• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.335-335
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• 2012

기후변화에 의한 미래 수문량 전망에 대한 연구는 전지구 모델 결과를 바탕으로 이루어진다. 현재 전지구 모델의 모의 결과 생산된 강우 자료는 기상청에서 제공되며, 제공된 자료는 기상청 관측 지점에 국한되어 있다. 어떤 유역의 확률홍수량 전망은 유역내 강우 지점의 확률강우량을 강우-유출 모형인 HEC-1에 입력하여 추정할 수 있다. 한강 유역과 같은 대유역의 확률홍수량을 구하기 위해서는 유역내 기상청 관측 지점만으로는 지점수가 부족하기 때문에 국토해양부나 수자원공사 관할의 지점 자료를 활용한다. 하지만 이러한 대유역의 미래 확률홍수량을 전망하고자 하는 경우에 제공되는 전지구 모델 결과가 기상청 지점에 국한되어 있어 다른 지점의 확률강우량을 산정하는 데 어려움이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 보완하기 위해 지역빈도해석을 이용하여 미래 전망 자료가 없는 지점들의 확률강우량을 추정하였다. 지역빈도해석을 수행하기 위해서는 관측 자료가 있는 유역내 지점들의 특성치(site characteristics)를 바탕으로 지역을 구분하고, Hosking and Wallis(1997)가 제안한 이질성 척도(heterogeneity measure)를 근거로 구분된 지역의 수문학적 동질성 여부를 검토하며, 각 지역에 대한 성장곡선(growth curve)를 추정한다. 지역별로 추정된 성장곡선에 지점의 연최대값 평균을 곱하면 그 지점의 확률강우량을 추정할 수 있다. 따라서 미래 기간의 지역별 성장곡선과 지점의 연최대값 평균을 전망할 수 있으면, 미래 기간의 지점별 확률강우량을 산정할 수 있고, 이를 바탕으로 확률홍수량도 전망할 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 전지구 모델에서 모의된 강우 자료를 바탕으로 미래 기간의 성장곡선을 추정하고, 과거 대비 미래 기간의 지속기간별 연최대값 평균의 비율을 산정하여 모의 자료가 없는 지점에 적용함으로써 미래 기간의 연최대값 평균을 산정하였으며, 이를 바탕으로 미래 기간의 확률강우량을 산정하도록 하였다. 이 기법의 신뢰도를 검증하기 위해 관측 자료를 두 기간으로 구분하여, 이 기법을 적용하여 추정한 확률강우량과 관측 자료로부터 산정한 확률강우량을 비교하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.45-45
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• 2017

상이한 자연현상으로 발생된 자료들은 때때로 통계적으로 다른 특성을 가지는 경우가 있다. 이런 자료들은 다른 두 개 이상의 모집단에서 자료가 발생한 것으로 가정할 수 가 있다. 기존에 널리 사용되어온 분포형 모형의 경우 단일한 모집단으로부터 자료가 발생한다는 가정하에서 개발된 모형들로 위에서 언급한 자료들을 적절히 모의할 수 없다. 이런 상이한 모집단에서 발생된 자료를 모형화 하기 위해서 혼합분포모형(mixture distribution)이 개발되었다. 홍수나 가뭄 등과 같은 극치 사상의 경우 다양한 자연현상들로부터 발생하기에 혼합분포모형을 적용할 경우 보다 정확한 모의가 가능하다. 혼합분포모형은 두 개 이상의 비혼합분포모형들을 가중합하여 만들어진다. 혼합 분포모형의 형태로 인하여 기존의 분포형 모형의 매개변수 추정 모형으로 널리 사용되던 최우도법 (maximum likelihood method), 모멘트법(method of moment), 확률가중모멘트법 (probability weighted moment method) 등을 이용하여 혼합분포모형의 매개변수를 추정하는 것이 용이 하지 않다. 혼합분포모형의 매개변수 추정 방법으로는 Expectation-Maximization (EM) 알고리즘, Meta-Heuristic Maximum Likelihood (MHML) 방법, Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 방법 등이 적용되고 있다. 현재까지 수자원 분야에서 사용되는 극치 자료를 혼합분포모형을 이용하여 모의할 때 매개변수 추정방법에 따른 특성에 대한 연구가 진행되지 않았다. 본 연구에서는 우리나라 연최대강우량 자료를 이용하여 혼합분포모형의 매개변수 추정방법 (EM 알고리즘, MHML 방법, MCMC 방법) 들의 특성들을 비교 분석하였다. 혼합분포모형으로는 Gumbel-Gumbel 혼합분포 모형을 적용하였다. 본 연구의 결과는 향후 혼합분포모형을 이용한 연구에 좋은 기초자료로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제23권3호
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• pp.247-254
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• 1990

