• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.849-853
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• 2004

본 연구에서는 년 최대치 계열을 이용한 빈도분석이 지구온난화의 영향을 반영하기 어렵다는 단점을 극복하기 위한 목적으로 혼합분포의 개념(유철상 등, 2002) 및 GCM 시나리오를 이용하여 향후 10년후에 설계강수량이 어떻게 변할 것인가 대해서 혼합감마분포에 대해서 살펴보았다. 이렇게 추정된 확률강수량의 변화폭$(\%)$은 GUMBEL 년 최대치에 의한 확률강수량에 적용하였다. 본 연구의 결과를 정리하면 다음과 같다. (1) 혼합감라분포를 이용한 설계강수량 추정치는 GUMBEL 분포를 적용하여 년 최대치 자료를 분석한 결과 유사한 것으로 파악되었다. (2) 혼합감마분포의 매개변수와 우기 강수량간의 상관은 통계학적으로 유의한 것으로 파악되었다. (3) $2{\times}CO_2$ 조건에 대한 5개의 GCM 예측치를 적용한 결과 향후 10년후의 100년 빈도 설계강수량은 현재에 비해 GCM에 따라 천안($-0.011\~0.021\%$ 변동, 평균 $0.005\%$ 증가), 부여($-0.036\~0.078\%$ 변동, 평균 $0.012\%$ 증가), 보령($-0.041\~0.089\%$ 변동, 평균 $0.014\%$ 증가), 서산($-0.040\~0.085\%$ 변동, 평균 $0.013\%$ 증가)를 나타내는 것으로 파악되었다. 이러한 변화는$2{\times}CO_2$ 상황이 50-100년 사이에 도래한다는 일반적인 관측을 고려하면 아주 미미한 결과라 판단된다.

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.22 no.5
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• pp.7-12
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• 2008

This paper described results for desiging the best effective bushing geometry by comparing the distribution of the electric field according to bushing geometry. Twelve cases of the geometrical change are tried to analysis. Improvement of the insulation strength related with the vector and the electric field distribution are reached to about 0.7[%] and $21{\sim}26[%]$ by changing the electrode length, respectively. Moreover, in cases of the change of insulator thickness at high-voltage parts, the insulation strength relevant to the same parameters as mentioned above are 2[%] and $23{\sim}43[%]$, respectively Consequently, the quenching voltage for interrupting the partial discharge might be improved due to increasing the insulation strength by the geometrical change.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.278-278
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• 2011

최근 우리나라는 기후변화 등으로 국지성호우가 발생하여 수공구조물의 피해 규모가 점점 커지고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 서울지점의 시자료를 이용하여 비정상성 강우빈도해석을 함으로써 기후변화를 고려한 확률강우량을 산정하였으며, 여러 시간분포방법을 비교, 분석하여 우이천유역과 같은 도시 하천의 강우분포 및 지형특성에 알맞은 강우의 시간분포 방법을 선정하고자 하였으며, 도시유출모형인 SWMM을 이용하여 비시나리오기반 기후변화에 따른 향후(2020~2030년) 재현기간 50년 빈도의 첨두유출량을 예측하였다. 분석결과 2020년의 경우 지속시간 1시간의 경우 Yen-Chow방법이 393.02CMS로 가장 높은 첨두 유출량을 보였으며, 지속시간 2시간, 3시간의 경우 Mononobe방법이 439.8149CMS, 503.5989CMS로 가장 높은 첨두 유출량을 나타내었다. 또한 2030년의 경우 지속시간 1시간의 경우 Yen-Chow방법이 416.75CMS로 가장 높았으며, 지속시간 2시간, 3시간의 경우 Mononobe방법이 470.13CMS, 533.7CMS로 가장 높은 첨두 유출량을 나타내었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.323-323
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• 2018

