• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.229-229
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• 2016

현재 국내외에서 제공되고 있는 기후변화 시나리오 자료의 경우 일단위로 제공되고 있다. 그러나 수자원 설계 및 계획 시 중요한 입력자료 중 하나는 시간단위 강우 자료이다. 이러한 시간단위 자료는 강우-유추 분석, 댐 설계 및 위험도 분석에 있어 중요한 입력 변수중 하나이므로 기후변화 시나리오에 따른 영향을 평가하기 위해선 신뢰성 있는 상세화 기법이 필요하다. 국내외에서는 일단위에서 일단위로 상세화 하는 기법, 또는 공간상세화 기법 연구는 상당히 진행된바 있는 반면, 시간단위 상세화 기법 연구는 일단위 연구에 비해 상대적으로 미진한 실정이다. 즉 일단위 상세화 기법의 경우 Weather generator, Weather typing 등 다양한 기법이 존재하고 이를 활용한 연구사례가 많지만, 시간단위 상세화 기법의 Poisson 기법을 활용한 사례가 다수 존재하였다. 이러한 이유로 본 연구에서는 기후변화 시나리오에 따른 영향을 평가하기 위해 Bayesian 기법을 도입하여 신뢰성 있는 시간단위 강우량을 생성할 수 있는 모형을 개발하였으며, 연대별로 산정된 결과는 빈도해석을 통해 미래 확률강우량을 제시하였다. 본 연구에서 제안하고자 하는 Bayesian Copula 모형은 기존 주변확률분포(marginal distribution) 매개변수와 Copula 매개변수 추정시 각각 다른 기법을 활용하여 추정하며, 각각 모형에서 발생하는 불확실성은 추정하지 못하는 반면, Bayesian Copula 모형의 경우 매개변수의 사후분포를 정량적으로 제시할 수 있으며, 추정되는 확률강우량 역시 불확실성을 정량적으로 산정할 수 있는 장점을 확인할 수 있었다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.38 no.2
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• pp.215-222
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• 2022

In this study, the effect of wavelength range and absorption cross-section used to retrieve nitrogen dioxide (NO₂) vertical column density (VCD) from Pandora was analyzed using Differential Optical Absorption Spectroscopy (DOAS). During the GEMS Map of the Air Pollution (GMAP) 2020 campaign, data from direct sunlight observation with Pandora instrument in Seosan was used, and NO₂ VCD was retrieved under four conditions. The average NO₂ VCD under the four conditions ranged from 1.22×10¹⁶~1.38×10¹⁶ molec. cm^-2, with a maximum difference of 0.16×10¹⁶ molec. cm^-2 between each condition. The fitting error averaged 3.19~9.59%, showing an error within 10% in all cases, and the RMS was 5.11×10^-3~7.16×10^-3 molec. cm^-2. The retrieved NO₂ VCD using 4 conditions shows a slope in the range of 0.98 to 1.09 and correlation of 0.96 to 0.98 in comparison with Pandonia Global Network (PGN).

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.685-688
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• 2004

본 연구에서는 저수지군 연계운영을 위한 표본 추계학적 선형 계획(SSLP, Sampling Stochastic Linear Programming) 모형을 제안한다. 일반적 추계학적 모형은 과거 자료로부터 확률변수의 확률분포를 추정하고 이를 몇 개 구간으로 나누어 이산 확률 값을 산정하여 기댓값이 최대가 되는 운영방안을 도출하지만 저수지 유입량 예측시 고려되어야할 지속성 효과(Persistemcy Effect)와 유역간 또는 시점별 공분산 효과(The joint spatial and temporal correlations)를 반영하는데 많은 한계가 있다. 이를 극복하기 위하여 과거자료 자체를 유입량 시나리오로 적용하여 시${\cdot}$공간적 상관관계를 유지하는 표본 추계학적(Sampling Stochastic)기법을 바탕으로 Simple Recourse Model로 구성한 추계학적 선형 계획 모형을 제시한다. 이 모형은 미국 기상청(NWS)에서 발생 가능한 유입량의 시나리오를 예측하는 방법인 앙상블 유량 예측(ESP, Ensemble Streamflow Prediction)을 통한 시나리오를 적용함으로써 좀더 신뢰성 있는 저수지군 연계운영 계획을 도출 할 수 있을 것으로 기대된다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.31 no.6
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• pp.707-719
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• 2018