짝짓기 방법은 교란변수를 통제하기 가장 좋은 방법으로 알려져 있으나, 모수추정시 그 계산방법이 복잡하고, 포함된 모든 정보를 이용할 수 없다는 단점을 갖고 있다. 그럼에도 불구하고, conditional 모델을 이용한 matched 분석법은 짝지은 자료 분석시 가장 좋은 방법으로 인정되고 있다. 그러나 명확한 confounding 현상을 통제할 목적이 아닌 상태에서 짝지워진 자료를 matched 분석법으로 모수추정하는 경우나, 올바로 짝지워진 자료를 분석법의 편이성 때문에 unmatched 분석을 시도하는 경우, 오히려 estimation bias가 야기될 수 있다. 이러한 estimation bias의 통제능력을 몇 가지 분석방법을 이용하여 비교하고자, 1:2로 대응된 한 환자-대조군 자료를 이용하여 Mantel-Haenszel 분석법, 두가지의 unconditional model을 이용한 다변량분석법의 결과를 conditional model을 이용한 matched 분석법의 결과와 비교하였다. 1. Matched 분석법의 대용방법으로 사용된 세 가지 방법들은 모수추정면에서나 가설검정능력면에서 차이를 서로 보이지 않았다. 2. 짝짓기에 사용된 변수가 분석자료내에서 confounder나 effect modifier로 작용되지 않았음이 명백한 경우에는 이들 세 가지 통제 방법과 matched 분석법간에 차이가 없었다. 3. 짝짓기에 사용된 변수가 분석자료내에서 effect modifier로 작용하지는 않았으나, Confounder로 작용한 것으로 추정되는 경우, unmatched 분석법으로 인해 야기된 estimation bias의 통제능력이 이들 세 가지 대용방안 모두에서 인정되었다. 4. 짝짓기에 사용된 변수가 분석자료내에서 effect modifier로 작용하고 있음을 직접 확인할 수 있는 경우에는, overmatching에 의한 estimation bias를 의심할 수 있었으며, 이들 세 가지 통제방법은 오히려 unmatched 분석 방법에 가까운 모수를 추정하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.265-265
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• 2012

한반도 지역의 강설(snowfall)은 전체 연 강수량의 약 10% 이하로 매우 적은 양을 차지하고 있다. 하지만 강설은 대기질(air quality)을 개선하고 산불 발생률을 저감시키며, 특히 봄철 수자원의 제공과 가뭄피해 경감 등 수문학적으로도 중요한 기능을 가진다. 하지만 최근 기후변화로 인해 폭설 현상이 빈번하게 발생하여 사회 경제적 손실을 유발하고 있다. 따라서 강설로 인한 피해를 최소한으로 줄이기 위해서는 정확한 강설탐지 및 강설 추정 방법이 필요하다. 최근 해외의 수많은 연구들을 통하여 수동 마이크로파 센서 자료를 활용한 강설 추정의 가능성이 확인되고 있다. 하지만 수동 마이크로파 센서의 휘도온도를 이용한 추정 방법들은 대기의 연직 구조 파악에 어려움이 있기 때문에 정확한 강설량을 추정하는 데에 한계가 있다. 그러나 2006년 발사된 CloudSat의 Cloud Profiling Radar는 강설의 연직 프로파일에 대한 가치 있는 정보를 제공하기 때문에 수동 마이크로파 센서 자료와의 결합을 통해 보다 정확한 강설 추정 알고리즘을 제시할 수 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서는 CloudSat의 Cloud Profiling Radar (CPR) 자료와 수동 마이크로파 센서인 NOAA의 Microwave Humidity Sounder (MHS) 센서 자료를 결합하여 한반도 강설 추정에 적합한 알고리즘을 개발하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.280-280
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• 2023

