• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.35 no.1
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• pp.11-24
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• 2017

Although many efforts to stop speeding or inappropriate speed, it failed to reduce the number of speeding-related crashes. Therefore, it is important to analyze the characteristics of speeding offenders and the cause of speeding at hot spots. In this study, we investigate the level of severity in speeding by the characteristics of speeding offenders using the Ordered Logistics Regression Models(OLRM). For the analysis, we use the speeding data collected by 39 traffic enforcement cameras in city of Cheongju and other related data including the speeding ticket history of drivers during the most recent 3 years, their demographic characteristics, their own vehicles, and road environment factors. The major results of this study are as follows. Firstly, commercial fleet drivers are more likely to repeat the conviction of high-range speeding with more than 30km/h over speed limits than other drivers. Secondly, mid-range speeding are observed as 21,462 frequency which is 76.7% of total speeding frequency and occurred mostly at suburban and rural area. It concludes that contributory factors affecting the severity of speeding at signalized intersection are drivers' speeding offence history, posted speed limits, time of day, gender of driver, and location of the intersection as show by the OLRM developed in this study(McFadden R-square : 0.296).

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.35 no.2
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• pp.160-168
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• 2017

In the past 10 years, the accidents caused by drowsy driving have occupied about 23% of all traffic accidents in Korea expressway network and this rate is the highest one among all accident causes. Unlike other types of accidents caused by speeding and distraction to the road, the accidents by drowsy driving should be managed differently because the drowsiness might not be controlled by human's will. To reduce the number of accidents caused by drowsy driving, researchers previously focused on the spot based analysis. However, what we actually need is a segment (link) and occurring time based analysis, rather than spot based analysis. Hence, this research performs initial effort by adapting link concept in terms of drowsy driving on highway. First of all, we analyze the accidents caused by drowsy in historical accident data along with their road environments. Then, links associate with driving time are analyzed using digital tachograph (DTG) data. To carry this out, negative binomial regression models, which are broadly used in the field, including highway safety manual, are used to define the relationship between the number of traffic accidents on expressway and drivers' behavior derived from DTG. From the results, empirical Bayes (EB) and potential for safety improvement (PSI) analysis are performed for potential risk segments of accident caused by drowsy driving on the future. As the result of traffic accidents caused by drowsy driving, the number of the traffic accidents increases with increase in annual average daily traffic (AADT), the proportion of trucks, the amount of DTG data, the average proportion of speeding over 20km/h, the average proportion of deceleration, and the average proportion of sudden lane-changing.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.116-116
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• 2021

