한국지역 집중호우에 대한 반환주기의 베이지안 모형 분석

김용구,Kim, Yongku 한국통계학회 2015 응용통계연구 Vol.28 No.2

본 논문에서는 비정상 극치 강수 자료에 대해 계층적 베이지안 모형을 적용하여 시간에 따른 모수의 변화를 추정하며, 미래 확률 강수량에 대한 극단값 분포를 예측하고 더 나아가 반환기간에 대한 경향과 예측 값을 얻고자 한다. 이전의 고전적 통계 방법을 통한 강수 자료의 모수 추정연구의 경우, 자료의 정상성 가정 하에 고정된 모수를 추정하는 방법으로, 최근 나타난 비정상 강수 사상과 같이 강수량이 가지는 분포의 모수적 변화가 예상되는 경우 해석상 문제가 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 모형의 관심모수에 시간에 따른 자기 상관 선형 회귀 함수를 적합한 계층적 베이지안 모형을 고려한다. 제안된 모형의 효율성을 확인하기 위해서 1973년부터 2011년까지 39년 동안의 우리나라 여러지역의 기상 관측소에서 관측된 일일 강우량 자료가 사용하여 대표적인 극단값 분포인 Generalized Extreme Value(GEV) 분포에 적합시키고, 계층적 베이지안 모형을 이용하여 이들 분포의 모수들에 자기상관 시간모형을 소개한 후 우리나라 여러지역에 대한 반환기간에 대한 시간에 따른 경향을 확인하였다. Flood planning needs to recognize trends for extreme precipitation events. Especially, the r-year return level is a common measure for extreme events. In this paper, we present a nonstationary temporal model for precipitation return levels using a hierarchical Bayesian modeling. For intensity, we model annual maximum daily precipitation measured in Korea with a generalized extreme value (GEV). The temporal dependence among the return levels is incorporated to the model for GEV model parameters and a linear model with autoregressive error terms. We apply the proposed model to precipitation data collected from various stations in Korea from 1973 to 2011.

적합도 함수를 이용한 GORGFM 알고리즘에 관한 연구

김용구(Yongku Kim),이민호(Minho Lee),박수홍(Soohong Park),황철주(Cheolju Hwang) 한국정보과학회 2008 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.35 No.1

계층적 베이지안 모형을 통한 강우가 토양수분에 미치는 영향 분석

김용구(Yongku Kim) 한국데이터정보과학회 2019 한국데이터정보과학회지 Vol.30 No.4

토양 수분은 지표의 상태를 통제하는 중요한 수문학적 변수이며, 토양간의 화학반응을 통해 유기물로부터 양분을 방출하게 하는 등 토양의 생성과 발달 그리고 식물에 매우 중요한 역할을 하는 매체이다. 특히 토양의 물순환 계통을 이해하기 위해서는 강우 및 토양수분의 관계를 이해하는 것이 필수적이며, 기후 변화의 측면에서도 계절적 기후변화의 예측 가능성은 해수면 온도나 토양수분에 의존하므로 초여름 토양수분의 정보는 여름의 기온예측 개선에 중요한 역할을 한다고 할 수 있다. 본 연구에서는 수분 공급 및 깊이 등 다양한 처리에 따라 강우가 토양수분에 어떤 영향을 미치는지를 알아보기 위해 계층적 베이지안 모형을 소개하였고 제안된 모형을 실제 토양수분 관측자료에 적용하였다. oil moisture is an important hydrologic parameter that controls the various processes of the surface. It functions to connect rain water and ground water through infiltration, and directly affects the run-off characteristics according to rainfall. In order to understand the water circulation system, it is essential to study relationship between rainfall and soil moisture. In this paper, we introduced hierarchical Bayesian model for water potential or volumetric water content to assess hydraulic redistribution. We then investigate the slope change of volumetric water content before and after a rainstorm event.

시공간 분석을 통한 산악기상관측시스템 자료 불확실성의 공간분포 연구

김용구(Yongku Kim),조승완(Seungwan Cho),박주원(Joowon Park) 한국데이터정보과학회 2019 한국데이터정보과학회지 Vol.30 No.1

