• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.287-287
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• 2016

최근 기후변화로 인해 돌발성 집중호우가 증가하는 추세로 홍수피해가 발생하고 있는데 이러한 피해를 예방하고 빠른 대처를 위해 강우의 정밀한 관측뿐만 아니라 강우의 정확한 공간 분포 파악에 대한 필요성이 중요하게 대두되고 있다. 그러나 일반적으로 지상우량계의 경우, 공간적인 강우분포 분석에 한계가 존재하여 레이더 강우자료와 함께 활용하는 연구가 진행되어 왔다. 따라서 본 연구에서는 강우장 추정시, 공간보간 기법인 크리깅 기법을 적용하여 강우장을 추정하고 유출 해석을 통해 그 적용성을 확인하고자 하였다. 국내에서 일반적으로 사용되는 크리깅 기법인 OK(Ordinary Kriging), CK(Co-Kriging) 외에도 KED(Kriging with External Drift) 기법을 적용하여 강우장을 추정하고 분포형 수문모형인 $Vflo^{TM}$의 입력자료로 사용하여 유출해석시 정확도를 비교 분석하였다. 추정된 강우장의 정량적 평가 결과, 지상강우만을 이용하는 OK 기법이 가장 우수한 결과를 나타내었다. 하지만 강우의 공간 분포 특성 반영 측면에서는 KED와 CK가 보다 더 좋은 결과를 나타내었다. 또한 유출해석의 경우 지형학적 매개변수 조정에 의한 강우 입력자료의 왜곡을 배제하기 위해 검 보정은 실시하지 않았으며 오차분석 결과에서 KED, CK, OK, Radar 순으로 관측유량을 잘 재현하는 것으로 확인되었다. 본 연구를 통해 공간보간 기법의 수문학적 적용성을 확인하였으며 모형의 검 보정을 통해 수문모형의 입력자료로서 활용성을 가질 수 있을 것으로 판단된다. 또한 이를 통해 생성된 강우장을 활용한다면, 관측망의 밀도가 낮은 지역과 미계측 유역 등에 적용하여 수문시스템해석에 도움이 될 것으로 판단된다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• 제31권1호
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• pp.97-108
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• 2018

It has been routine practice in regression analysis to check the validity of the assumed model by the use of regression diagnostics tools. Outliers and influential observations often distort the regression output in an undesired manner. Jang and Anderson-Cook (Quality and Reliability Engineering International, 30, 1409-1425, 2014) proposed a graphical method (called a firework plot) so that there could be an exploratory visualization of the trace of the impact of the possible outliers and influential observations on individual regression coefficients and the overall residual sum of the squares measure. This paper further extends a graphical approach to a multi-response surface methodology problem.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• 제42권6호
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• pp.177-186
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• 2005

This paper introduces nonlinear estimators with reduced complexity, and proposes the Bussgang blind equalization algorithm employing the nonlinear estimators. The proposed algorithm utilized the facts that the Bayesian estimator is well approximated to the sigmoid estimator in initial stage of equalization with closed eye and is well approximated to the threshold estimator under open eye condition. The proposed method adopts selectively one of the two nonlinear estimators, i.e., the sigmoid estimator and the threshold estimator, according to channel distortion level at each iteration. As a result, by using the sigmoid estimator with reduced constellation, the proposed scheme, as it is applied to blind equalization of high-order QAM signals, simplifies the computational complexity extremely, and enhances the blind convergence capability and steady-state performance.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• 제28권2호
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• pp.189-200
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• 2015

Stationary bootstrapping is applied to a Lagrangian multiplier (LM) test to test market microstructure noise (MMN) in financial asset prices. A Monte-Carlo experiment shows that the bootstrapping method improves the size of the original LM test which has some size distortion for conditional heteroscedastic models. The proposed test is illustrated for real data sets like KOSPI index and Won-Dollar exchange rate.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.64-64
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• 2022

