• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.2258-2263
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• 2008

최근 이상기후로 인하여 국지성 집중호우의 형태를 띠는 강우가 많이 발생하고 있다. 이러한 강우는 돌발 홍수가 발생하는데 중요한 요소로 작용하게 된다. 이에 본 연구에서는 돌발홍수지수산정을 위한 강우-유출모형 적용시, 집중형모형과 분포형모형의 장단점을 비교하였다. 이를 위하여 안양천 유역을 대상으로 HEC-HMS모형의 Clark 및 ModClack방법을 이용하여 돌발홍수지수를 산정하여 보았다. 2003년, 2004년, 2005년 각 연도별로 하나씩의 호우를 선정하여 이들을 대상으로 분석을 하였다. 집중형 모형에 대해서는 유역면적평균강우량을, 준분포형 모형에 대해서는 Kriging 기법을 통하여 공간분포된 강우량을 이용하였다. 돌발홍수는 상대적으로 크기가 작은 유역에 많이 발생하므로 소유역 분할시 결정한 소유역의 크기가 돌발홍수 지수에 큰 영향을 줄 수 있다. 따라서 돌발홍수지수의 산정은 유역의 크기에 따라 집중형 모형, 준분포형 모형 모형을 적절하게 선택하여 강우-유출관계를 유도해야 할 것으로 판단된다. 또한 돌발홍수지수의 산정이 돌발홍수예보를 위한 기준이 되는 것을 감안할 때 준분포 모형이 강우레이더에 의한 강우예측자료를 활용하는 데에 유리할 것으로 생각된다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.19 no.3
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• pp.345-358
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• 2012

In a parametric sample selection model, the distribution assumption is critical to obtain consistent estimates. Conventionally, the normality assumption has been adopted for both error terms in selection and main equations of the model. The normality assumption, however, may excessively restrict the true underlying distribution of the model. This study introduces the $S_U$-normal distribution into the error distribution of a sample selection model. The $S_U$-normal distribution can accommodate a wide range of skewness and kurtosis compared to the normal distribution. It also includes the normal distribution as a limiting distribution. Moreover, the $S_U$-normal distribution can be easily extended to multivariate dimensions. We provide the log-likelihood function and expected value formula based on a bivariate $S_U$-normal distribution in a sample selection model. The results of simulations indicate the $S_U$-normal model outperforms the normal model for the consistency of estimators. As an empirical application, we provide the sample selection model for car ownership and a car expense relationship.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.98-98
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• 2020

모분포 홍수지수모형은 여러 관측지점의 수문자료를 활용하여 설계수문량을 산정하는 지역빈도해석을 위한 모형 중 하나이다. 기존의 홍수지수모형은 동질지역 내 각 지점의 표본통계량을 통해 표준화된 자료들을 기반으로 설계수문량을 산정하므로 왜곡이나 오차가 발생하는 반면, 모분포 홍수지수모형은 미지의 모분포에 대한 통계량으로 표준화한 설계수문량은 동질지역 내 모든 지점에 대해 동일하다는 가정을 기반으로 지역빈도해석을 수행하므로 보다 정확한 설계수문량 산정이 가능하다. 본 연구에서는 모분포 홍수지수모형에서의 미지의 모분포를 비정상성 GEV분포형으로 가정함으로써 각 지점의 비정상성을 고려한 설계수문량을 산정할 수 있는 비정상성 지역빈도해석 기법을 개발하고 그 적용성을 알아보고자 한다. 이를 위해 우리나라 전역에 분포된 10개의 강우관측 지점을 하나의 지역으로 구성하고 이질성척도를 통해 지역동질성을 확인하였다. 먼저, 각 지점의 모분포를 가정하기 위하여 각 지점의 연 최대치 강우자료에 대하여 Mann-Kendall test를 통해 경향성을 확인하였다. 경향성이 없는 지점의 경우 정상성 GEV분포형, 경향성이 나타나는 지점의 경우 다양한 형태의 비정상성 GEV분포형 중 Akaike information criterion을 통해 선정된 비정상성 GEV분포형을 모분포로 가정하고, 모분포 홍수지수모형을 적용하여 확률강우량을 산정하였다. 대상 지역에 대한 모의실험을 통해 비정상성을 고려한 모분포 홍수지수모형의 성능을 지점빈도해석 및 기존의 홍수지수모형과 비교하였으며, 정상성 지역빈도해석 대비 비정상성 지역빈도해석을 통해 산정된 확률강우량의 비교를 통해 그 적용성을 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.246-246
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• 2016

