• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1996-2000
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• 2006

현재 국내 주요 하천의 홍수예경보시스템 운영과 다목적댐의 홍수조절관리를 위하여 수문학적 모형의 하나인 저류함수모형(storage function model)을 사용하고 있다. 저류함수모형은 산지가 많은 유역에 적합하도록 개발된 모형으로, 계산절차가 간편하고 홍수유출의 비선형성을 고려할 수 있는 방법이므로 선형모형보다 합리적이라고 알려져 있다. 그러나 실제 홍수사상에 저류함수모형을 적용하기 위해서는 적절한 매개변수의 적용이 필요하다. 현재까지 저류함수모형의 매개변수를 보정하기 위한 연구가 많이 되었지만, 실질적으로 보정된 매개변수를 실제 홍수사상에 적용함에 있어서는 많은 어려움이 존재한다. 따라서 이러한 문제점을 해결하고자 본 연구에서는 저류함수 모형 중 유역유출 매개변수를 첨두유량에 대한 상대민감도분석을 통하여 매개변수의 경계조건을 설정하고, 이 경계조건을 바탕으로 최적화기법(optimization technique)을 사용하여 과거 홍수사상에 대하여 보정을 수행하였다. 그리고 보정된 매개변수를 모의 홍수사상에 적용하기 위한 최적매개변수(optimal parameter) 결정을 위한 방법들을 제시 및 적용하여 비교 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.147-147
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• 2015

전 세계적으로 이상기후로 인한 극한가뭄 및 이상홍수 등의 피해 발생이 확인되고 있으며 그 발생빈도 또한 급격히 증가하고 있다. 그러나 기존의 빈도해석은 시간의 변화에 따라 자료의 통계적 특성이 변하지 않는다는 정상성(stationarity)을 기본 가정으로 수행되기 때문에 극한 사상에 경향성이 있는 경우에 적용하기엔 한계가 있다. 비정상성 빈도해석을 위해 개발된 비정상성 확률 분포 모형들은 대부분 매개변수에 시간항을 포함하는 형태로 정의된다. 이중에서도 우리나라에 널리 사용되고 있는 Gumbel 모형에 대해 살펴보면, 비정상성 Gumbel 모형의 위치 및 규모 매개변수는 시간에 대해 선형(linear) 및 지수(exponential) 함수의 관계를 보이는 형태로 가정한다. 규모 매개변수의 지수함수의 형태는 음(-)의 값이 추정되는 것을 방지하기 위해 제안되어 널리 사용되고 있으나 이로 인해 확률수문량이 과다산정되는 문제가 발생하기도 한다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 비정상성 Gumbel 모형을 대상으로 규모 매개변수의 다양한 형태를 비교하고자 한다. 이를 위해 비정상성 Gumbel 모형 규모 매개변수를 지수함수, 선형, 로그, 로지스틱 형태로 가정하여 비교하였다. 각 모형의 매개변수의 추정은 최우도법을 적용하였으며, 규모 매개변수의 형태별 정확도 비교를 위해 모의실험을 수행하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.39-42
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• 2022

쌀을 주식으로 하는 우리나라에서, 쌀의 가격에 영향을 미치는 변수를 찾는 것은 유의미한 연구이다. 본 논문에서는 쌀 가격을 예측하는 모델에 포함되는 여러 변수 가운데 상대적인 중요도가 낮은 변수를 제거하고 유의미한 변수만을 남기고자 한다. 이를 위해 기상, 수확량, 소비자물가의 10년 치 정보를 수집하고 정제한 결과 총 2460일, 7개 지역에서 추출된 17,219개의 데이터를 이용하였다. 모델 평가 결과, 모든 변수를 포함한 모델의 RMSE는 166.0759, 단계적으로 계수가 작은 9개의 변수를 제거한 최종적인 모델의 RMSE는 168.5576으로 유의미한 차이를 보이지 않았다. 최종적으로 남은 변수는 총 10개로 평균 기온, 평균 풍속, 합계 일사, 평균 지면 온도, 0.5M 평균 습도, 4.0M 평균 습도, 10CM 일 토양 수분, 30CM 일 토양 수분, 50CM 일 토양 수분, 전년도 생산량이 포함된다.

• Korea journal of population studies
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• v.26 no.2
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• pp.33-62
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• 2003

The purpose of this study is to analyze the relative importance of three factor -socioeconomic development, public health development, egalitarian nature of socioeconomic development- affecting mortality declines. Infant mortality rate and life expectancy at birth are used as the mortality index, that is the dependent variables, while GNP is used as the indicator of socioeconomic development, primary school enrollment ratio of female as the indicator of egalitarian nature of socioeconomic development, population per hospital bed as the indicator of public health. The data of these variables are collected two time-periods -before 1970 and during 1970-1980- over 50 countries. The explanatory data analysis is used as the statistical technique. We can find whether the relationship between dependent variable and independent variables are linear or nonlinear, and which case is the influential case in our model. The main results of this study are followings. First, the association between infant mortality rates and four indices are not linear. The most important factor explaining the variation of infant mortality is GNP, while primary enrollment of female is the second and GINI is the third important factor. However, population per hospital bed does not have a significant effect on the infant mortality rates in this study. Second, life expectancy at birth is log-linearly related to GNP. Unlike infant mortality rates, the most important factor explaining the variation of life expectance at birth is women's education and the next important factor GNP, and then the third one GINI. But, still population per hospital bed is not significantly related to the variation of life expectance in this study.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.18 no.4
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• pp.137-148
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• 2009

