Up to now Permanent traffic volumes have been counted by Automatic Vehicle Classification (AVC) on National Highways. When counted data have missing items or errors, the data must be revised to stay statistically reliable This study was carried out to estimate correct data based on outoregression and seasonal AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA). As a result of verification through seasonal ARIMA, the longer the missed period is, the greater the error. Autoregression results in better verification results than seasonal ARIMA. Traffic data is affected by the present state mote than past patterns. However. autoregression can be applied only to the cases where data include similar neighborhood patterns and even in this case. the data cannot be corrected when data are missing due to low qualify or errors Therefore, these data shoo)d be corrected using past patterns and seasonal ARIMA when the missing data occurs in short periods.
This paper attempts to demonstrate the critical role of expectation horizons in economic agents building their expectations for the future. It starts with the analysis of what constraints the economics-based assumption related to information efficiency could impose in the stochastic process, and then suggests a new concept, random revision of expectation, to refer to the case when the adjustment process of expected variables employs newly generated information only. According to the inflation dynamics formula drawn under this condition, the demand pressure measured by output gap is found to cause different impacts on inflation according to different expectation horizons. The empirical analysis of this model using the data on Korea reveals that a short expectation horizon causes coefficient estimates to become small and statistically less significant.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.80-80
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2018
겨울철 대설 현상에 따른 도로 결빙과 항공기 운항 지연, 비닐하우스 및 가건물 붕괴와 같은 피해가 증가함에 따라 대처방안을 마련하는 일이 중요시 되고 있다. 이를 위해 정확한 적설 정보가 근본적으로 필요하지만, 문제는 적설량을 정량적으로 관측하는 일이 간단하지 않다는 점이다. 최근에는 무게식 우량계를 이용한 적설 관측이 수행되고 있지만, 강설량이 많을 경우 우량계가 눈에 덮이는 캐핑(capping) 현상으로 인해 제대로 관측하기 어려운 문제가 있다. 본 연구에서는 무게식 우량계의 이러한 한계를 보완하고 자료의 활용성을 높이기 위해 광학우적계(Parsivel)로 관측된 강설입자정보를 이용하여 적설량을 보정하는 방법을 제안하였다. 무게식 우량계 자료는 대관령 구름물리선도센터에 설치되어 있는 플루비오(Pluvio)의 적설 관측 자료를 이용하였다. 먼저, 관측된 플루비오 자료에서 단위 시간동안의 신적설을 산정한 후 과도한 관측값과 같은 노이즈를 제거하였다. 또한 플루비오와 동일 기간에 관측된 광학우적계 자료에 대해 강설 입자가 $10/m^3$ 초과로 나타나는 사상을 강수 기간으로 결정하고 두 자료가 모두 '0'인 경우 무강수로 나타냈다. 그 결과 강수 입자가 관측된 적설 기간에 플루비오가 우수하게 강설 사상을 관측하고 있음을 확인하였고, 부적합한 자료를 보정할 수 있었다. 이러한 방법으로 적설 자료를 개선할 경우 향후 레이더를 이용한 공간적 강설 추정의 정확도를 크게 개선할 수 있을 것으로 판단된다.
We consider use of Bootstrap calibration in the problem of setting a confidence interval for a linear combination of variance components. Based on the the modified large sample(MLS) method by Graybill and Wang(1980), Bootstrap Calibration is applied to improve the coverage probability of the MLS confidence bound when the experiment is balanced and coefficients of a linear combination are positive. Performance of the proposed confidence bound in small sample is investigated by simulation studies.
Yoon, Hyungjoo;Park, Keun Joo;Yim, Jo Ryeong;Choi, Hong-Taek;Seo, Doo Chun
Aerospace Engineering and Technology
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v.11
no.2
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pp.80-86
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2012
A fast maneuvering LEO satellite producing high resolution images was developed by Korea Aerospace Research Institute and launched successfully. To achieve accurate pointing and stringent pointing stability, the attitude orbit control subsystem implements high performance star trackers and gyroscopes. In addition, series of on-orbit calibration need to be performed to compensate mainly misalignment errors due to launch shock and on-orbit thermal environment. In this paper, the on-orbit calibration approach is described with the performance enhancement result through flight data analysis.
