• 정보처리학회논문지A
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• 제16A권6호
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• pp.453-462
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• 2009

소프트웨어의 지적 재산권 보호 및 인증에 대한 관심과 중요성이 커지면서 소프트웨어에 대한 표절 탐색 및 보호, 판단에 대한 연구가 활발 하게 진행되고 있다. 지금까지 표절에 대한 연구는 주로 속성 계산, 토큰 패턴, 프로그램 파스트리, 유사도 측정 알고리즘 등을 이용해 두 프로 그램을 비교하는데 초점을 두었다. 이와 더불어, 표절과 협동(collaboration)을 구분하는 것은 표절연구에서 매우 중요하다. 본 논문에서는 극단 치 분포 확률 모델을 이용한 소스코드 클러스터링을 위한 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 먼저 두 프로그램 먼저 두 프로그램 $P_a$와 $P_b$ 의 유사도를 측정하는 비대칭거리측정함수 pdist($P_a$, $P_b$)를 제안하고, 모든 소스코드 쌍에 대해 pdist($P_a$, $P_b$)를 통해 측정된 유사도를 간선무게로 하는 표절방 향그래프(PDG)를 생성한다. 그리고 본 논문에서는 표절방향그래프를 굼벨거리그래프(GDG)로 변환한다. pdist($P_a$, $P_b$) 점수 분포는 극단치 확률 분포로 잘 알려진 굼벨분포(Gumbel distribution)와 매우 유사하다. 또한, 본 논문에서는 의사표절(pseudo- plagiarism)을 새롭게 정의한다. 의사표절은 프로그램의 강한 기능적 제약사항으로 인해 발생하는 가상 표절의 한 종류이다. 본 논문에서는 ICPC(International Collegiate Programming Contest)와 KOI(Korean Olympiad for Informatics) 대회에 제출된 18개 프로그램 그룹의 700개 이상의 소스코드에 대해 실험을 진행하였다. 실험결과 프로그램 그룹에 포함된 표절 프로그램들을 찾았으며, 소스코드 클러스터링 알고리즘은 의사표절과 실제표절 프로그램 그룹을 효과적으로 구분하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제52권11호
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• pp.895-904
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• 2019

극치 강우 자료는 정상성 빈도모델에서 효과적으로 구현되지 않는 비정상성 거동을 종종 보인다. 또한, 극치 사상의 확률밀도함수는 여름 장마와 태풍 등의 서로 다른 강우 패턴에 의해 2개 이상의 첨두를 가지는 혼합분포형태이다. 이러한 강우 패턴의 변화에 대해 Bayesian 이론을 활용한 비정상성 혼합분포(mixture distribution based nonstationary frequency, MDNF)모델을 제안하였다. 2개의 Gumbel 분포형이 혼합된 MDNF 모델은 Gumbel 분포형 매개변수 중 하나인 위치매개변수의 시변성을 효과적으로 설명한다. 제안한 모델의 성능평가를 위해 정상성 혼합분포모델과의 다양한 통계치 결과를 비교하였다. 정상성 혼합분포모델보다 전반적으로 향상된 성능을 보여주는 MDNF 모델을 통해 극치 강우 패턴이 비정상성을 보인다는 가정을 확인할 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.169-173
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• 2006

일반적으로 확률수문량을 산정하기 위해서는 수문자료에 대해 빈도해석을 실시한 후 확률수문량을 산정하게 된다. 재현기간이 커질수록 확률분포형에 따라 확률수문량의 값은 많은 차이를 나타내므로 적정 확률분포형의 선정은 매우 중요하다고 할 수 있다. 적정 확률분포형의 선정은 객관적인 기준에 의해 이루어져야 하나, 적정 확률분포형의 선정에 있어 명확한 기준이 마련되어 있지 않아 실무에서 확률수문량을 산정할 때 많은 어려움을 겪고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 적정 확률분포형의 선정기준으로 제시되어 있는 검정통계량을 이용한 방법의 적용성을 비교 검토하고자 한다. 이를 위해 우리나라에서 널리 사용되고 있는 Gumbel, GEV 분포형과 Weibull, Generalized logistic 분포형을 선택하고 각각의 분포형에 대해 자료의 크기별 모의를 통해 자료를 발생시킨 후 빈도해석을 수행하고, 적합도 검정 단계에서 산출되는 검정통계량을 비교하여 적정 확률분포형을 선정하여 적용성을 검토하고자 한다. 결과적으로 자료 발생에 이용된 분포형과는 관계없이 자료수가 작을수록 2변수 gamma, 자료수가 많을수록 5변수 Wakeby가 제일 많이 선정되는 것으로 나타났으며, Gumbel, GEV, generalized logistic 분포형의 경우는 대체로 자료의 수가 많아질수록 선정되는 빈도가 많은 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.39-39
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• 2015

