• Journal of Korea Water Resources Association
• /
• v.31 no.1
• /
• pp.59-69
• /
• 1998

A regression model with basin physiographic characteristics as independent variables was calibrated for regional flood frequency analysis. In case that high correlations existing among the independent variables the ridge regression has been known to have capability of overcoming the problems of multicollinearity. To optimize the ridge regression model the cost function including regularization parameter must be minimized. In this research the genetic algorithm was applied on this optimization problem. The genetic algorithm is a stochastic search method that mimic the metaphor of natural biological heredity. Using this method the regression model could have optimized and stable weights of variables.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2009.05a
• /
• pp.74-78
• /
• 2009

우리 사회가 발전함에 따라 재해의 위험으로부터도 안전하게 살고자 하는 대중들의 욕구 또한 증가하고 있다. 하지만 최근의 기후변화와 이상홍수의 사례에서 볼 때 현재 우리가 처해 있는 자연재해로부터의 위협은 과거와는 상이하다는 것을 알 수 있다. 이러한 위협에 대처하기 위해서는 우리에게 노출된 재해의 특성을 평가하는 과정이 무엇보다 선행되어져야 한다. 홍수로 인한 피해는 대부분이 인명이나 재산피해가 주를 이루기 때문에 홍수위험도의 평가결과도 발생 가능한 인명이나 재산피해로 표현되는 것이 적절하다고 판단된다. 따라서 본 연구에서는 지역회귀분석을 적용하여 가능 홍수 피해금액을 추산하고, 이를 통해 각 지역별 홍수위험도를 평가하는 방법을 제안하였다. 지역회귀분석은 강우유출모형이나 확률분포모형의 매개변수들을 유역 특성인자들로 표현하기 위해 수문학 분야에서 사용되어져 왔으며 본 연구에서는 이 방법을 홍수 피해금액 추정에 응용하였다. 지역회귀방법의 절차는 먼저 계측지역에서는 홍수 피해금액과 시강우량 자료를 바탕으로 비선형회귀분석을 실시한 후 이 회귀식의 계수를 다시 해당 지역의 인문 사회 경제학적 인자들로 표현하였다. 이러한 방법을 통해 지역적 인자들이 홍수 피해에 미치는 영향을 정량적으로 분석할 수 있었으며 궁극적으로 미계측지역에서도 지역적 인자들을 통해 특정 빈도에 발생 가능한 홍수 피해금액을 추정할 수 있었다. 최종적으로 추정된 홍수 피해금액과 지역 총 자산의 비를 통해 홍수위험지도를 작성하였다. 본 연구결과를 수자원장기종합계획에서 홍수위험도 평가를 위해 사용된 홍수피해잠재능(Potential Flood Damage; PFD)과 비교해 보면 PFD에서는 각 인자들의 가중치 산정에서 전문가의 주관이 개입될 수 있다는 단점이 있었으나 과거 피해금액과의 상관관계를 분석한 본 연구에서는 이러한 단점을 극복할 수 있었다.

• Journal of Korean Society of Transportation
• /
• v.29 no.2
• /
• pp.101-109
• /
• 2011

In most of the urbanized cities, socio-economic attributes tend to cluster as patterns of similarity in space, namely spatial autocorrelation, by agglomeration forces. The classical linear regression model, the most frequently adopted in the trip generation step, cannot sufficiently represent this effect. In order to take into account the effect properly, we need a model which adequately deals with the spatial dependence patterns. In this study, the Geographically Weighted Regression (GWR) model is adopted as an alternative method for the local analysis of relationships in multivariate data sets; that is GWR extends this traditional regression framework by estimating local rather than global parameters. This study shows the existence of spatial effects in the production and attraction of home base/non-home based trips through the GWR model using travel data collected in Daegu metropolitan area. Furthermore, LISA is employed to verify the fact that the local spatial autocorrelation exists.

