• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.501-501
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• 2015

댐과 같은 수공구조물의 치수능력부족은 구조물의 파손이나 붕괴로 직결되며, 대규모 재산피해와 인명피해가 불가피하다. 또한 최근 기후변화 현상에 의해 발생되고 있는 예상치 못한 큰 강우와 홍수는 댐 안전을 저하하는 요소로 간주되며, 복합적으로 발생시 댐의 치수능력이 크게 저하되어 댐 파괴에 영향을 미칠 가능성이 크다. 또한 ICOLD, 세계대댐회 등의 조사 결과 댐 파괴에 큰 영향을 미치고 있는 수문학적 요소로서 예상치 못한 강우, 홍수 및 월류로 조사되었다. 이러한 이유로 수문학적 위험인자를 효과적으로 고려하기 위해 2000년도 이후 선진국에서는 위험도 해석 기법을 기반으로 파괴모드, 다양한 하중조건 등을 조합하여 위험도 해석을 통해 댐의 안전도 검토를 실시하고 있다. 따라서 최근 증가하는 기상변동성을 능동적으로 고려하기 위해서는 위험도 해석기반의 수공구조물 안정성 평가기법을 기반으로 하는 종합적인 위험도 해석 방안수립이 요구된다. 이러한 이유로 본 연구에서는 BN 모형 기반의 댐 위험도 적용에 앞서 실증댐을 대상으로 분석을 수행하였으며, 분석 절차는 다음과 같다. 첫째, ICOLD 및 세계대댐회 등 다양한 논문, 보고서 등을 조사하여 댐 붕괴에 가장 큰 영향을 미치는 수문학적 파괴인자를 도출하였다. 둘째, BN 모형 구축시 각 노드는 앞서 도출된 수문학적 파괴인자를 이용하였으며, 각 파괴인자에 적합한 확률분포형을 부여하였다. 마지막으로, 노드별 임계값을 부여하여 상황별 파괴인자의 변화 양상을 도출하였다. 본 연구의 결과로 인해 연구대상댐의 가장 취약한 수문학적 파괴인자 도출이 가능하며, 댐의 보수 보강시 우선순위 의사결정의 지원이 가능 할 것으로 판단된다.

• 응용통계연구
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• 제34권3호
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• pp.491-505
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• 2021

본 연구에서는, 고차원상황(p ≫ n)에서의 회귀분석 모형을 고려하여 다양한 베이지안 회귀분석 방법들을 비교하였다. Spike and slab 사전분포는 고차원 베이지안 회귀분석에서 가장 많이 사용되는 사전분포 중 하나이지만, 탐험해야 하는 모형 공간이 너무 크기 때문에 유한 표본에서 좋지 않은 성능을 보일 수 있다는 문제가 있다. 이에 대한 대안으로, horseshoe 사전분포를 비롯한 다양한 연속 수축사전분포들이 제안되어 사용되고 있다. 비록 위 사전분포들 각각에 대해서는 많은 연구들이 진행되고 있지만, 이들에 대한 포괄적인 비교연구는 매우 드물게 진행되고 있다. 따라서 본 연구에서는, spike and slab 사전분포와 다양한 연속수축사 전분포들을 다양한 상황에서 비교하는 연구를 진행 하였다. 각 방법의 성능은 회귀계수 추정 측면과 변수선택 측면을 나누어 비교하였다. 최종적으로, 본 연구에서 진행된 시뮬레이션 연구에 기반하여, 사용시 몇 가지 주의점과 제안들을 제시하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제52권9호
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• pp.589-601
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• 2019

최근 수문기상학 분야에서 레이더 강수량을 활용한 응용연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 레이더 강수량은 경험적인 레이더 반사도-강수강도 관계식을 활용하여 레이더 강수량을 추정하기 때문에 실제 지상에 도달하는 강수량과 정량적인 오차가 필연적으로 발생한다. 따라서 본 연구에서는 레이더 강수량 편의보정을 위하여 Bayesian 추론기법과 일반화 선형모형을 연계하여 불확실성을 고려한 편의보정 매개변수를 산정하였다. 일반화 선형모형을 적용한 레이더 강수량 편의보정 결과는 현재 널리 사용되고 있는 평균보정 기법보다 우수한 통계적 효율기준을 제시하였다. 추가로 지형학적 특성에 따른 편의보정 매개변수의 변동성을 분석하여 고도 및 이격거리에 따른 편의보정 매개변수의 지역화 공식을 제시하였다. 본 연구를 통하여 개발된 레이더 강수량 편의보정 매개변수 산정 및 지역화 결과는 레이더와 관련된 다양한 연구에 활용성이 클 것으로 판단된다.

