• 대한토목학회논문집
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• 제28권2A호
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• pp.197-205
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• 2008

본 연구에서는 광양-묘도 지역의 평균풍속을 추정하기 위하여, 일별 최대 풍속과 해당 방향에 대한 결합분포확률의 통계학적 해석에 극한값 확률분포 모델이 사용되었다. 이를 위하여, 교량 가설지점 인근의 기상관측소에 대한 일별 최대풍속 및 해당풍향의 데이터로부터 각각의 관측소에 대한 일별 최대기록의 빈도를 조사하였으며, 16방위 및 전방위에 대한 년 최대풍속의 표본을 추출하였다. 이러한 풍속기록은 Gumbel 및 Weibull 분포모델에 적용하였으며, 모멘트방법 및 최소제곱법 등을 통해 모수를 추정하였다. 또한, PPCC 검사를 통해 분포모델 및 모수의 적합 여부를 검사하였다. 적합 여부가 판단된 모수로부터, 해당 관측소별로 데이터의 표본 크기 및 교량 가설지점으로부터의 거리에 대한 요소를 고려하여 16방위 및 전방위에 대한 년 최대풍속을 추정하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.365-365
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• 2022

강우에 따른 유역 내 유출량은 수문순환에서 중요한 요소 중 하나이며, 과거부터 강우-유출 모델링을 위한 여러 물리적 수문모형들이 개발되어왔다. 또한 최근 딥러닝 기술을 기반으로한 강우-유출 모델링 접근 방식이 유효함을 입증하는 여러 연구가 수행됨에 따라 딥러닝을 기반으로한 유출량 모의 연구도 활발히 진행되고 있다. 따라서 본 연구에서는 물리적 수문모형인 SWAT(Soil Water Assessment Tool)과 딥러닝 기법 중 하나인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 사용하여 연구대상지 유출량을 모의했으며, 두 모형에 의해 모의 된 유출량의 극값을 비교 분석했다. 연구대상지로는 영산강 유역을 선정했으며, 영산강 유역의 과거 기간의 기후 변수 모의를 위해 CMIP(Coupled Model Intercomparison Project)6 GCM(General Circulation Model)을 사용했다. GCM을 사용하여 모의 된 기후 변수들은 영산강 유역 내 기상관측소의 과거 기간 관측 값을 기반으로 분위사상법을 사용하여 편이보정 됐다. GCM에 의해 모의 된 기후 변수 및 SWAT, LSTM에 의해 모의 된 유출량은 각각 영산강 유역 내 기상관측소 및 수위관측소의 관측 값을 기반으로 재현성을 평가했다. SWAT 및 LSTM을 사용하여 모의 된 유출량의 극값은 GEV(General Extreme Value) 분포를 사용하여 추정하였다. 결과적으로 GCM의 기후 변수 모의 성능은 과거 기간 관측 값과 비교했을 때 편이보정 후에서 상당히 향상되었다. 유출량 모의 결과의 경우 과거 기간 유출량의 관측 값과 비교했을 때 LSTM의 모의 유출량이 SWAT보다 과거 기간 유출량을 보다 근접하게 모의했으며, 극값 모의 성능의 경우 또한 LSTM이 SWAT보다 높은 성능을 보였다.

• Computers and Concrete
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• 제33권1호
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• pp.77-90
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• 2024

Waste foundry sand (WFS) is the waste product that cause environmental hazards. WFS can be used as a partial replacement of cement or fine aggregates in concrete. A database comprising 234 compressive strength tests of concrete fabricated with WFS is used. To construct the machine learning-based prediction models, the water-to-cement ratio, WFS replacement percentage, WFS-to-cement content ratio, and fineness modulus of WFS were considered as the model's inputs, and the compressive strength of concrete is set as the model's output. A base extreme gradient boosting (XGBoost) model together with two hybrid XGBoost models mixed with the tunicate swarm algorithm (TSA) and the salp swarm algorithm (SSA) were applied. The role of TSA and SSA is to identify the optimum values of XGBoost hyperparameters to obtain the higher performance. The results of these hybrid techniques were compared with the results of the base XGBoost model in order to investigate and justify the implementation of optimisation algorithms. The results showed that the hybrid XGBoost models are faster and more accurate compared to the base XGBoost technique. The XGBoost-SSA model shows superior performance compared to previously published works in the literature, offering a reduced system error rate. Although the WFS-to-cement ratio is significant, the WFS replacement percentage has a smaller influence on the compressive strength of concrete. To improve the compressive strength of concrete fabricated with WFS, the simultaneous consideration of the water-to-cement ratio and fineness modulus of WFS is recommended.

