• 한국방재안전학회논문집
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• 제15권2호
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• pp.45-56
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• 2022

가뭄 및 갈수시에 용수부족 현상이 발생하나 회귀수량을 고려한 대응이나 대책 마련이 진행되지 않고 있다. 이에 본 연구에서 자료기반의 기계학습 모형(LSTM)을 통해 회귀수량 중 하수종말처리장의 방류량을 예측하였다. 입력자료로 방류량, 유입량, 강수량, 수위를 사용하였고 예측 결과의 정확도를 개선하기 위하여 추가적으로 입력변수의 변동성 분포를 고려하였다. 방류량 자료의 변동성을 확인하기 위해서 관측값과 분포 사이의 잔차를 복합삼각함수 형태로 가정하여 이론적인 확률분포와 함께 방류량 최적의 분포 형태로 나타내었다. 변동성 분포를 고려한 입력자료를 이용한 결과와 그렇지 않는 결과를 비교한 결과, 오차정도가 감소함을 보였으며 이는 변동성 분포가 계절성을 상대적으로 잘 재현하였기 때문이라 판단된다. 따라서 본 연구에서 구축한 하수종말장처리장의 방류량 예측 모형을 활용할 경우 보다 정확한 회귀수량 예측이 가능하여 효율적인 하천수 관리 체계를 수립하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2003년도 추계학술대회
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• pp.147-152
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• 2003

본 논문에서는 일반화극치분포(GEV)와 r개의 순서통계량을 이용한 r-GEV를 기술하였다. 모수 $\mu,\;\sigma$, k 를 추정하기 위해 최우추정법(MLE)과 Penalized MLE(P-MLE) 방법을 적용해 보았다. 이 분포를 원/달러 환율자료에 적용하여 일종의 재정위기 분석을 실시하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.13-21
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• 1998

와이블분포의 척도모수와 형상모수를 베이지안 방법을 이용하여 추정한다. 깁스표본법을 사용하여 모수들에 대한 추정, 결합사후확률분포와 주변사후확률분포를 구한다. 9개의 열 전달기기자료와 10개의 인위적인 자료를 이용하여 제안된 방법을 적용하여 사례를 연구한다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 1997년도 추계학술대회 발표논문집:21세기를 향한 정보통신 기술의 전망
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• pp.521-533
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• 1997

와이블분포에서 척도모수와 형상모수를 베이지안 방법을 이용하여 추정한다. 깁스표본법을 사용하여 모수들에 대한 추정, 결합사후확률분포 와 주변사후확률분포를 구한다. 9개의 열 전달기기자료와 10개의 인위적인 자료를 이용하여 제안된 방법을 적용하여 사례를 연구한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.1272-1276
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• 2009

극치강우사상에 의한 설계 홍수량의 갑작스런 증 감은 홍수, 가뭄과 같은 기상학적 요인에 기인한 재난을 발생시킨다. 많은 연구자들은 보다 정확한 확률강우량의 예측과 유출량의 예측을 위해 많은 노력을 하고 있다. 본 연구에서는 강원도 강릉 강우관측소를 대상으로 강우-빈도곡선의 불확실성 분석을 수행하였다. 관측 자료의 수집에서 발생하는 불확실성을 최소화 하고자 ARMA 모형을 이용하여 합성강우자료를 구축하였으며, 발생된 합성강우량을 Bootstrap 방법을 이용하여 대규모의 자료집단으로 발생시킴으로서 신뢰구간에 사용할 자료집단을 발생시켰다. 본 연구에서는 극치강우사상에 적합한 것으로 알려진 Gumbel 분포와 일반극치 분포(GEV 분포) 모형을 선정하였으며 각 확률분포모형에 대한 매개변수 추정방법으로 최우도법, 확률가중모멘트법 그리고 베이지안 추론방법을 사용하여 각 매개변수의 최후 추정치를 산정하였다. 또한 원 자료를 이용하여 최우도법, 확률가중모멘트법 그리고 베이지안 추론방법을 통해 매개변수를 산정 후 강우-빈도 곡선을 추정하여 합성강우자료의 Bootstrap 방법에 의해 발생된 자료로부터 산정한 강우-빈도 곡선의 신뢰구간과 비교함으로서 불확실성이 낮은 확률강우량을 산정할 수 있는 매개변수 추정방법을 평가하고자하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.544-544
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• 2016

