Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.4
no.4
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pp.203-212
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2002
This study was conducted to remove the urban heat island effects embedded in the interpolated surfaces of daily minimum temperature in the Korean Peninsula. Fifty six standard weather stations are usually used to generate the gridded temperature surface in South Korea. Since most of the weather stations are located in heavily populated and urbanized areas, the observed minimum temperature data are contaminated with the so-called urban heat island effect. Without an appropriate correction, temperature estimates over rural area or forests might deviate significantly from the actual values. We simulated the spatial pattern of population distribution within any single population reporting district (city or country) by allocating the reported population to the "urban" pixels of a land cover map with a 30 by 30 m spacing. By using this "digital population model" (DPM), we can simulate the horizontal diffusion of urban effect, which is not possible with the spatially discontinuous nature of the population statistics fer each city or county. The temperature estimation error from the existing interpolation scheme, which considers both the distance and the altitude effects, was regressed to the DPMs smoothed at 5 different scales, i.e., the radial extent of 0.5, 1.5, 2.5, 3.5 and 5.0 km. Optimum regression models were used in conjunction with the distance-altitude interpolation to predict monthly normals of daily minimum temperature in South Korea far 1971-2000 period. Cross validation showed around 50% reduction in terms of RMSE and MAE over all months compared with those by the conventional method.conventional method.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.28
no.6
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pp.1279-1290
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2017
R's {shiny} package provides an environment for creating web applications with only R scripts. Shiny does not require knowledge of a separate web programming language and its development is very easy and straightforward. In addition, Shiny has a variety of extensibility, and its functions are expanding day by day. Therefore, the presentation of high-quality results is an excellent tool for R-based analysts. In this paper, we present actual cases of large data analysis using Shiny. First, geological anomaly zone is extracted by analyzing topographical data expressed in the form of contour lines by analysis related to spatial data. Next, we will construct a model to predict major diseases by 16 cities and provinces nationwide using weather, environment, and social media information. In this process, we want to show that Shiny is very effective for data visualization and analysis.
Establishment of snowmelt factors is necessary to simulate stream flow using snowmelt models during snowmelt periods. The few observed data related snowmelt was the major cause of difficulty in extracting snowmelt factors such as snow cover area, snow depth and depletion curve. The objective of this study was to extract snowmelt factors using RS, GIS technique and meteorological data. Snow cover maps were derived from NOAA/AVHRR images for the winter seasons from 1997 to 2003. Distributed snow depth was mapped by overlapping between snow cover maps and interpolated snowfall maps from 69 meteorological observation station. Depletion curves of snowmelt area were described from the linear regression equations of each year between the average temperature and snow cover area in Soyanggang-dam and chungju-dam watershed.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.41
no.2
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pp.135-159
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2007
The purpose of this study is to analyze the casual relationships of the service qualify, the satisfaction of the users, and the loyalty of the users on the academic libraries. The study develops a model and a hypothesis based on the previous researches, and testifies through multiple regressions and path analysis using questionnaires from 266 academic library users(undergraduate students and graduate students) in the C University. The result of this study is summarized as the following: the service qualifies of e-service, contents, and librarians significantly influences the satisfaction of the users-undergraduate students on the qualifies of library space/environment and contents, and graduate students on the qualities of e-service and librarian. The satisfaction of the users and the quality of e-service are the variables that influence the loyalty of the users. The quality of e-service is an important variable that influence both the satisfaction and the loyalty of the users in academic libraries.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.165-165
