• Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
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• v.8 no.1
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• pp.8-15
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• 2004

Supersonic jets impinging on $60^{\cire}$ wedge were investigated to obtain fundamental design data for jet deflector It was of interest to study flow phenomena such as shock interaction and separation induced by shear layer. Experiments using supersonic cold flow system were conducted for Schlieren flow visualization and measurement of surface pressure. Numerical results were compared with the experimental results. The major parameters are underexpansion ratio, distance from nozzle to apex and design Mach number. Flow conditions were obtained for the wedge shock to attach on or detach from the wedge. The dominant feature of flow-field is shock pattern induced by the Interaction between the wedge shock and the barrel shock.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.904-907
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• 2005

본 연구에서는 강우량의 실측치인 자동기상관측소(AWS) 자료와 현재의 대기상태인 인공위성(GMS-5호) 자료를 입력자료로 하여 현재부터 3시간 선행시간까지의 면적평균강우량을 예측할 수 있도록 강우예측 신경망 모형을 개발하였으며, 2002년 8월 집중호우시 남강댐 유역에 적용하였다. 신경망 모형의 학습을 위해서 $1998\~2001$년 $6\~9$월과 2002년 6, 7월의 강우사상과 적외선 자료가 사용되었고, 학습이 종료되면 예측기간(2002년 8월 $6\~16$일)동안의 강우예측이 수행되었다. 신경망 모형의 학습단계에서는 자료들간의 비선형 상관관계를 나타내는데 적합한 역전파 알고리즘 학습방법 중 모멘텀법을 사용하였으며, 신경망 모형의 출력값은 현재부터 3시간 후까지의 면적평균강우량을 예측할 수 있도록 구성하였다. 예측된 면적평균강우량은 실제 관측된 강우량의 패턴은 잘 따르고 있었지만 첨두치를 과소평가하는 경향이 나타났다. 본 연구에서 개발된 신경망 모형은 관측된 강우자료의 품질과 패턴이 모형의 정확성에 미치는 영향이 절대적인 기존의 신경망 모형과 차별화하여, 현재의 대기상태를 나타내는 인공위성 자료를 추가함으로써 보다 정확한 강우량 예측이 가능하도록 하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.301-306
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• 2006

본 연구에서는 강우의 시 공간적 분포의 불규칙한 변동성을 고려한 강우-유출예측을 위해 인공신경망(Artificial Neural Networks: ANNs)의 기법의 일종인 자기조직화(Self Organizing Map: SOM) 이론과 역전파 학습 알고리즘(Back Propagation Algorithm: BPA) 이론을 복합적으로 이용하였다. 기존의 인공신경망 연구에서 야기된 저..갈수기의 유출량에 대한 과대평가, 홍수기의 유출량에 대한 과소평가, 예측값이 선행 유출량의 지속성을 갖는 Persistence 현상을 해결하기 위하여 패턴분류 성능을 지닌 SOM 이론을 도입하여 예측모형의 전처리 과정으로 이용하였다. 이는 기존의 인공신경망 모형이 하나의 모형을 구성하여 유출량의 전 범위에 해당하는 자료를 예측하는 방법을 개선한 것으로 SOM에 의해 패턴이 분류된 강우-유출관계의 각 패턴별 예측모형을 통해 분류된 자료들의 예측을 수행하는 방법이다. 이와 같이 SOM을 강우-유출예측모형의 전처리과정으로 이용함으로서 기존의 인공신경망 연구에서 야기된 현상들을 해결할 수 있었고, 예측력 또한 기존의 인공신경망 모형의 결과에 비해 우수하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.23 no.6
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• pp.1235-1243
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• 2010

This study proposes a trimmed LAD(least absolute deviation) estimators for multi-dimensional contingency tables and suggests an algorithm to estimate it. In addition, a method to determine the trimming quantity of the estimators is suggested. A Monte Carlo study shows that the propose method yields a better trimming rate and coverage rate than the previously suggest method based on the determinant of the covariance matrix.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.13 no.2
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• pp.229-235
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• 1993

This paper examines the conventional methods to estimate the uplift capacity of the piles in sands and points out the limitations of each methods. And the modified method to estimate the uplift capacity more correctly is proposed. The comparisons between each theoretical values and the reported experimental results show that Meyerhof method tends to underestimate the uplift capacity for dense sands, but to overestimate for medium and loose sands. Of the analytical methods, Chattopadhyay and Pise method is most agreeable to the experimental data. But the difference between the measured values and the analytical ones is significant. This difference can be reduced by the modification of the failure surface proposed by Chattopadyay and Pise.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.23 no.2
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• pp.375-382
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• 2010

In this study, we propose a robust estimator of the multivariate location parameter by means of the spatial median based on data trimming which extending trimmed mean in the univariate setup. The trimming quantity of this estimator is determined by the bootstrap method, and its covariance matrix is estimated by using the double bootstrap method. This extends the work of Jhun et al. (1993) to the multivariate case. Monte Carlo study shows that the proposed trimmed spatial median estimator yields better efficiency than a spatial median, while its covariance matrix based on double bootstrap overcomes the under-estimating problem occurred on single bootstrap method.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.437-437
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• 2011

