• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.786-791
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• 2005

경향성을 분석하기 위한 여러 기법 가운데 비모수적 방법인 Mann-Kendall 검정(MK 검정)은 수문시계열의 분석에서 널리 사용되어지고 있다. 이 검정 방법은 분석 대상 자료가 독립이라는 가정 하에 수행되며, 자료가 계열상관되어 있는 경우에는 그 상관성의 영향으로 경향성 존재의 유무를 정확하게 판단할 수 없게 된다. 따라서 MK 검정을 이용할 때 자료의 상관성으로 인해 받게되는 영향을 소거시키기 위해 효과적인 자료의 크기(Effective Sample Size, ESS)를 이용하는 수정된 MK 검정 방법을 이용하고자 한다. 본 연구에서는 ESS가 얼마만큼 계열상관성을 제거할 수 있는지 Monte Carlo모의를 통해 검토하였다. MK 검정 결과 계열상관계수의 증가에 따라 자료가 경향성을 나타내는 비율이 높아 겼으나, ESS에 의해 수정된 MK 검정을 수행한 결과 계열상관계수의 영향이 제거되었음을 알 수 있었다. 그러나 ESS에 치한 방법은 상관성의 영향을 과대하게 제거하게 되고, 이에 의해 실제 경향성이 존재하는 자료마저도 비 경향성이라고 판단하게 되는 오류를 가지고 있었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 MK 검정에서 경향성으로 판단된 자료에 대해 경향정도를 분석하여 제거한 후 다시 ESS에 의해 수정된 MK 검정을 실시하였다. 본 연구를 통하여 상관성이 존재하는 자료에 대한 MK 검정 방법의 오류를 제거 할 수 있었으며, 또한 실측 자료의 적용을 통해 수정 MK 검정이 경향성 분석에 매우 유용함을 확인 하였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.18 no.4
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• pp.128-137
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• 2018

This study aims to investigate how learning materials are used in an outstanding English class and to analyze learning materials and their use in primary English classroom activities. To this end, An Analytic Scheme of Learning Materials Use (ASLMU) is used to quantify utilization patterns of learning materials. The findings are: Learning materials are most actively used in the development period, followed by introduction and consolidation. The teacher's rate of using learning materials is much higher than student's, and the rate of using materials for whole students is higher than the rate of using materials for an individual or groups. It requires developing learning materials toward more a student-centered class because the teacher's occupancy of the learning materials is fourfold compared to the student's occupancy. Also, non-language materials are used more than language materials, and English materials are used more than Korean materials. Most of the materials are used to present a question and explain. The findings of the study are expected to suggest features of learning materials in an outstanding English class and application method of learning materials to primary English teachers.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.824-828
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• 2006

SWAT-MODFLOW 모형은 물리적 기반의 준 분포형 모형인 SWAT모형의 지하수 모듈을 분포형 모형인 MODFLOW로 대체하여 하천과 대수층간의 수위차이에 따른 물교환량으로 지하수 유출량을 결정하는 완전 연동형 지표수-지하수 통합모형이다. 이 모형을 구동하기 위해서는 유역자료, 기상자료, 하천특성자료, 토지 이용자료, 토양자료, 작물자료, 지하수자료 등 다양한 입력 자료를 필요로 한다. 이러한 입력 자료의 변동양상에 따라 모형의 결과가 크게 다르게 나타나므로 모형의 입력 매개변수 변화에 따른 모형의 반응을 분석하여야 한다. 본 연구에서는 지하수유출해석을 담당하는 MODFLOW 모형의 수리지질학적 매개변수 변화에 따른 모형의 반응을 검토하였다. SWAT-MODFLOW 모형을 경안천 유역에 적용하여 투수계수, 저류계수, 하상수리전도도 등의 주요 수리지질학적 매개변수가 지하수 유출현상에 미치는 증감과 변화율 등을 정량적으로 분석하였다. 유역출구점에서의 연평균 지하수유출량의 변화, 하천과 대수층의 상호작용에 따른 지하수 유출량 시계열의 변화 등을 분석하여 그 결과를 제시하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.27 no.4
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• pp.577-588
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• 2014