자연 하천에서의 부유사 농도 계측은 주로 재래식 채집방식을 활용한 직접계측 방식에 의존하여 비용과 시간이 많이 소요되며 점 계측 방식으로 고해상도의 시공간 자료를 측정하기엔 한계가 존재한다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 최근 위성영상과 드론을 활용하여 촬영된 다분광 혹은 초분광 영상을 통해 고해상도의 부유사 농도 시공간분포를 측정하는 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만, 다른 하천 물리량 계측에 비해 부유사 계측 연구는 하천에 따라 부유사가 비균질적으로 분포하여 원격탐사를 통해 정확하고 전역적인 농도 분포를 재현하기는 어려운 실정이다. 이러한 부유사의 비균질성은 부유사의 입도분포, 광물특성, 침강성 등이 하천에서 다양하게 분포하기 때문이며 이로 인해 부유사는 지역별로 다양한 분광특성을 가지게 된다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 영향을 고려한 전역적인 부유사 농도 예측 모형을 개발하기 위해 실내 실험을 통해 부유사 특성별 고유 분광 라이브러리를 구축하고 실규모 수로에서 다양한 부유사 조건에 대한 초분광 스펙트럼과 부유사 농도를 측정하는 실험을 수행하였다. 실제 부유사 농도는 광학 기반 센서인 LISST-200X와 샘플링을 통한 실험실 분석을 통해 계측되었으며, 초분광 스펙트럼 자료는 초분광 카메라를 통해 촬영한 영상에서 부유사 계측 지점에 대한 픽셀의 스펙트럼을 추출하여 구축하였다. 이렇게 생성된 자료들의 분광 다양성을 주성분 분석(Principle Component Analysis; PCA)를 통해 분석하였으며, 부유사의 입도 분포, 부유사 종류, 수온 등과의 상관관계를 통해 분광 특성과 가장 상관관계가 높은 물리적 인자를 규명하였다. 더불어 구축된 자료를 바탕으로 기계학습 기반 주요 특징 선택 알고리즘인 재귀적 특징 제거법 (Recursive Feature Elimination)과 기계학습기반 회귀 모형인 Support Vector Regression을 결합하여 초분광 영상 기반 부유사 농도 예측 모형을 개발하였으며, 이 결과를 원격탐사 계측 연구에서 일반적으로 사용되어 오던 최적 밴드비 분석 (Optimal Band Ratio Analysis; OBRA) 방법으로 도출된 회귀식과 비교하였다. 그 결과, 기존의 OBRA 기반 방법은 비선형성을 증가시켜도 좁은 영역의 파장대만을 고려하는 한계점으로 인해 부유사의 다양한 분광 특성을 반영하지 못하였으며, 본 연구에서 제시한 기계학습 기반 예측 모형은 420 nm~1000 nm에 걸쳐 폭 넓은 파장대를 고려함과 동시에 높은 정확도를 산출하였다. 최종적으로 개발된 모형을 적용해 다양한 유사 조건에 대한 부유사 시공간 분포를 매핑한 결과, 시공간적으로 고해상도의 부유사 농도 분포를 산출하는 것으로 밝혀졌다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.36-36
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• 2021

최근 기후변화로 인한 집중홍우 등으로 홍수 등 재난이 증가하고 있으며, 이를 과학적으로 조사하고 분석하기에는 공간적으로 범위가 넓다. 특히, 미계측유역은 자료를 수집하고 정량적으로 분석 및 예측하는 데에는 한계가 많은 실정이다. 따라서 본 연구에서는 위성영상 자료를 활용하여, 하천폭, 수면경사, 수위 등 자료를 추출하고, 이를 유량조사를 수행한 지점의 자료와 비교하여 수리 기하적 상관성을 분석하였다. 특히, 하도특성을 고려하여 중·하류로 구분하고 유량과 수리기하 학의 관계를 분석하였다. 위성영상 중 취득이 용이한 Sentinel 자료를 선별하여 수리특성인자를 추출하였다. 영상자료의 해상도가 20 m이며, 자료의 한계에 따른 하천폭, 경사, 수위에 대한 유효 기준을 제시하고 경사가 완만하고 하폭이 넓은 대하천에 적용하였다. 그리고, 하천수리인자 특성을 입력변수로 하는 유량을 추정하기 위한 회귀모형을 구축하고, 모의유량과 실측유량을 비교하여 그 적용성을 평가하였다. 개발된 모형은 규모가 유사한 시험유역을 미계측 유역으로 간주하여 평균제곱근오차(RMSE) 와 평균절대오차(MAE)를 이용하여 정확도를 추정하였다. 본 연구를 통해 주요하천의 수리기하 특성을 통계화하고 유량과의 특성을 도출하여 국내하천의 특성을 범주화 할 수 있었고, 미계측 유역에서의 유량을 원격탐사와 같은 간접적인 방법을 통해 추정하고 적용할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1940-1944
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• 2006

