• Water for future
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• v.28 no.5
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• pp.219-233
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• 1995

A non-stationary multivariate model is selected in which the mean and variance of rainfall are not temporally or spatially constant. And the rainfall prediction system is constructed which uses the recursive estimation algorithm, Kalman filter, to estimate system states and parameters of rainfall model simulataneously. The on-line, real-time, multivariate short-term, rainfall prediction for multi-stations and lead-times is carried out through the estimation of non-stationary mean and variance by the storm counter method, the normalized residual covariance and rainfall speed. The results of rainfall prediction system model agree with those generated by non-stationary multivariate model. The longer the lead time is, the larger the root mean square error becomes and the further the model efficiency decreases form 1. Thus, the accuracy of the rainfall prediction decreases as the lead time gets longer. Also it shows that the mean obtained by storm counter method constitutes the most significant part of the rainfall structure.

• Journal of Food Hygiene and Safety
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• v.16 no.3
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• pp.178-187
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• 2001

A study has been performed to estimate the average and high (90th percentile of consumers-only) daily intakes of sorbates by age-sex groups (> 3 years old) in Korea. The estimation of daily intakes was based on individual-based dietary intake data in ‘National Health and Nutrition Survey in 1998’and the contents of sorbates from samples. The estimated daily intakes (EDI) of sorbates for average consumers ranged from 0.09 mg/kg/bw/day to 0.51 mg/kg bw/day corresponding to 0.4-2.1% of acceptable daily intake (ADI). For high consumers, the range of EDI of sorbates was 3.42-14.65 mg/kg bw/day corresponding to 13.7-58.6% of ADI. Foods that contributed most to the daily intakes of sorbates for all age-sex groups were processed fish products, processed meat products, and salted floods. There was an inverse relationship between age and the consumption of sorbates for average and high consumers, whereas no marked pattern was emerged by sex categories. The intake levels of sorbates even among high consumers were below the ADI in Korea.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.124-124
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• 2012

기후변화가 수자원에 미치는 영향을 예측하는 데에 널리 사용되는 GCMs (General Circulation Models)는 모의 결과의 시 공간적 해상도가 낮기 때문에 상세화 (Downscaling) 기법을 거쳐 수문 모형에 적용된다. 상세화 기법은 크게 역학적 상세화 (Dynamical downscaling)와 통계적 상세화 (Statistical downscaling)로 구분되며, 종류가 매우 다양하고 각각의 모의 능력에 차이가 있으므로 적절한 기법을 선택할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 통계적 상세화 기법 중 인공신경망과 LARS-WG 모형을 활용하여 CGCM3.1 T63의 모의 결과를 상세화하고, 두 모형의 모의 결과를 비교하는 데에 있다. 인공신경망은 비선형함수에 의한 전이함수 모형인 반면 LARS-WG는 추계학적 기상 발생기 모형으로, 각 모형을 이용해 CGCM3.1 T63의 강수량 및 평균기온 모의 결과를 서울 지역에 대해 공간적으로 상세화하였다. 모형의 검 보정은 1971년부터 2000년까지 30년 동안의 서울 관측소 일 기상 자료와 CGCM3.1 T63 (20C3M 시나리오) 모의 결과를 이용하여 수행하였다. 각 기법의 비교 및 평가는 2001년부터 2011년까지 11년 동안의 일 기상 자료와 CGCM3.1 T63 (IPCC SRES A1B 시나리오) 모의 결과를 이용하였다. 분석 결과, 인공신경망 모형은 입력 자료의 형태에 따라 모의 결과가 크게 달라지는 특성을 보였으며, LARS-WG 모형은 강수량을 실제보다 과소 추정하는 경향을 보였다. 본 연구에서는 강수량과 평균기온만을 대상으로 하였으나, 추후에 다른 기상인자를 고려함으로써 모형의 적용성을 보다 종합적으로 판단할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.444-444
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• 2022

