• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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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.

• Journal of Korean Society for Quality Management
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• v.41 no.1
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• pp.109-118
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• 2013

Purpose: Given the several proper models for given mixture components-process variables experimental data, we propose a strategy to find the optimal condition in which the performance of the responses is well-behaved under those models. Methods: Given the mixture experimental data with process variables, first we choose the reasonable starting models among the class of admissible product models based on the model selection criteria and then, search for the candidate models that are the subset models of the starting model by the sequential variable selection method or all possible regressions procedure. Good candidate models are screened by the evaluation of model selection criteria and checking the residual plots for the validity of the model assumption. Results: We propose a strategy to find the optimal condition in which the performance of the responses is well-behaved under those good candidate models by adopting the optimization methods developed in multiple responses surface methodology. Conclusion: A strategy is proposed to find the optimal condition in which the performance of the responses is well-behaved under those proper combined models. This strategy to find the optimal condition is illustrated with the example in this paper.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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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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• 2008.06a
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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.

• Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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• v.21 no.1
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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.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.37 no.6
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• pp.509-515
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• 2004

In this study, comprehensive evaluation on the fully coupled SWAT-MODFLOW model is performed. Since combined model can consider the spatially varied daily recharge rate, groundwater modeling would be greatly enhanced. Also, combined model has been able to generate the distribution of groundwater heads with time, surface-subsurface flow modeling would be greatly advanced. River-aquifer interaction is well established in the combined model considering two-way interactions. Consequently, the reliability of groundwater discharge and total runoff of watershed would be greatly enhanced when combined model is used.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.37 no.7
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• pp.589-598
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• 2004

From the continuous long-term rainfall-runoff standpoint, the urbanization within a watershed causes land use change due to the increase in impervious areas, the addition of manmade structures, and the changes in river environment. Therefore, rainfall-runoff characteristics changes drastically after the urbanization. Due to these reasons, there exists the demand for rainfall-runoff simulation model that can quantitatively evaluate the components of hydrologic cycle including surface runoff, river flow, and groundwater by considering urban watershed characteristics as well as natural runoff characteristics. In this study, continuous long-term rainfall-runoff simulation model SWAT-SWMM is developed by coupling semi-distributed continuous long-term rainfall-runoff simulation model SWAT with RUNOFF block of SWMM, which is frequently used in the runoff analysis of urban areas in order to consider urban watershed as well as natural watershed. The coupling of SWAT and SWMM is described with emphasis on the coupling scheme, model limitations, and the schematics of coupled model.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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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.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.30 no.2
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• pp.203-213
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• 2017

We study estimation and inference of joint conditional distributions of bivariate longitudinal outcomes using regression models and copulas. We consider a class of time-varying transformation models and combine the two marginal models using Gaussian copulas to estimate the joint models. Our models and estimation method can be applied in many situations where the conditional mean-based models are inadequate. Gaussian copulas combined with time-varying transformation models may allow convenient and easy-to-interpret modeling for the joint conditional distributions for bivariate longitudinal data. We apply our method to an epidemiological study of repeatedly measured bivariate cholesterol data.