• Title/Summary/Keyword: 관측변수

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Regional Characterization Analysis of Drought in Korea Using Multivariate Analyses (다변량 분석을 통한 우리나라 가뭄의 지역적 특성 분석)

  • Yoo, Ji-Young;Choi, Min-Ha;Kim, Tae-Woong
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2009.05a
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    • pp.1462-1466
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    • 2009
  • 우리나라 가뭄의 지역적 특성은 수문학적으로 동질한 지역의 구분 결과에 따라 달라진다. 지역의 구분에는 가뭄에 영향을 미치는 다양한 변수들이 사용될 수 있다. 가뭄을 특징짓는 요소로서 지속기간, 심도, 이외의 통계적 특성들이 있으며, 이 변수들을 정보화하여 변수의 유형을 구분지어 모든 변수들을 요약된 정보로 활용하여 가뭄의 특성을 구분할 수 있다. 본 연구에서는 우리나라 기상청 강우자료 75개 관측지점 중 30년 미만의 강우기록이 있는 17개의 지점을 제외한 58개 강우 관측 지점을 대상으로 가뭄지수(SPI)를 산정하여 가뭄사상의 특성을 정량화 과정으로 남한지역 가뭄특성을 분류하였다. SPSS를 활용한 다변량 분석기법인 주성분 분석(principal component analysis)을 통해 가뭄특성인자의 상관관계가 높은 변수들을 조합하여 그 변수들 중 가뭄정보를 가능한 많이 함축하고 있는 새로운 특성 변수를 만들어 내었으며, 선정된 변수들을 바탕으로 요인분석(factor analysis)의 직각회전 방식(Varimax)을 이용하여 변수들의 표준화를 통해 가뭄특성요인을 찾아내었다. 이를 통해 지역간 동질성을 파악하여 K-means기법을 적용하여 군집해석(clustering analysis)을 실시하였다.

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Parameter estimation of Z-R relationship focusing on the target rainfall (목표 강우량에 대한 강우추정 관계식의 매개변수 추정)

  • Kang, Minseok;Na, Wooyoung;Kim, Gildo;Yoo, Chulsang
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2019.05a
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    • pp.180-180
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    • 2019
  • 본 연구의 목표는 돌발홍수 예 경보시스템(Flash Flood Warning System, FFWS)의 효용성 극대화를 위한 레이더 자료의 품질향상 기법을 개발하는 것이다. 지금까지 사용되어온 레이더 자료의 품질향상 기법들은 모두 자료의 평균값에 맞추어져 개발되었다. 그러나 돌발홍수 예 경보시스템에서 사용되는 강우강도 임계값은 평균값과 큰 차이가 난다. 따라서 레이더 자료를 이용하여 추정하는 큰 강우강도의 신뢰도는 떨어지게 된다. 이에 본 연구에서는 돌발홍수 예 경보시스템에 사용되는 목표 강우량에 대한 강우추정 관계식의 매개변수 추정 기법을 개발하고자 한다. 이를 위해 비슬산 레이더 반사도 자료와 비슬산 레이더 관측반경 내 위치한 AWS 지점의 강우자료를 이용하였다. 먼저, 강수입자분포(Drop Size Distribution, DSD)를 지수분포로 가정하여 유도한 레이더 강우추정 관계식을 재검토하였다. 다음으로 관측된 비슬산 레이더 반사도 자료를 10dBZ 단위로 구분하여 레이더 반사도 구간별로 레이더 반사도 자료와 강우자료 쌍에 대한 DSD 매개변수를 산정하였다. DSD 매개변수를 산정하기 위해 비슬산 레이더 반사도 자료와 AWS 지점의 강우자료를 지수분포로 가정하여 유도한 강우추정 관계식에 적용하였다. 다음으로 목표 강우량에 대한 강우추정 관계식의 매개변수 추정을 위해 레이더 반사도 구간별로 DSD 매개변수의 대푯값을 결정하였다. 마지막으로 지수분포로 가정하여 유도한 레이더 강우추정 관계식에 레이더 반사도 구간별 DSD 매개변수의 대푯값을 적용함으로써 목표 강우량에 대한 강우추정 관계식의 매개변수를 추정하였다.

