• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2009.05a
• /
• pp.550-554
• /
• 2009

본 연구에서는 댐 붕괴시 발생하는 홍수파가 건물군으로 이루어진 가상의 도시지역을 관통하면서 이동될 경우 시간에 따라 변화되는 특성을 수치적으로 분석하였다. 분석에 적용된 수치모형은 2차원 유한체적법과 불연속 흐름을 모의하기 위해 시간과 공간상으로 1차 정확도를 가진 HLLC 기법을 적용한 모형이다. 본 연구에서 적용된 가상의 도시지역은 Soares-Frazao와 Zech(2008)에 의해 수행된 수리모형실험에 근거하여 세 가지 case에 대해 구성하였다. 첫 번째 case(Case 1)는 25개의 건물로 구성된 정방형의 도시지역이 흐름에 직각으로 배열되어 있는 경우이며, 두 번째와 세 번째 case는 각각 흐름에 대해 $22.5^{\circ}$(Case 2)와 $45^{\circ}$(Case 3)로 경사진 경우이다. 세 경우에 대해 시간에 따른 홍수파의 변화양상을 수치적으로 분석하였으며, 첫 번째와 두번째 case에 대해 모의된 수위변화결과를 수리모형실험결과와 비교하여 모형의 적용성을 검증하였다. 검증결과 수치모형을 통해 계산된 수위변화는 수리모형실험결과와 비교적 일치하는 결과를 얻었다. 또한 본 연구에서는 도시지역의 조도계수(Manning계수: 0.01,015,$0.025sm^{-1/3}$)와 비구조적 격자시스템을 구성하는 격자수(T1: 19759개 요소, T2: 193859)에 따른 홍수파의 변화양상을 분석하였다.

• Water for future
• /
• v.28 no.5
• /
• pp.219-233
• /
• 1995

A non-stationary multivariate model is selected in which the mean and variance of rainfall are not temporally or spatially constant. And the rainfall prediction system is constructed which uses the recursive estimation algorithm, Kalman filter, to estimate system states and parameters of rainfall model simulataneously. The on-line, real-time, multivariate short-term, rainfall prediction for multi-stations and lead-times is carried out through the estimation of non-stationary mean and variance by the storm counter method, the normalized residual covariance and rainfall speed. The results of rainfall prediction system model agree with those generated by non-stationary multivariate model. The longer the lead time is, the larger the root mean square error becomes and the further the model efficiency decreases form 1. Thus, the accuracy of the rainfall prediction decreases as the lead time gets longer. Also it shows that the mean obtained by storm counter method constitutes the most significant part of the rainfall structure.

• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.10 no.5
• /
• pp.210-219
• /
• 2010

Consumers differ in both horizontally and vertically. Market segmentation aims to divide horizontally different (or heterogeneous) consumers into more similar (or homogeneous) small segments. A specific consumer, however, may differ in vertically. He (or she) may belong to a different market segment from another one where he (or she) belonged to before. In consumer panel data, the vertical difference can be observed by his (or her) choice among brand alternatives are changing over time. The consumer's vertical difference has been defined as 'dynamics'. In this research, we have developed a binary probit model with random-walk coefficients to capture the consumer's dynamics. With an application to a consumer panel data, we have examined how have the random-walk coefficients changed over time.

• Journal of Korean Society of Transportation
• /
• v.19 no.4
• /
• pp.97-108
• /
• 2001

A dynamic transportation management should be applied specially in AM peak because AM peak is more critical than PM peak in traffic volume and demand. AM peak trip can be characterized by commuting and schooling. which have the high level of usage on public transportation, and constraint on arrival time. So transportation management applied in AM peak could deal with a mode choice and an arrival time constrain. Researchers were involved in the dynamic transportation assignment models for management of congested traffic network. But, there were no models which considered a mode choice and an arrival time constrain should be included in management of AM peak. So there are limits to use exist models to control and analyze AM peak traffic. In this study, it is proposed the combined dynamic transportation model, considering a mode choice and the start time selection with arrival time constrains, based on Ran and Boyce's model. The proposed model is verified the compatibility by applying to the newly designed time space expanded network. The result shows that proposed model consistent with dynamic user optimal travel pattern. From this we certificate the applicability of the proposed model to control and analyze AM peak traffic.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
• /
• v.23 no.1
• /
• pp.68-81
• /
• 2021

