• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.456-456
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• 2012

한강유역에 위치한 247개의 강우계에서 관측된 강우 자료를 분석하여 Modified Bartlett-Lewis Retangular Pulse Model (MBLRPM)의 매개변수들을 산정하고, 이들의 지도를 작성한 후, 이들의 정확도 및 매개변수들의 시/공간적 변화 유형을 분석하였다. 이를 위한 첫번째 과정으로, 각 강우 게이지에 대해 MBLRPM의 매개변수에 사용되는 통계치 (각 달에 대한 1, 3, 12, 24시간 누적 수준에서의 평균, 분산, 자기 상관계수, 무강우 확률)들을 계산한다. 이 후, 격자화된 한강유역의 각 셀에 대하여 앞서 계산된 강우 통계치를 Ordinary Kriging 공간 보간법을 통하여 할당한다. 이 후, 각 셀에 할당된 강우 통계치를 사용하여 MBLRPM의 매개변수들을 산정하여 각 매개변수들의 지도를 각 달에 대하여 얻는다. 매개변수 지도를 사용하여 MBLRPM에 의해 생성된 강우 데이터들은 관측치의 통계치를 정확성있게 재현하였으며, 시/공간적 경향성을 분석한 결과, 강우세포의 지속기간과 관련된 매개 변수를 제외한 나머지 5개의 매개변수들은 확연한 공간적 경향성을 보인 한 편, 시간적 경향성은 잘 나타나지 않았다. 본 연구 결과는 매개변수 산정이 힘든 MBLRPM의 특성을 극복하게 해주어 가상 강우 생성을 용이하게 함으로써 강우에 영향을 받는 여러 종류의 연구 주제에 대해 불확실성 분석을 할 수 있게 한다는 점에서 의미를 가질 수 있다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2020.11a
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• pp.179-184
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• 2020

본 연구는 확장된 합리적 행동이론(ETRA)을 이용하여 주식투자 시 자본시장심리지수를 기반으로 한 어플리케이션의 선택행동에 영향을 끼치는 요인들과 투자자의 휴리스틱과의 관계를 알아보는데 있다. 연구자는 개별 투자자의 휴리스틱이 선택행동에 영향을 미칠 것으로 추정하고 대표성 휴리스틱, 가용성 휴리스틱, 감정 휴리스틱을 측정하여 선택행동에 영향을 미치는 매개변수로 분석을 하였다. 연구모델의 경로계수 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 독립변수인 투자기회확장 그리고 매개변수인 휴리스틱 중 대표성 휴리스틱이 행동의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 행동의도가 종속변수인 선택행동에 영향을 미치고 매개변수인 가용성 휴리스틱이 선택행동에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 연구모형에서 대표성 휴리스틱에 영향을 주는 독립변수는 혁신적 성향, 투자기회확장, 사용비용, 그리고 인지된 효익이며 반면에 가용성 휴리스틱에 영향을 주는 독립변수는 혁신적 성향과 투자기회확장으로 밝혀졌다. 매개효과 검증결과에 의하면 서비스다양성은 선택행동에 영향을 미치는데 휴리스틱의 매개효과가 없고 직접효과만 있는 것으로 밝혀졌다. 반면에 투자기회확장은 선택행동에 미치는 직접효과는 통계적으로 유의하지 않고 매개변수 휴리스틱의 간접효과 값이 0.217이고 통계적으로 유의하여 매개효과가 있는 것으로 밝혀졌다. 휴리스틱의 매개효과를 개별적으로 확인한 결과 첫째, 대표성 휴리스틱은 매개효과를 통한 간접효과가 없는 것으로 확인되었다. 둘째, 가용성 휴리스틱은 매개효과의 크기가 0.1360이고 경로계수가 통계적으로 유의하게 나타나 매개효과를 통한 간접효과가 있다는 것을 확인하였다. 따라서 독립변수 투자기회확장은 시장 심리지수를 기반으로 한 어플리케이션에 대한 선택행동에 영향을 미치는데 직접적으로 영향을 미치지 않고 투자자의 가용성 휴리스틱이 매개가 되어 간접적으로 선택행동에 영향을 나타내는 것을 실증적으로 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1161-1165
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• 2006

