• 해운물류연구
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• 제35권1호
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• pp.93-109
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• 2019

본 연구는 혼합주기모형을 해운경기 예측에 활용하기 위해 기존의 비선형 장기균형관계분석에서 통계적으로 유의한 요인들을 단기모형에 적용하였다. 가장 일반적인 단일변수(univariate) AR(1) 모형과 혼합주기모형으로부터 각각 표본외 예측을 실시하여 예측오차와 비교한 결과 혼합주기모형의 예측력이 AR(1) 모형보다 향상됨을 확인하였다. 이러한 실증분석은 새로운 고차원 혼합주기모형이 해운경기변동 예측에 유용한 모형임을 의미하며, 즉, 최근 다변수 시계열 자료가 주로 장기균형관계(long-run equilibrium)를 대상으로 하고 있는데, 고차주기와 같은 정보를 분석에 포함할 경우 단기 해운경기 분석모형의 예측력이 향상될 수 있음을 의미하는 분석결과이다.

• 응용통계연구
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• 제28권2호
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• pp.221-230
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• 2015

전통적으로 반복 측정된 형제 쌍 연관 분석에서는 선형 혼합 모형이 사용되어 왔다. 그러나 그 모형은 관심있는 표현형과 연관된 유전자좌를 찾는 것에 있어서 검정력이 문제가 되는 것으로 지적되어 왔다. 본 연구에서 우리는 이러한 검정력 문제를 개선하는 방법으로 감마 혼합 모형을 고려하였고, 검정력과 제 1종 오류의 관점에서 선형 혼합 모형과 성능을 서로 비교하여 보았다. Genetic Analysis Workshop 13에서 제공된 자료를 이용하여 살펴본 결과, 감마 혼합 모형이 검정력에 있어서 큰 이득을 볼 수 있는 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.45-45
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• 2017

상이한 자연현상으로 발생된 자료들은 때때로 통계적으로 다른 특성을 가지는 경우가 있다. 이런 자료들은 다른 두 개 이상의 모집단에서 자료가 발생한 것으로 가정할 수 가 있다. 기존에 널리 사용되어온 분포형 모형의 경우 단일한 모집단으로부터 자료가 발생한다는 가정하에서 개발된 모형들로 위에서 언급한 자료들을 적절히 모의할 수 없다. 이런 상이한 모집단에서 발생된 자료를 모형화 하기 위해서 혼합분포모형(mixture distribution)이 개발되었다. 홍수나 가뭄 등과 같은 극치 사상의 경우 다양한 자연현상들로부터 발생하기에 혼합분포모형을 적용할 경우 보다 정확한 모의가 가능하다. 혼합분포모형은 두 개 이상의 비혼합분포모형들을 가중합하여 만들어진다. 혼합 분포모형의 형태로 인하여 기존의 분포형 모형의 매개변수 추정 모형으로 널리 사용되던 최우도법 (maximum likelihood method), 모멘트법(method of moment), 확률가중모멘트법 (probability weighted moment method) 등을 이용하여 혼합분포모형의 매개변수를 추정하는 것이 용이 하지 않다. 혼합분포모형의 매개변수 추정 방법으로는 Expectation-Maximization (EM) 알고리즘, Meta-Heuristic Maximum Likelihood (MHML) 방법, Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 방법 등이 적용되고 있다. 현재까지 수자원 분야에서 사용되는 극치 자료를 혼합분포모형을 이용하여 모의할 때 매개변수 추정방법에 따른 특성에 대한 연구가 진행되지 않았다. 본 연구에서는 우리나라 연최대강우량 자료를 이용하여 혼합분포모형의 매개변수 추정방법 (EM 알고리즘, MHML 방법, MCMC 방법) 들의 특성들을 비교 분석하였다. 혼합분포모형으로는 Gumbel-Gumbel 혼합분포 모형을 적용하였다. 본 연구의 결과는 향후 혼합분포모형을 이용한 연구에 좋은 기초자료로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제10권2호
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• pp.151-164
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• 2001

