• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.49 no.6
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• pp.917-934
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• 2014

Geographically weighted regression(GWR) model has been widely used to estimate spatially heterogeneous real estate prices. The GWR model, however, has some limitations of the selection of different price determinants over space and the restricted number of observations for local estimation. Alternatively, the geographically weighted LASSO(GWL) model has been recently introduced and received a growing interest. In this paper, we attempt to explore various local price determinants for the real estate by utilizing the GWL and its applicability to forecasting the real estate price. To do this, we developed the three hedonic models of OLS, GWR, and GWL focusing on the sales price of apartments in Seoul and compared those models in terms of model fit, prediction, and multicollinearity. As a result, local models appeared to be better than the global OLS on the whole, and in particular, the GWL appeared to be more explanatory and predictable than other models. Moreover, the GWL enabled to provide spatially different sets of price determinants which no multicollinearity exists. The GWL helps select the significant sets of independent variables from a high dimensional dataset, and hence will be a useful technique for large and complex spatial big data.

• 한국가스학회:학술대회논문집
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• 2003.10a
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• pp.126-130
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• 2003

• Defense and Technology
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• no.8 s.174
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• pp.62-71
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• 1993

일본의 군사정책은 큰 변화를 겪게될 전망입니다. 변화를 추구하는 핵심적 내용은 국제사회에서 경제대국에 걸맞는 정치대국이 되어야 되겠다는 것입니다. 세계역사가 증명하듯이 정치대국은 강력한 군사력 없이는 불가능합니다 국제공헌을 통하여 세계평화를 추구하겠다는 일본을 신뢰하기 힘든 이유는, 평화의 실현이라는 세계적 비전을 갖고 있지 못하기 때문입니다 더욱이 장래에 중국과 일본과의 갈등이 일어날수 있는 가능성이 예측되는 상황에서, 한반도의 장래는 그 우려가 가중되고 있습니다

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.11a
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• pp.163-164
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• 2018

본 논문에서는 양방향 예측 모드에서 LIC(Local Illuminance Compensation)의 복잡도 감소를 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 현재 CU 가 양방향 예측 모드일 경우 움직임 보상 단계에서 예측 블록 두 개를 가중 평균을 낸 뒤 LIC 를 수행함으로써 양방향 예측모드에서 LIC 를 한번만 수행하여 기존 LIC 대비 낮은 복잡도를 보인다. 제안하는 방법의 성능 평가를 위하여 RA(Random Access) 조건에서 MPEG 표준 실험 영상의 B, C, D 클래스를 이용하여 BD-rate 를 VTM-2.0.1 과 비교한다. 실험결과로서 본 논문에서 제안하는 방법이 VTM2.0.1 대비 BD-rate 성능 관점에서 Y, U, V 각각에 대하여 평균 0.17, 0.17, 0.23 의 성능 향상을 보인다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.15 no.5
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• pp.599-604
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• 2005

This paper presents fuzzy rules to predict diagnosis of Wisconsin breast cancer with minimized number of feature in put using the neural network with weighted fuzzy membership functions (NEWFM) and the non-overlap area distribution measurement method. NEWFM is capable of self-adapting weighted membership functions from the given the Wisconsin breast cancer clinical training data. n set of small, medium, and large weighted triangular membership functions in a hyperbox are used for representing n set of featured input. The membership functions are randomly distributed and weighted initially, and then their positions and weights are adjusted during learning. After learning, prediction rules are extracted directly from n set of enhanced bounded sums of n set of small, medium, and large weighted fuzzy membership functions. Then, the non-overlap area distribution measurement method is applied to select important features by deleting less important features. Two sets of prediction rules extracted from NEWFM using the selected 4 input features out of 9 features outperform to the current published results in number of set of rules, number of input features, and accuracy with 99.71%.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1082-1086
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• 2008