Various time series representation methods have been proposed for efficient time series clustering and classification. Lin et al. (DMKD, 15, 107-144, 2007) proposed a symbolic aggregate approximation (SAX) method based on symbolic representations after approximating the original time series using piecewise local mean. The performance of SAX therefore depends heavily on how well the piecewise local averages approximate original time series features. SAX equally divides the entire series into an arbitrary number of segments; however, it is not sufficient to capture key features from complex, large-scale time series data. Therefore, this paper considers data-adaptive local constant approximation of the time series using the unbalanced Haar wavelet transformation. The proposed method is shown to outperforms SAX in many real-world data applications.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.26 no.2
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• pp.291-305
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• 2013

Collective traffic data (BPS, PPS etc.) for detection against the distributed denial of service attack on network is the time sequencing big data. The algorithm to detect the change point in the big data should be accurate and exceed in detection time and detection capability. In this work, the sliding window and discretization method is used to detect the change point in the big data, and propose five nonparametric test statistics using empirical distribution functions and ranks. With various distribution functions and their parameters, the detection time and capability including the detection delay time and the detection ratio for five test methods are explored and discussed via monte carlo simulation and illustrative examples.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.528-528
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• 2016

신뢰성 있는 수문순환모의를 위해서 다양한 수문모형이 사용되고 있다. 그 중 대표적인 수문모형인 강우-유출 모형은 유역에 발생한 강우에 반응하는 유출특성을 평가하는데 이용된다. 강우-유출 과정은 강우량, 유출량, 도달시간 및 토양수분 등과 연관된 매개변수들의 최적화 과정을 통해서 추정된다. 하지만 동일한 강우사상이라도 다양한 매개변수들로 인하여 상당히 다른 유출패턴을 나타내기 때문에 수문순환 과정을 정확히 모의하기 위해서 강우-유출 분석시 불확실성 분석이 필수적으로 요구된다. 불확실성 분석은 통계학에서도 쉽지 않은 연구내용으로서 가장 진보된 불확실성 분석기법인 Bayesian 기법은 매개변수의 추정과 불확실성 분석을 동시에 수행할 수 있는 방법으로 매개변수들은 사후분포(posterior distribution)로 귀결되며 최종적으로 확률분포형의 형태를 가진다. 본 연구에서는 국내외적으로 널리 사용되는 단기유출 모형 HEC-1 모형에 Bayesian 기법을 연계하여 대상유역의 도달시간, 저류상수 및 CN No. 최적화 및 불확실성 평가를 수행하였다. 연구결과 Bayesian 기법을 통한 매개변수 최적화 결과는 안정적인 수렴결과를 확인하였으며, 확률강우량을 입력자료로 사용하여 산정된 빈도별 홍수수분곡선의 불확실성 분석을 통하여 향후 수공구조물의 위험도 분석 및 수자원계획 수립시 유용한 자료로 사용될 것으로 판단된다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.15 no.6
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• pp.1037-1044
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• 2020

Since radar wind profiler (RWP) provides wind field data with high time and space resolution in all weather conditions, their verification of the accuracy and quality is essential. The simultaneous wind measurement from rawinsonde is commonly used to evaluate wind vectors from RWP. In this study, the simulation algorithm which produces the spectrum and raw time series (I/Q) data from the average values of moments is presented as a step-by-step verification method for the signal processing algorithm. The possibility of the simulation algorithm was also confirmed through comparison with the raw data of LAP-3000. The Doppler power spectrum was generated by assuming the density function of the skew-normal distribution and by using the moment values as the parameter. The simulated spectrum was generated through random numbers. In addition, the coherent averaged I/Q data was generated by random phase and inverse discrete Fourier transform, and raw I/Q data was generated through the Dirichlet distribution.

