• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.1430-1434
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• 2005

금강 유역과 같이 복잡한 하천유역 시스템의 관리를 위해서는 시스템 요소들을 통합적으로 분석할 수 있는 효과적인 의사결정지원 도구가 필요하다. K-MODSIM 모형은 단기 물관리, 장기 운영계획, 가뭄 대비계획 및 물관련 분쟁 해결을 위해 보다 개선된 유역관리 전략을 수립하기 위한 컴퓨터 기반 도구로 개발되었으며, 본 연구에서는 K-MODSIM 모형에 저수지 운영률을 반영하여 유역의 용수배분을 평가하였다. 유역 저수지군 운영 환경 및 제약조건을 반영한 네트워크를 구성한 후, 두 단계의 모형 검정을 수행하였다. 먼저 물리적 검정을 통해서 전체 대상 수계의 상하류 물수지를 검토하고, 다음 단계인 운영 측면의 검정에서 물리적으로 나타나는 상황이 댐 운영이나 제약 조건 등에 부합하는지의 여부를 검토하였다. 대청댐과 용담댐의 통합 운영을 위한 최적 운영률의 개발은 동적계획법 소프트웨어인 CSUDP를 이용하여 수행하였으며, 여기서 사유한 접근법은 음해 추계학적 동적계획법이다. 이 접근방법은 유입량 시계열을 추계학적으로 모의발생시키고, CSUDP 모형은 모의발생시킨 유입량 시계열에 대한 최적운영률을 찾기 위해 사용하며, CSUDP의 최적화 결과에 대한 통계적인 분석을 통해 월단위 운영률을 도출하였다. K-MODSIM 모형에 저수지 운영률을 반영하여 유역의 용수배분을 평가하였다. 유역 저수지군 운영 환경 및 제약조건을 반영한 네트워크를 구성하고, 대청댐과 용담댐의 통합 운영을 위한 최적연계 운영를을 개발하여 다음과 같은 운영 시나리오들을 개발하고 평가하였다. $\cdot$ 금강수계에 대한 용당댐의 영향 평가 $\cdot$ 댐 연계운영시 수요량 변화에 따른 영향 평가 $\cdot$ 하도추적을 고려한 일별모형의 검증 개발된 운영률과 하도추적방법을 K-MODSIM 모형에서 검증하기 위해서 vb.net 스크립트 파일을 개발하여 적용하였다.L이하로 이를 유등천 상류부에 공급할 경우 유등천의 수질은 BOD 6.7mg/L, TN 9.80mg/L, TP 0.90mg/L를 나타낼 것으로 예측된다. 고도처리시설의 도입 후 금강 합류점에서 갑천의 예측 BOD는 7.4mg/L로 현재 9.0mg/L에 비하여 개선되지만 이는 금강수계 오염총량 관리계획의 시$\cdot$도 경계지점 목표수질인 5.9mg/L를 만족시키지 못하므로, 이를 만족시키기 위해서는 방류수 BOD 7.2mg/L이하로 처리해야 할 것으로 판단된다.which support only concepts or image features.방하는 것이 선계기준에 적합한 것으로 나타났다. 밸브 개폐에 따른 수압 변화를 모의한 결과 밸브 개폐도를 적절히 유지하여 필요수량의 확보 및 누수방지대책에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.8R(mm)(r^2=0.84)$로 지수적으로 증가하는 경향을 나타내었다. 유거수량은 토성별로 양토를 1.0으로 기준할 때 사양토가 0.86으로 가장 작았고, 식양토 1.09, 식토 1.15로 평가되어 침투수에 비해 토성별 차이가 크게 나타났다. 이는 토성이 세립질일 수록 유거수의 저항이 작기 때문으로 생각된다. 경사에 따라서는 경사도가 증가할수록 증가하였으며 $10\% 경사일 때를 기준으로 $Ro(mm)=Ro_{10}{\times}0.797{\times}e^{-0.021s(\%)}$로 나타났다.천성 승모판 폐쇄 부전등을 초래하는 심각한 선천성 심질환이다. 그러나 진단 즉시 직접 좌관상동맥-대동맥 이식술로 수술적 교정을 해줌으로써 좋은 성적을 기대할 수 있음을 보여주었다.특히 교사들이 중요하게 인식하는 해방적 행동에 대한 목표를 강조하여 적용할 필요가 있음을 시사하고 있다.교하여 유의한 차이가 관찰되지 않았다. 또한 HSP 환자군에서도 $IL1RN^{*}2$ allele 빈도와

