Lee Sang-soo;Lee Seung-hwan;Oh Young-Tae;Song Sung-ju
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.2
no.1
s.2
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pp.63-73
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2003
COSMOS(Cycle, Offset, Split Model for Seoul), a real-time traffic adaptive signal system. estimates queue lengths on each approach on the basis of arithmetic average spot speeds calculated on loop detectors installed at each of two adjacent lanes. In this paper, A new method, a traffic volume-weighted average method, was studied and compared with the existing arithmetic average method. It was found that the relationship between the ratio of volumes of two lanes and the difference of average speed of each lane has a linear form. With field data, The two methods were applied and the proposed method shows more stable and reasonable queue estimation results.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.10b
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pp.457-459
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2004
본 논문에서는 NHPP에 기초한 여러 기존 소프트웨어 신뢰도 모델들이 가중 산술, 가중 기하, 또는 가중 조화평균의 개념을 적용하여 어떻게 유도되는가를 기술한다. 그 외에도, 이러한 3개의 가중치 평균에 근거하여 유사산술의 관점으로부터 좀더 일반적인 NHPP 모델을 제안한다. 상기 3개 평균 외에 변환의 파라미터 계열을 포함한 좀더 일반적인 변환을 공식화한다. 이러한 일반적인 프레임웍 하에서 기존의 NHPP를 입증하고 여러 가지 새로운 NHPP클 유도한다. 우리는 이러한 접근법들이 상이한 조건 하의 여러 가지 잘 알려진 모델들을 포함하는 것으로 한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.11b
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pp.376-378
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2005
일반적으로, 소프트웨어결함검출/제거메카니즘은 이전의 검출/제거결함과 테스트노력을 어떻게 활용하느냐에 달려있다. 실제 현장 연구로부터 우리는 테스트노력소모패턴을 추론하여 FDR의 경향을 예측할 수 있을 것으로 생각된다. 결함검출이 증가, 감소 및 일정한 것 등 광범위에 걸쳐서 나타나는 경향을 잡아내는 고유의 융통성을 가지는 하나의 시변수집합인 FDR모델에 근거한 테스트노력을 개발하였다. 본 논문에서는 FDR을 기술하고, 관련된 테스트 행위를 이러한 새로운 모델링접근법에 연합시킬 수 있다. 우리의 모델과 그리고 이것과 관련된 파라미터 분해기법을 적용한 것을 여러 가지 소프트웨어 프로젝트에서 도출한 실제 데이터집합을 통하여 시연한다. 모델들이 가중 산술, 가중 기하, 또는 가중 조화평균의 개념을 적용하여 어떻게 유도되는가를 기술한다. 그 외에도, 이러한 3개의 가중치 평균에 근거하여 유사산술의 관점으로부터 좀더 일반적인 NHPP 모델을 제안한다. 상기 3개 평균 외에 변환의 파라미터 계열을 포함한 좀더 일반적인 변환을 공식화한다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2009.05a
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pp.948-952
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2009
면적평균강우량을 정확하게 추정하는 것은 수문조사 결과로 생성된 수위-유량관계곡선 검증을 위한 연간 유출율 및 유황분석 시에 매우 중요하다. 면적평균강우량을 산정하는 방법은 일반적으로 산술평균법, 티센법, 등우선법 등이 있는데, 최근 실무에서는 GIS Tool을 이용하여 티센다각형을 작도하고 가중치를 산정하여 관측소별 강우량을 유효강우량으로 변환하여 이용하거나, 평지 또는 좁은 유역의 경우 산술평균법을 적용하고 있다. 그러나 티센법은 지형적인 영향을 고려할 수없고, 산술평균법의 경우 우량계 밀도와 위치, 지형이 고려되지 못한다는 단점이 있기 때문에, 등우선법을 이용하여 면적평균강우량을 산정하는 것이 대부분 산악지역으로 이루어진 국내 현실에 가장 적합하다. 본 연구에서는 수문조사가 이루어지고 있는 낙동강 본류, 댐상류 등 13개 유역의 유역별 면적 평균강우량을 각각 산술평균법, 티센법, 등우선법을 이용하여 산정하였다. 등우선도의 작성을 위하여 관측소별 강우량을 역거리가중법(IDW), RBF, Kriging 기법을 이용하여 강우량의 공간보간을 실시하였으며, 등우선 간격의 영향을 검증하기 위하여 각 보간법 별 등우선 간격을 10mm, 50mm, 100mm로 분할하여 면적평균강우량을 산정하였다. 각 면적평균강우량 산정기법 및 등우선 간격별로 산정된 면적평균강우량을 비교하였고, 유역면적 등에 따른 면적평균강우량의 변화특성을 분석 하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.19
no.3
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pp.367-379
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2012
In baseball rankings, prediction has been a subject of interest for baseball fans. To predict these rankings, (based on 2011 data from Korea Professional Baseball records) the arithmetic mean method, the weighted average method, principal component analysis, and principal component regression analysis is presented. By standardizing the arithmetic average, the correlation coefficient using the weighted average method, using principal components analysis to predict rankings, the final model was selected as a principal component regression model. By practicing regression analysis with a reduced variable by principal component analysis, we propose a rank predictability model of a pitcher part, a batter part and a pitcher batter part. We can estimate a 2011 rank of pro-baseball by a predicted regression model. By principal component regression analysis, the pitcher part, the other part, the pitcher and the batter part of the ranking prediction model is proposed. The regression model predicts the rankings for 2012.