최근 기후변화에 대한 관심이 증대됨에 따라 미래 기후모델자료를 기반으로 연구가 다양하게 진행되고 있다. 기후변화가 적용된 자료는 미래 수자원관리, 방재를 위한 수공구조물의 설계 등 다양한 방식으로 실무에 적용되고 있다. 하지만 기후모델로부터 모의된 결과는 어느 정도 관측자료와 차이가 발생하게 되며, 이러한 계통적 오차는 모델 내부에서 해결하기가 쉽지 않다. 그렇기 때문에 기후모델로부터 모의된 결과를 보정하기 위해 편의보정 기법을 활용한다. 그리고 미래 기후모델자료는 불확실성을 내재하고 있기 때문에 다양한 편의보정 기법을 적용하여 불확실성의 범위를 확인해 보았다. 사용된 편의보정 기법으로는 Quantile Mapping(QM), Quantile Delta Mapping(QDM), Detrended Quantile Mapping(DQM), Delta Change Method(DCM)을 이용하였다. 편의보정에 적용한 확률분포형은 일반극치분포(GEV분포), Type-1 극치분포(Gumbel분포)를 사용하였다. GEV분포를 기본으로 하여 조건적으로 GEV분포를 사용할 수 없는 경우, Gumbel분포를 사용하였다. 본 연구에서는 독일의 전지구기후모델(Global Climate Model, GCM)인 MPI-ESM-LR에 RCP 8.5 사나리오를 강제장으로 하여 지역기후모델(Regional Climate Model, RCM)인 WRF를 이용하여 동역학적으로 다운스케일한 강우자료를 사용하였다. 강우자료 중에서 강릉, 인천, 부산, 목포지점에 해당하는 자료를 추출하여 연 최대 강우강도 시계열을 산정하고 4가지 편의보정 기법을 이용하여 편의보정을 하였다. 편의보정 수행된 연 최대 강우강도 시계열을 scale-invariance 기법으로 다운스케일하여 미래 IDF곡선을 유도한 뒤, 편의보정별로 유도한 IDF곡선의 비교를 통해 편의보정기법이 미래 IDF곡선에 미치는 영향을 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.8-8
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• 2018

전통적인 빈도해석은 정상성 가정을 기초로 단일 확률분포를 강우 및 홍수량 자료에 적용하는 과정을 통해 확률수문량을 추정하는 것을 목적으로 하고 있다. 그러나 전지구적인 기상학적 변동성 및 기후변화로 기인하는 극치수문량의 발생 빈도 및 양적 크기의 변화는 확률통계학적 관점에서 서로 다른 분포특성을 가지게 된다. 대표적인 기상변동성인 엘니뇨가 발생하는 경우 지역에 따라 홍수 및 가뭄이 발생 발생하게 되며, 이러한 극치수문량은 일반적으로 나타나는 홍수 및 가뭄의 분포특성과는 상이한 경우가 많다. 즉, 2개 이상의 확률분포 특성이 혼재된 혼합분포의 특성을 가지는 경우가 나타내게 되며 이를 고려한 빈도해석 기법의 개발 및 적용이 필요하다. 혼합분포를 활용한 빈도해석에서 가장 중요한 사항 중에 하나는 개별 분포에 적용되는 가중치를 추정하는 것으로서 통계학적 관점에서 자료의 특성에 근거하여 내재되어 있는 은닉상태(latent process)를 추정하는 과정과 유사하다. 이와 더불어 앞서 언급된 기상학적 변동성을 빈도해석에 반영하기 위한 비정상성 해석기법의 개발 및 적용도 필요하다. 본 연구에서는 혼합분포를 활용한 비정상성빈도해석모형을 개발하는데 목적이 있으며 개별매개변수의 동적거동 뿐만 아니라 가중치에 대한 시간적인 종속성도 고려할 수 있는 모형으로 동적모형으로 다양한 실험적 해석이 가능하다. 본 연구에서는 개발된 모형을 기반으로 엘니뇨와 같은 기상변동성에 따른 강우 및 홍수빈도해석 측면에서 은닉상태에 변화, 이로 인한 확률분포의 특성 및 설계수문량의 동적변동성을 평가하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.92-92
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• 2011

수자원장기종합계획(2006)에 따르면, 우리나라는 물부족이 예상이 되고 있고, 이러한 물부족 현상은 기후변화의 영향으로 더욱 악화될 것으로 예상된다. 기후변화에 따른 물부족에 대응하기 위해서는 현행 지표수 및 지하수(Blue Water) 위주의 수자원관리와 더불어 그전에는 수자원으로 인식되지 않았던 토양수(Green Water)를 새로운 개념의 수자원으로 인식하는 것이 필요하다. 토양수는 현재 물사용량 중에서 가장 많은 비중을 차지하는 농업용수 부분에 효율적으로 활용하면, 지표수나 지하수와 같은 수자원을 대체하는 효과가 있다. 기후변화에 따른 물부족에 대응한 토양수의 효율적 활용을 위해서는, 과거 뿐아니라 미래의 지역별 시기별 토양수 공간분포특성을 분석하는 것이 선행되어야 한다. 그러므로 본 연구에서는 토양수의 분석을 통한 미래 물부족 해결에 도움이 될 새로운 수자원 관리의 기틀을 마련하기 위해 토양수 분포특성분석모델을 개발하고, 이를 활용해 과거 및 미래의 토양수의 공간분포특성을 분석한다. 토양수 분포특성분석모델은 선행 5일간의 일 강우데이터 값을 표준선행강우지표(Normalized Antecedent Precipitation Index)에 적용하여 일 단위 토양수 상태(Wet, Average, Dry condition)를 계산하는 모델이다. 과거 토양수 분석에는 인공위성 강우데이터(Tropical Rainfall Measuring Mission 3B42)를, 미래 토양수 분석을 위해서는 기상청에서 제공하는 국가표준 기후변화 시나리오(A1B)를 각각 사용하여, 과거 데이터는 27km의 격자로, 미래는 25km 격자크기로 한반도 전체의 일 단위 토양수 상태를 계산했다. 계산된 토양수 결과를 활용해 연 월별 그리고 토양수를 쓸 수 있는 시기, 즉 식물이 자라는 시기(4-9월)의 특성을 분석했다. 이를 통해 향후 기후변화에 따른 물부족 대응 토양수 수자원 활용방안에 도움이 될 것으로 예상된다.

