• 대한토목학회논문집
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• 제39권6호
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• pp.667-673
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• 2019

지구 온난화로 인해 기후변화가 가속화되고 이에 따라 강풍에 대한 재해가 늘어날 것으로 판단된다. 이에 본 연구에서는 시간에 따른 선형 경향성을 고려한 비정상성 빈도해석 모형을 구축하기 위한 방법으로 Bayesian 기법을 적용하였다. 그리고 제주공항 지점의 연 최대풍속자료를 이용하여 극치분포 매개변수들의 사후분포를 추정하고 비정상성 빈도해석을 수행하였다. 재현기간 100년 빈도의 풍속을 추정한 결과를 보면, 경향성이 통계적으로 유의하며 이로 인해 비정상성 빈도해석에 의한 기본풍속이 정상성 빈도해석의 기본풍속보다 크게 추정되고 있다. 이처럼 기상자료의 정상성을 가정한 현재의 빈도해석 절차는 경향성이 존재하는 지역의 경우에 미래의 기본풍속을 과소 추정할 가능성이 크다고 판단된다.

• 응용통계연구
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• 제30권6호
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• pp.1015-1025
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• 2017

베이지안개인화순위(Bayesian personalized ranking) 방법은 내재적 피드백 자료를 분석하는 최첨단 추천시스템 통계기법 중 하나이다. 하지만, 기존의 베이지안개인화순위 방법은 내재적 피드백 자료를 변환한 이진 자료만을 고려하기 때문에 정보의 손실이 있을 수 있다는 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 내재적 피드백 자료의 수치적 크기에 기반한 확실함의 정도(level of confidence)를 고려하는 변형베이지안개인화순위 방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존 방법처럼 상품간의 개인선호도에 관한 직관적인 확률모형 구조를 여전히 지니면서 내재적 피드백의 수치적 크기를 확실함의 정도로 반영할 수 있다는 점에서 유용하다. 또한 제안한 변형 베이지안개인화순위 방법을 수치적으로 구현하기 위해 확률그라디언트하강(stochastic gradient descent) 기법에 기반한 계산 알고리즘을 제시한다. 마지막으로, 스팀 비디오 게임 실제 데이터 분석을 통하여 기존방법에 비해 우수한 성능을 입증한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제34권6호
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• pp.1787-1796
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• 2014

본 연구의 목적은 베이지안 네트워크 기법을 이용하여 기상학적 가뭄지수의 민감도를 확률론적으로 평가하는 것이다. 즉, 기상학적 가뭄에 관련되는 다양한 지수 간의 상호연관성을 분석하여 가뭄지수 사이의 선후관계를 파악하였다. 이에 본 연구에서는 정상강우비율(PN)과 30일, 60일, 90일 지속기간 표준강수지수(SPI30, SPI60, SPI90)의 자료를 기반으로 베이지안 네트워크 모형을 개발하여 기상학적 가뭄특성을 평가하였으며, 다양한 시간단위(지속기간)에 따른 가뭄지수 간의 사후확률에 대한 민감도 분석을 수행하였다. 결과적으로는 다양한 지수 간의 의존관계를 파악하였으며, 이를 활용하여 효율적인 가뭄감시를 수행할 수 있는 표준강수지수의 활용방안을 제시하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.451-451
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• 2015

최근 1900년부터 1990년 사이 해수면은 매년 평균 1.2mm 상승했지만 1990년부터는 매년 평균 3mm씩 높아지고 있으며, 이에 1990년부터 현재까지 해수면 수위의 상승속도가 이전 90년 동안 측정된 수치보다 2.5배 빠르다는 연구결과가 발표되었다. 해수면 상승으로 인한 피해는 범람과 침식을 야기할 수 있으며 해일 및 폭풍으로 인한 피해를 증가시킴으로 물질적 피해와 인명 피해를 유발할 수 있다. 이러한 이유로 해수면 상승에 따른 과학적인 분석과 신뢰성 있는 전망을 통하여 해수면 상승에 따른 대응과 대비가 필요하다. 이에 본 연구에서는 비정상성 빈도해석 방법을 통하여 미래의 해수면 상승을 고려할 수 있는 비정상성 빈도해석 기법을 개발하였다. 본 연구에서는 극치사상을 추출하기 위해 국립해양조사원 (Korea Hydrographic and Oceanographic Administration, KHOA)에서 관리한 45개 조위관측소의 시 조위 자료를 이용하였다. 45개 조위관측소의 한 시간 단위 자료로부터 연최대 및 연평균 조위계열 (annual average and annual maximum sea level series)을 추출하였다. 본 연구에서는 한반도 해안을 동해안, 서해안, 남해안, 제주 권역으로 구분하고 빈도 해석의 신뢰성을 만족하기 위해 자료 구축기간이 20년 이상이며, 각 해안을 나타낼 수 있는 지점을 선정하였다. 비정상성 빈도해석은 Gumbel 극치분포를 적용하였으며, 계층적 Bayesian 기법을 결합하여 매개변수들에 대한 사후분포를 추정하였다. 본 연구에서는 대부분의 지점에서 비정상성 빈도해석 결과와 정상성 빈도해석 결과와 상당한 차이를 보여주고 있으며, 이는 주로 정상성 가정에 기인하는 문제점으로 판단된다. 향후 기후변화에 따른 연안지역의 홍수 및 사회기반시설의 위험도를 평가하기 위해서는 비정상성을 고려한 빈도해석 절차의 수립과 적용이 필요할 것으로 판단된다.