소양강댐 유역에서 몇 년간 계속되는 고탁수 문제가 좀처럼 개선되고 있지 않는 실정이다. 탁수발생의 원인은 여러 가지가 있지만 농경지를 중심으로 유입되는 토양유실이 가장 직접적인 원인으로 지적되고 있다. 특히, 고랭지 농경지에서 소득 작물에 대한 연작피해 경감, 작물의 생산성 향상과 농민들의 소득 증대와 연관되어 무분별하게 농경지에 행해진 객토와 농약 및 비료는 수질 악화의 매우 큰 영향을 미치고 있다. 이러한 문제로 인하여, 토양유실량 추정을 위한 여러 모형들이 개발되었다. 이 중, SWAT 모형은 미국 농무성의 농업연구소에서 개발된 유역단위 모형으로 대규모의 복잡한 유역에서 장기간에 걸친 다양한 종류의 토양과 토지이용 및 토지관리 상태에 따른 수문과 유사 및 농업화학물질의 거동에 대하여 예측하기 위해 개발된 모형이다. 이 SWAT모형은 유역내 수문 및 유사 모의시, DEM을 기반으로 유역 평균경사도를 이용하여 경사도-경사장 관계식 산정 경사장을 유역내 모든 수문학적 반응단위 (HRU: Hydrologic Response Unit)의 동일하게 적용한다. 이는 SWAT 모의 유사량과 실측 자료에 있어서 큰 차이를 초래할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 해안면 지역의 모든 농경지에 대해 강원발전연구원에서 전수 조사한 실측 경사장 및 경사도 자료를 반영할 수 있도록 소유역내 모든 HRU에 면적 가중 경사도/경사장을 할당해 주는 프로그램을 개발하여 준분포 모형인 SWAT의 단점을 극복하였다. 그 결과 유출량의 경우 면적 가중 실측경사장 및 경사도를 적용 유무에 따라 월 평균유량 3,951,537 m3/month, 3,953,947 m3/month로 2,410 m3/month의 큰 차이를 보이지 않았지만, 유사량의 경우 면적 가중 실측경사장 및 경사도 적용 하였을 경우 10,826 ton/month 이고, 기존 SWAT 예측 유사량은 월평균 3,642 ton/month으로 7,184 ton/month (66.4 % 차이) 큰 차이를 보였다. 이러한 결과는 SWAT 모형 적용시 경사장 및 경사도 산정에 따라, 유사량이 과소 또는 과대 평가 될 수 있음을 보여준다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.521-521
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• 2017

본 연구는 기후변화가 만경강에 서식하는 어류 서식처에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 기후변화 영향에 따른 수문자료는 RCP 8.5 기후변화시나리오 결과에 기반하여 SLURP 분포형 모델을 이용하여 일 유출량을 도출하였다. 기후변화 전후의 일 유출량 자료는 수문변화지표(indicator of Hydrologic Alteration, IHA) 통계분석모형을 이용하여 유출량의 규모, 빈도, 시기, 기간, 변화율 등 유황특성을 반영한 5가지의 환경흐름요소(Environmental Flow Components, EFC)로 나타냈다. 환경흐름요소는 수문기간 동안의 유황을 극히 낮은 흐름(Extreme low flow), 낮은 흐름(Low flow), 높은 흐름 펄스(High flow pulse), 작은 홍수(Small floods), 커다란 홍수(Large floods) 등 5가지의 스펙트럼 형태로 나타낼 수 있다. 어류의 물리서식처 모의를 위한 대상어종은 환경부 멸종위기 야생동식물 1급으로 지정 및 보호되고 있고 과거 만경강 봉동 일대에서 출현하였던 감돌고기를 선정하였다. 감돌고기의 서식처 적합도(HSI)는 과거 모니터링 결과 및 문헌자료 근거로 생애주기별(산란기, 성장기, 성어기)로 구분하여 나타내었고, River2D 모형에 적용하였다. 분석결과 생애주기별로는 기후변화 영향 후 산란기의 감돌고기의 서식처가중가용면적은 24.1% 증가, 성장기와 성어기의 가중가용면적은 각각 3.3%, 7.3%로 감소하는 것으로 예측되었다. 극한조건에서 서식처가중가용면적의 크기는 높은 흐름 펄스, 작은 홍수, 커다란 홍수, 극히 낮은 흐름 순으로 나타났다. 기후변화 영향으로 인한 가중가용면적의 변화는 작은 홍수를 제외하고 미래에는 감소하는 것으로 나타났으며, 특히 극히 낮은 흐름, 커다란 홍수의 경우 빈도와 기간을 고려할 때 실질적인 가중가용면적은 더욱 악화될 것으로 예측되었다. 이러한 결과를 바탕으로 기후변화 영향으로 인한 만경강 유역의 미래서식처 요건은 악화될 것으로 예상되며 멸종위기종인 감돌고기의 서식처 확보방안의 제시가 필요할 것으로 판단된다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.32 no.1B
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• pp.9-20
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• 2012

