• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2003년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.111-115
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• 2003

소지역 모형들은 고정된(fixed)효과와 랜덤 효과를 포함하는 일반적 선형 혼한 모형의 특별한 경우로 간주될 수 있다. 소지역 평균이나 종계는 고정된 효과와 랜덤 효과의 일치 결합으로 표현될 수 있다. 블록 대각 공분산 구조를 갖는 선형 혼합모형(mixed model) 아래서 EBLUP은 실재문제에 있어서 많이 소지역 모형에 응용된다. 설계 가중값(design weight) 들에 의존하고 설계-일치(design consistency) 성질을 만족하는 Pseudo-EBLUP 추정량들은 소지역추정에서 합해지면 (aggregated) 사후-수정(post-adjustment)없이 벤치마킹 성질을 만족한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.1106-1108
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• 2010

이 연구에서는 유전자알고리즘과 인공신경망의 특성을 결합한 유전자신경망모형에 대하여 논의한다. 이 모형을 이용하여 단기 시계열자료를 예측한다. 그 예측 결과는 유전자신경망모형이 역전파 신경망모형에서 보다 더 작은 예측오차를 보였다. 역전파 신경망보다 더 효과적임을 보임으로써 유전자신경망모형을 이용한 시계열자료 예측이 보다 효율적인 방법임을 제시한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2004년도 학술발표회
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• pp.759-764
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• 2004

본 연구는 Deng(1989)이 제시한 Grey 모형을 이용하여 성진강댐의 월유입량을 예측하였고 그 방법을 제시하였다. Grey 모형은 시계열모형이나 다른 모형에 비해 비교적 적은 수의 자료를 이용하고, 간단할 수식으로 구성되어 있는 장점이 있으나, 적은 수의 자료로 인해 입력자료가 가지는 증감의 경향(trend)으로 오차가 발생하기 쉽다. 그러므로 예측오차를 극복하기 위해서 Fuzzy 시스템을 결합한 Fuzzy-Grey 모형을 구성하였고 Fuzzy 시스템에 필요한 매개변수를 추정하기 위해 최적화기법인 유전자 알고리즘(GA; Genetic Algorithm)을 이용하였다. Grey 모형과 결합된 Fuzzy 시스템은 현재의 입력자료가 가지는 패턴과 가장 유사한 패턴의 과거자료를 이용하여 현재의 입력자료의 예측오차를 추론해내는 기능을 가진다. 오차를 추론하기 위해서 과거 월유입량 자료중 현재 입력 자료와 유사한 패턴을 Grey 상관도를 이용하여 검색하고, 보다 높은 유사성을 가지는 패턴을 선별하고자 노름(norm)을 사용하였고, 유전자 알고리즘의 탐색공간을 제한하였다. 이렇게 구성한 Fuzzy-Grey 모형을 이용하여 전국적인 가뭄년도였던 1992년, 1988년, 2001년에 대해 섬진강댐의 월유입량을 예측하였다. 오차는 1982년, 2001년, 1988년 순으로 비슷한 크기의 오차가 발생하였는데 결과를 분석하여 보면, 급격한 월유입량의 변화가 있었던 경우에 오차가 크게 발생하였으나 가뭄년도에 대해 월유입량의 불확실성이 큼에도 불구하고 비교적 월유입량의 추세를 잘 예측한 것으로 판단된다. 본 연구에서 적용한 Fuzzy-Grey 모형은 적은 수의 자료를 이용하여 예측하고 예측결과를 다시 입력자료로 사용하는 업데이트 방식을 사용하기 때문에 예측결과의 오차가 완전하게 보정되지 않으면 다음 결과에 역시 오차를 주게 되어 오차보정이 상당히 중요하다는 것을 알 수 있었다. 오차를 보다 효과적으로 보정하기 위해서는 퍼지제어에 사용되는 퍼지규칙의 수를 늘리고, 유입량에 직접적인 영향을 주는 강우량과 연계한 2변수의 Fuzzy-Grey 모형을 이용한다면 보다 정확한 유입량 예측이 가능할 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.310-310
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• 2017

