• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.51-51
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• 2017

지역빈도해석은 짧은 기간의 자료를 보유하고 있는 계측 지점이나 자료가 없는 미계측 지점에서의 확률수문량을 산정하기 위하여 많이 쓰여 진다. 지역빈도해석을 실시하기 위한 조건으로는 우선 수집된 하천유역들을 대상으로 수문학적 동질 지역을 구분하는 것이 중요하다. 그리고 구분되어진 지역에 포함되는 모든 지점들의 자료를 빈도해석 함으로써 관심 지점의 신뢰할 만한 확률수문량을 산정하는 것이다. 그동안의 지역빈도해석은 주로 비건조지역을 중심으로 홍수와 같은 재난재해 대비 그리고 수자원 관리를 위한 연구들을 실시해왔다. 본 연구의 주 목적은 건조지역의 수자원 관리를 위해 건조지역 하천유역을 중심으로 지역빈도해석을 실시하여 신뢰할만한 확률수문량을 산정하는 것이다. 확률수문량 산정값의 정확도를 향상시키기 위해 지역빈도해석 모델에 쓰여 지는 새로운 지형학적 변수들을 제공하였고 수문학적 동질 지역을 구분 위해 수집된 각 하천유역의 형상들을 확인하여 동질 지역을 정의하였다. 예를 들면, 수지형 유역, 부채형 유역, 격자형 유역과 같은 다른 형상들을 구분하여 각 유역 형상 종류별로 동질 지역을 만들었다. 건조지역의 지역빈도해석을 위해 미국 건조지역의 105개 하천유역 유량자료들을 수집 및 이용하였다. 확률수문량 산정을 위하여 앙상블 인경신경망 (Ensemble Artificial Neural Network)과 정준 상관 계수(Canonical Correlation Analysis)를 이용한 지역빈도해석 모델을 만들었다. 제안된 모델의 수행평가와 정확성 평가를 위해 리샘플링 기법인 10-겹 교차 검증 (10-fold cross-validation), 잭나이프 (Jackknife) 기법들을 이용하였고 모델로부터 산정된 확률수문량값을 편향 (Bias), 상대 편향(rBias), 평균 제곱근 오차 (RMSE), 상대 평균 제곱근 오차 (rRMSE)를 통하여 산정 값과 실제 관측 값의 차이를 분석하였다. 그 결과 건조지역의 지역빈도해석을 위해 새롭게 제시된 지형학적 변수들을 사용하였을 때 모델의 수행능력이 향상되었음을 확인하였다. 또한 하천유역 형상에 따라 동질 지역을 구분하였을 때 향상된 확률수문량이 산정되었다. 향상된 지역빈도해석 모델을 통해 건조지역의 신뢰할만한 확률수문량을 산정함으로써 건조지역의 효과적인 수자원 관리를 위한 수공시설물 설계에 중요한 정보들을 제공할 것이다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.27 no.6
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• pp.1443-1452
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• 2016

In this paper, we study a sample design for survey on goodwill in retail properties to provide a protecting policy for small traders and tenants, to use basic data for a dispute case related to goodwill. Since goodwill in retail properties is occurred by individual rent company, we use the census on establishments from the Statistics Korea as population. First of all, we consider preferentially seven metropolitan cities in which there are more than half of population. Total sample size is decided as 8,000. We allocate the sample size for markets as stratum in each city using proportional formula and the sample size for industrial classifications in each market using root proportional formula. Also we compute survey weights and calculate estimators, standard errors and interval of estimators for each characteristic such as type of establishments and market in seven metropolitan cities.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.43 no.4
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• pp.289-295
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• 2015

This paper describes a ground monocular vision-based measurement algorithm measuring relative range and position of aircraft using the information of wingspan and optical parameters for the camera. A technique obtaining an aircraft image is also described in this paper. This technique can be used as external measurement for autonomous landing instead of ILS. To verify the performance of these algorithms, flight experiment is performed using light sport aircraft with GPS and monocular camera. Finally we obtained the reasonable RMSE of 1.85m is obtained.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.37 no.2
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• pp.211-220
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• 2021

