이 연구는 인터넷 소비자들의 행동에 관한 연구의 일부로, 인터넷 구매자들의 구매 빈도와 그들의 인터넷에 대한 태도, 구매 동기, 인터넷 사용, 인구통계적 특성과의 관계를 살펴보았다. Georgia Institute of Technology의 Graphic Visualization and Usability Center에서 실시된 설문조사를 통해 수집된 자료를 요인분석과 회귀분석을 이용하여 분석하였다. 분석 결과. 인터넷 쇼핑에 대한 소비자들의 태도(상대적 잇점. 안전성), 인터넷 판매자에 대한 소비자들의 태도(고객 서비스). 인터넷 브라우징 빈도, 소득, 교육이 인터넷 구매자들의 구매 빈도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.415-415
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2018
갈수관리를 효과적으로 수행하기 위해서는 하천유량을 예측할 수 있는 방안을 마련하는 것이 중요하다. 하천유량 예측을 위해서는 강수량에 대한 예측 값을 활용하는 방안이 가장 적합하다고 할 수 있으나 강수량 예측에 대한 불확실성은 하천유량 예측의 정확도 확보에 있어 한계로 작용하고 있다. 강수량 예측에 대한 불확실성 극복을 위해서는 다양한 강수 시나리오를 설정하여 활용하는 방안을 검토할 수 있으며, 유량 예측을 하고자 하는 유역에 대해 과거 발생했던 강수량이 반복된다는 가정 하에 유량 예측을 제한적으로 수행하고 있는 상황이다. 이와 함께 강수 시나리오의 다양성 확보 차원에서 하천유량을 예측하고자 하는 유역에 대해 가뭄빈도 강수량을 사전에 산정한 후 유량 예측 과정에 활용하는 방안도 고려해볼 수 있는 방안이다. 이에 본 연구에서는 2016년 수립된 수자원장기종합계획(국토교통부, 2016)에서 제시된 중 권역별 일 강수량 자료를 이용하여 중권역별로 월 강수량을 산정한 후 월별 가뭄빈도분석을 수행하였다. 1966~2015년까지의 기간에 대한 월 강수량 자료를 이용하여 월별로 가뭄빈도분석을 수행하였으며, 빈도분석 방법으로는 확률가중모멘트법을 이용하여 적정 분포형 결정 및 갈수빈도별 강수량을 산정하여 제시하였다. 이때 빈도 강수량의 재현기간은 총 7가지 빈도(2년, 5년, 10년, 20년, 50년, 80년, 100년)를 고려하였다. 산정된 빈도 강수량을 이용하여 월 유출모형에 적용함으로써 월 유출 전망 자료 생산이 가능하며, 금강수계의 용담댐유역에 시범 적용하여 그 결과를 검토하였다. 검토 결과, 중권역별로 산정된 월별 가뭄빈도 강수량을 활용한 하천유량 예측 방법은 갈수예보에 있어 유용한 정보를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2009.05a
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pp.1287-1291
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2009
최근 극심한 가뭄은 전년도 홍수기 이후 강수량이 예년 평균 강수량대비 약 60%정도이고 댐유입량은 예년 평균 유입량대비 약 30%로써 매우 극심한 가뭄을 겪고 있다. 따라서 강원도 태백지역을 비롯하여 전라 및 경상남도지역에 제한급수 등이 이루어지고 있는 실정이다. 또한 기상청 전망에서도 금년 홍수기전까지 가뭄이 지속될 것이라는 보도가 나오고 있어 향후에도 매우 어려운 상황이 지속될 것으로 예상된다. 따라서 이러한 악조건하에서 우리가 대체할 수 있는 방법중의 하나로서는 가용한 수자원량과 향후 예상되는 유입량에 대한 정량적 판단을 통해 수자원의 효율적인 관리일 것이다. 이에 본 연구에서는 이수기 저수지의 효율적 운영을 위해서 기존에 이용되고 있는 저수지에서의 빈도유입량 산정방법을 개선하여 보다 적정한 운영이 이루어질 수 있도록 하고자 한다. 현재 수자원공사에서는 이수기 유입량 빈도분석을 위해 연속된 수문량이 가지고 있는 주기특성을 반영한 수문량 누가방식(누가차분법)을 채택하여 실무에서 이용하고 있다. 그러나 해당방법은 누가기간에서 산정된 빈도값의 차분량 계산시 부분적으로 음(-)의 값이 산출되고 갈수빈도가 증가함에도 수문량이 증가하는 이상 현상이 발생할 뿐만아니라 빈도분석 초기에는 극한 가뭄이 오고 분석기 말에는 평년수준의 유입량이 유입되는 것으로 분석되어 효율적인 저수지 운영이 어려운 실정이다. 따라서 본 연구에서는 상기 문제들을 해결할 수 있는 새로운 갈수빈도유입량의 분해방법을 제시하고 이에 대한 검증을 위해 금번 가뭄 패턴과 비교 분석하고자 한다.
