• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.28 no.2
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• pp.231-239
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• 2015

A Poisson model is the first choice for counts data. Quasi Poisson or negative binomial models are usually used in cases of over (or under) dispersed data. However, these models might be unsuitable if the data consist of excessive number of zeros (zero inflated data). For zero inflated counts data, Zero Inflated Poisson (ZIP) or Zero Inflated Negative Binomial (ZINB) models are recommended to address the issue. In this paper, we further considered a situation where zero inflated data are spatially correlated. A mixed effect model with random effects that account for spatial autocorrelation is used to fit the data.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• v.4 no.1
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• pp.7-13
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• 2000

Purpose : To assess the distortion of MRI with the Leksell stereotactic radiosurgery system in variable pulse sequence and imaging plane through phantom study, to find most adequate imaging plane and pulse sequence for stereotactic radiosurgery system. Materials and methods : We made the phantoms for MRI and get images in variable conditions and analyzed the image distortion using image analysis program, and statistically using paired student t-test. Results : The transeverse plane images had acceptable error ranges bless than 1.5mm) in all pulse sequence in both the analysis of fiducial marker in stereotactic G-frame and the phantom study. The coronal plane images had unacceptable large errors (more than 1.7mm) in the analysis of fiducial marker in the stereotactic G-frame, but had corrected small errors (less than 1.5mm) in the phantom study. Conclusion : We find from the phantom study that the present MR machines are adequate for stereotactic surgery system in frequently used pulse sequences, and imaging planes.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.28 no.1
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• pp.173-183
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• 2017

We investigate the factors affecting the price of apartments using the spatial and temporal data of private real estate prices. The factors affecting the price of apartment were analyzed using geographical and temporal weighted regression (GTWR) model which incorporates the temporal and spatial variation. In contrast to the OLS, a general approach used in previous studies, and GWR method which is most widely used for analyzing spatial data, GTWR considers both temporal and spatial characteristics of the house price, and leads to better description of the house price determination. Year of construction and floor area are selected as the significant factors from the analysis, and the house price are affected by them temporally and geographically.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2009.04a
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• pp.275-276
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• 2009

공간 변화의 동적과정을 시뮬레이션 하기 위한 이론과 모델들은 대, 중, 소규모에 따라 system of cities, city system, cities 로 나눌 수 있으며, 지난 40년 동안 이 각각의 규모에 초점을 맞춘 연구들이 진행되어 왔다. 하지만, 각 규모를 통합하여 도시를 설명하는 이론은 없는 상황이다. 이에 본 연구는 거듭제곱 법칙을 기반으로 한 행위자기반모형을 이용하여 모든 규모에서 설명이 가능한 모형을 제시하고, 이러한 거듭제곱 법칙이 공간패턴 형성에 어떠한 영향을 미치는지 분석하였다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 2006.11a
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• pp.129-142
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• 2006

본 논문은 공간시계열자료가 공간의 위치와 시간의 흐름에 따라 동시에 관측되는 분야인 기상, 지질, 천문, 생태, 역학 등에서 아주 넓이 사용되고 있고 그 수요가 점차 증가하는 이 시기에 복잡한 공간시계열 중선형(STBL) 모형에 대한 모수 추정 방법 중 수치 해석적 방법인 Newton-Raphson 방법과 Kalman-Filter 방법을 비교하고, 두 가지 방법에 의한 예측력을 비교하여 보았다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.27 no.5
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• pp.1215-1224
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• 2016

Climate information of the high resolution grid units is an important factor to explain the phenomenon in a variety of research field. Statistical linear interpolation models are computationally inexpensive and applicable to any climate data compared to the dynamic simulation method at regional scales. In this paper, we considered four different linear-based statistical interpolation models: general linear model, generalized additive model, spatial linear regression model, and Bayesian spatial linear regression model. The climate variable of interest was the daily mean temperature, where the spatial variability was explained using geographic terrain information: latitude, longitude, elevation. The data were collected by weather stations in January from 2003 and 2012. In the sense of RMSE and correlation coefficient, Bayesian spatial linear regression model showed better performance in reflecting the spatial pattern compared to the other models.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1047-1051
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• 2009

최근 기상이변으로 인한 돌발홍수의 빈번한 발생으로 인해 신속하고 정량적인 강우예측의 필요성이 대두되고 있으며 강우의 변화를 실시간으로 관측 및 예측할 수 있는 강우레이더의 활용성이 증가하고 있다. 이와 함께 격자형태로 제공되는 강우레이더를 효과적으로 활용하기 위해 분포형 수문모형의 개발 및 활용 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 임진강 유역을 대상으로 레이더 강우자료와 1차원 분포형 수문모형인 GRM을 이용하여 2006년 7월 12일 강우사상에 대한 유출 모의를 수행하였다. 임진강 유역은 유역면적의 2/3가 북한지역으로 분포형 모형의 입력자료로 이용되는 수치공간자료의 구축이 용이하지 않으며 기 구축된 북한지역의 공간자료는 정확성 및 현시성 문제를 포함하고 있다. 본 연구에서는 임진강 전 유역을 대상으로 현시성 있는 공간자료를 수집/제작하고자 하였으며 SRTM DEM과 Landsat TM등의 위성영상 자료를 활용하여 분포형 모형의 매개변수를 구축하였다. 연구에 활용된 분포형 수문모형인 GRM은 GIS/RS를 기반으로 제작되는 7개의 격자형 공간자료와 레이더 강우자료를 입력자료로 이용하는 물리적 기반의 1차원 분포형 강우-유출 모형으로 GIS기반의 수자원분석시스템인 HyGIS의 확장모듈로 구동된다. 본 연구에서는 임진강 최하류 지점인 적성 수위표 관측소를 기준으로 매개변수를 보정하고 이를 전곡, 영중 지점에 적용하여 GRM 모형의 활용성을 평가하였으며 하도 최소경사, 최소하폭, 초기포화도 등 최소한의 매개변수 보정으로 실측값을 잘 재현하는 것으로 나타났다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.18 no.2
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• pp.271-280
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• 2005

