In simple and multiple regression, there is a difference in the meaning of regression coefficients, and not only are the estimates of regression coefficients different, but they also have different signs. Understanding the relative contribution of explanatory variables in a regression model is an important part of regression analysis. In a standardized regression model, the regression coefficient can be interpreted as the change in the response variable with respect to the standard deviation when the explanatory variable increases by the standard deviation in a situation where the values of the explanatory variables other than the corresponding explanatory variable are fixed. However, the size of the standardized regression coefficient is not a proper measure of the relative importance of each explanatory variable. In this paper, the estimator of the regression coefficient in multiple regression is expressed as a function of the correlation coefficient and the coefficient of determination. Furthermore, it is considered in terms of the effect of an additional explanatory variable and additional increase in the coefficient of determination. We also explore the relationship between estimates of regression coefficients and correlation coefficients in various plots. These results are specifically applied when there are two explanatory variables.
The relationship between the P wave velocity, static elastic modulus, and dynamic elastic modulus of different rock types was investigated to identify the distributive characteristics of the dynamic elastic modulus. Laboratory and in situ test results from 1,646 rock specimens, which are obtained for design and construction of structure, were analyzed, and grouped into three key rock types: gneiss, granite, and sandstone. These relationships were verified by comparing them with the results from previous studies. The gneiss samples exhibit a linear P wave velocity-static elastic modulus relationship, whereas the granite and sandstone samples exhibit exponential relationships. Their coefficient of determination ($R^2$) values are all in the 0.491-0.642 range, and are similar to those obtained in previous studies. The relationship between the static and dynamic elastic modulus exhibits a linear relationship for all rock types, yielding a coefficient of determination in the 0.543-0.676 range. The relationship between the P wave velocity and static elastic modulus follows an exponential regression for all rock types, with a high coefficient of determination that is in the 0.875-0.940 range.
This study was conducted to find out the coefficient relationships between intensity values image processing and pollution density of slurries. Slurry images were obtained from the image processing system using personnel computer and CCD-camera. Software, written in Visual $c^{++}$, combined the functions of the image capture, image processing and image analysis. The data of image processing for slurries were analyzed by the method of regression analysis. The results are as follows. 1. Red(R)-values among image processing data were obtained the highest correlation coefficient 0.9213 for detecting COD. Also, green(G)-value were obtained the highest correlation coefficient 0.9019 fur detecting BOD. Blue(B)-value could not find significant values to detect the pollution resources density. 2. Hue(H)-values among image processing data were obtained the highest correlation coefficient 0.9466 for detecting BOD. This fact could be used in detecting BOD 3. Green(G)-value, GRAY-value, Hue(H)-value, Saturation(5)-value and Intensity(I)-value were the correlation coefficient more than 0.8 for BOD. Hue(H)-value was higher correlation coefficient than any other value. It was possible to detect pollution density of slurries by using the image processing system. 4. Red(R)-value, GRAY-value and Saturation(5)-value were obtained the correlation coefficient more than 0.8 for detecting COD. a-value had the highest correlation coefficient Among these values. It was possible to detect density indirectly by using the image processing system. 5. SS-density were obtained the correlation coefficient less than 0.8 by using the image processing system. The density of $NH_4$-N and $NO_3$-N were obtained correlation coefficient less than 0.2.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.415-415
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2019
본 연구에서는 낙동강 본류에서 10년(2008~2017) 동안 관측된 자료의 월별 평균 자료를 이용하여, DO, BOD, COD의 시공간 변동 및 그 영향인자들과의 상관관계를 분석하였다. 관측소별 수질은 상류에서 하류로 갈수록 나빠졌으며, BOD와 COD는 ST5에서 가장 높았다. 10개 관측소별 수질성분의 상관성을 분석한 결과, DO와 수온의 상관계수는 -0.90 이상이고, BOD와 Chl-a의 상관계수는 0.48~0.85, COD와 TOC의 상관계수는 ST5와 ST10 관측소를 제외하고 0.65 이상이었다. 모든 관측소 자료를 이용한 회귀분석 결과, 수온과 DO는 감소하는 선형함수로서 결정계수는 0.90, chl-a와 BOD는 증가하는 파워함수로서 결정계수는 0.83, TOC와 COD는 증가하는 로그함수로서 결정계수는 0.58 정도이었다. 10개 관측소별 TOC 분해율을 산정한 결과, BOD에 의한 분해율의 평균은 15.5~36.3%, COD에 의한 분해율의 평균은 57.4~89.6%의 범위로 나타났다.