본 연구는 OLS 및 변수선택법에 의해 통계학적 모형의 매개변수를 산정하여 모형의 적용성을 입증하고 하천 주요지점에 대한 홍수위 예측을 통해 홍수예보 및 예측 업무에 기여코자하는데 연구목적이 있다. 다중선형회귀모형을 구성하기 위한 독립변수는 예보지점의 수위/유출량 자료와 상류지점의 수위/유출량 자료, 그리고 유역의 선행 평균강우량 등의 자료를 독립변수로 하여 통계학적 홍수예측을 위한 다중선형 회귀모형을 각각 구성하여 적합성 여부를 판단하였다. 매개변수 산정은 OLS(Ordinary least square root method)와 변수선택(Stepwise)방법에 의해 산정하였으며, 중랑천 유역의 2002년부터 2005년까지의 수문사상 16개를 선정하여 모형에 적용한 결과 두 매개변수 산정방법 모두 30분에서 90분 예측은 상대적으로 정확한 결과를 나타내었으며, OLS 및 변수선택법에 의한 매개변수 산정결과 변수선택법에 의한 방법이 OLS 방법보다는 상관성이나 효율지수면에서 조금 더 정확한 값을 나타내고 있으나 독립변수의 일관성을 감안한다면 변수선택법보다는 OLS방법에 의한 매개변수 산정이 타당할 것으로 사료된다. 기존의 홍수예보 업무에 활용되고 있는 수문학적 홍수예측 모형인 저류함수법의 여러 매개변수 조정에 의한 홍수위 예측 방법보다는 비교적 간단한 통계적 방법에 의한 홍수위 예측 방법으로 홍수예보의 선행시간 확보가 필수적인 중랑천과 같이 유역면적이 작은 중소하천에서의 홍수예보 업무에 효과적으로 이용 가능할 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.335-335
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• 2019

최근 수문자료에 대한 다변량 빈도해석 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하나의 자료를 확률변수로 사용하는 단변량 빈도해석에 비해 여러 수문자료를 조합하여 동시에 추정할 수 있는 다변량 빈도해석은 수문자료의 상관성을 고려하면서 확률분포형을 추정할 수 있다는 장점이 있다. 이에 다변량 확률분포형을 이용한 빈도해석 과정 중 정확한 매개변수 추정을 위한 연구도 최근 여러방면으로 이루어지고 있다. 본 연구에서는 다변량 확률분포형의 매개변수 추정방법 중 기존에 주로 사용되고 있는 의사최우도법(MPL, Maximum Pseudo-Likelihood method)의 성능을 개선하기 위해 기존의 방법과 본 연구에서 제안하는 매개변수 추정방법의 Monte-Carlo 모의실험을 수행하였다. 일반적으로 수문자료는 양(+)의 왜곡도계수를 갖기 때문에 GEV(Geveralized Extreme Value) 분포형을 모분포로 하여 각 방법의 정확성을 검토하였다. 모의실험을 수행한 결과, 기존의사최우도법에서 Weibull 식을 이용하여 순위통계량을 계산하는 방법보다 본 연구에서 제안한 왜곡도를 고려하는 순위통계량을 사용하는 것이 더 정확한 매개변수 추정결과를 보여주는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.413-413
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• 2011