• 응용통계연구
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• 제32권4호
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• pp.619-630
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• 2019

이상지질혈증은 한국인의 대표적인 성인병이며 지속적인 관리가 필요한 만성질환이다. 또한 고혈압이나 당뇨병과 함께 심혈관계 질환의 위험 요인으로 잘 알려져 있다. 하지만 혈관 질환은 검사 없이는 질병 판단을 하기 어려운 것이 현실이다. 본 연구에서는 이상지질혈증의 인지와 예방을 위하여 관련된 위험 요인을 확인한다. 이들을 종합하여 시각화하면서 발병률 예측까지 가능한 통계적 도구 노모그램을 구축하였다. 데이터는 국민건강영양조사 6기, 7기 제1차년도 (2013-2016) 데이터를 사용하였다. 분석 순서로는 먼저 이상지질혈증의 총 12가지 위험 요인을 교차분석을 통해 확인하였다. 그리고 순수 베이지안 분류기를 이용하여 이상지질혈증에 대한 모형으로 노모그램을 구축하였다. 구축한 노모그램은 ROC 곡선과 Calibration plot을 사용하여 신뢰성을 검증하였다. 마지막으로 이전에 제시했던 로지스틱 노모그램과 본 연구에서 제안한 베이지안 노모그램을 비교하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권1호
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• pp.29-37
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• 2017

산림경영 계획을 위한 필요한 산림재적을 보다 효율적으로 추정하기 위해서 다양한 연구가 요구되어져 왔는데, 이러한 산림구조에 관한 연구는 주로 현장조사와 위성영상을 이용하여 이루어진다. 현장조사를 통한 연구는 비교적 정확하나 시간과 비용이 많이 들 뿐 아니라 접근의 용이성이 떨어지는 지역이 있기 때문에, 넓은 지역의 조사가 어렵다는 단점이 있다. 최근에는 항공기에서 발사된 레이저 펄스가 반사되어 돌아오는 시간을 측정하여 대상의 3차원 좌표를 얻는 LiDAR (Light Detection and Ranging) 기술을 활용하여 획득한 정밀한 수치형자료를 이용한 산림의 구조에 관한 연구가 이루어지고 있다. 일반적으로 산림재적을 추정하기 위해서 LiDAR자료를 이용한 수고자료와 산림 재적에 대한 회귀모형의 중요성이 점차 높아지는데, 국내의 경우 수목의 종류와 그 분포가 다르기 때문에 회귀모형만으로 재적을 추정하는 데 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 산림의 수고와 흉고직경을 측정하여 재적값을 추정하고 산림의 공간효과를 고려한 계층적 베이지안 분석을 통해 관측되지 않은 전체 산림재적에 대한 추정을 하고자 한다.

• 응용통계연구
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• 제21권4호
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• pp.705-716
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• 2008

본 연구는 한반도 지역의 지상기온에서 나타나는 기후변화시그널의 탐지와 예측을 목적으로 하고 있으며, 일본기상청 전지구 수치모델(MRI/JMA CGCM) 모의실험자료인 통제실험자료(대기 중 $CO_2$ 농도 변화가 없다는 가정 아래 실험된 자료)와 시나리오실험자료($CO_2$ 농도가 4배까지 연 1%씩 증가하는 가정 아래 실험된 자료)를 사용하였다. 수치모델 자료기간은 142년 자료이며, 관측치로 사용되는 ECMWF 재분석자료는 43년 자료이다. 모든 자료는 42개 격자점으로 이루어진 동일한 공간구조로 구성되었다. 베이지안 지문법과 자기회귀과정인 회귀모형(AUTOREG 모형)을 각각 적용하여 격자점별로 탐지 작업을 수행하였다. 탐지 결과가 유의한 격자점에 대하여 2100년까지 예측 작업을 수행하였다.