Abstract The characteristics of bed rock in the study area was classified by means of the crack coefficient estimated from the seismic velocities of in-situ and intact rocks. Various statistical methods were investigated in order to minimize the possible errors in estimating the predictive equation of blasting vibration and to enhance the determination coefficient $R^2$, for more reliable estimation. The determination coefficient showed the highest in the analysis for those groups using weighting function with the number of samples. The analysis for the weighting function employed with standard coefficient and variance also enhanced the determination coefficients significantly compared to the others, but the reliability was slightly lower than results obtained former method. Therefore the most reliable predictive equation of blasting vibration was found to be obtained from a regression analysis of the mean vibration level using the weighting of same distance groups within 15m with the same explosive charge weight per delay. The coefficients, K and n 317.4 and -1.66, respectively, when using the square root scaling, and 209.9 and -1.66, respectively, when using the cube root scaling. The analysis also showed that the square root scaling may be used in the distance less than 31m form the blast source, and the cube root scaling in the distance more than 31m for safe design.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2011.05a
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pp.153-153
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2011
강변저류지 설계를 위해 주로 사용되고 있는 방법은 1차원 부정류 수치모형인 HEC-RAS의 Storage 기법이다. HEC - RAS의 Storage 기법을 이용할 경우 설계자는 유입부 설계제원과 저류용량 외에 두 개의 매개변수를 결정해 주어야 한다. 하나는 하천의 조도계수이며, 다른 하나는 횡월류 위어의 유량계수이다. 그 중 횡월류 위어 유량계수는 강변저류지 홍수조절효과에 직접적으로 영향을 주는 저류량과 관련되어 있다. 따라서 저류량을 결정하기 위한 유량계수는 기존 연구자들에 의해 다양한 산정식들이 제시되어 있다. 하지만 횡월류 유량계수가 동일한 흐름 조건에서도 산정식별로 차이를 보이고 있어서, 설계자가 어떤 유량계수를 선택하느냐가 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 홍수시 발생 가능한 유량계수의 범위를 결정한 후 설계 인자별로 유량계수의 변화에 따른 강변저류지 홍수조절효과를 분석하였다. 분석 결과 유량계수에 따라 크게는 최대홍수량 대비 약 5 ~ 6% 정도의 차이를 보였다. 이는 가장 작게 산정된 홍수조절효과의 범위가 약 15 ~ 20% 정도인 것과 비교하면 큰 차이를 보이는 것으로 확인하였다. 따라서 강변저류지 홍수조절효과 산정시 발생 가능한 다양한 유량계수를 적용하여 보수적으로 설계하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.
홉필드 신경망은 병렬 연산 및 일반적 응용성을 가진 장점으로 인해 여러 분야의 조합형 최적화 문제에 도입하기 위해 많은 연구가 이루어져 왔다. 그러나, 다양한 응용분야에서의 성공적 적용 사례에도 불구하고, 에너지 함수의 계수를 결정하는 실용적인 방법의 부재로 인해 대부분의 경우 실험에 의해 얻어진 값에 의존해야 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 문제에 대한 해의 유효성을 만족하면서 모델이 최적에 근접할 수 있도록 에너지 수위를 직접 이용하여 계수를 결정하는 정형적인 기법을 제안한다. 제안한 방식은 기존의 계수 결정법과 함께 시뮬레이션을 수행하였으며, 그 결과는 제안한 접근방식이 유효함을 보여준다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.433-433
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2012
제주지역의 지하수 함양 지체시간을 분석하기 위해 18개 지점의 지하수 관측자료를 기초로 강수-지하수위 자료를 강수사상별로 분류하여 분석하였다. 지하수 함양에 결정적인 영향을 주는 인자로 지하수위의 대수층 두께와 지점의 투수계수를 설정하였다. 대체로 고도가 낮은 지역에서는 지하수 함양 지체가 짧았으나 고도가 높아질 수록 대수층 두께도 증가하여 지하수 함양지체시간은 길게 나타났다. 하지만 대수층 두께만으로 지체시간이 결정되는 것은 아니며 이에 투수계수 자료를 함께 분석해야만 타당한 결과를 얻을 수 있을 것으로 판단하여 대수층 두께와 지점 투수계수를 변수로 두고 관측된 지하수 함양지체시간과의 관계를 다중선형회귀분석을 통해 구하였다. 다중상관계수는 0.9정도로 높게 나타났으며, 대수층 두께에 대한 통계학적 유의성도 적합하게 나타났다. 이와 같이 결정된 회귀식은 향후 지하수 함양지체시간의 공간분포를 결정함에 있어 활용이 가능하며 분포형 수문모형과 연계시킬 경우 통합모델링에 적절하게 반영될 수 있을 것으로 판단된다.