현재의 항공사 기내식 수요예측 시스템으로는 항공기 운항의 지연이나 초과 주문으로 인한 손실 문제를 해결하기 힘든 것으로 알려져 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 항공기 기내식 시계열 자료만을 입력변수로 사용한 단순인공신경망모형(simple neural network model), 단순인공신경망모형에 전통적인 시계열 기법(본 연구에서는 지수 평활법)의 예측 결과를 입력변수로 추가한 혼합인공신경망모형(hybrid neural network model), 그리고 혼합인공신경 망 모형에 상관관계가 높은 다른 시계열 자료(본 논문에서는 유사 노선의 다른 항공기 기내식 시계열 자료)를 인공신경망의 입력변수로 추가시킨 하이퍼혼합인공신경망모형(hyper hybrid neural network model)을 새로운 항공기 기내식 수요예측 기법으로 제안하고, 이들 모형의 예측력을 비교 분석하였다. 분석 결과 하이퍼혼합인공신경망 모형의 예측력이 가장 우수한 것으로 나타나, 인공신경 망을 기반으로 한 수요예측에 있어 상관관계가 높은 다른 시계열 자료를 입력변수로 추가함으로써 인공신경망모형의 예측력을 개선시킬 수 있음을 알 수 있었다

• 응용통계연구
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• 제28권2호
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• pp.361-369
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• 2015

연속측도의 반응변수가 반복측정된 실험 자료의 분석을 위해 흔히 선형혼합모형이 사용된다. 그러나, 잔차의 분포가 이분산성이거나 비정규성을 가질 때 표준적인 선형혼합모형은 적절하지 않은 결과를 가져온다. 잔차의 분포가 두터운 꼬리를 가진 비정규분포를 보이는 타이어 필드시험 데이터를 로버스트 선형혼합모형에 적합시킴으로써 보다 더 정확하고 신뢰할 수 있는 분석결과를 얻을 수 있다. 추가적으로 신뢰성 분석 결과를 제시한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.301-301
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• 2020

물은 보다 나은 삶을 살아가는데 있어 매우 중요한 자원이며, 안전하고 깨끗한 물을 공급받는 것은 국민 생활 영위에 반드시 필요한 부분이다. 국내 주요 수자원은 하천수를 통해 확보하고 있으며, 안전한 수자원 공급을 위해서는 하천관리를 통한 수질오염사고에 대비한 대책 수립이 필요하다. 국내에서는 페놀, 황산 등 독성오염물질 유출로 인한 수질오염사고가 발생한 바 있고, 그 피해액이 수백억에 달한다. 이러한 수질오염사고로 인한 피해액을 감소시키고 안전한 수자원 공급을 유지하기 위해서는 오염물질의 거동을 이해하고 예측하는 것이 매우 중요하다. 국내하천의 경우, 대부분 하폭 대비 수심비가 크기 때문에 오염물질이 2차원 혼합특성을 나타낸다. 따라서 본 연구에서는 하천 내 오염물질의 2차원적 혼합거동을 해석할 수 있는 수치모형을 개발하고자 하며, 현장에 적합한 해석기법을 검토하고 모형 개발 방향을 결정하고자 한다. 본 연구에서는 하천 내 수질오염사고 발생 시 신속하고 정확한 수질 분석 및 예측을 목표로 오염물질 혼합해석에 주로 활용되는 격자기반 모형과 입자추적 기반 모형의 프로토타입을 개발했다. 용존성 오염물질을 대상으로 격자 기반 및 입자 기반 혼합해석 모형을 개발했으며, 오염물질의 주입형태와 하천 내 유속 분포를 가정해 혼합해석을 수행했다. 격자 기반 모형의 경우, 경계조건과 분산계수의 결정이 필요하고 수렴/발산 문제로 인해 모형의 안정적 실행을 위한 조건 수립이 필요하다. 입자 기반 모형의 경우에도 입자 수에 따른 계산시간 개선이 필요하지만, 입력조건 결정이 간편하고 분산계수 입력이 필요 없어 신속한 모의조건 설정이 가능하다. 오염물질 혼합해석 모형 개발을 위한 해석기법 검토 결과, 신속한 수질 분석 및 예측 결과를 제공하기 위해서는 계산시간 개선을 전제로 모의조건 설정이 용이한 입자 기반 모형이 가장 적합한 것으로 판단된다.

