• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.775-779
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• 2006

강우자료의 구축은 수문해석에 있어 가장 기본적이며 중요한 단계라 할 수 있다. 하지만 수문 관측 자료의 경우 결측치가 존재하여 그에 대한 보정이 필요한 경우가 종종 발생하게 된다. 따라서 수문자료의 분석을 수행하기에 앞서 우선 자료에 대한 검정을 실시하고, 결측치가 존재할 경우는 이를 보정하여 분석을 수행하여야 한다. 본 연구에서는 다변량통계기법의 하나인 다중회귀분석을 이용하여 강우 결측치를 보정하였다. 본 연구에서는 다중공선성과 자기상관에 대하여 고려한 다중회귀모형을 구성하였다. 모형의 구성시 모든 결측지점에 적용이 가능하지 않아 일반성이 떨어짐을 확인 할 수 있었지만, 모형이 구성될 경우 통계적 적합도와 유의수준을 확인 할 수 있는 장점이 있었으며, 다중회귀모형이 구성되는 경우 좋은 보정 결과를 주는 것을 확인 할 수 있었다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제42권1호
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• pp.29-49
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• 2011

사서교사가 독서교육을 성공적으로 수행하기 위해서는 독서에 관한 학생들의 특성을 파악하고 있어야 한다. 그러나 현재 학생들의 독서 관련 특성을 파악하기 위한 도구가 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 구조방정식 모형을 이용하여 독서 플로우 유형을 분류하고 독서 플로우 유형을 측정할 수 있는 검사도구를 제안하였다. 독서 플로우의 유형을 분류하기 위해서 4개의 연구모형(워너, 던과 던, MBTI, flow 구성모형)을 설정하고 각 모형을 AMOS 구조방정식 모형에 대입하여 적합성을 검증하였다. 그 결과 4개의 연구모형 중 flow 구성 모형이 가장 적합한 모형임을 확인하였다. flow 구성 모형을 바탕으로 독서 플로우 유형을 분류하고 독서 플로우 유형 검사를 위한 도구를 제안하였다. 제안한 독서 플로우 유형은 4 차원 16 가지의 세부 유형으로 구성되고 있고 검사도구는 4개 영역, 28개 문항으로 설정하였다. 본 연구에서 사용한 데이터는 본 연구자의 선행연구를 위해 수집한 1,836개의 데이터를 재사용하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.292-292
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• 2023

본 연구에서는 인공신경망을 이용한 통계적 모형을 구성하여 금강권역의 봄철(3~5월) 강수량 예측을 수행하였다. 통계적 모형의 예측인자로서는 NOAA 등에서 제공하는 AAO, AMM, AO 등 36종의 기후지수와 대상권역인 금강권역의 강수량, 기온 등의 기상인자 8종 등 총 44종의 기후지수를 활용하였다. 예측대상기간을 기준으로 선행기간(1~18개월)에 따른 상관성을 분석하여 상관도가 높은 10개의 기후지수를 예측인자로 선정하였다. 예측모형 형태는 10개의 입력층과 1개의 은닉층으로 되어 있는 인공신경망모형을 구성하였다. 모형 구성과정에서의 불확실성을 최소화하고 예측모형의 적합도를 높이기 위해 예측대상기간을 기준으로 과거 40년간의 자료에 대해 임의로 20년간 자료를 선별하여 모형을 구성하고, 너머지 기간에 대해 검증하는 무작위 교차검증을 반복하여, 예측대상기간 및 예측시점에 따라 각각 적합도가 높은 1000개의 예측모형을 선별하였다. 과거기간(1991~2022년)을 대상으로 예측시점에 따라 각 연도별 1000개의 예측결과를 도출하여, 실제 해당년도의 관측값과의 비교를 통해 예측성을 분석하였다. 예측성은 크게 예측치의 최대값과 최소값 범위 및 예측치의 25%~75% 범위 안에 관측치가 포함될 확률, 그리고 과거 관측값의 3분위 구간을 기준으로 한 예측확률 등을 평가하였다. 관측치가 예측치의 범위 안에 포함될 확률은 평균 87.5%, 예측치의 25~75% 범위 안에 포함될 확률은 30.2%로 나타났으며, 3분위 예측확률은 35.6%로 분석되었다. 관측값과의 일대일 비교는 정확도가 떨어지지만 3분위 예측확률이 33.3% 이상인 점으로 볼 때 예측성은 확보된다고 볼 수 있다. 다만, 우리나라 강수량의 불규칙성과 통계적 모형 특성상 과거 관측되지 않은 패턴에 대해서는 예측이 어려운 문제가 있어, 특정년도의 예측결과가 관측치를 크게 벗어나는 경우도 종종 나타나고 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권7호
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• pp.259-265
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• 2018

