• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.29 no.5
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• pp.873-885
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• 2016

Onions are grown in a few specific regions of Korea that depend on the climate and the regional characteristic of the production area. Therefore, when onion yields are to be estimated, it is reasonable to use a statistical model in which both the climate and the region are considered simultaneously. In this paper, using a spatial panel regression model, we predicted onion yields with the different weather conditions of the regions. We used the spatial auto regressive (SAR) model that reflects the spatial lag, and panel data of several climate variables for 13 main onion production areas from 2006 to 2015. The spatial weight matrix was considered for the model by the threshold value method and the nearest neighbor method, respectively. Autocorrelation was detected to be significant for the best fitted model using the nearest neighbor method. The random effects model was chosen by the Hausman test, and the significant climate variables of the model were the cumulative duration time of sunshine (January), the average relative humidity (April), the average minimum temperature (June), and the cumulative precipitation (November).

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.36 no.2
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• pp.195-209
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• 2003

Spatial-Stochastic Neural Networks Model(SSNNM) is used to estimate long-term streamflow in the parallel reservoir groups. SSNNM employs two kinds of backpropagation algorithms, based on LMBP and BFGS-QNBP separately. SSNNM has three layers, input, hidden, and output layer, in the structure and network configuration consists of 8-8-2 nodes one by one. Nodes in input layer are composed of streamflow, precipitation, pan evaporation, and temperature with the monthly average values collected from Andong and Imha reservoir. But some temporal differences apparently exist in their time series. For the SSNNM training procedure, the training sets in input layer are generated by the PARMA(1,1) stochastic model and they covers insufficient time series. Generated data series are used to train SSNNM and the model parameters, optimal connection weights and biases, are estimated during training procedure. They are applied to evaluate model validation using observed data sets. In this study, the new approaches give outstanding results by the comparison of statistical analysis and hydrographs in the model validation. SSNNM will help to manage and control water distribution and give basic data to develop long-term coupled operation system in parallel reservoir groups of the Upper Nakdong River.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.20 no.2
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• pp.23-29
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• 2012

Existing pedestrian and evacuation models generally seek to find locally optimal solutions for the shortest or the least time paths to exits from individual locations considering pedestrian's characteristics (eg. speed, direction, sex, age, weight and size). These models are not designed to produce globally optimal solutions that reduce the total evacuation time of the entire pedestrians in a building when all of them evacuate at the same time. In this study, we suggest a globally optimal model for indoor pedestrian evacuation to minimize the total evacuation time of occupants in a building considering different distributions of them. We used the genetic algorithm, one of meta-heuristic techniques because minimizing the total evacuation time can not be easily solved by polynomial expressions. We found near-optimal evacuation path and time by expressing varying pedestrians distributions using chromosomes and repeatedly filtering solutions. In order to express and experiment our suggested algorithm, we used CA(cellular automata)-based simulator and applied to different indoor distributions and presented the results.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.28 no.5
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• pp.515-522
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• 2010

With the development of information technology, the demand on digitalized space information is being largely expanded in our society. Especially, the recency securing of material as well as various policy alternatives like expansion on an application scope are being required in the spatial information utilization field, such as efficient use and management of the land, various spatial plans, environment and disaster management, etc. The present research aims to suggest an evaluation model by applying the system dynamics theory for dynamic analysis on utilization of this spatial information.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.123-123
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• 2017

