• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.50 no.4
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• pp.253-261
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• 2017

A lot of nonstationary frequency analyses have been studied in recent years as the nonstationarity occurs in hydrologic time series data. In nonstationary frequency analysis, various forms of probability distributions have been proposed to consider the time-dependent statistical characteristics of nonstationary data, and various methods for parameter estimation also have been studied. In this study, we aim to introduce a parameter estimation method for nonstationary Gumbel distribution using ensemble empirical mode decomposition (EEMD); and to compare the results with the method of maximum likelihood. Annual maximum rainfall data with a trend observed by Korea Meteorological Administration (KMA) was applied. As a result, both EEMD and the method of maximum likelihood selected an appropriate nonstationary Gumbel distribution for linear trend data, while the EEMD selected more appropriate nonstationary Gumbel distribution than the method of maximum likelihood for quadratic trend data.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.9 no.1
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• pp.8-15
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• 2005

The analysis of Rader signal that have non-linearity variable phase is signal that contact easily in several fields such as radar, telecommunication, seismic, sonar and biomedical applications. In generally, Non-stationary signal means that spectral characteristics are varying with time and instantaneous frequency is only one frequency or narrow range of frequencies varying as a function of time. Therefore, Instantaneous frequency is vary important variable that understanding physical characteristic of signal. This paper was describes continuous wavelet transform to determine instantaneous frequency at non-staionary signal and compare to existing method. When white noise or various frequency is overlapped each other in sign, existing method was can not decide corrected instantaneous frequency, but when used continuous wavelet transform, very well decide correctly frequency regardless of component of signal.

• Journal of Wetlands Research
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• v.13 no.3
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• pp.499-514
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• 2011

An underlying assumption of traditional hydrologic frequency analysis is that climate, and hence the frequency of hydrologic events, is stationary, or unchanging over time. Under stationary conditions, the distribution of the variable of interest is invariant to temporal translation. Water resources infrastructure planning and design, such as dams, levees, canals, bridges, and culverts, relies on an understanding of past conditions and projection of future conditions. But, Water managers have always known our world is inherently non-stationary, and they routinely deal with this in management and planning. The aim of this paper is to give a brief introduction to non-stationary extreme value analysis methods. In this paper, a non-stationary hydrologic frequency analysis approach is introduced in order to determine probability rainfall consider changing climate. The non-stationary statistical approach is based on the conditional Generalized Extreme Value(GEV) distribution and Maximum Likelihood parameter estimation. This method are applied to the annual maximum 24 hours-rainfall. The results show that the non-stationary GEV approach is suitable for determining probability rainfall for changing climate, sucha sa trend, Moreover, Non-stationary frequency analyzed using SOI(Southern Oscillation Index) of ENSO(El Nino Southern Oscillation).

• Proceedings of the Korea Society of Poultry Science Conference
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• 2002.11a
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• pp.46-58
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• 2002

포도당 대사에서 중심적인 역할을 담당하고 있는 호르몬인 인슐린의 작용기전은 이전에 알려진 것보다 매우 다양하고 복잡한 세포내 신호전달 체계에 의해서 수행된다. 지난 10여년간 이러한 세포 신호전달 흐름내 중간물질인 여러 가지 단백질의 역할에 대해서 많은 연구가 진행되어 적지 않은 성과를 거두고 있다. 근래에는 해당 유전자에 대해 분자생물학적인 조작을 가하여 실험동물 체내에서 이러한 중간 단백질이 발현되지 못하도록 한 후, 각 조직에서의 인슐린 신호전달 체계를 더욱 심도 있게 연구하고 있다. 여러 연구방법 가운데서, 특히 조직 특이적으로 특정 유전자를 제거하여 태어난 개체를 이용하고, 또한 이들을 서로 교배시켜 나타나는 현상을 연구하여 비정상적인 포도당대사를 이해하는데 많은 도움을 받고 있다. 동물종에 따른 대사상의 차이점 등으로 인해 적지 않은 한계를 갖고 있지만, 동물 질환모델은 포도당 대사와 같은 생체 내에서 중요한 작용을 깊게 이해하고 더 나아가서는 비정상적인 대사를 밝히는데 핵심적인 역할을 수행하고 있다. 기초분야의 성과를 활용하는 응용학문인 축산분야에서도 이러한 접근방법과 연구 결과는 시사하는 바가 있을 것이다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.5 no.2
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• pp.255-268
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• 1992

We propose an iterated interpolation approach for the estimation fo time series parameters in the presence of outliers. The proposed approach iterates the parameter estimation stage and the outlier detection stage until no further outliers are detected. For the detection of outliers, interpolation diagnostic is applied, where the atypical observations by the one-step-ahead predictor instead of downweighting is also proposed. The performance of the proposed estimation methods is compared with other robust estimation methods by simulation study. It is observed that the iterated interpolation approach performs reasonably well is general, especially for single AO case and large $\phi$ in absolute values.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.31 no.3
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• pp.401-410
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• 2021

Recently, as cyber attacks targeting industrial control systems increase, various studies are being conducted on the detection of abnormalities in industrial processes. Considering that the industrial process is deterministic and regular, It is appropriate to determine abnormality by comparing the predicted value of the detection model from which normal data is trained and the actual value. In this paper, HAI Datasets 20.07 and 21.03 are used. In addition, an ensemble model is created by combining models that have applied different time steps to Gated Recurrent Units. Then, the detection performance of the single model and the ensemble recurrent neural networks model were compared through various performance evaluation analysis, and It was confirmed that the proposed model is more suitable for abnormal detection in industrial control systems.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.401-401
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• 2011