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.29 no.2B
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• pp.163-171
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• 2009

Classical linear models have been generally used to analyze and forecast hydrologic time series. However, there is growing evidence of nonlinear structure in natural phenomena and hydrologic time series associated with their patterns and fluctuations. Therefore, the classical linear techniques for time series analysis and forecasting may not be appropriate for nonlinear processes. In recent, the BDS (Brock-Dechert-Scheinkman) statistic instead of conventional techniques has been used for detecting nonlinearity of time series. The BDS statistic was derived from the statistical properties of the correlation integral which is used to analyze chaotic system and has been effectively used for distinguishing nonlinear structure in dynamic system from random structures. DVS (Deterministic Versus Stochastic) algorithm has been used for detecting chaos and stochastic systems and for forecasting of chaotic system. This study showed the DVS algorithm can be also used for detecting nonlinearity of the time series. In this study, the stochastic and hydrologic time series are analyzed to detect their nonlinearity. The linear and nonlinear stochastic time series generated from ARMA and TAR (Threshold Auto Regressive) models, a daily streamflow at St. Johns river near Cocoa, Florida, USA and Great Salt Lake Volume (GSL) data, Utah, USA are analyzed, daily inflow series of Soyang dam and the results are compared. The results showed the BDS statistic is a powerful tool for distinguishing between linearity and nonlinearity of the time series and DVS plot can be also effectively used for distinguishing the nonlinearity of the time series.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.35 no.3
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• pp.275-284
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• 2002

In this study, a method of random resampling of residuals from stochastic models such as the Monte-Carlo model, the lag-one autoregressive model(AR(1)) and the periodic lag-one autoregressive model(PAR(1)), has been adopted to generate a large number of long traces of annual and monthly steamflows. Main advantage of this resampling scheme called the Bootstrap method is that it does not rely on the assumption of population distribution. The Bootstrap is a method for estimating the statistical distribution by resampling the data. When the data are a random sample from a distribution, the Bootstrap method can be implemented (among other ways) by sampling the data randomly with replacement. This procedure has been applied to the Yongdam site to check the performance of Bootstrap method for the streamflow generation. and then the statistics between the historical and generated streamflows have been computed and compared. It has been shown that both the conventional and Bootstrap methods for the generation reproduce fairly well the mean, standard deviation, and serial correlation, but the Bootstrap technique reproduces the skewness better than the conventional ones. Thus, it has been noted that the Bootstrap method might be more appropriate for the preservation of skewness.

• KDI Journal of Economic Policy
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• v.36 no.2
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• pp.137-174
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• 2014

This paper examines whether the TFP growth of the Korean economy slowed down in 2000s based on growth accounting, focusing on how sensitive the results are to the particular aspects of the growth accounting method. There has been no consensus on this issue as the previous studies have provided very diverse results due to the differences in the details of the growth accounting method. Main results of this paper are as follows. First, it is how to calculate the labor income of the self-employed that has the most significant impacts on the estimated TFP growth. Measuring capital stock also matters. Second, the TFP growth of the Korean economy appears to be sustained in 2000s when the extreme assumptions on the labor income of the self-employed are excluded and capital stock is measured by the most frequently-adopted method in the previous studies. For more reliable estimation of the TFP growth, further studies on measuring the labor income of the self-employed are needed.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.386-386
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• 2011

