• 한국음향학회지
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• 제21권4호
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• pp.415-420
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• 2002

라우드스피커의 선형 매개변수를 규명하는 두가지 방법을 기술하였다. 박스 법과 질량 추가 법을 이용하여 라우드스피커의 선형 매개변수를 규명하는 방법을 개발하였다. 상용 소프트웨어를 사용하여 구한 결과와 비교 검토하여 각 방법의 장단점을 비교하였다. 상용 소프트웨어인 라우드 소프트웨어에서 사용하는 박스 법을 사용하여 규명한 매개변수 결과는 본 논문에서 개발한 두가지 방법과는 큰 차이를 보이고 있으나, 개발한 두가지 방법의 매개 변수의 오차는 최대 4%이내였다. 박스 법을 이용하여 매개변수를 규명할 때에는 박스에 넣는 다공질 재료의 양에 따라 매개변수가 다르게 규명되는 현상도 기술하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.310-310
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• 2012

확률강우량 산정은 수공구조물의 설계에 있어서 중요한 과정이다. 확률강우량을 산정함에 있어 지난 수십년간 모멘트법, 최우도법, 확률가중모멘트법, 그리고 L-모멘트법 등의 매개변수적 방법이 발달되어 적용되어 왔다. 매개변수적 빈도해석 방법은 그 적용성이 여러 연구를 통해 검정되었지만 가정한 확률분포와 매개변수 추정방법에 따라 확률강우량이 달라지며 강우지속시간과 기후변화 등에 따른 분포의 변동성을 고려해야 하는 단점이 있다. 매개변수적 빈도해석 방법의 단점을 극복하기 위하여 최근에 핵밀도함수 등을 포함한 다양한 비매개변수적 빈도해석 방법이 제안되고 있다. 본 연구에서는 서울기상관측소의 지난 50년간 지속시간 24시간 강우량을 바탕으로 수자원 분야에서 다양하게 적용된 바가 있는 인공신경망 기법과 대표적인 매개변수적 빈도해석 방법인 L-모멘트법을 이용하여 확률강우량을 산정하고 비교하였다. 그 결과 인공신경망 기법은 전통적인 매개변수방법의 하나인 L-모멘트법 보다 확률강우량 산정에 있어서 높은 정확도를 가지는 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.1161-1165
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• 2006

본 연구는 OLS 및 변수선택법에 의해 통계학적 모형의 매개변수를 산정하여 모형의 적용성을 입증하고 하천 주요지점에 대한 홍수위 예측을 통해 홍수예보 및 예측 업무에 기여코자하는데 연구목적이 있다. 다중선형회귀모형을 구성하기 위한 독립변수는 예보지점의 수위/유출량 자료와 상류지점의 수위/유출량 자료, 그리고 유역의 선행 평균강우량 등의 자료를 독립변수로 하여 통계학적 홍수예측을 위한 다중선형 회귀모형을 각각 구성하여 적합성 여부를 판단하였다. 매개변수 산정은 OLS(Ordinary least square root method)와 변수선택(Stepwise)방법에 의해 산정하였으며, 중랑천 유역의 2002년부터 2005년까지의 수문사상 16개를 선정하여 모형에 적용한 결과 두 매개변수 산정방법 모두 30분에서 90분 예측은 상대적으로 정확한 결과를 나타내었으며, OLS 및 변수선택법에 의한 매개변수 산정결과 변수선택법에 의한 방법이 OLS 방법보다는 상관성이나 효율지수면에서 조금 더 정확한 값을 나타내고 있으나 독립변수의 일관성을 감안한다면 변수선택법보다는 OLS방법에 의한 매개변수 산정이 타당할 것으로 사료된다. 기존의 홍수예보 업무에 활용되고 있는 수문학적 홍수예측 모형인 저류함수법의 여러 매개변수 조정에 의한 홍수위 예측 방법보다는 비교적 간단한 통계적 방법에 의한 홍수위 예측 방법으로 홍수예보의 선행시간 확보가 필수적인 중랑천과 같이 유역면적이 작은 중소하천에서의 홍수예보 업무에 효과적으로 이용 가능할 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2002년도 학술발표회 논문집(II)
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• pp.1316-1321
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• 2002