The collection and storage of a large volumes of data are becoming easier; however, the number of variables is sometimes more than the number of samples(objects). We now face the problem of dependency among variables(such as multicollinearity) due to the increased number of variables. We cannot apply various statistical methods without satisfying independency assumption. In order to overcome such a drawback we consider a categorizing (or discretizing) observations. We have a data set of nancial indices from banks in Korea that contain 78 variables from 16 banks. Genetic sequence data is also a good example of a large data and there have been numerous statistical methods to handle it. We discover lots of useful bank information after we transform bank data into categorical data that resembles genetic sequence data and apply bioinformatic techniques.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1555-1559
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• 2010

본 연구는 미래 물 관리를 위한 기후변화 대응방안 도출 연구의 사전연구로서 금강유역의 과거 기상 수문요소의 특성변화 분석을 수행하였다. 기상자료로 금강유역 기상관측소 8개소의 37개년(1973~2009)의 기온, 강수량, 상대습도 자료를 수집하였다. 하천수위자료는 수위자료와 수위-유량관계곡선의 신뢰성 문제, 이후 수행될 장기유출분석을 고려하여 최종적으로 공주, 규암 수위관측소의 36개년(1973~2008)의 자료를 이용하였고, 지하수위자료는 강우관측소와 근접하게 위치해 있으면서 과거 자료를 최대한 많이 보유하고 있는 6개 관측소의 10개년(1999~2008)의 자료를 이용하였다. 수집된 자료의 평균, 표준편차, 왜곡도, 변동계수를 산출하여 연 계절별로 수문기상인자의 경년변화를 파악한 결과 기상인자 중 강수량의 변동성이 가장 크게 나타나 경년별 변화가 큰 것으로 분석되었고 하천수위보다는 지하수위가 경년별 변동이 적은 것으로 분석되었다. 수문학적 지속성 분석을 위해 Run 검정, Turning Point 검정, Anderson Exact검정을 이용하여 시계열자료에 주기성이 있는지 분석한 결과 기온과 강수는 무작위성, 상대습도, 하천수위는 지속성을 가지는 인자로 분석되었고 지하수위는 관측소별, 기간별로 무작위성과 지속성이 혼재되어 있는 것으로 나타났다. 마지막으로 경향성 분석을 위해 단순 선형 회귀분석과 Mann-Kendall 검정을 이용하였다. 그 결과 기온은 연 계절 모두 증가경향이 나타났고, 강수량은 여름에만 증가경향이 나타났으며, 상대습도는 뚜렷한 감소경향을 보였다. 또한 하천수위는 감소경향이 나타났으며 지하수위는 유의수준 범위에서 경향성은 보이지 않았다. 본 연구의 결과는 기후변화로 인해 발생될 수 있는 수자원의 영향을 평가하고 미래 물 관리 적응기술 개발 및 계획 수립을 위한 자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.678-682
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• 2012

본 연구는 한국건설기술연구원의 주요사업인 "산지하천 유역의 홍수예측을 위한 수문조사(2011~2015년)"의 Test-bed 유역중의 하나인 설마천 유역(경기도 파주시 적성면)을 운영하면서 신뢰성 있는 수문자료를 지속적으로 획득함과 동시에 산지하천 유역의 홍수량 예측과 재해방지 설계기법을 개선하고 수문정보를 제공하는데 있다(Test-bed 유역중의 또 하나인 차탄천 유역은 2011년 수문관측 기반구축 완성). 이를 위하여 2011년에도 지속적인 수문조사를 하였으며, 수문자료의 품질 향상을 위한 관측기기의 유지관리와 수집된 자료의 처리절차를 통하여 신뢰성 있는 수문자료를 생성하고, 이들 자료를 바탕으로 유역의 수문특성을 분석하였다. 또한 홍수량 예측과 재해방지 설계기법 개선을 위해서는 관련 기술조사, 평가와 취약 설계인자를 도출하였으며, 정량화를 위한 시험 및 조사방법을 결정하는 과정을 진행하고 있다. 설마천-차탄천 수문정보시스템(http://seolmacheon.kict.re.kr)은 Test-bed 유역(설마천 유역 이외에 차탄천 유역 포함)에서 생성되는 수문자료를 수집, 저장, 공유하는 기능을 포함하고, 홍수예측 모형(집중형 모형)과 강우레이더 자료(RDAPS 자료)를 결합한 산지하천의 홍수예측을 모의할 수 있는 기능을 추가하였으며, 향후 모의의 정도를 개선하고자 다른 모형과 다른 강우레이더 자료 도입을 목표로 진행할 예정이다. 그리고 Test-bed 유역을 기반으로 한 홍수량 예측 모형의 적용성 평가를 통해 중 소규모 산지하천 유역에 적합한 실시간 홍수예보 시스템 개발과 유역 수문조사 지침서 작성을 통해 가이드를 제시하고자 한다. 2011년 설마천 유역에서 생성된 자료로는 6개 우량관측소의 우량자료, 2개 수위관측소의 하천수위 및 지하수위, 유량측정성과 등이 있으며, 이로부터 산정된 유역평균우량과 유량자료 등이 있다. 확정된 강우-유출자료를 이용하여 강우의 호우사상 분석(강우강도, 지속기간), 강우의 지속기간별 최대강우량, 강우의 시 공간 분포 특성 분석, 월별 유출 및 주요 호우사상의 유출특성 분석 등 기본적인 강우-유출 특성을 분석하였다. 그리고, 유량측정성과의 불확실도 분석을 통하여 측정한 유량자료의 정확도를 제고하였다. 설마천 유역에서 축적된 수문자료는 자료의 공유를 통하여 자료의 검증을 확보함과 동시에 연구성과가 수자원 개발 분야에 활용되기 위해서는 지속적이고 안정적인 자료확보와 수문관측 기술개발을 위한 노력과 투자가 더욱더 필요한 상황이다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.29 no.6
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• pp.1107-1116
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• 2016