• 한국조경학회지
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• 제44권6호
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• pp.84-97
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• 2016

본 연구는 폭염 시 어린이공원 내 포장 및 차양의 유형에 따른 온열환경을 규명하고자 하였다. 이를 위해 진주기상대에서 측정한 일 최고기온이 $35.9{\sim}36.8^{\circ}C$를 나타낸 2016년 8월 11일부터 8월 13일까지 3일간 진주시내 어린이공원 2곳(칠암어린이공원: $N\;35^{\circ}11^{\prime}1.4{^{\prime}^{\prim}}$, $E\;128^{\circ}531.7{^{\prime}^{\prime}}$, 표고: 38m; 가호제12어린이공원: $N\;35^{\circ}09^{\prime}56.8{^{\prime}^{\prime}}$, $E\;128^{\circ}6^{\prime}41.1{^{\prime}^{\prime}}$, 표고: 24m)의 모래밭, 고무칩포장지, 쉘터, 녹음지를 대상으로 미기상을 측정하였다. 미기상환경으로서 지상 60cm 높이에서 기온, 흑구온도, 상대습도, 풍속, 6방향의 장파 및 단파 복사를 측정하였고, 이를 바탕으로 열스트레스 지수인 WBGT와 UTCI를 산정 및 분석하였다. 또한 열화상카메라로 포장면과 놀이시설의 표면온도를 측정하였으며, 이를 바탕으로 단시간 피부접촉시 화상의 위험을 평가하였다. 연구결과는 다음과 같다. 어린이공원의 3일 시간 평균 최고 기온은 $36.6{\sim}39.4^{\circ}C$였으며, 모래밭에 비해 녹음에서 $2.8^{\circ}C$, 쉘터에서 $1.0^{\circ}C$ 및 $2.3^{\circ}C$ 낮게 나타났다. 시간 평균 최저 습도는 44~50%였으며, 모래밭이나 고무칩포장지에 비해 녹음에서 6%, 쉘터에서 4% 및 6% 높게 나타났다. 열사병위험지수 WBGT 값에 근거하면 폭염 시 어린이공원의 주간의 열사병 위험도는 높은 또는 극심한 정도로 나타났다. 3일 30분 평균 최고 WBGT 값은 $31.2{\sim}33.6^{\circ}C$였으며, 모래밭에 비해 녹음에서 $2.8^{\circ}C$, 쉘터에서 $2.3^{\circ}C$ 및 $1.0^{\circ}C$ 낮게 나타났으나, 차양에 의해서도 열사병 위험을 피할 수는 없었다. 체감더위지수 UTCI 값에 근거하면 폭염 시 어린이공원의 주간의 온열 스트레스의 범주는 매우 강한 또는 극심한 정도로 나타났다. 3일 30분 평균 최고 UTCI 값은 $39.9{\sim}48.1^{\circ}C$였으며, 모래밭에 비해 녹음에서 $7.8^{\circ}C$, 쉘터에서 $8.2^{\circ}C$ 및 $4.1^{\circ}C$ 낮게 나타났으나, 차양에 의해서도 극심한 또는 매우 강한 온열 스트레스를 강한 또는 적정한 온열 스트레스로 낮출 수는 없었다. 단시간 피부접촉에 의한 화상 온도 기준에 따르면, 놀이시설 및 포장면의 최고 표면온도가 스텐레스 스틸($70.8^{\circ}C$)은 무도장 철재 3초 $60^{\circ}C$, 고무칩포장($76.5^{\circ}C$)은 플라스틱 5초 $74^{\circ}C$, 청색 플라스틱 미끄럼판($68.5^{\circ}C$)과 앉음판($71.0^{\circ}C$)은 플라스틱 1분 $60^{\circ}C$ 기준을 초과한 것으로 나타났다. 하지만 그늘이 진 놀이시설의 표면온도는 햇빛에 노출된 놀이시설의 표면온도에 비해 $20^{\circ}C$ 내외로 낮게 나타나, 차양에 의해 화상의 위험을 현저하게 개선할 수 있을 것으로 판단된다. 폭염 시에는 어린이공원의 온열환경은 어린이들에게 높거나 극심한 열사병 위험에 빠지게 하고, 매우 강한 또는 극심한 온열 스트레스를 주기 때문에 보호자나 관리자가 어린이들의 어린이공원 이용을 제한해야 한다. 그리고 폭염시에는 어린이공원의 포장면 또는 놀이시설에 의한 화상의 위험이 매우 높으므로 이용 시 주의를 해야 하며, 화상의 예방을 위해서는 차양시설을 적극적으로 도입해야 한다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제26권4호
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• pp.307-326
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• 2021

