• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.314-314
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• 2020

SWAT (Soil and Water Assessment Tool)은 미국 농무성 농업연구소에서 개발된 준분포형(semi-distributed) 수문 모형으로 복합토지이용유역에서 장기간에 걸친 다양한 종류의 토양, 토지이용 및 토지관리 상태의 변화에 따른 유역의 유출량, 유사량 및 영양물질의 영향을 예측하기 위해 개발되었다. SWAT은 기본적으로 다양한 매개변수에 대한 수동 보정 기능을 제공하고 있지만 매개변수 보정에 따른 모의결과의 불확실성을 수반하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 자동보정 기능을 제공하는 SWAT-CUP (Calibration and Uncertainty Program)이 개발되었다. SWAT-CUP에서 제공하는 매개변수의 최적화 과정에서 유사한 모의 결과를 산출하는 수천 개의 매개변수조합이 존재하기 때문에 보정기법의 선택에 따라 최종 매개변수의 값이 달라질 수 있다. 불확실성을 발생시키는 요인으로 (1) 매개변수의 선택, (2) 보정 기법, (3) 목적함수, (4) 매개변수의 초기 범위, (5) 모의(simulation)의 실행(run) 및 반복(iteration) 횟수, (6) 위치, 개수 등 보정 자료의 선택 등이 주로 지목된다. 이러한 요인으로 발생하는 불확실성은 SWAT 모형의 구조 및 입력 자료에서 기인하는 것으로, 사용자의 설정에 따라 크게 좌우된다. 본 연구에서는 SWAT 매개변수 보정 과정에서 발생할 수 있는 불확실성을 평가하고, 효율적인 보정 방안을 제시하기 위해 수행되었다. 낙동강 권역의 내성천 유역을 대상으로 SWAT 모형을 구축하였으며, 내성천 본류에 위치한 수위(유량) 관측소의 자료를 활용하여 검·보정을 수행하였다. 모의 결과는 유량의 크기 뿐 아니라 유량의 발생 시기, 유역의 반응 및 증가·감소 경향성을 함께 고려하여 평가하였다. 그 결과 모형 구조에 따른 불확실성의 전이과정을 정확하게 파악하는 것은 불가능하지만 SWAT 모형의 비고유성(non-uniqueness)에 의한 불확실성을 정량화하여 나타내었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.11a
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• pp.175-178
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• 2006

본 논문에서는 주요성분분석과 상호정보 추정을 조합한 입력변수선택 기법을 제안하였다. 여기서 주요성분분석은 2차원 통계성을 이용하여 입력변수 간의 독립성을 찾기 위함이고, 상호정보의 추정은 적응적 분할을 이용하여 입력변수의 확률밀도함수를 계산함으로써 변수상호간의 종속성을 좀더 정확하게 측정하기 위함이다. 제안된 기법을 인위적으로 제시된 각 500개의 샘플을 가지는 6개의 독립신호와 1개의 종속신호를 대상으로 실험한 결과, 빠르고 정확한 변수의 선택이 이루어짐을 확인하였다.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.13 no.5
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• pp.94-102
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• 2012

Recently, the global financial crisis and the increasing number of unsold houses in Korea are construction companies to assess their efficiency. The most important factor in analyzing the efficiency of a company is the input-output variable. However, systematic stud the core input-output variables, which have a great influence on the efficiency analysis. Thus, to the core input-output variables for efficiency analysis of construction companies, this study propose a model that includes all combinations of input-output variables and to find the core input-output variables using the Data Envelopment Analysis(DEA) model and Principal Component Analysis(PCA). Existing research and theories were studied variables and 21 models were established to measure efficiency. were obtained that the core input and output variable in 2006 the number of employees and sales. For 2008, the core input variable was capital stock and the core output variable was quarterly net profit. For 2010, the core input variable was fixed asset and the core output variable was sales. Through obtaining the variables that greatly affect the efficiency of construction companies, it is considered that individual construction companies will be able to prepare a priority strategy to enhance efficiency.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.298-298
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• 2016