극치 수문(Hydrologic extremes)분야에서는 수문자료의 분포에 따라 Gumbel, GEV, 그리고 GLO 분포와 같은 다양한 확률통계 분포형이 존재한다. GEV와 GLO 분포형의 경우 Gumbel 분포형과 달리 형상매개변수가 포함된 3변수 분포형으로써 이상 기후 현상으로 인한 잦은 극치 수문사상을 표현하는데 좀 더 유연한 것으로 알려져 있다. 특히 GLO 분포형의 경우 영국에서 홍수빈도해석 시 적정분포형으로 선정된바 있다(Institute of Hydrology, 1999). 다양한 분포형 중에서 표본 자료를 대표할 수 있는 분포형을 선정하는 통계적 기법이 적합도 검정이다. 적합도 검정에는 $x^2$-검정, Cramer von-Mises 검정, Kolmogorov-Smirnov 검정, PPCC(probability plot correlation coefficient, 확률도시 상관계수)검정 등이 있으며 그 중 PPCC 검정은 이용방법이 간편하면서도 뛰어난 기각능력을 보이는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 극치 수문분야에서 널리 이용되고 있는 GLO 분포형을 대상으로 자료의 왜곡도 영향을 고려할 수 있는 확률도시 상관계수 검정의 검정통계량을 추정하여 보았다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제48권5호
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• pp.331-343
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• 2015

비정상성 빈도해석을 위해 개발된 비정상성 확률분포 모형들은 대부분 매개변수에 시간항을 포함하는 형태로 정의된다. 이 중에서도 우리나라에 널리 사용되고 있는 Gumbel 모형에 대해 살펴보면, 비정상성 Gumbel 모형의 위치 및 규모매개변수는 시간에 대해 선형(linear) 및 지수(exponential) 함수의 관계를 보이는 형태로 가정한다. 규모매개변수의 지수함수의 형태는 음(-)의 값이 추정되는 것을 방지하기 위해 제안되어 널리 사용되고 있으나 이로 인해 확률수문량이 과다산정되는 문제가 발생하기도 한다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 비정상성 Gumbel 모형의 규모매개변수의 다양한 형태를 비교하고자 한다. 이를 위해 비정상성 Gumbel 모형의 규모매개변수를 지수함수, 선형, 로그 형태로 가정하여 비교하였다. 각 모형의 매개변수의 추정은 최우도법을 적용하였고 규모매개변수의 형태별 정확도 비교를 위해 모의실험을 수행하였으며, 실제 자료에 대한 적용으로 자료기간 30년 이상을 보유하면서 경향성을 가지는 강우량 자료들을 대상으로 비정상성 빈도해석을 수행하였다. 그 결과, 지수함수 형태를 가정한 규모매개변수를 가지는 비정상성 Gumbel 모형이 가장 작은 오차를 가지는 것으로 분석되었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.211-217
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• 2019

본 연구에서는 NHPP 모형을 적용한 Type-2 Gumbel 수명분포의 형상모수 변화에 따른 소프트웨어 개발비용모형에 관한 속성을 비교, 분석하였다. 소프트웨어 고장현상을 분석하기 위하여 모수추정은 최우추정법을 적용하였고, 비선형 방정식의 계산은 이분법을 사용하였다, 그 결과, 형상모수의 변화에 따른 비용곡선의 속성을 비교하였을 때 형상모수가 클수록, 소프트웨어 개발비용이 적고 또한, 방출시간도 가장 빠르다는 것을 알 수 있었다. 본 연구를 통하여, 소프트웨어 개발자들에게 소프트웨어 형상모수 변화에 따른 개발비용을 탐색하는데 도움을 줄 수 있으며, 더불어 소프트웨어 개발비용에 관한 속성을 파악하는데 필요한 사전정보을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

• 산업기술연구
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• 제35권
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• pp.95-102
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• 2015

Two extreme wind speed prediction models, the EWM(Extreme wind speed model) in IEC61400-1 and the Gumbel method were compared in this study. The two models were used to predict extreme wind speeds of six different sites in Korea and the results were compared with long term wind data. The NCAR reanalysis data were used for inputs to two models. Various periods of input wind data were tried from 1 year to 50 years and the results were compared with the 50 year maximum wind speed of NCAR wind data. It was found that the EWM model underpredicted the extreme wind speed more than 5 % for two sites. Predictions from Gumbel method overpredicted the extreme wind speed or underpredicted it less than 5 % for all cases when the period of the input data is longer than 10 years. The period of the input wind data less than 3 years resulted in large prediction errors for Gumbel method. Predictions from the EWM model were not, however, much affected by the period of the input wind data.