기후변화의 영향으로 개발밀도가 높은 도시지역은 호우로 인한 피해가 지속적으로 증가하고 있다. 최근, 극한 호우에 의해 발생되는 도시침수의 피해를 저감하기 위해 시설물 대책에만 의존하기 보다는 지자체가 수립하는 공간계획을 통해 토지이용, 건축물 등을 아우르는 종합적인 예방전략 마련이 강조되고 있다. 하지만 지자체 도시계획 담당자가 기후변화를 고려해 방재대책을 마련하는데는 국가 차원의 표준화된 방법론의 부재, 침수해석을 위한 전문적 지식이 요구되는 등의 한계가 있다. 본 연구에서는 지자체가 도시계획에 실효성 있는 방재대책을 마련하는데 직접적으로 활용할 수 있는 도시침수에 대한 상세 위험도 주제도를 개발하고자 한다. 이를 위해, 우선적으로 중장기적인 측면에서 기후변화의 영향과 도시지역의 유출 특성을 고려해 방재계획을 수립할 수 있는 강우 시나리오 기준으로 지속시간 1시간에 대한 재현빈도 30년과 100년을 제시하였다. 기후변화의 영향을 고려한 강우 시나리오 기준에 따라 도시지역 내 내수 외수의 침수발생 원인을 고려해 침수심 지도를 생성하고자 한다. 이를 위해 범용적으로 적용할 수 있는 침수해석 모형인 HEC-RAS와 SWMM을 선정하고, 공간적 제약이 없이 폭 넓게 적용할 수 있도록 모형의 구축 절차를 간소화한 방법을 제안하였다. 간소화된 침수해석 모형 결과를 토대로 강우 시나리오별 침수심 지도를 제작하고, 강우 시나리오와 침수심을 기준으로 위험정도에 따라 Red zone, Orange zone, Yellow zone, Green zone으로 영향권을 설정하였다. 실질적으로 각 영향권에 적합한 도시계획 차원에서의 방재대책 수립이 가능하도록 노출특성과 취약성 분석을 실시하였다. 노출특성은 영향권에 노출된 토지이용면적(m2)과 거주인구수(명)로 평가하고 취약성은 영향권 내 취약한 건축물 수(지하 또는 노후 건축물), 보호대상시설물 수로 평가하였다. 침수 발생이 예상되는 영향권별 노출특성과 취약성 분석 결과를 토대로 위험이 높은 지역(Red zone)은 공간규모를 축소해 상세 위험도 공간정보 주제도를 개발하였다. 또한 위험도가 높은 지역은 작은 공간 단위로 노출특성과 취약성을 분석해 상세 위험도 주제도를 개발하였다. 본 연구에서 개발한 상세 위험도 공간정보는 지자체가 도시계획 수립단계에서 실질적인 방재대책을 강구하는데 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.107-107
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• 2017

최근 과학 기술의 발달과 정보화로 인해 다양한 분야의 방대한 정보들이 디지털화되어 저장되고, 이를 효율적으로 저장하고 관리하는 기술에 대한 수요가 증대하고 있다. 특히, 수자원 분야에서도 지점 관측 형태의 직접 계측방식이 아닌 선, 면 형태의 간접 계측방식의 기술이 개발됨에 따라 짧은 시간 동안 많은 수의 양질의 자료를 취득할 수 있게 되었다. 이에 따라 과거에 비해 방대하고 연속적인 하천공간정보가 축척되었으며, 이를 저장하고 관리하고자 하는 필요성이 대두되고 있다. 하천공간정보 중 하천단면자료는 하천기본계획수립 시 핵심이 되는 자료중 하나일 뿐만 아니라 하천의 흐름 특성을 해석하기 위한 여러 물리 모형의 입력 자료로서, 하천의 물이 흐르는 하도공간을 흐름방향의 횡방향으로 절단하였을 때 생기는 면을 기록한 자료이다. 국가에서는 하천단면자료 계측을 위해 많은 예산을 투입하고 있으며, 실제로 많은 수의 하천에서 하천단면자료를 계측하고 있다. 하지만 계측된 하천단면자료는 컴퓨터를 이용하여 제도하는 응용프로그램용 파일(CAD)로 저장되어, 하천단면자료를 지속적으로 저장 관리 모니터링하기에는 어려운 실정이다. 본 연구에서는 이러한 하천단면자료를 지속적으로 저장 관리 모니터링 할 수 있는 시스템 개발을 목적으로 현재 개발 중인 하천공간정보 표준 자료모형과 하천공간정보를 전송할 수 있는 표준자료 전송 언어인 RiverML을 활용하였다. 본 연구에서 도입한 하천공간정보 표준 자료모형은 하천망을 기반으로 한 상호연계를 기본으로 하고 있어, 하천망을 구성하는 각 하천과 해당 하천의 단면자료 간의 관계를 규명하기 쉬우며, RiverML은 이와 유사하게 하천망을 기반으로 다양한 정보를 전달하기 쉬운 전송언어이다. 또한 국가에서 개발한 공간정보 오픈 플랫폼인 브이월드(Vworld)의 API를 활용하여 저장된 하천단면자료를 표출할 수 있게 하였다. 본 연구의 결과는 하천단면자료 저장 관리 모니터링에 유용하게 사용될 수 있을 뿐만 아니라, 지속적인 개발을 통해 하천에서 계측되는 공간정보뿐만 아니라 하천의 시설물, 생태환경, 문화 등의 하천공간정보과 연계하여 효율적인 시스템을 개발할 수 있을 것으로 사료된다.

