• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.37 no.7
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• pp.599-612
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• 2004

The continuous long-term rainfall-runoff simulation model SWAT has the advantage of being able to account for various land use, however, SWAT lacks the capability of simulating the drainage characteristics of urban area. On the other hand, SWMM, which is the most popular model for runoff analysis of urban watershed, has the advantage of being capable of considering surface and drainage characteristics in urban area, but SWMM cannot easily account for land use other than urban area within a watershed. In this study, SWAT-SWMM model, which builds on the strengths of SWAT and SWMM, has been applied to the Osan River Watershed which is a tributary watershed to the Gyung-Ahn River. From the application, the results from coupled SWAT-SWMM model has been compared to the ones from SWAT for each hydrologic component such as evapotranspiration, surface runoff, groundwater flow, and watershed and channel discharge, and the runoff characteristics of two models for each hydrologic component has been discussed.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.28 no.6
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• pp.1235-1243
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• 2015

Increased data volume in the ICT area has increased the importance of forecasting accuracy for internet traffic. Forecasting results may have paper plans for traffic management and control. In this paper, we propose combined forecasts based on several time series models such as Seasonal ARIMA and Taylor's adjusted Holt-Winters and Fractional ARIMA(FARIMA). In combined forecasting methods, we use simple-combined method, MSE based method (Armstrong, 2001), Ordinary Least Squares (OLS) method and Equality Restricted Least Squares (ERLS) method. The results show that the Seasonal ARIMA model outperforms in 3 hours ahead forecasts and that combined forecasts outperform in longer periods.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.114-114
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• 2022

딥러닝의 학습 및 예측성능을 개선하기 위해서는 딥러닝 기법 내 연산과정의 개선과 함께 학습 및 예측에 사용되는 데이터의 전처리 과정이 중요하다. 본 연구에서는 딥러닝의 성능을 개량하기 위해 제안된 메타휴리스틱 최적화 알고리즘-딥러닝 결합모형과 데이터 전처리 기법을 통해 댐의 수위를 예측하였다. 수위예측을 위해 Multi-Layer Perceptron(MLP), 메타휴리스틱 최적화 알고리즘인 Harmony Search(HS)와 딥러닝을 결합한 MLP using a HS(MLPHS) 및 Exponential Bandwidth Harmony Search with Centralized Global Search(EBHS-CGS)와 딥러닝을 결합한MLP using a EBHS-CGS(MLPEBHS)를 통해 댐의 수위를 예측하였다. 메타휴리스틱 최적화 알고리즘-딥러닝 결합모형의 학습 및 예측성능을 개선하기 위해 학습 및 예측을 위한 자료를 기반으로 데이터 전처리기법을 적용하였다. 적용된 데이터 전처리 기법은 정규화, 수위구간별 사상(Event)분리 및 수위 변동에 대한 자료의 구분이다. 수위예측을 위한 대상유역은 금강유역에 위치한 대청댐으로 선정하였다. 대청댐의 수위예측을 위해 대청댐 상류에 위치하는 수위관측소 3개소를 선정하여 수위자료를 취득하였다. 각 수위관측소에서 취득한 수위자료를 입력자료로 설정하였으며, 대청댐의 수위자료를 출력자료로 설정하여 메타휴리스틱 최적화 알고리즘-딥러닝 모형의 학습을 진행하였다. 각 수위관측소 및 대청댐에서 취득한 수위자료는 2010년부터 2020년까지 총 11년의 일 단위 수위자료이며, 2010년부터 2019년까지의 자료를 학습자료로 사용하였으며, 2020년의 자료를 예측 및 검증자료로 사용하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.9 no.2
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• pp.149-158
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• 1998

In this paper we suggest the joint model of death times and counts with covariates. We assume that the death times follow a Weibull distribution with rate that depends on covariates. For the counts, a Poisson process is assumed with the intensity depending on time and the covariates. We obtain the maximum likelihood estimators of model parameters. This model is applied to data set of patients with breast cancer who received a bone marrow transplant.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.28 no.6
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• pp.1209-1216
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• 2015

Competing-risks events are often observed in a clustered clinical study such as a multi-center clinical trial. We propose a joint modelling approach via a shared frailty term for competing risks survival data from a cluster. For the inference we use the hierarchical likelihood (or h-likelihood), which avoids an intractable integration. We derive the corresponding h-likelihood procedure. The proposed method is illustrated via the analysis of a practical data set.