• 정보처리학회논문지D
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• 제8D권4호
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• pp.393-400
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• 2001

본 논문에서는 비동질 포아송 프로세스(NHPP)에 기초한 소프트웨어 에러 현상에 대한 확률 모형을 고려하였다. 고장 패턴은 NHPP에 대한 강도함수와 평균값 함수로서 나타낼 수 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 모형인 Goel 이 제시한 일반화모형[2]과 Yamada, Ohba-Osaki 모형[11]을 재조명하고 이러한 모형과 연관되고 신뢰도 분포로 많이 사용되는 와이블 분포의 특수형태인 레일리(Rayleigh)분포와 겜벨(Gumbel)분포[5]를 이용한 모형을 제시하고, 또 효율적 모형을 위한 모형선택으로서 편차자승합(SSE)을 이용하여 비교하였다. 모수의 추정을 위해서 최우추정법(MLE)과 일반적인 수치해석적 방법인 이분법을 이용하였다. 수치적인 예에서는 실측자료인 NTDS 자료[4]를 이용하여 모수 및 신뢰도를 추정하였고 편차자승합을 이용한 모형비교의 결과를 나열하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.323-323
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• 2018

최근 기후변화에 대한 관심이 증대됨에 따라 미래 기후모델자료를 기반으로 연구가 다양하게 진행되고 있다. 기후변화가 적용된 자료는 미래 수자원관리, 방재를 위한 수공구조물의 설계 등 다양한 방식으로 실무에 적용되고 있다. 하지만 기후모델로부터 모의된 결과는 어느 정도 관측자료와 차이가 발생하게 되며, 이러한 계통적 오차는 모델 내부에서 해결하기가 쉽지 않다. 그렇기 때문에 기후모델로부터 모의된 결과를 보정하기 위해 편의보정 기법을 활용한다. 그리고 미래 기후모델자료는 불확실성을 내재하고 있기 때문에 다양한 편의보정 기법을 적용하여 불확실성의 범위를 확인해 보았다. 사용된 편의보정 기법으로는 Quantile Mapping(QM), Quantile Delta Mapping(QDM), Detrended Quantile Mapping(DQM), Delta Change Method(DCM)을 이용하였다. 편의보정에 적용한 확률분포형은 일반극치분포(GEV분포), Type-1 극치분포(Gumbel분포)를 사용하였다. GEV분포를 기본으로 하여 조건적으로 GEV분포를 사용할 수 없는 경우, Gumbel분포를 사용하였다. 본 연구에서는 독일의 전지구기후모델(Global Climate Model, GCM)인 MPI-ESM-LR에 RCP 8.5 사나리오를 강제장으로 하여 지역기후모델(Regional Climate Model, RCM)인 WRF를 이용하여 동역학적으로 다운스케일한 강우자료를 사용하였다. 강우자료 중에서 강릉, 인천, 부산, 목포지점에 해당하는 자료를 추출하여 연 최대 강우강도 시계열을 산정하고 4가지 편의보정 기법을 이용하여 편의보정을 하였다. 편의보정 수행된 연 최대 강우강도 시계열을 scale-invariance 기법으로 다운스케일하여 미래 IDF곡선을 유도한 뒤, 편의보정별로 유도한 IDF곡선의 비교를 통해 편의보정기법이 미래 IDF곡선에 미치는 영향을 분석하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.169-169
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• 2021

통계학적 가능최대강수량방법은 가능최대강수량(Probable Maximum Precipitation, PMP) 측정 방법 중 하나로 WMO에서 통계학적인 PMP 추정 방법으로 Hershfield가 제안한 공식을 제시했다. Hershfield는 95,000개의 자료를 분석하였으며, 기본적으로 통계학적 PMP 추정방법의 빈도계수는 k_m = 15로 제안하였다. 그러나 강우 지속기간 및 연최대 시계열의 평균에 따라 값이 변하게 되며, Hershfield(1965)는 지속시간과 연최대 시계열의 평균에 따른 빈도계수가 5 ~ 20 사이의 값을 갖는다고 제안한 바 있다. Hershfield의 빈도계수는 미국 지역의 2,645개의 관측소의 95,000개의 강우 자료 이용했기 때문에 우리나라의 적용하였을 때 신뢰성에 문제가 있을수 있으며, 우리나라에서는 통계학적 방법보다는 수문기상학적 PMP 추정 방법을 주로 사용하고 있다. 따라서 본 연구에서는 우리나라의 기상 자료중에서 가장 많은 양을 가지는 지점 10개를 선정하여 빈도계수를 산정하였다. 빈도계수를 산정하기 위해서는 시계열로 구성된 강우 자료를 사용해야하며, 본 연구에서는 기상 자료의 이상치 검정을 진행하였으며, 경향성의 경우 정상성을 가지는 것으로 가정하였다. 확률 분포형은 극치분포인 GEV분포, Gumbel분포, Log-Gumbel분포, Weibull분포를 비교하여 가장 적절한 분포형을 선정하여 진행하였다. 최종적으로 얻은 빈도계수를 이용하여 구한 PMP값과 기존 Hershfield가 제시한 빈도계수 값 k_m = 15를 이용한 PMP값을 비교하여 차이를 분석하였으며, 그 적용성을 평가하였다.