• Title/Summary/Keyword: 선형적 모형

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A Neural Networks Model for Flow Forecasting in Nakdong River Basin (낙동강 유역에서의 유량 예측 신경망 모형에 관한 연구)

  • Han, Kun-Yeun;Kim, Dong-Il;Choi, Hyun-Gu;Yoon, Young-Sam
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2008.05a
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    • pp.1727-1731
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    • 2008
  • 수자원의 효율적인 관리를 위해서는 신뢰성 있는 유량자료의 획득이 대단히 중요하다. 우리나라는 양질의 유량자료를 획득하기 위해 매년 많은 시간과 돈을 투자하고 있으나 자료의 질적인 면에서 만족할 만한 성과를 얻지 못하고 있다. 현재까지 우리나라의 유량자료는 댐의 수문자료와 수량관리 부처인 건교부에서 운영하는 수위표 지점의 수위-유량곡선에서 산출된 자료에 의존하고 있다. 그러나 수위-유량 관계식을 보정하기 위한 유량측정사업이 지속적이지 못하며, 이 관계식은 유량이 적은 저수기 및 갈수기에는 부정확하다는 한계가 있다. 또한, 국립환경과학원 낙동강물환경연구소에서 오염총량관리를 위한 낙동강수계 유량측정사업을 실시하고 있지만, 목적은 낙동강수계의 오염총량관리 단위유역 말단 47개 지점에서 유량측정을 효율적으로 실시하여 수질정책의 기초자료를 제공하는데 있다. 이 자료 역시 오염총량관리를 위하여 유량측정을 실시하여 수자원의 효율적인 관리를 위한 일 유량을 알 수가 없는 한계점을 가지고 있다. 따라서 저수기 및 갈수기에 수질정책의 기초자료를 제공하기 위해서 하천을 포함한 유역의 정확한 강우-유출특성의 파악이 필요하다. 그러나 강우-유출특성 또한 유역 내 강우의 시 공간적 분포가 다르며 그 자가 비선형성이 강하고 여러 변동성을 포함하므로, 강우로부터 하천의 유출량의 정확한 해석이 불가능하다. 그러나 최근 인공지능 분야에서 신호처리, 지능제어 및 패턴인식 등의 수단으로 사용되고 있는 신경망은 학습이라는 최적화 과정을 통해 입력과 출력으로 구성되는 하나의 시스템을 비선형적으로 구축할 수 있으며 이러한 이점을 활용하여 수자원 분야에서 다양하게 적용되고 있다. 본 연구의 목적은 강우-유출자료 및 댐 방류량 자료의 비선형적인 특정을 가장 잘 반영할 수 있는 신경망모형을 적용하여 수질정책의 기초자료를 제공하기 위하여 신뢰성 있는 유량자료를 산정하는 모형을 개발하는 것이다. 이를 위해서 낙동강물환경연구소에서 오염총량관리를 위한 낙동강수계 유량측정 지점 상류의 댐 방류량의 일 방류량자료와 강우자료를 입력 자료로 하여 유량을 예측할 수 있는 유량예측 신경망 모형 FFBN(Flow Forecasting By Neural)을 개발하였다. 그리고 입력 자료로서 장기유출모형인 SWAT의 모의결과를 입력 자료로 추가한 FFBNS(Flow Forecasting By Neural and SWAT)을 개발하였다. 신경망 모형의 구조는 입력층과 출력층 사이에 하나의 은닉층이 존재하는 다층 신경망으로 구성하였으며, 학습단계에서는 오류 역전파 알고리듬 학습방법 중 모멘텀법을 사용하였다. 예측된 유출량을 실측치와의 비교를 위하여 낙본D지점과 낙본 E지점에 대하여 $2005{\sim}2006$년까지의 모의 결과를 낙동 수위측정지점과 구미 수위측정지점의 실측치 통하여 복잡한 비선형성을 가지는 유출 시계열 자료에 대한 효과적인 최적의 신경망모델을 개발하여 유량을 예측하고 적용 가능성을 검토하고자 한다. 모의 결과는 수질정책의 기초자료 제공에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

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Statistical review and explanation for Lanchester model (란체스터 모형에 대한 통계적 고찰과 해석)

  • Yoo, Byung Joo
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.33 no.3
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    • pp.335-345
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    • 2020
  • This paper deals with the problem of estimating the log-transformed linear regression model to fit actual battle data from the Ardennes Campaign of World War II into the Lanchester model. The problem of determining a global solution for parameters and multicollinearity problems are identified and modified by examining the results of previous studies on data. The least squares method requires attention because a local solution can be found rather than a global solution if considering a specific constraint or a limited candidate group. The method of exploring this multicollinearity problem can be confirmed by a statistic known as a variance inflation factor. Therefore, the Lanchester model is simplified to avoid these problems, and the combat power attrition rate model was proposed which is statistically significant and easy to explain. When fitting the model, the dependence problem between the data has occurred due to autocorrelation. Matters that might be underestimated or overestimated were resolved by the Cochrane-Orcutt method as well as guaranteeing independence and normality.

