• Geophysics and Geophysical Exploration
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• v.5 no.1
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• pp.33-45
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• 2002

It was necessary to devise new techniques to overcome and enhance the resolution limits of traveltime tomography. Waveform inversion has been one of the methods for giving very high resolution result. High resolution image could be acquired because waveform inversion used not only phase but amplitude. But waveform inversion was much time consuming Job because forward and backward modeling was needed at each iteration step. Velocity-stress method was used for effective modeling. Resolution limits of imaging methods such as travel time inversion, acoustic and elastic waveform inversion were investigated with numerical models. it was investigated that Resolution limit of waveform inversion was similar tn resolution limit of migration derived by Schuster. Horizontal resolution limit could be improved with increased coverage by adding VSP data in cross hole that had insufficient coverage. Also, waveform inversion was applied to realistic models to evaluate applicability and using initial guess of travel time tomograms to reduce non-linearity of waveform inversion showed that the better reconstructed image could be acquired.

• Journal of Digital Convergence
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• v.15 no.4
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• pp.171-179
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• 2017

This study explored an appropriate research model that could explain and predict the spread of fintech, a new financial services in Korea. We reviewed two theoretical frameworks, theory of planned behavior(TPB) and technology acceptance model(TAM), which are frequently cited to explain human behavior and new technology adoption, respectively. Then, we proposed a decomposed theory of planned behavior(DTPB) as a research model and examined the model through PLS path modeling. As a result, every path except PEOU-ATT path in TAM is significant, and the explanatory power toward behavioral intention(R2=0.573) is also significantly greater in the proposed model. Accordingly, the proposed DTPB is appropriate to explain the spread of fintech in Korea. Finally, suggestions for the following studies are discussed.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.663-668
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• 2006

수도산업의 국민경제적 역할 및 파급효과를 파악하기 위해 1990년-2000년 산업연관모형을 이용하였다. 첫째, 일반적인 산업연관분석 기법인 생산유발계수를 이용하여 수도산업의 생산활동으로 인한 각 산업의 파급효과를 계측하였다. 둘째 레온티에프 가격모형을 이용하여 수도요금 10%인상으로 인한 각 산업에 대한 물가파급 효과를 구하였다. 셋째 공급유도형 산업연관모형을 이용하여 수도산업의 공급지장으로 인한 각 산업의 직.간접 영향을 평가하였다. 마지막으로 구조분해분석을 이용하여 1990-2000년 간 수도산업의 산출증가의 요인을 분해하였다. 분석결과 수도산업에 대한 생산유발효과나 공급지장효과는 산업활동에 큰 영향을 미치지만 수도요금 인상으로 인한 가격파급효과는 매우 작은 것으로 나타났다. 또한 수도산업 자체의 성장으로 인한 효과로 인해 산출 수준이 증가한 반면 투입기술이나 수입변화 효과로 인해서는 산출이 감소한 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.341-341
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• 2012

최근 기후변화로 인한 이상호우의 발생으로 도시유역에서의 홍수피해가 급증하고 있으며 이로 인해 도시유역에서의 설계홍수량 산정이 매우 중요시 되고 있다. 지금까지는 도시유역에서의 설계홍수량을 산정하기 위해 I-D-F 곡선을 이용하고 있으나 현실적으로 시간단위 이하의 관측강우량 자료의 부족으로 인해 신뢰성 있는 시간단위 이하의 설계강우량 산정에 많은 불확실성을 지니고 있다. 도시유역의 경우에는 자연유역에 비해 강우발생시 일반적으로 도달시간이 한 시간 이하이기 때문에 극한 강우사상 즉, 단시간에 집중적으로 많은 양의 강우가 발생 할 경우 시간단위 이하의 강우강도를 이용한 유출해석이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 추계학적 강우발생기법을 통해 시간단위 강우시계열자료를 확충한 후 분해기법을 통해 시간단위이하강우를 생성하였다. 이를 위해 Bartlett-Lewis rectangular pulse 모형과 Cascade 분해 기법을 이용하여 5분단위 강우량자료를 모의발생 하였다. 또한 모의치와 관측치를 재현기간별로 비교, 분석하여 그 차이를 확인하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.33 no.3
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• pp.281-296
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• 2020