The purpose of this study was to determine the dietary behavior of adolescents and to determine the association with allergic diseases according to dietary behavior. The data were obtained from the 15th Korea Youth Risk Behavior Survey 2019. Complex-sample descriptive statistics and the chi-square test were used for data analysis in SPSS. Adolescents diagnosed with asthma had a relationship with frequency of breakfast, fruit, soda, energy drink, sweet drink, fast food, vegetable and convenience store eating experience. Adolescents diagnosed with allergic rhinitis were associated with frequency of breakfast, fruit, soda, sweet drinks, vegetables, and milk. Adolescents diagnosed with atopic dermatitis were associated with soda, vegetables, milk, and convenience store eating experiences. Therefore, in the case of adolescents with allergic diseases, it is necessary to educate them on correct dietary behavior so that they can have correct habits.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2010.05a
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pp.1448-1452
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2010
최근 기상변동성 증가 및 기후변화 영향으로 수문순환과정이 과거와는 다른 양상으로 전개되고 있으며 전반적으로 극치사상의 빈도 및 강도의 증가현상이 지배적이다. 이러한 영향을 정량적으로 검토하기 위해서 경향성분석 방법 등이 도입되어 극치수문사상의 변동경향을 평가하는데 이용되고 있다. 대표적인 방법으로 선형회귀분석, Mann-Kendall 경향성 분석 등이 있으나 기본적인 가정(assumption)의 제약으로 극치수문자료 계열의 특성을 효과적으로 분석하는데 무리가 있다. 대표적이고 일반적으로 적용되는 선형회귀분석의 경우 자료가 정규분포(normal distribution)의 특성을 가질 때 유효한 방법으로서 극치수문자료와 같이 Heavy Tail를 가지는 분포특성을 표현하는 데는 무리가 따른다. 이밖에도 기존 선형회귀분석을 극치수문자료에 적용할 경우 추정된 결과를 수자원설계의 관심사항인 빈도해석 등에 직접적으로 연계시켜 해석할 수 없는 단점이 있다. 이는 자료계열의 분포특성을 정규분포로 가정하기 때문에 발생하는 문제로서 극치수문자료계열의 분포 특성을 반영할 수 있는 방법론의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 점을 개선하기 위해서 극치분포(extreme distribution)를 선형회귀분석에 적용하는 비정상성빈도해석(nonstationary frequency analysis) 방법론의 개념을 제시하고자 한다. 비정상성빈도해석을 위해서 Bayesian 기법이 도입되며 Bayesian 기법의 특성상 관련변수들이 사후분포(posterior distribution)로 귀결되기 때문에 경향성에 대한 정량적이고 확률적인 분석이 가능한 장점이 있다. 본 연구를 통해 개발된 방법론은 국내외 주요 강수지점에 대해서 적용되며 경향성, 분포특성, 빈도별 강수량에 대한 체계적인 분석이 이루어진다.