산림관리 측면에서 중요성이 증대되고 있는 산악기상관측시스템을 확대 배치할 때 기존 산악기상관측 자료가 가지고 있는 불확실성을 줄일 수 있도록 위치를 선정해야 한다. 이에 본 연구는 기존 산악기상관측자료의 불확실성의 공간적 분포특성을 파악하기 위한 시공간 분석을 하였다. 기온, 상대습도, 풍속 및 기압의 최대, 최소, 평균 및 중앙값을 대상으로 시계열 분석을 통한 산악기상인자별 불확실성을 도출하고 이의 공간적 분포를 확인한 결과, 기온 최대값, 상대습도 최소값, 풍속 평균값, 풍속 최대값, 기압 최대값, 기압 최소값을 제외한 9개의 인자에서 공통적으로 백두대간을 중심으로 불확실성이 높은 것으로 나타났다. 향후 불확실성 지도를 기반으로 불확실성이 높은 지역을 중심으로 산악기상관측시스템을 추가적으로 구축하는 것이 바람직할 것으로 사료된다. With increasing importance for forest management, National mountain meteorology observation system are under way of expansion. Yet, the location of the additional systems should be selected to contribute to reducing uncertainty imbedded in the data from the existing systems. Thus, this study conducted a spatio-temporal analysis for understanding the spatial distribution of the uncertainty in the meteorological data obtained from the existing systems. Time-series analysis on the maxima, minima, means and medians of temperature, relative humidity, wind speed and air pressure data was done to result in the uncertainty of each individual mountain meteorological factor. As a result, nine factors except maximum temperature, minimum relative humidity, wind speed average, maximum wind speed, maximum air pressure, and air pressure minimum commonly show higher uncertainty around Baekdu-Daegan region. Based on the uncertainty map, additional systems are better to select their location among the high uncertainty areas.

Mobile IPv6에서 Binding Update Timer의 개수를 줄이는 방법에 관한 연구

김용구(YongKu Kim),추교신(Kyoshin Choo),임용준(YongJun Lim),김영근(Youngkeun Kim) 대한전자공학회 2004 대한전자공학회 학술대회 Vol.2004 No.12

신기후체제하 에너지정책의 특징과 천연가스의 활용

김용구(Yongku Kim),유대황(Dae Hwang Yoo),양희승(Hee Seung Yang),홍석주(Suk Joo Hong) 한국가스학회 2018 한국가스학회 학술대회논문집 Vol.2018 No.5

적합도 함수를 이용한 최적의 추천자 그룹 생성 및 유지 알고리즘

김용구(Yongku Kim),이민호(Minho Lee),박수홍(Soohong Park),황철주(Cheolju Hwang) 한국정보과학회 2009 정보과학회논문지 : 정보통신 Vol.36 No.1

논문에서는 P2P 네트워크 환경에서 유사한 특성을 가진 다른 노드(node)를 찾아 추천자(recommender) 그룹을 형성하고 유지하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 두 노드의 유사한 특성을 비교하기 위해 본 논문에서는 두 노드의 특성값(characteristic value. 이하 CV)을 이용한 적합도 검사(fitness evaluation)를 사용하여 유사도(similarity)를 확인한다. 유사도의 크기가 작을수록 두 노드는 매우 유사한 특성을 가지게 된다. 또한, 본 논문에서 제안하는 GORGFM(Globally Optimal Recommender Group Formation and Maintenance) 알고리즘은 최단 기간 내에 최적의 추천자 그룹을 형성하고 사용자의 선호도 변화에 대응할 수 있는 알고리즘이다. GORGFM 알고리즘을 평가하기 위해 본 논문에서는 매칭율(matching rate)과 얼마나 빠르고 정확하게 추천자 그룹을 형성하는가에 대해 시뮬레이션 한다. GORGFM 알고리즘은 네트워크에서뿐만 아니라 인터넷상에서 컨텐츠(contents) 검색 등과 같이 적합도 함수(fitness function)를 이용할 수 있는 모든 시스템에 적용할 수 있다. This paper proposes a new algorithm of clustering similar nodes defined as nodes having similar characteristic values in pure P2P environment. To compare similarity between nodes, we introduce a fitness function whose return value depends only on the two nodes' characteristic values. The higher the return value is, the more similar the two nodes are. We propose a GORGFM algorithm newly in conjunction with the fitness function to recommend and exchange nodes’ characteristic values for an interest group formation and maintenance. With the GORGFM algorithm, the interest groups are formed dynamically based on the similarity of users, and all nodes will highly satisfy with the information recommended and received from nodes of the interest group. To evaluate of performance of the GORGFM algorithm, we simulated a matching rate by the total number of nodes of network and the number of iterations of the algorithm to find similar nodes accurately. The result shows that the matching rate is highly accurate. The GORGFM algorithm proposed in this paper is highly flexible to be applied for any searching system on the web.

