• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.42 no.11
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• pp.1017-1028
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• 2009

NSRPM (Neyman-Scott Rectangular Pulse Model) is one of the common model for generating future precipitation time series in stochastical hydrology. There are 5 parameters to compose the NSRPM model for generating precipitation time series. Generally parameter estimation using moment has some problems related with increased objective functions and shows different results in accordance with random variable generating models. In this study, direct parameter estimation method was proposed to cover with disadvantages of parameter estimation using moment. To apply the direct parameter estimation, generating stochastical data variance in accordance with numbers of precipitation events of NSRPM was done. Both kinds of methods were applied at the Cheongju gauge station data. Precipitation time series were generated using 4 different random variable generator, and compared with observed time series to check the accuracies. As a results, direct method showed more stable and better results.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2016.11a
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• pp.226-228
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• 2016

유출해석을 하기 위한 수문 모형은 크게 분포형 모형과 집중형 모형으로 구분할 수 있다. $Vflo^{TM}$와 같은 분포형 모형은 격자 기반의 유역 특성 및 강우자료로부터 초기 매개변수 값을 추정하기 때문에 모형보정시 민감하게 반응할 수 있다. 따라서 모형 내 구성된 매개변수들의 특성과 민감도를 파악하여 유출해석을 하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 물리적 기반의 완전분포 모형인 $Vflo^{TM}$모형을 이용하여 감천유역의 유출해석을 실시하였다. 그 후, 지표면 유출과 하도 추적에서 주요 매개변수가 미치는 영향을 분석하여 매개변수별 민감도를 평가하였다. 이 결과, 수리전도도는 유역전체 유출고에 관여하였고, 불투수율은 첨두유량에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구결과를 통해 유출고 및 유출량에 영향을 미치는 매개변수와 이에 따른 민감도를 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.147-147
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• 2015

전 세계적으로 이상기후로 인한 극한가뭄 및 이상홍수 등의 피해 발생이 확인되고 있으며 그 발생빈도 또한 급격히 증가하고 있다. 그러나 기존의 빈도해석은 시간의 변화에 따라 자료의 통계적 특성이 변하지 않는다는 정상성(stationarity)을 기본 가정으로 수행되기 때문에 극한 사상에 경향성이 있는 경우에 적용하기엔 한계가 있다. 비정상성 빈도해석을 위해 개발된 비정상성 확률 분포 모형들은 대부분 매개변수에 시간항을 포함하는 형태로 정의된다. 이중에서도 우리나라에 널리 사용되고 있는 Gumbel 모형에 대해 살펴보면, 비정상성 Gumbel 모형의 위치 및 규모 매개변수는 시간에 대해 선형(linear) 및 지수(exponential) 함수의 관계를 보이는 형태로 가정한다. 규모 매개변수의 지수함수의 형태는 음(-)의 값이 추정되는 것을 방지하기 위해 제안되어 널리 사용되고 있으나 이로 인해 확률수문량이 과다산정되는 문제가 발생하기도 한다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 비정상성 Gumbel 모형을 대상으로 규모 매개변수의 다양한 형태를 비교하고자 한다. 이를 위해 비정상성 Gumbel 모형 규모 매개변수를 지수함수, 선형, 로그, 로지스틱 형태로 가정하여 비교하였다. 각 모형의 매개변수의 추정은 최우도법을 적용하였으며, 규모 매개변수의 형태별 정확도 비교를 위해 모의실험을 수행하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.180-180
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• 2019

본 연구의 목표는 돌발홍수 예 경보시스템(Flash Flood Warning System, FFWS)의 효용성 극대화를 위한 레이더 자료의 품질향상 기법을 개발하는 것이다. 지금까지 사용되어온 레이더 자료의 품질향상 기법들은 모두 자료의 평균값에 맞추어져 개발되었다. 그러나 돌발홍수 예 경보시스템에서 사용되는 강우강도 임계값은 평균값과 큰 차이가 난다. 따라서 레이더 자료를 이용하여 추정하는 큰 강우강도의 신뢰도는 떨어지게 된다. 이에 본 연구에서는 돌발홍수 예 경보시스템에 사용되는 목표 강우량에 대한 강우추정 관계식의 매개변수 추정 기법을 개발하고자 한다. 이를 위해 비슬산 레이더 반사도 자료와 비슬산 레이더 관측반경 내 위치한 AWS 지점의 강우자료를 이용하였다. 먼저, 강수입자분포(Drop Size Distribution, DSD)를 지수분포로 가정하여 유도한 레이더 강우추정 관계식을 재검토하였다. 다음으로 관측된 비슬산 레이더 반사도 자료를 10dBZ 단위로 구분하여 레이더 반사도 구간별로 레이더 반사도 자료와 강우자료 쌍에 대한 DSD 매개변수를 산정하였다. DSD 매개변수를 산정하기 위해 비슬산 레이더 반사도 자료와 AWS 지점의 강우자료를 지수분포로 가정하여 유도한 강우추정 관계식에 적용하였다. 다음으로 목표 강우량에 대한 강우추정 관계식의 매개변수 추정을 위해 레이더 반사도 구간별로 DSD 매개변수의 대푯값을 결정하였다. 마지막으로 지수분포로 가정하여 유도한 레이더 강우추정 관계식에 레이더 반사도 구간별 DSD 매개변수의 대푯값을 적용함으로써 목표 강우량에 대한 강우추정 관계식의 매개변수를 추정하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.363-363
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• 2021