하천 수심 계측은 수심을 사람이 직접 계측하거나 초음파 기반 유속계 (ADCP) 등 최신 계측기기를 이용하여 간접적으로 계측을 실시하고 있다. 하지만 사람이 직접 하천에서 수심을 측정하는 것은 위험이 동반되고, 수심자료의 측정오차가 크게 발생한다. 따라서 수심측정에서 직접 측정 방식의 한계를 극복하기 위해, 초분광 영상의 반사도와 수심이 높은 상관관계를 보이는 것을 활용하여, 초분광 영상 기반 수심 산정 기법을 개발하였다. 초분광 영상 기반 수심 산정 기법은 복수의 파장이 존재하는 초분광영상으로부터 두 개의 파장대의 밴드를 추출하여 모든 경우의 수에 대해 밴드비를 산정한 후, 실측수심과 밴드비 간의 회귀분석을 실시하여 상관계수가 가장 높은 회귀식을 찾아내는 방식이 최적 밴드비 분석법에 기반한다. 최적 밴드비 분석법을 통해 획득된 높은 상관성의 밴드비-수심 관계식을 이용하여 수심을 추정할 수 있다. 이러한 방법은 직접 수심 측정 방식에 비해, 높은 해상도와 밀도, 양질의 데이터를 수집할 수 있는 장점이 있다. 과거 연구에 따르면 저수심부에서의 높은 정확도의 수심추정 결과를 보였지만, 고수심부에서는 실측수심과의 오차도 높아지는 등 정확성이 떨어지는 경향을 보인다. 따라서 본 연구에서는 보다 효율적인 수심계측을 할 수 있도록 최적 밴드비 분석법을 활용한 수심추정에서 신뢰성 있는 수심의 범위를 파악할 수 있는 방법을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 대상지역으로 낙동강 본류와 황강 지류 합류부로 선정하였고, 초음파 기반 유속계(ADCP)와 드론을 활용하여 실측수심과 초분광 영상을 취득하였다. 민감도 분석을 위한 수심자료를 0.5m 단위로 분할하였으며, 구간별로 최적 밴드비 분석을 실시하였다. 그 결과, 구간별로 산정된 상관계수와 평균제곱근오차 (RMSE)를 통해 정확도가 높은 구간을 구별할 수 있었다. 또한 해당 구간을 초과하는 수심은 초분광 영상을 통해 추정이 어려운 것으로 판단되며, 분석한 구간까지를 최대 추정 가능 수심으로 정의하였다. 마지막으로 검증을 위해 최대추정가능수심으로 판단된 구간까지의 데이터만 활용하여 최적 밴드비 분석법을 적용하여 상관계수나 평균제곱근오차 결과의 개선여부 확인을 통해, 본 연구에서 제시한 방법이 정확한 최대추정가능수심 구간을 산정할 수 있는지 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.213-213
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• 2019

소하천으로 지정된 작은 규모의 하천은 '소하천정비종합계획'에 따라 지정된 빈도 유량 내에서 범람에 의한 침수 피해를 예방하기 위해 주기적으로 정비되고 있다. 소하천으로 지정되지 않은 하천의 경우에는 하천 정비와 관련된 법이 없으므로, 하천 정비 및 하천 관련 자료들이 미흡하다. 경상남도 양산시 물금읍 증산리의 증산 배수펌프장 유역은 2016년 10월 5일 태풍 '차바'의 호우로 인해 그 일원(농경지 및 주거지)이 침수되었다. 증산 배수펌프장 유역에는 소하천으로 등록되지 않은 새도랑천과 새도랑천의 시점부로 합류되는 이름 없는 하천(무명천)이 있고, 해당 하천의 단면 및 침수 모의에 필요한 자료가 없거나 오차가 큰 경우가 있다. 본 연구의 목적은 침수 모의에 필요한 자료들이 부족한 소규모 하천 유역에 대하여 기초 자료를 구축하는 과정과 이를 이용한 침수 모의 결과를 제시하는 것이다. 증산 배수펌프장 유역에 대해 침수 모의 시 필요한 자료는 강우량, 펌프 유량, 펌프장 유수지 제원, 지반고, 하천 단면, 농수로 단면, 인근 도시 지역의 하수관거 제원 등이다. 증산 배수펌프장 유역은 유역 내 하천수의 대부분을 펌프장을 통해 배수가 가능하다. 이와 같은 유역특성을 활용하여 유수지 제원, 하천 단면, 지반고 자료는 유수지 및 하천에 있는 물을 배수해서 무인항공기 측량으로 구축하였다. 증산 배수펌프장 유역의 침수모의는 준2차원 침수 모의가 가능한 CHI 사의 PCSWMM을 이용하였다. 침수 모의를 위한 모형에서 펌프장 모의 시 입력한 수심-양수량 관계 자료는 펌프 가동 일지를 참고하여 시행착오법으로 추정하였다. 침수 모의 결과 평균 침수심은 0.226 m, 최대 침수심은 0.800 m, 침수면적은 $0.562km^2$이다. 태풍 '차바'로 인한 침수 상황에 대하여 탐문조사 결과는 침수심이 약 0.2 ~ 0.3 m이었으며, 모의된 평균 침수심이 조사결과에 부합하는 것으로 판단된다. 증산 펌프장을 통하여 양수된 양에 대한 기록 자료와 모의 결과의 차이는 펌프 모의 운영 종료 시점까지 약 0.5%이다. 본 연구의 검증 자료는 인위적인 펌프 운영 일지 및 침수 상황의 사진으로 검증했다는 한계가 있다. 그러나 무인항공기 측량 및 현장조사, 펌프 운영 일지를 활용한 수심-양수량 관계의 추정으로 생산된 입력자료를 이용하여 모의한 결과는 실제 상황에 부합하는 결과가 도출된 것으로 판단된다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.19 no.2
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• pp.217-230
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• 2006