홍수추적 모형의 적절성을 결정하는 중요한 요소 중 하나는 모형의 매개변수이다. 특히 자연하천에 관한 부정류 계산모형의 매개변수인 조도계수는 하상재료의 특성에 따라 좌우되는 표피마찰뿐만 아니라 하상의 굴곡 등 단면형의 변화에 따른 형상손실 및 하천의 사행에 따른 손실 효과 등을 포괄적으로 내포하고 있기 때문에 모든 하천구간에 대하여 일반적으로 적용할 수 있는 조도계수의 값을 하나로 결정하기는 어렵다. 또한 조도계수는 흐름조건, 즉 유량 또는 수위의 변화에 따른 가변성을 갖고 있기 때문에, 흐름이 시간 및 공간적으로 변화하는 부정류 계산모형에 있어서는 더욱 그러하다. 그러므로 본 연구에서는 조도계수의 가변성과 다수 지점의 관측치를 고려한 모형보정의 결과로부터 얻은 파레토 최적화와 최소최대 후회도 방법(Minimax regret approach, MRA)을 결합하여 부정류 계산모형의 안정적인 매개변수를 선정할 수 있는 방법을 제안하였다. 여러 지점의 관측치를 고려한 모형의 보정은 다목적 최적화 문제로서, 여러 지점에 대한 가중치를 결합하여 얻은 하나의 목적함수에 대하여 여러 번의 개별 최적화를 수행함으로써 다수의 파레토 최적해들을 구할 수 있는 통합접근법을 적용하였다. 이때 유량에 따른 조도계수의 가변성을 나타내는 두 개의 매개변수로 구성된 관계식을 이용하여 두 구간에 대한 매개변수들을 모형의 추정 대상 매개변수로서 최적화하였다. 이 후 각기 다른 홍수사상에 대해 보정과 검증을 수행하였으며 각각에 대한 평가지표의 후회도를 정량화하였고 최종 안정적인 매개변수를 추정하기 위해 MRA를 이용하여 종합적인 순위를 도출하였다. MRA는 완전히 불확실한 의사결정 상황에서 유용한 방법으로 알려져 있는데 가장 나쁜 순위가 가장 좋은 것을 선택할 수 있게 하는 보수적인 의사결정기법이다. 계산결과 추정된 모형의 가변조도계수와 그로부터 얻은 두 개 지점에서의 평가지표인 RMSE는 두 지점에 대한 가중치의 조합에 따라 선택되는 매개변수 값에 따라 달라짐을 알 수 있었다. 본 연구에서 제시한 방법은 수문 및 수리모형의 다수의 관측지점의 자료를 이용한 매개변수 산정문제에 있어서 안정적인 해를 도출할 수 있다.

• 국제지역연구
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• 제13권2호
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• pp.117-144
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• 2009

Yamazawa (1970) 교수가 개발한 무역결합도 모형을 이용하여 한국의 주요 ASEAN제국에 대한 무역결합도, 무역보완도 및 국별편향도를 OECD 무역행렬자료을 이용하여 2000년과 2005년에 대해 계측하였다. 한국의 인도네시아에 대한 무역결합도는 2000년의 8.91로부터 2005년에는 10.88로 상승하였는데, 이는 주로 한국의 인도네시아에 대한 국별편향도가 2000년의 9.58로부터 2005년에는 10.75로 크게 상승한데 기인한 것이다. 이러한 결과는 무역결합도를 증진시키기 위해서는 양국간 자본이동을 증가시키거나 무역장벽을 낮추는 등의 양국간 국별편향도를 개선시키는 노력이 필요하다는 것을 의미한다. 한국의 여타 주요ASEAN제국(즉, 말레이시아, 필립핀, 싱가폴 및 태국)에 대한 무역결합도의 경우 동 기간 중 무역보완도가 다소 하락한 것 외에는 상술한 한국의 인도네시아에 대한 무역결합도와 유사한 변화를 보이고 있다. 따라서 한국과 이들 여타 ASEAN제국 간에 자본이동을 증가시키거나 무역장벽을 낮춤으로써 한국과 이들 여타 ASEAN제국 간의 국별편향도를 개선시키는 노력이 필요해 보인다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.317-317
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• 2021