• Journal of Korea Water Resources Association
• /
• v.51 no.8
• /
• pp.677-686
• /
• 2018

There remain numerous ungauged watersheds in Korea owing to limited spatial and temporal streamflow data with which to estimate hydrological model parameters. To deal with this problem, various regionalization approaches have been proposed over the last several decades. However, the results of the regionalization models differ according to climatic conditions and regional physical characteristics, and the results of the regionalization models in previous studies are generally inconclusive. Thus, to improve the performance of the regionalization methods, this study attaches hydrological model parameters obtained using a spatial proximity model to the explanatory variables of a regional regression model and defines it as a hybrid regionalization model (hybrid model). The performance results of the hybrid model are compared with those of existing methods for 37 test watersheds in South Korea. The GR4J model parameters in the gauged watersheds are estimated using a shuffled complex evolution algorithm. The variation inflation factor is used to consider the multicollinearity of watershed characteristics, and then stepwise regression is performed to select the optimum explanatory variables for the regression model. Analysis of the results reveals that the highest modeling accuracy is achieved using the hybrid model on RMSE overall the test watersheds. Consequently, it can be concluded that the hybrid model can be used as an alternative approach for modeling ungauged watersheds.

• Journal of the Korean Geographical Society
• /
• v.48 no.6
• /
• pp.978-993
• /
• 2013

It can be advantage as well as disadvantage to use the spatial weight matrix in a spatial regression model; it would benefit from explicitly quantifying spatial relationships between geographical units, but necessarily involve subjective judgment while specifying the matrix. We took Incheon City as a study area and investigated how the fitness of a spatial regression model changed by constructing various spatial weight matrices. In addition, we explored neighborhood segmentation in the study area and analyzed any influence of it on the model adequacy of two basic spatial regression models, i.e., spatial lagged and spatial error models. The results showed that it can help to improve the adequacy of models to specify the spatial weight matrix strictly, that is, interpreting the neighborhood as small as possible when estimating land price. It was also found that the spatial error model would be preferred in the area with serious spatial heterogeneity. In such area, we found that its spatial heterogeneity can be alleviated by delineating sub-neighborhoods, and as a result, the spatial lagged model would be preferred over the spatial error model.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2015.05a
• /
• pp.182-182
• /
• 2015

우리나라에서는 강우관측시스템의 지역적 불균형으로 상대적으로 소규모 저수지의 경우 미계측유역의 특성을 가지며, 신뢰성 있는 강우량, 유출량, 증발량 자료가 매우 부족한 실정이다. 다목적댐 유역과 같은 계측유역의 경우 상류유역의 유입량 자료의 확보가 용이하지만 대부분의 유역의 경우 계측장비가 부족하여 신뢰성이 확보된 유입량 자료를 얻는데 많은 어려움이 있다. 본 연구에서는 미계측유역의 유입량 산정을 위하여 계측유역을 대상으로 강우-유출 모형의 매개변수를 산정하였으며, 산정된 매개변수를 유역특성인자와의 상관성을 토대로 다중선형회귀분석기법(multiple linear regression, MLR)을 적용하여 지역화(regionalization)를 위한 회귀식을 도출하였다. 이를 위해 양질의 유량자료가 확보된 K-water 17개 댐 유역을 대상으로 매개변수를 산정하였으며 이 중 2개의 댐 유역을 미계측유역으로 간주하여 개발된 모형을 검증하였다. 대부분의 통계 지표에서 우수한 모의능력을 확인하였으며, 본 연구를 통하여 개발된 지역화 기법을 미계측유역에 활용한다면 보다 정량적이고 효율적인 수자원 계획이 가능할 것으로 판단된다. 향후 연구로는 불확실성을 고려한 Bayesian GLM 모형을 이용한 지역화기법을 개발하여 매개변수의 불확실성까지 고려할 수 있는 방안을 모색하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2020.06a
• /
• pp.139-139
• /
• 2020

Intergovernmental Panel on Climate Change(IPCC)에 따르면 지난 1세기 반 동안 전 세계 평균 기온은 약 1℃가 상승하였으며, 온실가스 축적에 따라 평균기온은 21세기 중반에서 21세기 말까지 1~3℃가 증가할 것으로 전망되고 있다. 이러한 기온의 상승으로 인한 하천의 수온 변화는 수중에서 온도에 민감한 생화학적 반응의 변화를 유발하여 수질 및 수생태 변화에 영향을 미칠 수 있다. 따라서 효과적인 수질 및 수생태 관리를 위해서는 기온과 수온 사이의 명확한 관계 정립을 통해 수질변화를 정확하게 예측하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 국내·외로 널리 활용되고 있는 SWAT(Soil and Water Assessment Tool, SWAT) 모형을 통해 기온-수온 회귀식이 하천 수질변화에 미치는 영향을 정량적으로 분석하고자 하였다. 그러나 기존 SWAT 모형에서의 기온-수온 회귀식은 미국 유역의 환경 특성을 바탕으로 도출되었기 때문에 국내 유역에 적용하기에 한계점이 있다. 따라서 본 연구의 목적은 국내 유역에서의 실측 기온자료와 수온자료를 사용하여 SWAT 모형 내 기온-수온 회귀식을 재도출하고 적용성을 평가하는 것이다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.27 no.7
• /
• pp.1163-1170
• /
• 2014

