• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.52 no.9
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• pp.589-601
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• 2019

Various applications of radar rainfall data have been actively employed in the field of hydro-meteorology. Since radar rainfall is estimated by using predefined reflectivity-rainfall intensity relationships, they may not have sufficient reproducibility of observations. In this study, a generalized linear model is introduced to better capture the Z-R relationship in the context of bias correction within a Bayesian regression framework. The bias-corrected radar rainfall with the generalized linear model is more accurate than the widely used mean field bias correction method. In addition, we analyzed variability of the bias correction parameters under various geomorphological conditions such as the height of the weather station and the separation distance from the radar. The identified relationship is finally used to derive a regionalized formula which can provide bias correction factors over the entire watershed. It can be concluded that the bias correction parameters and regionalized method obtained from this study could be useful in the field of radar hydrology.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.41 no.3
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• pp.312-318
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• 2022

This paper proposes a model which classifies the type of guns and information about sound source location using deep neural network. The proposed classification model is composed of convolutional neural networks (CNN) and long short-term memory (LSTM). For training and test the model, we use the Gunshot Audio Forensic Dataset generated by the project supported by the National Institute of Justice (NIJ). The acoustic signals are transformed to Mel-Spectrogram and they are provided as learning and test data for the proposed model. The model is compared with the control model consisting of convolutional neural networks only. The proposed model shows high accuracy more than 90 %.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.24 no.2
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• pp.63-77
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• 2022

Our aim was to reduce estimation errors of a wind velocity model used as an early warning system for weather risk management in the agricultural sector. The Rural Development Administration (RDA) agricultural weather observation network's wind velocity data and its corresponding estimated data from January to December 2020 were used to calculate linear regression equations (Y = aX + b). In each linear regression, the wind estimation error at 87 points and eight time slots per day (00:00, 03:00, 06:00, 09.00, 12.00, 15.00, 18.00, and 21:00) is the dependent variable (Y), while the estimated wind velocity is the independent variable (X). When the correlation coefficient exceeded 0.5, the regression equation was used as the wind velocity correction equation. In contrast, when the correlation coefficient was less than 0.5, the mean error (ME) at the corresponding points and time slots was substituted as the correction value instead of the regression equation. To enable the use of wind velocity model at a national scale, a distribution map with a grid resolution of 250 m was created. This objective was achieved b y performing a spatial interpolation with an inverse distance weighted (IDW) technique using the regression coefficients (a and b), the correlation coefficient (R), and the ME values for the 87 points and eight time slots. Interpolated grid values for 13 weather observation points in rural areas were then extracted. The wind velocity estimation errors for 13 points from January to December 2019 were corrected and compared with the system's values. After correction, the mean ME of the wind velocities reduced from 0.68 m/s to 0.45 m/s, while the mean RMSE reduced from 1.30 m/s to 1.05 m/s. In conclusion, the system's wind velocities were overestimated across all time slots; however, after the correction model was applied, the overestimation reduced in all time slots, except for 15:00. The ME and RMSE improved b y 33% and 19.2%, respectively. In our system, the warning for wind damage risk to crops is driven by the daily maximum wind speed derived from the daily mean wind speed obtained eight times per day. This approach is expected to reduce false alarms within the context of strong wind risk, by reducing the overestimation of wind velocities.

• Journal of rehabilitation welfare engineering & assistive technology
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• v.10 no.4
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• pp.321-328
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• 2016

In this paper, we propose a walk status method which can be fused with conventional walk intention method to improve convenience of an electric assistive walking system for elder people with restricted walking capabilities. The system uses a handlebar as a trigger and regards grabbing a handlebar as expressing will to walk. And the system uses a user's linear velocity and angular velocity as linear velocity and angular velocity of a system, checked by laser range finder. To achieve this, we propose a method to find a virtual central point of a human body by estimating a central point between two legs. The experiments are carried out by comparing user's linear velocity and angular velocity, and system's linear velocity and angular velocity. The results show that the error of linear velocity and angular velocity between a user and a system are 1% and 2.77%, which means the linear velocity and angular velocity of a user can be applied to a system. And it is confirmed that the proposed fusion method can prevent a user from being dragged by an assistive walking system or a malfunction caused by lack of experience

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 1996.05a
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• pp.1-3
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• 1996