일반적으로 강우-유출모형은 lumped model과 distributed model로 크게 구분될 수 있으며, 우리나라에서는 이중 비교적 부족한 자료를 이용하여도 개략적 모의가 가능한 전자를 널리 사용하고 있다. 본 연구에서는 이러한 모형들의 매개변수를 보정하는 방법에 관해 연구하였다. 일반적으로 모형의 보정 방법에는 크게 시행오차에 의한 수동보정(manual calibration) 방법과 최적화 기법에 의한 자동보정(automatic calibration) 방법으로 나눌 수 있다. 수동보정 방법은 모형 수행결과를 수문곡선의 시각적 비교에 의해 관측치와 비교하여 모형 운영자의 주관적인 판단하에 조정하는 기법이며, 자동보정 방법은 최적화 기법을 이용8하여 특정한 산정기준(estimation criteria)을 최대 또는 최소화시켜 모형의 매개변수를 결정하는 방법이다. 이러한 최적화기법은 일반적으로 직접탐색법과 경사법으로 구분할 수 있다. 경사법은 수렴속도가 빠르지만 편미분에 의해 방향을 찾아가는 방법으로 편도함수가 필요하므로 수문모형에는 적용하기가 힘들므로 적합하지 않다. 그러나, 보다 많은 컴퓨터 수행시간을 필요로 하는 직접탐색법의 경우 수렴속도는 느리지만, 편도함수를 필요치 않으므로 수문모형의 최적화 기법으로 적합하다고 할 수 있다. 직접탐색법에는 simplex-search 법, 패턴인식(pattern-search)법, rotating-direction 법, brent 법 등이 있으며, 본 연구에서는 직접탐색법의 일종인 패턴인식(pattern -search)법을 이용하여 매개변수 최적화 과정을 모의하였다. 이러한 매개변수 보정모형을 구성한 후 이를 가장 보편적으로 사용되고 있는 유출모형인 각종 단위도법들을 결합하는 모형을 구성하였다. 또한 구성된 모형을 시범유역에 적용하여 나온 결과를 HEC-1에서 적용되고 있는 단일변량 증감법과 같은 최적화 기법을 이용한 결과와 비교·분석을 실시하였다. 본 모형을 활용하여 강우-유출 모형의 매개변수를 지속적으로 산정하고 일반화할 경우 임의의 유역의 수문기상학적 특성에 부합한 매개변수를 정량화 시킬 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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• pp.1752-1756
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• 2007

정교한 강우-유출 모의를 위해서는 적절한 매개변수의 추정이 필수적이며, 매개변수 추정 방법은 시행착오(trial and error)에 의한 수동보정법과 최적화방법을 사용한 자동보정법으로 구분할 수 있다. 모형의 매개변수의 수가 많은 경우 수동보정법에 의한 매개변수 추정은 매우 어렵다. 자동 보정법에 사용되는 최적화방법은 Rosenbrock 알고리즘, patten search, 컴플렉스(complex) 방법, Powell 방법 등과 같은 지역최적화 방법과 전역최적화 방법으로 나눌 수 있다. 그러나 기존 방법론들은 매개변수의 최적화를 추적하기 위한 알고리즘이 대부분이며 이들 매개변수에 관련된 불확실성을 평가하는데는 미흡한 단접이 있다. 이러한 점에서 본 연구에서는 강우-유출모형의 매개변수 추정에 있어서 불확실성을 평가할 수 있는 새로운 방법론을 검토하고자 한다. 매개변수와 관련된 불확실성을 평가하기 위한 방법은 여러 가지가 있으나 통계적으로 매우 우수한 능력을 보이는 Hierarchical Bayesian 알고리즘을 Probability-Distributed 강우-유출 모형에 적용하였다. 본 방법론은 최적화와 동시에 각 매개변수에 관련된 사후분포(posterior distribution)의 추정이 가능하므로 모형이 갖는 불확실성을 효과적으로 평가할 수 있다. 따라서, 수자원 관리에 있어서 불확실성을 고려할 수 있으므로 보다 수리수문학적 위험도를 저감할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.2425-2430
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• 2013

본 논문은 이동 선형 보간법에서 영상에 종속적인 이동 매개변수를 제안한다. 기존의 이동 선형 보간법에서는 최적 이동 매개변수 값을 0.21로 제시하였다. 이는 이동된 선형 보간 커널의 스펙트럼 해석에 의해서 얻어진 것이다. 하지만, 이동된 보간 커널의 스펙트럼 뿐 만 아니라 입력 영상의 스펙트럼을 반영하면 최적 이동 매개변수 값이 달라질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 영상에 종속적인 이동 매개변수를 도입하였다. 실제 예제 영상을 이용하여 평균적으로 최적인 이동 매개변수 값은 0.19로 확인되었다. 실험결과는 제안된 방법이 기존의 방법들인 선형 보간법, 3차 컨볼루션 보간법, 이동선형보간법과 비교하여 주관적으로나 객관적으로 우수하다는 것을 보였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
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• pp.731-736
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• 2005

현재 국내 주요 하천의 홍수예경보시스템 운영과 다목적댐의 홍수조절관리를 위하여 수문학적 모형의 하나인 저류함수모형(Storage Function Model)을 사용하고 있다. 저류함수모형은 산지가 많은 유역에 적합하도록 개발된 모형으로, 계산절차가 간편하고 홍수유출의 비선형성을 고려할 수 있는 방법이므로 선형모형보다 합리적이라고 알려져 있다. 그러나 저류함수모형을 실제 홍수유출현상에 적용하는데 있어 매개변수를 결정하는 것이 매우 어렵다. 현재 매개변수들을 결정할 수 있는 객관적이고 합리적인 방법이 제시되어 있지 않기 때문에 모형의 매개변수를 결정할 때 경험식을 이용하거나 수문기술자의 판단에 의한 보정에 의존하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 홍수통제소에서 사용하고 있는 저류함수 모형의 대표(평균) 매개변수와 경험식, 시행착오법(trial & error method) 및 최적화기법(optimization technique) 중에 Rosenbrock 방법을 이용하여 매개변수를 산정하고 이들을 비교 분석하고자 한다.

