• Title/Summary/Keyword: 개선된 ${\Gamma}$ 분포 모형

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A Study on a Model of Rainfall Drop-Size Distribution over Daegwanryeong Mountainous Area Using PARSIVEL Observations (PARSIVEL 측정 자료를 활용한 대관령 산악지역 강수입자분포 모형 연구)

  • Park, Rae-Seol;Jang, Min;Oh, Sung Nam;Hong, Yun-Ki
    • Journal of the Korean earth science society
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    • v.35 no.7
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    • pp.518-528
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    • 2014
  • In this study, a model of rainfall drop-size distribution was modified using PARSIVEL-retrieved rainfall drop-size distribution over Daegwanryeong mountainous area. A prototype model (Modified ${\Gamma}$ distribution model) applicable for this area was decided through the comparative analysis between results from models proposed by preceding research and PARSIVEL-retrieved data over Daegwanryeong mountainous area. In order to apply the prototype model for Daegwanryeong region, the parameters (${\alpha}$, A, B) were made via sensitivity experiments and models of the rainfall drop-size distributions for five cases of rainfall rate were proposed. Results from the proposed five models showed high correlations with PARSIVEL-retrieved data ($R^2=0.975$). In order to suggest a generalized form of rainfall drop-size distribution, interaction equations between rainfall rates and parameters (${\alpha}$, A, B) were investigated. The generalized model of the rainfall drop-size distribution was highly correlated with PARSIVEL-retrieved data ($R^2=0.953$), which means that the proposed model from this study was effective for simulating the rainfall drop-size distribution over Daegwanryeong region. However, the proposed model was optimized for rainfall drop-size distribution over Daegwanryeong region. Therefore, broad observations of other regions are necessary in order to develop the representative model of the Korean peninsula.

An Indirect Approach Determining Parameters of Clark's Model Based on Model Fitting to the Gamma Distribution function (Gamma분포형 함수 적합을 이용한 Clark 모형의 매개변수 간접추정)

  • Seong, Kee-Won
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.36 no.2
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    • pp.223-235
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    • 2003
  • An indirect or supplementary approach is proposed for determining the parameters of the Clark's model in order to improve existing defect in estimating the parameters. The gamma-distribution type function is employed to represent the Clark's model, which takes the same form as the Nash's model, so that parameter estimation is not difficult since it can be performed with a simple optimization process. Analytic forms of Clark's models parameters are introduced using parameters of the proposed methodology to give traditional form of Clark's. An application to a watershed has shown that the proposed approach can preserve the properties of observed data. Based the application, the new approach is recommended as an alternative to the existing parameter estimating methodology.

A Development of Multi-site Rainfall Simulation Model Using Piecewise Generalize Pareto Distribution (불연속 분포를 이용한 다지점 강수모의발생 기법 개발)

  • So, Byung-Jin;Kwon, Hyun-Han
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2012.05a
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    • pp.123-123
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    • 2012
  • 일강수량은 수공구조물 설계 및 수자원계획을 수립하기 위한 입력 자료로 이용된다. 일반적으로 수자원계획은 장기적인 목적을 가지고 수행되어지며, 장기간의 일강수량 자료를 필요로 한다. 하지만 장기간의 일강수량 자료의 획득의 어려움으로 단기간의 일강수량자료를 이용하여 모의한 장기간 강수자료를 이용하게 된다. 이처럼 수자원계획의 수립에 있어서 일강수량 모의기법의 성능은 수자원계획의 신뢰성 및 결과에 큰 영향을 준다. 일강수량 모의기법은 국내외적으로 매우 활발하게 이루어지고 있으며, 수자원계획 및 수공구조물 설계 외에도 매우 다양한 목적으로 활용되어 지고 있다. 일강수량을 모의기법 중 강수계열의 단기간의 기억(memory)을 활용한 Markov Chain 모형이 가장 일반적이지만, 기존 Markov Chain 모형을 통한 일강수량 모의는 극치강수량을 재현하기 어렵다는 문제점이 있다. 또한, 일강수량 모의 기법의 목적인 수자원계획 및 수공구조물 설계 등의 입력자료로 활용되어지기 위해서는 모의 결과가 유역내 지점별 공간 상관성을 재현함으로써 모형의 우수성과 자료결과의 신뢰성을 확보할 수 있어야 하겠다. 이러한 점에서 본 연구에서는 내삽에서 우수한 재현능력을 갖는 핵 밀도함수와 극치강수량 재현에 유리한 GPD분포의 특징을 함께 고려할 수 있는 불연속 Kernel-Pareto Distribution 기반에 공간상관성 재현 알고리즘을 결합한 일강수량모의기법을 개발하였다. 한강유역의 18개 강수지점에 대해서 기존 Gamma분포를 사용한 Markov Chain 모형과 본 연구에서 제안한 방법을 적용하여 모형을 평가해 보고자 한다. Gamma 분포기반 Markov Chain 모형의 경우 일강수량 모의 시 1차모멘트인 평균과 2-3차 모멘트 모두 효과적으로 재현하지 못하는 문제점이 나타났다. 그러나 본 연구에서 적용한 다지점 불연속 Kernel-Pareto 분포 모형은 강수계열의 평균적인 특성뿐만 아니라 표준편차 및 왜곡도의 경우에도 관측치의 통계특성을 매우 효과적으로 재현하며, 100년빈도 강수량 모의결과 기존 모의모형의 문제점을 보완할 수 있는 개선된 결과를 보여주었다. 본 연구에서 제시한 방법론은 유역내의 공간상관성을 재현하며, 평균 및 중간값 등 낮은 차수의 모멘트 등 일강수량 분포특성을 더욱 효과적으로 모의할 수 장점을 확인하였다.

