• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.207-207
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• 2019

최근 우리나라는 지역 특성 및 기후변화의 영향으로 인해 수문학적 요소의 변동성이 커지고 수자원의 지속적인 관리에 있어 유출량은 중요한 문제로 여겨지고 있다. 특히 일부 소하천 또는 접경지역과 같은 미계측유역은 수문학적 요소에 대한 자료가 부족하고 수문모형의 초기치 설정과 과거 유출량 자료를 통하여 최적화한 매개변수를 결정해야하므로 장기유출분석이 어렵다. 본 연구의 적용유역으로 미계측유역인 임진강상류 유역에 대한 유출량 추정을 위해 계측 유역의 자료를 활용하여 모형의 매개변수 등을 추정하는 지역화 기법인 다중선형회귀분석과 공간근접분석을 활용하여 유출량을 산정 및 검증하였다. 또한, 확률론적 예측이 가능한 앙상블 기법 적용을 통한 유출량 예측을 하였고, 이를 예측 정확성 평가지표를 통해 효율성 검토를 수행하여 미계측유역의 유출량에 대해 확률론적 예측을 수행하였다. 대표적 지역화 기법의 적용성을 검토한 결과, 계측유역을 통해 다중선형회귀분석과 공간근접분석을 abcd 모형에 적용하였다. 모의유출량을 산정하고 실측 유출량과 비교 분석 결과 모의정확성이 높게 분석되었다. 이와 같은 검증 결과를 토대로 미계측유역의 유출량을 추정하였다. 또한, 지역화 기법을 앙상블 기법에 적용하여 확률론적 유출량 예측의 효율성을 검토하였다. 적용유역과 같은 지류를 포함하고 있는 임진강하류 유역을 대상으로 수행하였다. 검증기간(2013년~2017년) 동안의 월 예측 유출량 앙상블 생성을 위해 과거 강우량와 증발량(1988년~2012년) 자료를 사용하였으며, 지역화 기법을 적용한 abcd 모형을 이용하였다. 예측 유출량의 정확성 평가를 실시하였으며, 정확성이 비교적 높게 분석되었다. 이와 같은 결과를 토대로 미계측유역의 확률론적 유출량을 예측하였다. 따라서, 대표적 지역화 기법을 앙상블 기법에 적용하여 확률론적 유출량을 예측할 경우 보다 정확한 유출량 예측이 가능하다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.111-111
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• 2020

하천환경과 기후의 변화로 인해 수질오염 과정의 메커니즘이 더욱 복잡해짐에 따라 다양한 요인을 고려한 불확실성 평가 연구가 요구되고 있다. 하천 수질 중에서도 부영양화 문제는 특히 개발로 인한 하천환경 변화 이후 사회 정치적 논점이 되어왔다. 본 연구에서는 지난 7년 동안의 수질 변화의 전반적인 양상을 조사하였으며, 클로로필-a(Chl-a, chlorophyll-a) 농도의 시공간적 의존성의 효과적으로 고려하기 위해 기계학습 기반 분류(classification) 접근법인 다변량 은닉 마코프 모형(MHMM, multivariate hidden Markov model)을 사용하였다. 월 단위 수질 및 수문 자료를 사용하여 Chl-a의 변동성을 군집화하여 수질 상태의 익월 천이확률을 효과적으로 추정하였다. Chl-a와 수질 및 수문기상 조건의 관계를 평가하였으며, 결과적으로 수질 상태의 시공간적 전이가 정확하게 식별되었고 이의 잠재적 원인에 대하여 논의하였다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제15권2호
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• pp.45-56
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• 2022

