This study describes the estimation of upstream ungauged watershed streamflow using downstream discharge data. For downstream Dongchon (DC) and upstream Kumho (KH) water level stations in Kumho river basin ($2,087.9km^2$), three methods of Soil and Water Assessment Tool (SWAT) modeling, drainage-area ratio method and regional regression equation were evaluated. The SWAT was calibrated at DC with the determination coefficient ($R^2$) of 0.70 and validated at KH with $R^2$ of 0.60. The drainage-area ratio method showed $R^2$ of 0.93. For the regional regression, the watershed area, average slope, and stream length were used as variables. Using the derived equation at DC, the KH could estimate the flow with maximum 41.2 % error for the observed streamflow.
In this study, the regional frequency analysis is used to determine each subbasin drought frequency with reliable monthly precipitation and the L-Moments method which is almost unbiased and has very nearly a normal distribution is used for the parameter estimation of monthly precipitation time series in Nakdong river basin. As the result of this study, the duration of '93-'94 is most severe drought year than any other water year and the drought frequency is established as compared the regional frequency analysis result of cumulative precipitation of 12th duration months in each subbasin with that of 12th duration months in the major drought duration. The Linear regression equation is induced according to linear regression analysis of drought frequency between Nakdong total basin and each subbasin of the same drought duration. Therefore, as the foundation of this study, it can be applied proposed method and procedure of this study to the water budget analysis considering safety standards for the design of impounding facilities large-scale river basin and for this purpose, above all, it is considered that expansion of reliable preciptation data is needed in watershed rainfall station.
In this study, we investigated the prediction skills of four multiple linear regression methods for monthly air temperature over South Korea. We used simulation results from four regional climate models (RegCM4, SNURCM, WRF, and YSURSM) driven by two boundary conditions (NCEP/DOE Reanalysis 2 and ERA-Interim). We selected 15 years (1989~2003) as the training period and the last 5 years (2004~2008) as validation period. The four regression methods used in this study are as follows: 1) Homogeneous Multiple linear Regression (HMR), 2) Homogeneous Multiple linear Regression constraining the regression coefficients to be nonnegative (HMR+), 3) non-homogeneous multiple linear regression (EMOS; Ensemble Model Output Statistics), 4) EMOS with positive coefficients (EMOS+). It is same method as the third method except for constraining the coefficients to be nonnegative. The four regression methods showed similar prediction skills for the monthly air temperature over South Korea. However, the prediction skills of regression methods which don't constrain regression coefficients to be nonnegative are clearly impacted by the existence of outliers. Among the four multiple linear regression methods, HMR+ and EMOS+ methods showed the best skill during the validation period. HMR+ and EMOS+ methods showed a very similar performance in terms of the MAE and RMSE. Therefore, we recommend the HMR+ as the best method because of ease of development and applications.
빈도별 홍수량의 지역분석을 위하여 유역의 지형특성을 독립변수로 이용하는 회귀모형을 검정하였다. 그런데 이들 독립변수들간의 상관관계가 존재할 경우 능형회귀모형이 이용되기도 하는 이 방법은 다중공선성 문제를 극복하는데 적합한 방법으로 알려져 있다. 능형회귀모형을 최적화하기 위해서는 조정변수가 포함되는 비용함수를 최소화하여야 한다. 본 연구에서는 이 최적화를 위하여 유전알고리즘을 이용하였다. 유전알고리즘은 자연 생물의 유전 및 진화과정을 모방한 추계학적 탐색방법을 말한다. 이러한 유전알고리즘을 이용하여 지역분석 모형을 검정한 결과 안정된 매개변수의 가중치를 얻을 수 있었다.
This study is to determine the coefficients of regression equations and to select the optimal regression equation in the LOADEST model after classifying the whole study period into 5 flow conditions for 16 watersheds located in the Nakdonggang waterbody. The optimized coefficients of regression equations were derived using the gradient descent method as a learning method in Tensorflow which is the engine of machine-learning method. In South Korea, the variability of streamflow is relatively high, and rainfall is concentrated in summer that can significantly affect the characteristic analysis of pollutant loads. Thus, unlike the previous application of the LOADEST model (adjusting whole study period), the study period was classified into 5 flow conditions to estimate the optimized coefficients and regression equations in the LOADEST model. As shown in the results, the equation #9 which has 7 coefficients related to flow and seasonal characteristics was selected for each flow condition in the study watersheds. When compared the simulated load (SS) to observed load, the simulation showed a similar pattern to the observation for the high flow condition due to the flow parameters related to precipitation directly. On the other hand, although the simulated load showed a similar pattern to observation in several watersheds, most of study watersheds showed large differences for the low flow conditions. This is because the pollutant load during low flow conditions might be significantly affected by baseflow or point-source pollutant load. Thus, based on the results of this study, it can be found that to estimate the continuous pollutant load properly the regression equations need to be determined with proper coefficients based on various flow conditions in watersheds. Furthermore, the machine-learning method can be useful to estimate the coefficients of regression equations in the LOADEST model.
본 연구에서는 미계측 유역의 평균갈수량 추정을 위한 지역회귀모형을 개발하고자 하였다. 12개 다목적댐과 4개의 용수댐에서 관측된 조절되지 않은 유입량 자료로부터 평균갈수량을 산정하였고, 이를 유역면적, 유역경사, 유역밀도, 연평균강수량, 유출곡선지수 등의 유역특성인자와의 상관분석을 통해 다양한 형태의 지역회귀모형을 개발하였다. 평균갈수량의 관측값과 추정값의 비교를 통해 각 회귀모형의 성능을 평가하였고, 유역면적, 연평균강수량, 유출곡선지수를 설명변량으로 하는 회귀모형이 가장 우수한 성능을 보였다. 또한 비유량법과 기존에 개발된 기존회귀모형과의 비교를 통해서 본 연구에서 개발한 모형의 적용성이 가장 우수한 것으로 분석되었다.