The agricultural ecosystem is one of the major sources of greenhouse gas (GHG) emissions. In order to search for climate change adaptation options which mitigate GHG emissions while maintaining crop yield, it is advantageous to integrate multiple models at a high spatial resolution. The objective of this study was to develop a tool to support integrated assessment of climate change impact b y coupling the DSSAT model and the DNDC model. DNDC Regional Input File Tool(DRIFT) was developed to prepare input data for the regional mode of DNDC model using input data and output data of the DSSAT model. In a case study, GHG emissions under the climate change conditions were simulated using the input data prepared b y the DRIFT. The time to prepare the input data was increased b y increasing the number of grid points. Most of the process took a relatively short time, while it took most of the time to convert the daily flood depth data of the DSSAT model to the flood period of the DNDC model. Still, processing a large amount of data would require a long time, which could be reduced by parallelizing some calculation processes. Expanding the DRIFT to other models would help reduce the time required to prepare input data for the models.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2012.05a
• /
• pp.456-456
• /
• 2012

한강유역에 위치한 247개의 강우계에서 관측된 강우 자료를 분석하여 Modified Bartlett-Lewis Retangular Pulse Model (MBLRPM)의 매개변수들을 산정하고, 이들의 지도를 작성한 후, 이들의 정확도 및 매개변수들의 시/공간적 변화 유형을 분석하였다. 이를 위한 첫번째 과정으로, 각 강우 게이지에 대해 MBLRPM의 매개변수에 사용되는 통계치 (각 달에 대한 1, 3, 12, 24시간 누적 수준에서의 평균, 분산, 자기 상관계수, 무강우 확률)들을 계산한다. 이 후, 격자화된 한강유역의 각 셀에 대하여 앞서 계산된 강우 통계치를 Ordinary Kriging 공간 보간법을 통하여 할당한다. 이 후, 각 셀에 할당된 강우 통계치를 사용하여 MBLRPM의 매개변수들을 산정하여 각 매개변수들의 지도를 각 달에 대하여 얻는다. 매개변수 지도를 사용하여 MBLRPM에 의해 생성된 강우 데이터들은 관측치의 통계치를 정확성있게 재현하였으며, 시/공간적 경향성을 분석한 결과, 강우세포의 지속기간과 관련된 매개 변수를 제외한 나머지 5개의 매개변수들은 확연한 공간적 경향성을 보인 한 편, 시간적 경향성은 잘 나타나지 않았다. 본 연구 결과는 매개변수 산정이 힘든 MBLRPM의 특성을 극복하게 해주어 가상 강우 생성을 용이하게 함으로써 강우에 영향을 받는 여러 종류의 연구 주제에 대해 불확실성 분석을 할 수 있게 한다는 점에서 의미를 가질 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2012.05a
• /
• pp.949-949
• /
• 2012

유출수문곡선은 강우량, 강우강도, 강우지속시간, 강우이동방향 및 이동속도와 같은 강우발생특성과 강수대의 공간적 이류방향과 유역형상과의 상호작용에 의하여 영향을 받으며, 특히 강우의 이류과정에서 나타나는 시간적, 공간적인 분포는 유출에 영향을 미치는 중요한 인자이다. 일반적으로 유출해석 기본이론은 연속방정식과 운동방정식으로서 운동파가정(kinematic wave analogy)을 기반으로 한 집중수문모형(lumped hydrologic model)에 의하여 수행되고 있지만 집중형 모형은 한 매개변수에 여러 가지의 물리적 과정을 개념화하여 담고 있기 때문에 유출과정에 대한 섬세한 모형화의 제약으로 인하여 강우의 이류과정에 따른 유출변화특성을 모의하기가 어렵다. 본 연구에서는 완전 분포형 수문동력학적 강우-유출 모형을 사용하여 강우의 이류특성을 반영할 수 있는 유출 모델을 구성하고, 강우의 이류특성에 따른 유역 출구에서의 유출수문곡선의 변화과정을 살펴보고 상관관계를 분석하였다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
• /
• v.18 no.5
• /
• pp.64-78
• /
• 2019