가뭄 및 갈수시에 용수부족 현상이 발생하나 회귀수량을 고려한 대응이나 대책 마련이 진행되지 않고 있다. 이에 본 연구에서 자료기반의 기계학습 모형(LSTM)을 통해 회귀수량 중 하수종말처리장의 방류량을 예측하였다. 입력자료로 방류량, 유입량, 강수량, 수위를 사용하였고 예측 결과의 정확도를 개선하기 위하여 추가적으로 입력변수의 변동성 분포를 고려하였다. 방류량 자료의 변동성을 확인하기 위해서 관측값과 분포 사이의 잔차를 복합삼각함수 형태로 가정하여 이론적인 확률분포와 함께 방류량 최적의 분포 형태로 나타내었다. 변동성 분포를 고려한 입력자료를 이용한 결과와 그렇지 않는 결과를 비교한 결과, 오차정도가 감소함을 보였으며 이는 변동성 분포가 계절성을 상대적으로 잘 재현하였기 때문이라 판단된다. 따라서 본 연구에서 구축한 하수종말장처리장의 방류량 예측 모형을 활용할 경우 보다 정확한 회귀수량 예측이 가능하여 효율적인 하천수 관리 체계를 수립하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.433-433
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• 2022

수자원 관리를 위한 설계수문량의 산정은 수문자료의 통계적 특성을 고려한 빈도해석을 통해 이루어지며, 대상 관측지점에 대해 개별적으로 수행되는 지점빈도해석과 수문학적으로 동질하다고 판단되는 지점들의 자료를 동시에 고려하는 지역빈도해석으로 분류된다. 기후변화에 의한 미래 수문량의 변동성을 고려하기 위해 비정상성 빈도해석이 요구되나 짧은 기록을 갖는 수문자료로부터 정확한 변화 추세를 평가하기 어렵다. 이에 따라 지역빈도해석을 통해 자료를 확충함으로써 자료에 대한 신뢰성을 확보하고 지역 전체에 대해 대표성을 갖는 확률수문량을 산정하는 것이 합리적이다. 본 연구에서는 극치강수량의 지역빈도해석에서 비정상성을 고려하기 위해 단순선형회귀 모형을 통해 시간항에 대한 강수량의 경향성을 탐지하였다. 계층적 Bayesian 모형을 통해 Partial Pooling 기법을 적용함으로써 기존 L-모멘트 방법(complete pooling)에서 고려하지 못하는 개별지역의 강수 특성을 고려하였으며 불확실성을 정량화하였다. 한강 유역 18개 지점의 극치강수량에 대해 비정상성 평가 결과 대부분 지점에서 양의 기울기를 확인하였으며 미래 빈도별 확률강수량의 증가율을 제시한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.1023-1026
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• 2008

과거에 수문자료 시계열 모의기법은 수자원시스템 설계에 사용되는 일강수량 모의에 주로 이용되어 왔지만 최근에 기후변화에 따른 수문사상의 변동성을 평가하기 위한 기본 자료 모의를 위한 방법론으로 많이 이용되고 있다. 수문시스템에서 강수는 현상의 발생여부에 따라 건조일과 습윤일이 교대로 반복되는 과정으로 구성되어 있으며 건조일, 습윤일 등으로 구분하고 습윤일의 강수량을 상태별로 분류하여 각 상태별 천이확률을 계산함으로써 장래에 발생 가능한 강수사상의 모의 발생이 가능하다. 기후변화 영향 평가 연구에서 가장 중요한 문제 중의 하나는 기후변화로 기인하는 수문사상의 전체적인 거동의 변동사상을 추정하는 것이며 이를 기존 모형들과 연계시키는 방법이라 할 수 있다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 천이확률 및 강수 모의에 이용되는 Gamma 확률분포와 같은 분포형의 매개변수들이 우리가 목적으로 하는 월강수량 또는 계절강수량의 총량을 유사하게 모의할 수 있도록 CWGEN(Cross-validated Canonical Correlation Analysis-Weather Generator)를 도입하였다. 이를 국내 강수 지점을 대상으로 검토 평가하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.182-182
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• 2018