The purpose of this study is to implement variable selection algorithm which helps construct a reliable linear regression model. If we use all candidate variables to construct a linear regression model, the significance of the model will be decreased and it will cause 'Curse of Dimensionality'. And if the number of data is less than the number of variables (dimension), we cannot construct the regression model. Due to these problems, we consider the variable selection problem as a combinatorial optimization problem, and apply GA (Genetic Algorithm) to the problem. Typical measures of estimating statistical significance are $R^2$, F-value of regression model, t-value of regression coefficients, and standard error of estimates. We design GA to solve multi-objective functions, because statistical significance of model is not to be estimated by a single measure. We perform experiments using simulation data, designed to consider various kinds of situations. As a result, it shows better performance than LARS (Least Angle Regression) which is an algorithm to solve variable selection problems. We modify algorithm to solve portfolio selection problem which construct portfolio by selecting stocks. We conclude that the algorithm is able to solve real problems.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.2 no.2
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• pp.194-205
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• 1997

In video compression standards such as MPEG and H.263. rate control is one of the key components for good coding performance. This paper presents a simple adaptive rate control scheme using a piecewise linear approximation model. While conventional buffer control approach is performed by adjusting the quantization parameter linearly according to the buffer fullness. the proposed approach uses a piecewise linear approximation model derived from logarithmic relation between the quantization parameter and bitrate in data compression. In addition. a forward analyzer performed in the spatial domain is used to improve image quality. Simulation results demonstrate that the proposed method provides better performance than the conventional one and reduces the fluctuation of the PSNR per frame while maintaining the quality of the reconstructed frames at a relatively stable level.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.25 no.2
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• pp.305-315
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• 2014

In a simple linear regression, a linear relationship between an explanatory variable and a response variable can be easily recognized in the scatter plot of them. The lack of fit test for the replicated data is commonly used for testing the linearity but it is not easy to test the linearity when the explanatory variable is not replicated. In this paper, we propose three new test statistics for testing the linearity regardless of replication using the principle of average slope and validate them through several simulations and empirical studies.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 1993.04a
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• pp.57-61
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• 1993

본 연구목적은 선형부분구조물과 그 부분구조물들을 결합하는 비선형연결부 로 이루어진 구조물을 해석하기 위해 비선형 연결부의 모델변화를 효과적으 로 규명하는데 있다. 제안된 방법은 시간영역에서만 계산이 가능하였던 힘- 상태 사상법을 주파수영역으로 확장함으로써, 전체구조물에서 선형부분구조 물들은 분리 해석이 가능하고, 시간영역의 많은 데이터를 줄일 수 있는 장점 이 있다. 제안된 방법의 타당성 및 장점을 검증하기 위해서 쿨롱마찰 비선형 특성을 갖는 두 가지의 구조물에 대하여 각각 실험적으로 연결부의 매개변 수를 규명하였다.

• Computational Structural Engineering
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• v.10 no.2
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• pp.255-263
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• 1997

The optimum design of most structural systems used in practice requires considering design variables as discrete quantities. The present paper shows that the linear approximation method is very effective as a tool for the discrete optimum designs of unsymmetric composite laminates. The formulated design problem is subjected to a multiple in-plane loading condition due to shear and axial forces, bending and twisting moments, which is controlled by maximum strain criterion for each of the plys of a composite laminate. As an initial approach, the process of continuous variable optimization by FDM is required only once in operating discrete optimization. The nonlinear discrete optimization problem that has the discrete and continuous variables is transformed into the mixed integer programming problem by SLDP. In numerical examples, the discrete optimum solutions for the unsymmetric composite laminates consisted of six plys according to rotated stacking sequence were found, and then compared the results with the nonlinear branch and bound method to verify the efficiency of present method.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.32 no.6
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• pp.711-720
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• 1999

In this study, a various rainfall-runoff modelling approaches have been applied to the runoff response of flood hydrograph in three experimental watershed of the western part of korea. Mathematical models of runoff response also have been studied including linear system theory based on modeling techniques. Eight models were operated at the five water level gauging stations and the parameters of each model were computed by the Rosenbrock's hill climbing method to minimize the objective function. For the parameter verification of the models, a different complex rainfall-runoff event was selected in the same of the three river basins and derived IUH of the each model could be calibrated. Furthermore multiple regressions of the logarithmic transformation method between model parameters and catchment characteristics were studied in the selected five station.