• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1164-1168
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• 2010

수자원이 우리 생활의 전반적으로 중요한 역할을 차지하면서 댐의 효율적인 운영과 안정적인 용수공급에 대한 연구는 지속적으로 수행되어지고 있다. 1990년대 이후 비선형적인 특성을 잘 모의하는 장점을 가진 인공신경망(ANN)을 이용하여 유입량 예측에 대한 많은 연구가 수행되었다. 하지만 ANN 모형을 포함한 회귀모형은 월 강우 및 유입량의 예측에 대해 간편하게 사용을 할 수 있지만, 예측의 정확성에 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 ANN 모형과 회귀모형의 예측오차를 후처리 과정을 통하여 오차를 줄임으로써 예측모형의 성과를 향상시키는 방법을 제안하였다. 연구지역은 금강수계의 대청댐 유역으로, 1982년 9월부터 2005년 12월에 해당하는 유역 내 11개 지점의 강우관측소에서 관측한 월 강우와 댐 유입량을 수집하여 모형을 구축하였다. 강우량과 유입량 자료에 대해 자기상관함수와 교차상관함수를 이용하여 입력변수를 결정하였고, 정규화를 통한 전처리 과정을 거쳐 ANN 모형과 회귀모형을 이용한 예측모형을 구축하였으며, 예측성과의 향상을 위하여 군집 분석을 이용하여 오차를 재조정하였다. 이러한 오차 후처리 과정을 포함한 모형은 RMSE와 상관계수를 이용하여 비교 평가한 결과, 예측성과를 약 40% 정도 향상시켰다.

• Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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• v.32 no.1
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• pp.103-109
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• 1990

The application of the Log-Pearson Type m distribution recommended by Water Resources Council, U. S. A. for flood frequency analysis requires the estimation of the regionalized skew coefficient. In this study, regionalized skew coefficients are estimated using a weighted regression model which relates at-site skews based on logarithms of observed annual flood peak series to both basin characteristics and precipitation data in the Han river and the Nakdong river basin. The model is developed with weighted least squares method in which the weights are determined by separating residual variance into that due to model error and due to sampling error. As the result of analysis, regionalized skews are estimated as - 0.732 and - 0.575 in the Han river and the Nakdong river basin, respectively.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.232-232
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• 2022

1차원 관망해석모형과 2차원 지표면범람 해석모형을 이용한 도시지역의 실시간 홍수예·경보시스템 구축은 모형의 모의에 많은 시간이 소요되므로 한계가 있다. 또한, 연구유역에서 시나리오 강우에 대해 침수를 유발시키는 한계강우량을 1-2차원 모형의 시행착오법을 적용한 반복적인 수행을 통해 산정하는 것은 비효율적인 방법이다. 따라서, 본 연구에서는 이에 대한 해결책으로 로지스틱 회귀를 이용하여 배수분구별 침수 발생기준 강우량을 산정하고자 한다. 침수 발생 한계강우량 산정을 배수분구 단위로 제시하기 위하여 로지스틱 회귀분석을 이용하였다. 풍수해저감종합계획(2015)과 침수흔적도를 이용하여 배수분구 별 침수이력에 대한 데이터베이스를 구축하고, 이를 1-2차원 수리해석을 통한 침수심과 함께 로지스틱 회귀모형에 학습하였다. 지속시간 1시간, 10mm 강우부터 500년 빈도의 Huff 3분위 시나리오 17개를 사용하여 확률강우량을 산정하였고, 이를 1-2차원 수리해석을 위한 입력자료로 사용하였다. EPA-SWMM을 통한 1차원 도시유출해석과 FLO-2D를 통한 2차원 침수해석에서 20cm 이상의 침수심이 발생하거나 지상관측자료, 침수흔적도 및 풍수해저감종합계획에서 실제 침수가 발생했을 경우를 1, 그렇지 않은 경우를 0으로 하여 데이터베이스를 구축하여 로지스틱 회귀모형에 학습시켜 침수 발생 한계강우량을 산정하였다. 로지스틱 회귀분석을 통해 서울시 지역의 배수분구별 한계강우량을 산정할 수 있으며, 지속적으로 관측되는 강우 및 침수 발생 유무 자료를 추가함으로써 산정된 침수 한계강우량을 상회하는 강우 사상이 나타났을 시에 침수 발생 유무를 확인하여 본 연구에서 제안한 방법에 대해 검증이 가능할 것으로 보인다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.20-20
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• 2017