현지관측을 통한 지속적이고 광범위한 지역에 대해 정확하고 정밀하게 조사하여 종합적인 분석과 예측, 결정과정에 있어서, 복잡한 해양의 특성, 여러가지 조사 작업상의 난점, 경제적, 시간적으로 많은 어려움이 따르게 된다. 하지만, 위성원격탐사와 GIS를 이용한 해양환경파악기법은 현지관측에서 얻을 수 있는 제한적인 자료이외의 다량의 자료를 정성 및 정량적으로 데이터베이스화하여 분석함과 동시에 가시화함으로써 해양개발로 인해 불가피하게 초래될 수밖에 없는 환경을 보다 정확하게, 객관적으로 분석하여 장기적으로 예측할 수 있는 고도화된 환경조사 및 평가 기술이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 고해상도 위성자료인 Landsat TM 영상과 NOAA AVHRR 자료를 이용하여 수온 및 클로로필을 추출하였으며, GIS를 이용하여 현지관측자료 및 수치해도를 기초로 공간분포도를 작성함으로서 그 외의 수질환경요소를 산출하였다. 위성영상분석은 현장조사와 같은 시점의 Landsat TM 위성영상을 획득하여, 위성 영상은 지구의 곡률과 자전, 위성체의 자세와 고도 및 속도, 그리고 센서의 기하 특성으로 인하여 실제의 지형에 대하여 기하학적 왜곡을 가지고 있으므로 지형도에서 지상기준점(Ground Control Point, GCP)를 추출하여 ERDAS Imagine으로 UTM좌표체계에 따른 기하보정(Geometric Correction)을 실시하였으며, 동일한 시기의 NOAA AVHRR영상을 데이터로 처리하여 수온자료를 추출하였다. 표층수온과 현장관측에 의한 클로로필을 수치 지도화하기 위하여 열적외선영역인 TM band 6의 분광특성값(Digital Number)과 동일한 위치의 수온자료를 기초로 회귀분석을 실시함으로써 수온추출 알고리즘을 도출하여, 분석데이터의 신뢰도를 검증하였으며, 수온, 클로로필, 투명도 등을 위성원격탐사 자료와 GIS를 이용하여 공간분석을 실시하고, 공간분포도를 작성함으로써 대상해역의 해양환경을 파악하였다. 본 연구결과, 분석된 위성자료가 현장조사에 의한 검증이 이루어지지 않을 경우, 영상자료분석을 통한 표층수온 추출은 대기 중의 수증기와 에어로졸에 의한 계산치의 오차가 반영되기 때문에 실측치 보다 낮게 평가 될 수 있으므로, 반드시 이에 대한 검증이 필요함을 알 수 있었다. 현지관측에 비해 막대한 비용과 시간을 절약할 수 있는 위성영상해석방법을 이용한 방법은 해양수질파악이 가능할 것으로 판단되며, GIS를 이용하여 다양하고 복잡한 자료를 데이터베이스화함으로써 가시화하고, 이를 기초로 공간분석을 실시함으로써 환경요소별 공간분포에 대한 파악을 통해 수치모형실험을 이용한 각종 환경영향의 평가 및 예측을 위한 기초자료로 이용이 가능할 것으로 사료된다.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.56 no.4
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• pp.377-397
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• 2022

The number of public libraries in Korea has been increasing. However, the focus was on quantitative growth, while it did not have much interests in whether its growth trend are have deviations by region, and if that is a fact, what factors caused such a disparity. For this reason, this study analyzes spatial distribution of public libraries in Korea and its affecting factors of regional gap. As a result, public libraries are constantly distributing in the metropolitan area and the distribution of public libraries showed deviations by region. The results of analysis regarding the determinants of public libraries distribution, rate of population growth, the number of businesses and financial independence rate are found to have a positive effect but local taxes per capita are not. Especially economic power of region and financial ability of a local government are key factors of regional disparity. It shows empirically that the supply of public libraries has been determined by the convenience of suppliers.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.47 no.11
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• pp.1095-1105
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• 2014