• 응용통계연구
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• 제11권2호
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• pp.377-387
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• 1998

컴퓨터의 발전에 따른 마코브체인 몬테카를로방법을 소프트웨어 신뢰확률모형에 이용하였다. 베이지안 추론에서 조건부분포를 가지고 사후분포를 결정하는데 있어서의 계산문제와 이론적인 정당성을 고려, 마코프연쇄와 메트로폴리스방법의 관계를 고찰하였으며, 특히 Mus-Okumoto와 Erlang(2)의 중첩모형에 대하여 깁스샘플링 알고리즘과 메트로폴리스 알고리즘을 활용하며 베이지안 계산과 예측 우도기준에 의 한 모형선택을 제안하고 Cox-Lewis에 의해 계시된 Thing method를 이용한 모의실험자료를 이용하여 수치적인 계산을 시행하고 그 결과가 제시되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.57-57
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• 2019

최근 수문기상학 분야에서 레이더 강수량을 활용한 응용연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 레이더 강수량은 경험적으로 설정된 레이더 반사도-강우강도 관계식을 활용하여 레이더 강수량을 산정하기 때문에 실제지상에 도달하는 강수량과 정량적인 오차가 필연적으로 발생한다. 따라서 고해상도의 레이더 강수량을 활용한 신뢰도 높은 수문해석을 위하여 레이더 강수량의 편의보정이 필수적으로 선행되어야한다. 본 연구에서는 불확실성을 고려한 레이더 강수량 편의보정을 위하여 Bayesian 추론기법과 일반화 선형모형(generalized linear model)을 연계하여 레이더 강수량 편의보정 매개변수를 산정하였다. 일반화 선형모형을 적용한 레이더 강수량 편의보정 결과는 현재 널리 사용되고 있는 평균보정(mean field bias) 기법에 비하여 통계지표가 개선된 레이더 강수량 편의보정 결과를 도출하였다. 추가적으로 지형학적 특성에 따른 레이더 강수량 편의보정 매개변수의 변동성을 분석하여 고도 및 이격거리에 따른 편의보정 매개변수의 지역화 공식을 제시하였다. 본 연구를 통하여 개발된 레이더 강수량 편의보정 매개변수 산정 및 지역화 연구는 레이더 관측전략 수립과정에 유용한 기초자료로 활용될 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권9호
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• pp.769-782
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• 2018

설계홍수량 산정은 일반적으로 수자원설계 목적을 위해 요구되며 수자원 관련 계획, 안정성 그리고 수공구조물의 위험도를 평가하기 위해 추정된다. 그러나 설계목적을 위한 국내의 유량자료는 매우 제한적이며, 강우자료와 비교해 봤을 때 상대적으로 관측년수가 상당히 적은 실정이다. 이러한 점에서 본 연구에서는 기 수립된 하천의 재현기간에 따른 설계홍수량 및 유역특성인자(면적, 유역경사)로부터, 설계홍수량을 멱함수 형태로 지역화하여 미계측 유역에서 설계홍수량 산정이 가능한 모형을 개발하였다. 제안된 설계홍수량 지역화 모형의 매개변수 산정과 불확실성을 정량적으로 평가하기 위해 계층적 Bayesian 모형을 활용하였으며, 최종적으로 교차검증 관점에서 모형의 적합성을 검정하였다. 모형 적용 결과, 기존 면적기반의 홍수량 산정식에 비해 약 0.3 이상 높은 상관성을 가지며 홍수량을 추정하는 결과를 확인하였다. 본 연구를 통해 제안된 모형은 검증과정과 도출된 결과를 통해 유역특성에 따른 재현기간별 설계홍수량을 효과적으로 재현하는데 유리할 뿐만 아니라, 동시에 모형의 매개변수 및 결과에 대한 불확실성 정보를 제공함으로써 미계측 유역의 홍수량을 평가하는 기초자료로써 활용 가능할 것으로 판단된다.

• 대한지리학회지
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• 제49권5호
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• pp.761-778
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• 2014

본 논문은 거래빈도가 낮아 지금껏 적극적으로 시도되지 못한 상업용 토지의 가격을 정확히 추정하고자 하였다. 서울시 상업용 토지 실거래가 자료를 대상으로 선형 결합 형태의 평균 구조(전역적 경향), 지수 형태의 공분산함수 그리고 순수 오차항을 구성요소로 하는 모형을 구축 및 적용하였다. 상권별로 가격수준이 차별적으로 형성되는 상업용 토지 가격의 특성을 감안하여 대표적 공간보간기법인 크리깅 방법을 적용함으로써 지가의 공간적 상관성을 명시적으로 고려하였다. 더 나아가 희소한 자료의 한계를 극복하기 위해 전문가 지식을 사전 확률분포의 형태로 모형에 반영할 수 있는 베이지안 크리깅 방법을 활용하였다. 적용한 모형의 성능은 적합 과정에 사용되지 않은 검증 자료를 대상으로 검토하였으며, 전문가 지식의 반영과 공간적 상관성의 명시적 고려를 통해 가격 추정의 정확성이 높아진 사실을 확인하였다. 본 논문은 베이지안 크리깅 기법을 토지 가격 추정에 적용하되, 전문가의 주관적 지식을 명시적으로 모형에 반영하였다는 점 등에서 기존 연구와 차별성을 갖는다. 본 논문의 결과는 거래 자료가 희소한 상황에서도 신뢰성 있게 부동산 가격을 추정해야하는 경우에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제15권2호
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• pp.147-158
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• 1999