한강의 제1지류인 홍제천 수계에 속하는 지방2급 하천인 불광천 유역을 연구대상지로 선정하여 기후변화에 따른 유출량 영향성 분석을 수행하였다. 연구대상지인 불광천은 서울특별시의 서북쪽에 위치하여 $21.72km^2$의 유역면적과 9.83km의 유로연장을 갖고 행정구역상 은평구, 마포구, 서대문구에 걸쳐있다. 본 연구에서는 불광천 유역을 503개의 소유역으로 분할하였으며, 유역의 하수관망은 976개의 노드와 989개의 링크를 사용하여 XP-SWMM 모형으로 구축하였다. 또한 국토지리정보원에서 제공하는 1:5000축척의 수치지도를 DTM으로 변환하여 하수관에서 월류된 이후의 2차원 흐름분석을 위한 지형자료로 활용하였다. 기후변화를 고려한 유출량을 분석하기 위해 S0(1961년~2016년)인 1개의 과거기간과 S1(2017년~2046년), S2(2047년~2076년), S3(2077년~2100년)인 3개의 미래기간을 설정하여 총 4개의 시나리오를 구성하였다. 과거기간인 S0는 강우관측소에서 계측된 자료를 사용하여 빈도별 확률강우량을 구하였으며, 미래기간인 S1, S2, S3는 기상청에서 제공하는 기후변화 시나리오인 RCP 4.5의 강우자료를 사용하여 확률강우량을 산출하였다. 빈도별 확률강우량은 S0기간의 강우자료와 가장 유사한 Gumbel 모형을 사용하였으며, 도출된 확률강우량은 치수에 가장 보수적인 Huff의 4분위로 강우를 분포시켜 유출모형에 적용하였다. 976개의 노드 중 불광천 유역의 주요 76개 지점을 선정하여 유역면적에 따른 기후변화의 영향성을 분석하였다. 그 결과 유역면적과 재현기간이 작을수록 최대 유출량은 큰 변동성을 보이는 것으로 나타났으며, 과거기간인 S0 대비 미래기간인 S1, S2, S3의 최대 유출량 비율은 유역면적 100ha를 기준으로 100ha 미만은 80%~200%의 변동성을 100ha이상에서는 120%에 수렴하는 양상을 보이는 것으로 확인되었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권2호
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• pp.323-334
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• 2015

J. P. Morgan의 RiskMetrics을 기반으로 하는 현행 VaR 모형은 구조적으로 예측된 미래의 경기상황을 반영할 수가 없다. 본 연구에서는 주가의 변동요인인 워너 확률과정을 기업의 고유요인과 경기변동요인으로 구분한 원-팩터 (One-factor) 모형을 제안하여 미래 경기변동 공통요인을 미리 예측하여 반영함에 따라 장기적인 주식 보유기간에도 선제적인 리스크관리를 실시할 수 있도록 한다. 또한 미래 경기변동요인이 예측값으로 고정됨에 따라 포트폴리오를 구성하는 주가들이 서로 독립성을 만족하게 되여 포트폴리오의 분산을 최소화하는 각 주식의 투자금액을 결정하는 것은 물론 포트폴리오 VaR가 개별 VaR의 합으로 분해되어 목표로 하는 최대손실금액에 따른 포트폴리오의 구성을 효율적으로 실시할 수가 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.214-214
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• 2016

이중편파 강우레이더는 차등반사도, 차등위상차, 비차등위상차 등 다양한 변수를 관측하여 호우의 공간적 규모, 호우를 구성하는 강수입자, 호우의 이동방향 등 종합적인 강우 정보를 제공한다. 이러한 이중편파레이더를 이용하면 단일편파레이더에 비해 보다 정량적인 강수 추정이 가능하다. 일반적으로 이중편파 강우레이더의 강우추정 관계식은 DSD 및 강우입자 모형을 기반으로 물리적으로 유도된다. 그러나 DSD는 호우 사상에 따라 그 양상이 다르며, 동일 호우 사상 내에서도 시공간적으로 변화가 크다. 이러한 DSD에 내포된 변동성은 결과적으로 레이더 강우에 큰 불확실성을 유발하게 된다. 이에 본 연구에서는 확률대응법을 이용하여 이중편파레이더의 강우추정 관계식을 추정하는 기법을 개발하고자 한다. 확률대응법은 실시간으로 강우추정 관계식의 매개변수를 추정하는 기법으로 단일편파레이더의 Z-R 관계식에 적용된 바 있다. 이러한 확률대응법을 이용하면 시공간적으로 변하는 DSD 등 호우사상의 개별적인 특징을 반영하여 호우사상별 강우추정 관계식의 매개변수를 실시간으로 결정할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 이중편파레이더의 강우추정 관계식 중 R(KDP, Zdr), R(Zh, Zdr) 관계식을 위주로 매개변수를 이변량 확률대응법을 통해 추정하고, 기존의 강우추정 알고리즘 및 관계식의 레이더 강우 추정 결과와 비교를 통해 적용성을 평가하였다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제34권4호
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• pp.117-156
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• 2012

