• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2004년도 학술발표회
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• pp.158-162
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• 2004

장기적인 측면에서 유역의 도시화는 토지이용(불투수면적의 확대), 인위적인 구조물, 하천환경의 변화로 도시화되기 이전과 매우 다른 유출거동 특성을 가진다. 이러한 유역특성변화 요소를 모형에 적절히 반영함으로써 지표수, 하천수, 지하수 등의 수문순환요소를 정량화하고 이를 수문학적으로 평가할 수 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 장기유출모형인 SWAT과 도시지역 유출해석에 주로 이용되는 SWMM의 RUNOFF 블록의 결합모형을 구성하였고, SWAT-SWMM 결합모형의 구성방법 및 모형의 한계, 결합모형의 모식 등을 기술하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2004년도 학술발표회
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• pp.610-614
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• 2004

장기 유역 유출모형인 SWAT에 도시지역의 영향을 적절히 고려할 수 있도록 SWMM 모형을 포함시킨 SWAT-SWMM 결합모형을 테스트하기 위해 시험유역에 적용하였다. 이로부터 SWAT 모형과 SWAT-SWMM 결합모형에 의한 수문순환요소(지표수, 지하수, 하천유출, 증발산 등)를 비교${\cdot}$분석하였다. 또한 각 모형이 수문순환요소를 모식하는 방법을 비교${\cdot}$분석하여 SWAT-SWMM 결합모형을 개선하였다.

• 품질경영학회지
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• 제41권1호
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• pp.109-118
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• 2013

혼합물 성분비와 공정변수들에 관한 실험 자료가 주어진 경우에, 주어진 실험 자료를 잘 설명하는 적절한 결합모형을 찾는 것은 중요한 과제이다. 우선 모형 선택 기준에 부합하는 시작모형의 후보들을 교적모형의 범주에서 찾고, 다음으로 선택된 시작모형을 완전모형으로 간주하여, 모형의 간결성의 원칙에 따라서 완전모형의 부분모형으로 구성된 적절한 결합모형들을 찾는데, 일반적으로 여러 개의 결합모형들이 추천된다. 주어진 실험 자료에 대한 적절한 모형으로 여러 개의 모형이 추천된 경우에, 엔지니어들의 실용적인 관심사는 각각의 결합모형에 대한 반응변수의 기대값의 예측치와 예측치의 표준편차의 추정치를 동시에 최적으로 하는 최적조건의 찾기이다. 이를 위한 실용적인 방법으로 반응변수가 여러 개인 다중 반응표면 분석에서 동시 최적화 기법을 활용한 최적조건을 찾는 방법을 제안하고, 잘 알려진 혼합물성분-공정변수 실험 자료에 대해서 Design Expert 8.0을 활용하여 적절한 결합모형들을 찾고, 이 모형들을 동시에 최적화하는 최적조건 찾기가 예시된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2004년도 학술발표회
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• pp.1057-1061
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• 2004

본 연구에서는 준분포형 지표수 유출모형인 SWAT과 3차원 지하수 유동모형인 MODFLOW의 완전연동형 결합모형을 독자적으로 개발했다. SWAT의 지하수 모형성분은 집중형이므로 분포형 매개변수와 변화하는 양수량, 지하수위의 변화등을 고려하지 못하며 MODFLOW모형은 주요 입력자요인 함양량의 정확한 산정이 어렵다. 두 프로그램의 연결작업은 지하수 함양량의 전달과정과 하천네트워크-대수층간의 상호작용을 고려하여 완성하였으며 경안천유역의 오산천 소유역에 모형을 시험구동을 수행했다. 시험구동결과 결합모형은 수문모형 혹은 지하수 모형만으로는 해결되지 않는 하천-대수층간의 경계유량을 고려한 유출해석이 가늠해짐으로써 유역내 지하수 유출량 및 총 유출량의 신뢰성이 증대될 것으로 기대된다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2008년도 춘계학술대회
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• pp.141-148
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• 2008