최근 지구온난화 등 기후변화에 따른 돌발 홍수가 계절과 관계없이 빈번하게 발생하고 있으며, 국지성 호우 및 태풍의 영향으로 인한 홍수피해가 매년 발생하고 있다. 이와 같은 피해를 저감하기 위해서는 정확한 강우 관측 및 홍수량 산정이 매우 중요하기 때문에 많은 수문학적 연구와 기술 발달이 이루어지고 있다. 그 중 강우의 변화를 실시간으로 관측 가능한 레이더영상 자료의 활용성이 증대되어 활발한 연구가 진행되고 있으나, 제주도의 경우 다른 지역에 비해 연구가 미흡한 실정이다. 이에 따라, 제주도 유역을 대상으로 유역의 공간적 특성을 격자기반으로 분석하고 매개변수 산정 시 경험적 요인을 제거할 수 있는 분포형 모형인 Vflo와 기상청에서 제공하는 레이더 영상자료 및 강우자료를 활용하여 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 Arc-GIS를 이용하여 제주도 도심하천인 외도천 유역의 지형적 지리적 특성(DEM, 토양도, 토지피복도 등)을 $30m{\times}30m$ 격자크기로 분석하고, 레이더영상 자료로부터 강우 자료를 추출하였으며, 분포형 모형(Vflo)을 활용하여 유출량을 모의하였다. FSIV기법을 통해 현장 관측한 유출량과 비교 분석하였으며, 레이더 영상자료로부터 추출한 강우자료는 AWS자료를 활용하여 제주도에 적합한 강우보정계수를 산정하였다. 이와 같은 연구를 통해 향후 제주도 미계측 유역의 홍수량 산정이 가능할 것으로 판단되며, 하천기본계획 및 유역종합치수계획 등 치수계획 수립 시 많은 활용이 될 것으로 기대한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.230-230
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• 2023

딥러닝 알고리즘 중 과거의 정보를 저장하는 문제(장기종속성 문제)가 있는 단순 RNN(Simple Recurrent Neural Network)의 단점을 해결한 LSTM(Long short-term memory)이 등장하면서 특정한 유역의 강우-유출 모형을 구축하는 연구가 증가하고 있다. 그러나 하나의 모형으로 모든 유역에 대한 유출을 예측하는 지역화 강우-유출 모형은 서로 다른 유역의 식생, 지형 등의 차이에서 발생하는 수문학적 행동의 차이를 학습해야 하므로 모형 구축에 어려움이 있다. 따라서, 본 연구에서는 국내 12개의 유역에 대하여 LSTM 기반 분포형 지역화 강우-유출 모형을 구축한 이후 강우 이외의 보조 자료에 따른 정확도를 살펴보았다. 국내 12개 유역의 7년 (2012.01.01-2018.12.31) 동안의 49개 격자(4km²)에 대한 10분 간격 레이더 강우, MODIS 위성 이미지 영상을 활용한 식생지수 (Normalized Difference Vegetation Index), 10분 간격 기온, 유역 평균 경사, 단순 하천 경사를 입력자료로 활용하였으며 10분 간격 유량 자료를 출력 자료로 사용하여 LSTM 기반 분포형 지역화 강우-유출 모형을 구축하였다. 이후 구축된 모형의 성능을 검증하기 위해 학습에 사용되지 않은 3개의 유역에 대한 자료를 활용하여 Nash-Sutcliffe Model Efficiency Coefficient (NSE)를 확인하였다. 식생지수를 보조 자료를 활용하였을 경우 제안한 모형은 3개의 검증 유역에 대하여 하천 흐름을 높은 정확도로 예측하였으며 딥러닝 모형이 위성 자료를 통하여 식생에 의한 차단 및 토양 침투와 같은 동적 요소의 학습이 가능함을 나타낸다.

• 대한교통학회지
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• 제22권5호
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• pp.7-17
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• 2004