강수의 정확한 시·공간적 추정은 홍수 대응, 가뭄 관리, 수자원 계획 등 수문학적 모델링의 핵심 기술이다. 우주 기술의 발전으로 전지구 강수량 측정 프로젝트(Global Precipitation Measurement, GPM)가 시작됨에 따라 위성의 여러 센서를 이용하여 다양한 고해상도 강수량 자료가 생산되고 있으며, 기후변화로 인한 수재해의 빈도가 증가함에 따라 준실시간(Near-Real-Time) 위성 강수 자료의 활용성 및 중요성이 높아지고 있다. 하지만 준실시간 위성 강수 자료의 경우 빠른 지연시간(latency) 확보를 위해 관측 이후 최소한의 보정을 거쳐 제공되므로 상대적으로 강수 추정치의 불확실성이 높다. 이에 따라 본 연구에서는 앙상블 머신러닝 기반 수집된 위성 강수 자료들을 관측 자료와 병합하여 보정된 준실시간 강수량 자료를 생성하고자 한다. 모형의 입력에는 시단위 3가지 준실시간 위성 강수 자료(GSMaP_NRT, IMERG_Early, PERSIANN_CCS)와 방재기상관측 (AWS)의 온도, 습도, 강수량 지점 자료를 활용하였다. 지점 강수 자료의 경우 결측치를 고려하여 475개 관측소를 선정하였으며, 공간성을 고려한 랜덤 샘플링으로 375개소(약 80%)는 훈련 자료, 나머지 100개소(약 20%)는 검증 자료로 분리하였다. 모형의 정량적 평가 지표로는 KGE, MAE, RMSE이 사용되었으며, 정성적 평가 지표로 강수 분할표에 따라 POD, SR, BS 그리고 CSI를 사용하였다. 머신러닝 모형은 개별 원시 위성 강수 자료 및 IDW 기법보다 높은 정확도로 강수량을 추정하였으며 공간적으로 안정적인 결과를 나타내었다. 다만, 최대 강수량에서는 다소 과소추정되므로 이는 강수와 관련된 입력 변수의 개수 업데이트로 해결할 수 있을 것으로 판단된다. 따라서 불확실성이 높은 개별 준실시간 위성 자료들을 관측 자료와 병합하여 보정된 최적 강수 자료를 생성하는 머신러닝 기법은 돌발성 수재해에 실시간으로 대응 가능하며 홍수 예보에 신뢰도 높은 정량적인 강수량 추정치를 제공할 수 있다.

• 대한교통학회지
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• 제29권1호
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• pp.103-111
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• 2011

유사한 특성을 갖는 지점 (또는 구간)들에서 연속되고 동일한 시간 간격 동안 관측된 패널 (panel) 교통사고 자료를 시간의 흐름에 따라 비교분석하여 분석지점의 기대교통사고건수를 추정하는 과정은 교통안전 개선사업의 효과 평가와 교통안전 개선사업 수행의 우선순위 결정과 같은 교통안전연구의 핵심이다. 패널 교통사고 자료를 이용한 기대교통사고건수 추정기법은 관측교통사고건수 기반 기법과 경험적 베이지안 기법으로 대별할 수 있으며, 본 연구에서는 시간의 흐름에 따른 기대교통사고건수의 변화 여부와 다양한 패널 교통사고 자료 구조에 따라 전술한 두 가지 기법의 추정오차를 모의실험을 통해 비교 분석하였다. 분석결과 시간의 흐름에 따른 기대교통사고건수의 변화 여부와 패널교통사고자료 구조의 특성과 관계없이 관측교통사고건수 기반 추정치인 평균 관측교통사고건수와 평행비교 추정치의 추정오차는 경험적 베이즈 추정치의 추정오차보다 항상 크게 나타나 향후 패널교통 사고자료를 이용한 교통안전 연구 수행 시 경험적 베이지안 추정기법의 적용이 필요하다고 판단된다. 한편 시간의 흐름에 따라 기대교통 사고건수가 변화하지 않을 경우 분석기간이 늘어날수록 두 가지 기법의 추정오차는 모두 현저하게 감소하는 것으로 분석되어, 현재 국내의 교통사고 잦은 곳 선정 연구에서 기준치로 사용되고 있는 분석기간인 "1년"을 연장하여 보다 효율적으로 시간 불변 기대교통사고건수를 추정할 필요가 있다고 판단된다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2000년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.261-266
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• 2000

