• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.271-271
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• 2022

해수면의 변화를 분석하는 대표적인 방법 중 하나는 관측된 조위자료를 평균하여 평균해수면을 산정하고, 이를 이용하여 해수면의 상승 혹은 하강 추세를 파악하는 것이다. 평균해수면의 산정시 별도의 분석없이 단순한 산술평균만으로 평균해수면을 산정할 수 있어 해수면의 변화를 간편하게 추정할 수 있는 장점이 있으나, 관측된 조위자료는 천문조, 기상조 및 기후변화 등에 의한 변화가 모두 반영된 자료이기 때문에 장래의 해수면 변화를 정확하게 추정하기에는 어려움이 있다. 인위적인 개발이 없는 상태에서의 장기적인 해수면 변화는 주로 기후변화에 기인하기 때문에 미래의 변화를 정확하게 추정하기 위해서는 기후변화에 의한 해수면 변화, 즉 장주기 성분만을 고려한 분석이 수행되어야 정확한 미래 해수면 변화 산정이 가능하다(Kang et al., 2008; Pugh, 2004; Yang et al., 2002). 이에 본 연구에서는 관측된 조위자료에 저역통과필터(Low-pass filter)를 이용하여 천문조, 기상조 등의 단주기적 변동성을 제외하고, 장주기적 성분만을 고려한 평균해수면 변화 분석이 수행되었다. 분석결과, 산술평균으로 산정된 평균해수면의 상승경향에 비해 장주기적 성분만을 고려한 평균해수면 상승량이 더 큰 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.1223-1227
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• 2004

강수량의 대부분이 여름철에 집중적으로 내리는 우리나라의 경우 경제기반에 필요한 용수 확보를 위한 댐 수위 조절 등의 수자원 관리를 위해서는 강수량의 장기예측이 매우 중요하다. 그러나 장기예측에 앞서 강수량의 기후 특성 분석은 예측을 위한 기반 자료로서 필요하다. 따라서 한반도 기상 관측소 자료로부터 1954년부터 2002년 49년동안 한강과 낙동강 유역의 유역평균 월강수량의 기후특성을 분석하였다. 유역평균 월강수량은 Thiessen 가중법을 사용하여 산출되었으며, 4월 유역평균 강수량은 감소 경향이 뚜렷하고, 8월 유역평균 강수량은 증가 경향이 매우 뚜렷하였다. 또한 두 유역에 있어서 1970년 중반에 유역평균 월강수량의 변동에 변화가 나타났다. NINO3 지수와 한강과 낙동강 유역평균 월강수량 편차와의 동시상관관계에서 유역평균 9월 강수량은 NINO3 지수와 지속적인 음의 상관을 보였고, 11월 유역평균 강수량과는 양의 상관이 크게 나타났다. 우기 동안 한강 유역평균 월강수량의 극한 사상의 종관 특성 분석을 위한 합성도에서 다우해(above normal year)인 경우에는 주로 대륙에 1000 hPa 고도의 음의 편차, 해양에 양의 편차의 중심이 놓여 있어 다우 시기는 북태평양 고기압의 강화와 관련됨을 알 수 있었다. 또한 8월 유역평균 강수량은 한반도 상공의 제트 강화와 관련되어 있었으며, 9월 유역평균 강수량의 경우에는 제트 출구의 북쪽에서의 양의 편차, 남쪽에서의 음의 편차 및 하층 바람장의 수렴과 관련되어 나타났다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.3 no.1
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• pp.169-177
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• 1996

본 논문에서는 한 유명 농구선수의 과거의 연도별 평균득점과 평균 야투율을 기초로 앞으로의 경기에 대한 평균득점과 평균야투율을 추정하기 위해 몬테칼로 베이지안 분석법 중의 하나인 Sampling-Important-Resampling (SIR) 알고리즘을 이용하였다. 즉 과거의 자료로부터 평균득점과 평균야투율에 대한 사전밀도함수를 설정하고 SIR 알고리즘을 이용하여 사후 밀도함수를 구한 후에 이를 기초로 베이지안 추론을 하였다.