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Deelopment of a Multisite Daily Rainfall Simulation Model Using a Machine Learning (기계학습 기법을 이용한 다지점 일강수량 모의 모형 개발)

  • So, Byung-Jin;Kwon, Hyun-Han
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.83-83
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    • 2017
  • 수자원공학에서 일강수량 모의기법은 다양한 목적으로 활용되고 있지만, 일반적으로 홍수와 가뭄의 영향을 고려할 수 있는 수공구조물의 위험도 및 신뢰성 평가 및 수자원 계획을 수립하기 위한 입력 자료생성을 목적으로 활용된다. 유역 단위의 분석시 단일 지점에 대한 강수 모의 기법을 적용할 경우 각각의 지점에서 관측된 강수 자료의 시계열 및 통계치 특성이 효과적으로 재현되지만 공간적으로 발생하는 즉, 지점 간의 종속관계를 재현하지 못하는 문제가 발생한다. 이러한 이유로 공간적인 전이 특성이 있는 가뭄 분석 및 유역내 유출량의 공간적 변동 특성 분석에 단일지점별 모의 결과를 이용할 경우 관측 자료와 상반된 공간적 변동성으로 인하여 잘못된 가뭄 및 유출 분석 결과가 도출되는 문제점이 있다. 따라서, 실제적으로 발생하는 강수 특성을 반영한 유역 단위의 홍수 및 가뭄 등의 수문 분석을 위해서는 지점간의 종속성을 반영할 수 있는 다지점 강수 모의 모형의 적용이 필수적이다. 본 연구에서는 다지점 모의에 있어서, Wilks 모형의 지점별 시변동 특성과 공간상관성 재현 능력, HMM 모형이 갖는 강수 사상별로 분포된 양적 분포 패턴 재현 능력을 복합적으로 나타낼 수 있는 새로운 다지점 일강수량 모의 모형인 기계학습 기반 범주화 기법을 이용한 다지점 일강수량 모의 모형(ML-MRS)을 개발하였다. 또한, 지점별 강수량에 적용되는 확률분포모형은 Gamma 분포로 구성된 혼합모형을 적용하여 단일 확률 분포 모형의 자료 적합 문제를 개선하였다. 모의를 통한 일강수량 시계열 자료는 일 강수자료의 통계량을 효과적으로 모의하였으며, 다지점 모형의 모의 결과를 적용한 가뭄 모의 결과 관측 자료에서 나타나는 공간적 패턴이 재현되었다. 본 모형은 시 공간적 사상을 효과적으로 재현함으로서 지역의 변동특성을 반영한 가뭄, 홍수, 기상 현상 분석 등 활용도가 매우 높을 것으로 판단된다.