Recently to overcome limitations of conceptual, hydrological and physics based models for flood stage forecasting, multiple linear regression model as one of data-driven models have been widely adopted for forecasting flood streamflow(stage). The objectives of this study are to compare performance of different multiple linear regression models according to regression coefficient estimation methods and determine most effective multiple linear regression flood stage forecasting models. To do this, the time scale was determined through the autocorrelation analysis of input data and different flood stage forecasting models developed using regression coefficient estimation methods such as LS(least square), WLS(weighted least square), SPW(stepwise) was applied to flood events in Jungrang stream. To evaluate performance of established models, fours statistical indices were used, namely; Root mean square error(RMSE), Nash Sutcliffe efficiency coefficient (NSEC), mean absolute error (MAE), adjusted coefficient of determination($R^{*2}$). The results show that the flood stage forecasting model using SPW(stepwise) parameter estimation can carry out the river flood stage prediction better in comparison with others, and the flood stage forecasting model using LS(least square) parameter estimation is also found to be slightly better than the flood stage forecasting model using WLS(weighted least square) parameter estimation.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1272-1276
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• 2009

극치강우사상에 의한 설계 홍수량의 갑작스런 증 감은 홍수, 가뭄과 같은 기상학적 요인에 기인한 재난을 발생시킨다. 많은 연구자들은 보다 정확한 확률강우량의 예측과 유출량의 예측을 위해 많은 노력을 하고 있다. 본 연구에서는 강원도 강릉 강우관측소를 대상으로 강우-빈도곡선의 불확실성 분석을 수행하였다. 관측 자료의 수집에서 발생하는 불확실성을 최소화 하고자 ARMA 모형을 이용하여 합성강우자료를 구축하였으며, 발생된 합성강우량을 Bootstrap 방법을 이용하여 대규모의 자료집단으로 발생시킴으로서 신뢰구간에 사용할 자료집단을 발생시켰다. 본 연구에서는 극치강우사상에 적합한 것으로 알려진 Gumbel 분포와 일반극치 분포(GEV 분포) 모형을 선정하였으며 각 확률분포모형에 대한 매개변수 추정방법으로 최우도법, 확률가중모멘트법 그리고 베이지안 추론방법을 사용하여 각 매개변수의 최후 추정치를 산정하였다. 또한 원 자료를 이용하여 최우도법, 확률가중모멘트법 그리고 베이지안 추론방법을 통해 매개변수를 산정 후 강우-빈도 곡선을 추정하여 합성강우자료의 Bootstrap 방법에 의해 발생된 자료로부터 산정한 강우-빈도 곡선의 신뢰구간과 비교함으로서 불확실성이 낮은 확률강우량을 산정할 수 있는 매개변수 추정방법을 평가하고자하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.31 no.2
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• pp.229-239
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• 2018

This paper introduces how to adopt the concept of temporal hierarchies to forecast time series data. Similarly as in hierarchical cross-sectional data, temporal hierarchies can be constructed for any time series data by means of non-overlapping temporal aggregation. Reconciliation forecasts with temporal hierarchies result in more accurate and robust forecasts when compared with the independent base and bottom-up forecasts. As an empirical example, we forecast traffic accident counts with temporal hierarchies and observe that reconciliation forecasts are superior to the base and bottom-up forecasts in terms of forecast accuracy.