• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.147-147
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• 2016

최근 기후변화로 인한 기상이변이 빈번히 발생하면서 그로 인한 피해도 점점 증가하고 있다. 이를 최소화하기 위해서는 기후변화가 강수에 미치는 영향에 대한 연구가 필요하며, 특히 강수의 기후변화를 고려한 장기적인 변동에 대한 예측이 매우 중요하다. 그 중, 기후변화로 인한 강수현상의 변화를 분석하기 위한 방법 중 하나로 강수 현상이 주변 기후 요소의 분포에 영향을 받는다는 가정 하에 기상인자를 통하여 강수를 예측하는 방법이 있다. 우리나라에 영향을 미치는 주변 기상인자들과 강수 간의 상관관계를 분석하여 상관관계가 높게 나타나는 기상인자를 통해 우리나라 강수량을 예측하면 장기적인 관점에서 강수 예측의 정확도를 높일 수 있다. 하지만 상관관계 분석에 있어서 강수 원 자료 와 기상인자간의 상관관계를 비교할 경우 원 자료가 가지는 큰 변동성으로 인해 정확한 상관관계 분석이 이루어지지 않을 가능성이 크다. 따라서 강수자료를 분해하여 분해된 요소별로 상관관계를 분석하여 분석의 정확도를 높일 필요가 있다. 다양한 자료 분해 방법중 경험적 모드분해법(Empirical Mode Decomposition, EMD)을 사용할 경우 자료의 분해에 있어서 주기성, 경향성에 따라 분해가 가능하며, 비정상성을 가지고 있는 시계열에 대해 효과적으로 분해가 가능한 장점이 있다. 본 연구에서는 30년 이상의 자료기간을 가지는 지점의 강수량 자료를 바탕으로 경험적 모드분해법을 이용하여 강수자료를 분해하고, 이를 다양한 기상인자와의 상관관계를 분석함으로써, 우리나라 강수량 변동과 연관이 있는 기상인자들을 선별하였다. 선별된 기상인지를 바탕으로 다중회귀분석을 수행하여 기상인자를 독립변수로 하는 강수 예측식을 구축하여 우리나라 강수의 예측 가능성을 살펴보고자 한다.

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.24 no.6
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• pp.146-152
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• 2020

This study was initiated to develop an effective inspection method to detect defects such as corrosion in closed-cell steel members in steel-box girder bridges. The ultrasonic velocity method among various non-destructive method was selected as a rapid and effective method to derive the average propagation velocity in the medium by using the ultrasonic wave velocity method for specimens of different thickness. The regression analysis was performed based on the experimental results, and the results was interpolated to evaluate the prediction accuracy. If the material properties are identical, this ultrasonic velocity method can predict the thickness using the averaged transmitted velocity. In addition, a continuous scanning method moving at 200 mm/s was tested for scanning a wide area of a bridge. The results exhibited that the continuous scanning method was able to effectively scan the different thickness of a bridge.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.442-442
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• 2021

하천과 호수 등 공공수역에서 측정되는 수질자료는 수자원 및 수생태계의 실태를 파악하기 위한 가장 중요한 요소이며, 측정망 운영으로 장기간 측정된 방대한 수질자료를 이용하여 신뢰성 있는 장기 경향 추세를 분석하는 것 또한 매우 중요하다. 장기간 생산된 수질자료에 대한 통계적 경향분석을 실시함으로써 정량적으로 수질자료를 분석할 수 있는데 우선 일정한 장소에서 동일한 측정기법을 통해 비교적 장기간 동안 일정간격으로 측정된 수질자료가 필요하다. 우리나라의 수질자료는 1990년도 이후부터 잘 축적되어 왔으므로 비로소 시간에 따른 수질변화 경향을 파악하는 것이 용이해졌다. 이러한 수질경향 분석을 통하여 수체 내부에서 일어나는 여러 가지 수질 변화 과정을 이해하고 적절한 수질관리 대책을 마련할 수도 있다. 본 연구에서는 수질자료의 경향을 분석하기 위하여 비모수적 통계기법의 수질 경향을 분석하는데 많이 활용되는 맨-켄달 검정기법(Mann-Kendall Test)과 LOWESS(LOcally WEighted Scatter polt Smoother) 경향분석법을 적용하였다. 맨-켄달 검정기법은 선형 경향을 기본 가정으로하기 때문에 대상 기간 동안 경향성이 변할 경우에는 이를 적절히 반영할 수 없는 단점이 있으나 LOWESS 경향분석법은 이를 보완하기 위하여 특정회귀모델을 가정하지 않고 이동 직선에 대한 수질자료 점들을 통해 회귀모델을 적합 시키는 방법으로 기간 내 변화하는 경향성을 파악 할 수 있는 대상지점은 영산강본류 중심으로 지류지천을 포함하여 18개 지점에 대하여 분석하였으며, p-value값은 0.05를 기준으로 미만일 경우 경향성이 있고, 이상일 경우 경향성이 없는 것으로 분류하였으며, Trend는 경향성이 있다고 판단될 경우 S값이 양수이면 증가하는 경향으로, S값이 음수이면 감소하는 경향으로 판단하였다. 경향분석을 통해 영산강 18개 지점을 분석한 결과 영산강 상류와 중류, 지류에 대한 전체적인 경향을 판단할 수 있었다.