Repeated outcomes from the same subjects are referred to as longitudinal data. Analysis of the data requires different methods unlike cross-sectional data analysis. It is important to model the covariance matrix because the correlation between the repeated outcomes must be considered when estimating the effects of covariates on the mean response. However, the modeling of the covariance matrix is tricky because there are many parameters to be estimated, and the estimated covariance matrix should be positive definite. In this paper, we consider analysis of multivariate longitudinal data via two modeling methodologies for the covariance matrix for multivariate longitudinal data. Both methods describe serial correlations of multivariate longitudinal outcomes using a modified Cholesky decomposition. However, the two methods consider different decompositions to explain the correlation between simultaneous responses. The first method uses enhanced linear covariance models so that the covariance matrix satisfies a positive definiteness condition; in addition, and principal component analysis and maximization-minimization algorithm (MM algorithm) were used to estimate model parameters. The second method considers variance-correlation decomposition and hypersphere decomposition to model covariance matrix. Simulations are used to compare the performance of the two methodologies.

• Journal of the Korea Organic Resources Recycling Association
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• v.14 no.1
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• pp.139-150
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• 2006

Landfilling is one of the most widely used methods for the final disposal of solid wastes. Landfilled wastes are degraded by residing microorganisms and the microbial degradation is affected by many factors such as moisture, oxygen, pH, alkalinity, sulphate, nutrient, temperature, and so on. Especially among these factor, oxygen and moisture within aerobic landfill play a major role in microbial degradation. In this study, 1) the effects of oxygen on the velocity of waste degradation and 2) the effect of moisture on the degradation of municipal solids waste (MSW) in aerobic condition were investigated. It was found that the BOD and CODcr concentration from the leachate of aerobic lysimeters dropped faster by 80 days after the start of the test compared to those from the anaerobic lysimeters. To see the effect of moisture, four aerobic lysimeters filled with MSW and four different levels of moisture (20, 30, 40, and 50%) were installed. From this test, higher moisture in MSW produced higher $CO_2$ concentration, meaning moisture was effective for the microbial degradation. thus, we concluded that higher moisture level in the aerobic landfill might help early-stabilization microbial degradation.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.51 no.spc
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• pp.1067-1078
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• 2018

Water resources projection typically consists of several stages including emission scenarios, global circulation models (GCMs), downscaling techniques, and hydrological models, and each stage is a source of total uncertainty in water resources projection. Several studies proposed methods to quantify the relative contribution of each stage to total uncertainty, and we call such analysis uncertainty decomposition. Uncertainty decomposition enables us to investigate the stages yielding large uncertainties and to establish the uncertainty reduction plan that reflects them. Interactions between stages is one of the important issues to be considered in uncertainty decomposition. This study suggests a new uncertainty decomposition method considering interaction effect. The proposed method has an advantage of decomposing the total uncertainty to the uncertainty from each stage considering both the main and interactions effects. We apply the proposed method to streamflow projection for Chungju Dam basin. The results show that the uncertainties from the main effects are larger than the uncertainties from interaction effects in both summer and winter. Using the proposed uncertainty decomposition method, we show that the GCM stage is the largest source of the total uncertainty in summer and the downscaling technique stage is the one in winter among the following four stages: emission scenarios, GCMs, downscaling techniques, and hydrological models.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.178-183
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• 2008