본 논문은 간단한 동태적 확률 일반균형(DSGE) 모형과 탄력적 추세를 고려한 비관측인자모형을 결합하여, DSGE 모형의 추정과 추세/순환변동분의 분해를 동시에 시도하였다. 이를 통해 추정된 GDP 순환변동분은 공식 경기순환 국면과 상당 정도 부합하는 등 전반적으로 경기순환을 잘 반영하는 것으로 나타났다. 하지만 변동성과 지속성의 측면에서 통상적 필터링 방법을 이용한 경우와는 적지 않은 차이가 있었으며, 특히 GDP의 추세분은 상당한 변동성을 보이며 경기순응적 모습을 보였다. 추정된 순환변동분의 성격을 변수별로 살펴보면, GDP와 이자율의 경우는 HP 필터의 결과와 유사한 반면, 인플레이션의 경우는 (불규칙 변동분을 추가로 제외한 경우) BK 필터를 이용한 결과와 상대적으로 더 유사한 것으로 나타났다. 이는 분석대상 변수들에 임의의 단일한 필터링 방법을 적용할 경우, 경기순환분의 성격이 잠재적으로 왜곡되어 추출될 우려가 있음을 보여준다. 습관 및 가격연동을 포함한 확장모형을 고려한 경우, 습관은 경기변동의 지속성을 설명함에 있어 중요한 요소인 것으로 평가된 반면, 가격연동은 그 중요성이 제한적인 것으로 나타났다. 이러한 모형의 개별 요소들에 대한 평가 결과는, 사전 필터링된 자료를 이용하여 추정한 경우와 적지 않은 차이를 보여, 자료의 필터링과 모형의 추정을 분리하여 고려하는 일반적인 DSGE 모형의 추정 및 분석은 잠재적으로 오류의 가능성이 있음을 시사한다. 마지막으로 결과에 대한 다양한 민감도 분석 결과, (i) 순환변동 충격과 추세 충격이 상관관계를 가지는 경우, 추세 충격의 성격에 따라 추정된 GDP갭의 성격이 상당 부분 달라지기도 했으며, (ii) 불규칙 변동분의 포함 여부가 추정된 인플레이션갭의 성격 및 필립스 곡선의 기울기 등에 중요한 함의를 지니는 것으로 나타났다. 또한 (iii) 경기변동분을 VAR로 모형화한 경우, DSGE 모형을 이용한 경우에 나타나는 경기변동의 비대칭성을 제대로 나타내지 못하는 것으로 나타났다.

• 응용통계연구
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• 제26권3호
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• pp.413-420
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• 2013

확률적 날씨 발생기(Stochastic weather generator)는 일일 날씨를 생성하는데 일반적으로 사용되는 방법으로 최근에는 일반화선형모형에 기초한 확률적 날씨 발생 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 서울지역의 일일 기온을 모형화하하기 위해서 일반화선형모형에 기초한 확률적 날씨 발생기를 고려하였다. 이 모형에서는 계절성을 나타내는 변수와 강우발생 유무가 공변수로 사용되었다. 일반적으로 확률적 날씨 발생기에서는 생성된 일일 날씨가 월별 또는 계절별 총강우량이나 평균온도에 충분한 변동을 만들어 내지 못하는 과대산포 현상이 발생하는데, 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 평활된 계절별 평균 온도를 일반화선형모형의 공변수로 추가하였다. 그리고 제안된 모형을 1961년부터 2011년까지 51년 동안의 서울지역 일일 평균 기온자료에 적용하였다.