장애인의 수영 참여동기가 참여만족과 운동지속에 미치는 영향

권현 ( Hyun Kwon ),한민규 ( Min-kyu Han ) 한국체육대학교 체육과학연구소 2021 스포츠사이언스 Vol.39 No.3

The purpose of this study was to examine the effect that the motivation of the disabled for participation in swimming would have on their satisfaction with participation and exercise adherence. To achieve such objective of this study, the data were collected from a total of 87 athletes and swimming club athletes who participated in the disabled swimming competitions organized by the Korea Para Swimming Federation in 2018 through the self-administered survey after the details and purpose of the survey were explained to them. The collected data were processed with t-test, one-way ANOVA, and multiple regression analysis, using the IBM SPSS Statistics 21 Program. The results of the analyses were as follows: First, The results showed that there was a significant difference in the participation motivation, depending on age group, disability type, participation type, participation frequency, and each exercise time. Moreover, the satisfaction with participation exhibited a significant difference by age group, disability type, and participation type, while the exercise adherence showed a significant difference by age group. Second, The results showed that there was a statistically significant difference in terms of psychological satisfaction, physical satisfaction, educational satisfaction, and social satisfaction factors which were the sub-factors of satisfaction with participation. Third, the results of the analyses, which investigated the effect that the motivation of the disabled for participation in swimming would have on the exercise adherence, suggested that the exercise adherence was positively influenced by the skill development and conditioning factors which were the sub-factors of participation motivation.

수리학적 추적 방법을 이용한 자연하천의 강우유출 해석

권현한,문영일,Kwon, Hyun-Han,Moon, Young-Il 한국수자원학회 2005 한국수자원학회논문집 Vol.38 No.7

본 논문에서는 매개변수의 의존도가 상대적으로 적은 수리학적 모형으로 강우-유출 모형을 구성하였다. 미계측 유역에 대해서 지형도나 유역 특성 자료로부터 매개변수를 추정하고 지표류는 운동파 방법을 하도추적은 Dynamic Wave 추적기법을 적용하여 대표적인 자연하천 유역인 소양강 유역과 위천 유역에 대해서 적용성을 검토해 보았다. 모형의 효율성을 평가하기 위해서 소양강댐 유역을 대상으로 HEC-1 모형과 본 연구에서 제시한 모형을 비교한 결과 HEC-1 모형에 부합되는 유출해석이 가능하였으며 모형의 효율성 및 타당성을 확인할 수 있었다. 낙동강 위천 유역에서도 도시적 해석 및 통계적 지표에서 모두 실측치와 근접한 해석이 가능하였다. 따라서 기존에 많이 사용되는 일반적인 방법론을 이용한 간단한 모형이지만 자연하천에 적용이 가능하리라 사료된다. 그러나 여전히 조도계수의 추정 및 유역폭의 산정 등에 있어서 어려움이 있으며 이에 대한 보완이 필요하다 하겠다. In this study, a simple rainfall-runoff model was proposed by using the hydraulic routing model that requires relatively few parameters. The parameters of this model were estimated by the watershed characteristics data, and were applied to the Soyang watershed and Ui stream watershed by using the kinematic wave for overland flow and dynamic wave routing for channel routing. In order to demonstrate validity, the proposed approach was compared to the HEC-1 model for the Soyang watershed. As the results of modeling have shown, the hydraulic model shows reasonable results similar to that of the HEC-1 model. This model also represents good results for the Ui stream watershed. Hence, even if this model is a simple rainfall-runoff model using general methodology, it is competitive to the natural watershed. However, it is still difficult to estimate the roughness coefficient and the catchment width, and therefore this model is in need of such supplements.

Wavelet Transform을 이용한 수문시계열 분석

권현한,문영일,Kwon, Hyun-Han,Moon, Young-Il 한국수자원학회 2005 한국수자원학회논문집 Vol.38 No.6

본 논문은 수문시계열에서 나타나는 주기성 및 경향성 등을 평가하기 위한 방법으로 Fourier Transform을 개선한 Wavelet Transform방법을 제시하고 이에 대한 타당성 및 적용성을 월강수량 및 연강수량 자료와 대표적인 기상인자인 남방진동지수(SOI)와 해수면온도(SST)를 대상으로 평가해 보았다. Fourier Transform은 시간적인 특성을 파악하지 못하는 반면에 Wavelet Transform은 수문시계열이 갖는 시간적인 특성을 유지하면서 빈도에 대한 스펙트럼을 보다 효율적으로 평가할 수 있었다. Wavelet Transform을 이용하여 분석한 결과 국내 월강수량은 1년을 중심으로 강한 스펙트럼을 나타내고 있으며 연강수량은 2-8년 주기에서 통계적으로 유의한 주기를 확인할 수 있었다. SOI와 SST에서는 2-8년 주기가 지배적임을 확인할 수 있었다. This paper introduces the wavelet transform that was improved by the fourier transform to assess periodicities and trends, we assessed propriety with examples of two monthly precipitation data, annual precipitation, SOI index and SST index. The wavelet transform can effectively assess the power spectrum corresponding to frequency as maintaining chronological characteristics. The results of the analysis using the wavelet transform showed that the monthly precipitation have the strongest power spectrum near that of 1 year, and the annual precipitation represent the dominated spectrum in the band of 2-8 years. Also, the SOI index and SST index indicate the strongest power spectrum in the band of 2-8 years.

