• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1154-1158
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• 2010

최근 전 세계적으로 GIS (Geographic Information Science) 및 RS (Remote Sensing) 데이터 등 디지털정보의 구축이 급속도로 진행되고 있고, 이들의 발달로 유역에 대한 정확하고 상세한 각종 수문매개변수 수집이 가능하여 유역을 부분유역으로 분할한 기존의 집중형 수문모형보다 유역내의 공간적인 유량변동을 보다 상세하게 고려할 수 있는 격자기반의 분포형 수문모형의 활용도가 높아지고 있다. 유역의 수문특성 및 지형특성을 동일한 매개변수로 적용하기 때문에 유역의 공간적인 수문 및 지형특성을 표현하기 어려운 집중형 모형과 달리 강우-유출해석에 있어서 분포형 모형은 실제 복잡한 유역에서의 유출과정 또는 물질의 수문순환과정을 잘 이해할 수 있고, 어떤 유역의 토지이용형태의 변화가 초래하는 영향과 효과를 사전에 예측할 수 있으며, 신뢰성 있는 과거의 수문자료가 없거나 부족한 유역에서의 유출 계산이 용이하다. 따라서 본 연구에서는 Fortran 90을 개발언어로 사용하여 GIS Data와 위성영상을 활용해 유출량을 모의하는 분포형 물수지 유출 모형을 개발하여 금강 상류유역인 용담댐 유역($930km^2$)을 대항으로 2000~2008년의 일 유출량을 모의하였다. 모형은 크게 3개의 모듈(유출량, 증발산량, 토양수분) 형태로 구성되었으며, 유출량은 강우 전 토양의 저류능을 추적하여 산정하였다. 모형의 결과는 셀별 값을 가지는 분포형으로 출력되며, 유역의 평균 수문자료가 Text file로 출력된다. 민감도 분석을 통하여 최적의 유출 관련 매개 변수를 선정하고 하류의 댐 유입량 자료를 바탕으로 모형의 보정(2001-2004) 및 검증(2005-2008)을 실시하였다. 유출량에 대한 Nash-Sutcliffe 모형효율은 0.78~0.93로 모의치가 실측치의 경향을 잘 표현하는 것으로 나타났다. 유출량 분포도는 강우량을 매우 잘 반영하였으며, 같은 강우조건하에서 토양의 배수조건에 따라 유출이 확연히 다르게 표현되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.403-407
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• 2011

본 연구에서는 임의시간 환산계수(Conversion Factor, CF)와 관련하여 거의 유일한 이론적 연구인 Weiss 모형을 자세히 검토하고, 그 문제점을 보완한 수정 Weiss 모형을 제안하였다. 특히, 임의시간 환산계수를 이론적인 방법을 통해 산정하는 과정에서 강우 지속기간과 강우 시간분포의 특성을 반영하지 못하는 한계를 극복하는 시도의 하나로서 강우의 시간분포 특성을 고려하여 CF를 결정하였다. 이를 실제 관측 자료에 근거한 국내 외 CF값들과 비교해본 결과, 수정 Weiss 모형을 근거로 산정한 CF값은 강우 시간분포의 특성에 영향을 받으며 그 형태에 따라 다양한 값이 나타남을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.403-407
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• 2007

본 연구에서는 개수로 흐름에서의 오염물질 거동 특성에 대해 분석하였다. 이를 위해 개수로 흐름을 등류상태로 가정하여 3차원의 수직모형을 구성하고 운동량 방정식과 스칼라 수송방정식에서의 난류 폐합을 위해 레이놀즈응력 모형 및 GGDH 모형을 사용하였다. 개발된 모형을 이용하여 복단면 수로에서 오염물질이 점으로 주입된 경우에 대해 난류 흐름 및 오염물질의 농도 분포를 수치모의 하고 기존의 실험 데이터와 비교하였다. 그 결과 개발된 모형이 개수로 흐름에서의 평균유속 및 난류구조, 오염물질의 농도 분포 등을 잘 모의하는 것으로 나타났다. 특히, 이차흐름의 영향으로 인해 최대 농도 값의 위치가 거리에 따라 이동하는 것으로 나타났으며, 농도 분포 역시 정규분포에서 거리에 따라 점차 왜곡되는 것으로 확인되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.183-183
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• 2015