• 응용통계연구
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• 제32권6호
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• pp.837-849
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• 2019

일종의 혼합다항분포 모형이라고 볼 수 있는 잠재범주모형은 범주형 자료에서 직접 관측되지 않은 중요한 정보를 얻어낼 수 있는 유용한 도구이다. 하지만 자료에 범주형 변수 뿐 아니라 연속형 변수 혹은 빈도형 변수가 함께 포함되어 있을 경우 이 모형을 직접적으로 사용할 수 없다. 본 논문에서는 특히 범주형 변수와 빈도형 변수가 함께 포함되어 있는 경우에 잠재범주모형인 혼합모드 잠재범주모형을 사용하여 텍스트 후기와 범주형 응답문항이 모두 포함된 의약품 사용 후기자료를 분석하였다. 이 분석을 통해 범주형 응답만을 사용한 보통의 잠재범주 모형에 비해 텍스트 자료를 함께 사용한 혼합모드 잠재범주모형을 사용했을때 잠재범주에 대한 보다 자세한 정보를 얻을 수 있는 것을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제28권2호
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• pp.295-308
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• 2015

지난 수십 년 동안 유전형 기술(genotyping technology)의 발달로 개인별 유전자 정보를 얻기 위해 필요한 비용이 감소함에 따라, 다양한 인간 질병의 원인 유전자를 규명하기 위한 많은 유전역학 연구들이 진행되어 왔다. 예를 들어 전장유전체관련분석(genome-wide association studies)은 수백 개에 이르는 표현형(phenotypes)에 대하여 수천 개에 이르는 원인유전자를 규명하였다. 유전체 자료의 홍수로 인하여 대규모 유전체 자료를 분석할 수 있는 다양한 분석 알고리즘에 개발되었으며, 특별히 선형혼합모형은 유전율의 추정부터 관련분석(association studies)에 이르기까지 유전역학 연구에서 광범위하게 활용되고 방법론이었다. 본 논문에서는 유전역학 연구에 있어 빈번하게 활용되는 선형혼합모형의 활용 사례를 나열하고, 각 분석 모형 별 추정치들의 생물학적 의미를 논하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.89-89
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• 2022

하천 합류부에 지천이 유입되는 경우 복잡한 3차원적 흐름 구조를 발생시키고 이로 인해 유사혼합 및 지형 변화가 활발히 발생하게 된다. 특히, 하천 합류부에서 부유사 거동은 하천의 세굴과퇴적, 하천 지형 변화, 하천 생태계, 하천구조물 안정성 등에 직접적으로 영향을 미치기 때문에 이에 대한 정확한 분석이 하천 관리 및 재해 예방에 필수적인 요소이다. 기존의 하천 합류부 부유사 계측 자료들은 재래식 채취 방식으로 수행되어 시공간적 해상도가 매우 낮아서 실측 자료만으로 합류부에서 부유사 혼합을 분석하기에는 한계가 존재하기에 대하천의 부유사 혼합 거동 해석에 수치모형이 주로 활용되어 왔다. 본 연구에서는 하천 합류부에서 부유사 거동을 공간적으로 정밀하게 분석하기 위해 드론 기반초분광 영상을 활용하여 하천 합류부에 최적화된 부유사 계측 방법론을 제시하였다. 현장에서 계측한 초분광 자료와 부유사 농도간의 관계를 구축하기 위하여 기계학습모형인 랜덤포레스트(Random Forest) 회귀 모형과 합류부에서 분광 특성이 다른 두 하천의 특성을 정확하게 반영하기 위한 가우시안 혼합 모형 (Gaussian Mixture Model) 기반 초분광 군집화 기법을 결합하였다. 본 연구에서 구축한 방법론을 낙동강과 황강의 합류부에 적용한 결과, 초분광 군집을 통해 두하천 흐름의 경계층을 명확히 구별하였으며, 이를 바탕으로 지류와 본류에 대해 각각 분리된 회귀 모형을 구축하여 복잡한 합류부 근역 경계층에서의 부유사 거동을 보다 정확하게 재현하였다. 또한 나아가서 재현된 고해상도의 부유사 공간분포를 바탕으로 경계층에서 강한 두 흐름이 혼합되어 발생한 와류(Wake)가 부유사 혼합에 미치는 영향을 규명하였고, 하천 합류부에서 발생하는 전단층의 수평방향 대규모 와류가 부유사 혼합 양상에 지배적 영향을 미치는 것으로 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.106-106
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• 2019