각종 인공지능 기법들을 활용하여, 주식시장의 흐름을 예측하려는 연구가 지금까지 많은 인공지능 및 금융공학의 연구자들에 의해 시도되어 왔으며, 그 결과 다양한 인공지능 기법들이 예측 방법론으로 제시되어 왔다. 이런 가운데 서로 다른 예측모형들이 산출하는 예측결과를 종합 - 보완하는 결합기법에 관련된 연구가 90년대 후반부터 오늘날까지 꾸준하게 발표되고 있다. 본 연구 역시 유전자 알고리즘 기반의 새로 인공지능 예측모형간 결합기법을 제시하고 있다. 다만, 기존의 연구모형들이 각 개별모형 결과의 상대적 가중치에 초점을 맞추고 있었다면, 본 연구의 제안모형은 등락을 판단하는데 활용되는 임계치까지 유전자 알고리즘을 이용해 동시에 최적화하도록 설계되어 있다는 점에서 차별화된다. 제안모형의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 지난 1998년부터 2007년까지의 KOSPI 지수 등락 예측을 위해 구축된 로지스틱 회귀모형, 인공신경망, SVM모형의 결과들을 제안모형을 이용해 결합하였다. 그 결과, 예측력 향상에 본 연구의 제안모형이 기여 할 수 있음을 확인 할 수 있었다.

• 한국경영과학회지
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• 제21권1호
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• pp.81-100
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• 1996

본 연구에서는 보다 효과적인 기업신용평가를 위하여, 통계적 방법과 인공지능 방법을 결합한 결합모형을 제시햐고자 한다. 이를 위하여 본 연ㄴ구에서는 통계적인 모형중에서 가장 널리 활용되고 있는 MDA (Multivariate Discriminant Analysis) 와 인공지능적인 방법으로서 최근에 널리 사용되고 있는 인공싱경망( neural network)모형을 휴리스틱한 방법으로 결합한다. 이러한 결합모형의 성과를 증명하기 위하여 우리나라의 대표적인 3대 기업신용평가 기관에서 수집한 1043개의 기업신용평가자료를 기초로 실혐을 하고, 그 결과를 기존의 MDA 및 인공신경망 방법에 의한 결과와 비교하였다. 실험결과, 통계적으로도 유의하고, 실무적인 관점에서도 의미가 있는 기업신용펑가 결과를 유도할 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제37권6호
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• pp.509-515
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• 2004

본 연구에서는 국내에서 독자적으로 개발한 완전 연동형 SWAT-MODFLOW결합모형을 평가하였다. 결합모형은 함양량의 시공간적 변동성을 반영할 수 있어 기존 지하수 모델링에 있어서 함양량을 현실적으로 고려하지 못했던 부분이 크게 개선될 것으로 판단된다. 또한 SWAT의 지하수 모형성분은 집중형이므로 분포형 매개변수의 입력이 어렵고 지하수위의 변화 등을 고려하지 못하나 결합모형은 지하수부분에 MODFLOW모형을 탑재시킴으로써 완벽한 시간단계별 지하수위 분포를 재생해 낼 수 있었다. 마지막으로 하천네트워크-대수층간의 상호작용에 있어서 SWAT은 일방향만을 고려하나 결합모형은 양방향 상호작용을 모두 고려할 수 있어 실제적인 하천-대수층간의 경계유량을 고려할 수 있어 유역내 기저 유출량 및 총 유출량의 신뢰성이 크게 증대될 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제37권7호
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• pp.589-598
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• 2004

장기적 유출 측면에서 유역의 도시화는 불투수면적의 확대로 인한 토지이용변화, 인위적 구조물의 설치여부, 하천 환경의 변화를 유발하며 따라서 도시화되기 이전과 매우 다른 형태의 유출거동 특성을 가진다. 따라서 자연적인 유출 성분변화 특성은 물론 도시화 유역 특성변화요소를 적절히 반영함으로써 지표수, 하천수, 지하수 등의 수문순환 요소를 장기적인 측면에서 정량적으로 평가할 수 있는 유출모의모형이 필요하다. 본 연구에서는 준 분포형 장기 유출모형인 SWAT모형과 도시지역의 유출해석에 주로 이용되는 SWMM 모형의 RUNOFF 블록을 결합함으로써 자연유역은 물론 도시유역의 제반 유역특성을 충분히 고려할 수 있는 장기유출모형인 SWAT-SWMM 모형을 개발하였다. SWAT-SWMM 결합모형의 구정방법 및 모형의 한계 그리고 결합모형의 모식을 중심으로 두 모형의 결합상황을 기술하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.368-368
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• 2016