이상기후로 인해 돌발적이고 국지적인 호우 발생의 빈도가 증가하게 되면서 짧은 선행시간(~3 시간) 범위에서 수치예보보다 높은 정확도를 갖는 초단시간 강우예측자료가 돌발홍수 및 도시홍수의 조기경보를 위해 유용하게 사용되고 있다. 일반적으로 초단시간 강우예측 정보는 레이더를 활용하여 외삽 및 이동벡터 기반의 예측기법으로 산정한다. 최근에는 장기간 레이더 관측자료의 확보와 충분한 컴퓨터 연산자원으로 인해 레이더 자료를 활용한 인공지능 심층학습 기반(RNN(Recurrent Neural Network), CNN(Convolutional Neural Network), Conv-LSTM 등)의 강우예측이 국외에서 확대되고 있고, 국내에서도 ConvLSTM 등을 활용한 연구들이 진행되었다. CNN 심층신경망 기반의 초단기 예측 모델의 경우 대체적으로 외삽기반의 예측성능보다 우수한 경향이 있었으나, 예측시간이 길어질수록 공간 평활화되는 경향이 크게 나타나므로 고강도의 뚜렷한 강수 특징을 예측하기 힘들어 예측정확도를 향상시키는데 중요한 소규모 기상현상을 왜곡하게 된다. 본 연구에서는 이러한 한계를 보완하기 위해 적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)을 적용한 초단시간 예측기법을 활용하고자 한다. GAN은 생성모형과 판별모형이라는 두 신경망이 서로간의 적대적인 경쟁을 통해 학습하는 신경망으로, 데이터의 확률분포를 학습하고 학습된 분포에서 샘플을 쉽게 생성할 수 있는 기법이다. 본 연구에서는 2017년부터 2021년까지의 환경부 대형 강우레이더 합성장을 수집하고, 강우발생 사례를 대상으로 학습을 수행하여 신경망을 최적화하고자 한다. 학습된 신경망으로 강우예측을 수행하여, 국내 기상청과 환경부에서 생산한 레이더 초단시간 예측강우와 정량적인 정확도를 비교평가 하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.324-324
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• 2022

정확한 오염물질 예측은 기상학, 자연재해, 기후변화 연구 등 현장에서 필수적인 과제 중 하나이다. 주변 관측소에서 얻은 데이터를 사용하는 경우 모델 학습을 위한 불필요한 데이터로 인해 예측 결과에 왜곡 문제가 있을 수 있습니다. 따라서, 우리는 종합적인 대기질 지수 행동에 영향을 미치는 요인을 제공하는 최적의 데이터 소스를 찾기 위해 네트워크 방식을 사용했습니다. 본 연구에서는 2015년부터 2020년까지 우리나라의 6개 오염물질과 종합적인 대기질 지수 예측에 대한 네트워크 기법을 적용한 LSTM 및 DNN 모델을 적용하였다. 본 연구는 미세먼지(PM10), 초미세먼지(PM2.5), 오존(O3), 이산화황(SO2), 이산화질소(NO2), 일산화탄소(CO) 등 6가지 오염물질을 기반으로 종합적인 대기질 지수를 예측하는 2단계로 구성되어 있다. LSTM을 이용하여, 개별적으로 예측된 6가지 오염물질을 이용하여 DNN 모형을 이용하여 종합적인 대기질 지수를 예측한다. 6가지 오염물질에 대한 각 모델의 예측능력과 종합적인 대기질 지수 예측은 관측된 대기질 데이터와 비교하여 평가하였다. 본 연구는 심층신경망 모델과 네트워크 방식을 결합한 것이 높은 예측력을 제공함을 보여주었으며, 종합적인 대기질 지수 예측을 위한 최적의 모델로 선정되었다. 재난관리의 필요성이 증가함에 따라 네트워크 방식의 딥러닝 모델은 자연재해 피해를 줄이고 재난관리를 개선할 수 있는 충분한 잠재력을 가질 것으로 기대된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• 제49권6호
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• pp.481-493
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• 2016

