• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.169-169
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• 2018

국내에서는 유량자료의 부족으로 수공구조물을 설계하기 위한 기초자료로서 설계강우량을 활용하고 있다. 따라서 설계강우량의 산정 및 시간분포가 중요한 요인으로 작용하고 있으며, 국내에서는 설계강우량 시간분포를 위한 방법으로 Huff의 4분위 방법을 사용하는 것이 일반적이다. 실무에서는 확률강우량도 개선 및 보완연구(Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs, 2011)에서 제시한 관측소별 Huff의 무차원 누가우량 백분율을 이용하여 Huff의 4분위 방법 중 3분위의 자료를 이용하여 시간분포 회귀식을 산정하고 있으며, 회귀식의 차수는 전반적으로 결정계수가 높은 6차식을 사용하고 있다. 회귀식의 경우 고차식으로 갈수록 결정계수가 높아지는 것은 당연하지만 4차 이상의 회귀식에서는 결정계수의 차이가 미미하므로 6차식을 사용하는 것이 합리적이라고 할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 통계적 유의수준에 기초하여 Huff 4분위 방법의 시간분포 회귀식에 대한 유의성 검정을 실시하여 회귀계수에 대한 통계적 검증을 실시하고 변수선택 방법인 전방선택법(Forward Selection)을 이용하여 유의하지 않은 회귀계수들을 제외하면서 가장 좋은 변수들로 구성된 간결한 설계강우량 시간분포 회귀식을 산정하고자 한다. 또한 산정된 회귀식과 기존 확률강우량도 개선 및 보완연구(Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs, 2011)에서 제시한 회귀식과 비교하여 변수선택 방법인 전방 선택법(Forward Selection)을 이용하여 산정된 회귀식의 적합성을 검증하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.205-205
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• 2019

우리나라에서 강우의 시간분포를 위해 보편적으로 사용되고 있는 방법은 Huff 4분위법으로 강우의 시간적 분포특성을 나타내는 무차원 시간분포곡선을 제시한 것으로, 강우의 지속기간을 4분위로 구분하여 각 분위의 강우량 중 가장 큰 값이 속해 있는 구간을 선택하여 그 구간의 위치에 따라 분위를 정하는 방법이다. 현재 실무에서는 Huff의 분위별 곡선에 대한 회귀식은 지속기간 전반에 걸쳐 정확도가 높은 이유로 6차식을 적용하고 있으나, 통계 모델링에서 간결함의 원리에 따라 회귀식이 간결할 필요가 있으며, 통계적 유의수준에 기초하여 회귀계수를 결정하여야 하므로 유의성 검정 방법을 통한 검정결과를 비교할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 다중회귀분석 방법에 따른 회귀계수 유의성 검정결과 비교를 위하여 구미지역의 무차원 누가우량 백분율을 이용한 시간분포 회귀식을 이용하여 유의성 검정 방법인 분산분석 방법(Analysis of Variance)과 변수선택 방법(Backward Selection)의 검정 결과를 도출 및 비교하였다. 통계프로그램인 프로그래밍 R을 이용하여 변수선택 방법 중 후방제거법 함수를 이용하여 최종 회귀식을 도출하고 또한 7차 회귀식을 분산분석을 이용한 후방제거법으로 회귀계수를 제거하는 방법으로 최종 회귀식을 산정하였다. 분산분석을 이용한 후방제거법의 유의성 검정결과는 프로그래밍 R을 이용한 후방제거법의 결과와 동일한 것으로 분석되었다. 일반적으로 설계강우량의 시간분포를 위한 방법으로 사용되고 있는 Huff의 4분위 방법의 시간분포 회귀식은 회귀계수의 유의성 검정이 이루어지고 있지 않으므로 본 연구결과를 통해 설계강우량 시간분포 회귀식의 유의성 검정방법 제시 및 결과도출과정을 통해 시간분포 회귀식 산정기법으로 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.23-30
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• 2015

