• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.415-420
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• 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
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• v.30 no.5
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• pp.733-745
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• 2017

Local composite quantile regression is a useful non-parametric regression method widely used for its high efficiency. Data smoothing methods using kernel are typically used in the estimation process with performances that rely largely on the smoothing parameter rather than the kernel. However, $L_2$-norm is generally used as criterion to estimate the performance of the regression function. In addition, many studies have been conducted on the selection of smoothing parameters that minimize mean square error (MSE) or mean integrated square error (MISE). In this paper, we explored the optimality of selecting smoothing parameters that determine the performance of non-parametric regression models using local linear composite quantile regression. As evaluation criteria for the choice of smoothing parameter, we used mean absolute error (MAE) and mean integrated absolute error (MIAE), which have not been researched extensively due to mathematical difficulties. We proved the uniqueness of the optimal smoothing parameter based on MAE and MIAE. Furthermore, we compared the optimal smoothing parameter based on the proposed criteria (MAE and MIAE) with existing criteria (MSE and MISE). In this process, the properties of the proposed method were investigated through simulation studies in various situations.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.28 no.7
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• pp.11-18
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• 2023

In this paper, we evaluate deep learning time series forecasting models. Recent studies show that those models perform better than the traditional prediction model such as ARIMA. Among them, recurrent neural networks to store previous information in the hidden layer are one of the prediction models. In order to solve the gradient vanishing problem in the network, LSTM is used with small memory inside the recurrent neural network along with BI-LSTM in which the hidden layer is added in the reverse direction of the data flow. In this paper, we compared the performance of Informer by comparing with other models (LSTM, BI-LSTM, and Transformer) for real Nitrogen dioxide (NO2) data. In order to evaluate the accuracy of each method, mean square root error and mean absolute error between the real value and the predicted value were obtained. Consequently, Informer has improved prediction accuracy compared with other methods.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.5 no.2
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• pp.327-338
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• 1998

이원배치모형에서 급내상관계수에 대한 점 추정문제가 고려된다. 급내 상관계수에 대한 여러 가지 점추정량의 종류를 살펴보고 추정량의 평균자승오차(MSE)과 절대편의를 모의 실험을 통하여 서로 비교하여 본다. 결론적으로 이원배치모형에서의 급내 상관계수는 추정량의 종류에 큰 영향을 받지 않는 것으로 나타났으며, 따라서 계산량이 다른 추정량들에 비하여 적은 헨더슨의 방법 $\textrm{III}$ 추정량을 사용하는 것이 바람직한 것으로 판명되었다.

• Journal of the Korean Institute of Gas
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• v.22 no.2
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• pp.52-58
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• 2018

The flash point is one of the most important properties to characterize fire and explosion hazard of flammable liquid mixture. In this paper, the flash points of ternary liquid mixture, n-nonane+n-decane+n-tridecane system, were measured using Seta flash closed cup tester. The measured values were compared with the calculated values using Raoult's law and multiple regression analysis. The absolute average errors(AAE) of the results calculated by Raoult's law is $0.6^{\circ}C$. The absolute average errors of the results calculated by multiple regression analysis is $0.4^{\circ}C$. As can be seen from AAE, the calculated values based on multiple regresstion analysis were found to be better than those based on Raoult's law.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.701-705
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• 2006

강우자료는 수문 모델링 작업에서 가장 기초적인 수문학적 입력자료로 시간과 공간에 따른 변동성이 크므로 규명하기 복잡한 수문현상 중의 하나이다. 산악지역이 많은 우리나라의 지형학적 특성과 태풍, 장마 및 특히, 최근의 게릴라성 집중호우 등으로 인하여 이러한 변동성이 더욱 커지고 있는 실정이다. 장기간 실측된 수문기상 기초 자료가 부족한 우리나라의 실정상 홍수예보 및 수공구조물 설계를 위해 정확한 강우량 자료의 취득이 선행돼야 한다. 따라서 적절한 장소에 수문관측소 설치 및 관리를 통해 양호한 강우량 자료를 획득해야 하지만, 현장 여건상 등의 이유로 미계측 및 결측, 이상자료가 발생하고 있다. 따라서 이러한 미계측 혹은 결측지점의 우량을 추정할 수 있는 방법을 비교, 분석하여 적절한 보정과정을 수행할 필요가 있다. 그간의 연구에서는 미계측 지점 혹은 산악지역에서의 점 강우량 보정방법에 대한 연구가 진행되었지만, 본 연구에서는 '도시홍수재해관리기술연구사업단'에서 운영 중인 도시하천 유역 특히 소배수구역에서의 결측 자료에 대해 여러 추정 방법을 비교, 분석하여 적절한 방안을 찾고자 한다. 이를 위하여 중랑천 유역의 3개 소배수 구역(월계1 배수구역, 군자 배수구역, 어린이대공원 배수구역)에 설치된 3개 우량관측소와 건설교통부 관할 우량관측소 2개소의 우량자료를 사용하였다. 본 연구에서는 결측치 보간을 위하여 널리 이용되고 있는 산술평균법(Arithmetic Average method), 역거리법(Reciprocal Distance Squared method), 거리고도비율법(Ratio of Distance and Elevation method), 인근관측소와의 관계식 이용, 크리깅방법(Simple Kriging method)을 비교, 검토 적용하였다. 중랑천 유역의 소배수구역을 대상으로 연중 발생하는 큰 호우사상에 대해 임의의 강우관측소를 결측지점으로 가정하고 주변의 강우관측소로부터 각각의 방법을 이용해 가중치들을 산정하여 결측지점의 강우량 값을 보정하고자 하였다. 또한 각각의 방법을 이용하여 얻어진 결과에 대해 실측값과 보정값의 오차정도를 평균절대오차법(Mean Absolute Error)과 제곱평균제곱근오차법(Root Mean Squared Error)에 의해 산정하여 보정 방법간의 효율성을 검토하고자 하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.27 no.3
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• pp.419-430
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• 2014