효율적인 물관리를 위한 댐 유입량 대한 연구는 필수적이다. 본 연구에서는 다양한 머신러닝 알고리즘을 통해 40년동안의 기상 및 댐 유입량 데이터를 이용하여 소양강댐 유입량을 예측하였으며, 그 중 고유량과 저유량예측에 적합한 알고리즘을 각각 선정하여 머신러닝 알고리즘을 결합한 CombML을 개발하였다. 의사 결정 트리 (DT), 멀티 레이어 퍼셉트론 (MLP), 랜덤 포레스트(RF), 그래디언트 부스팅 (GB), RNN-LSTM 및 CNN-LSTM 알고리즘이 사용되었으며, 그 중 가장 정확도가 높은 모형과 고유량이 아닌 경우에서 특별히 예측 정확도가 높은 모형을 결합하여 결합 머신러닝 알고리즘 (CombML)을 개발 및 평가하였다. 사용된 알고리즘 중 MLP가 NSE 0.812, RMSE 77.218 m3/s, MAE 29.034 m3/s, R 0.924, R2 0.817로 댐 유입량 예측에서 최상의 결과를 보여주었으며, 댐 유입량이 100 m3/s 이하인 경우 앙상블 모델 (RF, GB) 이 댐 유입 예측에서 MLP보다 더 나은 성능을 보였다. 따라서, 유입량이 100 m3/s 이상 시의 평균 일일 강수량인 16 mm를 기준으로 강수가 16mm 이하인 경우 앙상블 방법 (RF 및 GB)을 사용하고 강수가 16 mm 이상인 경우 MLP를 사용하여 댐 유입을 예측하기 위해 두 가지 복합 머신러닝(CombML) 모델 (RF_MLP 및 GB_MLP)을 개발하였다. 그 결과 RF_MLP에서 NSE 0.857, RMSE 68.417 m3/s, MAE 18.063 m3/s, R 0.927, R2 0.859, GB_MLP의 경우 NSE 0.829, RMSE 73.918 m3/s, MAE 18.093 m3/s, R 0.912, R2 0.831로 CombML이 댐 유입을 가장 정확하게 예측하는 것으로 평가되었다. 본 연구를 통해 하천 유황을 고려한 여러 머신러닝 알고리즘의 결합을 통한 유입량 예측 결과, 알고리즘 결합 시 예측 모형의 정확도가 개선되는 것이 확인되었으며, 이는 추후 효율적인 물관리에 이용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제43권12호
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• pp.1051-1061
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• 2010

본 연구에서는 Muskingum 하도추적모형을 수문학적으로 재해석하여 지체효과만을 고려하는 선형하천모형과 저류효과만을 고려하는 선형저수지모형의 선형결합으로 나타내었다. 유도된 모형은 일종의 순간단위도의 형태가 되며, 그 매개 변수는 Muskingum 모형의 매개변수와 동일하다. 즉, 추적시간간격 ${\Delta}t$ 또는지체시간 $T_c$ 후에 최초의 유출이 발생하게 되고, 총 유입량 중 x 만큼은 선형하천모형에 의해 저류효과 없이 빠져나가고 나머지(1-x) 만큼은 선형저수지모형에 의해 저류상수 $K_c$로 대변되는 저류효과를 나타내며 빠져나가는 형태이다. Muskingum 하도추적 모형과 그에 대응하는 순간단위도를 가상하도에 적용해 본 결과, 두 모형이 근본적으로 하도추적결과가 동일함을 확인하였다. 이러한 결과는 대청댐 방류량에 대한 금남 및 공주지점까지의 하도추적결과에서도 확인할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.289-289
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• 2023

