다. 분석결과 폭염지수와 DO의 공간상관성이 높은 것으로 나타났다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.38 no.6
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• pp.839-850
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• 2018

The flood damage in urban areas due to torrential rain is increasing with urbanization. For this reason, accurate and rapid flooding forecasting and expected inundation maps are needed. Predicting the extent of flooding for certain rainfalls is a very important issue in preparing flood in advance. Recently, government agencies are trying to provide expected inundation maps to the public. However, there is a lack of quantifying the extent of inundation caused by a particular rainfall scenario and the real-time prediction method for flood extent within a short time. Therefore the real-time prediction of flood extent is needed based on rainfall-runoff-inundation analysis. One/two dimensional model are continued to analyize drainage network, manhole overflow and inundation propagation by rainfall condition. By applying the various rainfall scenarios considering rainfall duration/distribution and return periods, the inundation volume and depth can be estimated and stored on a database. The Rainfall-Duration-Flooding Quantity (RDF) relationship curve based on the hydraulic analysis results and the Self-Organizing Map (SOM) that conducts unsupervised learning are applied to predict flooded area with particular rainfall condition. The validity of the proposed methodology was examined by comparing the results of the expected flood map with the 2-dimensional hydraulic model. Based on the result of the study, it is judged that this methodology will be useful to provide an unknown flood map according to medium-sized rainfall or frequency scenario. Furthermore, it will be used as a fundamental data for flood forecast by establishing the RDF curve which the relationship of rainfall-outflow-flood is considered and the database of expected inundation maps.