• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.345-348
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• 2001

본 논문에서는 변이-움직임 벡터의 상관관계를 통한 동시 추정(joint disparity and motion estimation)을 이용하여 방대한 계산량과 데이터량을 요구하는 스테레오 영상 데이터의 효율적인 부호화를 위한 알고리즘을 제안한다. 스테레오 시퀀스에 대해서 두 변이 벡터(disparity vector)와 하나의 움직임 벡터(motion vector)의 상관관계를 이용하면 나머지 움직임 벡터는 직접적인 추정 과정 없이 얻을 수 있다. 하지만, 이렇게 얻어진 움직임 벡터는 직접 추정에 비해 정확도가 현저히 떨어져 이 벡터를 그대로 사용하여 영상을 복원하게 될 경우 심각한 오차의 누적이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 동시 추정을 위해 추정단에서 벡터 평활화(vector regularization)과정을 수행하고 불확실 벡터 영역 추출을 통한 선택적인 보정 과정을 수행한다. 또한, 불확실 벡터 영역의 벡터만을 가변장 부호화(variable length coding)한다. 실험결과, 직접 추정 과정을 거치지 않고 도 만족할 만한 화질의 영상을 얻을 수 있었으며, 부호화량도 상당히 감소시킬 수 있었다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.5 no.2
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• pp.477-489
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• 1998

위험률 변화점모형에 대해 변화점의 최우추정을 고려하였다. 추정량의 점근분포 및 붓스트랩 분포의 성질을 알아보고 변화점의 신뢰구간을 제안한다. 변화점의 위치 및 변화점을 전후하여 위험률의 값에 따라 모의실험을 수행하고 포함확률을 조사하였다. 추정량의 점근분포가 매우 복잡하기 때문에 이를 직접 이용한 변화점의 통계적 추론이 매우 어려운 점을 감안할 때 제안된 방법은 바람직한 대안이 될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.98-98
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• 2015

강우-유출 모형을 이용하여 직접유출량을 산정할 경우, 유역의 유효우량을 산정하기 위해 NRCS-CN(Natural Resources Conservation Service - curve number) 방법을 주로 사용한다. 그러나 NRCS-CN 방법은 초기손실량을 잠재보유수량의 20%로 가정하고 유효우량을 산정한다. 이는 초기손실량을 과대 추정하여 유효우량의 과소산정을 초래한다. 따라서 본 연구에서는 관측된 강우-유출사상을 바탕으로 초기손실량을 추정하는 방법을 보완하였다. 우리나라 홍수기 동안 강우-유출 자료를 확보한 15개의 유역에 대해 658개의 강우-유출사상에 대하여 NRCS-CN 방법을 기반으로, 초기손실량과 유효우량을 산정하고 이를 관측 직접유출량과 비교 분석하였다. 유효우량을 산정하는 방법으로는 NRCS-CN 방법(M1), NRCS-CN 방법에서 초기손실량계수를 감소시킨 방법(M2), 관측 강우-유출 관계를 바탕으로 본 연구에서 제안하는 방법(M3)을 적용하였다. 또한 USDA에서 제시하는 CN값(CNT)과 유역의 경사도를 고려하여 조정한 CN값(CNC)을 각 방법들에 적용하였다. 모형의 성과는 Root Mean Square Error (RMSE), Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE), 그리고 Percent Bias (PBIAS) 등을 이용하여 평가되었다. 그 결과 CNT를 M1, M2, M3에 적용한 경우 각 유역에서 평균적으로 [RMSE(0.24, 18.12, and 16.04), NSE(0.54, 0.73, and 0.79), PBIAS(36.54, 20.25, and 12.00)]로 나타났으며. 이와 비슷하게 CNC를 M1, M2, M3에 적용하였을 경우의 각 유역에서 평균적으로 [RMSE(17.17, 15.88, and 13.82), NSE(0.76, 0.80, and 0.85), PBIAS(3.06, 4.47, and 0.11)]로 나타났다. 본 연구에서 제안된 M3방법을 사용하여 추정한 유효우량이 관측된 직접유출량과 통계학적으로 가장 가까운 값으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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• 2000.11a
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• pp.64-68
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• 2000

장기간 관측된 지하수위 자료를 시계열분석 중의 하나인 전이함수 모형(Transfer Function - Noise model)을 이용하여 분석하였다. 일반적으로 전이함수 모형은 입력 변수와 출력변수와의 관계가 선형적일 때 적용이 가능하며, 자료가 시간에 대해 연속적으로 존재해야 하는 제한이 있다. 강수량과 지하수위의 변동은 비선형적인 관계를 가지고 있어 이러한 전이함수 모형을 직접 적용하는데는 어려움이 있다. 이러한 비선형성의 정도를 감소시키기 위해 물리모형(HYDRUS)을 이용하여 침투량을 계산하고 이를 입력변수로 사용하여 전이함수 모형을 적용하였다. 침투량을 입력변수로 모형을 추정하였을 때, 강수량을 직접 입력자료로 사용했을 경우보다 ME(mean error), RMSE(root-mean-squre error), MAE(mean absolute error)에서 상대적으로 작은 값을 보여주고 있다. TFN 모형의 모수를 추정하기 위해서 Kalman 필터 알고리즘과 최우추정법(Maximum Likelihood Estimation)을 이용하였다. Kalman 필터 알고리즘을 이용하여 불규칙한 관측주기를 갖는 시계열이나 결측값이 있는 시계열에 대해서도 전이함수 모형을 구하였으며, 이를 통해 결측값에 대한 추정이 가능하였다.

