• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2003년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.131-136
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• 2003

소지역에서 유한모집단의 총계등을 추정하는데 있어서 모형-기반 합성치를 예측한다. 즉, 예측(prediction) 문제로 추정치를 다룬다. 초모집단(super-population) 확률 모형을 세우고 최적의 예측치를 유도한다.

• 응용통계연구
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• 제29권2호
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• pp.291-299
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• 2016

본 논문은 고정요인과 확률요인의 혼합모형에서 추정가능함수를 논의하고 있다. 고정효과모형에서 정의된 추정가능 함수가 혼합효과모형에서 어떻게 정의되어야 하는 가를 규정하고 추정가능함수의 분산추정치를 구하는 방법을 제시하고 있다. 또한 혼합모형에서 분산성분의 추정을 위한 제곱합의 계산에 상수적합법을 이용하고 추론을 위한 자유도의 계산에 Satterthwaite의 근사화를 다루고 있으며 분산성분을 구하기 위한 모형의 적합방식으로 단계별 방법을 적용하고 있다. 모형의 단계별 적합에서 주어지는 모형행렬의 사영을 이용한 제1종 제곱합의 계산방식이 제공되며 사영을 이용한 변동요인별 제1종 제곱합의 기댓값 계산에 Hartley의 합성법이 논의된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제48권9호
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• pp.719-728
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• 2015

본 연구의 목적은 고해상도 정량적강수추정치(QPE)를 이용하여 도시유출해석을 수행하고 소배수분구별 강우와 유출량의 공간 변동성을 분석하여 적용성을 평가하는 것이다. 대상유역은 강남역을 중심으로 하는5개 배수분구(서초3, 4, 5, 역삼, 논현)을 선정하였으며, 유역면적은 $7.4km^2$이다. QPE 생산을 위해 KMA AWS (34소), SKP AWS (156소), 광덕산 레이더 자료를 통해 서울지역의 강우자료를 구축하였으며 크리깅 기법과 조건부합성 방법을 적용하여 4가지 QPE(QPE1: KMA AWS, QPE2: KMA+SKP AWS, QPE3: 광덕산 레이더, QPE4: QPE2+QPE3)를 생산하였다. 시공간 해상도는 10분, 250 m이며, 2013년 7월에 발생한 6개 호우를 대상으로 하였다. 복잡한 실제 관망을 도시유출해석모형에 입력하기 위해 773개 맨홀과 772개 소배수분구, 1,059개 하수관거로 재구성하여 분석을 수행하였다. QPE2와 QPE4는 QPE1에 비해 소배수구역별 면적강우량의 변동폭이 최대 1.9배까지 차이가 나타나 작은 유역에서도 강우공간변동성이 있음을 확인하였다. 또한 소배수 구역별 첨두유량 분석결과에서도 강남과 서초 AWS에 비해 QPE2와 QPE4의 변동폭이 최대 6배 큰 것으로 분석되었다. 따라서 본 연구의 대상지역과 같이 수 km2 이하의 도시유역에서도 강우와 첨두유량의 공간변동성이 발생함을 알 수 있었으며, 정확한 도시유출해석을 위해서는 고해상도 강우자료를 활용하는 것이 바람직한 것으로 판단된다.