Preference ordering approach is applied to optimize the parameters of Tank model using multi-objective genetic algorithm (MOGA). As more than three multi-objective functions are used in MOGA, too many non-dominated optimal solutions would be obtained thus the stakeholder hardly find the best optimal solution. In order to overcome this shortcomings of MOGA, preference ordering method is employed. The number of multi-objective functions in this study is 4 and a single Pareto-optimal solution, which is 2nd order efficiency and 3 degrees preference ordering, is chosen as the most preferred optimal solution. The comparison results among those from Powell method and SGA (simple genetic algorithm), which are single-objective function optimization, and NSGA-II, multi-objective optimization, show that the result from NSGA-II could be reasonalby accepted since the performance of NSGA-II is not deteriorated even though it is applied to the verification period which is totally different from the calibration period for parameter estimation.
Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.7
no.4
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pp.19-29
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2007
This study compares various ground-truth designs of radar rainfall using rain-gauge data sets from Korea Meteorological Administration (KMA), AWS and Ministry of Construction and Transportation (MOCT). These Rain-gauge data sets and the Mt. Gwanak radar rainfall data for the same period were compared, and then the differences between two observed rainfall were evaluated with respect to the amount of bias. Additionally this study investigated possible differences in bias due to different storm characteristics. The application results showed no distinct differences between biases from three rain-gauge data sets, but some differences in their statistical characteristics. In overall, the design bias from MOCT was estimated to be the smallest among the three rain-gauge data sets. Among three storm events considered, the jangma with the highest spatial intermittency showed the smallest bias.
Kim, Jae-Gwan;Lee, Byeong-Il;Kim, Yong-Seok;Son, Seung-Hui
The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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v.37
no.2
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pp.211.2-211.2
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2012
천리안위성은 통신, 해양, 기상 임무를 띤 우리나라 최초의 정지궤도복합위성으로 지난 2010년 6월 27일 성공적으로 발사된 후 동경 128.2도, 적도 상공 약 35,800 km 고도의 정지궤도에 안착되었다. 이 후 약 6개월 여의 궤도상시험 기간과 2개월의 안정화 기간을 거쳐 2011년 4월 1일, 기상청은 위성자료 서비스를 위한 정규운영을 시작하였다. 천리안위성의 기상탑재체인 기상영상기는 다중채널 복사계로 한반도 주변뿐만 아니라 전 지구적 기후 변화 및 대기 운동 그리고 급변하는 기상상황을 감시하기 위해 실시간 관측과 전송 시스템을 갖추고 있다. 이 기상영상기를 운용하는 기상청 국가기상위성센터 지상국에서는 자료수신 및 영상전처리시스템을 갖추고 수신된 위성신호로부터 영상 분리 후 복사보정 및 기하보정을 수행하며, 위성자료배포시스템을 통해 일정 시간 간격 내에 사용자들에게 처리 자료를 배포하고 있다. 영상 복사보정은 기상영상기 내의 각 채널별 디텍터가 감지한 지구복사휘도의 전기적 신호를 지상에서 복사휘도와 휘도온도 값으로 변환하는 작업이다. 절대검정체로서 흑체와 우주보기 값을 이용하는 적외채널과 달리, 가시채널 디텍터는 절대검정체가 탑재되어있지 않기 때문에 우주보기 값 외에 대리검정 방법을 이용한다. 이러한 가시채널 노화도 분석에 달 관측을 통한 비교 분석이 한 방법으로 제시되고 있다. 천리안위성 기상영상기의 정규운영 1년간의 가시채널 디텍터의 노화도는 6 % 이내로 측정되었고, 이는 일반적인 정지궤도위성 센서의 노화도인 6 % 내외 값 변화량에 견주어 잘 운용되고 있음을 시사한다. 본 논문에는 천리안위성 기상영상자료의 품질 및 매개변수의 변화 경향도 함께 제시하였으며, 달을 이용한 기상영상기 노화 분석과 보정에 관한 내용을 싣고 있다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.380-380
