• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.28 no.5
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• pp.1077-1085
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• 2017

In this study, we have found the major factors which affect Korean women's wage analysing the data provided by 2015 Korea Labor Panel Survey (KLIPS). In general, wage data is difficult to analyze because random sampling is infeasible. Heckman sample selection model is the most widely used method for analysing the data with sample selection. Heckman proposed two kinds of selection models: the one is the model with maximum likelihood method and the other is the Heckman two stage model. Heckman two stage model is known to be robust to the normal assumption of bivariate error terms. Recently, Marchenko and Genton (2012) proposed the Heckman selectiont model which generalizes the Heckman two stage model and concluded that Heckman selection-t model is more robust to the error assumptions. Employing the two models, we carried out the analysis of the data and we compared those results.

• Smart Media Journal
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• v.1 no.2
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• pp.12-22
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• 2012

Today we are witnessing an increasingly widespread use of cameras in our lives for video surveillance, robot vision, and mobile phones. This has led to a renewed interest in computer vision in general and an on-going boom in human activity recognition in particular. Although not particularly fancy per se, human gait is inarguably the most common and frequent action. Early on this decade there has been a passing interest in human gait recognition, but it soon declined before we came up with a systematic analysis and understanding of walking motion. This paper presents a set of DBN-based models for the analysis of human gait in sequence of increasing complexity and modeling power. The discussion centers around HMM-based statistical methods capable of modeling the variability and incompleteness of input video signals. Finally a novel idea of extending the discrete state Markov chain with a continuous density function is proposed in order to better characterize the gait direction. The proposed modeling framework allows us to recognize pedestrian up to 91.67% and to elegantly decode out two independent gait components of direction and posture through a sequence of experiments.

• Economic and Environmental Geology
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• v.55 no.4
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• pp.353-366
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• 2022

Spatial estimation of geoscience data (geo-data) is challenging due to spatial heterogeneity, data scarcity, and high dimensionality. A novel spatial estimation method is needed to consider the characteristics of geo-data. In this study, we proposed the application of Gaussian Mixture Model (GMM) among machine learning algorithms with multivariate data for robust spatial predictions. The performance of the proposed approach was tested through soil chemical concentration data from a former smelting area. The concentrations of As and Pb determined by ex-situ ICP-AES were the primary variables to be interpolated, while the other metal concentrations by ICP-AES and all data determined by in-situ portable X-ray fluorescence (PXRF) were used as auxiliary variables in GMM and ordinary cokriging (OCK). Among the multidimensional auxiliary variables, important variables were selected using a variable selection method based on the random forest. The results of GMM with important multivariate auxiliary data decreased the root mean-squared error (RMSE) down to 0.11 for As and 0.33 for Pb and increased the correlations (r) up to 0.31 for As and 0.46 for Pb compared to those from ordinary kriging and OCK using univariate or bivariate data. The use of GMM improved the performance of spatial interpretation of anthropogenic metals in soil. The multivariate spatial approach can be applied to understand complex and heterogeneous geological and geochemical features.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.423-423
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• 2018

전세계적으로 집중호우, 홍수, 가뭄 등 기상이변이 빈번히 발생하고 있으며, 홍수기와 갈수기가 뚜렷해지고, 이에 따라 수자원 확보에 애로사항이 발생하고 있다. 이를 해결하기 위하여 정부는 "물의 재이용촉진 및 지원에 관한 법률"을 재정하여 효율적인 빗물 관리에 주력을 하고 있으나, 체계적인 빗물관리는 미흡한 실정이다. 즉 수자원을 효율적으로 보관하고 관리할 시스템 구축이 필요하다. 본 연구에서는 재배 작물에 대한 농업용수 확보를 위한 빗물저류조를 시공 및 모니터링을 하기 위하여 먼저 보은군 회인면 오동리의 기상 및 수문특성 조사를 실시하였고, 확률강우량을 산정하기 위해 보은기상관측소의 지속기간별 강우 자료를 수집하여 확률분포를 선정하고 매개변수를 산정하였다. 이에 따른 적합도 검정 결과 최적 확률분포형을 산정하였다. 분석한 결과를 통해 대상지역의 집수되는 면적에 내리는 유출량을 산정하였으며, 집수되는 유형은 지붕으로서 그에 대한 면적은 $120.0m^2$로 측정되었고, 지붕에 대한 유출계수로서 0.9의 값을 적용하였다. 지붕에서 집수되는 유출량의 값을 산정하였으며, 6월의 50년 빈도에서 부족한 9.4톤은 집수된 유출량으로 보충할 수 있는 것으로 판단된다. 따라서 50년 빈도의 10톤을 저류할 빗물은 저류조에서 30%의 여유율을 두어 13톤으로 저류조를 설계하는 것이 적정할 것으로 판단된다. 현재 빗물자원의 대부분은 바다로 유입되어 소모되거나, 하수로 유입되어 불필요한 고도처리공정이 진행되고, 하수처리장 용량에 과부하를 발생시키는 등 막대한 예산이 투입되고 있다. 갈수기시 농가에서 용수를 확보하기 위한 용수 운반장치 등 기반구축과 인력 부족으로 정상적인 용수공급의 어려움을 해결하기 위해서는 빗물자원을 용수로서 효율적으로 활용하기 위한 시스템의 구축이 필요할 것으로 사료된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.40 no.12
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• pp.943-956
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• 2007