Comparative analysis of linear model and deep learning algorithm for water usage prediction (물 사용량 예측을 위한 선형 모형과 딥러닝 알고리즘의 비교 분석)

  • Kim, Jongsung;Kim, DongHyun;Wang, Wonjoon;Lee, Haneul;Lee, Myungjin;Kim, Hung Soo
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.54 no.spc1
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    • pp.1083-1093
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    • 2021
  • It is an essential to predict water usage for establishing an optimal supply operation plan and reducing power consumption. However, the water usage by consumer has a non-linear characteristics due to various factors such as user type, usage pattern, and weather condition. Therefore, in order to predict the water consumption, we proposed the methodology linking various techniques that can consider non-linear characteristics of water use and we called it as KWD framework. Say, K-means (K) cluster analysis was performed to classify similar patterns according to usage of each individual consumer; then Wavelet (W) transform was applied to derive main periodic pattern of the usage by removing noise components; also, Deep (D) learning algorithm was used for trying to do learning of non-linear characteristics of water usage. The performance of a proposed framework or model was analyzed by comparing with the ARMA model, which is a linear time series model. As a result, the proposed model showed the correlation of 92% and ARMA model showed about 39%. Therefore, we had known that the performance of the proposed model was better than a linear time series model and KWD framework could be used for other nonlinear time series which has similar pattern with water usage. Therefore, if the KWD framework is used, it will be possible to accurately predict water usage and establish an optimal supply plan every the various event.

A procedure for simultaneous variable selection, variable transformation and outlier identification in linear regression (선형회귀에서 변수선택, 변수변환과 이상치 탐지의 동시적 수행을 위한 절차)

  • Seo, Han Son;Yoon, Min
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.33 no.1
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    • pp.1-10
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    • 2020
  • We propose a unified approach to variable selection, transformation and outliers in the linear model. The procedure includes a sequential method for outlier detection and a least trimmed squares estimator for variable transformation. It uses all possible subsets regressions for model selection. Some real data analyses and the simulation results are provided to show the efficiency of the methods in the context of the correct variable selection and the fitness of the estimated model.

Development of 3-Dimensional Sight Distance Model for Highway Alignments (3차원 입체선형을 고려한 도로시거산정모형 개발에 관한 연구)

  • Park, Je-Jin;Choi, Joo-Yong;Ha, Tae-Jun
    • International Journal of Highway Engineering
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    • v.10 no.1
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    • pp.1-9
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    • 2008
  • Five bases for of highways are sight distance, vehicle stability, driver comfort, drainage and aesthetics. Among these bases, the sight distance is the most critical one in the highway alignment design. It is certain that highways and drivers' observation actions are 3-dimensional in nature. But, the highway alignment design and the sight distance analysis have been performed on 2-dimensional planes because of various constraints and complexity of calculating 3-dimensional sight distance. The purpose of this study is to derive a model for determining exact available sight distance in 3-D combined horizontal and vertical alignments. Application of the model is illustrated using numerical examples. The proposed model should be useful in quantifying the criteria for 3-D highway alignments.

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Development of Multiple Linear Regression Model to Predict Agricultural Reservoir Storage based on Naive Bayes Classification and Weather Forecast Data (나이브 베이즈 분류와 기상예보자료 기반의 농업용 저수지 저수율 전망을 위한 저수율 예측 다중선형 회귀모형 개발)

  • Kim, Jin Uk;Jung, Chung Gil;Lee, Ji Wan;Kim, Seong Joon
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.112-112
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    • 2018
  • 최근 이상기후로 인한 국부적인 혹은 광역적인 가뭄이 빈번하게 발생하고 있는 추세이며 발생횟수 뿐 아니라 가뭄 심도 및 지속기간이 과거보다 크게 증가하여 그에 따른 피해가 커질 것으로 예측되고 있다. 특히, 2014~2015년도의 유례없는 가뭄으로 인해 저수지 용수공급이 제한되면서 많은 농가들이 피해를 입었다. 본 연구의 목적은 전국 농업용 저수지를 대상으로 기상청 3개월 예보자료를 활용 할 수 있는 농업용 저수지 저수율 다중선형 회귀 모형을 개발하여 저수율 전망정보를 생산하는 것이다. 본 연구에서는 전국에 적용 가능한 저수율 다중선형 회귀 모형개발을 위해 5개의 기상요소(강수량, 최고기온, 최저기온, 평균기온, 평균풍속)와 관측 저수지 저수율을 활용했다. 기상자료는 2002년부터 2017년까지의 기상청 63개 지상관측소로부터 기상관측자료를 수집하였다. 본 연구에서는 저수율 전망 단계를 세 단계로 나누었다. 첫 번째 단계로 농어촌공사에서 전국 511개 용수구역을 대상으로 군집분석 및 의사결정나무 분석을 통해 제시한 65개 대표저수지를 대상으로 기상자료 및 관측 저수율 자료를 이용하여 다중선형 회귀분석을 실시하였다. 수집한 기상요소와 저수율을 독립변수로 하여 월별 회귀식을 산정한 결과 결정계수($R^2$)는 0.51~0.95로 나타났다. 두 번째 단계로 대표저수지의 회귀분석 결과를 전국의 저수지로 확대하기 위해 나이브 베이즈 분류법을 적용하여 전국 3098개의 저수지를 65의 군집으로 분류하고 각각의 군집에 해당되는 월별 회귀식을 산정하였다. 마지막으로 전국 저수지로 산정된 회귀식과 농업 가뭄 예측을 위해 기상청의 GS5(Global Seasonal Forecasting System 5) 3개월 예보자료를 수집하여 회귀식에 적용해 2017년 전국 저수지의 3개월 저수율 전망정보를 생산하였다. 본 연구의 전국 저수지 군집결과 기반의 저수율 전망기술은 2017년도 관측 저수율과 비교한 결과 유의한 상관성을 나타냈으며 이 결과는 추후 농업용 저수지의 물 공급 및 농업가뭄 전망 자료로서 이용이 가능할 것으로 판단된다.