• 한국지형공간정보학회:학술대회논문집
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• 2002.03a
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• pp.27-33
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• 2002

최근 들어 다항식비례모형(RFM: Rational Function Model)은 비전문가에게 있어서 지형보정을 위한 정확도 문제를 해결함과 동시에 센서 종류에 상관없이 적용 가능한 범용적인 센서모델링 기법으로 각광을 받고 있다. 그러나 엄밀(physical) 모델이 없는 센서 혹은 위성의 궤도력 자료를 제공하지 않는 센서의 경우 다항식비례모형의 적용을 위해서는 다수의 매개변수 사용으로 인한 계수들 간의 상관성을 고려해야 한다. 이에 본 연구에서는 2차 다항식비례모형에 기초하여 전방 다항식비례모형(Forward RFM)과 상관도 분석을 통한 전방 다항식비례모형의 이른 및 위치정확도에 관한 연구를 수행하였다. 대상연구지역은 KOMPSAT(Korea Multi-Purpose Satellite)과 SPOT으로 촬영한 대전광역시와 그 주변지역으로 SPOT과 KOMPSAT 모두 상관성 분석 전에는 대략 50% 정도의 검사점에 대해 과대오차(>100m)가 얻어졌으며, 이 점들을 제외한 검사점에 대해서도 SPOT은 평균수평오차 20-24m, 평균표고오차 25m, KOMPSAT은 평균수평오차 15-24m, 평균표고오차 30m를 나타내었다. 전방 다항식비례모형에 대하여 상관성 분석을 수행한 후에는 검사점에 대한 모든 과대오차 조정결과가 소거되었고 검사점에 대해서 SPOT은 평균수평오차 8.8m, 평균표고오차 25.2m, KOMPSAT은 평균수평오차 8.4m, 평균표고오차 14.5m를 나타내었다. 최종적으로 연구지역에 대한 수치표고모형의 제작을 통해 상관도 분석을 통한 다항식비례모형의 실제 적용 가능성을 보여주었다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.22 no.4
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• pp.723-733
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• 2009

The crucial problems of K-means clustering are deciding the number of clusters and initial centroids of clusters. Hence, the steps of K-means clustering are generally consisted of two-stage clustering procedure. The first stage is to run hierarchical clusters to obtain the number of clusters and cluster centroids and second stage is to run nonhierarchical K-means clustering using the results of first stage. Here we provide automated K-means clustering procedure to be useful to obtain initial centroids of clusters which can also be useful for large data sets, and provide software program implemented using R.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.12 no.1
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• pp.108-117
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• 2007

For a PERT network the sensitivity analyses are valuable tools for effective management and control of a project. In a previous article, a method was developed for the sensitivity analysis of the expected project completion time (${\mu}_{T}$) with respect to the expected duration of an activity (${\mu}_{i}$) under the assumption that the durations of activities are independent and normally distributed. In the present article, a method is presented for the sensitivity analysis of ${\mu}_{T}$ with respect to ${\mu}_{i}$ when the durations of activities are independent and follow discrete distributions, which utilizes the previous sensitivity analysis method with modifications. The accuracy of the proposed method is assessed using various example PERT networks, and the computational results indicate that the accuracy is comparable to that of direct Monte Carlo simulation.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.270-270
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• 2022

기후변화로 인해 전 세계적으로 평균해수면이 상승하고 있으며, 우리나라에서도 전반적으로 평균해수면이 상승하는 추세를 보이고 있다(Yoon and Kim, 2012; Jung, 2014, Yang et al., 2022). 해수면의 상승은 연안저지대 범람, 내수배제 불량 등의 피해를 증가시킬 수 있으므로, 해수면 상승에 대한 분석과 장래 해수면변화에 대한 정확한 예측은 매우 중요한 사항이라 할 수 있다. 이러한 평균해수면의 변화는 전 지구적 평균해수면의 변화와는 별개로 지역적으로 변동특성이 크게 다르게 나타날 수 있는데(Yang and Hwang, 2021), 해수면의 시간적/공간적 변화가 중첩되는 경우 단기간에 해수면 상승이 가속화 될 수 있으며 이로 인한 취약지역이 발생할 가능성이 매우 크기 때문에(Arnoldo et al, 2017), 평균해수면의 시간적/공간적 변화양상을 파악하는 것은 매우 중요한 사항이라 하겠다. 이에 본 연구에서는 서해안에 분포한 조위관측소의 조위 관측자료를 이용하여 평균해수면의 시간적/공간적 변화에 대한 분석을 수행하였다. 분석결과, 서해안의 북부보다 남부로 갈수록 평균해수면의 변화량이 더 큰 것으로 나타났으며, 과거의 변화량보다 최근의 평균해수면 변화가 더 큰 양상을 보이는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.461-461
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• 2012

