• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.103-103
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• 2020

Drying Stream Assessment Tool and Water Flow Tracking (DrySAT-WFT)은 하천건천화 평가 및 예측을 위해 개발된 물수지 기반의 분포형 수문모형이다. 그러나 물수지 모형의 특성상 토양층 사이를 이동하는 수직적인 물의 거동은 파악하기 용이하나, 하천 및 지표를 따라 이동하는 물의 수평적인 거동 추적에는 한계가 있다. 본 연구에서는 DrySAT-WFT 모형에 댐·보 방류량을 고려한 하도 갈수량 추적 알고리즘을 적용하여 유출 모의 성능을 개선하고, 개선된 유출 모형을 금강 유역(9,915.5 ㎢)에 적용하여 건천화 원인 추적 및 평가를 수행하였다. 하천건천화 원인 추적을 위한 영향요소로 1976년부터 2015년까지 구축한 산림높이, 도로망, 지하수 이용량, 토지이용, 토심, 기상 자료를 활용하였다. 건천화 영향요소를 적용하기 전 기상자료만을 활용해 모의한 유출결과를 기준 시나리오로 설정하고 댐·보 지점을 대상으로 검보정을 진행하였다. 이후 각 건천화 영향요소를 적용한 유출 시나리오별 유량의 감소 비율과 건천화 기여 비율을 산정하여 영향평가를 수행하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.31 no.3
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• pp.367-382
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• 2018

Prediction models for a corporate bond rating in existing studies have been developed using various models such as linear regression, ordered logit, and random forest. Financial characteristics help build prediction models that are expected to be contained in the assigning model of the bond rating agencies. However, the ranges of bond ratings in existing studies vary from 5 to 20 and the prediction models were developed with samples in which the target companies and the observation periods are different. Thus, a simple comparison of the prediction accuracies in each study cannot determine the best prediction model. In order to conduct a fair comparison, this study has collected corporate bond ratings and financial characteristics from 2013 to 2017 and applied prediction models to them. In addition, we applied the elastic-net penalty for the linear regression, the ordered logit, and the ordered probit. Our comparison shows that data-driven variable selection using the elastic-net improves prediction accuracy in each corresponding model, and that the random forest is the most appropriate model in terms of prediction accuracy, which obtains 69.6% accuracy of the exact rating prediction on average from the 5-fold cross validation.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.5 no.1
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• pp.33-39
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• 1998

A queueing model for performance evaluation of finite buffered inter-node communication system is proposed in this paper. Each components are modeled as M/M/I/B queues to obtain the steady state probabilities and ar-rival rate and to analyze finite buffer behavior, The overall sysrem is integrated as series queues with blocking. Average delay and throughput are the performance measures studied in this analysis. The analytical results are first validated through simulation. Next, the effect of buffer length is discussed using the proposed model.

• International Journal of Highway Engineering
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• v.14 no.2
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• pp.165-174
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• 2012

In this study, a method for evaluating the performance of speed measurements was developed to assess the qualities of a vehicle detector. The evaluation method considers measurement errors that are reflected in a reference speed. For this, the concept of uncertainty in measurement was applied to the development method. Other factors such as precedent study, statistical processing techniques, and speed measurement performance method of traffic enforcement equipment and vehicle detection systems were also reviewed. Through this process, the problems of the existing evaluation methods were derived and developed for the new performance evaluation method. Vehicle detectors that are installed in the field were evaluated using the traditional assessment methods and the developed method. As a result, for traditional assessment methods, it was found that evaluation criteria are acceptable, while developed method's criteria are not acceptable. This means that traditional assessment methods do not sufficiently consider errors in measurement, so it has potential to over-estimate for performance of evaluation equipment. On the other hand, it was represented that the developed method should include variable factor such as errors in measurement and more precise compared to traditional assessment methods.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.99-99
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• 2023