This paper explores key factors affecting taxi travel using global positioning system(GPS) data in Seoul, Korea, considering spatial dependence. We first analyzed the travel characteristics of taxis such as average travel time, average travel distance, and spatial distribution of taxi trips according to the time of the day and the day of the week. As a result, it is found that the most taxi trips were generated during the morning peak time (8 a.m. to 9 a.m.) and after the midnight (until 1 a.m.) on weekdays. The average travel distance and travel time for taxi trips were 5.9 km and 13 minutes, respectively. This implies that taxis are mainly used for short-distance travel and as an alternative to public transit after midnight in a large city. In addition, we identified that taxi trips were spatially correlated at the traffic analysis zone(TAZ) level through the Moran's I test. Thus, spatial regression models (spatial-lagged and spatial-error models) for taxi trips were developed, accounting for socio-demographics (such as the number of households, the number of elderly people, female ratio to the total population, and the number of vehicles), transportation services (such as the number of subway stations and bus stops), and land-use characteristics (such as population density, employment density, and residential areas) as explanatory variables. The model results indicate that these variables are significantly associated with taxi trips.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2018.05a
• /
• pp.23-23
• /
• 2018

본 연구에서는 다중분위회귀분석모형(Multiple Quantile Regression Model, MQRM)과 MODIS(MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) LST (Land Surface Temperature) 자료를 이용하여 전국 공간토양수분을 산정하였다. 공간토양수분을 산정하기 위한 과정은 크게 두가지로 구분된다. 첫 번째로 기존의 MODIS LST 자료를 조건부 합성 보정기법을 적용하여 실측 LST 자료와 비교하여 위성 LST 자료가 갖고 있는 오차를 보정하였다. 그 결과, 조건부 합성 보정기법을 적용하기전 전국 71개 지상관측지점에서 관측한 실측 LST와 MODIS LST의 $R^2$는 전체 평균 0.70으로 어는정도 유의성 있는 상관관계를 나타냈으나 조건부 합성 보정기법을 적용한 후 실측 LST와 MODIS LST의 $R^2$는 전체 평균 0.92로 상당히 크게 향상됨을 알 수 있었다. 두 번째로 보정된 MODIS LST를 이용하여 다중분위회귀분석 모형을 개발하고 토양수분을 예측하는 단계로 입력자료로 위성영상 자료와 관측자료를 융합하여 사용하였다. 위성영상 자료로는 보정된 MODIS LST와 MODIS NDV를 구축하였고 일단위 강수량 및 일조시간의 기상자료는 기상청으로부터 전국 71개 지점에 대해 구축하여 IDW 공간보간기법을 이용한 공간자료로 구축하였다. 토양수분 결과를 비교하기 위한 관측 토양수분은 자동농업기상관측(Automated Agriculture Observing System, AAOS)지점에서 2013년 1월부터 2015년 12월까지의 실측 일단위 토양수분 자료를 구축하여 사용하였다. 다중분위회귀분석 모형은 LST 인자를 중심으로 각각의 분위(0.05, 0.25, 0.5, 0.75, 0.95)에 해당되는 값의 회귀식을 NDVI, 강수 입력자료를 독립인자로서 조합하여 계절 및 토성에 따른 총 80개의 회귀식을 산정하였다. 관측 토양수분과 모의 토양수분을 비교한 결과 $R^2$가 0.70 (철원), 0.90 (춘천), 0.85 (수원), 0.65 (서산), 0.78 (청주), 0.82 (전주), 0.62 (순천), 0.63 (진주), 0.78 (보성)로 높은 상관성을 보였다. 본 연구에서는 다중분위회귀 모형의 성능을 검증하기 위해 기존의 다중선형회귀모형의 결과와 비교하여 크게 개선됨을 나타냈다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
• /
• v.1 no.2 s.2
• /
• pp.105-112
• /
• 1993

The conventional method for solving transportation problems were mainly based on numerical methods, where the understanding of outputs is not easy. Some difficulties come from the seperation of three key steps-the preparation of input for transportation traffic simulation, and model output interpretation. GSIS can help to eliminate some of thoses difficulties by combining graphics, database, and transportation plaining models. As pilot study, this study shows an application of Geovision GSIS to TRANPLAN transportation planning model that is based on four-step travel demand forecasting procedure. Accrued benefits and procedure are presented.