e discuss proper confidence intervals for interval estimation of a low binomial proportion. A large sample surveys are practically executed to find rates of rare diseases, specified industrial disaster, and parasitic infection. Under the conditions of 0 < p ${\leq}$ 0.1 and large n, we compared 6 confidence intervals with mean coverage probability, root mean square error and mean expected widths to search a good one for interval estimation of population proportion p. As a result of comparisons, Mid-p confidence interval is best and AC, score and Jeffreys confidence intervals are next.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.26 no.2
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• pp.377-385
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• 2015

After performing callback for nonresponses in sample survey, we present an estimator of regression form using an auxiliary variable and a variance estimator using replicate method. Parametric inference method of the response probability is also presented. We research an unbiased estimator of high efficiency for the population mean and a variance estimator with consistency under callback. We also prove the validity of the theory through the simulation.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.10D no.6
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• pp.1025-1032
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• 2003

Percentiles are convenient measures of the entire range of values of simulation outputs. However, unlike means and standard deviations, the observations have to be stored since calculation of percentiles requires several passes through the data. Thus, percentile (PE) requires a large amount of computer storage and computation time. The best possible computation time to sort n observations is (O($nlog_{2}n$)), and memory proportional to n is required to store sorted values in order to find a given order statistic. Several approaches for extimating percentiles in RS(regenerative simulation) and non-RS, which can avoid difficulties of PE, have been proposed in [11, 12, 21]. In this paper, we implemented these three approaches known as : leanear PE, batching PE, spectral $P^2$ PE in the context of sequential steady-state simulation. Numerical results of coverage analysis of these PE approachs are present.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.29 no.3
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• pp.449-462
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• 2016

This paper considers a long-run variance estimation using a block bootstrap method under strong dependence also known as long range dependence. We extend currently available methods in two ways. First, it extends bootstrap methods under short range dependence to long range dependence. Second, to accommodate the observation that strong dependence may come from deterministic trend plus noise models, we propose to utilize residuals obtained from the nonparametric kernel estimation with the bimodal kernel. The simulation study shows that our method works well; in addition, a data illustration is presented for practitioners.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.275-275
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• 2023

기후변화는 우리의 현실로 다가와 있지만 기후변화로 인해 어떠한 일이 벌어질 것인지는 정확하게 알 수 없는 문제가 있다. 특히 호우의 강도와 지속시간 등은 수문설계에 영향을 미치는 주요한 인자 임에도 불구하고 과학적이고 합리적인 추론이 쉽지 않다. 본 논문에서는 일본에서 대규모 기후 앙상블 모의실험 기반으로 생성된 d4PDF(Data for Policy Decision Making for Future Change)자료 중 시간 단위의 강수앙상블 모의 자료를 이용하여 기상청 서울지점의 강우강도-지속시간-생기빈도 곡선(Intensity-Duration-Frequency Curve; IDF 곡선)의 변화를 추정해 보았다. 이를 위하여 대용량의 자료를 확보하고 서울지점에서의 과거 50년간의 실측자료와 동일기간의 모의자료에 대한 연최대치 계열에 분위사상법을 적용하여 모의자료의 계통적 오차를 소거할 수 있는 함수를 추정하고 이를 이용하여 미래 시나리오에 적용함으로써 지구평균기온 상승에 대응하는 서울관측지점의 IDF 곡선을 추정하여 제시하였다. 추정 결과의 내용은 다양한 요소에 의해 영향을 받는 미래 기후에 대한 내용이라 신뢰성의 평가가 어렵지만 기존의 강우강도에 일률적으로 위험률을 곱하는 방식보다는 좀 더 합리적인 방법이라 생각되며 향후 수문설계 등에 고려될 수도 있을 것이다.