• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.279-283
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• 2008

국외를 중심으로 기존 GCM보다 해상도가 높은 Regional Climate Model(RCM)을 이용한 분석이 일부 시행되고 있으나, 국내에서는 이를 이용한 연구가 아직 미비한 실정이다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 27km의 해상도를 갖는 기상청 RegCM3 RCM에서 도출된 기후변화 SRES 시나리오 자료를 이용하고자 한다. 수자원의 장기 거동을 강우-유출 모형으로 모사하기 위해서는 입력 자료인 일 강수자료 계열을 모의발생이 필요하며 본 연구에서는 천이확률 및 강수 모의에 이용되는 Gamma 확률분포와 같은 분포형의 매개변수들이 외부 인자 즉 기후변화 시나리오에 따라 조건부로 변동할 수 있는 CWGEN(Cross-validated Canonical Correlation Analysis-Weather Generator) 강수 모의기법을 도입하여 이용하였다. RCM 자료 그 자체는 일반적으로 시 공간적으로 왜곡되어 있어 Quantile Mapping을 통하여 수정을 하였다. 최종적으로 모의된 결과를 바탕으로 기후변화에 따른 극치사상들에 대한 정량적인 거동을 추정하고 평가하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.27 no.3
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• pp.711-724
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• 2016

Under variable complex operating environment, various factors can affect the lifetimes of systems. In this research, we study bivariate reliability models having multiple dynamic competing risks. As competing risks, in addition to the natural failure, we consider the increased stress caused by the failure of one component, external shocks, and the level of stress of the working environment at the same time. Considering two reliability models which take into account all of these competing risks, we derive bivariate life distributions. Furthermore, we compare these two models and also compare the distributions of maximum and minimum statistics in the two models.

• Journal of the Korean earth science society
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• v.31 no.4
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• pp.301-312
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• 2010

Geochemical data have been regarded as one of the important environmental variables in the environmental management. Since they are often sampled at sparse locations, it is important not only to predict attribute values at unsampled locations, but also to assess the uncertainty attached to the prediction for further analysis. The main objective of this paper is to exemplify how indicator geostatistics can be effectively applied to geochemical data processing for providing decision-supporting information as well as spatial distribution of the geochemical data. A whole geostatistical analysis framework, which includes probabilistic uncertainty modeling, classification and risk analysis, was illustrated through a case study of cadmium mapping. A conditional cumulative distribution function (ccdf) was first modeled by indicator kriging, and then e-type estimates and conditional variance were computed for spatial distribution of cadmium and quantitative uncertainty measures, respectively. Two different classification criteria such as a probability thresholding and an attribute thresholding were applied to delineate contaminated and safe areas. Finally, additional sampling locations were extracted from the coefficient of variation that accounts for both the conditional variance and the difference between attribute values and thresholding values. It is suggested that the indicator geostatistical framework illustrated in this study be a useful tool for analyzing any environmental variables including geochemical data for decision-making in the presence of uncertainty.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.24 no.6
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• pp.987-994
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• 2011

From the point view of credit evaluation whose population is divided into the default and non-default state, two methods are considered to estimate conditional distribution functions: one is to estimate under the assumption that the data is followed the mixture normal distribution and the other is to use the kernel density estimation. The parameters of normal mixture are estimated using the EM algorithm. For the kernel density estimation, five kinds of well known kernel functions and four kinds of the bandwidths are explored. In addition, the corresponding ROC functions are obtained based on the estimated distribution functions. The goodness-of-fit of the estimated distribution functions are discussed and the performance of the ROC functions are compared. In this work, it is found that the kernel distribution functions shows better fit, and the ROC function obtained under the assumption of normal mixture shows better performance.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.777-783
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• 2004