본 연구는 저수량 지역 빈도분석(regional low flow frequency analysis)을 수행하기 위하여 일반최소자승법(ordinary least squares method)을 이용한 Bayesian 다중회귀분석을 적용하였으며, 불확실성측면에서의 효과를 탐색하기 위하여 Bayesian 다중회귀분석에 의한 추정치와 t 분포를 이용하여 산정한 일반 다중회귀분석의 추정치의 신뢰구간을 비교분석하였다. 각 재현기간별 비교결과를 보면 t 분포를 이용하여 산정된 평균 추정치와 Bayesian 다중회귀분석에 의한 평균 추정치는 크게 다르지 않았다. 그러나 불확실성 측면에서 평가해볼 때 신뢰구간의 상한추정치와 하한추정치의 차이는 Bayesian 다중회귀분석을 사용한 경우가 기존 방법을 사용한 경우보다 훨씬 작은 것으로 나타났으며, 이로부터 저수량(low flow) 지역 빈도분석을 수행하는 경우 Bayesian 다중회귀분석이 일반 회귀분석보다 불확실성을 표현하는데 있어서 우수하다는 결과를 얻을 수 있었다. 또한 낙동강 유역에 2개의 미계측 유역을 선정하고 구축된 Bayesian 다중회귀모형을 적용하여 불확실성을 포함한 미계측 유역에서의 저수량(low flow)을 추정하였으며 이와 같은 방법이 미계측 유역에서의 저수(low flow) 특성을 나타내는 데 있어서 효과적일 수 있음을 입증하였다.
The most important objective of the national development policy in Korea is the balanced regional development through the mitigation of concentration to the Capital region and the further development of other regions. Although various national policies have been formulated so far, the consequences of such policies for the balanced regional development have been unsatisfactory. This paper attempted to estimate regional growth factos through regression method. According to the results of this study, the differentiated regional policy for promotion and regulation to the location of firms and colleges and technological development have been operated only partially but not comprehenisively nor systematically. Especially, much of financial assistance has not been differentiated regionally. This study is expected to contribute to the formulation of the rational regional policy in future.
본 연구는 수도권과 비수도권 근로자의 임금격차와 인적자본 수준 사이의 관계를 분석하는 것을 목적으로 한다. 보다 구체적으로 수도권 근로자가 비수도권 근로자보다 더 높은 수준의 임금을 받는 이유가 수도권 근로자의 인적자본 수준이 비수도권 근로자의 인적자본 수준보다 더 높기 때문인지 아니면 동일한 인적자본 수준을 가졌음에도 불구하고 수도권 근로자에게 더 높은 보상이 제공되기 때문인지에 대해 살펴보는 것이다. 본 연구는 무조건 분위회귀 분해법을 이용하여 수도권과 비수도권 근로자의 임금격차와 인적자본 사이의 관계가 임금 분위에 따라 상이하게 나타는지를 확인하고자 하였다. 또한 전통적인 인적자본 지표인 교육년수 및 직무훈련과 함께 인지 및 상호적 숙련, 기술적 숙련, 육체적 숙련 등 직종 숙련 수준을 고려하였다. 분석 결과에 따르면, 성별, 정규직 여부, 기업 규모 등의 변수들이 통제된 상태에서 수도권과 비수도권 근로자의 임금격차의 상당 부분이 인적자본 변수들에 의해 설명되는 것으로 나타났다. 인적자본의 질적인 차이로 인한 임금격차를 의미하는 인적자본의 구성 효과가 모든 임금 분위에서 존재하는 것으로 나타났지만, 수도권과 비수도권 근로자의 임금격차 문제에서 보다 중요하게 작용하는 요인은 인적자본의 임금구조 효과인 것으로 나타났다. 직종 숙련을 포함한 다양한 인적자본 변수들 중에서도 특히 교육년수의 임금구조 효과가 수도권과 비수도권 근로자의 임금격차를 설명하는 데에 있어 핵심적인 요인인 것으로 나타났다. 본 연구는 중위임금 또는 평균임금 수준에 초점을 두고 있는 전통적인 분석방법에서 벗어나 수도권과 비수도권 근로자 사이의 임금격차가 임금 분위에 따라 상이한 양상을 나타낼 수 있음을 무조건 분위회귀 분해를 통하여 밝혔다는 점에서 연구의 의의가 있다.
The purpose of this study is to analyze the difference of productivity according to environmental factors among 25 Regional base public hospitals. Also this study is to propose a method to improve the productivity of Regional base public hospitals in the future by improving the public performance and stable management performance by studying the productivity variables affecting profitability. The survey period was based on the last three years, and 25 Regional base public hospitals were selected for the survey. The dependent variable is the total capital medical marginal profitability and the medical profit marginal profitability which are the indicators of profitability. The independent variable, productivity, is classified into three indicators: capital productivity, labor productivity, and value added productivity. The ANOVA analysis method was used to analyze the productivity difference according to the frequency factor and the environmental factors of the Regional base public hospitals. Finally, we conducted a hierarchical regression analysis to examine the productivity variables affecting profitability. The results of this study showed that there were differences in productivity due to environmental factors such as hospital size, competition in the local medical market, and differences in management performance. The difference in productivity and profitability depending on the environmental factors suggests that it is difficult for Regional base public hospitals in each regional base to perform a balanced public service. In order to overcome this, it is necessary to provide balanced medical services such as government financial support expansion, regional medical demand forecasting and facility infrastructure construction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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