본 연구에서는 최근 기후변화로 인한 집중호우의 발생횟수의 경향을 확률적으로 분석함에 있어 1개월 동안 80 mm/day 이상의 강우사상을 집중호우로 정의하여, 대구 및 부산 강우관측소로부터 수집된 384개월 동안의 집중호우를 분석하였다. 집중호우 월별 발생횟수와 같은 형식의 자료의 확률적 분석은 대개 Poisson 분포 (POI)가 사용되나 자료에 포함된 0자료의 과잉은 확률분포를 왜곡시키는 문제를 발생시킨다. 본 연구에서는 이 문제를 개선하기 위하여 개발된 일반화 Poisson 확률분포 (GPD), 0-과잉 Poisson 확률분포 (ZIP), 0-과잉 일반화 Poisson 확률분포 (ZIGP), Bayesian 0-과잉 일반화 Poisson 확률분포 (Bayesian ZIGP)를 집중호우 자료에 적용하고, 5개 모형의 특성을 비교분석하였으며, Bayesian ZIGP 모형의 구축에 있어서는 정보적 사전분포를 사용함으로써 모형의 정확도를 개선하였다. 분석결과 분석하고자 하는 자료에 0이 과다하게 포함되어 있는 경우 POI 및 GPD 분포는 관측결과와는 다른 결과를 제시하여 적절한 모형으로 고려되지 못함을 알 수 있었다. 5가지 모형 중 정보적 사전분포를 탑재한 Bayesian ZIGP 모형이 가장 관측 자료와 유사한 결과를 도출하였으나 모형의 구축에 수반되는 실용적인 측면을 고려하면 ZIP 모형도 충분히 사용될 수 있는 모형으로 추천되었다.

• Proceedings of the Korean Reliability Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.47-53
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• 2000

Brown과 Proschan의 수리모형과 이를 일반화한 Lee와 Seoh의 시스템 수리모형이 고려된다. Brown과 Proschan의 수리모형은 시스템의 고장시 완전수리가 확률 p로, 불완전수리가 확률 1-p로 이루어지는 모형이고, Lee와 Seoh의 수리모형은 시스템 고장시 완전수리와 불완전수리의 선택이 마르코프 연쇄과정에 따라 결정되는 모형이다. 본 논문에서는, 완전수리비용과 불완전수리비용을 고려한 후, 시스템의 수명분포가 지수분포, 균일분포, Weibull분포인 경우로 나누어, 위 두 시스템 수리모형에서의 최적화가 연구된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.183-188
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• 2005

레이더강우관측의 수문학적 적용성을 검토하고 개념적 유출모형과 분포형 유출모형에서 지점강수 및 레이더강수를 적용하여 매개변수의 민감도 및 수문곡선변화를 관찰하였다. 레이더강수의 계통적오차는 총강수량비를 이용하여 보정하였고, 이결과 레이더강수가 지점강수에 비하여 첨두강수를 더욱 양호하게 표현하고 있음을 확인할 수 있었다. 지점강수와 레이더강수를 이용하여 용담댐 상류유역에 대한 유출해석을 수행하였다. 개념적모형으로는 저류함수모형을, 분포형모형으로는 실시간 홍수 조절을 목적으로 미국 Oklahoma대학에서 개발된 $V\;flo^{TM}$모형을 이용하여 테스트하였다. 결과 개념적 모형과 분포형모형 모두에서 경험식으로부터 구한 매개변수의 초기값을 이용한 수문곡선은 관측수문 곡선과 상당한 차이를 보이고 있었으나 분포형 수문곡선의 경우 천천상류지점의 수문곡선은 매개변수의 추가적 보정이 필요없을 정도로 매개변수의 초기값이 수문곡선을 잘 모의 하고 있었다. 이는 매우 고무적인 결과로서 실시간 홍수모형으로서 요구되는 중요한 특성과 동시에 물리적 기반의 분포모형의 가장 큰 장점일 수 있는 사상독립적 유역매개변수군을 구축하는데 중요한 단서가 될 것으로 보여진다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.13 no.2
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• pp.427-436
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• 2000

In this paper, we consider a Bayesian model selection problem of lifetime distributions using fractional Bayes factor with noninformative prior when type II censored data are given. For a given type II censored data, we calculate the posterior probability of exponential, Weibull and lognormal distributions and select the model which gives the highest posterior probability. Our proposed methodology is explained and applied to real data and simulated data.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.207-207
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• 2018