하천 세내지 주변은 급속한 시가지 조성과 인구밀집으로 유역의 불투수층이 증가하여 홍수도달시간이 짧아지고 홍수유출량이 증가하고 있다. 또한 엘리뇨${\cdot}$라니냐 등의 이상기후로 홍수사상의 발생 빈도와 규모가 증가하면서 홍수피해도 대형화되어 가고 있다. 그러나 치수사업은 다른 공공사업에 비해 경제성이 저평가 되어 투자우선순위가 밀려 사업시행이 지연되고 예방적 차원의 대책도 미흡하여 피해가 증가하는 악순환이 계속되고 있다. 따라서 본 인구에서는 우리나라의 치수경제성 분석에 있어 계량화하지 못하고 있는 자산이용고도화 효과를 치수안전도와 더불어 분석하고자 한다. 자산이용고도화는 치수사업 시행으로 해당지역의 치수안전도 향상에 따른 자산가치의 상승을 말하는데, 특정지역의 자산가치를 가장 객관적으로 표현할 수 있는 공시지가를 근거로 분석을 수행하였다. 치수사업 시행으로 인한 편익과 하천 특성에 따른 지가변동률의 차이가 통계적으로 유의성이 있는지를 분산분석을 통해 검증하였으면, 자산가치의 상승을 순수 연평균지가변동률로 나타내었다. 치수안전도는 홍수피해 잠재성과 홍수방어능력으로 구분하였는데 홍수피해 잠재성은 도시화율에 따라 구분하였고, 홍수방어능력은 홍수량의 빈도해석과 불확실성을 고려하여 조건부 비초과확률로 나타내었다. 본 연구에서는 소도시 지역(경안천, 복하천, 청미천)을 대상으로 200년 빈도의 홍수사상에 내해 10년, 50년 설계빈도로 건설된 제방의 조건부 비초과확률을 산정하여 지가변동률의 추이를 비교 분석하였다. 분석 결과, 소도시 지역에서는 조건부 비초과확률이 $10\%$ 상승했을 때 순수 연평균지가변동률이 5배정도 상승함을 알 수 있었다.다시 입력자료로 사용하는 업데이트 방식을 사용하기 때문에 예측결과의 오차가 완전하게 보정되지 않으면 다음 결과에 역시 오차를 주게 되어 오차보정이 상당히 중요하다는 것을 알 수 있었다. 오차를 보다 효과적으로 보정하기 위해서는 퍼지제어에 사용되는 퍼지규칙의 수를 늘리고, 유입량에 직접적인 영향을 주는 강우량과 연계한 2변수의 Fuzzy-Grey 모형을 이용한다면 보다 정확한 유입량 예측이 가능할 것으로 사료된다.이 작은 오차를 발생하였으며, 전체적으로 퍼프 모형이 입자모형보다는 훨씬 적은 수의 계산을 통해서도 작은 오차를 나타낼 수 있다는 것을 알 수 있었다. 그러나 Gaussian 분포를 갖는 퍼프모형은 전단흐름에서의 긴 유선형 농도분포를 모의할 수 없었고, 이에 관한 오차는 전단계수가 증가함에 따라 비선형적으로 증가하였다. 향후, 보다 다양한 흐름영역에서 장${\cdot}$단점 분석 및 오차해석을 수행한 후에 각각의 Lagrangian 모형의 장점만을 갖는 모형결합 방법을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.mm/$m^{2}$로 감소한 소견을 보였다. 승모판 성형술은 전 승모판엽 탈출증이 있는 두 환아에서 동시에 시행하였다. 수술 후 1년 내 시행한 심초음파에서 모든 환아에서 단지 경등도 이하의 승모판 폐쇄 부전 소견을 보였다. 수술 후 조기 사망은 없었으며, 합병증으로는 유미흉이 한 명에서 있었다. 술 후 10개월째 허혈성 확장성 심근증이 호전되지 않아 Dor 술식을 시행한 후 사망한 예를 제외한 나머지 6명은 특이 증상 없이 정상 생활 중이다 결론: 좌관상동맥 페동맥이상 기시증은 드물기는 하나, 영유아기에 심근경색 및 허혈성 심근증 또는 선천성 승모

• Tunnel and Underground Space
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• v.15 no.4 s.57
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• pp.275-287
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• 2005

At the planning and design stages of a development of underground space or tunneling project, the information regarding ground conditions is very important to enhance economical efficiency and overall safety In general, the information can be expressed using RMR or Q-system and with the geophysical exploration image. RMR or Q-system can provide direct information of rock mass in a local scale for the design scheme. Oppositely, the image of geophysical exploration can provide an exthaustive but indirect information. These two types of the information have inherent uncertainties from various sources and are given in different scales and with their own physical meanings. Recently, RMR has been estimated in unsampled areas based on given data using geostatistical methods like Kriging and conditional simulation. In this study, simulated annealing(SA) is applied to overcome the shortcomings of Kriging methods or conditional simulations just using a primary variable. Using this technique, RMR and the image of geophysical exploration can be integrated to construct the spatial distribution of RM and to evaluate its uncertainty. The SA method was applied to solve an optimization problem with constraints. We have suggested the practical procedure of the SA technique for the uncertainty evaluation of RMR and also demonstrated this technique through an application, where it was used to identify the spatial distribution of RMR and quantify the uncertainty. For a geotechnical application, the objective functions of SA are defined using statistical models of RMR and the correlations between RMR and the reference image. The applicability and validity of this application are examined and then the result of uncertainty evaluation can be used to optimize the tunnel layout.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.19 no.1
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• pp.27-35
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• 2017