4차산업 혁명이 도래한 이후로 전세계적으로 AI 기술이 유래 없는 속도로 발달 및 활용되고 있으며, 다양한 분야에서 AI 기법을 도입한 연구가 활발히 진행 중에 있다. 최근 수자원 분야에서는 단기 강우 예측, 댐 유입량 예측 및 하천 수위 예측 등의 분야에서 AI 기술이 접목되어 꾸준한 기술 개발이 이루어지고 있다. 그러나 단변량으로 축척된 자료를 활용하여 중·장기 모형 개발 연구가 다수 진행되고 있지만, 급격한 기후변화 현상과 복잡한 매커니즘을 보이고 있는 기상현상의 경우 단변량 분석으로서는 정확도가 저하 될 수 있는 우려가 있는 것이 현실이다. 이에 본 연구에서는 상기에 제시된 단점을 극복하고자 다양한 기상자료를 검증·예측인자로 활용함과 동시에 Deeplearning 모형과 결합하여 신뢰성 있는 단기 강수 예측이 가능한 모형을 개발하였다. 본 연구에서는 유럽중기예보센터(ECMWF, European Center for Medium-Range Weather Forecasts)에서 제공하고 있는 ERA5 재해석 자료를 활용하였으며, Deeplearning 모형과 결합하여 단기 강우 예측이 가능한 모형을 개발하였다. 1차적으로 격자자료(25km×25km)로 제공되고 있는 ERA5 자료를 상세화(downscaling) 모형에 적용하여 기상청 관측소와 비교·검증하였으며, Deeplearning 모형을 통해 단기 예측이 가능한 모형으로 확장하였다. 이때 Deeplearning의 다양한 모형 중 시계열 분석에 있어 예측 성능이 높은 LSTM 모형을 활용하였으며, 제공되고 있는 대기 변수의 상호관계를 노드간 연결을 통해 결과의 정확도와 신뢰성을 확보하였다. 본 연구 결과는 기관별로 제공하고 있는 예측 수준을 상회하는 결과를 도출하였으며, 홍수기에 집중되는 강우량을 예측하여 대비·대책을 선제적으로 마련할 수 있는 자료로써의 활용성이 높을 것으로 사료된다.

• 응용통계연구
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• 제19권3호
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• pp.545-554
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• 2006

로그선형모형에 기반을 둔 다차원 임의 분할표를 생성하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 Lee(1997)가 제안한 선형 결합에 의한 결합분포 생성 방법을 적용하였으며, Pearson 통계량을 연관성 측도로 사용하는 것을 제안하였다. 세 변수가 서로 완전한 연관을 갖는 삼차원 결합분포를 생성할 수 있으므로 본 연구에서 제안한 방법은 사차원 이상 다차원 임의 분할표를 생성하는 문제로 확장될 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (A)
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• pp.537-541
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• 2006

최근 특정 주제의 지적 구조를 파악하기 위한 저자 동시인용분석, 동시단어분석, 서지결합법 등 계량정보분석에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 국내의 경우 계량정보분석 기법을 활용한 정보 유통 프레임웍을 갖추고 있는 연구기관이나 대학이 아직 없는 실정이다. 그 이유는 특허나 과학문헌에 대한 인용정보를 보유한 곳이 없고, 거대 인용정보 행렬을 계산하기 위한 컴퓨팅 자원을 확보하지 못하고 있기 때문이다. 본 연구는 미국 특허 데이터베이스를 대상으로 인용 피인용 행렬을 생성한 후, 클러스터 컴퓨터를 사용하여 동시인용과 서지결합빈도를 계산하고 그 결과를 이용자에게 제공하는 정보 유통 서비스 모델을 제시하고자 한다.