현행 홍수예보모형은 집중형 모형을 이용하여 강우-유출을 계산하고 하천의 수위를 예측한다. 집중형 모형은 유역을 동질의 배수구역으로 가정하여 공간적인 변화를 고려하지 못하는 한계가 있어 하나의 유역 내에 산지와 평지가 혼재하는 하천의 상류지역은 지형의 공간적인 분포가 반영되어야 정확한 홍수예측이 가능하다. 따라서 본 연구에서는 금호강 유역에 대해서 분포형 유역유출모형을 적용하고 다양한 해상도와 유역분할을 수행한 해석결과를 비교하여 분포형 유역유출모형을 최적화 하였다. 타 강우자료의 활용성을 높이기 위해 유역의 분할은 수자원단위지도에서 제시한 표준유역 단위로 분할하였고, 격자의 해상도는 최소 100m에서 최대 500까지 변화를 주어 유역유출결과에 영향을 미치지 않는 최대크기의 격자의 크기를 찾아 홍수예보모형에 적용할 수 있는 최적화된 격자의 크기를 소유역별로 도출하였다. 본 연구의 결과를 통해 유역유출 예측의 정확성은 만족시키면서 홍수예보에 적합한 계산속도가 나올 수 있는 최적 해상도를 제시하였으며 분포형 모형의 적용을 전국적으로 확대하고자 할 때 기초자료로 활용이 가능할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.795-799
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• 2008

하천의 유출은 매우 다양하고 복잡한 형태를 나타내므로 홍수조절 등 수자원의 효율적인 활용을 위해서는 강우-유출과정에 대한 정확한 해석과 정도 높은 유출량 산정이 필요하다. 이 연구의 목적은 한국수자원공사에서 다목적댐의 홍수분석에 사용하고 있는 집중형 모형(Kwater 홍수분석모형)과 분포형 모형(KIMSTORM 모형)의 비교분석을 통해 두가지 모형의 문제점과 향후 적용성을 연구하는데 있다. 본 연구의 공간적 범위는 남한에서 산지가 많고 다우지역에 속하는 남강의 상류 지역인 남강다목적댐 유역($2,285km^2$)를 대상으로 하였으며, 시간적인 범위는 남한에 많은 홍수피해를 발생시킨 주요 태풍(2002년 루사, 2003년의 매미, 2006년 에위니아)을 대상으로 분석하였다. 연구 결과, 분포형 모형이 집중형 모형에 비해 더 정확한 강우-유출 현상 모의가 가능한 것으로 분석되었으며, 향후 분포형 모형의 적용성 확대를 위해서는 다른 유역에 대하여도 연구 검토가 필요가 있는 것으로 판단된다.

• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.11 no.1
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• pp.157-176
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• 2005

본 연구는 KOSPI자산 포트폴리오에 대한 VaR를 다양한 ARCH류 모형을 사용하여 추정하고 이들의 예측능력을 평가하였다. 활용된 모형은 우선 기본적인 GARCH(1,1)모형과 레버리지 효과를 감안한 TGARCH모형, 다양한 ARCH모형을 포괄할 수 있는 PGARCH모형, 변동성의 영속성을 고려한 IGARCH모형이 포함되었다. 모형 상호간의 성과비교에 추가하여 ARCH류 모형에서 수익률예측오차의 분포에 따라서 VaR의 예측성과가 얼마나 차이가 발생하는가를 확인하기 위하여 정규분포와 Student-t분포의 성과를 비교하였다. 마지막으로 VaR 추정시에 조건부평균을 무시하는 관례가 어느정도 타당성이 있는지를 확인하기 위하여 1시차 자기회귀과정에 입각한 조건부 평균을 감안한 결과를 검토하였다. ARCH류 모형에서 모형 설명력은 보다 정교한 모형인 TGARCH모형이나 PGARCH모형이 우월하게 나타났지만, VaR의 예측능력 우월성으로 이어지지는 않았다. Student-t분포를 가정한 경우 VaR모형 사후검증성과는 정규분포를 가정한 경우보다 모든 신뢰수준에서 개선되었으며, 조건부평균의 제거는 Student-t분포 가정하에서는 적합하지 않은 것으로 나타났다. ARCH류 모형에서 가장 단순한 형태인 IGARCH모형의 예측성과가 다른 모형들에 비하여 뒤떨어지지 않으며, 더욱 제약된 형태인 RiskMetrics의 EWMA모형이 사후검증에서 우수한 성과를 보여 단순한 모형의 유용성을 확인시켜주고 있다.