시뮬레이션 기법을 이용한 시스템의 분석에 있어서 실험의 자동화는 현재 많은 연구와 개발이 진행 중인 분야이다. 컴퓨터와 정보통신 시스템에 대한 시뮬레이션의 예를 들어 보면, 수많은 모델을 대한 시뮬레이션을 수행할 경우 자동화된 실험의 제어가 요구되고 있다. 시뮬레이션 수행회수, 수행길이, 데이터 수집방법 등과 관련하여 시뮬레이션 실험방법이 자동화가 되지 않으면, 시뮬레이션 실험에 필요한 시간과 인적 자원이 상당히 커지게 되며 출력데이터에 대한 분석에 있어서도 어려움이 따르게 된다. 시뮬레이션 실험방법을 자동화하면서 효율적인 시뮬레이션 출력분석을 위해서는 시뮬레이션을 수행하는 경우에 항상 발생하는 초기편의 (initial bias)를 제거하는 문제가 선결되어야 한다. 시뮬레이션 출력분석에 사용되는 데이터들이 초기편의를 반영하지 않는 안정상태에서 수집된 것이어야만 실제 시스템에 대한 올바른 해석이 가능하다. 실제로 시뮬레이션 출력분석과 관련하여 가장 중요하면서도 어려운 문제는 시뮬레이션의 출력데이터가 이루는 추계적 과정 (stochastic process)의 안정상태 평균과 이 평균에 대한 신뢰구간(confidence interval: c. i.)을 구하는 것이다. 한 신뢰구간에 포함되어 있는 정보는 의사결정자에게 얼마나 정확하게 평균을 추정할 구 있는지 알려 준다. 그러나, 신뢰구간을 구성하는 일은 하나의 시뮬레이션으로부터 얻어진 출력데이터가 일반적으로 비정체상태(nonstationary)이고 자동상관(autocorrelated)되어 있기 때문에, 전통적인 통계적인 기법을 직접적으로 이용할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 시뮬레이션 출력데이터 분석기법이 사용된다.본 논문에서는 초기편의를 제거하기 위해서 필요한 출력데이터의 제거시점을 찾는 새로운 기법으로, 유클리드 거리(Euclidean distance: ED)를 이용한 방법과 현재 패턴 분류(pattern classification) 문제에 널리 사용 중인 역전파 신경망(backpropagation neural networks: BNN) 알고리듬을 이용하는 방법을 제시한다. 이 기법들은 대다수의 기존의 기법과는 달리 시험수행(pilot run)이 필요 없으며, 시뮬레이션의 단일수행(single run) 중에 제거시점을 결정할 수 있다. 제거시점과 관련된 기존 연구는 다음과 같다. 콘웨이방법은 현재의 데이터가 이후 데이터의 최대값이나 최소값이 아니면 이 데이터를 제거시점으로 결정하는데, 알고기듬 구조상 온라인으로 제거시점 결정이 불가능하다. 콘웨이방법이 알고리듬의 성격상 온라인이 불가능한 반면, 수정콘웨이방법 (Modified Conway Rule: MCR)은 현재의 데이터가 이전 데이터와 비교했을 때 최대값이나 최소값이 아닌 경우 현재의 데이터를 제거시점으로 결정하기 때문에 온라인이 가능하다. 평균교차방법(Crossings-of-the-Mean Rule: CMR)은 누적평균을 이용하면서 이 평균을 중심으로 관측치가 위에서 아래로, 또는 아래서 위로 교차하는 회수로 결정한다. 이 기법을 사용하려면 교차회수를 결정해야 하는데, 일반적으로 결정된 교차회수가 시스템에 상관없이 일반적으로 적용가능하지 않다는 문제점이 있다. 누적평균방법(Cumulative-Mean Rule: CMR2)은 여러 번의 시험수행을 통해서 얻어진 출력데이터에 대한 총누적평균(grand cumulative mean)을 그래프로 그린 다음, 안정상태인 점을 육안으로 결정한다. 이 방법은 여러 번의 시뮬레이션을 수행에서 얻어진 데이터들의 평균들에 대한 누적평균을 사용하기 매문에 온라인 제거시점 결정이 불가능하며, 작업자가 그래프를 보고 임의로 결정해야 하는 단점이 있다. Welch방법(Welch's Method: WM)은 브라운 브리지(Brownian bridge) 통계량()을 사용하는데, n이 무한에 가까워질 때, 이 브라운 브리지 분포(Brownian bridge distribution)에 수렴하는 성질을 이용한다. 시뮬레이션 출력데이터를 가지고 배치를 구성한 후 하나의 배치를 표본으로 사용한다. 이 기법은 알고리듬이 복잡하고, 값을 추정해야 하는 단점이 있다. Law-Kelton방법(Law-Kelton's Method: LKM)은 회귀 (regression)이론에 기초하는데, 시뮬레이션이 종료된 후 누적평균데이터에 대해서 회귀직선을 적합(fitting)시킨다. 회귀직선의 기울기가 0이라는 귀무가설이 채택되면 그 시점을 제거시점으로 결정한다. 일단 시뮬레이션이 종료된 다음, 데이터가 모아진 순서의 반대 순서로 데이터를 이용하기 때문에 온라인이 불가능하다. Welch절차(Welch's Procedure: WP)는 5회이상의 시뮬레이션수행을 통해 수집한 데이터의 이동평균을 이용해서 시각적으로 제거시점을 결정해야 하며, 반복제거방법을 사용해야 하기 때문에 온라인 제거시점의 결정이 불가능하다. 또한, 한번에 이동할 데이터의 크기(window size)를 결정해야 한다. 지금까지 알아 본 것처럼, 기존의 방법들은 시뮬레이션의 단일 수행 중의 온라인 제거시점 결정의 관점에서는 미약한 면이 있다. 또한, 현재의 시뮬레이션 상용소프트웨어는 작업자로 하여금 제거시점을 임의로 결정하도록 하기 때문에, 실험중인 시스템에 대해서 정확하고도 정량적으로 제거시점을 결정할 수 없게 되어 있다. 사용자가 임의로 제거시점을 결정하게 되면, 초기편의 문제를 효과적으로 해결하기 어려울 뿐만 아니라, 필요 이상으로 너무 많은 양을 제거하거나 초기편의를 해결하지 못할 만큼 너무 적은 양을 제거할 가능성이 커지게 된다. 또한, 기존의 방법들의 대부분은 제거시점을 찾기 위해서 시험수행이 필요하다. 즉, 안정상태 시점만을 찾기 위한 시뮬레이션 수행이 필요하며, 이렇게 사용된 시뮬레이션은 출력분석에 사용되지 않기 때문에 시간적인 손실이 크게 된다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.30 no.1
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• pp.7-18
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• 2012