Recently, climate change has affected short time concentrated local rainfall and unexpected heavy rain which is increasingly causing life and property damage. In this research, arithmetic average analysis, weighted average analysis, and principal component analysis are used for predicting flood risk. This research is foundation for application of predicting flood risk based on annals of disaster and status of urban planning. Results obtained by arithmetic average analysis, weighted average analysis, and principal component analysis using many factors affect on flood are compared. In case of arithmetic average analysis, each factor has same weights though it is simple method. In case of weighted average analysis, correlation factors are complex by many variables and multicollinearty problem happen though it has different weights. For solving these problems, principal component analysis (PCA) is used because each factor has different weights and the number of variables is smaller than other methods by combining variables. Finally, flood risk assessment considering flood control ability and urban environment risk in former research is predicted.
Lee Sang Jin;Hwang Man Ha;Ko Ick Hwan;Lee Bae Sung
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2005.05b
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pp.633-637
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2005
강우-유출분석에 있어서 적절한 면적평균강우량의 추정은 유출 결과에 직접적으로 영향을 미치는 매우 중요한 요소이다. 일반적으로 실무에서 가장 많이 이용되고 있는 면적평균강우량 추정방법으로는 산술평균법, Thiessen의 가중평균법 등이 있으며, 이와 같은 방법들은 강우관측소에서 관측한 지점우량 자료로부터 일정면적을 가진 유역 전체에 균일한 강우가 발생한다는 가정아래 면적평균강우량을 추정하는 방법이다. 그러나 강우는 시공간적으로 다양한 특성을 지니며, 특히 우리나라와 같이 강우의 계절성이 심하고 아울러 산악지형의 영향으로 강우의 공간적 변동성이 큰 지역에서 기존의 방법으로 지점강우량을 면적강우량으로 환산한다면 강우의 공간적인 연속을 나타내는 데는 많은 어려움이 있을 것이다. 따라서 본 연구에서는 강우의 공간적인 통계특성을 반영하기위해 크리깅 기법을 이용하여 면적평균강우량을 추정함으로써 유역강우의 공간적인 특성을 반영하였다. 또한 면적평균강우량 추정기법 중 기존 실무에서 널리 사용된 산술평균법 및 Thiessen의 가중평균법을 이용하여 면적평균강우량을 계산하고 각각의 경우에 대한 오차를 평가하였으며, 각 기법들로부터 추정된 면적평균강우 자료를 이용하여 강우-유출분석을 실시함으로써 유역강우의 추정오차가 유출계산에 미치는 영향을 분석하였다.
Park, Sung-Chun;Kim, Yong-Gu;Jeong, Cheon-lee;Moon, Byoung-seok
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2004.05b
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pp.859-862
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2004
유역평균강우량은 강우-유출모형을 통하여 유출량을 산정할 경우에 사용되며, 산정 방법에는 산술평균법, Thiessen 가중법, 등우선법 등이 있으나 일반적으로 Thiessen 가중법을 많이 적용하고 있다. Thiessen 가중법의 유역평균 강우량 산정방법은 각 관측소가 지배하는 면적(지배면적)을 전체면적으로 나누어 가중치(Thiessen계수)를 구한 후 여기에 각 관측소의 강우량을 곱하고 이를 합산함으로써 유역평균 강우량을 산정하는 방법이다. 본 연구에서는 면적비로 구해지는 Thiessen 계수의 대안을 찾기 위해 대상 유역으로는 영산강 1지류인 지석천 유역을 선정하였고, 단층퍼셉트론을 이용하여 동면, 청풍, 능주의 강우자료를 Input, 능주지점의 유출자료를 Output으로 상호 상관분석으로부터 한 개의 유출 사상에 대해 가장 높은 상관계수를 선택하여 Input 자료를 재구성하였다. 재구성 한 자료를 이용하여 훈련시키고 여기서 발생한 가중치를 Thiessen 계수의 대안의 값으로 추천한다.
This study evaluates the errors involved in the area average rainfall amounts estimated by the arithmetic mean method, the Thiessen's weighting method, and the optimal weighting method from the estimation theory. This study was applied to the upstream part of Nam-Han river basin (upper part of Youngwal) and the following results could be obtained. First, in case the raingauges are located evenly over the basin, no obvious difference can be found in the area average rainfall amounts from the arithmetic mean method or from the Thiessen's weighting method. However, as these two methods cannot consider the spatial variability of rainfall, the estimation error could be higher when the spatial variability of rainfall is high. In our application the estimation error from the arithmetic mean method or the Thiessen's weighting method was also found to be higher than that from the method from the information theory, which considers the spatial variability of rainfall. Thus, we could conclude that for the rainy season of Korea or for the mountain area when and where the spatial variability of rainfall is high, a proper method of considering the spatial variability of rainfall should be used regardless of the basin size. The isohyetal method generally used for the large basins or the optimal weighting method from the estimation theory used in this study could be good alternatives for this case.
The weather accidents by global warming effect are increasing rapidly whole world. Flood forcasting system and hydrological database are operated by almost all the countries in the world. An objective of this study is to research revised methods of missing rainfall data and find more effective revised method for this operating system. 194 rainfall data of the Han river basin is used. Arithmetic average method, coefficient of correlation weighting method and inverse distance weighting method are compared to estimate revised methods. The result from the analysis shows that coefficient of correlation weighting method is best quantitatively among the 3 methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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