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2016
장기적인 수자원 계획의 수립이나 수공구조물을 설계함에 있어 수문학적 순환은 매우 중요하다. 그러나 수문학적 순환은 인간활동과 기후변화의 요인으로 인하여 시간 및 공간에 따라 항상 변화되기 때문에 특정지점에서의 유량도 수문학적 순환의 변동으로 인하여 변화된다. 따라서 본 연구에서는 특정 지점에서 취득된 과거 유량자료를 이용하여 기후변화와 인간활동에 의해 변화되는 유량을 정량적으로 분리할 수 있는 두 가지 기법을 개발하였다. 인간활동에 의해 변화되는 유량(인간활동 유량변동)에 영향을 미치는 요인으로는 인구 증가, 토지이용 변화 등을 들 수 있고, 기후변화에 의해 변화되는 유량(기후변화 유량변동)에 영향을 미치는 요인으로는 온난화로 인한 강수, 기온, 습도 등의 변화를 들 수 있다. 이러한 요인으로 인한 유량의 변동을 분석하기 위해서는 먼저 관측된 자료가 가지고 있는 변동점을 분석하여 변동점 이전 구간을 비영향구간(non-impacted period), 이후 구간을 영향구간(impacted period) 로 나누어야 하는데 이를 위하여 이중누가곡선, 선형회귀분석, Mann-Kendall 검정, Pettitt 검정을 이용하였다. 인간활동 및 기후변화 유량변동을 정량적으로 분리함에 있어서는 두 가지 분석기법이 사용될 수 있다. 즉 인간활동 유량변동을 먼저 분석한 이후 기후변화 유량변동을 산정하는 기법을 적용할 수도 있고 반대로 기후변화 유량변동을 먼저 산정한 이후 인간활동 유량변동을 산정할 수도 있는데 본 연구에서는 두 가지 기법을 모두 적용하여 그 결과를 비교하였다. 인간활동 유량변동을 먼저 산정하는 기법을 적용하기 위해서 비영향구간에 대해 SWAT-CUP을 활용하여 보정된 SWAT 모형을 구축하여 결과의 산정에 활용하였으며, 기후변화 유량변동을 먼저 산정하는 기법을 적용하기 위해서는 영향구간에 대해 민감도 분석 기법 중의 하나인 Budyko 분석을 활용하였다. 본 연구에서 개발된 두 가지 기법을 이용하여 인간활동 및 기후변화 유량변동을 정량적으로 산정하여 비교함에 있어 한강 유역의 소양강댐 상류유역과 섬강유역을 대상으로 과거 관측자료를 취득하여 연구를 수행하였다. 소양강댐 상류유역과 섬강유역의 변화된 유량에 대해서 기후변화로 인한 영향의 비율이 높은지 인간활동으로 인한 영향의 비율이 높은지를 파악함으로써 궁극적으로 두 유역에서의 인간활동과 기후변화로 인해 발생된 유량의 변화 요인을 정량적으로 분리하여 파악할 수 있었다. 그러므로 이와 같은 연구를 활용하여 수문학적 순환 관계에 있어 앞으로 어떠한 요인이 유량변동에 많은 영향을 미치는지 예측하여 미래에 변화하는 유량에 대해 계획하고 수공구조물을 설계함에 있어 활용될 수 있는 설계지침을 제시할 수 있었다.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.49
no.9
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pp.729-738
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2021
Feedback flow control using an artificial neural network was numerically investigated for NACA0015 Airfoil to suppress flow separation on an airfoil. In order to achieve goal of flow control which is aimed to reduce the size of separation on the airfoil, Blowing&Suction actuator was implemented near the separation point. In the system modeling step, the proper orthogonal decomposition was applied to the pressure field. Then, some POD modes that are necessary for flow control are extracted to analyze the unsteady characteristics. NARX neural network based on decomposed modes are trained to represent the flow dynamics and finally operated in the feedback control loop. Predicted control signal was numerically applied on CFD simulation so that control effect was analyzed through comparing the characteristic of aerodynamic force and spatial modes depending on the presence of the control. The feedback control showed effectiveness in pressure drag reduction up to 29%. Numerical results confirm that the effect is due to dramatic pressure recovery around the trailing edge of the airfoil.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2006.05a
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pp.57-65
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2006
본 연구는 유량에 의한 수면폭의 변화로 인한 하천경관의 시각적 선호도에 미치는 선호요인 파악하였다. 등간척도의 점수부가체계를 적용하여 이용자에 의한 금강경관의 시각적 선호를 평가한 후 시각적 선호와 이에 영향을 미치는 선호요인들과의 관계를 다중회귀분석방법으로 검정하였다. 수면폭 변화에 따른 금강경관의 시각적 선호요인 변수는 심미성 인자, 물리적 특성 인자, 복잡성 인자로서 3개 변수 모두 유의성이 있는 것으로 판명되었다. 모든 선호요인의 값이 증가함에 따라 시각적 선호의 값도 증가를 가져오고 그 반대의 경우도 마찬가지였다.다중회귀모형에서 다른 조건이 불변일 경우, 심미성 인자의 값이 증가할 때 전체적인 시각적 선호에 가장 크게 영향을 미치고, 다음으로 물리적 특성 인자가 두 번째로 영향을 미치는 것으로 판명되었다. 선호요인이 시각적 선호에 기여하는 상대적 중요도는 심미성 인자, 물리적 특성 인자, 복잡성 인자 순으로 나타났다. 심미성 인자는 복잡성 인자에 비해 3.2배 만큼 중요도가 크며 물리적 특성 인자는 복잡성 인자에 비해 3배의 중요도를 가지고 있는 것으로 나타났다. 따라서 심미성인자는 가장 중요한 선호요인으로 판명되었다. 수면폭 변화에 따른 금강경관의 시각적 평가에 의한 선호 요인 분석 결과는 하천의 수면폭 및 수량에 큰 영향을 미칠 것이다. 수위 변화로 인한 하천 경관의 선호 요인을 파악함으로서 금강 유지유량의 결정에 지침을 마련하고, 시각적 선호도에 따른 최적의 수면폭/하폭비 산정하였으며 본 연구 결과는 수량에 의한 수면폭/하폭 비의 변화로 인한 하천경관의 수량결정에 중요한 정보를 제공하고 이용자의 만족을 극대화할 수 있는 경관조성에 기여할 것으로 판단된다. 통하여 유기농업의 실현을 도모하여 소비자의 욕구에 맞는 작물 생산 및 농촌관광단지 조성을 통해 부가가치증대 및 소득증대를 꾀함으로 농촌문제 해결에 도움이 될 것으로 기대된다. 본 연구를 통해 GIS 와 RS의 기술이 농촌분야에 더 효율적으로 적용될 것으로 기대되며, 농업기술센터를 통한 정보제공을 함으로써 대농민 서비스 및 농업기관의 위상이 제고 될 것으로 기대된다.여 전자파의 공간적인 가시화를 수행할 수 있었다. 본 전자파 시뮬레이션 기법이 실무에 이용될 경우, 일반인이 전자파의 분포에 대한 전문지식을 습득할 필요 없이, 검색하고자 하는 지역과 송전선, 전철 등 각종 전자파의 발생 공간 객체를 선택하여 실생활과 관련된 전자파 정보에 예측할 수 있어, 대민 환경정보 서비스 질의 개선측면에서 획기적인 계기를 마련할 것으로 사료된다.acid$(C_{18:3})$가 대부분을 차지하였다. 야생 돌복숭아 과육 중의 지방산 조성은 포화지방산이 16.74%, 단불포화지방산 17.51% 및 다불포화지방산이 65.73%의 함유 비율을 보였는데, 이 중 다불포화지방산인 n-6계 linoleic acid$(C_{18:2})$와 n-3계 linolenic acid$(C_{18:3})$가 지질 구성 총 지방산의 대부분을 차지하는 함유 비율을 나타내었다.했다. 하강하는 약 4일간의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전