Azam, Muhammad;Choi, Hyun Su;Kim, Hyeong San;Hwang, Ju Ha;Maeng, Seungjin
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.46-46
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2017
지역가뭄빈도분석의 분위산정에 대한 신뢰성은 수문학적으로 균일한 지역으로 구분하기 위해 사용된 장기간의 과거 자료와 분석절차에 의해 결정된다. 그러나 극심한 가뭄은 매우 드물게 발생하며 신뢰 할 수 있는 지역빈도분석을 위한 지속기간이 충분치 않는 경우가 많이 발생한다. 이 외에도 우리나라의 복잡한 지형적 및 기후적 특징은 동질한 지역으로 구분하기 위한 통계적인 처리방법이 필요하였다. 본 연구에서 적용한 지역빈도분석은 여러 지역의 다양한 변수인 수문기상 특성을 분석하여 동질한 지역을 확인하고, 주요 가뭄변수(지속 시간 및 심각도)를 통합 적용하여 각각의 동질한 지역 분위를 추정함으로써 동질한 지역을 구분하는 해결책을 제시하였다. 본 연구에서는 가우시안 혼합 모형(Gaussian Mixture Model)을 기반으로 기반 군집분석 방법을 적용하여 최적의 동질한 지역을 구분하고 그 결과를 우도비검정 및 다른 유효성 검사 지수를 이용해서 확인하였다. 가우시안 혼합 모델에서 산정했던 매개변수를 방향저감 공간으로 표현하기 위해서 가우시안 혼합 모델방향 저감(GMMDR)방법을 적용하였다. 이 변수는 가뭄빈도분석을 위해 다양한 분포와 코풀라(copula) 적합도를 이용하여 추정 비교하였다. 그 결과 우리나라를 4개의 동질한 지역으로 나누게 되었다. 가우시안과 Frank copula를 이용한 Pearson type III(PE3) 분포는 우리나라의 가뭄 기간과 심각도의 공동 분포를 추정하는데 적합한 것으로 나타났다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.351-351
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2017
2014-2015년 우리나라 강수량이 평년에 비해 절반수준에 미치지 못해 극심한 가뭄을 일으켰으며, 이는 댐 용량 부족, 지하수 고갈 등 다양한 피해를 발생시켰다. 특히 소양강댐의 경우 1978년 이루 두 번째로 낮은 수위를 기록한바 있다. 우리나라의 경우 가뭄은 약 2-3냔 주기로 발생하고 있으며, 특히 2015년에 겪었던 가뭄은 물 용수공금 측면에서 막대한 영향을 미친 것으로 평가되어 신뢰성 있는 가뭄 분석이 중요한 요소로 대두되고 있다. 또한 지구온난화로 인해 기후변화의 영향으로 강수량의 증가가 일반적으로 전망되지만, 상대적으로 증가된 강우변동성으로 인해 가뭄 발생 빈도 및 강도도 동시에 증가할 것으로 전망되고 있다. 이러한 이유로 본 연구에서는 현재 가뭄을 신뢰성있게 평가하기 위해 Trivariate Copula 함수를 활용하여 가뭄분석을 수행하였다. 기존연구에서는 가뭄 지속시간(drought duration), 가뭄 심도(drought severity)를 활용한 이변량 가뭄 빈도 해석을 수행하였지만, 이는 다소 과소 추정 될 개연성이 있다. 이러한 이유로 본 연구에서는 가뭄강도(drought intensity) 변량을 추가로 분석하여 Trivariate frequency analysis 기법을 개발하였으며, 서울 관측소를 대상으로 분석하였다. 분석 결과 현재 가뭄은 역대 발생했던 가뭄 중 가장 큰 빈도를 기록하여 이에 대한 효과적인 가뭄 관리체계를 마련하기 위한 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 또한 기존 Bivariate 빈도해석의 경우 Trivariate 빈도해석 보다 가뭄위험도를 다소 과소추정하는 것으로 나타나 Trivariate 해석이 다소 현실적인 접근 방법이라 사료된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2006.05a
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pp.710-714
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2006
지역빈도해석기법은 수문학적으로 성질이 유사한 지점을 하나의 군으로 구성한 자료를 이용해서 빈도해석을 하는 기법으로, 지점빈도해석이 가질 수 있는 단점들을 보완하기 위한 방안의 하나로 기대되고 있다. 본 논문은, 지역빈도해석기법을 적용하기 위한 단계중의 하나인 군집해석에 사용되는 변수들을 보다 효율적으로 선택하기 위한 연구로서, 다변량 분석방법인 주성분분석과 요인분석, 그리고, 변수선택을 위한 Procrustes Analysis를 통해서 보다 효율적으로 변수를 선택하는 방법을 제안하기 위한 연구이다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.307-307
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2016