수학모형의 한 유형인 구획모형은 전염병의 확산처럼 순차적인 이벤트나 프로세스로 구성된 동적 시스템의 변화를 분석하는 데 폭넓게 활용되어 왔다. 구획모형은 상자와 화살표로 표현되는 구획과 구획 간 관계로 구성된다. 이러한 원리는 stock과 flow로 구성되는 시스템다이내믹스(SD)의 모델링 원리와 비슷하다. 두 모형 모두 미분방정식을 이용하여 구조화된다. 이와 같은 두 모형 간 변환 가능성을 이용하여 국내 MERS 전염의 특징을 분석한 최근 연구의 SEIR 참조모형을 SD 관점에서 해석 변환한다. 변환된 SEIR 모형(Model 2)은 참조모형(Model 1)의 재현 결과와 비교하여 동일한 시뮬레이션 결과를 나타내었다. 본 연구는 전염병 구획모형의 구축에 도식과 미분방정식을 이용한 SD 방법론의 활용에 대한 인사이트를 제공하며, 변환된 SD 모형은 다른 전염병을 위한 참조모형으로 활용 가능하다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.272-276
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• 2011

현재 우리나라에서 사용되고 있는 강우-유출모형은 하도추적 방식을 모형 내에 내장되어 있는 해석절차나 유역내 모든 관거 및 하도에 일괄하여 적용하는 방식으로 되어있어 도시유역과 같이 관거와 하도가 복합적으로 구성되어 있는 경우 적절한 해석방식의 채택이 힘든 실정이다. 따라서 본 연구에서는 관거 및 하도의 개별적인 해석이 가능한 2009년 하천설계기준의 도시유역 유출해석 모형으로 포함된 FFC2Q모형을 이용하여 관거와 하도가 복합적으로 구성되어 있는 홍제천 유역을 선정하여 흐름이송 해석방법을 다양하게 설정하여 강우-유출 특성을 분석하고 실측자료에 대한 모의 방식별 분석결과에 대한 적합도를 분석하였다. 적합도 분석결과 하도에 Muskingum-Cunge법, 관거에 Kinematic-Wave법을 적용하여 흐름이송해석을 하는 경우가 가장 적합한 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제37권9호
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• pp.771-780
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• 2004

본 논문에서는 신경망 모형을 이용해서 개발된 홍수유출 예측 시스템의 적용성을 검토하였다. 홍수유출 예측을 위한 신경망 모형을 공주, 부여지점에 적용하였으며, 신경망 모형을 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성하였다. 입력층에는 강우자료와 홍수량 자료를 출력층에는 홍수유출량이 예측되도록 구성하였다. 홍수유출 예측 시스템 구성시 예측모형 선정을 위해 신경망 모형과 상태공간 모형을 이용하여 홍수시 실시간 하천유출량 예측을 수행하였다. 두 모형의 예측결과 비교시 신경망 모형이 실시간 홍수량 예측에 적합한 모형으로 선정되었다. 신경망 모형은 Web 상에서 사용이 가능하게 변환하여 홍수유출 예측시스템의 기본모형으로 개발되었다. Web 기반 모형으로 개발된 신경망 모형을 서버에 탑재하고 금강수계의 본류와 주요 지점에 적용하여 Web 상에서 개발된 모형의 적용성을 검증하였다.

• 전자통신동향분석
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• 제27권4호
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• pp.29-39
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• 2012

이 논문에서는 ICT(Information and Communications Technologies) 신기술 산업 발굴 추진 시 적용할 수 있는 신기술 발굴 육성 모형과 성장산업으로서 지속적인 유지를 위해 필요한 활동의 프레임워크를 제안하였다. 미래 신성장 기술에 대하여 대상 기술의 발굴, 기획 시부터 산업화에 이르기까지 전체 프로세스에 대하여 전략적 추진이 가능하도록 하는 구성 항목과 프레임워크를 제시하였다. 이를 위해 신기술 산업에 대한 기본적 개념과 기술혁신적 특성, 기술 성장 모형, 신기술 산업 성장 모형으로서 기능에 대하여 설명하였다. 또한 신기술이 성장산업으로 육성될 수 있도록 추진 시 필요한 활동과 구성 요소들의 프레임워크와 육성정책 추진 시 필요한 각각의 주요 관점과 고려사항들을 제시하였다.