• Economic and Environmental Geology
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• v.35 no.2
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• pp.137-147
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• 2002

Natural geological and environmental processes reflect to element abundances in geological materials on the surface. This study aims to elucidate a possibility of geostatistical application to differentiate geochemical anomalies affected by anthropogenic and geogenic factors. A regional geochemical map was produced using 'inverse distance weight interpolation' method for analytical results of stream sediments «150 11m) which were collected from 2,290 first- to second-order streams over the whole Gyeonggi Province. The Jurassic granitic batholith in the southeastern province was selected as a target for the geostatistical examination. Factor analysis was conducted using 22 elements for stream sediments from 445 drainage basins over the granitic body. Co, Cr, Sc, MgO, Fe$_{2}$O$_{3}$, V, and Ni were grouped with high correlation coefficients and the depletion of the components may reflect the whole-rock chemistry of the granite. Regression analysis was done using Co, Cr, and Sc as dependent variables and other six components as independent variables, and the results were drawn as maps. The maps acquired generally show quite similar distribution patterns with those of concentrations of each variable. The similarity in the spatial patterns between the two maps indicates that the application of regression statistics can be valid for the interpretation of regional geochemical data. However, some components show local discrepancies which may be influenced by secondary factors regardless of the basement lithology. The regression analysis may be effective in extracting local geochemical anomalies which may reflect rather anthropogenic pollutions than geogenic influences.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.30 no.1
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• pp.41-55
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• 2017

This study predicts the average scores of top 150 PGA golf players on 132 PGA Tour tournaments (2013-2015) using data mining techniques and statistical analysis. This study also aims to predict the Top 10 and Top 25 best players in 4 different playoffs. Linear and nonlinear regression methods were used to predict average scores. Stepwise regression, all best subset, LASSO, ridge regression and principal component regression were used for the linear regression method. Tree, bagging, gradient boosting, neural network, random forests and KNN were used for nonlinear regression method. We found that the average score increases as fairway firmness or green height or average maximum wind speed increases. We also found that the average score decreases as the number of one-putts or scrambling variable or longest driving distance increases. All 11 different models have low prediction error when predicting the average scores of PGA Tournaments in 2015 which is not included in the training set. However, the performances of Bagging and Random Forest models are the best among all models and these two models have the highest prediction accuracy when predicting the Top 10 and Top 25 best players in 4 different playoffs.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.396-396
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• 2017

최근 기후변화에 효과적으로 대응하기 위해서 신뢰성 높은 설계홍수량을 산정할 필요성이 커지고 있다. 설계홍수량 산정법은 홍수빈도해석법과 설계강우법으로 대별된다. 홍수빈도해석법은 홍수량 자료에 대한 통계학적 빈도분석을 실시하여 확률홍수량을 산정하는 방법이다. 홍수빈도해석법은 관측된 자료를 활용하기 때문에 이론적으로 불확실성이 상대적으로 작은 장점을 가지고 있지만, 자료의 수가 적거나 시간에 따라 변하는 유역특성에 대한 불확실성을 함께 고려해야 한다. 관측 유량 자료가 없거나 적은 유역에서는 설계강우법이 주로 사용되고 있다. 설계강우법은 강우자료에 대해서 빈도분석을 실시하여 확률강우량을 산정한 후, 이를 강우-유출 모형에 적용하여 확률 홍수 수문곡선을 작성하고 첨두치를 확률홍수량으로 선정하는 방법이다. 그러나, 설계강우법도 강우-유출 모형에서 유역특성을 나타내는 매개변수 추정과정에서 불확실성을 내포하고 있기 때문에 추정된 홍수량 결과에 대한 불확실성을 감안해야 한다. 또한, 강우량과 홍수량의 발생빈도가 같다는 가정의 명확한 근거가 없다. 더욱이 두 가지 설계홍수량 산정법을 같은 유역에 적용하는 경우라도 종종 매우 다른 결과값을 나타낸다. 따라서, 본 연구에서는 국내 유역의 현실을 고려하여 설계강우법으로 산정된 확률홍수량을 홍수빈도해석법으로 산정된 확률홍수량을 변환할 수 있는 보정식을 개발하였다. 국내 9개의 댐 유역에서 확보된 일 단위 강우량 및 유출량 자료를 홍수빈도해석법과 설계강우법을 적용하여 대상 유역의 설계홍수량을 산정하였다. 그리고, 홍수빈도해석법으로 산정된 설계홍수량을 참값이라 가정한 후, 산정된 설계홍수량의 대상 유역별 오차율을 산정하였다. 이를 바탕으로 홍수빈도해석법과 설계강우법으로 산정된 설계홍수량 간의 관계를 회귀분석을 통하여 설계강우법으로 산정된 확률홍수량을 보정하는 관계식을 제시하였다.