본 연구의 목적은 의료종사자의 역할갈등과 역할모호성, 직무만족이 고객지향성에 영향이 있는지를 알아보기 위하여 부산광역시 D병원에 재직 중인 의료종사자 대상으로 설문을 받은 후 불성실한 설문지 4부를 제외하고 최종적으로 250부의 설문지를 통계처리하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 연구가설의 검증을 위하여 고객지향성에 대한 전반적인 평균값을 종속변수로 하고, 역할갈등, 역할모호성, 직무만족의 요인값을 독립변수로 해서 다중회귀분석을 실시한 결과 회귀식의 설명력은 18%로 나타났으며, 회귀식은 통계적으로 0.001수준에서 유의한 것으로 나타났다. 의료종사자의 고객지향성을 보다 면밀하게 분석하기 위하여 직무만족의 요인값을 독립변수로 해서 추가적으로 다중회귀분석을 실시하였다. 다중회귀분석 결과는 전체 회귀식의 설명력이 8%이며, 회귀식은 통계적으로 0.001수준에서 유의미하며(F: 6.908, BETA: 0.281, t: 3.880), 둘째 차원인 공감성과의 다중회귀분석 결과는 전체 회귀식의 설명력이 12%이며, 회귀식은 통계적으로 0.001수준에서 유의미하며(F: 10.741, BETA: 0.272, t: 3.835), 셋째 차원인 유형성과의 다중회귀분석 결과는 전체 회귀식의 설명력이 12%이며, 회귀식은 통계적으로 0.001수준에서 유의한 것으로 나타났으며(F: 11.100, BETA: 0.228, t: 3.226,), 넷째 차원인 신뢰성과의 다중회귀분석 결과는 전체 회귀식의 설명력은 20%이며, 회귀식은 통계적으로 0.001수준에서 유의한 것으로 나타나(F: 20.554, BETA: 0.401, t: 5.949) 전반적으로 의료종사자의 역할 모호성이 고객지향적 응대성, 공감성, 유형성, 신뢰성에 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.17-17
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• 2021

계획하폭의 수리설계는 수문분석에 의하여 결정되는 설계홍수량을 주변지역 주택이나 농지 침수를 방지하지 않도록 하도내에서 수위를 과다하게 상승시키지 않은 상태에서 안전하게 하류로 소통시킬 수 있는 가장 경제적인 하도의 폭을 결정하는 것이라 할 수 있다. 현재 소하천 하폭의 수리설계는 지형 또는 현장 여건에 따라 계획홍수량을 결정하고, 경험식에 의한 방법 또는 도식에 의한 방법(방정식과 수리학 공식에 의한 방법)등을 이용하여 하류수위를 산정함으로써 이루어진다. 그러나 하도내 흐름이 자유수면을 가지는 개수로 흐름인 경우 도표 또는 간략화된 경험식을 이용해서는 정확한 하폭을 산정할 수 없다. 기존에 개발된 계획하폭 경험식은 홍수량에 기반한 단일 회귀식과 다양한 하천특성과 흐름특성을 이용한 다중 회귀식으로 구분된다. 그러나 현재 계획하폭 결정에 가장 많이 사용되는 경험식은 홍수량을 이용한 단일 회귀식인데, 이들은 자료수집의 어려움 때문에 지역과 하천특성을 고려하지 않고 모든 하천에 적용 가능하도록 개발되어 적용 시 세심한 주의가 요구된다. 본 연구에서는 기존의 경험식을 보완함으로써 적용성을 제고하기 위하여 전국 소하천을 지역에 따라 세분화하고 흐름특성과 하천특성 자료를 수집하였다. 이렇게 수집된 자료를 위치에 따라 세분화하고 기존에 개발된 경험식과 동일한 형태로 계획하폭 경험식을 개발하였다. 개발된 경험식을 검증하는 방법은 자료를 두 개의 그룹으로 분리하고 개발에 사용되지 않은 자료 그룹을 사용함으로써 검증의 신뢰성을 확보하였다. 더불어 기존의 경험식과 비교하는 방법으로 개발된 회귀식의 적용성을 검증하였다. 본 연구에서 개발한 계획하폭 경험식은 지역특성과 흐름특성을 고려한 계획하폭 산정에 활용이 가능함으로써 홍수에 안전한 소하천 수리설계에 활용이 가능할 것으로 기대된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제18권2호
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• pp.327-344
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• 2007

