• Environmental and Resource Economics Review
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• v.14 no.1
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• pp.75-100
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• 2005

This study attempts to empirically investigate the respondents' preference uncertainty involved in stating their willingness to pay (WTP). In the contingent valuation (CV) survey, we employed two approaches using two split samples. The respondents of one sample were given the opportunity to express intensity of preference through polychotomous choice (PC) WTP question. Those of the other sample were given a follow-up question of confidence measure (0~100%). By incorporating the two elicited degrees of preference uncertainty into examining the WTP responses, we take a comparison of the two approaches in terms of the goodness-of-fit of the examination and the efficiency of the mean WTP estimates. In comparing the DC model with the PC models, the DC model provides more efficient estimates. Moreover, the conventional DC model give some gains in terms of the goodness-of-fit and efficiency in comparing with the PC model most similar to this model. In this specific study, incorporating the preference uncertainty in DC model results greater estimates than conventional DC model without loss of goodness-of-fit and efficiency. This implies that the consideration of preference uncertainty on DC model could correct underestimating. We conclude that DC model provides a better estimate of WTP and preference uncertainty could be a critical information on the DC-CV estimation.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.8D no.2
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• pp.175-180
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• 2001

This paper presents the optimal fraction of validation set to obtain a prediction accuracy of software failure count or failure time in the future by a neuro-fuzzy system. Given a fixed amount of training data, the most popular effective approach to avoiding underfitting and overfitting is early stopping, and hence getting optimal generalization. But there is unresolved practical issues : How many data do you assign to the training and validation set\ulcorner Rules of thumb abound, the solution is acquired by trial-and-error and we spend long time in this method. For the sake of optimal fraction of validation set, the variant specific fraction for the validation set be provided. It shows that minimal fraction of the validation data set is sufficient to achieve good next-step prediction. This result can be considered as a practical guideline in a prediction of software reliability by neuro-fuzzy system.

• Journal of the Korea Concrete Institute
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• v.14 no.6
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• pp.1010-1021
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• 2002

The current ACI design code does not take into account the contribution of concrete for the torsional moment of reinforced concrete(RC) beams subjected to pure torsion. This code is not capable of evaluating the inter-effects between concrete and torsional reinforcement on the torsional resistance of the RC beams. Some test results indicated that the current ACI code was not successful in predicting the observed torsional moment of the RC beams with reasonable accuracy. The research reported in this paper provides an evaluation equation to predict the torsional moment of the RC beams subjected to pure torsion. The proposed equation is derived from the equilibrium as well as compatibility equations of the truss model for the cracked RC beams. Comparisons between the observed and calculated torsional moments of the 66 tested beams, showed reasonable agreement.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.27 no.4
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• pp.959-967
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• 2016

Distributional assumptions on equity returns play a key role in valuation theories for derivative securities. Elberlein and Keller (1995) investigated the distributional form of compound returns and found that some of standard assumptions can not be justified. Instead, Generalized Hyperbolic (GH) distribution fit the empirical returns with high accuracy. Hu and Kercheval (2007) also show that the normal distribution leads to VaR (Value at Risk) estimate that significantly underestimate the realized empirical values, while the GH distributions do not. We consider saddlepoint approximations to estimate the VaR and the ES (Expected Shortfall) which frequently encountered in finance and insurance as measures of risk management. We supposed GH distributions instead of normal ones, as underlying distribution of linear portfolios. Simulation results show the saddlepoint approximations are very accurate than normal ones.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.977-977
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• 2012