Kriging methods as traditional spatial data analysis methods and geographical weighted regression models as statistical analysis methods are compared. In this paper, we apply data from the Ministry of Environment to spatial analysis for practical study. We compare these methods to performance with monthly carbon monoxide observations taken at 116 measuring area of air pollution in 1999.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.18-18
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• 2019

역학적 상세화기법은 물리적 기반의 지역기후모형(RCM)을 이용하여 고해상도 기후자료를 생산하는 유용한 기법이며, 전세계적으로 지역 기후시나리오를 생산하고, 적용 및 평가하는 연구가 널리 진행되고 있다. 역학적 상세화기법 적용 시 지역기후모형의 공간해상도를 향상시키면 지형효과를 더욱 상세하게 반영할 수 있어 고해상도의 기후모의자료를 생산할 수 있지만, 이를 위해 더 많은 시간과 비용이 요구된다. 또한, 공간해상도 향상이 기후모의 결과의 정확도 향상을 보장하지 않기 때문에 역학적 상세화를 위한 지역기후모형의 적정 공간해상도 선정이 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 기후모의 자료의 공간해상도가 하천유출량 모의시미치는 영향을 평가하고, 최종적으로는 고해상도 기후시나리오가 하천유출량 모의에 필요한지 여부를 규명하고자 한다. 이를 위해 관측 기후자료와 Weather and Research Forecasting (WRF)모형으로 상세화된 5km (WRF05)와 20km (WRF20) 공간해상도의 기후모의자료를 활용하였으며, 하천유출량 산정을 위해 준분포형 수문모형인 Soil and Water Assessment Tool (SWAT)을 이용하였다. 본 연구의 대상유역은 한강유역 내 충주댐, 소양강댐, 팔당댐 유역들에 대해 평가를 수행하였다. 유역평균강수량을 평가한 결과, 3개 댐 유역의 연평균 강수량 및 여름철 강수량은 WRF20이 관측자료와 WRF05에 비해 높게 산정되었다. 하지만, WRF20은 일강수량이 1~40mm인 발생횟수가 상대적으로 많이 산정되었으며, 극치강수량의 강도와 빈도는 WRF20이 관측자료와 WRF05에 비해 과소 산정되는 것으로 나타났다. 관측자료, WRF05와 WRF20을 입력자료로 활용하여 SWAT모형으로 생산된 일 하천유출량 자료를 토대로 유황곡선을 도시하였다. 유황곡선의 5~90% 구간에서는 WRF05와 WRF20의 결과는 큰 차이가 나진 않았으나, 고유량과 저유량 구간에서는 WRF05가 WRF20에 비해 관측자료에 근접하게 모의하는 것을 확인하였다. 이는 20km에서 5km로 공간해상도가 높아짐에 따라 극치 홍수량 및 갈수량을 더욱 현실적으로 모사할 수 있는 것을 의미한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.212-212
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• 2017

친수공간은 하천주변의 가치를 적극 활용하고자 공원, 캠핑장, 관광 및 레져시설 등으로 조성된 친환경적 하천공간을 말한다. 그러나 이러한 친수공간은 주로 제외지의 고수부지에 조성되어 있음에 따라 중규모의 강수량에도 불구하고 쉽게 침수될 가능성이 상존하고 있다. 따라서 본 연구는 영산강과 섬진강수계를 대상으로 공원 캠핑장 자전거도로 등 하천 내 친수지구를 안전하게 관리하기 위해 침수도표 및 침수정보를 제공하고, 언제 어디서나 홍수정보를 쉽게 제공받을 수 있도록 홍수정보제공체계를 구축하는데 목적이 있다. 이를 위해 연구 대상 수계에 대하여 자료수집 및 현장조사를 실시함으로써 친수지구내 시설물 현황을 파악하였으며, 이를 근거로 4대강사업이후 여건변화를 반영한 최신 지형정보 활용하여 침수예측모형을 구축하였다. 다만 친수지구 예측모형의 정확도 및 효율성 향상을 위해 친수지구 특성을 고려한 수치표고모델의 격자크기 및 해상도를 달리하였으며, 친수지구 예측모형의 정확도 검 보정을 위해 홍수흔적조사를 실시하였다. 이러한 연구를 통해 기존 홍수예보시스템의 수행능력을 개선하고, 친수지구에 대한 침수도표 및 침수정보 등의 홍수정보를 실시간으로 제공함으로써 홍수로 인한 피해를 최소화할 수 있도록 하였다. 또한 침수예측모형 및 홍수정보제공시스템을 구축하고 이를 검증 및 보완하여 공간 홍수예보를 실현함으로써 홍수예보 모형의 정확도 및 활용성을 향상시켰다는 점에서 의미가 있다. 더불어 본 연구의 결과는 하천업무 담당자의 업무추진 효율성이 증대가 되고, 공간홍수예보 실현으로 친수지구를 이용하는 국민의 안전이 담보될 수 있을 것으로 기대된다.