• 한국물환경학회지
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• 제27권5호
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• pp.634-645
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• 2011

A newly developed rainwater harvesting (RWH) system reliability model is evaluated for roof area of buildings in Haeundae District of Busan. RWH system is used to supply water for toilet flushing, back garden irrigation, and air cooling. This model is portable because it is based on a non-parametric precipitation generation algorithm using a markov chain. Precipitation occurrence is simulated using transition probabilities derived for each day of the year based on the historical probability of wet and dry day state changes. Precipitation amounts are selected from a matrix of historical values within a moving 30 day window that is centered on the target day. Then, the reliability of RWH system is determined for catchment area and tank volume ranges using synthetic precipitation data. As a result, the synthetic rainfall data well reproduced the characteristics of precipitation in Busan. Also the reliabilities of RWH system for each of demands were computed to high values. Furthermore, for study area using the RWH system, reduction efficiencies for rooftop runoff inputs to the sewer system and potable water demand are evaluated for 23%, 53%, respectively.

• Asian Journal of Innovation and Policy
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• 제10권1호
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• pp.108-131
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• 2021

The increase of international trade across countries and borders results in increased risks associated with the inflow of new pests and diseases. These risks are likely to be increased more rapidly due to climate change. Some countries implement strict regulations on imports to prevent these risks and protect biosecurity, food safety, and public health. However, the problems arise when the diseases and pests are found in a country where their economic structure largely depends on agricultural exports and cause ripple effects on other industries and ecosystems. Therefore, establishing an effective quarantine system is essential to protect and recover from the damage caused by non-native diseases and pests. This study's objectives are 1) analyzing the agricultural policies relate to the quarantine system on diseases and pests in Korea, 2) evaluating the Korea plant quarantine system's value, and 3) simulating plant quarantine policy strategies. We estimated the Korean quarantine system's benefits on diseases and pests to reach these objectives. The benefits are measured with a willingness to pay from respondents surveyed by the contingent valuation method (CVM). The CVM approach directly asks people how much they would willingly pay for food security. Finally, the Korean quarantine system's values are simulated with several policy scenarios and different scales of infection at the regional level. The results of this study can deliver policy implications on the quarantine system innovation in developing countries including Asia.

• 응용통계연구
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• 제35권1호
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• pp.131-146
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• 2022

로지스틱 회귀 모형은 다양한 분야에서 범주형 종속 변수를 예측하거나 분류하기 위한 모형으로 많이 사용되고 있다. 로지스틱 회귀 모형에 대한 전통적인 베이지안 추론 기법으로 메트로폴리스-헤이스팅스 알고리즘이 많이 사용되었지만, 수렴의 속도가 느리고 제안 분포에 대한 적절성을 보장하기 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 모형에 대한 베이지안 추론 방법으로 Frühwirth-Schnatter와 Frühwirth (2007)에서 제안된 보조 혼합 샘플링(auxiliary mixture sampling) 기법을 사용하였다. 이 방법은 모형의 선형성과 정규성을 만족시키기 위해 두 단계에 거쳐 잠재변수를 도입하며, 결과적으로 깁스 샘플링을 통한 추론을 가능하게 한다. 제안한 모형의 효과를 검증하기 위해 2020년 지역사회 건강조사 당뇨병 자료에 적용하여 메트로폴리스-헤이스팅스를 사용한 모형과 추론 결과를 비교 분석하였다. 또한, 다양한 분류 모형들과 본 논문에서 제안한 모형의 분류 성능을 비교한 결과 제안된 모형이 분류 분석에서도 좋은 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권7호
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• pp.1060-1070
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• 2022

정보 기술의 발달로 시스템의 규모는 대형화되고 역할의 종류도 다양해져서 기존의 역할기반 접근제어로는 확장성, 호환성, 복잡성 등의 한계에 부딪히게 되었다. 블록체인 기술은 기존 보안 취약점에 새로운 해법을 제시하며 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 저장소의 접근 빈도와 저장 용량에 따라 요구되는 가스 및 처리 시간이 달라지는 블록체인 환경에서 효율적인 역할기반접근제어를 제안하였다. 제안하는 방식은 재사용 가능한 단위의 역할을 재정의하고, 동적인 상태를 효율적으로 반영할 수 있는 계층적 구조를 도입하여 복잡성을 해결하고 효율성 및 확장성을 강화하였고, 암호화폐 연동이 가능할 수 있도록 사용자 중심의 인증기능을 포함하였다. 제안하는 모델은 마르코프체인을 이용하여 이론적으로 먼저 검증하고, 이더리움 프라이빗 네트워크에서 구현하여 대표함수에 대한 비교 실험을 실행하여 사용자 추가 및 트랜잭션 등록 시에 요구되는 시간과 가스 효율성에 대하여 검증하였다. 향후 이를 기반으로 예외 상황 등을 고려한 구조 확장 및 실험 등이 요구된다.