이변량 반복측정자료에서 Chinchilli 등(1996)이 제안한 가중일치상관계수는 두 변수의 일치성을 나타내는 측도이다. 기존에 제안된 가중일치상관계수 추정법은 변동효과 및 측정오차의 분산성분을 각각 최소제곱법으로 비편향 추정하여 구하는 것이다. 본 연구에서는 반복측정자료의 주변 우도함수를 설정한 후, 우도함수에 기초한 분산성분을 구하여 가중일치상관계수를 추정하는 방법을 제안한다. 이때, 각 분산성분은 유사/의사 우도함수 및 사후 분포에서 반복시행을 통하여 구해진다.

• 한국농림기상학회:학술대회논문집
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• 한국농림기상학회 2001년도 춘계 학술발표논문집
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• pp.30-33
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• 2001

본 연구는 1995년도 보청천 유역을 대상으로 획득된 5개의 Landsat TM 자료를 분석하여 열수지 요소를 추출하고, 에너지 수지식으로부터 잠열을 추정하여 일 증발산량을 계산하였다. 이를 위해서 Landsat TM 자료로부터 현열, 지중열 및 잠열을 추정하고, 추정된 열수지 요소가 증발산량에 미치는 영향을 분석하기 위해서 민감도 분석과 오차분석을 실시하였다.(중략)

• 대한조선학회지
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• 제31권4호
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• pp.18-21
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• 1994

시제품을 만들어 본 후 대량 생산에 들어가는 여느 공업과는 달리, 조선공업에서는 시제품을 미리 만들어 볼 수가 없으므로 실선의 성능을 미리 추정하는 것은 참으로 중요한 과제 중의 하 나이다. 그 가운데 하나인 저항추진성능을 추정하는 데에는 통계해석 방법이 널리 쓰이고 있다. 여기서 통계해석은 모형시험 결과를 표본자료로 한 통계해석을 말한다. 실선의 저항추진성능을 추정하는 것이므로 실선 속력시운전 자료를 사용하는 것이 좋겠으나, 실선 속력시운전에서 정 확한 값을 얻는다는 것이 거의 불가능하므로 대부분 모형시험 값을 이용하곤 한다. 본 고에서는 기존에 발표된 여러 가지 도표와 회귀식을 요약하여 본 후, 표본자료를 이용하여 새로운 회귀 식을 만드는 과정을 소개하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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• pp.311-315
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• 2007

본 연구에서는 칼만필터(Kalman filter) 개념을 도입한 추계학적 편차보정 기법을 활용하여 실시간으로 레이더 및 관측강우에 대한 불확실성을 줄일 수 있는 레이더 최적강수 산정기법 개발에 관한 연구를 수행하였다. 개발된 레이더 강우량 추정기법은 한강유역을 대상으로 적용되었으며, 여기서 사용된 레이더 자료는 기상청에서 수집한 레이더 합성 CAPPI(Constant Altitude Plan Position Indicator) 자료이다. 자료기간은 2004년 7월 및 2006년 7월의 각 한달치 10분 간격의 레이더 자료가 사용되었고, 본 기간에 대응하는 약 130여개 지점의 기상청 AWS(Automatic Weather Station) 강우 관측자료가 편차보정을 위해 사용되었다. 매개변수별 편차추정 분석을 수행한 결과, 한강유역의 주어진 자료기간에 대한 적절한 편차추정을 위해 N=10, $i_T=2mm/h$의 매개변수를 선정하여 레이더 강수추정 오차에 대한 편차를 계산하여 개발 보정기법을 적용하였다. 그 결과 본 연구에서 개발한 추계동역학적 편차보정 기법은 Marshall-Palmer 기법의 높은 편차를 1에 가깝게 줄일 수 있는 것으로 나타났고, 홍수기 급박한 재해상황에서 보다 신속히 레이더 강수장을 제공할 수 있는 현업적 보정기법으로써의 유용성이 매우 높은 것으로 평가되었다.