TOD(Transit Oriented Development) has recently been active, which presents that TOD planning elements should be comprehensively taken into consideration in order to enhance domestic transit ridership by changing environments in rail station areas and an empirical analysis on the type of rail station areas and transportation demand should be a prerequisite for usage of future development planning. This study aims to grasp a variety of TOD of influence factors in Seoul rail station area and to perform analysis to identify relationship between public transportation demand and these TOD design factors. To make it come true, we gathered data with respect to Density, Diversity, and Accessibility as representative TOD planning elements and carried out factorial and regression analysis. Consequently, we drew 7 influence factors base on factorial analysis: Factor 1(Diversity/ -Use Mix(LUM)), Factor 2(Density/development density), Factor 3(Accessibility/public transportation facility supply), Factor 4(Design/street design), Factor 5(Green/access mode (pedestrian, bike), Factor 6(Design/subway size), Factor 7(Accessibility/Public transit operation) As the result of model development by using factorial and regression analysis, positive influence factors on passenger flow in rail station area are Factor 1(Diversity : Land-Use Mix), Factor 3(Accessibility : public transportation facility supply), Factor 2(Density : development density), Factor 5(Design/ access mode) and Factor 6(subway size) Next, negative influence factor on passenger flow in rail station area shows Factor 7(Accessibility/Public transit operation) as the most influential factor. This is because the growth of service interval of linked subway and bus leads to reduced demand.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.22
no.5
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pp.200-215
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2023
With the rapid advance of autonomous driving technology, the related vehicle market is experiencing explosive growth, and it is anticipated that the era of fully autonomous vehicles will arrive in the near future. However, along with the development of autonomous driving technology, questions regarding its safety and reliability continue to be raised. Concerns among technology adopters are increasing due to media reports of accidents involving autonomous vehicles. To promote the improvement of the safety of autonomous vehicles, it is essential to analyze previous accident cases and identify their causes. Therefore, in this study, we aimed to analyze the factors influencing the severity of autonomous vehicle accidents using previous accident cases and related data. The data used for this research primarily comprised autonomous vehicle accident reports collected and distributed by the California Department of Motor Vehicles (CA DMV). Spatial information on accident locations and additional traffic data were also collected and utilized. Given that the primary data used in this study were accident reports, a Poisson regression analysis was conducted to model the expected number of accidents. The research results indicated that the severity of autonomous vehicle accidents increases in areas with low lighting, the presence of bicycle or bus-exclusive lanes, and a history of pedestrian and bicycle accidents. These findings are expected to serve as foundational data for the development of algorithms to enhance the safety of autonomous vehicles and promote the installation of related transportation infrastructure.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.18
no.4
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pp.199-207
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2016
This study was conducted to develop a forest fire occurrence model using meteorological characteristics for practical forecasting of forest fire danger rate by reflecting the climate change for the time period of 2000yrs. Forest fire in South Korea is highly influenced by humidity, wind speed, temperature, and precipitation. To effectively forecast forest fire occurrence, we developed a forest fire danger rating model using weather factors associated with forest fire in 2000yrs. Forest fire occurrence patterns were investigated statistically to develop a forest fire danger rating index using times series weather data sets collected from 76 meteorological observation centers. The data sets were used for 11 years from 2000 to 2010. Development of the national forest fire occurrence probability model used a logistic regression analysis with forest fire occurrence data and meteorological variables. Nine probability models for individual nine provinces including Jeju Island have been developed. The results of the statistical analysis show that the logistic models (p<0.05) strongly depends on the effective and relative humidity, temperature, wind speed, and rainfall. The results of verification showed that the probability of randomly selected fires ranges from 0.687 to 0.981, which represent a relatively high accuracy of the developed model. These findings may be beneficial to the policy makers in South Korea for the prevention of forest fires.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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