Wavelet Transform 방법과 SVM 모형을 활용한 상수도 수요량 예측기법 개발

권현한,김민지,김운기,Kwon, Hyun-Han,Kim, Min-Ji,Kim, Oon Gi 한국수자원학회 2012 한국수자원학회논문집 Vol.45 No.11

본 연구에서는 Wavelet Transform과 Support Vector Machine (SVM)을 결합한 Hybrid 상수도 수요량 예측 모형을 개발하였다. Wavelet Transform 방법을 활용하여 다양한 스케일이 존재하는 상수도 수요량 시계열을 분해하여 단순한 형태의 시계열로 변환하는데 이용하였으며, 비선형 예측모형인 SVM은 이들 단순화된 시계열을 예측하는데 활용하여 예측성능을 극대화시키는 방안을 수립하였다. 본 연구에서는 상수도 수요량 자료에서 내재되어 있는 주기의 특성과 비선형 예측모형의 장점을 서로 연계한 해석이 가능하였으며 시각적인 검토 및 모든 통계지표에서 개선된 예측결과를 확인할 수 있었다. 특히, 기존 ARIMA 모형 계열에서 나타나는 자기예측문제를 상당부분 개선한 결과를 보여줌으로서 실질적인 수요량 예측모형으로서 활용이 가능할 것으로 판단된다. A hybrid forecasting scheme based on wavelet decomposition coupled to a support vector machine model is presented for water demand series that exhibit nonlinear behavior. The use of wavelet transform followed by the SVM model of each leading component is explored as a model for water demand data. The proposed forecasting model yields better results than a traditional ARIMA time series forecasting model in terms of self-prediction problem as well as reproducing the properties of the observed water demand data by making use of the advantages of wavelet transform and SVM model. The proposed model can be used to substantially and significantly improve the water demand forecasting and utilized in a real operation.

확률분포형 매개변수의 Scaling 특성을 이용한 IDF 곡선 산정

권현한(Kwon Hyun-Han),오태석(Oh Tae-suk),문영일(Moon Young-il),전시영(Jun Si-young) 대한토목학회 2008 대한토목학회 학술대회 Vol.2008 No.10

기상정보 및 태풍특성을 고려한 계절 강수량의 확률론적 모형 구축

권현한(Kwon Hyun-Han),문영일(Moon Young-Il) 대한토목학회 2007 대한토목학회논문집 B Vol.27 No.1B

최근 연구에 의하면 기상 등의 외부적 요인이 수문학적 빈도를 변화시킨다고 알려지고 있다. 그러나 전통적인 수문학적 빈도해석은 자료의 정상성을 전제로 하기 때문에 어떤 외부인자의 따른 영향을 고려할 수 없다. 이러한 관점에서 본 연구에 서는 계절강수량에 영향을 줄 수 있는 인자를 고려함과 동시에 이들 인자를 조건부로 하는 10년 빈도 강수량의 발생 확률을 계층적 Bayesian 다중 Logistic 분석을 통해 제시하였다. 해수면온도, GCM 예측 강수량, 태풍 특성치를 주요 외부인자로 고려하였으며 10년 빈도 이상의 계절강수량(5월-10월)과 본 연구에서 이용된 기상인자에 대해서 통계적으로 유의한 상관관계를 추정할 수 있었다. Bayesian 방법으로 추정된 사후분포를 토대로 판단해보면 서울 및 목포 지점 모두에서 상대적으로 열대성 저기압 지속시간과 해수면온도가 갖는 중요도가 상대적으로 크게 나타났다. 계층적 Bayesian Logistic 회귀분석을 이용하여 10년 빈도 이상의 강수량이 발생할 확률을 추정하였으며 서울과 목포 2지점 모두에서 93%의 정분류율(right classification rate)을 얻을 수 있었다. lt is now widely acknowledged that climate variability modify hydrological frequency. However, traditional hydrological frequency analysis is not able to consider the effects on the exogenous factors. Because a traditional assumption underlying flood frequency analysis is that the underlying stochastic process is stationary in time. With regard to these points, this study is not only to consider exogenous factors which can influence on seasonal rainfall but also to provide the occurrence probability of a 10-year return period rainfall by employing hierarchical Bayesian multiple logistic regression model. The sea surface temperature, the GCM ensemble rainfall prediction and the characteristics of typhoon which can affect Korea are considered as potential predictors. It was found that those predictors are significantly correlated with exceeding 10-year return period rainfall. Given posterior distributions of parameters from Bayesian approach, the low pressure depression time and the SSTs relatively play an important role in both Seoul and Mokpo. Hierarchical Bayesian logistic model shows good performance in terms of classifying extreme events. The model indicates that the right classification rate is approximately 93% in both Seoul and Mokpo.