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2017
유역에서 발생되는 유출량의 크기를 예측하는 것은 홍수피해를 대비하기 위한 가장 기초적인 활동으로 이루어지며, 이를 위하여 많은 수문모형들이 개발되어 활용되어지고 있다. 이러한 수문모형의 적용을 위해서는 먼저 해당 유역을 재현할 수 있는 매개변수의 보정이 이루어져야 하며 적절한 정도 이상의 검정결과를 확보하여야만 적용이 가능하다. 그러나, 유역 내의 각종 수문특성을 모형의 매개변수로 자세히 나타내는 것은 쉬운 작업이 아니며, 특히 정해진 기간 내에 적용해야 하는 유역이 다수인 경우에는 더욱 힘든 작업이 될 수밖에 없다. 기후변화에 따라 예견되는 강우량 발생 시나리오를 바탕으로 남한 일대의 홍수영향을 지자체별로 평가하기 위한 작업에서는 각 지자체별 많은 소유역에서의 적절한 수문모형 매개변수를 개별적으로 찾아내는 것은 사실상 불가능할 것으로 예견되어, 기후변화 시나리오에서 주어지는 시간별 강우량 자료를 활용하여 첨두유량을 예측할 수 있는 통계적인 방법을 적용하였다. 홍수영향을 평가하기 위하여는 수문곡선 자체보다는 첨두유량의 크기가 더 중요할 것으로 판단되어, 홍수통제소에 제공하는 각 유량관측지점의 유량자료와 시간별 강우량자료로부터 단위 호우사상별 첨두유량과 일정 시간간격 강우량 사이의 다중회귀분석을 통하여 첨두유량 예측 가능성을 확인하였다. 다중회귀분석을 위한 시간간격별 강우량은 각 강우사상에 대하여 첨두유량 발생 직전의 1시간~12시간의 1시간 간격, 1일, 2일, 3일, 5일, 10일 등 17가지의 시간간격 동안의 강우량 자료를 찾아 다중회귀분석에 활용하였으며, 2006년부터 2015년까지 최근 10년 동안의 홍수통제소 자료를 활용하였다. 대상지역은 경기도 남부의 너부대교, 경안교, 복하교, 수직교 수위관측소지점으로 선정하였으며, 일정 크기 이상의 첨두유량 자료를 선별하여 해당 기간에 대한 강우량 자료를 준비하고, 유출량의 크기별로 분류하여 절반의 호우사상은 매개변수 보정에 그리고 나머지 절반의 호우사상은 모형의 검정에 사용하였다. 매개변수 보정결과는 $R^2$ 값이 0.87~0.96을 보이는 등 첨두유량의 예측에 충분히 적용가능한 것으로 판단되었으며, 보정되어진 매개변수로 실시한 검정에서는 0.76~0.85의 $R^2$ 값을 보였다. 본 연구의 결과를 바탕으로, 충분한 유량자료와 시간별 강우량자료만 준비된다면 첨두유량을 예측할 수 있는 회귀방정식으로 이루어진 간단한 모형을 구성할 수 있으며, 이를 활용하여 임의로 주어지는 시간별 강우량 자료를 활용하여 첨두유량의 예측이 가능할 것으로 판단되었다.
Orientation corrections for Korean seismic stations were calculated by using ambient noise cross-correlation. This method uses Rayleigh waves extracted from ambient noise cross-correlation instead of teleseismic waveforms from earthquakes, which have been generally used for previous studies. The theoretical background of the method is that the phase of radial-vertical cross-correlation function should be the same as that of $90^{\circ}$ phase-shifted vertical-vertical cross-correlation function. The results calculated from stacked cross-correlograms from Jan. 2007 to Sep. 2008 are comparable to the previous results obtained from teleseismic waveforms. In addition, overall the standard deviations of orientation corrections are less than $5^{\circ}$. The temporal variation in orientation corrections calculated for every 30 days shows no significant change and also standard deviations of them are mostly less than $5^{\circ}$. This means that the orientations of stations used in this study have been kept constant during the period. The sensitivity test for stacking period of the ambient noise cross-correlation method shows that continuous ambient noise record of at least about 30 days is required for estimating reliable orientation corrections.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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