• 한국농공학회논문집
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• 제51권2호
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• pp.15-27
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• 2009

토지이용변화가 수질에 미치는 영향을 평가하기 위하여 비점오염모형이 광범위하게 사용되고 있다. 본 연구에서는 최적관리기법이 수문 수질에 미치는 영향을 평가하기위한 통합모형시스템을 개발하였다. 통합모형시스템은 DANSAT (Dynamic Agricultural Non-point Source Assessment Tool)과 사용자 인터페이스로 구성되어 있다. DANSAT은 분포형 연속 강우사상 모형으로서 농업소유역에서의 유출량, 유사량, 농약 물질의 이동기작 등을 모의한다. DANSAT은 크게 동적변수 부모형, 수문 부모형, 유사 이용 부모형, 농약 물질 이동 부모형등 4개의 부모형으로 구성되어있다. 동적변수 부모형은 토양의 특성, 작물의 생장 및 작물 잔여물질의 분해 등을 모의하는 하부모형으로 구성되어있으며, 토지 이용 변화에 관계되는 내부 변수들의 시간적 변화를 모의한다. 수문 부모형은 차단, 증발산량, 침투량, 침루량 등을 모의하는 격자 단위 프로세스와 지표유출, 중간유출, 기저유출 및 하천에서의 물의 이동을 모의하는 유역 단위 프로세스로 구성되어있다. 유사 이동 부모형은 세류간 (interrill) 토양입자의 분리, 세류 (rill) 및 하천내의 토양분리, 운송가능량 등을 모의하며, 농약 물질 이동 부모형은 농약의 분해, 평형, 식물에 의한 흡수, 침출 등을 고려하여 농약 물질의 이동을 모의한다. 입력변수는 최적관리기법의 시 공간적인 변화를 고려할 수 있도록 계층구조로 구성하였다. 유역출구에서의 결과 출력 뿐만 아니라, 유역전체에 걸쳐 지표면과 지하수면 사이에서 물 및 오염물질의 이동량 분석을 위한 출력 및 격자단위의 상세 결과 출력을 통하여 최적관리기법을 평가하고 분석할 수 있다. 한편, 사용자 인터페이스는 모형의 구동을 위해 요구되는 광범위한 시 공간 입력 자료를 기존에 존재하는 데이터베이스를 이용하여 생성할 수 있도록 개발되었다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제5권1호
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• pp.36-51
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• 1995

본 논문에서는 비구조적인 의사결정문제를 효과적으로 해결하기 위하여 감독학습 인공신경망 모형과 비감독학습 인공신경망 모형을 결합한 하이브리드 인공신경망 모형인 HYNEN(HYbrid NEural Network) 모형을 제안한다. HYNEN모형은 주어진 자료를 클러스터화 하는 CNN(Clustering Neural Network)과 최종적인 출력을 제공하는 ONN(Output Neural Network)의 2단계로 구성되어 있다. 먼저 CNN에서는 주어진 자료로부터 적정한 퍼지규칙을 찾기 위하여 클러스터를 구성한다. 그리고 이러한 클러스터를 지식베이스로하여 ONN에서 최종적인 의사결정을 한다. CNN에서는 SOFM(Self Organizing Feature Map)과 LVQ(Learning Vector Quantization)를 클러스터를 만든 후 역전파학습 인공신경망 모형으로 이를 학습한다. ONN에서는 역전파학습 인공신경망 모형을 이용하여 각 클러스터의 내용을 학습한다. 제안된 HYNEN 모형을 우리나라 기업의 도산자료에 적용하여 그 결과를 다변량 판별분석법(MDA:Multivariate Discriminant Analysis)과 ACLS(Analog Concept Learning System) 퍼지 ARTMAP 그리고 기존의 역전파학습 인공신경망에 의한 실험결과와 비교하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2004년도 학술발표회
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• pp.1408-1412
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• 2004

인구의 폭발적 증가, 산업화, 도시화의 급진적, 과학기숙의 발달 등으로 물 소비는 급증하는 반면, 이상기후현상으로 수자원의 절대량이 줄어 수자원의 양적인 문제와 하천 및 저수지의 수질오염에 대한 질적인 문제가 ,대두되고 있다. 하천의 수질현상 및 이송은 상당히 비선형적이고, 시간에 따라 변화하려, 실제로 수질의 예측은 유량의 변동, 오염물질의 이송 및 확산, 하천 구조물 등의 여러 요인에 의하여 상당히 어렵다고 알려져 왔다. 또한 한정된 수자원으로 하천의 수량과 수질목표를 동시에 달성하기 위해서는 물의 수요와 공급을 실시간으로 감시하면서 기상과 유출예측기술을 활용하여 용수의 수요와 공급을 예측하고 이를 토대로 수량과 수질을 고려한 물관리 운영시스템이 구축되어야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 모형의 입${\cdot}$출력 구성을 자유롭게 변형할 수 있는 상태공간 모형과 신경망 모형을 이용하여 금강수계 주요 지점의 수질예측 모형을 구성하고 모형의 적용성을 파악한 후 예측력이 우수한 모형을 Web기반 모형의 수질예측 모듈의 기본모형으로 선정하고 Web 상에서 수질예측이 가능하도록 시스템을 개발하였다.