수공구조물 설계 시 중요한 요소 중 하나인 확률강우량은 일반적으로 고정지속기간별 강우량에 대하여 일변량 빈도해석을 수행하고 가장 적절한 분포형을 선택하는 지점빈도해석의 과정을 거친다. 그러나 일변량 빈도해석을 수행하기 위해서는 지속시간을 고정하고 강우량의 변화로만 해석해야 단점이 있으며 이를 보완하기 위해 본 연구에서는 다변량 확률모형인 copula 모형을 이용하여 이변량 빈도해석을 수행하였다. 확률변수로는 강우량과 지속기간(hr)을 사용하였고, 주변분포형으로 강수량 - Gumbel (GUM), generalized logistic (GLO) 분포형, 지속기간(hr) - generalized extreme value (GEV), GUM, GLO 분포형을 사용하였으며, copula 모형은 Gumbel-Hougaard 모형을 이용하였다. 주변분포형의 매개변수는 일반적으로 가장 많이 사용하는 확률가중모멘트법을 이용하여 추정하였으며, copula 모형의 매개변수는 maximum pseudolikelihood(MPL) 방법을 사용하였다. 이를 통해 얻어진 이변량 빈도해석의 확률강우량 결과와 기존 지점빈도해석의 결과를 비교하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.361-364
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• 2005

본 논문에서는 순서 통계량을 이용한 유한 고장 NHPP 모형들이 제안되었다. 이 모형들은 결함당 고장발생률이 단조 증가하거나 단조 감소하는 패턴을 가진다. 그리고 수명 분포에서는 기존의 모형들과 비교하고 kappa(2) 분포를 이용한 소프트웨어 신뢰성 모형을 제안하여 이 모형의 특성과 효율성에 대하여 제시하였다. 고장 간격 시간 자료를 이용한 무한고장 NHPP 모형들에 대한 모수 추정은 최우 추정법을 사용하였고 적용 분포들의 적용을 용이하게 하기 위하여 특수한 형태를 제시하였다. 실제고장 자료를 이용한 자료분석에서는 편차자승합을 이용한 모형 선택과 적합도 및 치우침 검정을 실시하여 그 결과를 나열 하였다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.25 no.4
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• pp.79-116
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• 2008

This paper examines and estimates GARCH-VaR models (RiskMetrics, GARCH, IGARCH, GJR and APARCH) with three different distributions such as Gaussian normal, Student-t, Skewness Student-t Distribution using the daily price data from Korean Stock Market during Jan. 1, 1980-Sept. 30, 2004. It also compares them. In-sample test, this finds that for all confidence level as $90%{\sim}99.9%$, the performance and accuracy of IGARCH with ${\lambda}=0.87$ and skewness Student-t distribution are superior to other models and distributions in long position, but GARCH and GJR with Skewness Student-t distribution in short position. For above 99% confidence level, the performance and accuracy of IGARCH with ${\lambda}=0.87$ in both long and short positions are superior to other models and distributions, but Skewness Student-t distribution for long position and Student-t distribution for short position are more accuracy and superior to other distributions. In-out-of sample test, these results also confirm the evidences that the above findings are consistent as well.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.30 no.5
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• pp.43-59
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• 2012

It is generally assumed about trip distribution estimation model that growth factor model's estimation accuracy is higher than that of other models in short-term and that gravity model's estimation accuracy is higher than that of other models in long-term. For validation of such assumptions, this study compares estimation accuracies of each estimation model using 3year(1988, 1992, 2004) O-D tables from Daegu city. Each estimation model's accuracy were compared by mid-size and large-size zone as well as short-term and long-term target years. The results show that the trip distribution estimation model selection by usual assumption is not always right.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.2179-2183
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• 2008