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2000.11a
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• pp.112-114
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• 2000

대기중 목정성분의 농도와 침적량 자료가 실측되어진 경우 침적속도를 추정하는 방법에는 직접계산에 의한 방식(Calculation method)과 그래프 방식(Graphical method)이 있는데 전자는 측정된 침적량을 대기 농도로 나눈 값으로 침적속도를 추정하는 방법이며 후자는 침적량(y축)과 대기농도(x축)자료를 회귀분석 하여 얻어진 회귀직선의 기울기로 침적속도를 추정하는 방법이다. (중략)

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.15 no.1
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• pp.27-50
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• 2006

We estimate $CO_2$ emissions in Korea industry, 1990 and 2000 using a commodity- by-industry IO model ($CO_2$ hybrid IO mode]). Estimated $CO_2$ emissions in industries include both $CO_2$ emissions from direct and indirect consumption. The results show that total $CO_2$ emissions has increased by 51.6 million TC (Tonne of Carbon) from 64.4 million TC in 1990 to 115.5 million TC in 2000. By applying the structural decomposition analysis technique, we decompose change of $CO_2$ emissions in Korea industry between the period 1990~2000. In the decomposition, we figure out two contributing factors, changes in $CO_2$ coefficient and changes in final demand. The latter is further decomposed as growth effects and structural effects. We also estimated each factor's contribution to the changes in $CO_2$ emissions in industries between 1990~2000. The analysis can be used as a useful resource for policy makers in improving the effectiveness of $CO_2$ emissions mitigation policy.

• Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.224-227
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• 2006

수공구조물의 설계의 기준이 되는 것을 설계홍수량이며, 설계홍수량의 정확한 추정은 경제적인 관점 아주 큰 영향을 미친다. 설계홍수량을 과다하게 설정하는 경우 과다한 비용이 소요되므로 과다 설계라는 결과를 초래하게 되기 때문이다. 이러한 관점에서 볼 때 합리적인 설계홍수량의 산정을 위해서는 수문시스템의 입력 자료인 강우량의 정확한 산정이 선행되어야 할 필수조건이라 할 수 있다. 이에 기존의 설계홍수량 추정시 배제되어 왔던 동시간 강우자료에 의한 영향을 강우량의 관점에서 비교 분석하였다. 본 연구에서 살펴본 바와 같이 기존에 사용되고 있는 비동시간 강우자료에 의한 강우분석은 강우량을 과다하게 추정하게 되므로 수공구조물의 설계에 사용되는 설계홍수량의 추정을 과다하게 산정되게 할 것으로 판단되며, 이는 공사비용의 증가로 과다설계를 초래할 것으로 판단된다. 따라서 앞으로 보다 많은 동시간 강우자료의 사용을 위해 강우의 관측을 정확히 해야 하며, 이를 직접 설계에 적용해야 할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.469-473
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• 2005

수질모형의 지배방정식에서 정의되는 대표적인 수질매개변수는 유역 및 대기로부터의 오염부하량 퇴적물로부터의 오염물질 용출부하량, 확산계수. 반응계수 등으로 직접적인 관측이 곤란할 뿐만 아니라 많은 관측비용을 필요로 한다. 본 연구에서는 매개변수를 포함한 오염물질 수지방정식을 구성하고, 구성된 선형 연립방정식을 이용함으로써 계산된 농도분포자료와 관측된 시계열 농도분포자료를 이용하여 계산한 질량변화량의 차이를 최소화하는 역산문제를 구성하여 모형의 매개변수를 추정하는 방법을 제시하였다. 이 방법을 이용하여 천수만, 울산만(울산항) 해역에서 관측된 연직방향 농도분포 자료를 이용하여 확산계수 및 대기로부터의 오염부하량, 퇴적물로부터의 오염물질 용출율, 확산$\cdot$반응에 의한 오염물질 변화량 등을 추정하였으며, 추정 매개변수는 시기적으로 변동이 크게 나타났다. 반면, 추정매개변수를 이용한 관측자료와 계산결과를 비교한 결과, RMS 오차는 관측자료 범위의 $5.0\% 이하, 일치지수는 0.95 이상으로 본 방법을 이용한 매개변수 추정결과의 신뢰성은 우수한 것으로 파악되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1124-1128
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• 2010

본 연구는 도시 개발이전의 유황곡선과 개발이후의 유황곡선을 일치시키기 위하여 강우유출수 제어설비의 크기 결정과 관련된 복합 설계기법을 제안하는데 있다. 우선 CN값을 산출 및 보정한 후, IETD에 따라 분할된 강우사상에 NRCS-CN 방법을 적용하여 직접유출량과 침투량을 산정한다. 직접유출량과 침투량의 장기적인 통계치는 개발이전, 개발이후, 개발이후 유수지 설계, 그리고 개발이후 제안된 복합설계의 경우에 대하여 각각 분석된다. 개발이전의 직접유출량과 침투량을 재현하기 위해서 유전자 알고리즘을 적용하여 유수지 및 저류지의 크기를 추정한다. 분석결과 복합설계 강우유출수 제어설비를 적용하였을 때 개발이전의 지표면 유출수와 침투수의 평균을 잘 재현하였고, 개발이전의 유황곡선이 개선될 여지가 충분히 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.305-309
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• 2002

소지역에서 직접(direct) 시계열추정을 할 수 있다면, 소지역들 추정에서 최적선형 불편예측량(BLUP)을 일반화 시킬 수 있다. 특히 조사에서 얻어지는 관측 값의 오차가 시간상으로 상관관계가 있다면 Kalman-Filter(K-F)기법이 사용 될 수 있다. 이 연구는 소지역의 실업자 수 추정에서 K-F기법으로 경제활동인구수를 이용하여 현 시점의 소지역 실업자 수를 예측함수(BLUP)를 통해 추정하였다. 그리고 단순 회귀분석 추정치와 비교하였다.