The purpose of this study is to estimate the stochastic monthly runoff model for the Kunwi south station of Wi-stream basin in Nakdong river system. This model was based on the theory of Box-Jenkins multiplicative ARlMA and the state-space model to simulate changes of monthly runoff. The forecasting monthly runoff from the pair of estimated effective rainfall and observed value of runoff in the uniform interval was given less standard error then the analysis only by runoff, so this study was more rational forecasting by the use of effective rainfall and runoff. This paper analyzed the records of monthly runoff and effective rainfall, and applied the multiplicative ARlMA model and state-space model. For the P value of V AR(P) model to establish state-space theory, it used Ale value by lag time and VARMA model were established that it was findings to the constituent unit of state-space model using canonical correction coefficients. Therefore this paper confirms that state space model is very significant related with optimization factors of VARMA model.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.16
no.2
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pp.265-275
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2009
This paper considers a linear regression model with a spatial autoregressive disturbance with ill-posed data and proposes the generalized maximum entropy(GME) estimator of regression coefficients. The performance of this estimator is investigated via Monte Carlo experiments. The results show that the GME estimator provides efficient and robust estimate for the unknown parameter.
Consumers differ in both horizontally and vertically. Market segmentation aims to divide horizontally different (or heterogeneous) consumers into more similar (or homogeneous) small segments. A specific consumer, however, may differ in vertically. He (or she) may belong to a different market segment from another one where he (or she) belonged to before. In consumer panel data, the vertical difference can be observed by his (or her) choice among brand alternatives are changing over time. The consumer's vertical difference has been defined as 'dynamics'. In this research, we have developed a binary probit model with random-walk coefficients to capture the consumer's dynamics. With an application to a consumer panel data, we have examined how have the random-walk coefficients changed over time.
The propose of this study is improve the uncertainty of parameter choice of tank model by the trials and errors method. The real time prediction of parameter by using the Kalman filter is practiced to get the effective prediction algorithm of low flow runoff. Even though the total discharge of runoff through the orifice of each tank should be similar to the observed discharge, the tank model which can show the various basin characteristic is influenced by the runoff circumstances. As a result of the real-time estimation of the tank model parameter by the state-space type of Kalman filter, the variation of runoff circumstances is static when the convergence of observed value and estimated value keeps the ficed high point. The parameter of tank model which is estimated by Kalman filter shows good result for low flow and reasonable adaptability where flow change abruptly. The Kalman filter method is proved to give better result than Automatic structure estimation method.
Ahn, Sang Jin;Jun, Kye Won;Ryu, Byong Ro;Han, Yang Su
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2004.05b
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pp.1408-1412
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2004
인구의 폭발적 증가, 산업화, 도시화의 급진적, 과학기숙의 발달 등으로 물 소비는 급증하는 반면, 이상기후현상으로 수자원의 절대량이 줄어 수자원의 양적인 문제와 하천 및 저수지의 수질오염에 대한 질적인 문제가 ,대두되고 있다. 하천의 수질현상 및 이송은 상당히 비선형적이고, 시간에 따라 변화하려, 실제로 수질의 예측은 유량의 변동, 오염물질의 이송 및 확산, 하천 구조물 등의 여러 요인에 의하여 상당히 어렵다고 알려져 왔다. 또한 한정된 수자원으로 하천의 수량과 수질목표를 동시에 달성하기 위해서는 물의 수요와 공급을 실시간으로 감시하면서 기상과 유출예측기술을 활용하여 용수의 수요와 공급을 예측하고 이를 토대로 수량과 수질을 고려한 물관리 운영시스템이 구축되어야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 모형의 입${\cdot}$출력 구성을 자유롭게 변형할 수 있는 상태공간 모형과 신경망 모형을 이용하여 금강수계 주요 지점의 수질예측 모형을 구성하고 모형의 적용성을 파악한 후 예측력이 우수한 모형을 Web기반 모형의 수질예측 모듈의 기본모형으로 선정하고 Web 상에서 수질예측이 가능하도록 시스템을 개발하였다.