Palmer(1965)는 정상적인 기후에서 현저하게 벗어난 비정상적인 습윤 부족기간을 이상 습윤부족이라 정의하였으며, 가뭄을 장기간의 이상 습윤부족으로 인해 나타나는 현상으로 정의하였다. 특정 지역에서 정상적인 기후조건을 유지하기 위해 필요한 강수량을 산정하고 이를 실제 발생한 강수량과 비교함으로써 수분의 과잉 또는 부족을 검토하였다. 수분의 과잉이나 부족 정도를 지수로 표현함으로써 현재의 수분상황을 나타낼 수 있는 방법을 제시하였으며, 이를 팔머가뭄지수(Palmer Drought Severity Index, PDSI)라 한다. PDSI를 산정하기 위해서는 현재 시점의 수분상황에 대한 고려가 필요하며, Palmer(1965)는 개념적인 물수지 모형이라 할 수 있는 수분수지 모형을 구성하고 이를 이용하여 현재의 수분상황을 판단하기 위한 정보를 생성한 후 그 결과를 바탕으로 PDSI를 산정하는 방법을 제안하였다. 그러나 PDSI는 수분수지 모형에 있어 토양층의 단순화 및 유출의 과소 평가 가능성 등 여러 가지 문제점이 제기된 바 있으며, 미국의 캔자스 및 아이오와 지역을 배경을 개발된 방법이므로 이를 우리나라의 수문학적 조건을 적절히 표현할 수 있는 지에 대한 확인이 필수적이라 할 수 있다. 본 연구에서는 평저수기 기저유출이 지배적으로 나타나는 우리나라의 수문학적 특성을 고려하여 기존 PDSI 방법이 이를 적절히 표현할 수 있는가를 검토하였다. 그 결과 기존 PDSI의 수분수지 모형은 우리나라의 유출 특성을 적절히 표현하기 어렵다는 점을 확인할 수 있었으며, 그 원인을 분석하여 제시하였다. 이와 함께 우리나라의 유출 특성을 보다 적절히 나타낼 수 있도록 하기 위해 수분수지 모형에 대한 수정 방안을 검토하여 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.183-187
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• 2007

유역에서 토사유실로 인한 고농도 탁수의 발생은 현장조사와 수치모형 해석으로 평가될 수 있다. 하지만 현장조사로는 토사유실을 정량화하기에는 제한적이므로 수치모형의 적용이 요구된다. 토사유사예측을 위한 모형 적용 시, 시공간 분석을 위해서 물리적 기반 분포형 혹은 준 분포형 모형이 선호된다. 본 연구에서는 임하 안동 유역의 유출 및 토사유실 분석을 위하여 SWAT 모형 및 HSPF 모형을 적용하였다. 두 모델의 유량 검 보정은 유역 내에 수위 관측 자료(1999년${\sim}$2006년)를 이용하였으며 유사농도는 2006년 하절기 현장 조사를 통해 보정되었다. SWAT 모형의 일별 유출량 변화에 대한 Nash-Sutcliffe 효율계수는 $0.43{\sim}0.76$의 범위로 전반적으로 측정 유량을 잘 모의 하는 것으로 나타났다. HSPF 모형은 SWAT 모형과 마찬가지로 높은 효율의 일별 유출량 예측성을 보였다. 그러나 두 모델은 첨두 유량을 과소산정 하였다. 두 모형의 그래픽 분석결과 측정 유사 농도를 잘 모의하였고, 특히 HSPF 모형은 강우사상에 따른 시간별 실측값의 경향을 잘 예측하였다. 두 모형의 예측성 비교 시, 유출량은 SWAT 모형이 HSPF 모형이 비해 더 잘 모의하였으며 유사 농도는 HSPF 모형이 더 높은 정확성을 보였다. 본 연구의 결과는 향후 각 소유역별로 탁수를 유발하는 토사 유실량 평가, 유역의 토사유실 저감대책 효과분석 및 저수지 모형과의 연계를 통한 유입된 탁수의 효율적인 관리대책 수립에 이용될 것으로 사료된다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.19 no.1
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• pp.29-36
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• 2011

The main purpose of this paper is to make a map showing canopy cover by using airborne Lidar data based on region. Watershed algorithm was applied to elevation data to conduct segmentation, and then canopy cover was estimated through the regions extracted. In the process of transforming point data to raster, we solved the problems about overestimation and underestimation by using frequency method. Also, canopy cover map could be produced with various scales by differing level of segmentation and it provides more accurate and precise information than ones of ordinary public forest map.

• Composites Research
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• v.12 no.2
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• pp.82-90
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• 1999

The mechanical properties of generally orthotropic materials are conventionally measured by performing off-axis tensile and flexure tests. However, the inevitable coupling between tension and shear in case of tensile test or bending and twisting in flexure test case induces nonuniform displacement and stress fields. Consequential stress concentration along the boundary of specimens would result in inaccurate modulus and underestimated strength. This paper proposes the variation of specimen geometry in terms of appropriate obliquity of loaded boundary. For the purpose, classical lamination theory is transformed into skewed coordinate, and characteristic equations for both of unidirectional and laminated composite specimens are formulated. Finite element analysis is employed to show the validity of the skewedness in tensile and bending test specimens.