많은 도심의 하천들은 오염물질의 유입에 취약하다. 최근 신소재 공학 등 첨단산업이 발전하게 되면서 유해화학물질의 유입문제는 더욱 대두되고 있으며, 실제로 최근 유해화학물질 유입사고 발생건수가 늘어나고 있다. 특히 국내 취수량의 90%는 지표수에서 취수하고 있어, 하천오염사고는 직접적인 피해로 이어지게 된다. 따라서 이러한 사고에 대응하기 위하여 수환경에 유입된 유해물질의 거동 매커니즘을 반영한 수질해석이 필요하다. 수체 내에 유입된 유해화학물질은 기본적으로 흐름에 따른 이송 확산을 하며 흡 탈착, 휘발, 침전 부유, 생화학 반응과 같은 다양한 반응과 함께 혼합거동을 한다. 특히 소수성물질의 경우 용해된 상태뿐만 아니라, 유사에 흡착된 상태로 수체에 존재하게 된다. 결국 유해화학물질의 거동을 해석하기 위해서는 유체의 흐름 해석뿐만 아니라 수체에 존재하는 유사의 이송 또한 해석해야한다. 본 연구에서는 흐름해석을 위하여 서울대에서 개발한 흐름모형(HDM-2D)을 사용하였으며, 부유사 거동모의를 위해 부유사거동모형(STM-2D)을 개발하였다. 또한 유해화학물질의 거동모의를 위해 서울대에서 개발한 수질모형(CTM-2D)에 생성/소멸항을 추가하였으며 흐름모형과 부유사모형과의 연계를 통해 유해화학물질의 혼합거동 수치모형을 개발하였다. 각 반응항(흡 탈착, 휘발, 침전 부유, 생화학 반응)을 수치모형에 반영 시에는 보통 두 계(물-토양, 물-공기) 사이의 선형 물질교환으로 이해된다. 따라서 물질의 각 반응 별 평형농도와 물질교환속도계수를 추정식을 통해 산정하여 사용하게 된다. 하지만 각 기작이 반영유무에 따라 계산시간 및 필요입력변수가 늘어나게 되므로, 유해화학물질 유입사고와 같은 빠른 대처가 필요한 경우 각 반응 텀의 유의성을 판단하여 모형에 반영여부를 결정을 통해 경제적인 모의를 할 수 있어야 한다. 이에 따라 본 연구에서는 개발된 모형의 각 매개변수들의 민감도를 분석하고, 흐름조건 및 물질의 특성에 따른 반응항의 유의성을 판단하였다. 본 연구에서는 개발된 모형(부유사거동모형, 유해화학물질의 혼합거동모형)은 해석해 및 현장 데이터와 비교검증을 통해 개발을 완료하였으며, 각 반응항의 민감도 분석을 통해 매개변수의 임계값을 결정하였다.