A spatial downscaling method using the Support Vector Machine (SVM) Regression for 25 km Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) Monthly precipitation is proposed. The nonlinear relationship among hydrometeorological variables and precipitation was effectively depicted by the SVM for predicting downscaled grid precipitation. The accuracy of spatially downscaled precipitation was estimated by comparing with rain gauge data from sixty-four stations and found to be improved than the original TRMM data in overall. Especially the positive bias of the original TRMM data was effectively removed after the downscaling procedure. The spatial distributions of 25 km and 1 km grid precipitation were generally similar, while the local spatial trend was better detected by 1 km grid precipitation. The downscaled grid data derived from the proposed method can be applied in hydrological modelling for higher accuracy and further be studied for developing optimized downscaling method incorporation other regression methods.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.28 no.1
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• pp.15-24
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• 2010

Until now, the location and the size of gate are designed by only experience and intuitive use judgement. However there are no studies that investigated how many people will be using each subway gate depending on the location of gates. Therefore, the purpose of this study is to develop a gate choice model of subway station. The most critical element of a gate choice in subway station is the location of pedestrian's destinations. In this study, the development of the regression model is constructed from data of land use characteristic of station vicinity and the number of bus route and the space structure of station vicinity(Depth concept by Space Syntax analysis and total road length of station vicinity) by using the real data of 30 subway station in Seoul. This study found that subway pedestrian flow are mainly determined by three factors; the total floor space of commercial buildings, Total Depth(space structure index of station vicinity), and the number of bus route. The verification of a proposed model is done by using the real gate pedestrian data of two subway station in Seoul; Gang-nam and Yang-jae. The additional study of how to define the gate impact area is analysed. Therefore, this study will provide the theoretical bases in decision of gate location and size when a new subway station is opened in future.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.5 no.1 s.9
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• pp.81-92
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• 1997

Korea is one of the countries most greatly affected by modern urbanization in its speed and its magnitude. Urbanization in Korea however has great differences compare to those in Europe, America and even developing countries. The main purpose of this study is to evaluate the specific causes of urbanization in Korea to interpret past trends accurately and to predict future trends properly. To accomplish the purpose cross section data of 806 cities during 1980-1994 has computed in terms of totals and regression analysis has been performed to measure the relative impact of each factor.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.141-141
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• 2019

토양수분은 수문 분석에 있어 매우 중요한 인자 중 하나이며 최근 기후변화로 인한 가뭄, 홍수 및 산불발생과 같은 물 관련 재해 발생에 직 간접적으로 영향을 미치기 때문에 지표 토양수분산정은 매우 중요하다. Sentinel-1 SAR(Synthetic Aperture Radar)는 능동형 위성으로 10m의 공간해상도로 제공되기 때문에 기존의 토양수분 전용위성인 SMOS(Soil Moisure and Ocean Salinity), SMAP(Soil Moisture Active Passive) 및 GCOM-W1(Global Change Observation Mission Water) 등 다르게 고해상도 토양수분 산정이 가능하다. 그러나 Sentinel-1 SAR 센서에서는 고해상도 지표 관측 이미지 자료만 제공하며, 토양수분 자료를 직접적으로 제공하지 않는다. 따라서 본 연구에서는 2018년도 Sentinel-1 A/B IW(Interferometric Wide swath) 모드의 VH(Vertical Transmit - Horizontal Receive) 편파 영상과 Sentinel-1 SAR 위성자료 전처리 도구인 SNAP(Sentinel Application Platform)을 이용하여 후방산란계수를 산정하였으며, 산정된 후 방산란계수와 농촌진흥청에서 제공하는 65개 지점의 실측 TDR(Time Domain Reflectrometry) 토양수분의 관계를 이용하여 회귀모형을 도출 및 토양수분 공간분포를 산정하였다. 비록 불확실성은 어느정도 발생 하였으나, 전체적으로 TDR 관측값과 $10m{\times}10m$ 해상도의 Sentinel-1 SAR 기반 토양수분이 일치하는 경향을 보였다. 본 연구 결과는 수문, 농업, 산림, 재해 등 다양한 분야에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.