지구온난화로 인한 기후변화가 기정사실화 되면서 이러한 기후변화에 대비하기 위한 다양한 연구가 진행중이다. 수자원과 관련된 기후변화 연구를 살펴보면 초기에는 장기적 관점에서 기후변화가 유출에 미치는 영향에 대한 연구가 대부분을 이루고 있었으나 2003년을 기점으로 유럽을 중심으로 기후변화가 홍수량에 미치는 영향에 대한 연구가 시작되었다. 기후변화가 홍수에 미치는 영향을 평가하는데 가장 중요한 것은 수문시계열 자료의 해상도라고 할 수 있다. 이러한 시공간적 해상도 문제를 해결하기 위해서 세계 각국은 각국의 상황에 맞는 RCM을 개발하고 있으며 자국에 적합한 축소기법을 개발하고자 노력하고 있다. 따라서 본 연구에서는 고해상도 수문기상자료의 생성을 위하여 기후변화 모형으로부터 생성된 일 단위 강우자료를 시자료로 분해하기 위한 기법을 제시하고자한다. 지난 수십년 동안 강우나 기타 수문시계열 자료를 다양한 해상도의 자료로 변환하기 위한 연구가 진행되어왔다. 그러나 이러한 연구의 가장 큰 한계점은 대부분의 시계열 자료가 추계학적 특성을 가지고 있다고 가정한 후, 분석을 진행했다는 것이다. 이렇게 되면 강우발생에 따른 물리적 과정을 모형의 구조에 반영하는데 한계점을 드러내게 된다. 따라서 본 연구에서는 해상도를 변화시키는데 따른 강우의 운동역학적 특성을 고려하기 위하여 카오스를 기반으로 한 분해기법을 제시하고자 한다. 우선 카오스 분석을 통해서 지점 강우자료의 카오스 특성을 확인한 후, 현재까지 관측된 강우를 기반으로 $2CO_2$에서의 일 강우를 일 단위 보다 작은 단위로 분해하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.367-367
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• 2012

기후변화로 인해 기온, 강수량, 습도 등의 기후를 예측하고 변화하는 환경에 적응해가며 생활하고 있다. 또한 여러 가지 외부적인 요인들의 영향을 받아 상수도 시설에서의 에너지 사용량도 영향을 많이 받는다. 하지만 이러한 상수도 시설의 사용량 변화로 인해 상수도 수요량의 변화량을 예측하는데 있어서 국내 연구 및 방법이 많이 부족한 상황이다. 이에 본 연구에서는 다중스케일을 기반으로 하는 비선형 예측 모형을 개발하고자 한다. 다중스케일 분석에서도 가장 우수한 분해 능력을 가지는 Wavelet Transform을 적용하여 시계열을 분해한 후 패턴인식 기반의 비선형 예측모형인 Support Vector Machine(SVM)을 적용하였다. 상수도 수요량의 예측 과정은 다음과 같다. 첫째, 상수도 수요량 자료를 Wavelet Transform 기법을 통하여 단순화 시킨다. 둘째, Global Wavelet Spectrum을 통하여 통계적으로 의미 있는 성분만을 추출하고 이를 해석 대상으로 한다. 셋째, 특정 주기를 갖는 유의한 독립성분들에 대해서 최적 지체시간을 결정한 후 SVM모형을 통해 예측 모형을 구축한다. 넷째, 나머지 성분에 대해서도 SVM 모형을 적용하여 예측을 실시한 후 앞서 예측된 성분과 모두 결합하여 최종적으로 예측시계열을 구성한다.

• Korean Journal of Food Science and Technology
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• v.18 no.3
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• pp.234-240
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• 1986

Soybean hydrolysate (SHT) was prepared from defatted soybean by hydrolysing with papain and ${\alpha}-amylase$ and water sorption isotherms were determined as a function of proteolysis degree. The moisture content and B.E.T. value of SHT at a certain water activity $(A_w=0.80)$ increased lineraly with increasing degree of proteolysis. However, they changed drastically above 70% proteolysis. The water holding capacity of 78% SHT was similar to that of sorbito. The results indicate the increase of water sorption capacity is due to the release of polar groups through hydrolysis. Mizrahi equation generally gave the best fit for isotherms of SHT. Storage stability of intermediate moisture foods containing $5{\sim}10%$ SHT increased considerably, although some favorable characteristics decreased.