Lee, Sung Ho;Lee, Jae Joon;Park, Jin Hee;Rhee, Dong Sop
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.169-169
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2018
국내에서는 유량자료의 부족으로 수공구조물을 설계하기 위한 기초자료로서 설계강우량을 활용하고 있다. 따라서 설계강우량의 산정 및 시간분포가 중요한 요인으로 작용하고 있으며, 국내에서는 설계강우량 시간분포를 위한 방법으로 Huff의 4분위 방법을 사용하는 것이 일반적이다. 실무에서는 확률강우량도 개선 및 보완연구(Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs, 2011)에서 제시한 관측소별 Huff의 무차원 누가우량 백분율을 이용하여 Huff의 4분위 방법 중 3분위의 자료를 이용하여 시간분포 회귀식을 산정하고 있으며, 회귀식의 차수는 전반적으로 결정계수가 높은 6차식을 사용하고 있다. 회귀식의 경우 고차식으로 갈수록 결정계수가 높아지는 것은 당연하지만 4차 이상의 회귀식에서는 결정계수의 차이가 미미하므로 6차식을 사용하는 것이 합리적이라고 할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 통계적 유의수준에 기초하여 Huff 4분위 방법의 시간분포 회귀식에 대한 유의성 검정을 실시하여 회귀계수에 대한 통계적 검증을 실시하고 변수선택 방법인 전방선택법(Forward Selection)을 이용하여 유의하지 않은 회귀계수들을 제외하면서 가장 좋은 변수들로 구성된 간결한 설계강우량 시간분포 회귀식을 산정하고자 한다. 또한 산정된 회귀식과 기존 확률강우량도 개선 및 보완연구(Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs, 2011)에서 제시한 회귀식과 비교하여 변수선택 방법인 전방 선택법(Forward Selection)을 이용하여 산정된 회귀식의 적합성을 검증하고자 한다.
Park, Sang-Woo;Lee, Sin-Jae;Jeong, Ha-Ok;Park, Yang-Rae;Kim, Myoung-Su
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2006.05a
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pp.1651-1655
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2006
일반적인 하천에서 이 치수를 위한 하천 구조물설계를 위해서는 흐름해석이 매우 중요한 작업 중 하나이다. 하천의 흐름해석은 주어진 유량에 대해 등류 또는 부등류, 부정류 계산을 통하여 해석을 하게 되는데, 이때 조도계수는 매우 중요한 매개변수이며, 조도계수에 의해 흐름해석의 결과가 크게 좌우된다. 이러한 조도계수는 어느 특정의 확정적인 요소에 의해 결정되어지지 않고, 복합적인 요소에 의해 결정되어지며, 특히, 유량에 대해 가변성을 갖는다. 본 연구에서는 조도계수의 유량에 대한 가변적인 특성을 분석하고자, 각각 다른 하상경사를 가지는 하천들에 대해 조도계수를 산정하였다. 그 결과, 조도계수는 유량에 대해 가변성을 갖는 것을 확인할 수 있었다. 그리고 하상경사가 완만한 하천일수록 유량에 대한 조도계수의 가변성이 크게 나타났으며, 하상경사가 급할수록 유량에 대한 조도계수의 가변성이 적게 나타나는 결과를 도출하여 유량에 대한 조도계수의 가변성이 하상경사에 민감하게 반응하는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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