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Impact of Heterogeneous Dispersion Parameter on the Expected Crash Frequency (이질적 과분산계수가 기대 교통사고건수 추정에 미치는 영향)

  • Shin, Kangwon
    • Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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    • v.15 no.9
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    • pp.5585-5593
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    • 2014
  • This study tested the hypothesis that the significance of the heterogeneous dispersion parameter in safety performance function (SPF) used to estimate the expected crashes is affected by the endogenous heterogeneous prior distributions, and analyzed the impacts of the mis-specified dispersion parameter on the evaluation results for traffic safety countermeasures. In particular, this study simulated the Poisson means based on the heterogeneous dispersion parameters and estimated the SPFs using both the negative binomial (NB) model and the heterogeneous negative binomial (HNB) model for analyzing the impacts of the model mis-specification on the mean and dispersion functions in SPF. In addition, this study analyzed the characteristics of errors in the crash reduction factors (CRFs) obtained when the two models are used to estimate the posterior means and variances, which are essentially estimated through the estimated hyper-parameters in the heterogeneous prior distributions. The simulation study results showed that a mis-estimation on the heterogeneous dispersion parameters through the NB model does not affect the coefficient of the mean functions, but the variances of the prior distribution are seriously mis-estimated when the NB model is used to develop SPFs without considering the heterogeneity in dispersion. Consequently, when the NB model is used erroneously to estimate the prior distributions with heterogeneous dispersion parameters, the mis-estimated posterior mean can produce large errors in CRFs up to 120%.

Wave Overtopping Reduction Coefficient of Vertical Wall for Obliquely Incident Waves (경사입사파에 대한 직립구조물에서의 월파량 저감계수)

  • Kim, Young-Taek;Lee, Jong-In;Cho, Yong-Sik;Ha, Tae-Min
    • Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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    • v.22 no.3
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    • pp.149-155
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    • 2010
  • The existing formula for estimating the wave overtopping are mainly about the perpendicularly incident wave to the structure and wave overtopping formula for the obliquely incident wave are rare. Moreover, these formula present only the overtopping reduction factor(${\gamma}_{\beta}$) with respect to the incident wave angle rather than the spatial distribution of overtopping along the structures because the length of model is relatively too short for the wave to propagate along the structure. In this study, the wave overtopping reduction factor considering the spatial variation of wave overtopping along the vertical wall is investigated using the hydraulic model tests and the results are compared with the those of EurOtop(2007). The wave overtopping reduction factor is modified for ${\beta}$ > $45^{\circ}$ condition.

Goral(Nemorhaedus caudatus) Habitat Suitability Model based on GIS and Fuzzy set at Soraksan National Park. (GIS와 퍼지집합을 이용한 산양(Nemorhaedus caudatus)의 서식지적합성모형 개발: 설악산 국립공원을 대상으로)

  • 최태영;양병이;박종화;서창완
    • Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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    • 2003.04a
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    • pp.472-477
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    • 2003
  • 멸종위기종의 서식지를 효율적으로 관리하기 위해서는 해당 종의 서식 가능한 지역의 분포를 알아야 한다. 본 연구의 목적은 GIS와 퍼지집합을 이용하여 산양(Nemorhaedus caudatus)의 서식지적합성모형을 개발하여 멸종 위기종의 서식지를 관리하기 위한 정보를 제공하는 것이다. 산양의 서식지적합성모형 개발을 위한 본 연구의 주요내용은 다음과 같다. 첫째, 산양 서식지 이용에 관한 기존 연구를 바탕으로 산양의 잠재적 서식지 환경변수를 분류하였으며, 분석 대상지의 산양 흔적 조사를 통해 서식지 환경변수의 재분류 및 x²검정(Chi-square test)을 통한 변수들의 유용성을 파악하고, 쌍체비교를 통한 환경변수별 가중치를 계산하였다. 둘째, 기존 부울논리(boolean logic)의 단점을 보완하기 위해 현장 조사의 결과를 바탕으로 퍼지논리(fuzzy logic)에 의한 산양 서식지의 각 환경변수별 주제도를 작성하고, 주제도들의 상관관계를 분석하여 상호 관련성이 높은 변수들의 중복을 피하였다. 셋째, 환경변수별 주제도와 변수별 가중치를 바탕으로 다기준평가기법(MCE, Multi-Criteria Evaluation)을 이용하여 분석대상지의 산양 서식지적합성모형을 개발하였다. 마지막으로, 개발된 서식지적합성모형의 타당성을 검증하기 위해 분석대상지 외부 지역을 대상으로 검증을 실시하였다. 분석 결과 분석대상지의 분류정확도는 서식가능성 0.5를 기준으로 93.94%의 매우 높은 분류정확도를 나타내었으며, 검증대상지에서는 95.74%의 분류정확도를 나타내어 본 모형의 분류정확도는 일관성이 높은 것으로 판단되었다. 또한 전체 공원구역에서 서식가능성 0.5이상의 면적은 59%를 차지하였다.퇴적이 우세한 것으로 관측되었다.보체계의 구축사업의 시각이 행정정보화, 생활정보화, 산업정보화 등 다양한 분야와 결합하여 보다 큰 시너지 효과와 사용자 중심의 서비스 개선을 창출할 수 있는 기반을 제공할 것을 기대해 본다.. 이상의 결과를 종합해볼 때, ${\beta}$-glucan은 고용량일 때 직접적으로 또는 $IFN-{\gamma}$ 존재시에는 저용량에서도 복강 큰 포식세로를 활성화시킬 뿐 아니라, 탐식효율도 높임으로써 면역기능을 증진 시키는 것으로 나타났고, 그 효과는 crude ${\beta}$-glucan의 추출조건에 따라 달라지는 것을 알 수 있었다.eveloped. Design concepts and control methods of a new crane will be introduced in this paper.and momentum balance was applied to the fluid field of bundle. while the movement of′ individual material was taken into account. The constitutive model relating the surface force and the deformation of bundle was introduced by considering a representative prodedure that stands for the bundle movement. Then a fundamental equations system could be simplified considering a steady state of the process. O