최근 기후변화 영향에 따라 전 세계적으로 인명피해 및 재산피해를 유발하는 자연재난이 지속적으로 증가하고 있으며, 그로 인한 자연재해의 규모가 점점 더 커지고 있다. 실제로 우리나라에서도 지난 1994 년에서 2013 년까지 지난 20 년간 자연재해에 의한 피해액은 12조 3천억 원으로 집계되었으며, 이 중 강우와 태풍에 의한 피해가 85 % 이고, 대설에 의한 피해는 약 13 % 로 자연재해 중 대부분의 피해는 강우 및 태풍에서 발생하지만, 폭설에 의한 피해도 적지 않은 것으로 나타났다. 이에 따라, 정확한 예측을 위해 신뢰도 높은 자료 구축을 통한 대설피해 예측에 관한 연구가 필요한 시점이다. 본 연구에서는 대설피해액 예측을 위해 우리나라의 63개 기상 관측소에서 관측한 적설심 자료 및 기상관측 자료와 사회 경제 자료 총 11개를 대설피해 예측을 위한 입력변수로 선정하고, 이를 기상관측소가 속한 도시의 면적에 따라 3개의 지역으로 구분하였다. 주성분분석을 활용하여 선정된 입력변수들을 4개의 주성분으로 구분하고, 인공신경망 및 다중선형 회귀 모형을 구성하여 각 지역별 대설피해 예측의 오차를 분석하였다. 적용결과, 인공신경망 모형을 이용한 대설피해 예측의 수정결정계수는 22.8 %~48.2 %를 나타냈고, 다중선형회귀 모형의 수정결정 계수는 9.2 %~39.7% 로 나타났다. 그러므로 인공신경망 모형이 다중회귀 모형보다 선택된 입력자료를 활용하여 대설피해를 예측하는 목적으로 조금 더 우수한 결과를 나타내었다. 향후 자료를 보완 및 모형의 고도화를 통해 보다 정확한 대설피해 예측 함수 개발이 가능할 것으로 기대된다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.11 no.9
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• pp.255-265
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• 2013

The purpose of this study was to identify the variation factors of hypertension medication rate between regions and to use them as a basic data for establishment of hypertension management business plan which is customized by region. The data were collected from community health survey, National Statistics Office and National Health Insurance Corporation, and were analyzed using the geographically weighted regression. As the result of analysis, the factors that influenced the hypertension medication rate between regions were subjective recognition rate of health level, the rate of medical aid client and the number of health facility per one hundred thousand of population. According to the geographically weighted regression, the total of 230 regional regression models composed of major variables which affected the hypertension medication rate were calculated. However, this study has several limitations that the explanatory power of model is not high and others. Therefore, a follow-up study which is based on the actual data of compliance with hypertension medication will be necessary.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.35 no.1
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• pp.131-146
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• 2022

Logit models are commonly used to predicting and classifying categorical response variables. Most Bayesian approaches to logit models are implemented based on the Metropolis-Hastings algorithm. However, the algorithm has disadvantages of slow convergence and difficulty in ensuring adequacy for the proposal distribution. Therefore, we use auxiliary mixture sampler proposed by Frühwirth-Schnatter and Frühwirth (2007) to estimate logit models. This method introduces two sequences of auxiliary latent variables to make logit models satisfy normality and linearity. As a result, the method leads that logit model can be easily implemented by Gibbs sampling. We applied the proposed method to diabetes data from the Community Health Survey (2020) of the Korea Disease Control and Prevention Agency and compared performance with Metropolis-Hastings algorithm. In addition, we showed that the logit model using auxiliary mixture sampling has a great classification performance comparable to that of the machine learning models.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.36 no.4
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• pp.723-733
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• 2016

This study aims to analyze the effects of urban characteristics on the amount of damage caused by natural disasters. It is focused on the areas of a municipal level in Korea. Also, it takes into account the spatial autocorrelation of the damage caused by natural disasters. Moran's I statistics was estimated to examine the spatial autocorrelation in the damage from the study area. Subsequent to evaluating the suitability for spatial regression models and the OLS regression model, the spatial lag model was employed as an empirical analysis for the study. It showed that the increase in residential area leads to the decrease in the amount of natural disaster damage. On the other hand, the increase in green area and river basin is associated with the increase in the damage. As a result of empirical analysis, appropriate policy establishment and implementation about the damage-adding factors is needed in order to reduce the amount of damage in the future.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.27 no.5
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• pp.1155-1168
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• 2016

This paper considers a probability density estimation problem of climate values. In particular, we focus on estimating probability densities of summer extreme temperature over South Korea. It is known that the probability density of climate values at one location is similar to those at near by locations and one doesn't follow well known parametric distributions. To accommodate these properties, we use a mixture of conditional autoregressive species sampling model, which is a nonparametric Bayesian model with a spatial dependency. We apply the model to a dataset consisting of summer maximum temperature and minimum temperature over South Korea. The dataset is obtained from University of East Anglia.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.192-192
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• 2015

