• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.27 no.2
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• pp.317-330
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• 2014

Bipolar disorder is a psychopathy characterized by manic and major depressive episodes. It is important to determine the degree of depression when treating patients with bipolar disorder because 810% of bipolar patients commit suicide during the periods in which they experience major depressive episodes. The Hamilton depression rating scale is most commonly used to estimate the degree of depression in a patient. This paper proposes using the Hamilton depression rating scale to estimate the effectiveness of patient treatment based on the linear mixed effects model and the transition model. Study subjects were recruited from the Seoul National University Bundang Hospital who scored 8 points or above in the Hamilton depression rating scale on their first medical examination. The linear mixed effects model and the transition model were fitted using the Hamilton depression rating scales measured at the baseline, six month, and twelve month follow-ups. Then, Hamilton depression rating scale at the twenty-four month follow-up was predicted using these models. The prediction models were then evaluated by comparing the observed and predicted Hamilton depression rating scales on the twenty-four month follow-up.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.473-473
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• 2021

새만금 유역의 하류 평야지대는 농업 관개 및 배수가 제수문의 영향을 받고 있으며, 상류 축산밀집시설에 따라 농업 비점오염원 유입이 수계 환경오염에 미치는 영향을 평가하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 새만금 유역의 하류 제수문을 대상으로 유역 모형과 전산유체역학 모형을 이용하여 유입, 유출 그리고 오염원 등의 영향을 분석하고자 한다. SWAT (Soil and water assessment tool)은 유역 모형으로 수문순환 및 비점오염원을 모의하기 위해 개발한 모형이다. CFD(Computational fluid dynamics)는 구조물을 설계하고 유체, 기체 등의 역학을 모의할 수 있다. SWAT 모형을 이용하여 농촌 소유역을 대상으로 하류 제수문 위치를 출구로 지정하여 수문을 모의하고 그 결과자료는 CFD에 입력할 수 있다. CFD는 하류 제수문 구조물을 설계하고 SWAT 모형의 수문자료를 입력하여 제수문의 유입 및 유출 영향을 평가할 수 있다. SWAT 모형 구축을 위해 2015-2018년까지 기상, 수위, 유량 관측자료를 수집하였으며, 보정기간과 검증기간은 각 2년이며, 모형 성능 검증에 사용한 적합성 평가 지수는 R² (Determine coefficient), RMSE (Root mean square error), 그리고 NSE (Nash-sutcliffe efficiency coefficient)를 사용하였다. 모형의 보정은 SWAT-CUP 자동보정프로그램을 사용하였으며, 모형의 보정지수는 NSE를 사용하였고, 1,000회 반복 수행을 통해 매개변수를 최적화하였다. CFD 모형은 제수문의 실제 규격을 바탕으로 동일한 구조를 고려하였으며, 수문조작을 고려하여 유입 및 유출을 모의하였다. 본 연구는 유역차원과 구조물 차원의 모델링을 연계하는 것으로 최근 기후변화에 따라 급격히 변화하는 유역환경에 대처할 수 있는 방안이 될 수 있을 것이며, 제수문 시설을 관리하는 기관에서도 합리적인 운영방안에 대한 기초자료로 기여할 수 있을 것으로 사료된다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.22 no.4 s.58
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• pp.39-59
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• 2005

This study is aimed to evaluate the undergraduate students' information literacy, examine the current level of their capability of using information, and make a evaluation model to develop information literacy. Information literacy consists of six fields information resources, information needs, information search, information analysis, information technology and presentation, and Information ethics. Based on the result of statistic factor analysis, the integrated evaluation model of information literacy, evaluation factor, and evaluation procedure can be suggested based on the instruction guidance.

• Journal of Environmental Policy
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• v.11 no.1
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• pp.3-25
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• 2012

To evaluate the sustainability assessment of eco-tourism resources, the assessment of Upo wetland was conducted by defining mathematical assessment models, by developing assessment indicators and by calculating the weight of main factors affecting on the sustainability through questionnaires analysis of 135 eco-tourism experts group. After that, the current sustainability grade level for Upo wetland was confirmed, and grade-level enhancement measures on each items were proposed. Although, this paper was focused on Upo wetland, but it is meaningful to prepare for the foundation in the sense of assessing scientifically and systematically the sustainability by providing concrete research model and method for the sustainability assessment of eco-tourism resources.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.8 no.2
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• pp.135-144
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• 2003

This paper focus on the analyzing objective bases for Proper assessment in Internet business mall. UP to now, assessment protocol of Internet business mall has been accomplished with financial factor, traffic factor and no quantitative factor respectively. But decision process of this malls value by one of these factors is not the best method. A new assessment model considering qualitative and quantitative factors is suggested and reviewed with existing model . As a result, a quantitative assessment protocol is appraised by a customer for the reason that this model includes not only comparative superiority between company but also weighting factor in assessment factors.