This research was to elucidate the generation method of daily precipitation data from monthly data. We applied a combined method of Markov chain and gamma distribution function using 4 specific parameters of ${\alpha}$, ${\beta}$, p(W/W) and p(W/D) for generation of daily rainfall data using daily precipitation data for the past 30 years which were collected from the country's 23 meteorological offices. Four parameters, applied to use for the combination method, were calculated by maximum likelihood method in location of 23 sites. There are high correlations of 0.99, 0.98 and 0.98 in rainfall days, rainfall probability and mean amount of daily rainfall between measured and simulated data in case of those parameters. In case of using parameters estimated from monthly precipitation, correlation coefficients in rainfall days, rainfall probability and mean amount of daily rainfall are 0.84, 0.83 and 0.96, respectively. We concluded that a combination method with parameter estimation from monthly precipitation data can be applied, in practical purpose such as assessment of climate change in agriculture and water resources, to get daily precipitation data in Korea.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1317-1321
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• 2010

기후변화의 영향으로 국지성 집중호우가 증가함에 따라 토석류 발생면적과 피해규모는 지속적으로 증가추세에 있다. 강우는 토석류의 유발 뿐 만 아니라 토석류 발생규모에 직접적인 영향을 미치므로 유발강우에 대한 분석은 향후 토석류 대응을 위한 경보기준이나 대책의 설계목표를 설정하는데 있어 매우 중요한 정보를 제공하며(김경석, 2008) 누가강우량, 강우강도, 강우지속시간 및 선행 강우량 등의 강우 특성과 토석류 발생과의 관계를 제시하기 위한 다양한 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 토석류를 유발하는 강우 특성을 레이더 강우와 분포형 수문모형을 이용하여 분석하였다. 특정 격자안에 토석류 발생부가 많이 포함될수록 강우에 의한 영향이 컸을 것이라는 가정을 바탕으로 항공사진을 이용해 취득한 발달 단계별 토석류 맵핑 결과를 활용하였으며 지점강우를 이용하여 조건부 합성방법으로 보정된 1 km 해상도의 레이더 보정강우와 GIS와 연계된 분포형 강우-유출 모형인 HyGIS-GRM을 이용하여 격자별 강우량을 산정하고 강우특성을 비교하였다. 연구결과 토석류는 흐름누적수가 0인 능선부위에서 대부분 발생하였으며 발생부 포인트가 많이 포함될수록 2~3시간 동안의 강우강도가 매우 크게 제시되었다.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.33 no.1
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• pp.19-26
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• 2024

The phase-type, PH, distribution is defined as the time to absorption into a terminal state in a continuous-time Markov chain. As the PH distribution includes family of exponential distributions, it has been widely used in stochastic models. Since the PH distribution is represented and generated by an initial probability vector and a generator matrix which is called the Markovian representation, we need to find a vector and a matrix that are consistent with given set of moments if we want simulate a PH distribution. In this paper, we propose an approach to simulate a PH distribution based on distribution function which can be obtained directly from moments. For the simulation of PH distribution of order 2, closed-form formula and streamlined procedures are given based on the Jordan decomposition and the minimal Laplace transform which is computationally more efficient than the moment matching methods for the Markovian representation. Our approach can be used more effectively than the Markovian representation in generating higher order PH distribution in queueing network simulation.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.48 no.1
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• pp.37-44
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• 2015

A Bayesian nonstationary probability rainfall estimation model using the Grid method is developed. A hierarchical Bayesian framework is consisted with prior and hyper-prior distributions associated with parameters of the Gumbel distribution which is selected for rainfall extreme data. In this study, the Grid method is adopted instead of the Matropolis Hastings algorithm for random number generation since it has advantage that it can provide a thorough sampling of parameter space. This method is good for situations where the best-fit parameter values are not easily inferred a priori, and where there is a high probability of false minima. The developed model was applied to estimated target year probability rainfall using hourly rainfall data of Seoul station from 1973 to 2012. Results demonstrated that the target year estimate using nonstationary assumption is about 5~8% larger than the estimate using stationary assumption.