수자원설계 및 계획 시 제한된 강우자료로 인해 나타나는 한계를 개선하기 위한 목적으로 추계학적 강수모의 모형을 활용한다. 대표적인 추계학적 강수모형으로 Bartlett-Lewis Rectangular Pulse Modified Model(BLPRM)과 Neyman-Scott Rectangular Pulse Model(NSRPM) 등이 활용되고 있으며, 관측강수량의 통계적 모멘트를 재현할 수 있도록 모형 매개변수를 최적화하는 과정이 필수적으로 요구된다. 기본적으로 모형 매개변수들의 조합을 통해 추정되는 통계적 모멘트와 관측값의 통계적 모멘트를 반복적으로 비교하면서 최적 매개변수를 추정하게 된다. 그러나 상대적으로 적은 관측값을 이용하여 매개변수를 추정하기 때문에, 매개변수 추정이 어려울 뿐만 아니라 매개변수의 불확실성도 큰 특징을 가지고 있다. 모형 매개변수 추정과정에서 다양한 목적함수가 활용되고 있으나, 고려되는 통계적 모멘트가 평균 및 분산 등 2차 모멘트에 제한되고 있어 극치강수량에 대한 재현성은 상대적으로 부족한 부분이 있다. 본 연구에서는 3차 모멘트를 포함한 목적함수를 활용하여 NSRP모형 매개변수를 추정하고, 기존 2차 모멘트를 이용한 매개변수 접근방법과 극치강수량 재현 측면에서 비교를 수행하였다. 최종적으로 유역 단위에서 극치강수량 재현효과를 평가하기 위해서는 면적강수량 추정이 매우 중요하며, 본 연구에서는 이러한 점을 감안하여 강우 지점 간의 상관성을 유지하면서 강우모의가 가능한 다지점 NSRP 모형과 연계하여 극치강우 재현 가능성을 평가하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.517-521
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• 2023

최근 거대 언어모델의 등장과 동시에, 많은 매개변수를 효과적으로 학습하는 방법인 효율적인 매개변수 미세조정(Parameter Efficient Fine-Tuning) 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 중에서 Adapter는 사전학습 언어모델(Pretrained Language Models)에 몇 개의 추가 병목 구조 모듈을 삽입하여 이를 학습하는 방식으로, 등장한 이후 다양한 연구 영역에서 주목받고 있다. 그러나 몇몇 연구에서는 병목 차원을 증가시켜 미세 조정보다 더 나은 성능을 얻는다는 주장이 나오면서, 원래의 의도와는 다른 방향으로 발전하고 있다는 의견도 있다. 이러한 맥락에서, 본 연구에서는 기존의 Adapter 구조를 개선한 MAdapter를 제안한다. MAdapter는 본래 Adapter에 중간 층을 추가하되 학습 가능한 매개변수의 수는 오히려 줄이는 방법으로, 전체 매개변수 수 대비 1% 내외 만을 학습에 활용하며, Adapter 대비 절반 정도의 매개변수만을 사용하여 기존 결과와 비슷하거나 더 나은 성능을 얻을 수 있는 것을 확인할 수 있다. 또한, 병목차원 크기 비교와 중간 층 개수 분석을 통한 최적의 MAdapter 구조를 찾고, 이로써 효율적인 매개변수 미세조정 방법을 제시한다.

• Journal of Wetlands Research
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• v.11 no.2
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• pp.107-121
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• 2009

Many rainfall-runoff models have been used for the flood forecasting. However, the determination of rainfall-runoff model parameters is very difficult. In this study, we investigated the efficiency of flood forecasting models by studying the optimization techniques for parameter calibration of SFM, Tank, and SSARR models. We analyzed the correlations between parameters in optimization techniques, then classified the parameters into parameter groups. For this we applied the sequential calibration method through the sensitivity analysis. As the results of the analysis, the parameter groups clibration method showed better result for peak flow and clibtation time.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.21 no.4
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• pp.415-420
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• 2002

To identify linear parameters of loudspeaker, two methods are presented. Linear parameter identification methods by box method and added mass method are developed. These methods are compared with conventional software to show advantages and disadvantages of developed methods. Results identified by conventional method of Laud software are significantly different from developed methods. But two methods developed show 4% error in Thiele-Small (TS) parameters identified. In box method, it shows that TS parameters are dependent on the amount of porous material.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.45 no.5
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• pp.505-516
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• 2012

The study applies a hydrologic simulation model, HEC-1 developed by Hydrologic Engineering Center to Daecheong dam watershed for modeling hourly inflows of Daecheong dam. Although the HEC-1 model provides an automatic optimization technique for some of the parameters, the built-in optimization model is not sufficient in estimating reliable parameters. In particular, the optimization model often fails to estimate the parameters when a large number of parameters exist. In this regard, a main objective of this study is to develop Bayesian Markov Chain Monte Carlo simulation based HEC-1 model (BHEC-1). The Clark IUH method for transformation of precipitation excess to runoff and the soil conservation service runoff curve method for abstractions were used in Bayesian Monte Carlo simulation. Simulations of runoff at the Daecheong station in the HEC-1 model under Bayesian optimization scheme allow the posterior probability distributions of the hydrograph thus providing uncertainties in rainfall-runoff process. The proposed model showed a powerful performance in terms of estimating model parameters and deriving full uncertainties so that the model can be applied to various hydrologic problems such as frequency curve derivation, dam risk analysis and climate change study.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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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.