Bayesian Logistic 다중회귀분석을 이용한 태풍의 발생 빈도 및 지속시간에 따른 여름강수량의 영향분석

권현한(Kwon Hyun-Han),문영일(Moon Young-Il),신동준(Shin Dong Jun),오근택(Oh Keun Taek) 대한토목학회 2006 대한토목학회 학술대회 Vol.2006 No.10

충남 보령 폐광산 복원시범지의 미기상, 토양온도 및 수분 함량 모니터링

권현재 ( Hyun Jae Kwon ),김초원 ( Cho Won Kim ),임재홍 ( Jae Hong Yim ),임태령 ( The Ryung Yim ),정문호 ( Mun Ho Jung ),김태혁 ( Teh Heok Kim ),한광현 ( Gwang Hyun Han ) 한국토양비료학회 2011 한국토양비료학회 학술발표회 Vol.2011 No.-

다중 오리피스 유동분획 채널을 병렬로 연결한 고효율 순환종양세포 분리기

현경아(Kyung-A Hyun),권기호(Kiho Kwon),김승일(Seung-Il Kim),한현주(Hyunju Han),정효일(Hyo-Il Jung) 대한기계학회 2012 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2012 No.11

불연속 Kernel-Pareto 분포를 이용한 일강수량 모의 기법 개발

권현한(Kwon Hyun-Han),소병진(So Byung Jin) 대한토목학회 2011 대한토목학회논문집 B Vol.31 No.3B

기존 Markov Chain 모형을 통한 일강수량 모의에서 가장 큰 문제점은 극치강수량을 재현하기 어렵다는 점이다. 이러한 문제점으로 인해 수자원계획을 수립하는데 있어서 불확실성을 가중시키고 있다. 특히 일강수량 모의기법을 통해서 추정되는 빈도강수량의 과소추정으로 인해 수공구조물 설계 시에 신뢰성을 확보하는데 문제점이 있다. 이러한 점에서 본 연구에서는 기존 Markov Chain 모형에서 일강수량에 평균적인 특성과 극치특성을 동시에 재현할 수 있도록 불연속 Kernel-Pareto Distribution 기반에 일강수량모의기법을 개발하였다. 한강유역의 3개 강수지점에 대해서 기존 Markov Chain 모형과 본 연구에서 제안한 방법을 적용한 결과 여름의 일강수량 모의 시 1차모멘트인 평균과 2-3차 모멘트 모두 효과적으로 재현하지 못하는 문제점이 나타났다. 그러나 본 연구에서 제안한 불연속 Kernel-Pareto 분포형 기반 Markov Chain 모형은 여름의 일강수량 모의 시 강수계열의 평균적인 특성뿐만 아니라 표준편차 및 왜곡도의 경우에도 관측치의 통계특성을 매우 효과적으로 재현하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 방법론은 전체적으로 기존 Markov Chain 모형에 비해 극치강수량을 재현하는데 유리한 기법으로 판단된다. 또한 극치강수량을 일반강수량으로부터 분리하여 모의함으로서 평균 및 중간값 등 낮은 치수에 모멘트 등 일강수량에 전체적인 분포특성을 더욱 효과적으로 모의할 수 장점을 확인할 수 있었다. The limitations of existing Markov chain model for reproducing extreme rainfalls are a known problem, and the problems have increased the uncertainties in establishing water resources plans. Especially, it is very difficult to secure reliability of water resources structures because the design rainfall through the existing Markov chain model are significantly underestimated. In this regard, aims of this study were to develop a new daily rainfall simulation model which is able to reproduce both mean and high order moments such as variance and skewness using a piecewise Kernel-Pareto distribution. The proposed methods were applied to summer and fall season rainfall at three stations in Han river watershed in Korea. The proposed Kernel-Pareto distribution based Markov chain model has been shown to perform well at reproducing most of statistics such as mean, standard deviation and skewness while the existing Gamma distribution based Markov chain model generally fails to reproduce high order moments. It was also confirmed that the proposed model can more effectively reproduce low order moments such as mean and median as well as underlying distribution of daily rainfall series by modeling extreme rainfall separately.