하천의 유량 측정은 대부분 홍수 예보지역, 댐 상류지역, 대하천 및 유역내 주요지점을 위주로 수행되고 있으나, 중소하천과 소유역에 대한 관측자료는 전무한 실정이다. 그로 인해 중소하천과 소유역 등 미계측 유역에 대한 유량 산정에 어려움이 있다. 본 연구에서는 미계측 유역에 대한 적합한 유량 산정방법의 검토를 위해 미호천의 소유역인 증평유역을 대상으로 9개의 개념적 강우-유출모형(3개의 토양저류모형과 3개의 유역유출모형의 조합)을 적용하였으며, 이에 대한 적용성 검토를 위해 국내 홍수량산정에 많이 활용되고 있는 HEC-HMS 모형으로 비교평가를 실시하였다. 이를 위하여 총 6개의 단기 홍수사상을 Monte Carlo 분석(Nash Sutcliffe Efficiency, NSE*)의 목적함수를 통하여 모형 매개변수의 검정 및 검증을 수행하였다. 두 모형의 단기 유출 모의 결과 검정에서 HEC-HMS는 목적함수값 0.06~1.44(NE S*)의 모형성능을 보여주었으며, 개념적 강우-유출 모형은 0.00~0.66(NES*)의 모형성능을 나타내었다. 개념적 강우-유출 모형과 HEC-HMS모형의 매개변수 최적화를 통한 검증 결과 HEC-HMS는 0.25(NES*)의 목적함수 값을 나타내었고, 9개의 개념적 강우-유출모형은 0.14~0.83(NES*)의 목적함수 값을 나타내었다. 이 중 CWI-3PAR, CWI-2PMP, PDM-3PAR와 PDM-2PMP 모형이 0.16~0.26(NES*)으로 우수한 성능을 보이며, HEC-HMS 모형의 첨두유량 과소평가에 대한 문제점을 해결하였다. 이를 통하여 CWI-3PAR, CWI-2PMP, PDM-3PAR와 PDM-2PMP 모형이 증평유역의 지역화를 위한 단기사상 강우유출모형으로 적합하다고 판단된다. 향후 연구유역을 확장하여 추가적인 연구를 통해 일반화된 결론을 얻을 필요가 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.904-907
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• 2005

본 연구에서는 강우량의 실측치인 자동기상관측소(AWS) 자료와 현재의 대기상태인 인공위성(GMS-5호) 자료를 입력자료로 하여 현재부터 3시간 선행시간까지의 면적평균강우량을 예측할 수 있도록 강우예측 신경망 모형을 개발하였으며, 2002년 8월 집중호우시 남강댐 유역에 적용하였다. 신경망 모형의 학습을 위해서 $1998\~2001$년 $6\~9$월과 2002년 6, 7월의 강우사상과 적외선 자료가 사용되었고, 학습이 종료되면 예측기간(2002년 8월 $6\~16$일)동안의 강우예측이 수행되었다. 신경망 모형의 학습단계에서는 자료들간의 비선형 상관관계를 나타내는데 적합한 역전파 알고리즘 학습방법 중 모멘텀법을 사용하였으며, 신경망 모형의 출력값은 현재부터 3시간 후까지의 면적평균강우량을 예측할 수 있도록 구성하였다. 예측된 면적평균강우량은 실제 관측된 강우량의 패턴은 잘 따르고 있었지만 첨두치를 과소평가하는 경향이 나타났다. 본 연구에서 개발된 신경망 모형은 관측된 강우자료의 품질과 패턴이 모형의 정확성에 미치는 영향이 절대적인 기존의 신경망 모형과 차별화하여, 현재의 대기상태를 나타내는 인공위성 자료를 추가함으로써 보다 정확한 강우량 예측이 가능하도록 하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.378-382
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• 2007

본 연구는 교각의 국부 세굴심 추정 공식들의 정확성과 적용성을 분석하고, 현장 상황에 적합한 공식을 선정하기 위한 연구이다. 이를 위해 비교적 널리 알려진 26개의 세굴심 추정 공식들을 선정하였다. 이들 선정된 공식들을 미 지질조사국에서 작성한 교각 세굴 데이터베이스(BSDMS)에 수록된 493개 교각 세굴 측정값들 중에 246개의 측정값들에 적용하여 각 공식들의 우열을 검토하였다. 각 공식들을 이용하여 계산한 세굴심과 측정 세굴심을 비교하여 각 자료별 불일치율을 계산하였다. 계산된 불일치율을 통계 처리하여 불일치율의 기하 평균과 기하 표준편차를 구하여, 각 공식의 우수성과 적용성을 검토하였다. 또한, 각 공식들을 구성하는 주요 변수들을 분석하고, 각 변수의 변화에 따라 세굴심 추정치가 어떻게 변화하는가를 분석하였다. 분석 결과, 모든 공식들의 불일치율의 기하 평균이 1보다 상당히 큰 것을 보여주고 있다. 즉, 모든 공식들이 실측치보다 세굴심을 과대 추정한다는 의미이다. 정확성의 면에서 보면 불일치율의 기하 평균이 1에 가깝고 기하 표준편차가 작은 공식들이 우수한 공식들이다. 이런 점에서 CSU (HEC-18) 공식, Chitale 공식과 Larras 공식, Hancu 공식 등이 차례로 우수한 공식으로 들 수 있다. 연구 결과는 또한 기존의 여러 연구에서 좋은 결과를 보인 Froeclich 공식이 세굴심을 대체적으로 과소 추정하는 경향이 있음을 보여 주었다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.21 no.2
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• pp.211-233
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• 2004