현재 우리나라는 점오염원 관리로 인한 수질개선 효과가 한계에 다다르고 있으며, 비점오염원의 수계별 총 부하 기여율이 지속적으로 증가하고 있어 추가적인 수질개선을 위해서는 비점오염원에 의한 오염부하량을 예측하고 관리하는 것이 필요하다. 국내에서는 비점오염원 관리를 위해 지속적으로 수질 모니터링을 실시하고 있으나 자료수가 부족하고 실측자료가 일부 존재하는 등의 단점을 가지고 있다. 부족한 자료는 환경부에서 제안한 원단위법 또는 분포형 수문모형을 이용하여 모의하고 있으나 원단위법은 유역특성을 고려하지 못한다는 단점을 가지고 있으며 분포형 수문모형은 모의에 많은 시간이 소요되는 단점이 있다. 본 연구에서는 유역특성을 고려하여 오염부하량을 산정하는 회귀식을 개발하고 적용성을 검토해보고자 한다. 회귀식 개발에 필요한 입력자료는 환경부 물환경정보시스템 (Water Information System, WIS)에서 제공하는 수질자료, 국가수자원관리종합정보시스템 (Water Resource Management Information System, WAMIS)에서 제공하는 수위-유량 자료, 용인시 백암면 일대에서 2013년부터 2014년까지 모니터링한 수질 및 유량자료를 이용하였다. 회귀식 도출에는 IBM SPSS Statistics 20 (SPSS, Inc, 2011)을 이용하였다. 개발된 회귀식 검토를 위해 미계측 유역을 대상으로 SWAT (Soil and Water Assessment Tool) 모형을 이용하여 오염부하량을 모의하였으며, 결과 비교를 통해 개발된 식의 타당성을 검토하였다. 본 연구의 결과는 유역에서 비점오염원에 의해 발생하는 오염부하량 모의를 통해 유역 내 비점오염원 저감대책 마련에 이용할 수 있을 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Plant Resources Society of Korea Conference
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• 2020.08a
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• pp.31-31
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• 2020

본 연구는 대표적인 봄 꽃 식물인 진달래(Rhododendron mucronulatum Turcz.)의 개화시기를 예측하기 위해 지난 9년간(2011년-2019년) 주왕산 지역에 생육하는 진달래의 식물계절자료(파열·개화·개엽·만개·낙엽)와 기상자료(일평균기온·일최고기온·일최저기온)를 토대로 이탈리아 생물기상연구소(IBMET)의 Chill Day 개화 예측모형인 생물계절모형을 실시하였다. 생물계절모형에 의한 예상 발아일간 편차의 제곱을 최소로 하는 조합은 기준온도 5℃, 저온요구량과 가온요구량은 97.94로 나타났다. 즉, 휴면해제일로부터 기준온도 5℃로 Chill Day를 누적시켜 97.94에 도달하는 날짜가 낙엽~내생휴면해제일이자 내생휴면해제일~발아기간까지의 값이며, 내생휴면해제일을 기점으로 개화일까지 102.93이 개화에 필요한 가온량으로 나타났다. 2011년부터 2019년까지 개화예상일을 기상청 회귀모형을 실관측기온에 적용한 결과 오차는 MAE=1.44이며, 생물계절모형을 적용할 경우 오차는 MAE=1.39, 기준온도 5℃일 경우 MAE=4.23, 기준온도 6℃일 경우 MAE=5.47, 기준온도 7℃일 경우 MAE=5.05로 나타나 생물계절에 의한 관측과 기상청의 회귀모형이 가장 유사한 것으로 나타났다. 가장 최근인 2018년과 2019년의 기상청 회귀모형와 생물계절모형의 개화 예측일을 비교한 결과, 2018년의 경우 청송지역의 진달래는 기상청 회귀모형에서 3월 30일 전후로 개화를 예상하였고 생물계절모형은 기준온도 5℃에 적용할 경우 내생휴면일에 가장 근접한 날은 3월 26일이였으며 이를 기준으로 가온량의 합이 102.93에 가깝게 되는 날인 4월 2일을 전후로 개화를 예측하였다. 실제 청송 주왕산의 진달래는 4월 3일에 개화를 시작하여 생물계절모형과 매우 유사함을 확인하였다. 2019년의 경우 청송지역의 진달래는 기상청 회귀모형에서 3월 25일 전후로 개화를 예상하였고 생물계절모형은 기준온도 5℃에 적용할 경우 내생휴면일에 가장 근접한 날은 3월 8일이였으며 이를 기준으로 가온량의 합이 102.93에 가깝게 되는 날인 3월 29일을 전후로 개화를 예측하였다. 실제 청송 주왕산의 진달래는 4월 5일에 개화를 시작하여 오히려 생물계절모형과 더욱 유사함을 확인하였다.