• Journal of the Korean earth science society
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• v.35 no.7
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• pp.543-553
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• 2014

The environmental behavior of $SO_2$ was investigated in terms of the factors affecting the temporal variabilities by analyzing the data sets obtained from the Yongsan district in Seoul from 2004 till 2013. To this end, the relationship between $SO_2$ and relevant parameters including particulate matters (such as $PM_{2.5}$, $PM_{10}$, and TSP (total suspended particulates)) and gaseous components ($CH_4$, CO, THC (total hydrocarbon), NMHC (non-methane hydrocarbon), NO, $NO_2$, NOx, and $O_3$) was investigated in several aspects. Over a decade, the annual mean concentrations of $SO_2$ varied in the range of $4.36-5.86nmole\;mole^{-1}$ (min-max) which was about five times lower than the regulation guideline set for the air quality management in Korea. In fact, this pattern greatly contrasts with some other air pollutants of which concentrations exceeded their guideline values significantly. According to our analysis, $SO_2$ was strongly correlated to the temperature and other relevant parameters. The overall results of this study confirm that the administrative regulation of $SO_2$ levels has been made effectively relative to other airborne pollutants.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.348-348
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• 2021

가뭄 연구의 궁극적 목표는 가뭄 발생의 메커니즘에 대한 이해를 높이고, 예측기술을 향상시켜 선제적 대응이 가능하도록 하는 것이다. 일반적으로 가뭄분석에 활용되는 가뭄지표는 연속형 변수로 간주하여 확률모형을 구축하지만, 가뭄상태와 가뭄피해 자료는 순서형 및 이산형 변수이므로 범주형 자료 분석 기법을 적용하는 것이 더 적절하다. 따라서 본 연구에서는 기상학적 가뭄과 피해발생 사이의 관계를 규명하기 위해 범주형 자료 분석 방법 중 로그선형(log-linear) 모형과 로지스틱(logistic) 회귀모형을 활용하였다. 가뭄피해 예측을 위한 가뭄 피해 정보를 수집하는 것은 매우 어려운 일이다. 가뭄의 영향으로 인해 발생할 수 있는 피해의 종류가 다양하며, 여러 분야의 이해관계자가 받아들이는 가뭄의 피해 양상이 다르기 때문이다. 본 연구에서는 국가가뭄정보포털(drought.go.kr)에서 충청북도의 가뭄피해현황 자료를 수집하였다. 30년(1991~2020년)동안 238개 읍면동 중 34개 행정구역에서 총 272건의 가뭄피해가 발생한 것으로 확인되었다. 표준강수지수(SPI)를 이용하여 분석된 지역별 연평균 가뭄발생횟수는 약 8.44회이며, 가뭄이 가장 많이 발생한 해는 2001년(평균 가뭄발생 18.7회)이었다. 강수의 부족으로 인해 발생하는 기상학적 가뭄이 사회경제적 피해를 야기하는 수문학적 가뭄으로 전이되기까지 몇 주에서 몇 달까지 시간이 소요된다. 이러한 관계를 파악하기 위해 가뭄피해 발생 여부를 예측변수, 가뭄피해 발생 이전의 가뭄상태를 설명변수로 설정하여 기상학적 가뭄 발생에 따른 가뭄피해 발생 확률을 산정하였다. 그 결과 가뭄피해 발생 당시의 가뭄상태보다 그 이전에 연속된 가뭄상태가 있을 경우 가뭄피해 발생 확률이 약 2.5배 상승하는 것으로 나타났다.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.19 no.4
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• pp.771-804
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• 2010

This paper estimates optimal production of fish stock using discrete time bio-economic model to make zero profits or to maximize economic profits with maintaining sustainable resource levels under an open access and a sole owner. Particularly, this study generates optimal yields and efforts of large purse seine fisheries which catch mackerel and jack mackerel by using the logistic growth function, Cobb-Douglas production function, fisheries cost and profit functions. As a result, optimal yields of mackerel and jack mackerel under ecological equilibrium of a sole owner were approximately 172,512 tons and 16,937 tons respectively. Also, optimal fishing efforts of mackerel and jack mackerel under the same situation were about 8,508 hauls and 4,915 hauls respectively. In conclusion, the paper suggests that the large purse seine should reduce fishing efforts and increase fish stock to generate higher net present value in optimally managed fishery than that of the present large purse seine.