Recent astronomical survey observations have produced substantial amounts of data as well as completely changed conventional methods of analyzing astronomical data. Both classical statistical inference and modern machine learning methods have been used in every step of data analysis that range from data calibration to inferences of physical models. We are seeing the growing popularity of using machine learning methods in classical problems of astronomical data analysis due to low-cost data acquisition using cheap large-scale detectors and fast computer networks that enable us to share large volumes of data. It is common to consider the effects of inhomogeneous spatial and temporal coverage in the analysis of big astronomical data. The growing size of the data requires us to use parallel distributed computing environments as well as machine learning algorithms. Distributed data analysis systems have not been adopted widely for the general analysis of massive astronomical data. Gathering adequate training data is expensive in observation and learning data are generally collected from multiple data sources in astronomy; therefore, semi-supervised and ensemble machine learning methods will become important for the analysis of big astronomical data.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.189-193
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• 2011

유역관리 및 수질 향상을 위해 다양한 환경정책이 시행되고 있으며, 최근 수질오염총량관리제의 시행으로 인해 보다 집중적인 유역관리와 수질 향상을 위한 노력이 배가되고 있다. 이러한 노력의 일환으로 현재 환경부 국립환경과학원에서는 수질오염총량관리를 위하여 단위유역의 말단지점에서 수질 및 유량자료에 대한 정기적인 측정을 8일 간격으로 시행하고 있으며, 데이터 베이스 및 웹시스템을 통하여 자료를 공개하고 있다(이호열, 2009). 이와 같은 자료의 측정과 축적은 그 분석을 통해 수질 개선을 위한 우선 관리 대상지점의 파악 등과 같이 수질오염총량관리제의 시행과 평가를 위해 사용될 수 있을 뿐만 아니라 새로운 환경정책의 수립에도 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 그러나 현재 소수의 연구들에서만 상기의 자료를 단순히 활용한 결과를 찾을 수 있으며, 특히 측정된 수질 및 유량자료를 분석하여 발표한 연구결과 역시 소수에 지나지 않는다(김철겸 등, 2009). 측정 자료에 대한 분석 및 이에 따른 자료의 활용성 제고를 위해서 다양한 자료 분석 기법의 개발과 적용이 절실하다. 이러한 자료 분석 기법의 개발 및 적용에 관한 연구의 일환으로 최근 패턴분류를 위해 다양한 분야에서 활용되고 있는 자기조직화 특성 지도(Self Organizing Feature Map: SOFM)를 상기의 측정 자료에 적용한 연구 결과가 보고된 바 있다(진영훈 등, 2009; 2010). 본 연구에서는 수질오염총량관리제를 위해 측정되고 있는 수질 및 유량자료를 수집하여 자료에 내재되어 있는 시 공간적 특성을 분석하고자 하였다. 영산강 유역을 대상으로 하여, 본 유역 내의 단위유역들 중 황룡_A, 지석_A, 영본_A, 영본_B, 영본_C, 영본_D의 말단지점에서 측정되고 있는 BOD (Biochemical Oxygen Demand), TOC (Total Organic Carbon), T-N (Total Nitrogen), T-P (Total Phosphorus), SS (Suspended Solids) 수질농도 및 유량자료를 대상으로 연구를 진행하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.887-887
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• 2012