This study suggested a method of forecasting market-share of each mode after introducing new urban rail transit lines. The study reflected the observed market share of presently operating urban rail transit into forecasting process in order to improve accuracy in predicting market share of each modes. For more realistic representation of the forecasting model, we categorized O/D pairs according to attributes of trip distance, access time and number of transfers. The analysis results of traveler's mode choice behavior with observed data showed that the trip distances are longer, the share of urban rail tends to be higher, and that the number of transfers is fewer and the access times are lesser, the share of urban rail also tends to be higher. Then, incremental logit model was used in estimating mode choice probabilities for O/D pairs along with rail transit lines while utilizing observed market shares of each modes and differences in transit service level. As the next step, the market share of rail transit after introducing new rail transit lines was forecasted by using incremental logit model with the intial share values calculated the previous analysis step. It also reflected changes in level of service for automobile in highway due to changes in highway systems and changes in mode shares after introducing new lines of rail transit. It can be expected that the proposed method would more realistically duplicates phenomena of mode choice behavior for rail transit and that it would be more theoretically logical than the typical existing methods using SP data and incremental logit model or using addictive logit model in this country.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.381-381
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• 2017

수자원 분야에 대한 기후변화의 영향은 홍수, 가뭄 등 극치 수문사상의 증가와 변동성 확대를 초래하는 것으로 알려져 있으며, 이에 따라 예년에 비해 발생빈도 및 심도가 증가한 가뭄에 대한 모니터링 및 피해경감을 위해 정부에서는 국민안전처를 비롯한 관계기관 합동으로 생활 공업 농업용수 등 분야별 가뭄정보를 제공하고 있다. 국토교통부와 환경부는 생활 및 공업용수 분야의 가뭄정보 제공을 위해 광역 지방 상수도를 이용하는 급수 지역과 마을상수도, 소규모급수시설 등 미급수지역의 용수수급 정보를 분석하여 가뭄 분석정보를 제공 중에 있다. 하지만, 미급수지역에 대한 가뭄 예?경보는 기준이 되는 수원정보의 부재로 기상 가뭄지수인 SPI6를 이용하여 정보를 생산하고 있다. 기상학적 가뭄 상황과 물부족에 의한 체감 가뭄은 차이가 있으며, 미급수 지역의 경우 지하수를 주 수원으로 사용하는 지역이 대부분으로 기상학적 가뭄지수인 SPI6를 이용한 가뭄정보로 실제 물수급 상황을 반영하기는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 미급수지역의 주요 수원인 지하수의 수위 상황을 반영한 가뭄모니터링 기법을 개발하고자 하였으며, 가용량 분석이 현실적으로 어려운 지하수의 특성을 고려하여 수위 거동의 통계적 분석을 통해 가뭄을 모니터링 할 수 있는 방법으로 접근하였다. 국가지하수관측소 중 관측기간이 10년 이상이고 강우와의 상관성이 높은 관측소들을 선정한 후, 일수위 관측자료를 월별로 분리하여 1월~12월 각 월에 대해 핵밀도 함수 추정기법(kernel densitiy estimation)을 적용하여 월별 지하수위 분포 특성을 도출하였다. 각 관측소별 관측수위 분포에 대해 백분위수(percentile)를 이용하여, 25%~100% 사이는 정상, 10%~25% 사이는 주의단계, 5%~10% 사이는 심한가뭄, 5% 이하는 매우심함으로 가뭄의 단계를 구분하였다. 각 백분위수에 해당하는 수위 값은 추정된 Kernel Density와 Quantile Function을 이용하여 산정하였고, 최근 10일 평균수위를 현재의 수위로 설정하여 가뭄의 정도를 분류하였다. 분석된 결과는 관측소를 기점으로 역거리가중법(inverse distance weighting)을 통해 공간 분포를 시켰으며, 수문학적, 지질학적 동질성을 반영하기 위하여 유역도 및 수문지질도를 중첩한 공간연산을 통해 전국 지하수 가뭄상태를 나타내는 지하수위 등급분포도를 작성하였다. 실제 가뭄상황과의 상관성을 분석하기 위해 언론기사를 통해 확인된 가뭄시기와 백문위수 25%이하로 분석된 지하수 가뭄시기를 ROC(receiver operation characteristics) 분석을 통해 비교 검증하였다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.49 no.1
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• pp.1-12
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• 2021