• 응용통계연구
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• 제36권2호
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• pp.115-127
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• 2023

다항 프로빗 모형은 다중 분류와 선택 모형에서 흔히 사용하는 모형이다. 다항 프로빗 모형을 추정하기 위해 일반적으로 널리 사용하는 베이지안 접근법인 마르코프 연쇄 몬테카를로(MCMC) 방법은 계산 복잡도가 매우 높다는 문제점을 가지고 있다. 반면, 변분 베이즈 방법은 MCMC 방법보다 계산 복잡도는 낮으면서도 분류 성능적인 면에서 큰 차이가 나지 않아 더 효율적인 방법으로 알려져 있다. 본 연구에서는 가우시안 과정에 기반한 다항 프로빗 모형을 설명하고 해당 모형에 적용할 수 있는 변분 베이지안 근사법을 알아보고자 한다. 그리고 UCI에서 제공되는 쥐 단백질 발현 데이터에 가우시안 과정 분류에 대한 변분 베이지안 다항 프로빗 모형을 적용하여 그 성능을 확인하고 나이브 베이즈, K-최근접 이웃법, 서포트 벡터 머신 분류기의 성능과 비교한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.461-461
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• 2023

하구담수호는 하구에 방조제를 축조하여 인공적으로 조성된 저수지로 배수갑문을 통해 적정수위를 유지하고 담수된 물은 농업용수, 공업 및 생활용수로 활용되고 있다. 최근 담수호 수질을 살펴보면 호소수 수질환경기준 IV등급을 상회하여 농업용수로 부적합한 것으로 나타났다. 하구담수호 수질은 간척농지와 담수호 유역내 농경지, 축사 등에서 배출되는 영양염류, 유사 등에 의해 오염되며, 이들은 경지의 경사, 토양, 강우 특성 등과 같이 다양한 인자들에 의하여 영향을 받는다. 도시화와 기후변화 등으로 인해 변화하는 환경에서 지속가능한 수자원 관리를 위해 하구담수호 물환경의 변화를 분석할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 간월호 유역을 대상으로 유역-호소 연계 모형을 이용하여 미래 기상, 토지이용, 용수수요량 등의 변화에 따른 담수호 물환경을 분석하였다. SSP(Shared Socioeconomic Pathways) 기후변화 시나리오를 활용하여 미래 기상을 적용하였으며 Markov Chain기법 및 FLUS (Future Land-Use Simulation model)모형을 통해 미래 토지이용을 구축하였다. 미래 환경 변화를 적용하여 HSPF-EFDC-WASP 모형을 구동하여 담수호의 수문, 수질 분석을 수행하였다. 이 연구의 결과는 미래의 환경 변화에 대응하기 위해 하구담수호를 관리하기 위한 효과적인 전략을 개발하는 데 활용될 것으로 사료된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.527-534
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• 2023

삼중구조 시스템에서는 하나의 프로세서에서 고장이 발생해도 여유도 때문에 주어진 임무를 계속 수행할 수 있다. 본 연구에서는 삼중구조 시스템에 체크포인터 기법을 도입한 후 고장 탐지와 체크포인터를 분리하는 새로운 고장 극복 방법을 제안한다. 먼저 한 개 프로세서에서 고장이 발생하면 고장 탐지와 동시에 모든 프로세서의 상태를 동기화함으로써 고장을 복구한다. 또한 두 개 이상의 프로세서에서 동시에 고장이 발생하면 직전의 체크포인터로 회귀하여 태스크를 재실행함으로써 고장을 복구한다. 본 논문에서는 태스크가 데드라인 이내에서 성공적으로 수행될 확률을 최대화하는 고장 탐지 구간과 체크포인터 구간의 선정 방법을 제안한다. 제안된 방식을 탑재한 삼중구조 시스템을 마코프 체인으로 모델링하고 실시간 태스크의 성공적 수행 확률을 도출하는 모의실험을 수행하여 최적의 해를 구하는 과정을 제시한다.

• 천문학회보
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• 제46권2호
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• pp.70.2-71
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• 2021

We examine gas kinematics and star formation activities of NGC 6822, a gas-rich dwarf irregular galaxy in the Local Group at a distance of ~490 kpc. We perform profile decomposition of all the line-of-sight (LOS) HI velocity profiles of the high-resolution (42.4" × 12" spatial; 1.6 km/s spectral) HI data cube of the galaxy, taken with the Australian Telescope Compact Array (ATCA). To this end, we use a novel tool based on Bayesian Markov Chain Monte Carlo (MCMC) techniques, the so-called BAYGAUD, which allows us to decompose a velocity profile into an optimal number of Gaussian components in a quantitative manner. We group all the decomposed components into bulk-narrow, bulk-broad, and non-bulk gas components classified with respect to their velocity dispersions and the amounts of velocity offset from the global kinematics, respectively. Using the surface densities and velocity dispersions of the kinematically decomposed HI gas maps together with the rotation curve of NGC 6822, we derive Toomre-Q parameters for individual regions of the galaxy which quantify the level of local gravitational instability of the gaseous disk. We also measure the local star formation rate (SFR) of the corresponding regions in the galaxy by combining GALEX Far-ultraviolet (FUV) and WISE 22㎛ images. We then relate the gas and SFR surface densities in order to investigate the local Kennicutt-Schmidt (K-S) law of gravitationally unstable regions which are selected from the Toomre Q analysis. Of the three groups, the bulk-narrow, bulk-broad and non-bulk gas components, we find that the lower Toomre-Q values the bulk-narrow gas components have, the more consistent with the linear extension of the K-S law derived from molecular hydrogen (H2) observations.