지금까지 분포형 모형 개발에 대한 많은 노력이 있음에도 불구하고 여러 제약사항들에 의해 잠재력을 보여주는 정도로 활용되어 왔으나, 최근 급속도로 발전하는 컴퓨터의 계산능력, DEM 등 디지털정보의 구축이 진행되어 오고 있고, GIS 및 인공위성 영상기법의 발달로 공간적인 비균질성을 고려하여 유출과정에서 운동역학적인 이론을 기반으로 물의 흐름을 수리학적으로 추적해 나가는 물리적기반의 분포형 유출모형의 활용도가 높아지고 있다. 본 모형개발에 있어 이론적 배경이 된 모형은 1998년부터 일본 교토대학 방재연구소 코지리 연구실에서 개발 중인 Hydro-BEAM으로 유역 물순환의 건전성을 평가하기 위하여 장기간의 유역 내 유량, 수질을 시계열 및 공간적으로 파악하여 유역의 영향평가를 위해 개발된 물리적 기반의 격자구조를 가진 분포형 장기유출 모형이다. 유출량 계산은 유역내 수평 유출량산정 모듈로서 평면 분포형의 격자형을, 연직 분포형으로는 $A{\sim}B$층의 수평유출량은 하천으로 유입하고, C층은 하천유량에 영향을 미치지 않는 지하수층으로 가정하는 다층모형을 이용해서 A층, 지표 및 하도흐름은 운동파 법(kinematic wave)으로, $B{\sim}C$층의 유출량은 선형저류법으로 계산하는 모형이다. 본 연구에서는 격자흐름방향을 4방향에서 8방향으로 개선하였고, 모형의 각종 수문매개변수들을 GIS와 연계하여 직접 입력할 수 있도록 하였으며, 물리적기반의 침투과정을 모의할 수 있도록 Green & Ampt모듈을 추가하고, 향후 레이더 강우 및 수치예보강우의 홍수유출예측을 염두에 두고 격자강우량을 활용할 수 있도록 하는 등 홍수유출해석을 위한 분포형 강우-유출모형으로 개선 하였고, 이를 남강댐유역에 적용해 봄으로써 모형의 적용성을 검토해 보고자 하였다. 홍수기동안의 지표흐름과 지표하 흐름의 시간적 변화와 공간적 분포를 모의할 수 있었으며, 전처리과정으로서 ArcGIS 혹은 ArcView등의 GIS 프로그램을 이용하여 모형에 필요한 ASCII형태의 입력 매개 변수 자료들을 가공하였다. 또한 후처리과정으로서 모형의 수행결과인 유역내의 유출량 분포 등을 GIS상에서 나타낼 수 있도록 ASCII형태로 출력하도록 구성하였다. 남강댐유역을 대상으로 유역을 500m의 정방형 격자로 분할하고 수계망을 통하여 유역 출구까지 운동파이론에 의해 추적 계산하였으며, 수문곡선 비교결과 재현성 높은 결과를 보여주었다. 모형의 정확성 및 실용성에 대한 보다 정확한 평가를 위해서는 향후 다양한 강우 사상 혹은 다양한 크기의 유역에 대한 유출량의 재현성 및 매개변수 등에 검증이 이루어져야 할 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.307-307
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• 2020

하천에서 하상과의 접촉 없이 부유 상태로 이동하는 유사는 부유사로 정의된다. 부유사의 이동은 유사 입자의 침강 속도와 난류의 섭동 성분에 따라 결정된다. 실제 하천에서 부유사는 단일 크기가 아닌 여러 크기의 유사 입자가 혼재된 상태로 존재하는데, 유사의 이동을 보다 정확히 이해하기 위해서는 침강 속도를 결정하는 유사 입자 크기의 분포에 대한 이해가 요구된다. 진흙과 같은 점착성 유사의 경우에는 모래와 같은 비점착성 유사와는 달리 입도 분포를 구성하는 유사 입자의 크기가 끊임없이 변화한다. 이러한 유사의 특성 변화는 유사 알갱이 표면의 전자기적 점착력으로 인한 응집 현상(Flocculation Process)에서 기인한다. 응집 현상으로 인해 점착성 유사는 물과 유사 입자의 덩어리인 플럭(Floc)을 형성하며, 플럭의 특성은 지속적으로 변화한다. 따라서 점착성 유사의 이동을 이해하기 위해서는 흐름 특성 및 입도 분포뿐만 아니라 플럭의 응집 현상에 관한 이해가 함께 이루어져야함을 알 수 있다. 본 연구에서는 플럭의 응집 현상으로 인한 크기 변화와 입도 분포를 이해하기 위한 모형 개발의 방법론을 제시하고자 한다. 입도 분포 모형의 개발을 위해 추계학적 접근법이 이용되며, 추계학적 접근법을 이용하여 수치 실험을 수행하기 위해 몬테-카를로 방법이 적용되었다. 입도 분포 모형과 유사 이동 모형의 결합을 통해 흐름 내 부유 상태로 이동하는 점착성 유사 입도 분포에 관한 수치 모형 개발이 가능하다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.26 no.5D
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• pp.763-769
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• 2006

Gravity Model estimates target year's distributed trips using three variables like as origin zone's trip production, destination zone's trip attraction and traffic impedance between origin zone centroid and destination zone centroid. Estimating inner zone trip by gravity model is impossible because traffic impedance of inner zone has "0" value. So till today, for estimating inner zone trips, other methods like growth factor model are used. This study proposed inner zone trip estimation method that calculates inner zone's traffic impedance using established gravity model and estimates inner zone trips by putting calculated traffic impedance into the gravity model. 1988 year's surveyed O-D as basic year's O-D, proposed method's and existing methods(growth factor method and regression model)'s estimated results of 1992 year's and 2004 year's were compared with each year's real O-D by $x^2$, RMSE, Correlation coefficient. And resulted that the proposed method is superior than other existing methods.