도시화 및 산업화에 따른 각종 개발 사업으로 불투수층의 증가로 인하여 강우에 의한 지표면 침투량의 감소로 도시지역 내 저지대 침수가 증가하여 막대한 인명 및 재산피해가 발생하고 있다. 특히 도심지역내 돌발성 집중홍우에 대한 방재성능에 대한 선제적 대비가 필요하다. 따라서 온천천 유역에 빈도에 따른 침수위험지역 산정을 통한 홍수 예 경보체계를 구축하여 부산광역시 도시 재해관리방안을 마련하고자 한다. 지난 2014년 08월 25일 부산시에 집중호우에 의하여 발생한 홍수량 산정 및 빈도별 침수위험 지역 선정을 위해 온천천 유역에 SWMM 모형을 이용하여 수문분석을 실시하였다. 1:1,000의 하수도대장을 이용하여 관망을 구성하였고, 이를 바탕으로 유출량 산정 지점을 선정하였다. 그리고 1:5,000의 지형도를 이용하여 SWMM 모형으로 유역 내 지형과 각 지역의 인위적인 배수계통에 따라 대상유역을 총 114개의 소유역으로 분할하였다. SWMM 모형의 매개변수 산정을 위하여 2개의 검정강우사상과 1개의 검증강우사상으로 총 3개의 강우사상을 활용하였고, 산정된 매개변수를 이용하여 2014년 8월 25일 발생강우로 인한 수문 분석을 수행하였으며, 유출량 산정을 위하여 온천천 기본계획상의 홍수량 산정지점과 동일한 지점의 유량을 추출하여 빈도별 홍수량과 비교하였다. 그 결과 발생한 유출량의 규모는 모든 지점에서 100년 빈도를 상회하였으며, 중 하류부 구간은 200년 빈도를 상회하는 것으로 나타났으나, 하천의 월류는 발생하지 않는 것으로 분석되었다. 관거 통수능 분석결과 2014년 08월 25일 발생한 호우로 인하여 장전 부곡동 일원 및 거제 안락동 일원에서 유출량이 관거통수능을 초과하는 것으로 나타났으며, 향후 대규모 호우 발생 시 이들 지역에 대한 유입지선에서의 침수 발생 등의 위험이 존재하는 것으로 평가되었다. 또한 빈도별 관거통수능 분석결과 10년 빈도에서는 총 19개 지점, 50년 빈도는 총 43개 지점, 100년 빈도는 총 49개 지점, 200년 빈도에서는 총 51개 지점에서 간선관거의 통수능이 부족하여 침수가 예상되는 것으로 나타났다.
This study was conducted to derive the optimal regionalization of the precipitation data which can be classified on the basis of climatologically and geographically homogeneous regions all over the regions except Cheju and Ulreung islands in Korea. A total of 65 rain gauges were used to regional analysis of precipitation. Annual maximum series for the consecutive durations of 1, 3, 6, 12, 24, 36, 48 and 72hr were used for various statistical analyses. K-means clustering mettled is used to identify homogeneous regions all over the regions. Five homogeneous regions for the precipitation were classified by the K-means clustering. Using the L-moment ratios and Kolmogorov-Smirnov test, the underlying regional probability distribution was identified to be the generalized extreme value (GEV) distribution among applied distributions. The regional and at-site parameters of the generalized extreme value distribution were estimated by the linear combination of the probability weighted moments, L-moment. The regional and at-site analysis for the design rainfall were tested by Monte Carlo simulation. Relative root-mean-square error (RRMSE), relative bias (RBIAS) and relative reduction (RR) in RRMSE were computed and compared with those resulting from at-site Monte Carlo simulation. All show that the regional analysis procedure can substantially reduce the RRMSE, RBIAS and RR in RRMSE in the prediction of design rainfall. Consequently, optimal design rainfalls following the regions and consecutive durations were derived by the regional frequency analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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