최근 기후변화의 영향으로 시간에 따라 자료 및 통계적 특성이 변하는 비정상성이 다양한 수문자료에서 관측됨에 따라 비정상성 빈도해석에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 비정상성 빈도해석에 사용되는 비정상성 확률 모형은 기존의 매개변수를 시간에 따라 변하는 공변량이 포함된 함수의 형태로 나타내기 때문에, 정상성 확률 모형에 비해 매개변수의 개수가 많으며 복잡한 형태를 가지게 된다. 따라서 본 연구에서는 비정상성 고려 시 모형이 복잡해짐에 따라 매개변수 및 확률 수문량의 불확실성이 어떻게 변하는지 알아보고자 하였다. 베이지안 방법은 매개변수 추정 및 확률 수문량의 산정 뿐 아니라 이에 대한 불확실성을 정량화할 수 있는 방법 중 하나이다. 따라서 베이지안 방법에서 매개변수 추정에 주로 쓰이는 Monte Carlo Markov Chain (MCMC) 방법 중 하나인 Metropolis-Hastings 알고리즘을 이용하여 정상성 및 비정상성 GEV모형에 대한 매개변수 및 확률수문량의 사후분포를 산정하였다. 산정된 사후분포의 사후구간을 통해 각 모형의 불확실성을 정량화하였으며, 계산된 불확실성의 비교를 통해 모형의 복잡성이 불확실성에 미치는 영향을 평가하였다.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.19 no.1
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• pp.133-141
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• 2010

This research suggests a unified scheme for using stratified sampling and control variates method to improve the efficiency of estimation for parameters in simulation experiments. We utilize standardized concomitant variables defined during the course of simulation runs. We first use these concomitant variables to counteract the unknown error of response by the method of control variates, then use a concomitant variable not used in the controlled response and stratify the response into appropriate strata to reduce the variation of controlled response additionally. In case that the covariance between the response and a set of control variates is known, we identify the simulation efficiency of suggested method using control variates and stratified sampling. We conjecture the simulation efficiency of this method is better than that achieved by separated application of either control variates or stratified sampling in a simulation experiments. We investigate such an efficiency gain through simulation on a selected model.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.10a
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• pp.137-138
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• 2016

본 연구에서는 기술수용모델과 혁신확산이론을 기반으로 스마트폰 혁신기술 저항에 관한 재사용 의도에 미치는 영향을 알아보고자 한다. 외부변수는 기술수용모델의 인지된 유용성과 인지된 사용 용이성 그리고 혁신확산이론의 적합성과 복잡성을 4개 변수를 두고자 한다. 예측변수는 혁신저항 변수를 두고 재사용의도에 미치는 영향으로 하여 개념모델을 완성하였다. 또한 혁신저항 변수가 인지된 위험 요인을 매개하여 재사용의도에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 연구대상은 부산 경남지역 및 전북지역에 거주하는 스마트폰 사용자를 대상으로 설문을 통해 자료를 수집하고자 한다. 인구통계학인 분석은 IBM SPSS Statistics 19로 하고 확인적 요인분석과 변수들 간의 인과관계에 대한 경로분석은 Smart PLS를 사용하여 분석하고자 한다. 분석결과를 바탕으로 이론적 실무적 시사점을 제시하고자 한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.25 no.5
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• pp.1079-1094
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• 2014

In this paper, we study efficient gene selection methods by using conditional mutual information. We suggest gene selection methods using conditional mutual information based on semiparametric methods utilizing multivariate normal distribution and Edgeworth approximation. We compare our suggested methods with other methods such as mutual information filter, SVM-RFE, Cai et al. (2009)'s gene selection (MIGS-original) in SVM classification. By these experiments, we show that gene selection methods using conditional mutual information based on semiparametric methods have better performance than mutual information filter. Furthermore, we show that they take far less computing time than Cai et al. (2009)'s gene selection but have similar performance.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.454-454
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• 2015