기후변화는 물 관리의 가장 큰 리스크 요인이므로 물 관리 계획을 수립하는 과정에서 기후변화의 영향을 고려하는 것이 필수적이다. 기후변화에 대한 수자원 예측 관련 연구가 이루어지고 있으나, 대부분의 연구에는 수문학적 모델링이나 시뮬레이션이 동반되는데, 이 과정에는 시간과 비용이 많이 들어가며, 지역이나 연구목적에 따른 정밀한 매개변수의 보정은 전문지식이 필요하기 때문에 현업에서 연구결과를 의사결정에 활용하기에는 한계가 있다고 볼 수 있다. 이에 따라 수문학적 모델링의 입력 및 출력 결과를 딥러닝의 학습자료로 하여 수문모델을 사용하지 않아도 효율적으로 결과를 도출할 수 있는 딥러닝 기반 Surrogate 모형에 대한 연구가 이루어지고 있으나 수자원 분야에 접목된 사례는 부재한 실정이다. 따라서 이 연구를 통해 국내 유역을 대상으로 Surrogate 모형을 구축한 뒤, 그 성능을 평가하고자 한다. 이를 위한 Surrogate 모형 구축 과정은 다음과 같다. 충주댐 유역을 대상으로 과거 20년간의 강우 및 기온 자료를 수집한 뒤, 이 자료를 바탕으로 기후변화의 영향을 고려한 3,162개의 시나리오를 생성한다. 그 후 장기유출모형 IHACRES에 생성된 시나리오를 입력자료로 하여 유입량 결과를 도출하고, 이 결과를 Python코드 기반의 딥러닝 학습자료로 하여 최적 예측 결과를 도출해내는 Surrogate 모형을 생성한 뒤 기존 장기유출모형과의 성능을 비교하고자 한다. 이와 같은 Surrogate 모형은 추가적인 데이터와 매개변수의 보정 과정이 없어도 장기유출모형과 같은 결과를 짧은 시간내에 상당히 정확하게 모사할 수 있어 시간과 비용을 줄일 수 있으며, 비전문가도 쉽게 사용할 수 있다는 장점을 가진다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.248-248
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• 2021

본 연구에서 개발한 하천흐름해석모형 HDM-2Di는 2차원 추적모형에 필요한 격자생성기(RAMS-G) 및 GUI (RAMS+)와 연계하여 요소망 생성기능 및 요소망 처리기능을 통해 실제 지형을 반영할 수 있는 전처리 과정을 수행할 수 있다. 장구간 하천에서 신속하고 정확하게 모의결과를 도출할 수 있도록 입출력 체계를 구조화하다. 또한 하천의 복잡한 지형과 자연 하천구조의 동역학적인 흐름환경을 효과적으로 재현할 수 있으며 흐름해석모의 결과인 2차원 평면상의 유속과 수심을 2차원 유해화학물질 추적모형(CTM-2D-TX)의 입력자료로 활용할 수 있도록 개발하였다. HDM-2Di 모형의 성능 검증을 위하여 정상류 및 준부정류, 부정류 조건 흐름해석 성능 테스트를 진행하였으며, 실제 자연하천의 물리적 구조를 재현한 사행수로 추적자 실험 결과와 모형 결과를 비교분석하였다. 또한 자연하천 적용을 위하여 구미보와 칠곡보 구간을 대상으로 ADCP 실측 결과와 상용모형인 Nays-2DH 모의 결과와의 비교를 통해 HDM-2Di 흐름해석모형의 정확성 및 적용성을 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05c
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• pp.1713-1716
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• 2003

기존의 정보화사업 평가는 정성적인 부분과 정량적인 부분으로 이루어 졌으며, 정성적인 부분은 정보시스템의 성능과 사용자 만족도 측면을 중점으로, 정량적인 부분은 비용편익(B/C)분석으로 진행되었다. 최근에 정보화사업 평가에 BSC(Balanced-Scorecard)를 활용한 평가 방안이 제시되어 이를 이용한 평가가 이루어지고 있다. 공공부분의 정보화평가는 행정업무의 효율성 능률성 효과 측면과 대민서비스 측면을 중점으로 진행되고 있다. 본 연구에서는 기존의 BSC를 활용한 정보화사업 평가를 위해 설문 대상을 내부자(업무담당자)와 외부자(일반사용자)로 구분하여, 정보화사업을 평가하고 비교하는 새로운 평가 모형을 제시하고자 한다.

• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.29 no.6
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• pp.738-748
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• 2002

In this paper, a performance evaluation model of the Multistage Interconnection Network(MIN) with the multiple-buffered crossbar switches is Proposed and examined. Buffered switch technique is well known to solve the data collision problem of the MIN. The proposed evaluation model is developed by investigating the transfer patterns of data packets in a switch with output-buffers. The performance of the multiple-buffered${\alpha}{\times}{\alpha}$ crossbar switch is analyzed. Steady state probability concept is used to simplify the analyzing processes, Two important parameters of the network performance, throughput and delay, are then evaluated, To validate the proposed analysis model, the simulation is carried out on a Baseline network that uses the multiple buffered crossbar switches. Less than 2% differences between analysis and simulation results are observed. It is also shown that the network performance is significantly improved when the small number of buffer spaces is given. However, the throughput elevation is getting reduced and network delay becomes increasing as more buffer spaces are added in a switch.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.101-101
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• 2019

전 지구적 기온상승으로 인한 기후변화는 사회적, 수문학적, 다양한 분야에 영향을 미친다. 또한 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)의 보고서에 따르면 미래에도 지속적으로 기온상승이 예상되며, 이러한 현상은 인류의 삶에 큰 영향을 미칠것으로 예상된다. 또한 수자원 및 관련 분야에서도 기온 상승에 따른 강수량, 강수의 주기 변동, 극한 기후사상의 심도(severity)와 빈도 변화에 따른 다양한 연구가 진행되고 있으며, 미래의 강우량과 온도를 예측하는 기후변화연구에서는 다양한 기후모형을 고려하여 분석한다. 하지만 모든 기후모형이 우리나라에 적합한 것은 아니므로 과거 기후를 모의한 결과를 토대로 성능이 뛰어난 모형의 결과에 더 높은 가중치를 주고 미래를 예측하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 기후모형으로 GCM (General Circulation Model) 모의 결과가 이용되는데 우리나라에 대한 GCM 결과의 정확성을 분석하는 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 21개의 GCM을 대상으로 과거 모의 자료(1970년~2005년)를 실제 관측소에서 관측된 강수량과 비교하여 각 GCM들의 성능을 평가하고 이를 토대로, GCM들의 우선순위를 선정하였다. 또한 격자 기반 GCM 결과를 IDW (Inverse Distance Weighted) 방법을 사용하여 기상관측소로 지역적 상세화를 수행하였으며, GCM과 관측자료 사이의 편이를 보정하기 위해 6가지의 Quantile Mapping 방법과 Random Forest 기법을 사용하였다. 또한 편이 보정 기법 중 성능이 좋은 기법을 선택하여 관측소에 적용하였다. 편이 보정된 GCM 모의결과에 대한 성능을 토대로 우수한 GCM 순위를 도출하기 위해 다기준의사결정기법 중 하나인 TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution)를 이용하였다. 그리고 GCM의 전망기간인 2010년부터 2018년까지의 Machine learning 방법과 Quantile mapping의 기법을 비교 및 성능이 우수한 편이 보정 방법을 선택한 후 전망기간 동안의 GCM 성능의 우선순위를 선정하였다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.05a
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• pp.323-332
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• 2002

전자상거래와 같은 분산컴퓨팅환경에서는, 의사결정을 위해 협동적 문제해결과 사례기반의 자동 모형화가 더욱 중요시 되고 있다. 왜냐하면, 문제요구는 다양하고 이에 대응하기 위해 모든 모형을 준비한다는 것은 실제로 어려우며, 모형의 저장 및 관리관점에서도 비효율적이기 때문이다. 이에 따라, 최적화 에이전트 기반의 자동 모형화에 의한 문제해결을 위한 연구의 필요성이 인식되고 있다. 본 연구에서는 최적화 모형에 대한 지식이 부족한 사용자 수준의 XML 표현과 같은 문제요구를 이해하고, 최적화 모형 사례로부터 목표모형을 탐색하는 최적화 에이전트를 위한 사례기반 자동 모형화의 프레임웍을 제시한다. 이를 위해, 자동 모형화 지식의 표현과 목표모형 탐색을 위한 전방향 추론절차를 제시한다 최적화 에이전트는 모형화 노력을 줄이기 위해서, 민감도분석을 통해 성능이 평가된 탐색 알고리즘을 사용한다.