The concepts and structure of intermittent panel time series data are introduced. We suggest a Wald test statistic for the test of homogeneity for intermittent panel first order autoregressive model and its limit distribution is derived. We consider the fitting the model with pooling data using sample mean at the time point if homogeneity for intermittent panel AR(1) is satisfied. We performed simulations to examine the limit distribution of the homogeneity test statistic for intermittent panel AR(1). In application, we fit the intermittent panel AR(1) for panel Mumps data and investigate the test of homogeneity.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2017.05a
• /
• pp.415-420
• /
• 2017

유량자료는 연속적으로 관측하기가 쉽지 않을 뿐 아니라 모든 관측소에서 매년 적정한 유량자료를 생산하는 것 또한 매우 어려운 실정이다. 이에 따라 미계측 유역에 대한 유량 산정을 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 영국의 "Low Flow Studies report(Institute of Hydrology, 1980)"에서는 갈수량 산정과 관련하여 기저유량비(Base Flow Index, BFI)를 사용하는 것을 추천하였다. 국내에서는 이와 관련한 적용 사례가 없기 때문에 본 연구에서는 BFI를 적용하여 미계측 유역의 갈수량을 산정하고자 하였다. 대상유역은 낙동강 권역의 22개 지점을 대상으로 실시하였으며, 기저유량비 및 평균 갈수량과 유역 및 수문인자들의 상관분석을 수행하였다. 분석을 통하여 기저유량비는 토양군 C와 지하수위를 독립변수로, 평균 갈수량은 기저유량비, 유역면적, 강수량을 독립변수로 선정하여 회귀분석을 실시하였다. 그 결과 개발한 기저유량비 지역회귀모형의 상대오차는 -26.5%(기계2)~57.2%(구영)의 범위로 분포하였고, 절대오차의 평균은 17.2%로 산정되었다. 평균 갈수량 지역회귀모형은 상대오차가 -38.4%(도천)~184.4%(길안)의 범위에서 분포하고 있으며, 절대오차의 평균은 47.3%이다. 그러나 소토, 기계2, 길안 지점을 제외하면 절대오차는 30.6%이다. 상대오차는 다소 부정적이지만 기존에 개발된 지역회귀모형으로 평균 갈수량을 산정한 결과와 비교하면 상대적으로 양호한 것으로 판단된다. 사용한 자료의 기간이 6년으로 통계적인 결과로 보기에는 다소 미흡한 측면이 있지만, 유역인자로서 BFI가 미계측 유역의 갈수량 특성을 설명할 수 있는 우수한 인자라고 판단하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.34 no.1
• /
• pp.75-98
• /
• 2021

This paper compares three statistical models that examine the relationship between national and provincespecific fertility rates. The three models are two of the regression models and a cointegration model. The regression model is by substituting Gompit transformation for the cumulative fertility rate by the average for ten years, and this model applies the raw data without transformation of the fertility data. A cointegration model can be considered when fitting the unstable time series of fertility rate in probability process. This paper proposes the following when it is intended to derive the relation of non-stationary fertility rate between the national and provinces. The cointegrated relationship between national and regional fertility rates is first derived. Furthermore, if this relationship is not significant, it is proposed to look at the national and regional fertility rate relationships with a regression model approach using raw data without transformation. Also, the regression model method of substituting Gompit transformation data resulted in an overestimation of fertility rates compared to other methods. Finally, Seoul, Busan, Daegu, Incheon, Gwangju, Daejeon and Gyeonggi province are expected to show a total fertility rate of 1.0 or less from 2025 to 2030, so an urgent and efficient policy to raise this level is needed.