Land Surface Temperature (LST) is one of the useful parameters to diagnose the growth and development of crop and to detect crop stress. Unmanned Aerial Vehicle (UAV)-based LST (LSTUAV) can be estimated in the regional spatial scale due to miniaturization of thermal infrared camera and development of UAV. Given that meteorological variable, type of instrument, and surface condition can affect the LSTUAV, the evaluation for accuracy of LSTUAV is required. The purpose of this study is to evaluate the accuracy of LSTUAV using LST measured at ground (LSTGround) under various meteorological conditions and growth phases of garlic crop. To evaluate the accuracy of LSTUAV, Relative humidity (RH), absolute humidity (AH), gust, and vegetation index were considered. Root mean square error (RMSE) after minimizing the bias between LSTUAV and LSTGround was 2.565℃ under above 60% of RH, and it was higher than that of 1.82℃ under the below 60% of RH. Therefore, LSTUAV measurement should be conducted under the below 60% of RH. The error depending on the gust and surface conditions was not statistically significant (p-value < 0.05). LSTUAV had reliable accuracy under the wind speed conditions that allow flight and reflected the crop condition. These results help to comprehend the accuracy of LSTUAV and to utilize it in the agriculture field.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.43 no.1
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• pp.81-94
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• 2010

Input variable selection is one of the various techniques for improving the performance of artificial neural network. In this study, mutual information is applied for input variable selection technique instead of correlation coefficient that is widely used. Among 152 variables of RDAPS (Regional Data Assimilation and Prediction System) output results, input variables for artificial neural network are chosen by computing mutual information between rainfall records and RDAPS' variables. At first the rainfall forecast variable of RDAPS result, namely APCP, is included as input variable and the other input variables are selected according to the rank of mutual information and correlation coefficient. The input variables using mutual information are usually those variables about wind velocity such as D300, U925, etc. Several statistical error estimates show that the result from mutual information is generally more accurate than those from the previous research and correlation coefficient. In addition, the artificial neural network using input variables computed by mutual information can effectively reduce the relative errors corresponding to the high rainfall events.

• Journal of the Korean earth science society
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• v.37 no.7
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• pp.420-433
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• 2016

The purpose of this study is to improve the calibration matrixes of 2-D and 3-D convective rainfall rates (CRR) using the brightness temperature of the infrared $10.8{\mu}m$ channel (IR), the difference of brightness temperatures between infrared $10.8{\mu}m$ and vapor $6.7{\mu}m$ channels (IR-WV), and the normalized reflectance of the visible channel (VIS) from the COMS satellite and rainfall rate from the weather radar for the period of 75 rainy days from April 22, 2011 to October 22, 2011 in Korea. Especially, the rainfall rate data of the weather radar are used to validate the new 2-D and 3-DCRR calibration matrixes suitable for the Korean peninsula for the period of 24 rainy days in 2011. The 2D and 3D calibration matrixes provide the basic and maximum CRR values ($mm\;h^{-1}$) by multiplying the rain probability matrix, which is calculated by using the number of rainy and no-rainy pixels with associated 2-D (IR, IR-WV) and 3-D (IR, IR-WV, VIS) matrixes, by the mean and maximum rainfall rate matrixes, respectively, which is calculated by dividing the accumulated rainfall rate by the number of rainy pixels and by the product of the maximum rain rate for the calibration period by the number of rain occurrences. Finally, new 2-D and 3-D CRR calibration matrixes are obtained experimentally from the regression analysis of both basic and maximum rainfall rate matrixes. As a result, an area of rainfall rate more than 10 mm/h is magnified in the new ones as well as CRR is shown in lower class ranges in matrixes between IR brightness temperature and IR-WV brightness temperature difference than the existing ones. Accuracy and categorical statistics are computed for the data of CRR events occurred during the given period. The mean error (ME), mean absolute error (MAE), and root mean squire error (RMSE) in new 2-D and 3-D CRR calibrations led to smaller than in the existing ones, where false alarm ratio had decreased, probability of detection had increased a bit, and critical success index scores had improved. To take into account the strong rainfall rate in the weather events such as thunderstorms and typhoon, a moisture correction factor is corrected. This factor is defined as the product of the total precipitable waterby the relative humidity (PW RH), a mean value between surface and 500 hPa level, obtained from a numerical model or the COMS retrieval data. In this study, when the IR cloud top brightness temperature is lower than 210 K and the relative humidity is greater than 40%, the moisture correction factor is empirically scaled from 1.0 to 2.0 basing on PW RH values. Consequently, in applying to this factor in new 2D and 2D CRR calibrations, the ME, MAE, and RMSE are smaller than the new ones.

• Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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• v.43 no.5
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• pp.70-82
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• 2001

This study was conducted to derive the regional design rainfall by the regional frequency analysis based on the regionalization of the precipitation suggested by the first report of this project. Using the L-moment ratios and Kolmogorov-Smirnov test, the underlying regional probability distribution was identified to be the Generalized extreme value distribution among applied distributions. Regional and at-site parameters of the generalized extreme value distribution were estimated by the linear combination of the probability weighted moments, L-moment. The regional and at-site analysis for the design rainfall were tested by Monte Carlo simulation. Relative root-mean-square error(RRMSE), relative bias(RBIAS) and relative reduction(RR) in RRMSE were computed and compared with those resulting from at-site Monte Carlo simulation. All show that the regional analysis procedure can substantially reduce the RRMSE, RBIAS and RR in RRMSE in the prediction of design rainfall. Consequently, optimal design rainfalls following the legions and consecutive durations were derived by the regional frequency analysis.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.43 no.11
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• pp.977-984
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• 2010

In order to determine the optimal sediment discharge formula for Hyeongsan river, some statistical approaches have been applied to analyze the simulated results of long-term bed change by HEC-6. The field measurements have been conducted to obtain the data for model calibration and verification such as sediment discharge, bed material, and channel geometry. Several sediment discharge formulae have been verified according to the bias, RMSE, RRMSE, discrepancy ratio, and S/N ratio of bed change along the thalweg. Comparing the formulae, Laursen formula(modified by Copeland) have shown the best performance to simulate the long-term bed change of Hyeongsan river.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2007.11a
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• pp.109-112
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• 2007

본 연구에서는 댐 하류지역의 물관리를 위한 기초자료를 제공하기 위해 금강수계의 댐 하류지역인 논산지점을 대상으로 기 개발된 수위-유량 곡선식에 의해 추정된 유출량과 RRFS에 의해 추정된 유출량을 실제 분석하고자하는 시점에서 도보측정에 의해 측정된 유출량과 비교하였다. 이러한 유출분석을 위해 유출분석의 기초자료인 논산유역의 면적강우량을 산정하고자 8개의 강우관측지점을 선정하고 티센계수를 구하였다. 각 방법별 유출량의 비교를 위해 도보측정에 의한 유출량은 2005년부터 2006년까지 각각 39회와 40회에 걸쳐 추정되었고 기 개발된 수위-유량곡선식에 의한 유출량은 국가수자원관리 종합시스템에서 제공하는 수위-유량곡선식을 사용하여 추정되었으며 RRFS에 의한 유출량은 매개변수의 민감도분석과 보정에 의해 추정되었다. 이들 방법에 의한 유출량 중에서 도보측정에 의한 유출량을 참값으로 가정하고 수위-유량곡선식에 의한 유출량과 RRFS에 의한 유출량, 각각에 대한 상대평균제곱근오차와 상대절대오차를 구하였다. 이러한 오차분석 결과에서 2005년과 2006년 모두 RRFS에 의한 유출량이 기 개발된 수위-유량 곡선식에 의한 유출량보다 도보 측정에 의한 유출량에 더 근접하는 좋은 결과를 나타내었다. 따라서 향후 댐 하류 주요지점을 대상으로 유출분석을 실시할 경우 본 연구와 같은 분석 절차를 거쳐야 할 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1136-1140
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• 2009

지상강우 관측망을 이용한 강우량 측정의 대안으로서 사용되는 기상 레이더를 활용한 강우량 추정의 경우, Z-R 방정식을 이용하여 반사도를 강우량으로 환산하는 방법을 일반적으로 사용한다. 이때 발생하는 각종 오차는 레이더 장비가 가지는 기계적인 오차뿐만 아니라 Z-R 방정식이 가지는 오차 등이 있으며, 이를 보정하기 위해서 레이더를 활용하여 추정된 강우량에 지상강우량계와 레이더강우량과의 비율인 G/R비를 보정하는 방법을 일반적으로 사용한다. 본 연구에서는 이와 같이 레이더 강우량을 보정하기 위해서 사용되는 G/R비를 산정하는데 미치는 지형적인 효과를 고려하기 위해서 광덕산 레이더 유효범위 100km 내(군사분계선 이북 미포함)의 지역에 대하여 군집분석을 실시하여 크게 산악지역과 평야지역으로 구분하고, 각각 구분된 지역에 대하여 G/R 비를 산정하여 초기추정 레이더 강우량에 곱하는 mean-field bias 보정을 실시하였다. 광덕산 레이더 기상관측소의 유효범위 100km 내의 2007년, 2008년 홍수기(6/21${\sim}$9/20)기간 동안 94개 Automatic Weather Station(AWS)지점에 대하여 크게 산악지역과 평야지역으로 지역화 시키는 방법은 비계층적 군집분석 기법 중 fuzzy-c mean 방법을 적용하였다. 또한 광덕산 레이더 반사도 기본 자료는 차폐영역으로 생기는 반사도 데이터 누락을 보완하기 위하여 0도와 1.5도 sweep 합성 10분단위 uf 자료를 사용하였으며, AWS와 보정이 이루어지는 레이더 격자의 크기는 최대 4km${\times}$4km로 선정하였다. 본 연구에 있어서 검증방법은 지역을 구분하기 전과 후를 AWS 실측 관측값과 절대상대오차, 평균제곱근 오차로써 비교하였다.