상시 관측되는 조위관측소 해수위 자료는 결측값과 오측값을 포함하고 있으며, 그 중 오측 값은 이상값으로 분류되는 전처리 대상이다. 이러한 오측을 제거하기 위해 대표적으로 3𝜎 (three standard deviations) 규칙이 적용되어왔으나, 기상이변 등에 의한 극값이 존재하거나 3𝜎 범위 안에서도 오측이 존재하는 해수위 자료에는 그 적용이 어렵다. 본 연구에서 설계된 모델은 오측에 대한 사전 정보가 필요하지 않은 비주석 학습으로 구성되며, 재귀신경망과 앙상블 기법을 이용함으로써 실시간으로 수집되는 해수위 자료가 오측일 가능성을 발생한지 20분 이내로 제시한다. 검증이 완료된 모델은 평시 및 기상이변시의 정상값과 오측값을 잘 분리하며, 학습이 이뤄지지 않은 연도의 해수위 자료에서도 이상값 탐지가 가능함을 확인하였다. 본 연구의 관측 이상치 탐지 알고리즘은 조위관측소 해수위에 국한되지 않고 다양한 해양 및 대기자료의 이상치 탐지 인공신경망 모델에 확장 적용할 수 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제45권3호
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• pp.275-290
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• 2012

본 연구에서는 극치강우의 시간분포 연구를 위하여 서울지점 우량관측소의 자기기록지를 1분단위로 독취한 MMR(minutely data using the magnetic recording)자료와 최근 들어 관측을 시작한 AWS (automatic weather system) 분단위기상관측 자료를 이용하여 연최대치 계열의 중앙값을 기준으로 한 POT(peaks over threshold) 계열 추출을 통하여 강우의 최적 시간분포 모형을 개발하였다. 기존 Huff 방법에서의 최대 단점인 지속기간별 시간분포 변화 특성을 고려하지 못하는 점과 강우사상별 강우총량에 대한 기준강우량의 일괄적용 등의 문제를 개선하였으며, 분단위 관측자료의 가중치 적용을 통한 순위결정으로 최빈분위를 선택하고 IQR (interquartile range) matrix의 적용을 통한 Quartile별 호우사상을 추출하는 방법을 제안하였다. 마지막으로 추출된 분단위 무차원 단위우량주상도에 핵밀도함수를 적용하여 자료의 크기와 분포 특성을 고려한 지속기간별 최적 시간분포형을 유도하였다.

• 한국농공학회논문집
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• 제57권5호
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• pp.139-152
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• 2015

Along with climate change, it is reported that the scale and frequency of extreme climate events show unstable tendency of increase. Thus, to comprehend the change characteristics of precipitation data, it is needed to consider non-stationary. The main objectives of this study were to estimate future design floods for Wonpyeongcheon watershed based on RCP (Representative Concentration Pathways) scenario. Wonpyeongcheon located in the Keum River watershed was selected as the study area. Historical precipitation data of the past 35 years (1976~2010) were collected from the Jeonju meteorological station. Future precipitation data based on RCP4.5 were also obtained for the period of 2011~2100. Systematic bias between observed and simulated data were corrected using the quantile mapping (QM) method. The parameters for the bias-correction were estimated by non-parametric method. A non-stationary frequency analysis was conducted with moving average method which derives change characteristics of generalized extreme value (GEV) distribution parameters. Design floods for different durations and frequencies were estimated using rational formula. As the result, the GEV parameters (location and scale) showed an upward tendency indicating the increase of quantity and fluctuation of an extreme precipitation in the future. The probable rainfall and design flood based on non-stationarity showed higher values than those of stationarity assumption by 1.2%~54.9% and 3.6%~54.9%, respectively, thus empathizing the necessity of non-stationary frequency analysis. The study findings are expected to be used as a basis to analyze the impacts of climate change and to reconsider the future design criteria of Wonpyeongcheon watershed.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제31권5호
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• pp.241-252
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• 2019