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A Study on the Regionalization of Rainfall-Runoff Model Considering the Interrelationship between Parameters and Watershed Characteristics (매개변수와 유역특성인자의 상호연관성을 고려한 강우-유출 모형 지역화에 관한 연구)

  • Kim, Jin-Guk;Son, Kyung-Hwan;Hong, Sung-Hoon;Kwon, Hyun-Han
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2020.06a
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    • pp.311-311
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    • 2020
  • 가뭄·홍수 등 수재해 대응대책 수립 측면에서 유역의 자연유출량 산정은 가장 핵심적인 사항이라 할 수 있다. 우리나라는 전국적으로 수위-유량관측소를 설치하여 실시간 유출량 모니터링을 통해 수문정보를 수집하며, 주요지점을 제외한 유역에서는 주기적으로 강우-유출모형의 매개변수 최적화를 통해 산정된 장기유출량 결과를 자연유출으로 가정하여 수자원 계획 수립시 활용하고 있다. 그러나 강우-유출모형의 최적 매개변수 추정을 위해 활용되는 관측 수문자료는 상대적으로 자료의 연한이 짧고, 계절·공간적인 특성으로 인해 매우 제한적이며, 유역의 특성을 충분히 고려하지 못해 미계측유역의 매개변수 추정시 모형의 자료에서 기인한 불확실성이 크게 발생한다는 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 관측자료에 대한 신뢰성이 유의하며, 공간적으로 고르게 분포된 12개 댐 유역을 대상으로 매개변수 지역화 연구를 수행하였다. SCEM-UA기법을 통해 GR4J 강우-유출모형의 매개변수를 최적화 하였으며, 매개변수와의 상관관계 및 선형회귀분석을 통해 유역특성인자를 선별하여 Copula 함수를 통해 지역화된 매개변수를 추정하였다. 최종적으로 본 연구에서 제시된 방법론에 대한 적합성을 평가하기 위하여 매개변수 최적화가 수행된 유역을 미계측 유역으로 가정하여 교차검증 관점에서 적합성을 검토하였으며, 통계적으로 유의한 결과가 도출되는 것을 확인하였다.

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Sampling Error Problem on Rainfall Observation Using Satelite (인공위성을 이용한 강우관측과 관측오차)

  • 유철상
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 1997.05a
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    • pp.186-191
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    • 1997
  • 인공위성을 이용한 강우관측은 지상에서의 강우관측과는 달리 넒은 지역의 관측을 가능하게 하고 또한 해양에서의 강우까지도 관측할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 이러한 강우관측도 몇가지 문제점을 포함하고 있는데 그 하나로서 관측오차 문제를 들 수 있다. 이것은 관측된 강우가 공간적으로는 연속이지만 시간적으론 불연속이기 때문에 발생하는 구조적인 문제로서 강우의 시간적-공간적 통계특성과 관측계획에 따라 각각 다르게 정량화 된다. 본 논문에서는 인공위성을 이용한 강우 관측시 발생하는 관측오차의 추정식을 소개하고 두개의 다차원 강우모형을 사용하여 적용해 보았다. 현재까지의 관측오차 추정은 강우의 2차원 통계특성만을 고려하기 때문에 모형의 매개변수들이 이 특성에 맞추어 적절히 추정된 경우, 모델에 따른 차이는 크지 않은 것으로 밝혀졌다. 앞으로 이러한 단점은 2차원 이상의 통계특성을 고려하는, 궁극적으로는 강우의 확률밀도함수를 고려할 수 있는 관측오차 추정식의 개발을 통해 개선될 수 있을 것이다.

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Improvement of Tansient Response Characteristics of a Position Control Hydraulic Servosystem Using Observer (II) -Experimental Results Using Analog Observer- (觀測器를 利용한 位置制御 油壓 서보 시스템의 過度應答 特性 改善 (II) -애널로그 관측기를 이용한 실험결과-)

  • 이교일;조승호
    • Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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    • v.12 no.2
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    • pp.215-220
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    • 1988
  • The oscillatory hydraulic servosystem and the stable hydraulic servosystem under proportional control were feedback-controlled respectively using the estimated states of the observer. The observer was constructed in the analog computer and then it was interfaced with the real hydraulic servosystem to excute the experiment. As a result of experiment, the system that had been stable under proportional control responded more rapidly than before and the system that had shown oscillatory phenomenon under proportional control became stable with the same maximum acceleration and velocity that it had started under proportional control.