지금까지의 링크통행시간에 대한 연구는 개별 차량의 평균을 통한 평균링크통행시간 산정 및 추정의 제한적인 연구가 대부분이었다. 그러나, 링크통행시간은 교통조건, 신호운영조건, 도로조건 등 다양한 영향인자로 인해 통행시간 분포가 구분되는 특성을 나타낸다. 따라서, 링크통행시간 특성을 좀 더 미시적으로 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 GPS를 이용한 실시간 교통자료 수집의 방법에 대해 살펴보았으며, GPS를 이용한 RTK 측량을 이용한 실시간 자료수집을 통하여 링크통행시간에 대한 연구를 수행하였다. 또한, 신호운영에 의한 영향으로 인한 링크통행시간 분포특성을 분석하기 위해 링크통행시간에 대한 현장조사를 추가적으로 실시하였다. 현장조사 결과분석을 통해 통행시간 분포특성 및 원인을 분석하고 프로그램을 이용한 시뮬레이션을 통해 보다 다양한 조건을 부여하여 링크통행시간분포비율에 영향을 주는 변수들에 대한 검토하고 통행시간 분포비율을 추정할 수 있는 모형을 구축하였다. GPS 실험차량을 이용한 주행실험결과를 분석한 결과 순행시간으로만 이루어지는 링크통행시간과 적색시간 동안 대기하였다가 링크구간을 통과하여 순행시간에 신호 대기시간을 더한 링크통행시간으로 통행시간이 구분되는 현상을 확인할 수 있었으며 따라서, 링크통행시간에 대한 분석은 통행시간을 하나의 평균통행시간으로 인식하는 것보다 두 개의 구분된 통행시간을 동시에 고려하는 것이 바람직할 것으로 판단되었다. 링크통행시간 분포특성에 대한 연구결과 또한, 통행시간이 양분되어 분포하는 것으로 분석되었다. 따라서, 링크통행시간의 경우 평균통행시간에 의한 결과보다 신호지체가 발생하지 않는 통행시간과 신호지체가 발생하는 통행시간으로 구분하는 것이 교통상황을 인식하는 것이 바람직할 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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• pp.321-325
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• 2007

3개의 매개변수(location, scale, shape)로 이루어진 GEV와 GLO 분포는, 미국의 공식적인 홍수빈도 분포인 Log Pearson Type III와 함께 수문분야에서 중요한 위치를 차지하고 있다. 본 연구에서는 Monte Carlo 실험을 이용하여 GEV와 GLO 분포에서 서로 다른 두 지점의 유출량 자료를 생성하여 L-CV(L-moment Coefficient of Variation; $\tau_2$)와 L-CS(L-moment Coefficient of Skewness; $\tau_3$)를 추정하였으며, L-moment 추정값들 간의 교차상관$(\tau_2-\tau_2,\;\tau_3-\tau_3,\;\tau_2-\tau_3)$과 유출량 자료간의 교차상관의 관계를 Simple Power 함수를 이용하여 유도하였다. 실험 과정에서 GEV와 GLO 분포가 비현실적인 음수 유출량을 생성하여, 실험 결과에 큰 영향이 있음을 확인하여, 두 분포에서 생성된 유출량 자료에서 음수값을 제외한 GEV+와 GLO+ 분포를 이용하여 관계식을 유도하고 이를 GEV와 GLO 분포의 결과와도 비교하였다. 본 연구에서 도출된 관계식은 향후 Generalized Least Square 회귀식을 이용하여 홍수분포의 지역 매개변수를 추정하기 위해 활용성이 클 것으로 기대한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.279-279
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• 2020

최근 copula 모형은 여러 확률변수를 갖는 수문현상에 대해 빈도해석을 수행할 경우 결합확률분포형으로 유용하게 사용되고 있다. 하나의 자료를 확률변수로 사용하는 단변량 빈도해석에 비해 여러 수문자료를 동시에 각각 확률변수로 취하여 결합확률분포형을 추정할 수 있는 다변량 빈도해석은 수문자료의 상관성을 고려하면서 확률분포형을 추정할 수 있다는 장점이 있다. Copula 모형 중 Gumbel copula는 extreme-value 확률분포형으로 극치사상에 적합한 확률분포형이다. 본 연구에서는 Gumbel copula를 이용하여 우리나라 기상청 64개 종관기상관측소의 강우자료로부터 극치 강우사상을 추출하고, 이를 이용하여 빈도해석을 수행하였다. 극치 강우사상은 전체 강우사상 중 각 년도별로 최대강우량을 갖는 연최대강우량사상(annual maximum volume event)을 사용하였다. 각 확률변수의 주변분포형으로는 gamma, Gumbel, generalized extreme value, generalized logistic, Weibull 등 5개 확률분포형을 검토하였으며 각각 적합한 주변분포형을 적용하고 copula 모형의 매개변수는 의사최우도법(maximum pseudo-likelihood method)를 사용하여 추정하였다. 또한 추정된 copula 모형은 Cramer-von Mises 함수와 경험적 copula를 이용하여 적합도 검정을 수행하였다. 이를 통해 극치강우사상에 대하여 Gumbel copula 모형의 적용성을 검토하였으며 추정된 결합확률분포형을 이용하여 빈도별 확률강우사상을 2차원 등치선(contour line)형태로 제시하였다.