다양한 연구 분야에서 강수량, 온도, 습도, 일조량은 연구에 필요한 기후 인자로써 사용되어져 왔다. 외국의 경우 기후 인자들과의 관계를 도출해 내는 연구가 이루어 졌지만 국내의 경우는 이러한 연구가 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서는 이러한 인자들과의 관계를 강수-온도-습도-일조량이 연동되어 모의되는 기법을 개발하고자 한다. 기존 국내외 연구결과들은 지수함수식의 형태를 가지는 모형을 이용하여 온도-일조량(radiation), 온도-습도, 습도-일조량, 온도와 강수-일조량과 습도를 개별적으로 추정하는 연구들이 있었다. 그러나 온도, 강수량, 습도, 일조량 등은 기상학적 관점에서 모두 연관성을 가지고 각 변량들에 영향을 주고 있다. 이러한 점에 착안하여 본 연구에서는 4가지 변량들이 가지는 관계를 규명하고 각 변량간의 상관관계뿐만 아니라 4가지 변량이 동시에 상관성을 갖도록 모형을 구축하고자 한다. 일반적으로 각 변량들 간의 확률적인 거동을 동시에 고려할 수 있는 Network 모형이 많이 이용된다. 본 연구에서는 Bayesian Network 모형을 활용하여 4가지 변량 간에 Bayesian Network를 구성하고, 통계적 모형으로 발전시켜 기후변화 연구에 활용하고자 한다. 제안된 방법론에 대한 적합성을 평가하기 위해, 서울지점을 대상으로 온도, 강수, 습도, 일조량 값을 이용하였다. 기후변화에 따른 수문순환모형에서 이들 4가지 변량은 기본 입력자료로 이용되고 있으나, 현재까지는 강수 및 온도를 사용한 모형 개발이 이루어지고 있다. 이러한 점에서 본 연구의 결과는 기후변화에 따른 물순환 변동성을 평가하는 기본 자료로서 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of Korean Society for Quality Management
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• v.35 no.4
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• pp.61-66
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• 2007

The performance of a building material degrades as time goes by and the failure of the material is often defined as the point at which the performance of the material reaches a pre-specified degraded level. Based on a stochastic deterioration model, a performance based service life prediction method for building materials and components is developed. As a stochastic degradation model, a gamma process is considered and lifetime distribution and service life of a material are predicted using the degradation model. A numerical example is provided to illustrate the use of the proposed service life prediction method.

• Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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• v.23 no.4
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• pp.97-109
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• 1998

In this paper, we propose a new approach to solve stochastic fluid flow models applied to the analysis of ceil loss of an ATM multiplexer. Existing stochastic fluid flow models have been analyzed by using linear differential equations. In case of large state space, however. analyzing stochastic fluid flow model without numerical errors is not easy. To avoid this numerical errors and to analyze stochastic fluid flow model with large state space. we develope a new computational algorithm. Instead of solving differential equations directly, this approach uses iterative and numerical method without calculating eigenvalues. eigenvectors and boundary coefficients. As a result, approximate solutions and upper and lower bounds are obtained. This approach can be applied to stochastic fluid flow model having general Markov chain structure as well as to the superposition of heterogeneous ON-OFF sources it can be extended to Markov process having non-exponential sojourn times.

• Korean Management Science Review
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• v.29 no.1
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• pp.1-14
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• 2012

The goal of the multi-reservoir operation planning is to provide an optimal release plan that maximize the reservoir storage and hydropower generation while minimizing the spillages. However, the reservoir operation is difficult due to the uncertainty associated with inflows. In order to consider the uncertain inflows in the reservoir operating problem, we present a Stochastic Dynamic Programming (SDP) model based on the markov decision process (MDP). The objective of the model is to maximize the expected value of the system performance that is the weighted sum of all expected objective values. With the SDP model, multi-reservoir operating rule can be derived, and it also generates the steady state probabilities of reservoir storage and inflow as output. We applied the model to the Geum-river basin in Korea and could generate a multi-reservoir monthly operating plan that can consider the uncertainty of inflow.

• Korean Management Science Review
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• v.33 no.1
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• pp.35-47
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• 2016

Generation of electricity using wind power has received considerable attention worldwide in recent years mainly due to its minimal environmental impact. However, volatility of wind power production causes additional problems to provide reliable electricity to an electrical grid regarding power system operations, power system planning, and wind farm operations. Those problems require appropriate stochastic models for the electricity generation output of wind power. In this study, we review previous literatures for developing the stochastic model for the wind power generation, and propose a systematic procedure for developing a stochastic model. This procedure shows a way to build an ARIMA model of volatile wind power generation using historical data, and we suggest some important considerations. In addition, we apply this procedure into a case study for a wind farm in the Republic of Korea, Shinan wind farm, and shows that our proposed model is helpful for capturing the volatility of wind power generation.

• IE interfaces
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• v.8 no.2
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• pp.161-169
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• 1995

In this paper, a threshold policy is considered for the Markovian queueing system with server vacations. The threshold policy considered in this paper has the following form: "when the number of customers present in the system increases to N, the server is turned on and serves customers until the system becomes empty". In this paper, we show how the finite capacity or finite population queueing system under a threshold policy can be modeled by the stochastic Petri net. The performance evaluation of the model is carried out using the software called "SPNP". Some examples are also presented in which it is shown that how the optimal threshold policies can be obtained under a linear cost structure.