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- 저자 : 손경표(Kyeong-Pyo Son) (검색결과 3 건)
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조홍연(Cho, Hongyeon),정신택(Jeong, Shin Taek),고동휘(Ko, Dong Hui),손경표(Son, Kyeong-Pyo) 한국해안해양공학회 2014 한국해안해양공학회 논문집 Vol.26 No.5
연안의 수온 모니터링 자료는 이상자료 및 결측을 포함하고 있기 때문에 통계정보를 왜곡할 수 있다. 다양한 이상자료 감지 기법이 제안되고 있으나 결측이 없고 이상자료에 대한 사전정보를 가정하고, 어떤 적용기법은 과도한 계산시간이 소요되기 때문에 적용에 제한이 따른다. 본 연구에서는 방대한 자료에서도 효과적으로 이상자료를 감지할 수 있는 실용적인 Robust 모형을 제안하였다. 이 모형은 계산시간을 크게 저감하는 부분자료 추출기법을 이용한 어림성분 추정과정 및 어림성분으로부터 계산되는 잔차성분으로부터 이상자료를 반복적으로 진단하여 제거하는 부분으로 구성되어 있다. 이 모형의 성능평가는 새만금호에서 5분 간격으로 관측한 2년 동안의 수온 자료를 이용하여 수행하였다. 모형 적용결과, 이상자료가 전체자료에서 차지하는 비율은 1.6-3.7% 정도로 파악되었으며, 전체적으로 대부분의 이상자료가 제거되는 것으로 파악되었다. 또한 어림성분 추정과정의 반복적용은 Long-span 조건을 먼저 적용하는 것이 효과적인 것으로 파악되었다. The statistical information of the coastal water temperature monitoring data can be biased because of outliers and missing intervals. Though a number of outlier detection methods have been developed, their applications are very limited to the in-situ monitoring data because of the assumptions of the a prior information of the outliers and no-missing condition, and the excessive computational time for some methods. In this study, the practical robust method is developed that can be efficiently and effectively detect the outliers in case of the big-data. This model is composed of these two parts, one part is the construction part of the approximate components of the monitoring data using the robust smoothing and data re-sampling method, and the other part is the main iterative outlier detection part using the detailed components of the data estimated by the approximate components. This model is tested using the two-years 5-minute interval water temperature data in Lake Saemangeum. It can be estimated that the outlier proportion of the data is about 1.6-3.7%. It shows that most of the outliers in the data are detected and removed with satisfaction by the model. In order to effectively detect and remove the outliers, the outlier detection using the long-span smoothing should be applied earlier than that using the short-span smoothing.
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디지털 영상을 이용한 부유식 OWC 파력발전장치의 효율에 관한 실험연구
정신택(Shin Taek Jeong),최혁진(Hyukjin Choi),이욱재(Uk-Jae Lee),손경표(Kyeong-Pyo Son) 한국연안방재학회 2019 한국연안방재학회지 Vol.6 No.2
The hydrodynamic performance of a buoyant Oscillating Water Column (OWC) wave energy device under wave environment and geometric parameters was tested experimentally in a wave flume. The magnitude of free surface elevations inside the chamber was measured using digital camera, and analyzed by digital image processing technique and outlier processing technology. As a result of hydrodynamic analysis in the air chamber due to the influence of the cylinder and skirt length of the wave energy device, the first conversion efficiency of the floating OWC wave energy converter was measured from 29.26% to 75.33%. Therefore, in order to calculate the optimal shape parameters of the wave energy device, the lengths of various cylinders and skirts and wave conditions should be considered.
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정신택(Jeong, Shin Taek),조홍연(Cho, Hongyeon),고동휘(Ko, Dong Hui),오남선(Oh, Nam Sun),손경표(Son, Kyeong-Pyo) 한국해안해양공학회 2013 한국해안해양공학회 논문집 Vol.25 No.1
수온자료는 다수의 첨두를 가진 분포형태를 보이고 있기 때문에 정규분포로 가정하는 경우 분석에 큰 오차가 수반된다. 본 연구에서는 쌍봉 분포함수 형태인 가우스 혼합분포 함수를 수온의 분포함수로 가정하여 최적매개변수를 추정하고, 추정된 최적 매개변수와 자료의 기본적인 통계정보(평균 및 분산 등)의 관계분석을 수행하였다. 또한 자료의 주 특성값인 평균, 표준편차, 왜곡도로부터 가우스 혼합분포 매개변수인, α₁, σ₁, σ₁, α₂, σ₂, σ₂를 산정하여 수온 자료의 빈도분포를 산정하는 추정공식을 개발하였다. 개발된 추정공식은 RMS 오차가 5% 정도로 관측 자료를 이용한 결과와 우수한 일치를 보이고 있다. As the temperature data show a distribution pattern with a number of peaks, assumption of normal distribution will result in a serious bias in the analysis. In this study, the Gaussian Mixture Distribution (GMD), a type of bimodal distribution, is presumed as a frequency distribution for the water temperature, in order to estimate the optimal parameter and to carry out the relation analysis between the optimal parameter and the basic statistical information such as mean and variance on the data. By the way, an estimation formulae to compute the frequency distribution of the data is developed by computing the parameters of GMD (i.e. α₁, σ₁, σ₁, α₂, σ₂, σ₂) by means of the major characteristic values, such as mean, standard deviation and skewness of the data. The formulae shows an excellent coincidence with the result from the observation data, in the RMS limit accuracy of 5%.
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