• 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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.83-83
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• 2012

본 연구에서는 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 이용하여 토양수분과 유출량을 이용한 미래 기후변화에 따른 유역수문에 미치는 영향평가를 실시하였다. 미래 기후변화 영향평가는 용담댐 유역 ($930km^2$)을 대상으로 수행하였다. 모형의 검보정은 유출 3개 지점(용담, 동향, 천천)에서 2004~2008년으로, 토양수분 5개 지점(장수, 안천, 천천, 계북, 부귀)에서 2004~2008년으로 실시하였다. 모형의 적합성과 상관성을 판단하기 위하여 Nash-Sutcliffe 모형효율을 사용하였다. 미래 기후변화 시나리오는 IPCC (Intergovermental Panel on Climate Change)에서 제공하는 SRES (Special Report on Emission Scenarios) A1B, B1 기후변화 시나리오의 MIROC3.2 hires 모델의 결과 값을 이용하였다. 유역 규모의 기후자료 생성을 위해 추계학적 일 기상자료 생성 모형인 LARS-WG (Long Ashton Research Station - Weather Generator)를 사용하여 2040s (2020~2059년)와 2080s (2060~2099년) 기간에 대하여 강수와, 최고온도, 최저온도에 대하여 상세화하였다. 추후 토양수분의 변화를 통한 수문 영향 평가와 미래 기후변화 시나리오에 따른 수문 거동을 알아 볼 수 있을 것이다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2012.05a
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• pp.440-443
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• 2012

도시지역의 도로, 교량 및 주차장과 같은 포장지역은 작은 면적이지만 강우 시 다른 토지이용에 비해 강우 유출량이 높고, 상수원인 하천의 종 및 횡방향으로 존재하기 때문에 직접적인 오염 원인으로 작용하고 있다. 이에 대한 대책으로 최적관리기법(Best Management Practices, BMP) 또는 저영향개발(Low Impact Development, LID)과 같은 관리 방안을 적용하여 강우에 의해 발생되는 강우유출수와 비점오염물질을 동시에 저감하는 방안이 연구되고 있으나, 모델링을 통한 비점오염물질 배출량의 정량화와 저감시설의 성능평가에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 주차장 지역에서 발생하는 비점오염물질의 배출량 모의 가능성을 평가하기 위해 국내 외에서 강우유출수의 모의와 저감시설의 성능평가에 많이 사용되고 있는 MUSIC(Model for Urban Stormwater Improvement Conceptualization) 모형과 SWMM(Storm Water Management Model) 모형을 이용하여 강우유출수 수문 수질 모의를 실시하여 각 모형의 적용성을 평가한 결과, 두 모형 모두 총 유출체적 오차가 ${\pm}6%$ 이내로 수문모의에 대한 적용성이 우수하게 나타났지만, 수질의 경우 SWMM 모형이 MUSIC 모형에 비하여 오염물질의 배출량을 실측치와 가깝게 모의함으로서, 결과적으로 대상지역에 대해 SWMM 모형이 MUSIC 모형에 비해 주차장의 초기우수현상을 더 잘 재현하는 것으로 나타났다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.56 no.9
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• pp.563-574
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• 2023

Recently, climate change has affected functional responses of river basins to meteorological variables, emphasizing the importance of rainfall-runoff simulation research. Simultaneously, the growing interest in machine learning has led to its increased application in hydrological studies. However, it is not yet clear whether machine learning models are more advantageous than the conventional conceptual models. In this study, we compared the performance of the conventional GR6J model with the machine learning-based Random Forest model across 38 basins in Korea using both gauged and ungauged basin prediction methods. For gauged basin predictions, each model was calibrated or trained using observed daily runoff data, and their performance was evaluted over a separate validation period. Subsequently, ungauged basin simulations were evaluated using proximity-based parameter regionalization with Leave-One-Out Cross-Validation (LOOCV). In gauged basins, the Random Forest consistently outperformed the GR6J, exhibiting superiority across basins regardless of whether they had strong or weak rainfall-runoff correlations. This suggest that the inherent data-driven training structures of machine learning models, in contrast to the conceptual models, offer distinct advantages in data-rich scenarios. However, the advantages of the machine-learning algorithm were not replicated in ungauged basin predictions, resulting in a lower performance than that of the GR6J. In conclusion, this study suggests that while the Random Forest model showed enhanced performance in trained locations, the existing GR6J model may be a better choice for prediction in ungagued basins.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.26 no.6
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• pp.1207-1216
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• 2015

This study aims to compare the model power in developing corporate credit rating models and to suggest a good way to build models based on the characteristic of data. Among many measurement methods, AR is used to measure the model power under various conditions. SAS/MACRO is in use for similar repetitions to reduce time to build models under several combination of conditions. A corporate credit rating model is composed of two sub-models; a credit scoring model and a default prediction model. We verify that the latter performs better than the former under various conditions. From the result of size comparisons, models of large size corporate are more powerful and more meaningful in financial viewpoint than those of small size corporate. As a corporate size gets smaller, the gap between sub-models becomes huge and the effect of outliers becomes serious.