The development of 'night sky forecast'(별밤예보) for observatories in Chungbuk province based on KMA UM LDAPS model

  • Kwon, Sun-Beom;Jung, Byung-Woo;Heo, Bok-Haeng;Ha, Chang-Hwan;Yoon, Joh-Na
    • The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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    • v.42 no.2
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    • pp.70.3-70.3
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    • 2017
  • 맑은 날에도 엷은 상층운이나 난류의 방해로 관측 품질이 저해되는 등 천문 분야는 대기환경에 민감하나, 하층 대기 상태에 비중을 두는 동네예보만으로는 천문 분야의 기상정보에 대한 수요를 충족하기에는 한계가 있다. 이에 천문 관측 환경에 보다 특화된 별밤예보를 개발하여 천체 관측 가능성과 천문 관측 자료의 품질을 좌우하는 대기상태를 UM 국지모델 생산자료를 바탕으로 예보하고자 한다. 예보 요소는 하늘상태(운량), 시상(seeing), 투명도, 암도(darkness) 및 대기청명지수, 풍속, 기온, 습도이다. 대기청명지수는 일반인이 관찰하기 좋은지 여부를 한 눈에 알 수 있게 운량과 투명도, 암도를 종합한 지수로 10~100까지 10단계로 제공할 계획이다. 하늘상태와 풍속, 기온, 습도는 $5{\times}5km$격자마다 제공되는 기상청 동네예보에서 천문대와 가장 가까운 격자의 예보치를 추출하였다. 시상은 대기의 난류 정도에 좌우된다. 그러나 충북의 고층기상 관측자료가 없어서, 시상 예보식을 만들기 위해 UM 국지모델에서 제공하는 각 등압면의 기온과 바람벡터로부터 정적 안정도(온위 경도)와 연직 바람시어를 유도한 뒤, 다중회귀분석으로 시상 예보식을 구하였다. 또한 대기청명지수는 청주기상지청에서 관측한 운량과 밤하늘 밝기 자료를 종속변수, 별의 개수를 독립변수로 하는 다중회귀예측식을 구하였다.

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Monthly Precipitation Forecast Using Genetic Algorithm (ANFIS 모형을 이용한 월강수량 예측)

  • Shin, Ju-Young;Jeong, Chang-Sam;Heo, Jun-Haeng
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2009.05a
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    • pp.1181-1185
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    • 2009
  • Adaptive Nuero-Fuzzy Inference System(ANFIS) 모형은 인공신경망과 퍼지모형의 특징을 가지는 모형으로 자료간의 관계가 선형이 아닌 비선형관계를 가질 경우 매우 정확한 예측 모형을 구축할 수 있는 특징이 있다. 월강수량 예측이 관측된 기상자료들과 비선형 관계에 있다고 생각되어 ANFIS 모형을 이용하여 월강수량을 예측하였다. 본 연구의 대상 지점으로는 금강유역의 대전 지점으로 선정하였다. 금강유역은 우리나라의 한가운데 위치하여 평균적인 강수형태 및 특징을 보여 좋은 실험유역으로 생각되어 선정하였다. 금강유역의 기상청에서 운영하는 지상 유인관측소 중 비교적 금강유역을 대표하고 양질의 자료가 기록되어 있다고 판단되는 대전지점을 실험지점으로 생각되어 선정하였다. 기상청 대전 유인 관측소에는 총 39년치 기상 자료가 기록되어 있다. 기상청에서는 전국 주요 도시들을 대상으로 2003년부터 월간 예보를 하고 있다. 본 연구에서는 기상청 월간예보와 기상청 대전 유인관측소에서 관측된 5년 치 기상자료를 모델의 입력자료로 구성하였다. 적절한 입력변수 조합을 구성하기 위하여 반복해법을 적용하였다. 5년 치 자료 중 절반은 학습을 시키는데 사용하였고 나머지 절반을 이용하여 모형을 검증하였다. 여러 입력변수를 이용하여 모형의 학습시킨 결과 입력변수가 3개 일 경우 가장 높은 정확도를 보였다. 입력변수가 3개로 학습 시킨 ANFIS 모형과 기상청에서 제공하는 월간예보를 비교해본 결과 ANFIS 모형을 적용하여 월 강수량을 예측하는 것이 기상청에서 제공하는 월간예보보다 높은 정확도를 보이는 것을 확인할 수 있었다.