• Journal of the KSME
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• v.34 no.9
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• pp.688-697
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• 1994

유체유동이나 열전달 그리고 물질전달 (물질의 혼합 및 확산) 또는 이들 현상이 복합적으로 나 타나는 각종 기계의 설계와 성능 해석을 하기 위해서는 그 현상을 지배하는 편미분 방정식들의 해를 수치적으로 구해야 한다. 유동 상태가 충류 유동인 경우는 지배 방정식의 수가 알고자 하는 미지변수 즉 속도, 압력, 온도, 농도 등의 개수와 같고 또한 이들 변수들의 변동이 그리 심하지 않기 때문에 적절한 수치 해법을 사용하면 그 해를 구할 수 있다. 그러나 난류유동의 경우에는 변수들이 시간상으로 또한 공간적으로 대단히 심하게 변동(fluctuation)하기 때문에 공 학적으로 우리가 원하는 정보들, 즉, 표면 마찰저항이나 양력, 얼전달 계수, 물질 확산계수 등을 현재 수준의 전자계산기로 계산하는 데는 계산시간이 엄청나게 소요될 뿐만 아니라 변수 저장 메모리도 과도하게 차지하기 때문에 실제적인 계산 방법이 되지 못하고 있다. 이러한 이유로 변수들의 순간 변화 상태를 나타내는 지배 방정식들을 해석하는 대신에 이들 지배 방정식의 시 간평균을 취하여 유도한 난류 방정식들을 사용하게 된다. 그러나 이 시간 평균 과정에서 파생 되는 또 다른 미지의 난류 변수들 때문에 난류 지배 방정식에 있어서는 그 지배 방정식의 개수 보다 미지 변수의 개수가 많아져서 난류 지배 방정식을 풀기 위해서는 시간평균 과정에서 나타난 난류 변수들을 원래 있던 미지 변수들의 함수나 방정식의 형태로 가정할 필요가 있게 되는데 이 가정되는 함수 관계들을 난류 계산 모형이라고 한다. 난류 계산 모형은 물리적인 통찰과 직관에 의해서 실용적인 형태로 가정되기도 하지만 최근에는 논리적으로 엄격한 모형 원칙에 따른 수 학적인 방법으로 유도되고 있는데 이 글에서는 일반 독자들이 쉽게 이해할 수 있도록 마하수가 낮은 2차원 비압축성 난류 유동을 예로 들어 x-y 직교 좌표계에서 표현되는 난류 계산 모형들을 소개하고 앞으로듸 발전 방향을 개관하며 현재의 응용 사례들을 예로 들어 모형의 성능을 비교 하여 보기로 한다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.33 no.5
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• pp.1999-2007
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• 2013