In this paper, a new algorithm is proposed to estimate the damage location in the composite panel by extracting the elastic wave signal reflected from the damaged area. The guided elastic wave is generated by a piezoelectric actuator and sensed by a piezoelectric sensor. The proposed algorithm adopts a diagnostic approach. It compares the non-damaged signal with the damaged signal, and extract damage information along with sensor network and lamb wave group velocity estimated by signal correlation. However, it is difficult to clearly distinguish the damage location due to the nonlinear properties of lamb wave and complex information composed of various signals. To overcome this difficulty, the cumulative summation feature vector algorithm(CSFV) and a visualization technique are newly proposed in this paper. CSFV algorithm finds the center position of the damage by converting the signals reflected from the damage to the area of distance at which signals reach, and visualization technique is applied that expresses feature vectors by multiplying damage indexes. Experiments are performed for a composite panel and comparative study with the existing algorithms is carried out. From the results, it is confirmed that the damage location can be detected by the proposed algorithm with more reliable accuracy.

• Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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• v.13 no.6
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• pp.27-37
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• 2009

A method of instrumentally estimating seismic intensity (MMI) based on the Fourier Acceleration Spectrum of earthquake ground-motion, the so-called 'FAS MMI method' of Sokolov and Wald (2002), was evaluated for its applicability to Korea based on the empirical models of mean (m) and standard deviation (${\sigma}$) for Korea according to individual seismic intensity for MMI ${\leq}$ IV (Yun et al., 2009). This evaluation showed that the error in estimating the seismic intensity using the FAS MMI method is ${\sigma}$ = 0.74 MMI, and was further reduced to ${\sigma}$ = 0.61 MMI if the dependency of the error on earthquake magnitude and distance is additionally corrected. It is also shown that FAS MMI based on the FAS semi-empirically evaluated from small earthquakes for damaging earthquakes in Korea with maximum MMI ${\geq}$ VI could predict the observed MMI with the maximum error of 0.63 by using the combined FAS m-${\sigma}$ models of Korea for MMI ${\leq}$ IV and global region for MMI ${\geq}$ V.

• Journal of Animal Science and Technology
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• v.51 no.2
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• pp.129-134
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• 2009

The aim of this study was to estimate genetic parameters and annual trends on the racing performance of Thoroughbred horses by a statistical analysis of the resulting records. We used the racing results of 245,979 observations for 13,458 horses recorded in 19 years of race held at Seoul and Busan racing tracks, provided by Korea Racing Authority. After a careful adjustment of some variables such as racing times, jockey and trainer numbers and the average prize a horse won, we selected significant factors that explain the result of racing records of a horse by stepwise AIC and BIC methods. The estimated heritability and repeatability were 0.322 and 0.332, respectively. The average of annual phenotypic and genetic improvement was -0.166 seconds and -0.161 seconds, respectively. Based on the statistical approach, we established reasonable animal model of well-set variables, which is important in the study on estimating performance of racing horses.