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Improving Probability of Precipitation of Meso-scale NWP Using Precipitable Water and Artificial Neural Network (가강수량과 인공신경망을 이용한 중규모수치예보의 강수확률예측 개선기법)

  • Kang, Boo-Sik;Lee, Bong-Ki
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2008.05a
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    • pp.1027-1031
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    • 2008
  • 본 연구는 한반도 영역을 대상으로 2001년 7, 8월과 2002년 6월로 홍수기를 대상으로 RDAPS 모형, AWS, 상층기상관측(upper-air sounding)의 자료를 이용하였다. 또한 수치예보자료를 범주적 예측확률로 변환하고 인공신경망기법(ANN)을 이용하여 강수발생확률의 예측정확성을 향상시키는데 있다. 신경망의 예측인자로 사용된 대기변수는 500/ 750/ 1000hpa에서의 지위고도, 500-1000hpa에서의 층후(thickness), 500hpa에서의 X와 Y의 바람성분, 750hpa에서의 X와 Y의 바람성분, 표면풍속, 500/ 750hpa/ 표면에서의 온도, 평균해면기압, 3시간 누적 강수, AWS관측소에서 관측된 RDAPS모형 실행전의 6시간과 12시간동안의 누적강수, 가강수량, 상대습도이며, 예측변수로는 강수발생확률로 선택하였다. 강우는 다양한 대기변수들의 비선형 조합으로 발생되기 때문에 예측인자와 예측변수 사이의 복잡한 비선형성을 고려하는데 유용한 인공신경망을 사용하였다. 신경망의 구조는 전방향 다층퍼셉트론으로 구성하였으며 역전파알고리즘을 학습방법으로 사용하였다. 강수예측성과의 질을 평가하기 위해서 $2{\times}2$ 분할표를 이용하여 Hit rate, Threat score, Probability of detection, Kuipers Skill Score를 사용하였으며, 신경망 학습후의 강수발생확률은 학습전의 강수발생확률에 비하여 한반도영역에서 평균적으로 Kuipers Skill Score가 0.2231에서 0.4293로 92.39% 상승하였다.

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Design of a Digital Robust Control Using Observer for Manipulator (관측기를 이용한 강인한 디지털 로보트제어)

  • 이보희;김진걸
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.19 no.12
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    • pp.2353-2363
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    • 1994
  • This paper is concerned with the design of a robust digital controller using reduced-order observer on a robotic manipulator under the disturbance. In most cases of robotic manipulator since all state vectors are not measurable, the unmeasurable state vectors must be estimated or reconstructed. Other problems are caused by the nonlinear element like as nondifferentiable Coulomb friction, disturbance due to the gravitational pull, and the torsional spring effect of a link between the drive motor and the manipulator arm. The controller is based on feeding back the observable variables and the estimated state variables which are generated by the observer, and augmenting the system by additional discrete integrators. The feedback gain parameters are obtained by first applying the optimal control theory and then readjusting the feedback parameters to eliminate the limit cycle by using describing Function for nonlinear hybrid system.

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Determination of Precise Coordinates and Velocities of 142 International GNSS Service Stations to Realize Terrestrial Reference System (지구기준계 실현을 위한 142개 IGS 관측소 정밀좌표 및 속도 결정)

  • Baek, Jeong-Ho;Jung, Sung-Wook;Shin, Young-Hong;Cho, Jung-Ho;Park, Pil-Ho
    • Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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    • v.27 no.3
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    • pp.303-310
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    • 2009
  • We processed seven years data of 142 IGS(International GNSS Service) stations were processed, which have been selected with an optimal network algorithm, to realize terrestrial reference system. To verify the result, a comparison with the ITRF2005 was given both in positions and velocities with transformation parameters estimation. The transformation parameters are within 4.3 mm in length, while the RMS(root mean square) difference of positions and velocities are 6.7 mm and 1.3 mm/yr in horizontal and 13.3 mm and 2.4 mm/yr in vertical, respectively, which represent good coincidences with ITRF2005. This research would help developing our own geodetic reference frame and may be applied for the global earth observations such as the global tectonics. A further improved TRF would be expected by applying various data processing strategies and with extension of data in number and observation period.