본 연구는 서울 지점의 목표연도(2040, 2070, 2100년)별 재현기간에 따른 확률강수량을 산정하기 위해 지속시간 24시간에 대한 연 최대 강수량 자료를 구축하여 비정상성 빈도해석을 수행하였다. 연 최대강수량 자료를 이용해 초기 20년을 기준으로 1년씩 추가한 연 최대 강수량 누적 자료를 구축한 후, 누적 기간별 자료의 평균, 위치매개변수, 축척매개변수를 산정하였다. Gumbel 분포를 이용해 비정상성 빈도해석을 실시하였으며, 각 매개변수의 경우 확률가중모멘트법을 이용해 산정하였다. 산정된 누적평균 강수량과 연도와의 선형회귀분석을 실시한 방법뿐만 아니라 서울 지점이 속한 한강유역의 전 지점들을 이용한 유역의 누적평균 강수량 자료에 대하여 연도와의 Logsitic 회귀분석 및 Power Model을 이용해 서울 지점의 목표연도별 누적평균 강수량을 산정하였고 이를 통해 목표연도별 위치매개변수 및 축척매개변수를 구해 목표연도별 재현기간에 따른 확률강수량을 산정하였다. 선형회귀분석을 이용한 비정상성 빈도해석의 경우, 목표연도가 증가함에 따라 선형적인 증가에 의해 매우 높은 누적평균 강수량이 나타나 확률강수량의 경우에도 정상성임을 가정한 확률강수량에 비해 매우 높게 나타나 타당한 확률강수량이라 함에 한계가 있음을 보였다. 유역의 평균거동과 Logistic 회귀분석을 실시하여 확률강수량을 산정하였을 때에는, 선형 회귀분석에 비해 정상성임을 가정한 확률강수량보다 크게 증가하지 않고 비교적 안정적인 증가가 나타났다. 하지만 Logistic 회귀분석을 이용한 누적평균 강수량 산정에 있어서 목표연도 2040년에 도달하기 전에 미리 수렴하는 형태를 보여 모든 목표연도의 확률강수량이 동일한 값을 가지는 한계가 나타났다. 한강 유역의 평균거동과 Power Model을 이용한 비정상성 빈도해석의 경우, 선형회귀분석 및 Logistic 회귀분석을 통한 비정상성 빈도해석에서 나타난 문제점을 보완할 수 있는 확률강수량이 나타남을 보였다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 2003.05a
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• pp.19-25
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• 2003

데이터베이스에 내재된 패턴이나 관계를 묘사한 것만으로도 의사결정에 필요한 정보를 제공할 수 있는데 이 데이터들의 변수들을 비슷한 특징을 가지는 소그룹으로 나누어 패턴을 찾는 것을 군집분석이라 한다. 이러한 군집 분석에는 분리군집방법과 계층적군집방법이 있는데, 재할당이 가능한 분리군집방법의 여러 알고리즘에 대해 비교해보자. 분리군집알고리즘에는 중심을 평균으로 하는 k-평균 알고리즘과, 중심을 메도이드로하는 PAM, CLARA, CLARANS 알고리즘이 있다. 이러한 알고리즘에 대한 이론과, 장단점을 설명하고, 분산과 중심들간의 평균 거리로 비교해 본다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.633-637
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• 2005

강우-유출분석에 있어서 적절한 면적평균강우량의 추정은 유출 결과에 직접적으로 영향을 미치는 매우 중요한 요소이다. 일반적으로 실무에서 가장 많이 이용되고 있는 면적평균강우량 추정방법으로는 산술평균법, Thiessen의 가중평균법 등이 있으며, 이와 같은 방법들은 강우관측소에서 관측한 지점우량 자료로부터 일정면적을 가진 유역 전체에 균일한 강우가 발생한다는 가정아래 면적평균강우량을 추정하는 방법이다. 그러나 강우는 시공간적으로 다양한 특성을 지니며, 특히 우리나라와 같이 강우의 계절성이 심하고 아울러 산악지형의 영향으로 강우의 공간적 변동성이 큰 지역에서 기존의 방법으로 지점강우량을 면적강우량으로 환산한다면 강우의 공간적인 연속을 나타내는 데는 많은 어려움이 있을 것이다. 따라서 본 연구에서는 강우의 공간적인 통계특성을 반영하기위해 크리깅 기법을 이용하여 면적평균강우량을 추정함으로써 유역강우의 공간적인 특성을 반영하였다. 또한 면적평균강우량 추정기법 중 기존 실무에서 널리 사용된 산술평균법 및 Thiessen의 가중평균법을 이용하여 면적평균강우량을 계산하고 각각의 경우에 대한 오차를 평가하였으며, 각 기법들로부터 추정된 면적평균강우 자료를 이용하여 강우-유출분석을 실시함으로써 유역강우의 추정오차가 유출계산에 미치는 영향을 분석하였다.