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.22 no.4
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• pp.248-257
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• 2010

Applicability of the MIKE21 model as a real time coupled tide-surge model is examined prior to the application as an inundation model. Though the model domain contains the whole southern coasts of Korean Peninsula, the results of tide simulations show good agreement with the observed values. Moreover, the coupled tide-surge model simulates water levels well, especially near the sites which typhoon MAEMI(0314) struck, such as at Tongyung, Masan and Pusan. In addition, it is confirmed that the interaction between storm surge and tide is notable where the water depth is small and the tidal range is large, which indicates the necessity of coupled model especially at the southwestern coast.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1012-1016
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• 2009

수자원 시스템 거동예측은 수문학적 지속성여부에 대한 판단이 선행 되어야 하며 가용한 시계열자료에 대한 추계학적 분석을 통하여 실시하여야 한다. 본 연구에서는 계절형 ARIMA모형을 통한 안동댐 유역의 강우량, 증발산량 및 유출량 시계열자료를 예측함에 있어 전형적인 Box-jenkins의 방법을 따랐고 모형의 식별, 추정, 검진의 3단계를 거쳐 모형화 하였다. 최적 수문시계열 예측 모형을 통하여 안동댐 유역의 강우량, 증발산량 및 유출량 시계열자료로 월별 수문시스템 거동을 예측하였으며, 예측된 결과를 토대로 TANK모형과 ARIMA+TANK결합모형에 의한 장기유출모의를 실시하였다. 분석결과 관측자료의 특성을 비교적 잘 반영 하였으며, 댐 유입량 예측을 위한 추계학적 결합모형의 적용가능성을 검토하였다. 이는 유출량자료의 보유년한이 짧은 대상유역에 월강우량과 증발산량자료 등의 수문시계열 인자 예측을 통한 유출을 모의함으로서 수자원의 중 장기 전략수립에 도움을 줄 것으로 사료된다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.37 no.3
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• pp.297-309
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• 2024

This paper evaluates the performance of the neural network autoregressive model combined with an exponential smoothing model, called the NNARX+ETS model. The combined model utilizes the components of ETS as exogenous variables for NNARX, to forecast time series data using artificial neural networks. The main idea is to enhance the performance of NNAR using only lags of the original time series data, by combining traditional time series analysis methods with the neural networks through NNARX. We employ two real data for performance evaluation and compare the NNARX+ETS with NNAR and traditional time series analysis methods such as ETS and ARIMA (autoregressive integrated moving average) models.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.31 no.4
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• pp.447-461
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• 2018

Domestic film industry sales are increasing every year. Theaters are the primary sales channels for movies and the number of audiences using the theater affects additional selling rights. Therefore, the number of audiences using the theater is an important factor directly linked to movie industry sales. In this paper we consider a hybrid model that combines a multiple linear regression model and the Bass model to predict the audience numbers for a specific day. By combining the two models, the predictive value of the regression analysis was corrected to that of the Bass model. In the analysis, three films with different release dates were used. All subset regression method is used to generate all possible combinations and 5-fold cross validation to estimate the model 5 times. In this case, the predicted value is obtained from the model with the smallest root mean square error and then combined with the predicted value of the Bass model to obtain the final predicted value. With the existence of past data, it was confirmed that the weight of the Bass model increases and the compensation is added to the predicted value.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.469-469
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• 2016

본 연구에서는 지진해일 모의결과를 바탕으로 하여 지진해일모형 결과에 민감하게 작용할 수 있는 다양한 입력조건을 분석하였다. 우선 2004년 인도양 지진해일 모의를 위하여 다중격자체계를 갖추고 있는 COMCOT모형과 수심적분된 Boussinesq모형의 결합모형을 사용하였으며, 근해역에 지진해일 충격 및 피해산정 결과에 유효한 영향을 주는 입력인자를 파악하기 위하여 4가지의 시나리오를 설정하였다. 각 시나리오에서는 3개의 서로 다른 독립인자가 포함되었으며 이들은 배타적으로 결정되어 최소한의 시나리오로 다양한 분석이 가능하도록 하였다. 즉, 시나리오 1에서는 지진해일의 초기수면상태를 산정하기 위한 간략화된 단층모형을 적용하였고, 이 때 바닥마찰에 대한 고려는 배제되었다. 시나리오 2에서는 시나리오 1과 모든 조건은 동일하게 하였으나 유한단층 모형을 통해 초기수면상태를 산정하도록 하였다. 이처럼 유사하게 시나리오 3에서는 복잡한 지형 특성을 나타내는 몰디브 지역의 보다 정확한 해석을 위하여 몰디브 지역의 상세격자망을 추가적으로 다중격자체계에 포함시켰다. 마지막으로 바닥마찰항에 대한 민감도를 분석하기 위하여 시나리오 4에서는 바닥마찰항에 대한 고려를 포함시켰다. 또한, 4가지 시나리오 외에 결합모형의 성능을 평가하기 위하여, COMCOT모형만을 사용하는 시나리오를 추가적으로 설정하였다. 즉, 시나리오 1과 모든 조건은 동일하되 COMCOT모형만을 사용하도록 하였다. 설정된 조건에 따른 수치모의 결과, 지진해일 내습에 따른 해수위 변화는 각 시나리오별로 큰 차이를 보이지 않았으나, Boussinesq모형에 의한 지진해일의 동수역학적 거동은 COMCOT모형을 사용한 결과와 유의한 차이를 보였으며, 특히 파랑에 기인한 난류적 거동은 극명한 대조를 이루었다. 따라서, 본 연구결과를 통해 향후 파랑에 기인한 난류적 거동의 정확모의를 위해 수치해석에 따른 확산오차 및 바닥마찰항에 대한 면밀한 연구가 필요함을 시사하였다.