• Journal of Korea Trade
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• 제27권2호
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• pp.96-114
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• 2023

Purpose - This paper elucidates a nexus between the occurrence of rare disaster events and the volatility of economic growth by distinguishing the likelihood of rare events from stochastic volatility. We provide new empirical facts based on a quarterly time series. In particular, we focus on the role of financial liberalization in spreading the economic crisis in developing countries. Design/methodology - We use quarterly data on consumption expenditure (real per capita consumption) from 44 countries, including advanced and developing countries, ending in the fourth quarter of 2020. We estimate the likelihood of rare event occurrences and stochastic volatility for countries using the Bayesian Markov chain Monte Carlo (MCMC) method developed by Barro and Jin (2021). We present our estimation results for the relationship between rare disaster events, stochastic volatility, and growth volatility. Findings - We find the global common disaster event, the COVID-19 pandemic, and thirteen country-specific disaster events. Consumption falls by about 7% on average in the first quarter of a disaster and by 4% in the long run. The occurrence of rare disaster events and the volatility of gross domestic product (GDP) growth are positively correlated (4.8%), whereas the rare events and GDP growth rate are negatively correlated (-12.1%). In particular, financial liberalization has played an important role in exacerbating the adverse impact of both rare disasters and financial market instability on growth volatility. Several case studies, including the case of South Korea, provide insights into the cause of major financial crises in small open developing countries, including the Asian currency crisis of 1998. Originality/value - This paper presents new empirical facts on the relationship between the occurrence of rare disaster events (or stochastic volatility) and growth volatility. Increasing data frequency allows for greater accuracy in assessing a country's specific risk. Our findings suggest that financial market and institutional stability can be vital for buffering against rare disaster shocks. It is necessary to preemptively strengthen the foundation for financial stability in developing countries and increase the quality of the information provided to markets.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.326-326
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• 2021

장기간에 걸쳐 넓은 지역에 대해 발생하는 가뭄을 예측하기위해 많은 학자들의 기술적, 학술적 시도가 있어왔다. 본 연구에서는 복잡한 시계열을 가진 가뭄을 전망하는 방법 중 시나리오에 기반을 둔 가뭄전망 방법과 실시간으로 가뭄을 예측하는 비시나리오 기반의 방법 등을 이용하여 미래 가뭄전망을 실시했다. 시나리오에 기반을 둔 가뭄전망 방법으로는, 3개월 GCM(General Circulation Model) 예측 결과를 바탕으로 2009년도 PDSI(Palmer Drought Severity Index) 가뭄지수를 산정하여 가뭄심도에 대한 단기예측을 실시하였다. 또, 통계학적 방법과 물리적 모델(Physical model)에 기반을 둔 확정론적 수치해석 방법을 이용하여 비시나리오 기반 가뭄을 예측했다. 기존 가뭄을 통계학적 방법으로 예측하기 위해서 시도된 대표적인 방법으로 ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average) 모델의 예측에 대한 한계를 극복하기위해 서포트 벡터 회귀(support vector regression, SVR)와 웨이블릿(wavelet neural network) 신경망을 이용해 SPI를 측정하였다. 최적모델구조는 RMSE(root mean square error), MAE(mean absolute error) 및 R(correlation Coefficient)를 통해 선정하였고, 1-6개월의 선행예보 시간을 갖고 가뭄을 전망하였다. 그리고 SPI를 이용하여, 마코프 연쇄(Markov chain) 및 대수선형모델(log-linear model)을 적용하여 SPI기반 가뭄예측의 정확도를 검증하였으며, 터키의 아나톨리아(Anatolia) 지역을 대상으로 뉴로퍼지모델(Neuro-Fuzzy)을 적용하여 1964-2006년 기간의 월평균 강수량과 SPI를 바탕으로 가뭄을 예측하였다. 가뭄 빈도와 패턴이 불규칙적으로 변하며 지역별 강수량의 양극화가 심화됨에 따라 가뭄예측의 정확도를 높여야 하는 요구가 커지고 있다. 본 연구에서는 복잡하고 비선형성으로 이루어진 가뭄 패턴을 기상학적 가뭄의 정도를 나타내는 표준강수증발지수(SPEI, Standardized Precipitation Evapotranspiration Index)인 월SPEI와 일SPEI를 기계학습모델에 적용하여 예측개선 모형을 개발하고자 한다.