다중공선성의 데이터에 사용되는 대표적인 편향회귀방법은 능형회귀(RR), 주성분회귀(PCR), 부분최소제곱회귀(PLS) 등이다. 이 회귀방법들은 계수베거 추정량의 놈(norm)이 모두 보통 최소제곱회귀(OLS)의 추정량의 놈보다 작아진다는 의미에서 축소회귀라 부른다. 새로운 회귀방법으로 RR과 PCR을 결합한 능형주성분회귀(RPCR)가 있고 RR과 PLS를 결합한 능형부분최소제곱회귀(RPLS)가 있으며 이들도 또한 축소회귀이다. 이들 추정량은 X'X의 고유벡터들의 선형결합으로 나타낼 수 있고 따라서 각 고유방향에서 OLS에 비해 얼마나 축소되는지를 연구할 수 있다. 본 논문에서는 먼저 이들 추정량을 일반적인 축소인자의 식으로 나타내고 이를 이용하여 MSE의 일반식을 구하였으며 PLS 추정량의 MSE 식도 구하였다. 그리고 RPLS의 축소인자 식을 두 가지 다른 형태로 유도하였다. RPLS의 경우도 이 축소인자 식을 MSE의 일반식에 대입하면 MSE 식이 바로 얻어진다. 그러나 PLS나 RPLS의 축소인자는 y의 복잡한 비선형이 되어 결정적이 아니므로 이들 추정량의 MSE는 근사적인 식이라 할 수 있다. 따라서 PLS나 RPLS를 평가하기 위해 이 MSE를 사용하는 것은 제한적이며, 경험적인 방법으로 이들 회귀의 수행성을 평가하는 것이 필요하다. 다중공선성의 대표적인 데이터인 근적외선 분광 데이터를 이용하여 이 유도된 회귀의 축소인자 값이 인자수에 따라 어떻게 변화하는지와 전체적인 축소 비율도 살펴보았다. 이들의 축소 형태를 잘 이해하면 회귀방법들의 예측력과 안정성을 파악하는데 많은 도움이 되리라 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.172-172
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• 2022

분산계수는 하천에서 오염물질의 혼합능을 파악할 수 있는 대표적인 인자이다. 특히 하수처리장 방류수 혼합예측과 같이 횡 방향 혼합에 대한 예측이 중요한 경우, 하천의 지형적, 수리학적 특성을 고려한 2차원 횡 분산계수의 결정이 필요하다. 2차원 횡 분산계수의 결정을 위해 기존 연구에서는 추적자실험결과로부터 경험식을 만들어 횡 분산계수 산정에 사용해왔다. 회귀분석을 통한 경험식 산정을 위해서는 충분한 데이터가 필요하지만, 2차원 추적자 실험 건수가 충분치 않아 신뢰성 높은 경험식 산정이 어려운 상황이다. 따라서 본 연구에서는 SMOTE기법을 이용하여 횡분산계수 실험데이터를 증폭시켜 이로부터 횡 분산계수 경험식을 산정하고자 한다. 또한 다중선형회귀분석을 통해 도출된 경험식의 한계를 보완하기 위해 다양한 머신러닝 기법을 적용하고, 횡 분산계수 산정에 적합한 머신러닝 기법을 제안하고자 한다. 기존 추적자실험 데이터로부터 하폭 대 수심비, 유속 대 마찰유속비, 횡 분산계수 데이터 셋을 수집하였으며, SMOTE 알고리즘의 적용을 통해 회귀분석과 머신러닝 기법 적용에 필요한 데이터그룹을 생성했다. 새롭게 생성된 데이터 셋을 포함하여 다중선형회귀분석을 통해 횡 분산계수 경험식을 결정하였으며, 새로 제안한 경험식과 기존 경험식에 대한 정확도를 비교했다. 또한 다중선형회귀분석을 통해 결정된 경험식은 횡 분산계수 예측범위에 한계를 보였기 때문에 머신러닝기법을 적용하여 다중선형회귀분석에 대한 예측성능을 평가했다. 이를 위해 머신러닝 기법으로서 서포트 벡터 머신 회귀(SVR), K근접이웃 회귀(KNN-R), 랜덤 포레스트 회귀(RFR)를 활용했다. 세 가지 머신러닝 기법을 통해 도출된 횡 분산계수와 경험식으로부터 결정된 횡 분산계수를 비교하여 예측 성능을 비교했다. 이를 통해 제한된 실험데이터 셋으로부터 2차원 횡 분산계수 산정을 위한 데이터 전처리 기법 및 횡 분산계수 산정에 적합한 머신러닝 절차와 최적 학습기법을 도출했다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제41권1호
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• pp.17-25
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• 2008