지표면에 대한 다양한 정보를 제공해 주는 원격탐사기법은 수 십년 동안 우리의 환경을 관찰하고 이해하는데 중요한 역할을 해왔다. 이러한 원격탐사 자료를 이용하는데 다양한 디지털 영상처리기법이 도입되어 자료에서 관찰되는 여러 가지 특성을 모형화하고 처리하는데 매우 유용하게 활용되어져 왔다. 화소들 간의 공간적 관계를 고려하는 Markov Random Field (MRF) 모형은 텍스처 모델링이나 영상분할 및 분류와 같은 여러 분야에서 많이 이용되는 모형으로 이것에 기초한 다양한 알고리즘이 발표되었다. 보통 원격탐사 자료는 그 크기가 매우 크고 시간적 간격을 두고 변화를 관측해 가는 경우에는 분석해야할 자료의 양이 매우 방대하다. 이러한 자료를 처리하는데 걸리는 시간은 처리해야할 자료의 양과는 비선형적 관계에 있다. 본 논문에서는 MRF를 이용하여 원격탐사 자료를 처리할 때 걸리는 시간을 단축하기 위한 방법론이 연구되었다. 이를 위해 논리적 구조로 영상을 피라미드형태로 감소하는 크기로 분석하는 multiresolution 구조가 고려되었는데 이는 연상의 거시적 특징과 미세한 특징을 효율적으로 분석할 수 있는 방법을 제공해 준다. 영상의 크기가 커질수록 파라미터 추정 또한 복잡하고 많은 시간을 요하게 된다. 본 논문에서는 이를 위해 Bayesian 방법을 이용하여 원격탐사 영상과 같은 크기가 큰 영상의 MRF 모형의 파라미터를 효율적으로 추정할 수 있는 방법에 제안되어 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.448-452
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• 2011

기존의 하천개수사업 치수경제성분석에서는 홍수피해경감편익 산정시 계획홍수위 이하의 홍수에 대해서 제방이 완벽히 방어한다는 가정 하에 제방으로 인한 피해경감액을 편익으로 산정하고 있다. 그러나 전통적 빈도해석 방법 및 수리수문 모형에 내재된 매개변수 불확실성으로 인하여 특정 하천구간에서 산정된 계획빈도 이하의 홍수위가 제방고에 해당하는 임계사상을 초과할 수도, 반대로 계획빈도 이상의 홍수위가 임계사상을 초과하지 않을 가능성도 있다. 이러한 불확실성은 수공구조물의 붕괴에 대한 잠재성을 가진 중요한 요인으로도 작용한다. 본 연구는 이러한 잠재적 위험도를 제방 월류위험도로 정의하고 이를 Bayesian MCMC에 의해 산정하는 방법을 제시하였다. 제시된 방법론은 4대강살리기사업 전 후에 대해 적용하였으며, 계획홍수위 저하에 따른 잠재적 홍수위험 감소 효과를 정량적으로 나타낼 수 있었다. 월류 위험도는 빈도별 홍수피해액의 피해발생 확률로서도 적용될 수 있으며, 이는 물리적 침수구역 설정의 어려움에 따른 홍수피해액 과다산정 문제 해결의 대안으로서도 의미가 있다.

• 한국환경과학회지
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• 제27권7호
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• pp.499-507
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• 2018

Agricultural meteorological information is an important resource that affects farmers' income, food security, and agricultural conditions. Thus, such data are used in various fields that are responsible for planning, enforcing, and evaluating agricultural policies. The meteorological information obtained from automatic weather observation systems operated by rural development agencies contains missing values owing to temporary mechanical or communication deficiencies. It is known that missing values lead to reduction in the reliability and validity of the model. In this study, the hierarchical Bayesian spatio-temporal model suggests replacements for missing values because the meteorological information includes spatio-temporal correlation. The prior distribution is very important in the Bayesian approach. However, we found a problem where the spatial decay parameter was not converged through the trace plot. A suitable spatial decay parameter, estimated on the bias of root-mean-square error (RMSE), which was determined to be the difference between the predicted and observed values. The latitude, longitude, and altitude were considered as covariates. The estimated spatial decay parameters were 0.041 and 0.039, for the spatio-temporal model with latitude and longitude and for latitude, longitude, and altitude, respectively. The posterior distributions were stable after the spatial decay parameter was fixed. root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE), mean absolute percentage error (MAPE), and bias were calculated for model validation. Finally, the missing values were generated using the independent Gaussian process model.