폭풍으로 인한 연안재해 피해에 대한 적절한 대응책을 수립하기 위해서는 빈도 해일고 산정에 대한 연구가 필요하다. 과거에 관측된 태풍은 모집단 수가 적기 때문에 tropical cyclone risk model(TCRM)을 이용해 역사태풍의 이동경로와 중심기압을 확률밀도함수로 추정하여 확률적으로 발생하는 176,689개의 합성태풍을 생성하였다. 아울러 중국 남동부 연안으로 상륙한 후 재부상 하거나 소멸되는 태풍 특성을 합성태풍에 고려하기 위해 역사태풍의 이동각도를 확률밀도함수로 추정하고 감쇠 매개변수와 함께 적용하여 중국 남동부 연안에서 서남해안으로 이동하는 태풍의 통과율이 개선되었다. 태풍속성은 역사태풍으로부터 분석하였으며 중심기압과 최대풍속($V_{max}$), 최대풍속 반경($R_{max}$)의 상관관계식을 산정하여 합성태풍에 적용하였다. 해일고는 ADCIRC 모형을 이용해 조석과 합성태풍을 고려하여 산정하였으며 Perl script로 자동화하였다. 확률적으로 발생시킨 합성태풍에 의한 해일고는 실제 자연현상에서 발생하는 해일고와 유사하게 나타나기 때문에 빈도 해일고를 산정할 수 있다. 따라서 일반화된 극치분포(Generalized Extreme Value, GEV)의 모수를 추정하여 극치 해일고를 산정하였으며, 100년 빈도 해일고는 경험모의기법으로 산정한 빈도 해일고와 비교하여 만족스러운 결과가 도출되었다. 본 연구에서 제안한 방법은 일반 해역에서 빈도 해일고 산정시 활용될 수 있다.

• 보건행정학회지
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• 제27권2호
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• pp.149-156
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• 2017

Background: This study was conducted to evaluate the performance of the Hierarchical Condition Category (HCC) model, identify potentially high-cost patients, and examine the effects of adding prior utilization to the risk model using Korean claims data. Methods: We incorporated 2 years of data from the National Health Insurance Services-National Sample Cohort. Five risk models were used to predict health expenditures: model 1 (age/sex groups), model 2 (the Center for Medicare and Medicaid Services-HCC with age/sex groups), model 3 (selected 54 HCCs with age/sex groups), model 4 (bed-days of care plus model 3), and model 5 (medication-days plus model 3). We evaluated model performance using $R^2$ at individual level, predictive positive value (PPV) of the top 5% of high-cost patients, and predictive ratio (PR) within subgroups. Results: The suitability of the model, including prior use, bed-days, and medication-days, was better than other models. $R^2$ values were 8%, 39%, 37%, 43%, and 57% with model 1, 2, 3, 4, and 5, respectively. After being removed the extreme values, the corresponding $R^2$ values were slightly improved in all models. PPVs were 16.4%, 25.2%, 25.1%, 33.8%, and 53.8%. Total expenditure was underpredicted for the highest expenditure group and overpredicted for the four other groups. PR had a tendency to decrease from younger group to older group in both female and male. Conclusion: The risk adjustment models are important in plan payment, reimbursement, profiling, and research. Combined prior use and diagnostic data are more powerful to predict health costs and to identify high-cost patients.

• 대기
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• 제24권3호
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• pp.445-456
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• 2014

A real-time quality control system for meteorological data (air temperature, air pressure, relative humidity, wind speed, wind direction, and precipitation) measured by an integrated meteorological sensor has been developed based on comparison of quality control procedures for meteorological data that were developed by the World Meteorological Organization and the Korea Meteorological Administration (KMA), using time series and statistical analysis of a 12-year meteorological data set observed from 2000 to 2011 at the Incheon site in Korea. The quality control system includes missing value, physical limit, step, internal consistency, persistence, and climate range tests. Flags indicating good, doubtful, erroneous, not checked, or missing values were added to the raw data after the quality control procedure. The climate range test was applied to the monthly data for air temperature and pressure, and its threshold values were modified from ${\pm}2{\sigma}$ and ${\pm}3{\sigma}$ to ${\pm}3{\sigma}$ and ${\pm}6{\sigma}$, respectively, in order to consider extreme phenomena such as heat waves and typhoons. In addition, the threshold values of the step test for air temperature, air pressure, relative humidity, and wind speed were modified to $0.7^{\circ}C$, 0.4 hPa, 5.9%, and $4.6m\;s^{-1}$, respectively, through standard deviation analysis of step difference according to their averaging period. The modified quality control system was applied to the meteorological data observed by the Weather Information Service Engine in March 2014 and exhibited improved performance compared to the KMA procedures.