수위-유량관계식의 유도와 실무적용에 있어 통상적으로 회귀분석의 특성을 간과하고 사용하는 경우가 종종 발생한다. 예를 들어 실무에서는 관측수위로부터 관측유량으로 회귀분석되어 만들어진 수위-유량관계식을 홍수모형으로부터 모의된 설계홍수유출량으로부터 설계홍수위를 환산하는데 사용되기도 한다. 그러나 독립과 종속변수가 서로 바뀌면, 관측치와 회귀식간 연직거리의 잔차들로부터 유도된 기존의 회귀분석에 의하여, 회귀식이 서로 달라지기 때문에 역으로 적용하여서는 안 된다. 본 연구에서는 이런 문제점을 해결하기위해 회귀식의 변수들을 상호 교환할 수 있는 최소자승 회귀분석의 새로운 알고리즘을 제안하였다. 새로운 방법을 낙동강유역의 본류 5개 수위표지점의 수위-유량관계식에 대하여 적용하였다. 3가지 회귀식이 유도되었는데, 이들은 각각 수위로부터 유량으로(model 1), 유량으로부터 수위로(model 2) 그리고 양방향(model 3)으로 유도된 수위-유량관계식을 비교하여 실무에서 잘못 적용되는 실수를 줄일 수 있는 새로운 방법을 제시하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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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.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.218-218
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• 2016

차량용 강우 센서는 강우측정이 어려운 지역의 강수량 측정이 가능하고, 실시간으로 강우정보를 생성해 내기 때문에 차세대 강우측정기로써 전망이 기대된다. 차량용 강우 센서는 일반적인 강우관측기와 달리 물 입자가 커질수록 빛의 산란이 크게 일어나는 현상을 이용한다. 산란이 크게 일어나면 강우 센서에 입력되는 값이 줄고 이는 강수가 높다는 것을 의미한다. 강우가 발생하면 자동차 전면 유리창에 부착된 강우 센서가 감지하는 우적량을 강우량으로 환산하는 방법을 통해 강우량을 산정한다. 강우가 쌓이고 나서 나중에 그 값을 측정하는 것이 아니라 즉시 그 값을 계산하여 강우량을 산출해야하기 때문에 단계가 복잡하다. 수식이 복잡할수록 오차가 발생할 확률도 크고 처리 속도도 느려지기 때문에 W-S-R 관계식을 이용하여 복잡한 수식을 간단하게 정리할 필요가 있다. AWS 기상관측소와의 비교 분석을 위해 차량에 우량계를 장착하였으며 W-S-R 관계식을 통하여 상관관계 분석하여 회귀식을 도출 한다. W-S-R 관계식이라 함은 와이퍼의 속도관계(W), 강우센서(S), 실제 강우(R)을 의미한다. 여기서 와이퍼의 속도관계는 와이퍼의 한 번 이동 했을 시 실제 강우는 실내강우발생 장비를 제작하여 10~80mm의 강우를 발생시키고 그 값은 우량계로 관측한다. 본 연구에서는 물 입자의 산란과 차량용 강우 센서 간의 관계식 도출과 W-S-R 관계식을 이용하여 실제 강우 정보와의 상관관계를 위한 분석을 통한 회귀식 개발을 목표로 한다.

• 한국도로학회논문집
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• 제10권3호
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• pp.129-138
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• 2008

기존 콘크리트 포장의 단면 설계 시 발생하는 문제점을 해결하기 위해 유한 요소법(FEM)을 이용하여 것이 하나의 방법론으로 부각되었으며 현재 한국형 포장 설계법 개발 연구에서도 적용 중에 있다. 본 연구에서는 ABAQUS와 포트란 해석 프로그램을 이용하여 콘크리트 포장의 한계 응력을 계산하였고, 그 결과를 뉴럴 네트워크와 선형 회귀식을 이용하여 비교 분석하였다. 입력 변수가 많지만 다양한 해석을 하지 못하는 경우(입력변수 6개에 대해 81 경우 수 해석)에 대해 구조해석 결과를 뉴럴 네트워크(이하 NN: Neural Networks)와 선형 회귀식으로 비교한 결과, 구조해석 결과와 다소 차이가 있음을 확인하였다. 반면 입력 변수를 줄이되 다양한 경우에 해석한 경우(입력 변수 3개에 대해 343 경우의 수)의 분석 결과, NN과 선형 회귀식이 구조해석 결과와 매우 유사한 결과가 나타나는 것을 알 수 있었다. 하지만 그래프의 (0,0), (1,1) 부분에서 NN이 선형 회귀식에 비해 더 정확한 것을 확인하였다. 이와 같은 연구 결과를 통해서 한국형 포장 설계법의 핵심인 응력 계산 모듈을 선형 회귀식보다 좀 더 정확한 NN으로 해석하는 것을 제안하였다.