고속철도(KTX) 개통이 지역경제에 미치는 영향 분석과 시사점

박미숙,김용구,Park, Mi Suk,Kim, Yongku 한국통계학회 2016 응용통계연구 Vol.29 No.1

KTX 개통으로 예상되었던 파급효과로는 건설투자로 인한 생산 및 고용 확대와 항공, 고속버스, 철도 등 운송수단간 수요 대체효과를 들 수 있다. 이외에도 기업의 지방이전, 수도권 기능의 분산을 통한 국토의 균형 개발, 고속철도 이용에 따른 시간비용 절감, 승용차의 고속도로 이용 및 교통사고 감소로 인한 사회 경제적 비용 축소도 기대되었다. 또한 KTX역 중심의 관광 네트워크를 통한 지역 관광 여가 산업의 발전과 지역 문화 예술 인적 교류 활성화를 통한 삶의 질 향상도 예상되었다. 반면에 고속철도망 연결로 주변 중소도시의 업무기능, 노동력 및 구매력이 인근 대도시로 흡수되면서 지방상권이 위축되는 지역불균형 심화문제도 예측되었다. 이와 함께 인구 및 기업의 유출로 인한 지역경제 공동화 등의 부작용도 우려되었다. 본 연구는 KTX 개통을 통한 고속철도망 연결이 지역경제에 어떠한 영향을 미쳤는지를 알아보기 위해 진행되었다. 먼저 백화점 판매액 불변지수를 이용한 기본모형에 대한 분석에서는 임금소득, 주택매매가격지수, 그리고 회사채수익률이 모두 유의하였고, 기본모형에 추가로 고려된 KTX 이용인구비율도 백화점 판매액 불변지수의 변동에 유의미한 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한 지역 소비유출 효과를 확인하기 위해서 지역별 타지역 의료기관이용률을 종속변수로 분석하였다. 분석 결과, 부산의 경우에만 KTX 이용인구비율과 타지역 의료기관이용률간에 유의한 관련성을 확인할 수 있었다. 대구의 경우에는 통계적으로 유의하지 않았다. KTX 이용 자료가 부족한 상황에서 KTX 개통에 따른 지역경제에 대한 영향을 구체적으로 파악하는데 한계가 있다. 그러나 KTX의 효과가 개통 초기보다는 다소 감소되었지만 지역경제 발전 효과 및 가능성은 여전히 확인할 수 있었다. High-speed railway (Korea Train Express) has had a deep impact on the regional economy of Korea. Current high-speed rail research is mostly theoretical, there is a lack of quantitative research using a precise algorithm to study the effect of high-speed railway on the regional economy. This paper analyses the influence of high-speed rail on the regional economy, with a focus on the Daegu area. Quantitative analysis using department store indexes and regional medical records is performed to calculate the economic influence of high-speed rail. The result shows that high-speed railway effects the regional economy though regional consumption growth and medical care trends.

시공간구조를 가지는 확률적 강우 모형

곽민정,김용구,Kwak, Minjung,Kim, Yongku 한국통계학회 2014 응용통계연구 Vol.27 No.3

일반화 선형모형(GLM)에 기초한 확률적 날씨 발생기(Stochastic weather generator)는 일일 날씨를 생성하는데 가장 일반적으로 사용되는 방법인다. 본 논문에서는 다층구조를 이용하여 기존의 GLM weather generator에 공간구조를 소개하였다. 계절별 총강우량의 overdispersion 현상을 효과적으로 제거하기 위해서 smoothing된 계절별 총강우량을 모형에 포함하였고 공간구조를 소개하기 위해서 Stochastic weather generator의 모형계수에 공간구조를 가지는 다변량 정규분포를 가정하였다. 그리고 제안된 공간구조를 가지는 GLM weather generator 모형을 우리나라 76개 지역에서 39년간 측정된 일별 강우량 관측자료에 적용하였다. A stochastic weather generator based on a generalized linear model (GLM) approach is a commonly used tools to simulate a time series of daily weather. In this paper, we propose a multi-site weather generator with applications to historical data in South Korea. The proposed method extends the approach of Kim et al. (2012) by considering spatial dependence in the model. To reduce this phenomenon, we also incorporate a time series of seasonal mean precipitations of South Korea in the GLM weather generator as a covariate. Spatial dependence was incorporated into the model through a latent Gaussian process. We apply the proposed model to precipitation data provided by 62 stations in Korea from 1973{2011.

[프로젝트 리포트] 국립생태원 생태체험관 시공 프로세스

김대중(Kim, Daejoong),김용구(Kim, Yongku),황경주(Hwang, Kyung-Ju) 대한건축학회 2013 建築 Vol.57 No.2