• Proceeding of EDISON Challenge
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• 2014.03a
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• pp.619-624
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• 2014

본 논문에서는 타원형 실린더 주위의 유동과 항력 및 양력 계수의 변화를 관찰하였다. EDISON_CFD를 이용하여 자유 유동(free stream)에서 타원형 실린더의 장단축 비율과 회전된 각도의 변화에 따라 실린더 후방의 유동과 압력 분포의 변화를 보고, 이에 따른 항력 계수 및 양력 계수의 변화를 시뮬레이션 하였다. 또한, 채널 유동 내에서 벽 근접에 따른 유동 변화와 항력 및 양력 계수의 변화를 관찰하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.181-181
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• 2020

점착성 유사는 유사가 가지는 점착력에 의해 응집현상을 겪으며 그 크기와 밀도가 변화한다. 유사의 크기와 밀도는 침강속도에 직접적인 영향을 주며 침강속도으 변화는 유사의 거동에 매우 중요한 작용을 한다. 따라서 점착성 유사의 크기 특성을 파악하는 것은 매우 중요하다. 이전의 많은 연구는 점착성 유사의 입도분포가 대수정규분포를 따른다고 주장하고 있다. 그러나 그 가정이 합리적인지에 대해 분석한 연구는 많지 않다. 본 연구는 통계학적 방법 중 적합도 검정을 이용하여 실제 점착성 유사가 어떠한 분포를 모사하는지 분석하였다. 사용된 적합도 검정 방법은 Kolmogorov-Sminorv(K-S) 검정이며 적합도 판정의 기준은 유의수준 5%를 기준으로 하였다. 그 결과, 실험실 실험에서 측정된 플럭의 입도분포와 현장 실험에서 측정된 입도분포는 다른 결과를 보였다. 현장 실험의 경우, 분포가 오른쪽으로 왜곡된 지수분포의 형태를 나타냈으며, Gamma 분포가 가장 우수하게 모사하였다. 실험실 실험의 경우 일반적인 양의 왜도를 가지는 분포를 나타냈으며 GEV분포가 점착성 유사의 입도분포를 가장 잘 모사하였다. 대수정규 분포의 경우 일반적으로 이용하는 2-매개변수 대수정규분포일 경우 현장실험과 실험실 실험 모두 적합하지 않았다. 그러나 위치 매개변수를 추가하여 3-매개변수 대수정규분포를 사용하면 점착성 유사의 입도분포를 잘 모사하는 것으로 판단된다. 따라서 점착성 유사의 입도분포를 무조건적으로 대수정규분포로 사용하는 것은 지양해야할 것으로 판단된다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.11 no.1
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• pp.163-175
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• 1998

The change of hazard rates at some unknown time point has been the interest of many statisticians. But it was restricted to the constant hazard rates which correspond to the exponential distribution. In this paper we generalize the change-point model in which any specific functional forms of hazard rates are net assumed. The assumed model includes various types of changes before and after the unknown time point. The Nelson estimator of cumulative hazard function is introduced. We estimate the change-point maximizing slope changes of Nelson estimator. Consistency and asymptotic distribution of bootstrap estimator are obtained using the martingale theory. Through a Monte Carlo study we check the performance of the proposed method. We also explain the proposed method using the Stanford Heart Transplant Data set.

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.28 no.3
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• pp.171-176
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• 2016

The distribution shapes of air and water temperatures are basic and essential information, which determine the frequency patterns of their occurrence. It is also very useful to understand the changes in long-term air and water temperatures with respect to climate change. The typical distribution shapes of air and water temperatures cannot be well fitted using widely used/accepted normal distributions because their shapes show multimodal distributions. In this study, Gaussian mixture distributions and kernel distributions are suggested as the more suitable models to fit their distribution shapes. Based on the results, the tail shape exhibits different patterns. The tail is long in higher temperature regions of water temperature distribution and in lower temperature regions of air temperature distribution. These types of shape comparisons can be useful to identify the patterns of long-term air and water temperature changes and the relationship between air and water temperatures. It is nearly impossible to identify change patterns using only mean-temperatures and normal distributions.