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Bias Correction for GCM Long-term Prediction using Nonstationary Quantile Mapping (비정상성 분위사상법을 이용한 GCM 장기예측 편차보정)

  • Moon, Soojin;Kim, Jungjoong;Kang, Boosik
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.46 no.8
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    • pp.833-842
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    • 2013
  • The quantile mapping is utilized to reproduce reliable GCM(Global Climate Model) data by correct systematic biases included in the original data set. This scheme, in general, projects the Cumulative Distribution Function (CDF) of the underlying data set into the target CDF assuming that parameters of target distribution function is stationary. Therefore, the application of stationary quantile mapping for nonstationary long-term time series data of future precipitation scenario computed by GCM can show biased projection. In this research the Nonstationary Quantile Mapping (NSQM) scheme was suggested for bias correction of nonstationary long-term time series data. The proposed scheme uses the statistical parameters with nonstationary long-term trends. The Gamma distribution was assumed for the object and target probability distribution. As the climate change scenario, the 20C3M(baseline scenario) and SRES A2 scenario (projection scenario) of CGCM3.1/T63 model from CCCma (Canadian Centre for Climate modeling and analysis) were utilized. The precipitation data were collected from 10 rain gauge stations in the Han-river basin. In order to consider seasonal characteristics, the study was performed separately for the flood (June~October) and nonflood (November~May) seasons. The periods for baseline and projection scenario were set as 1973~2000 and 2011~2100, respectively. This study evaluated the performance of NSQM by experimenting various ways of setting parameters of target distribution. The projection scenarios were shown for 3 different periods of FF scenario (Foreseeable Future Scenario, 2011~2040 yr), MF scenario (Mid-term Future Scenario, 2041~2070 yr), LF scenario (Long-term Future Scenario, 2071~2100 yr). The trend test for the annual precipitation projection using NSQM shows 330.1 mm (25.2%), 564.5 mm (43.1%), and 634.3 mm (48.5%) increase for FF, MF, and LF scenarios, respectively. The application of stationary scheme shows overestimated projection for FF scenario and underestimated projection for LF scenario. This problem could be improved by applying nonstationary quantile mapping.

Comparative Study on the Estimation Methods of Traffic Crashes: Empirical Bayes Estimate vs. Observed Crash (교통사고 추정방법 비교 연구: 경험적 베이즈 추정치 vs. 관측교통사고건수)

  • Shin, Kangwon
    • KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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    • v.30 no.5D
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    • pp.453-459
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    • 2010
  • In the study of traffic safety, it is utmost important to obtain more reliable estimates of the expected crashes for a site (or a segment). The observed crashes have been mainly used as the estimate of the expected crashes in Korea, while the empirical Bayes (EB) estimates based on the Poisson-gamma mixture model have been used in the USA and several European countries. Although numerous studies have used the EB method for estimating the expected crashes and/or the effectiveness of the safety countermeasures, no past studies examine the difference in the estimation errors between the two estimates. Thus, this study compares the estimation errors of the two estimates using a Monte Carlo simulation study. By analyzing the crash dataset at 3,000,000 simulated sites, this study reveals that the estimation errors of the EB estimates are always less than those of the observed crashes. Hence, it is imperative to incorporate the EB method into the traffic safety research guideline in Korea. However, the results show that the differences in the estimation errors between the two estimates decrease as the uncertainty of the prior distribution increases. Consequently, it is recommended that the EB method be used with reliable hyper-parameter estimates after conducting a comprehensive examination on the estimated negative binomial model.