점착성 유사는 응집현상을 통해 크기와 밀도를 바꾸고 이에 따라 부유 및 이동에 큰 영향을 미치는 침강속도가 지속적으로 변화한다. 따라서 점착성 유사의 거동을 이해하기 위해서는 응집현상에 대한 고려가 필수적으로 이루어져야 한다. 현재까지 이루어진 응집현상 모형은 크게 Population balance equation type 모형(PBE)과 Floc growth type 모형(FGM)으로 나뉜다. PBE 모형은 점착성 유사의 입도분포를 모의할 수 있는 장점이 있는 반면에 닫힌 계에서 질량보존을 만족시키지 못하는 단점을 가진다. FGM 모형은 간단한 식을 통해 질량보존을 만족시키고 수치적으로 효율적인 모의를 할 수 있는 반면 입도분포를 모의할 수 없는 단점을 가진다. 이러한 장단점으로 인해 PBE 모형은 유사이동모형과 결합되어 이용된 사례가 없으며 FGM 모형은 유사이동모형과 결합되어 평균적인 점착성 유사의 거동만을 모의하는 연구에 이용되었다. 본 연구에서는 Stochastic floc growth type 모형(SFGM)의 개발에 따라 이해할 수 있는 점착성 유사이동의 특성과 이를 유사이동 모형과 결합시키는 방향에 대해 검토한다. 현재까지 진행된 연구 결과를 분석하면 SFGM은 질량보존을 만족시키면서도 점착성 유사의 입도분포를 모의할 수 있는 장점을 가지는 것으로 판단된다. 특히 난수발생의 단계에서 적절한 확률분포형을 선정하고 확률매개변수의 보정이 이루어지는 경우에는 높은 정확도를 가지는 입도분포 모의가 가능하다. 가는 모래를 대상으로 하는 비점착성 유사의 경우에는 추계학적인 유사이동 모형의 개발이 활발히 이루어져 왔다. 개발된 모형은 실제 측정값에 적용되어 다양한 학술적 가능성을 보여왔다. 따라서 SFGM의 개발이 점착성 유사의 이동모형과 결합되는 경우에는 점착성 유사가 지배적인 다양한 환경에서의 거동 특성을 이해할 때 매우 유용할 것으로 판단된다. 응집모형은 난류의 강도에 지배적인 영향을 받으며 유사의 입경 및 밀도 변화를 계산한다는 점을 고려할 때 유사이동 모형 역시 난류 강도에 대한 정보를 계산할 수 있는 지배방정식을 필요로 한다. 향후 개발될 추계학적 점착성 유사의 이동모형은 난류에 대한 정보, SFGM의 결합 등을 필요조건으로 가진다.

• 응용통계연구
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• 제30권2호
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• pp.203-213
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• 2017

우리는 이변량 경시적 자료의 조건부 결합 분포를 추정하기 위하여 회귀 모형과 코플라 모형을 연구하였다. 주변 분포의 추정을 위하여 시변 변환 모형을 고려하였고, 이변량 반응변수 각각에 대한 주변 분포를 가우시안 코플라를 이용하여 결합하여 조건부 결합 분포를 추정하였다. 우리가 제안한 모형은 조건부 평균 모형만으로 자료를 설명하기 어려운 경우에 적용될 수 있다. 시변 변환 모형과 가우시안 코플라 모형을 결합한 본 논문의 방법은 반복 측정된 이변량 경시적 자료에 대한 모형화가 용이하며 해석하기 쉬운 장점이 있다. 우리는 본 논문의 방법을 반복 측정된 이변량 콜레스테롤 자료를 분석하는데 적용하여 보았다.