The statistical analysis to the torrential rainfall data that is defined as a rainfall amount more than 80 mm/day is performed with Daegu and Busan rainfall data which is collected during 384 months. The number of occurrence of the torrential rainfall events can be simulated usually using Poisson distribution. However, the Poisson distribution can be frequently failed to simulate the statistical characteristics of the observed value when the observed data is zero-inflated. Therefore, in this study, Generalized Poisson distribution (GPD), Zero-Inflated Poisson distribution (ZIP), Zero-Inflated Generalized Poisson distribution (ZIGP), and Bayesian ZIGP model were used to resolve the zero-inflated problem in the torrential rainfall data. Especially, in Bayesian ZIGP model, a informative prior distribution was used to increase the accuracy of that model. Finally, it was suggested that POI and GPD model should be discouraged to fit the frequency of the torrential rainfall data. Also, Bayesian ZIGP model using informative prior provided the most accurate results. Additionally, it was recommended that ZIP model could be alternative choice on the practical aspect since the Bayesian approach of this study was considerably complex.

• The Journal of Bigdata
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• 제4권1호
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• pp.63-72
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• 2019

For power energy, optimal generation and distribution plans based on accurate demand forecasts are necessary because it is not recoverable after they have been delivered to users through power generation and transmission processes. Failure to predict power demand can cause various social and economic problems, such as a massive power outage in September 2011. In previous studies on forecasting power demand, ARIMA, neural network models, and other methods were developed. However, limitations such as the use of the national average ambient air temperature and the application of uniform criteria to distinguish seasonality are causing distortion of data or performance degradation of the predictive model. In order to improve the performance of the power demand prediction model, we divided Korea into five major regions, and the power demand prediction model of the linear regression model and the neural network model were developed, reflecting seasonal characteristics through regional characteristics and migration period learning techniques. With the proposed approach, it seems possible to forecast the future demand in short term as well as in long term. Also, it is possible to consider various events and exceptional cases during a certain period.

• Geophysics and Geophysical Exploration
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• 제6권4호
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• pp.165-170
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• 2003

Recently, resistivity surveys have been frequently carried out over the irregular terrain such as mountainous area. Such an irregular terrain itself can produce significant anomalies which may lead to misinterpretations. In this study, topographic effects in resistivity survey were studied using the physical scale modeling as well as the numerical one adopting finite element method. The scale modeling was conducted at a pond, so that we could avoid the edge effect, the inherent problem of the scale modeling conducted in a water tank in laboratory. The modeling experiments for two topographic features, a ridge and a valley with various slope angles, confirmed that the results by the two different modeling techniques coincide with each other fairly well for all the terrain models. These experiments adopting dipole-dipole array showed the distinctive terrain effects, such that a ridge produces a high apparent resistivity anomaly at the ridge center flanked by zones of lower apparent resistivity. On the other hand, a valley produces the opposite anomaly pattern, a central low flanked by highs. As the slope of a terrain model becomes steeper, the terrain-induced anomalies become stronger, and moreover, apparent resistivity can become even negative for the model with extremely high slope angle. All the modeling results led us to the conclusion that terrain effects should be included in the numerical modeling and/or the inversion process to interpret data acquired at the rugged terrain area.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• 제38권8호
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• pp.675-689
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• 2005

In this paper, it was analyzed the variation of hydraulic characteristics through changing discharge at main channel and lateral channel and state of hydraulic structure at the natural channel junction by experiment. The experimental area is chosen at the channel junction of Nam-Han river and Pyeongchang river. The scale of the experiment is 1/200 in horizontal, and 1/66.7 in vortical, so the distoration rate is 3. From the experiment, the reduction effect of the water level is $12\%$ in the case of removing intank dam, and $5\%$ at the hydro-electronic dam removing case. Furthermore, in the case of two hydraulic structures removing, the reduction effect of water level is $18\%$ at the channel junction. Also, the stagnation zone, which is cased diminution of the channel at the junction, is decreasing through removing the structures.