강우의 공간분포에 대한 신뢰성 있는 추정은 수자원 해석 및 설계에 있어서 필수적인 요소이다. 강우장의 공간변동성에 대한 고해상도 추정은 홍수, 특히 돌발홍수의 원인이 되는 국지성 호우의 확인 및 분석에 있어서 중요하다. 또한 강우의 공간 변동성에 대한 고려는 면적평균강우량 추정의 정확도를 향상시키는데 있어서 중요하며, 강우-유출모델의 모의결과에 대한 신뢰도를 향상시키는데 큰 영향을 미친다. 최근 공간자료에 대한 공간분포예측에 있어서 공간상관성을 고려할 수 있는 공간통계학적 기법의 적용이 증가하고 있으며, 이러한 공간통계학적 기법의 적용에 있어서 신뢰성 있는 모델 매개변수의 추정 및 불확실성 평가는 공간분포 예측결과에 대한 신뢰성을 향상시키는데 중요한 역할을 한다. 외국의 경우 공간분포예측 및 모의, 매개변수의 불확실성 평가 등과 관련하여 활발한 연구가 이루어지고 있는 반면 국내 수자원 분야에서는 아직까지 활발한 연구가 이루어지고 있지 않은 실정이다. 따라서 본 연구에서는 계층구조로 구성된 가우시안 공간선형혼합모델을 적용하여 확률강우량의 공간분포를 추정함에 있어서 모델 매개변수에 대한 추정기법을 비교하였으며, 매개변수 추정기법으로서 경험베리오그램에 대한 곡선적합기법인 보통최소제곱법 및 가중최소제곱법, 우도함수를 기반으로 하는 최우도법 및 REML과 같은 기존의 매개변수 추정기법들과 최근 공간통계학 분야에서 적용이 증가하고 있는 Bayesian 기법을 비교하였다. 이로부터 매개변수 추정기법 간의 매개변수 추정치에 대한 정량적 비교결과를 제시하였으며, Bayesian 기법의 적용을 통해 매개변수에 대한 불확실성 추정결과를 제시하였다. 이러한 결과들은 확률강우량의 공간분포 추정에 있어서 공간예측모델의 매개변수 추정 및 예측에 대한 신뢰성을 향상시킬 수 있는 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.44 no.2
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• pp.135-144
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• 2011

Direct parameter estimation method is verified with various models based on Neyman-Scott rectangular pulse model (NSRPM). Also, newly modified NSRPM (NMSRPM) that uses normal distribution is developed. Precipitation data observed by Korea Meteorological Administration (KMA) for 47 years is applied for parameter estimation. For model performance verification, we used statistics, wet ratio and precipitation accumulate distribution of precipitation generated. The comparison of statistics indicates that absolute relative error (ARE)s of the results from NSRPM and modified NSRPM (MNSRPM) are increasing on July, August, and September and ARE of NMNSRPM shows 10.11% that is the smallest ARE among the three models. NMNSRPM simulates the characteristics of precipitation statistics well. By comparing the wet ratio, MNSRPM shows the smallest ARE that is 16.35% and by using the graphical analysis, we found that these three models underestimate the wet ratio. The three models show about 2% of ARE of precipitation accumulate probability. Those results show that the three models simulate precipitation accumulate probability well. As the results, it is found that the parameters of NSRPM, MNSRPM and NMNSRPM are able to be estimated by the direct parameter estimation method. From the results listed above, we concluded that the direct parameter estimation is able to be applied to various models based on NSRPM. NMNSRPM shows good performance compared with developed model-NSRPM and MNSRPM and the models based on NSRPM can be developed by the direct parameter estimation method.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1406-1411
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• 2009

Bootstrap 기법은 통계학적 추정치의 정확도 또는 불확실성을 평가하기 위한 컴퓨터 기반 리샘플링 기법으로서 플러그인 원칙을 이용하여 요약통계치의 표준오차 및 신뢰구간을 추정하며, Bootstrap 기법 중 BCa 기법은 다른 Bootstrap 기법들에 비해 적합도 기준면에서 훨씬 우수한 결과를 나타내는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 강우빈도해석에서 확률분포의 매개변수 추정에 대한 불확실성 고려한 확률강우량의 산정 및 불확실성의 영향을 평가하기 위하여 Bootstrap 기법 중 비매개변수적 BCa 기법에 기반한 불확실성을 고려한 강우빈도해석모델 구축 및 적용을 통해 홍수위험평가 및 수자원 계획 등에 있어서 불확실성 표현 및 처리기법을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.1752-1756
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• 2007