• 응용통계연구
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• 제16권2호
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• pp.407-426
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• 2003

본 연구에서는 범주형 반복측정자료의 일반화추정방정식(GEE)모형에서 결측이 발생할 경우 결측값 대체(imputation)방법들에 대한 성능을 비교하고자 한다. 설명변수 X가 부분적으로 결측을 갖는 경우 GEE추정량을 계산할 수 없다. 본 논문에서는 시점에 따라 값이 변하는 설명변수에 결측이 있는 경우 GEE모형에서 결측값을 추정하는 7가지의 대체방법을 다루며, 실제자료와 모의실험을 통하여 대체방법별 GEE추정량의 성질을 연구한다. 대체방법별 GEE추정량의 성능을 비교하기 위해 우리는 반응변수가 범주형인 반복측정모형에서 완전자료의 GEE추정량과 완전자료에서 결측을 생성하여 결측값에 각 대체방법을 적용하여 대체한 후 구한 GEE추정량을 비교한다. 대체방법으로는 (1) 단순삭제 (2) 표본 평균대체 (3) 행 평균대체 (4) 횡 시점 회귀대체 (5) 이월대체 (6) 베이지안 붓스트랩 (7) 근사적 베이지안 붓스트랩에 대해서 살펴본다. 결측과정(missing mechanism)은 무시할 수 있는 무응답(ignorable nonresponse)을 가정하며, 결측 발생에 대해서는 원자료의 시점 무응답 패턴(wave nonresponse pattern)을 고려하여 발생시키거나 또는 시점 무응답 패턴을 고려하지 않고 단순임의추출로 결측을 발생시키는 방법을 각각 고려한다.

• 한국철도학회논문집
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• 제12권5호
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• pp.656-662
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• 2009

일반적으로 교통수단선택 모형은 이용자의 인구 및 개인통행특성 등을 반영한 수단별 선호도를 효용함수로 구축하여 분석하고 있다. 본 연구에서는 이용자의 출발지에 대한 공간적 연관성을 수단선택모형에 고려한 방법을 제시하였다. 이를 위하여 공간적 연관성을 포함하는 공간로지스틱 회귀모형을 고려하였다. 신뢰성있는 추정값을 얻기 위해 베이지안 기법을 적용하였으며 이 연구에서 제시한 방법론은 수단선호도 조사가 이루어지지 않은 지역에 대해서도 수단분담률을 추정할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.96-96
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• 2021

수문기상인자 중 하나인 증발산량은 수자원 계획 및 관리 시 고려되며, 특히 물수지 모형 등의 입력자료로 활용된다. 우리나라를 포함한 각국 기상청 및 국제기구에서는 직접 관측이 아닌 FAO56 Penman-Monteith(PM)을 통해 증발산량을 산출하고 있다. FAO56 PM 방법은 복사(radiation), 대기온도(air temperature), 습도(humidity), 풍속(wind speed) 등의 기상인자로부터 기준증발산량(reference evapotransipiration)을 추정하며, 상대적으로 높은 정확성을 보여준다. 그러나 FAO56 PM 방법은 많은 기상인자를 요구하므로 미계측 유역을 포함한 일부지역에 대한 증발산량 자료 구축이 어려운 실정이다. 또한, 기준증발산량의 특성이 시간에 따라 변화하므로 비정상성(nonstationary)을 고려한 분석이 요구된다. 본 연구에서는 온도인자 기반의 대체모형(surrogate model)을 개발하여 기준증발산량의 비정상성을 고려하고자 한다. 한강유역에 위치한 관측소를 대상으로 모형을 개발하였으며, 시간에 따라 변동하는 기준증발산량의 특성을 고려하기 위해 Bayesian 추론기법을 통해 매개변수를 시간에 따라 추정하였다. 또한, 본 연구에서는 대체모형으로 산정된 증발산량을 활용해 가뭄지수인 EDDI(evaporative demand drought index)를 제시하였다. 가뭄 모니터링 및 조기 경보 안내를 위해 개발된 EDDI를 활용하여 기존 가뭄보다 빠르게 진행되는 초단기 가뭄(flash drought)를 평가하였다. 본 연구에서 개발된 모형은 미계측 지역에서도 적용이 가능하므로 수자원분야에서 활용성이 높을 것으로 사료된다.