• 물과 미래
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• 제29권1호
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• pp.129-139
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• 1996

수공구조물의 계획과 설계에 있어서 수문자료에 대한 적정분포형을 선정하는 것은 매우 중요하며, 선정된 분포함수가 실측자료의 통계학적 특성을 잘 나타내고 있는가를 검토하는 것은 필수적인 과제이다. 본 연구에서는 전국 22개 지점, 7개 지속기간의 강우자료에 대하여 2변수 및 3변수 gamma, 2변수 및 3변수 lognormal, Gumbel, 2변수 및 3변수 log-Gumbel, GEV, log-Pearson type III, 2변수 및 3변수 Weibull, 4변수 및 5변수 Wakeby 분포를 적용하여 모멘트법, 확률가중 모멘트법, 최우도법 등으로 각 분포형의 매개변수를 추정하고, 적합성 조건을 검사하였다. 각 매개변수 추정법에 의하여 추정된 매개변수를 이용하여 10,000번 모의 발생하여 분리효과를 검토한 결과 매개변수 적합성을 고려한 경우 모멘트법에서는 log-Pearson type III 분포, 확률가중 모멘트법에서는 log-Pearson type III와 GEV 분포, 최우도법에서는 GEV 분포가 분리효과를 가장 작게 나타냈으며, 2변수 분포형의 경우 모두 분리효과가 크게 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.163-171
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• 2008

본 논문에서는 고화질, 고해상도로 영상을 확대하기 위한 적응적인 매개변수가 적용된 3차 회선 보간법을 제안한다. 제안하는 보간법에서는 영상이 가지는 주파수 특성을 반영한 보간을 수행하기 위해 1단계 보간 과정에서 새롭게 정의한 비용함수를 이용하여 3차 회선 보간법의 매개변수를 적응적으로 구하고, 2단계 보간 과정에서는 1단계에서 구한 적응적인 매개변수를 적용하여 3차 회선 보간법을 수행한다. 영상의 주파수 특성이 고려된 적응적인 매개변수의 사용은 보간 커널의 성능을 향상시켜 동일한 매개변수를 사용하는 이전의 3차 회선 보간법보다 결과 영상의 화질이 우수하다. 컴퓨터 실험 결과를 통해 제안하는 보간법이 이전의 보간법들보다 PSNR이 약 $0.5{\sim}4dB$ 높아 객관적인 성능에서 나은 결과를 나타냈으며, 결과 영상의 확대를 통한 비교에서 영상이 부드럽고 에지가 선명하게 나타남으로 주관적 화질이 우수함을 보였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.280-280
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• 2016

특정 자료의 시간의 흐름에 따른 예측치를 추정하는 방법으로 AR Model 즉, 자기회귀모형이 많이 사용되고 있다. AR Model은 변수의 현재 값을 과거 값의 함수로 나타내게 되는데, 이런 시계열 분석 모델을 사용할 때 매개변수의 추정 과정이 필수적으로 요구된다. 일반적으로 매개변수를 추정하는 방법에는 확률적근사법(stochastic approximation), 최소제곱법(method of least square), 자기상관법(method of autocorrelation method), 최우도법(method of maximum likelihood) 등이 있다. AR Model에서 가장 많이 사용되는 최우도법은 표본크기가 충분히 클 때 가장 효율적인 방법으로 평가되지만 수치적으로 해를 구하는 과정이 복잡한 경우가 많으며, 해를 구하지 못하는 어려움이 따르기도 한다. 또한 표본 크기가 작을 때 일반적으로 잘 일치하지 않은 결과를 얻게 된다. 우리나라의 강우, 유량 등의 자료는 자료의 수가 적은 경우가 많기 때문에 최우도법을 통한 매개변수 추정 시 불확실성이 내재되어있지만 그것을 정량적으로 제시하는데 한계가 있다. 본 연구에서는 AR Model의 매개변수 추정 시 Bayesian 기법으로 매개변수의 사후분포(posterior distribution)를 제공하여 매개변수의 불확실성 구간을 정량적으로 표현하게 됨으로써, 시계열 분석을 통해 보다 신뢰성 있는 예측치를 얻을 수 있으리라 판단된다.