An accurate prediction of electricity supply and demand is important for daily life, industrial activities, and national management. In this paper electricity sales is predicted by time series modelling. Real data analysis shows the transfer function model with cooling and heating days as an input time series and a pulse function as an intervention variable outperforms other time series models for the root mean square error and the mean absolute percentage error.

• Korean Journal of Food Science and Technology
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• v.18 no.2
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• pp.82-87
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• 1986

The water sorption isotherms of binary mixtures, prepared by corn starch and isolated soybean protein (ISP) or casein, were measured and analyzed. Simple equations to predict moisture content from knowledge of composition and water activity of the mixture were derived by applying Response Surface Analysis. Comparison between predicted and experimental moisture content for 13 combinations of corn starch-lSP mixture at the range of $a_w$ 0.25-0.87 resulted in a maximum error of only 6.06% and an absolute mean error of 2.60%, and for the mixture of corn starch-casein the error was -4.39% and 2.12%, respectively. The agreement between experimental and predicted water sorption isotherms was shown to be 'highly acceptable' for the binary mixtures of 50% corn starch-50% ISP and 50% corn starch -50% casein.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1822-1829
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• 2006

본 연구에서는 계산된 유량과 실측 유량을 비교하여 Clark 단위도 방법의 매개변수를 추정하고자 하였다. 오산천과 진위천 상류유역에 대하여 Arcview와 WMS로 지형자료에 대한 전 처리를 한후, HEC-HMS 프로그램을 이용하여 유출량을 산정하였다. 2001년부터 2005년까지 4개의 사상에 대하여 강우량, 기흥저수지와 이동저수지의 실제 방류량을 이용하여 유출량을 산정하였으며, Clark 모형의 매개변수를 Russel 공식, Sabol 공식 및 HEC-HMS 프로그램에 내장된 Nelder-Mead 최적화 방법을 이용하여 매개변수를 각각 산정하여 회화 지점의 실측 유출량과 비교.평가하였다. 빈도가 큰 유출사상의 경우에는 Sabol 식을 적용한 결과가 Russel 식을 적용한 모의결과보다 첨두유량의 재현성이 우수하게 나타났으며, 유출량이 작은 경우에는 Russel 식을 적용한 모의결과가 우수하였다. 첨두가 중제곱평균제곱근오차, 잔차자승의 합, 절대잔차의 합 등 3가지의 서로다른 목적함수를 적용하여 매개변수를 자동 보정하였을 때, 목적함수에 따른 첨두유량의 오차는 거의 동일하였으며, 첨두시간에 대한 오차는 첨두가중제곱평균제곱근오차를 적용했을 때 가장 작은 것으로 분석되었다. 그리고 Clark 유역 추적모형의 자동보정을 통하여 추정한 매개변수인 도달시간과 저류상수는 강우사상에 따라서 변동하는 특성을 나타내기 때문에 최적의 도달시간 및 저류상수는 홍수사상별로 추정되어야 하며 이 결과는 홍수량 산정을 위한 매개변수 추정과정의 비유일성 및 복잡성을 암시하고 있다.

• Journal of Korea Port Economic Association
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• v.39 no.2
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• pp.129-141
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• 2023

This study analyzes the dynamic characteristics of daily freight rates of dry bulk and tanker shipping markets and their forecasting accuracy by using the error correction models. In order to calculate the error terms from the co-integrated time series, this study uses the common stochastic trend model (CSTM model) and vector error correction model (VECM model). First, the error correction model using the error term from the CSTM model yields more appropriate results of adjustment speed coefficient than one using the error term from the VECM model. Furthermore, according to the adjusted determination coefficients (adjR²), the error correction model of CSTM-model error term shows more model fitness than that of VECM-model error term. Second, according to the criteria of mean absolute error (MAE) and mean absolute scaled error (MASE) which measure the forecasting accuracy, the results show that the error correction model with CSTM-model error term produces more accurate forecasts than that of VECM-model error term in the 12 cases among the total 15 cases. This study proposes the analysis and forecast tasks 1) using both of the CSTM-model and VECM-model error terms at the same time and 2) incorporating additional data of commodity and energy markets, and 3) differentiating the adjustment speed coefficients based the sign of the error term as the future research topics.