Ahn, Sang Jin;Jun, Kye Won;Kim, Gi Suk;Lee, Sang whoing
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2004.05b
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pp.345-349
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2004
하천의 수량 정보는 내용이 다양하고 공간적${\cdot}$시간적 특성을 갖고 있어 정보의 종류와 양이 광범위해지고 있다. 따라서 하천에서 홍수기에 유출량을 정확히 해석하고 예측한다는 것은 매우 어려울 일이다. 본 연구에서는 이들 수문자료들을 수집하고 홍수유출량을 예측하기 위해 신경망 모형과 상태공간 모형을 이용하여 홍수 유출 예측 모형을 구성하고 금강수계 주요지점에 적용하여 그 적용성을 확인한 후 예측력이 우수한 신경망 모형을 이용하여 Web상에서 홍수 유출량을 예측할 수 있는 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 자료수집모듈, 유출예측모듈 등으로 구성하여 누구나 Web 상에서 유출량을 예측할 수 있도록 개발되었다.
도시가 성장하면서 도시내의 소하천은 복개되거나 사라져 다른 용도로 토지가 이용되어 도시내의 수공간 부족현상을 유발하고 있다. 최근 도시의 질적인 성장을 추구하면서 기존에 복개되었던 하천을 복원하려는 사업이 많이 진행이 되고 있으나 도시화과정에서 사라진 소하천을 복원하는 사례는 거의 없는 상태이다. 이에 도시화 과정에서 사라진 도시내 소하천을 추적하고 이를 복원할 때 현실적으로 가장 적절한 경로를 찾을 수 있는 모형을 개발하고자 하였다. GIS기법으로 사라진 하천의 경로추적이 가능한지를 판단하기 위해 1:1,000 수치지도상의 고도 Point자료를 이용하여 DEM을 만들고 GIS의 공간분석기능으로 사라진 도시내 소하천을 추적하고 그 결과를 고문헌에 의한 구하도와 비교하여 타당성을 평가하였다. 평가한 결과 DEM으로부터 추출된 하천의 경로가 고문헌에 의한 하천경로와 많은 차이가 나지 않음을 확인되어 GIS로 사라진 소하천의 경로를 추적할 수 있음이 평가 되었다. 찾아진 소하천을 복원하고자 할 때 복원경로에는 다양한 요인이 영향을 주는데 GIS를 이용하여 고도, 토지이용상태, 지가를 동시에 고려한 최적 복원경로를 추적하는 모형을 만들었다. 본 연구의 결과는 친환경도시를 계획하고 있는 기존의 도시에서 사라진 하천을 찾아내고 이를 복원할 때 가장 이상적인 경로를 찾는데 기여하여 쾌적한 환경도시를 만드는데 일조를 할 것으로 평가됨.
본 연구의 목적은 청주시의 주택문제에 대한 특별한 해결책을 논의한다기보다는 문제를 바라보는 새로운 프로세스를 형성하여 도시내부 문제해결을 위한 UD 모형을 적용하고 검증하는 것이다. 모든 도시는 성장과 쇠퇴의 주기가 있듯이 청주라는 공간도 현재의 물리적인 경계를 유지하면서 영원히 성장할 수 없으며, 성장의 한계에 이르게 되고, 시스템 내부의 피드백구조의 역동성에 의해 동태적인 균형상태를 지향하게 된다. UD 모형을 통해서 본다면 청주의 경우도 향후 50년간은 인구, 주택, 산업 모든 측면에서 성장을 이루게 될 것으로 보인다 2055년 이후에는 그 증가율이 정차 감소하여 균형상태를 유지하게 되다가 한 시점에 이르러서는 내부 stock 변수들의 인과관계에 의해 청주의 매력도는 주변지역으로 이전되게 될 것이다. 거시적으로 보았을 때 청주의 경우도 적정수준에서 이러한 추세를 따라가기 때문에 청주시의 UD 적용의 유용성은 입증되었다고 말할 수 있겠다. 더불어 민감도 분석에서 사용한 변수들의 조정에서 나왔듯이 주택과 관련된 정책을 펼칠 때, 시스템 내부적인 변수를 조정하는 정책을 펼쳐 나갈 때 청주라는 공간은 주택분야뿐 아니라 도시전체시스템의 동태적 균형상태를 유지해 나갈 수 있을 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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