본 연구는 Bayesian MCMC(Markov Chain Monte Carlo)를 이용한 비정상성 빈도해석 모형에 외부기상인자를 결합하여 계절단위의 강수량을 예측하는데 목적을 두고 있으며, 그 중에서도 홍수 위험도와 관련하여 유용하게 이용될 수 있는 여름강수량을 예측 대상으로 하였다. 비정상성 빈도해석 모형을 기반으로 외부 기상인자에 의한 변동성을 고려하기 위해서는 대상 수문량을 한정할 필요가 있으며 극대치강수량과 연관성이 높은 장마전선, 태풍 등의 기상인자는 공간적 변동성 및 복합적인 특성들로 인해 예측인자를 구성하는 기상인자로 사용하기에는 무리가 있다. 따라서 본 연구에서는 계절단위의 수문량으로 여름강수량을 대상으로 하였으며, 이에 영향을 미치는 외부 기상인자로서 SST(sea surface temperature)와 OLR(outgoing longwave radiation)을 도입하였으며, 낙동강유역 여름강수량과의 공간 상관성이 높은 지역의 이전 겨울 SST와 6월 OLR을 예측인자로 활용한 7~9월 여름강수량 예측모형을 구성하였다. 모형의 검증은 결과를 알고 있는 2010년 여름 강수량을 대상으로 수행하였으며, 모형의 적용은 현재시점에서 관측된 2010년 겨울 SST와, 과거 관측 자료를 토대로 가정된 2011년 6월 OLR을 이용하여 2011년 여름 강수량을 예측하였다. 결과적으로 모형 매개변수들의 사후분포로부터 불확실성 구간을 포함한 예측결과를 구할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.329-333
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• 2018

충청북도 괴산군에 위치한 괴산댐은 비록 규모는 작으나 순수 국내기술진에 의하여 설계, 시공된 최초의 발전용 댐이다. 한편, 2017년 7월 중순 괴산댐 상류에 발생한 집중호우로 인해 괴산댐 유입량이 급격하게 증가한 바 있으며 이로 인해 수위 증가에 따른 수문 방류가 이루어졌으나, 급격한 방류로 인해 하류부 피해가 발생한 바 있다. 해당 시기에 발생한 강우사상은 500년 빈도 이상의 매우 이례적인 현상으로 유입량의 비정상적인 증가는 현 괴산댐의 수문방류능력으로는 대응하기 어려웠을 것으로 판단된다. 건설된 지 60년에 달하는 괴산댐의 건설 당시 설계홍수량은 현재 기후변화로 인한 강우 및 그로 인한 유입량의 증가를 대응하기에는 부족하다고 판단되며 증가된 확률홍수량과 그에 따라 줄어든 재현기간을 재산정할 필요가 있다고 판단된다. 따라서 본 연구에서는 비정상성 가정에 따른 재현기간 산정방법인 기대 대기시간과 기대 초과사상수 정의를 이용하여 괴산댐 유역의 확률홍수량을 재산정하고, 기존 방법과 비정상성을 고려한 방법 간의 비교를 통해 재현기간과 확률홍수량의 변화를 살펴보고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of IIIuminating and Electrical Installation Engineers Conference
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• 2005.05a
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• pp.311-318
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• 2005

이 논문은 다른 종류의 유도전동기 구름베어링 손상을 유도전동기 고정자 전류신호해석을 통하여 검출하고 실시간으로 손상을 진단하는 알고리즘을 개발하였다. 유도전동기 구름베어링의 손상을 검출하기 위하여 정상적인 베어링을 갖는 유도전동기, 축정열에 불량을 가지고 있는 전동기와 베어링 외륜에 구멍을 가지고 있는 2가지 종류의 비정상 베어링을 갖는 유도전동기 3set를 실험시스템을 구축하였다. 또한 유도전동기의 구름베어링시스템의 비정상적인 상태에서 고정자전류을 검출하기 위하여 TMS320F2407 DSP 칩을 이용하여 데이터 획득보드를 개발하였다. 이 고정자전류신호를 해석을 통하여 베어링 손상을 검출하기 위한 방법으로 FPT, 웨이브렛 분석 및 내적에 의한 평균신호패던에 의한 분석결과를 제시하였다. 특히 내적에 의한 신호분석을 통하여 베어링 손상 여부를 실시간으로 진단할 수 있는 새로운 알고리즘과 분석방법을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.465-466
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• 2011

이 연구는 일본식 배수공이 설치된 제방의 침투 흐름을 비정상 상태로 SEEP/W 모형을 사용하여 해석하고 모형의 적용성을 평가하기 위해 수행하였다. 수치모형의 적용성 평가를 위해 비정상 상태로 제방 침투에 대한 수리모형실험을 수행하였다. 제체 재료는 경상북도 구미시에 위치한 해평천의 제방 건설 현장의 재료를 사용하였고 일본식배수공은 굵은 골재와 부직포를 사용하여 실험실에 제방 축소 모형을 수조 내부에 제작하였다. 모형제방은 제방축조 방법과 유사하게 다짐을 하기 위해 흙을 쌓으면서 0.20 m 높이마다 다짐을 실시하였다. 다짐방법은 고무망치를 이용한 층다짐을 하였다. 제방 제외지에 0.55 cm/min의 속도로 수위를 증가하여 15분 간격으로 각 0.3 m, 0.4 m, 0.5 m 수위에 따른 비정상 상태의 위압계 측정을 수행하였다. SEEP/W 모형의 매개변수는 투수계수와 입도분포도, 불포화 함수특성곡선(값을 산정하기 어려움)이 있으며, 각 매개변수에 대한 민감도 분석을 수행하였다. SEEP/W 모형의 모의 결과는 수리모형실험 결과와 비교적 잘 일치함을 알 수 있었다.