본 연구에서는 댐 유역의 설계홍수량을 산정할 시 발생할 수 있는 대표 매개변수의 불확실성에 대하여 분석하였다. 설계홍수량 산정 방법으로는 국내에서 가장 일반적으로 활용되고 있는 강우-유출모형 중 Clark 단위도를 활용하여 확률강우량을 동일 빈도의 홍수량으로 변환하는 방식을 적용하였다. 대상 유역으로는 수문학적 안전성평가가 수행된 국내 댐 유역 중 비교적 실측 호우사상 자료 수가 많은 3개 유역을 선정하였다. 또한 단위도 매개변수 결정 시 자료의 부족으로 최적화 매개변수에 대한 신뢰도 문제가 발생할 수 있으므로 가용 자료수가 증가함에 따른 불확실성의 영향을 분석하기 위해 대상 유역 간의 시간응답 특성을 분석하였다. 이를 통해 상사성이 있는 것으로 판단되는 유역의 호우사상 매개변수를 통합하여 무차원화된 저류상수 $K_x$를 구하였다. 이 $K_x$값을 표준정규분포로 변환하고 Monte Carlo Simulation을 통해 난수를 발생시켜 100개의 무차원 저류상수 $K_x$를 산정하였다. 이 값을 사용하여 설계홍수량을 산정하기 위한 대표 매개변수의 불확실성 분석을 실시하였다. 그 결과 상사성이 있는 것으로 판별된 유역의 호우사상을 통합하는 경우 양질의 호우사상을 다수 확보하고 있는 유역이 추가되면 홍수량 산정결과가 개선되는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.423-423
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• 2022

수자원 계획 및 관리 관점에 있어 수문모형은 중요한 도구 중 하나이며 모의의 신뢰성을 높이기 위하여 검정 및 보정 과정을 거친다. 이는 일반적으로 장기간의 과거 수문기상자료를 활용하며 자료가 정상성(stationarity)이라는 가정에 따라 매개변수를 산정한다. 그러나 최근 기후변화 문제가 심화되며, 우리나라의 경우 여름철 호우의 강도 및 빈도가 증가할 것으로 전망되는 실정에서 수문 모형의 정상성을 가정한 매개변수 추정은 강우-유출 관계에 왜곡을 초래할 수 있다. 이러한 점에서 수문기상자료의 변동성을 고려한 수문모형의 검정 및 보정기법이 필요할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 개념적 강우-유출 모형을 활용하여 산정된 소양강댐의 기존 매개변수와 수문기상자료의 경향성을 비교하여 모형의 적합성 향상 및 다양한 매개변수 산정 방식을 제공하고자 한다. 이를 위해 전역최적화 기법(global optimization method)을 도입하여 매개변수 추정시 발생하는 불확실성을 정량화하였고 동적 기후 예측 매개변수(dynamic climate predictors)를 활용하여 최적화를 수행하였다. 교차검증을 통하여 기존의 매개변수 추정 절차와 비교 검토를 수행하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.280-280
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• 2016

특정 자료의 시간의 흐름에 따른 예측치를 추정하는 방법으로 AR Model 즉, 자기회귀모형이 많이 사용되고 있다. AR Model은 변수의 현재 값을 과거 값의 함수로 나타내게 되는데, 이런 시계열 분석 모델을 사용할 때 매개변수의 추정 과정이 필수적으로 요구된다. 일반적으로 매개변수를 추정하는 방법에는 확률적근사법(stochastic approximation), 최소제곱법(method of least square), 자기상관법(method of autocorrelation method), 최우도법(method of maximum likelihood) 등이 있다. AR Model에서 가장 많이 사용되는 최우도법은 표본크기가 충분히 클 때 가장 효율적인 방법으로 평가되지만 수치적으로 해를 구하는 과정이 복잡한 경우가 많으며, 해를 구하지 못하는 어려움이 따르기도 한다. 또한 표본 크기가 작을 때 일반적으로 잘 일치하지 않은 결과를 얻게 된다. 우리나라의 강우, 유량 등의 자료는 자료의 수가 적은 경우가 많기 때문에 최우도법을 통한 매개변수 추정 시 불확실성이 내재되어있지만 그것을 정량적으로 제시하는데 한계가 있다. 본 연구에서는 AR Model의 매개변수 추정 시 Bayesian 기법으로 매개변수의 사후분포(posterior distribution)를 제공하여 매개변수의 불확실성 구간을 정량적으로 표현하게 됨으로써, 시계열 분석을 통해 보다 신뢰성 있는 예측치를 얻을 수 있으리라 판단된다.