• Korean Journal of Fisheries and Aquatic Sciences
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• v.3 no.4
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• pp.228-232
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• 1970

From the standpoint of fishery science it is an interesting matter to note that the size of Plecoglessus altivelis population on Cheju Island is smaller than that of the Nakdong River located in the southern part of Korea's mainland. Therefore the author carried out a comparative analysis to determine whether the populations differ because of racial or because of environmental conditions. The morphometric characters of the head length and the body length were used for the analysis of covariance and computed by a standard regression method of testing for the homogeneity of the populations. All samples were collected during 1968 and 1969 in the Milyang Stream of the Nakdong River and the Cheonji Stream of Cheju Island. The results of the analysis of the populations based on the significance test are as follows: 1. Since the F value observed was only 1.023 ($n_1=1,\;n_2=42$) the conclusion was reached that the samples could both belong to the same population. 2. In comparison with the deviations of the regression coefficients between the fish of the Nakdong River and Cherinji Stream, the populations were also highly significant suggesting that thelr belong to the same population. 3. The conclusion is that the fish of Cheju Island became a smaller fish in size due to an environmental condition but not due to racial characteristics.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.29 no.3
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• pp.471-485
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• 2016

Least squares (LS) regression is a classic method for regression that is optimal under assumptions of regression and usual observations. However, the presence of unusual data in the LS method leads to seriously distorted estimates. Therefore, various robust estimation methods are proposed to circumvent the limitations of traditional LS regression. Among these, there are M-estimators based on maximum likelihood estimation (MLE), L-estimators based on linear combinations of order statistics and R-estimators based on a linear combinations of the ordered residuals. In this paper, robust regression estimators with high breakdown point and/or with high efficiency are compared under several simulated situations. The paper analyses and compares distributions of estimates as well as relative efficiencies calculated from mean squared errors (MSE) in the simulation study. We conclude that MM-estimators or GR-estimators are a good choice for the real data application.

• KOREAN JOURNAL OF CROP SCIENCE
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• v.57 no.3
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• pp.296-300
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• 2012

Discrimination of geographic origin of agricultural products is a important issue in Korea because the price difference between Korean domestic and imported cereals is a key among some reasons. NIRS (Near Infrared Reflectance Spectroscopy) has been applied to classify the geographical origin of soybeans. Total 135 samples (Korean domestic 92 and foreign 43) were used to obtain calibration equation through 400~2,500 nm wavelength. The math treatment with 1st derivative and 4 nm gap and the modified partial least squares(MPLS)regression was outstanding for calibration equation. The standard error of calibration and determination coefficient in calibration set(n=115) was 6.65 and 0.98, respectively. And it showed that the extra 20 samples for validation equation were identified their authentication correctly. This study describes that the application of NIRS would be possible for discrimination of geographical origin between Korean domestic and imported soybeans.

• Korean journal of applied entomology
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• v.51 no.4
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• pp.331-342
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• 2012

The effects of number of host plants and nectar plants on the number and diversity of butterflies were monitored and analyzed by simple and multiple regression from May 2008 to Sep 2009 in the Bubjusa region (Mt. Sokri, Boeun-gun, Chungcheongbuk-do), which was divided into four regions. The results demonstrate that the number of butterflies has a positive correlation with the number of host plant species, the number of nectar plant species, and the number of host plants multiple regression analysis. The number of butterflies also increased habitat area. However, the butterfly species number and diversity index showed lower correlation with the number of host plants and the area size of the divided region, respectively, when analyzed by simple regression. In addition, increased species diversity in a region with more diverse plant flora. These results suggest that the composite distribution of host and nectar plants with diverse plant flora is required for butterfly diversity and population preservation. Additionally, it also suggest that vegetation types complementarity all factors.