Among various statistics, the spatial correlation function, that is "correlogram", is frequently used to evaluate or design the rain gauge network and to model the rainfall field. The spatial correlation structure of rainfall has the significant variation due to many factors. Thus, the variation of spatial correlation structure of rainfall causes serious problems when deciding the spatial correlation function of rainfall within the basin. In this study, the spatial rainfall structure was modeled using bivariate mixed distributions to derive monthly spatial correlograms, based on Gaussian and lognormal distributions. This study derived the correlograms using hourly data of 28 rain gauge stations in the Keum river basin. From the results, we concluded as following; (1) Among three cases (Case A, Case B, Case C) considered, the Case A(+,+) seems to be the most relevant as it is not distorted much by zero measurements. (2) The spatial correlograms based on the lognormal distribution, which is theoretically as well as practically adequate, is better than that based on the Gaussian distribution. (3) The spatial correlation in July exponentially decrease more obviously than those in other months. (4) The spatial correlograms should be derived considering the temporal resolution(hourly, daily, etc) of interest.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.13 no.2
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• pp.243-250
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• 2002

This paper considers the problem of estimating parameters of the bivariate exponential distribution with a location parameter for a two-component shared parallel system using component data from system-level life test terminated at the time of the prespecified number of system failure. In the system-level life testing, there are three patterns of failure types ; 1) both component failed 2) both component censored 3) one is failed and the other is censored. In the third case, we assume that the failure time might be known or unknown. The maximum likelihood estimators are obtained for the case of known/unknown failure time when the other component is censored.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.94-94
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• 2015

기후변화와 변동으로 인한 기상이변이 갈수록 심각해지고 발생 빈도도 잦아짐에 따라 현재의 배수관련 사회기반시설(Drainage Infrastructure)이 이런 문제에 대처할 준비가 잘되어 있는지에 대해 의문점이 제기되고 있다. 현재의 배수관련 사회기반시설의 설계는 이른바 정상성(stationarity)이라는 가정 하에 강우의 강도(Intensity), 지속기간(Duration), 빈도(Frequency)의 관계를 나타내는 I-D-F 곡선을 주로 이용하기 때문에 기후변화로 인한 극치사상(extremes)의 유의한 변화를 나타낼 수가 없다는 한계점을 가지고 있다. 그러나 기후변화는 극한기후(climatic extremes)의 특성을 비정상성(nonstationarity)이라 일컫는 개념으로 바꾸고 있기 때문에 배수관련 기반구조 설계(Drainage Infrastructuredesign)의 기본 가정의 하나인 강우 통계 매개변수의 정상성은 기후변화의 시대에는 더는 유효하지 않을 수 있다. 본 논문에서는 이러한 비정상성을 고려하여 조건부 GEV 분포를 이용하여 지속시간별 확률강우량 과비정상성 I-D-F 곡선식을 유도하였다. 또한, 분포형 홍수유출모형인 S-RAT(Spatial Runoff Assessment Tool)을 이용하여 강우강도의 증가가 설계 최대유량(design peak flows)에 미치는 영향을 분석하였다. 분석결과 지속기간별 차이는 있었지만 고빈도로 갈수록 전반적으로 현행 I-D-F 곡선이 실질적으로 극한강수를 과소평가하고 있으며 정상성 I-D-F 곡선 작성 방법이 기후변화의 배수관련 기반구조물의 능력설계에 적합지 않을 수도 있음을 제시하였다.