This purpose of paper is to propose a European option pricing formula when the rate of return follows the leptokurtic distribution instead of normal. This distribution explains well the volatility smile and furthermore the option prices calculated under the leptokurtic distribution are shown to be closer to the market prices than those of Black-Scholes model. We make an estimation of the implied volatility and kurtosis to verify the fitness of the pricing formula that we propose here.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.333-333
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• 2012

본 연구는 각종 수공구조물의 수문학적 설계기준으로 사용되고 있는 확률강우량을 전국에 걸쳐 산정하고, 그에 따른 확률강우량도를 작성함으로써 이를 토대로 우리나라의 각종 수공구조물 설계시 적합한 계획강우량을 채택할 수 있도록 하고자한다. 현재 일반적으로 제방, 하천횡단구조물 등 하천시설물과 도로의 암거 및 측구, 하수도 등 소형구조물 설계시 한국확률강우량도(건설교통부, 2000)를 활용하고 있다. 최근 기후변화로 인한 집중호우가 빈발함에 따라 증가된 홍수량을 감안하지 않고 기존 확률강우량도 만을 활용하는 경우 과소 설계의 우려가 있다. 본 연구에서는 수집된 강우자료를 이용하여 자료 년에 따른 지속기간별 시계열 자료를 구축한 후, 분석 검토된 강우자료를 바탕으로 확률강우량 산정 지점을 결정하고, 이에 포함된 지점에 대하여 지속기간별 자료연한에 따른 임의시간 시계열 자료를 구축하였다. 수집된 임의시간 강우량 자료를 강우지속기간별로 연최대치 계열을 작성하여 강우량 자료를 검정하고, 지점별로 조사 정리된 사상별 강우자료의 통계적인 특성치를 분석하여 자료의 일관성과 지점간의 동질성 등을 검토하였다. 자료특성에 따라서 빈도 해석을 위한 최적확률분포형을 결정한 후, 지점별 강우지속기간별로 확률강우량을 산정하여 기존의 확률강우량도를 개선 및 보완하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.94-94
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• 2015

기후변화와 변동으로 인한 기상이변이 갈수록 심각해지고 발생 빈도도 잦아짐에 따라 현재의 배수관련 사회기반시설(Drainage Infrastructure)이 이런 문제에 대처할 준비가 잘되어 있는지에 대해 의문점이 제기되고 있다. 현재의 배수관련 사회기반시설의 설계는 이른바 정상성(stationarity)이라는 가정 하에 강우의 강도(Intensity), 지속기간(Duration), 빈도(Frequency)의 관계를 나타내는 I-D-F 곡선을 주로 이용하기 때문에 기후변화로 인한 극치사상(extremes)의 유의한 변화를 나타낼 수가 없다는 한계점을 가지고 있다. 그러나 기후변화는 극한기후(climatic extremes)의 특성을 비정상성(nonstationarity)이라 일컫는 개념으로 바꾸고 있기 때문에 배수관련 기반구조 설계(Drainage Infrastructuredesign)의 기본 가정의 하나인 강우 통계 매개변수의 정상성은 기후변화의 시대에는 더는 유효하지 않을 수 있다. 본 논문에서는 이러한 비정상성을 고려하여 조건부 GEV 분포를 이용하여 지속시간별 확률강우량 과비정상성 I-D-F 곡선식을 유도하였다. 또한, 분포형 홍수유출모형인 S-RAT(Spatial Runoff Assessment Tool)을 이용하여 강우강도의 증가가 설계 최대유량(design peak flows)에 미치는 영향을 분석하였다. 분석결과 지속기간별 차이는 있었지만 고빈도로 갈수록 전반적으로 현행 I-D-F 곡선이 실질적으로 극한강수를 과소평가하고 있으며 정상성 I-D-F 곡선 작성 방법이 기후변화의 배수관련 기반구조물의 능력설계에 적합지 않을 수도 있음을 제시하였다.