The key characteristics of two-lane-and-two-way traffic flow are platoon and overtaking caused by low-speed vehicle such as truck. In order to develop two-way traffic flow model comprised of CF(car-following) and overtaking model, it is essential to develop a car-following model which is suitable to two-way traffic flow. Short distance between vehicles is caused when a high-speed vehicle tailgates and overtakes foregoing low-speed vehicle on two-way road system. And a vehicle following low-speed vehicle decides to overtake the front low-speed vehicle using suitable space within the headway distribution of opposite traffic flow. For this reason, a two-way CF model should describes not only running within short gap but also headway distribution. Additionally considering domestic two-way-road size, there is a on-going need for large-network simulation, but there are few studies for two-way CF model. In this paper, a two-way CA model is developed, which explains two-way CF behavior more realistic and can be applied for large road network. The experimental results show that the developed model mimics stop-and-go phenomenon, one of features of congested traffic flow, and efficiently generates the distribution of headway. When the CF model is integrated with overtaking model, it is, therefore, expected that two-way traffic flow can be explained more realistically than before.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.34-34
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• 2011

최근 우리나라에서는 기상이변과 기후변화에 의한 국지성 집중호우의 발생으로 인해 인명 및 재산 피해가 증가하는 추세이다. 따라서 이러한 기상현상을 좀 더 정확하게 예측하고 이를 대응하고자 악기상 모형의 개발과 구축 및 활용에 대한 연구들이 활발하게 진행 중에 있다. GCM이 제공하고 있는 많은 유용한 정보에도 불구하고 대부분의 모델이 시 공간 분해능과 물리 과정의 한계점으로 인해 지역적인 기후 특성이나 변화를 예측하기에는 많은 문제점들이 나타나고 있다. GCM의 한계점을 극복하기 위한 방법으로 세밀한 규모의 기후 정보를 얻기 위해 복잡한 지형과 해안선, 호수, 식생, 지표특성과 같은 아격자 규모의 강제 효과를 반영할 수 있는 고해상도 지역 기후 모델(Regional Climate Model, RCM)의 필요성이 제기되었다. 본 연구에서는 전지구 20km 격자자료를 입력장으로 하여 8km 격자로 한반도를 포함하는 도메인에 대해 비정역학 완전 압축성 중규모 모델인 WRF를 이용하여 상세예측자료를 생산하고자 하였다. 강수 예측의 경우 돌발적으로 발생하는 경우가 많아, 이를 예측하기 위해서는 상세한 강수량 정보를 빠른 시간 내에 정확히 제공할 수 있는 모델을 사용하여야 한다. 강수의 경우 온도와는 달리 공간적 편차가 매우 커 지역적으로 정확한 강수량을 예측 하는데 어려움이 있다. 상세강수 예측을 위해 미세 격자 규모의 비 정역학 모형을 사용할 경우 계산양이 매우 늘어나기 때문에 장시간의 모형 적분 시간뿐 아니라, 상당한 컴퓨터 자원을 필요로 하므로 이에 대한 대안으로 지형효과를 포함한 강수량 진단 모형인 QPM(Quantitative Precipitation Model)을 사용하였다. 최종적으로 한반도의 복잡한 지형적 영향을 반영하기 위해 1 km의 수평해상도를 가지는 고해상도 강수량 진단 모형(QPM)과 상세한 지리적, 공간적 분석을 할 수 있는 ARCGIS를 이용하여 한반도 도별 상세 강수자료를 생산하고자 한다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.17 no.2
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• pp.71-79
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• 2009

In this study, a distributed rainfall-runoff model, K-DRUM, based on physical kinematic wave was developed to simulate temporal and spatial distribution of flood discharge considering grid rainfall and grid based GIS hydrological parameters. The developed model can simulate temporal and spatial distribution of surface flow and sub-surface flow during flood period, and input parameters of ASCII format as pre-process can be extracted using ArcView. Output results of ASCII format as post-process can be created to express distribution of discharge in the watershed using GIS and express discharge as animation using TecPlot. an auto calibration method for initial soil moisture conditions that have an effect on discharge in the physics based K-DRUM was additionally developed. The baseflow for Namgang Dam Watershed was analysed to review the applicability of the developed auto calibration method. The accuracy of discharge analysis for application of the method was evaluated using RMSE and NRMSE. Problems in running time and inaccuracy setting using the existing trial and error method were solved by applying an auto calibration method in setting initial soil moisture conditions of K-DRUM.