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.48 no.1
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• pp.56-71
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• 2013

The purpose of this study is to examine the spatial distributional characteristics of industries among the Korean cities and to conduct industry classification using the findings. For this purpose, 82 cities in Korea are investigated with respect to 15 industrial sectors. In the analysis, concentration of and association between industries are recognized using both geographic and non-geographic measures. In order to measure concentration and association, locational Gini coefficient, Moran's I, correlation coefficient, and bivatiate Moran are used and 15 industrial sectors are classified based on these estimates. The findings reveal that the chemical sector shows strong geographic and non-geographic concentrations while the assembly, machinery and electronics sector only shows a strong geographic concentration. Printing and publishing, wholesale, and business services show a strong non-geographic association with other sectors. The remaining ten sectors show no explicit distribution patterns among cities. This study contributes to providing the methodology that analyzes the spatial distribution patterns of industries in a comprehensive way and is able to provide useful information in implementing industrial location policies including industrial clusters.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.933-933
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• 2012

최근 들어 우리나라를 포함한 전 세계적으로 극심한 기후변화와 기상이변으로 집중호우에 의한 피해가 급증하고 있으며, 기상재해에 따른 강우-유출 현상에 관한 정확한 해석이 필요하게 되었다. 국내의 경우에도 1990년 중반부터 매년 국지적 집중호우나 이상호우로 인해 재산 및 인명피해가 속출하고 있다. 대상유역으로 선정한 우이천 유역 또한 강북구의 대표적인 상습침수지역으로 피해 받고 있는 상황이며, 이를 예방하기 위해 홍수범람도 작성, 재해지도 작성 등의 지리정보시스템 기법 및 각종 수해대책이 활발하게 진행되고 있지만 아직은 미비한 실정이다. 본 연구에서는 우이천 유역에 대한 강우-유출 해석을 위한 분포형 모형인 Vflo$^{TM}$의 적용성을 검토 분석하는 데에 의의를 두었다. 또한 각 격자크기별로 유출량의 변화를 타 모형과의 비교를 통하여 적정성을 검토하였다. 이를 위해 대상유역의 1:1000 수치지형도를 이용하여 50m, 100m, 150m, 200m의 DEM을 생성하였고 ArcGIS 프로그램의 Hydro툴을 이용하였다. DEM을 보간하기 전 총 세 곳의 Sink를 발견하여 조정한 후 Filling하였으며 수치지형도와 정밀토양도로부터 초기 입력자료를 생성한 후 ASCII 파일로 변환하여 분포형 모형에 적용하였다. 또한 VfloTM 를 통해 구성한 격자망을 실제 흐름 방향을 고려하여 최종 유출구로 흐를 수 있도록 격자망을 재구성하였으며, 강우의 공간적 분포 방법으로 Cokriging 기법을 사용하였다. 분석 결과 격자 크기가 작은 경우 오히려 첨두유량이 작게 산정되었는데 이는 배수계통의 변화 및 수치지형도와는 다른 지표면 특성으로 인한 것으로 사료된다. 또한 배수구역의 최적화 결과 전반적으로 실측치와 유사한 값을 나타내었으며, 타 모형과 비교한 결과 비슷하거나 조금 나은 결과를 보였다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.12 no.4
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• pp.293-302
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• 2021

This study is designed to find out clinical factors and the effects of individual art therapy for workers involved in industrial accident. From January 2017 to July 2019, 10 industrially injured workers were individually subjected to 11 art therapy sessions, and a multidimensional psychological test S type was used to examine changes in clinical factors before and after individual art therapy. The results showed that the average of the five clinical factors ranges from 2.80 to 4.20, indicating that the psychological pain of workers injured was significant. As a result of bivariate correlation analysis, it was confirmed that meaningful correlation existed within the statistical scope of all factors. As for the difference in the results of multidimensional psychological tests before and after art therapy, out of the five clinical factors, the Z values of depressed, anger and anxiety were -2.405(p=.016), -2.148 (p=.032) and -2.102 (p=.036), to confirm that the depressed, anger and anxiety of the participants have eased somewhat after performing individual art therapy.