기후변화에 의한 강우패턴의 변화는 강우량 및 강우강도의 증가로 대표되며 국립기상연구소 (2011)에 의하면 현재와 같은 탄소배출이 줄어들지 않는다면 2050년 우리나라의 강수량은 16% 증가하고 일 강수량 80mm 이상의 호우발생일수가 60%이상 증가될 것으로 전망하고 있다. 이와 같이 기후변화로 인해 발생빈도가 증가추세인 집중호우는 산사태와 같은 2차 피해를 유발하고 있으며 강우의 예측 및 실시간 모니터링은 재해 예방 및 수자원관리, 국가 방재역량 강화를 위해 연구되어야 할 분야이다. 이에 본 연구에서는 광역적 강우자료로서 미국 NOAA의 기후예측센터에 의해 제공되는 글로벌 강우량 CMORPH와 지상 강우자료와의 비교 분석을 통해 CMORPH 자료의 수자원 분야 이용 가능성을 분석하는 것을 목적으로 한다. CMORPH는 고급의 시공간적 해상도를 가지며, 단기간의 기후 예측센터 모핑(morphing) 방법에 의한 "CMORPH"라 불리우는 강우평가 알고리즘과 새로운 위성 기반 기술을 이용하여 개발되었다. CMORPH 기술에 의해 생산된 글로벌 강우 추정은 저궤도 위성 수동 마이크로파(passive microwaves, PMW) 관측으로부터 유도되고, 그 형태는 전적으로 정지궤도 위성(geostationary satellite) 적외선(IR) 데이터로부터 얻어진 공간적 전파 정보 (모션 벡터)를 통해 전송된다. 이 기술은 PMW 데이터로부터 유도된 비교적 고품질의 추정 강우를 전파하기 위하여 30분 간격의 정지궤도 위성 IR 이미지로부터 파생된 모션 벡터를 이용하며, 때때로 레이더보다 더 나은 성능을 보이기도 하고(Apip 등 2010), CMORPH의 지역적 제공범위는 $60^{\circ}N-60^{\circ}S$이고 2002년 12월부터 제공하고 있다. 본 연구에서는 CMORPH 자료 중 2002년 12월부터 제공하는 3시간 누가강우 자료를 수집하였고, 자료의 정확도 분석은 갑천유역을 대상으로 하였다. 3시간 누가 강우량을 1일 누가 강우량으로 변환한 후 금강홍수통제소의 갑천 유역 강우관측소 5곳의 강우자료를 티센 평균에 의한 유역 평균강우자료와 비교하였다. 2009년 1년간의 지상관측자료와 CMORPH자료를 비교한 결과 가 0.34 정도로 분석되었으나 추가 연구를 통해 마이크로 웨이브 강우자료 및 3시간 강우자료, 그리고 30분 강우자료의 분석을 통해 다양한 형태의 강우자료 확보뿐만 아니라 광역적인 강우특성 분석도 가능하여 연구 결과의 동아시아지역 등으로 확대 적용할 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2009.05a
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• pp.114-119
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• 2009

본 논문에서는 수량화 방법과 AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법을 사용하여 산사태 발생에 대한 통계적 예측모형을 구축하는데 목적이 있다. 수량화(Quantification) 방법은 질적변수에 수량을 부여하는 통계적 방법으로, 기 조사된 자료에 기반하여 분석을 수행하는 방법이다. 본 논문에서는 서구의 다변량분석 기법인 정준상관분석의 결과를 토대로 수량화 과정을 구체적으로 제안한다. 데이터에 기반한 수량화 방법과는 달리 AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법은 일종의 다기준 의사결정을 위해 사용되는 기법으로, 설문자료에 기반한 분석법이다. 실제자료에 대한 분석으로 산사태 발생여부를 측정한 자료(한국지질자원연구원 제공)와 전문가 설문을 통해 수집된 자료를 이용하였다. 이들 자료에 대해 수량화 분석과 AHP분석을 통해 산사태 발생여부를 예측할 수 있는 두 종류의 평가표와 함께 로지스틱 회귀를 통한 통계적 예측모형을 개발하였으며, 두 모형간의 성능비교와 안정성 평가를 수행하였다.