정교한 강우-유출 모의를 위해서는 적절한 매개변수의 추정이 필수적이며, 매개변수 추정 방법은 시행착오(trial and error)에 의한 수동보정법과 최적화방법을 사용한 자동보정법으로 구분할 수 있다. 모형의 매개변수의 수가 많은 경우 수동보정법에 의한 매개변수 추정은 매우 어렵다. 자동 보정법에 사용되는 최적화방법은 Rosenbrock 알고리즘, patten search, 컴플렉스(complex) 방법, Powell 방법 등과 같은 지역최적화 방법과 전역최적화 방법으로 나눌 수 있다. 그러나 기존 방법론들은 매개변수의 최적화를 추적하기 위한 알고리즘이 대부분이며 이들 매개변수에 관련된 불확실성을 평가하는데는 미흡한 단접이 있다. 이러한 점에서 본 연구에서는 강우-유출모형의 매개변수 추정에 있어서 불확실성을 평가할 수 있는 새로운 방법론을 검토하고자 한다. 매개변수와 관련된 불확실성을 평가하기 위한 방법은 여러 가지가 있으나 통계적으로 매우 우수한 능력을 보이는 Hierarchical Bayesian 알고리즘을 Probability-Distributed 강우-유출 모형에 적용하였다. 본 방법론은 최적화와 동시에 각 매개변수에 관련된 사후분포(posterior distribution)의 추정이 가능하므로 모형이 갖는 불확실성을 효과적으로 평가할 수 있다. 따라서, 수자원 관리에 있어서 불확실성을 고려할 수 있으므로 보다 수리수문학적 위험도를 저감할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.311-311
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• 2020

가뭄·홍수 등 수재해 대응대책 수립 측면에서 유역의 자연유출량 산정은 가장 핵심적인 사항이라 할 수 있다. 우리나라는 전국적으로 수위-유량관측소를 설치하여 실시간 유출량 모니터링을 통해 수문정보를 수집하며, 주요지점을 제외한 유역에서는 주기적으로 강우-유출모형의 매개변수 최적화를 통해 산정된 장기유출량 결과를 자연유출으로 가정하여 수자원 계획 수립시 활용하고 있다. 그러나 강우-유출모형의 최적 매개변수 추정을 위해 활용되는 관측 수문자료는 상대적으로 자료의 연한이 짧고, 계절·공간적인 특성으로 인해 매우 제한적이며, 유역의 특성을 충분히 고려하지 못해 미계측유역의 매개변수 추정시 모형의 자료에서 기인한 불확실성이 크게 발생한다는 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 관측자료에 대한 신뢰성이 유의하며, 공간적으로 고르게 분포된 12개 댐 유역을 대상으로 매개변수 지역화 연구를 수행하였다. SCEM-UA기법을 통해 GR4J 강우-유출모형의 매개변수를 최적화 하였으며, 매개변수와의 상관관계 및 선형회귀분석을 통해 유역특성인자를 선별하여 Copula 함수를 통해 지역화된 매개변수를 추정하였다. 최종적으로 본 연구에서 제시된 방법론에 대한 적합성을 평가하기 위하여 매개변수 최적화가 수행된 유역을 미계측 유역으로 가정하여 교차검증 관점에서 적합성을 검토하였으며, 통계적으로 유의한 결과가 도출되는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1385-1389
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• 2010

수자원 계획에 있어서 강우 또는 홍수빈도분석시 주로 사용되는 확률의 개념은 상대빈도에 대한 극한으로 확률을 정의하는 빈도학파적 확률관점에 속하며, 확률모델에서 미지의 매개변수들은 고정된 상수로 간주된다. 따라서 확률은 객관적이고 매개변수들은 고정된 값을 가지기 때문에 이러한 매개변수들에 대한 확률론적 설명은 매우 어렵다. 본 연구에서는 강우빈도해석에서 확률분포의 매개변수에 대한 불확실성을 정량화하기 위하여 베이지안 MCMC 및 Metropolis-Hastings 알고리즘을 이용한 불확실성 평가모델을 구축하였다. 그리고 베이지안 MCMC 및 Metropolis-Hastings 알고리즘의 적용을 통하여 확률강우량 산정시 확률분포의 매개변수에 대한 통계학적 특성 및 불확실성 구간을 정량화하였으며, 이를 바탕으로 홍수위험평가 및 의사결정과정에서 불확실성 및 위험도를 충분히 설명할 수 있는 프레임워크 구성을 위한 기초를 마련할 수 있었다.