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Development of Inundation Hazard Map for River Levee Failure (하천제방 붕괴로 인한 침수위험도 작성)

  • Park, Jae-Hong;Song, Jun-Ho;Kim, Mi-Sun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2012.05a
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    • pp.546-550
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    • 2012
  • 본 연구에서는 홍수시 제내지 침수로 인한 큰 인명 및 재산 피해의 가장 큰 원인이 되는 제방 붕괴과정을 제방의 침식 및 세굴이론 등 물리적 이론에 근거하여 해석하고 이를 토대로 하천제방 붕괴 모형을 개발하였다. 개발된 모형을 이용하여 하천제방 붕괴 모의를 수행하여 제내지의 2차원 침수양상을 분석하고 이를 이용하여 침수위험도를 작성하였다. 작성된 침수위험도는 제내지에 거주하는 주민들이 효율적으로 제방붕괴에 대한 대처할 수 있을 뿐만 아니라 제방붕괴로 인한 홍수재해보험 보험요율 산정시 침수위험도에 근거한 합리적 산정이 가능할 것으로 판단되었다. 본 모형의 적용 결과 홍수로 인한 제내지 침수위험도 산정을 위해 하천흐름-제방붕괴-제내지 침수해석을 연계하여 일관성 있게 모의할 수 있는 수치모형을 개발하여 실제 유역에 적용한 결과 제내지에서의 침수심, 침수면적, 하천 홍수위, 제방붕괴 폭 등이 합리적으로 계산됨을 알 수 있었다. 시간에 따른 제방 붕괴폭은 기존의 모형에서 사용하고 있는 순간적, 선형적인 붕괴가 아니라 포물선형의 붕괴가 이루어지고 있었으며 시간에 따라 붕괴폭도 합리적으로 계산되고 있음을 알 수 있었다. 제내지의 침수심을 토대로 제내지 홍수시 침수위험도 산정기법을 개발하여 위험도를 산정한 결과 하천변에 위치한 지역이 위험도가 무조건적으로 높은 것은 아니라 지형에 따라 달라질 수 있음을 나타내었다.

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A Bootstrap Test for Linear Relationship by Kernel Smoothing (희귀모형의 선형성에 대한 커널붓스트랩검정)

  • Baek, Jang-Sun;Kim, Min-Soo
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • v.9 no.2
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    • pp.95-103
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    • 1998
  • Azzalini and Bowman proposed the pseudo-likelihood ratio test for checking the linear relationship using kernel regression estimator when the error of the regression model follows the normal distribution. We modify their method with the bootstrap technique to construct a new test, and examine the power of our test through simulation. Our method can be applied to the case where the distribution of the error is not normal.

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Multi-Site Stochastic Weather Generator for Daily Rainfall in Korea (시공간구조를 가지는 확률적 강우 모형)

  • Kwak, Minjung;Kim, Yongku
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.27 no.3
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    • pp.475-485
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    • 2014
  • A stochastic weather generator based on a generalized linear model (GLM) approach is a commonly used tools to simulate a time series of daily weather. In this paper, we propose a multi-site weather generator with applications to historical data in South Korea. The proposed method extends the approach of Kim et al. (2012) by considering spatial dependence in the model. To reduce this phenomenon, we also incorporate a time series of seasonal mean precipitations of South Korea in the GLM weather generator as a covariate. Spatial dependence was incorporated into the model through a latent Gaussian process. We apply the proposed model to precipitation data provided by 62 stations in Korea from 1973{2011.

Effects of Nonlinear Motions due to Abutment-Soil Interaction upon Seismic Responses of Multi-Span Simply Supported Bridges (비선형 교대운동이 교량구조물의 지진응답에 미치는 영향분석)

  • 김상효;마호성;이상우;경규혁
    • Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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    • v.6 no.6
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    • pp.17-24
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    • 2002
  • Dynamic behaviors of a bridge system with several simple spans are evaluated to examine the effects of nonlinear abutment motions upon the seismic responses of the bridge. The idealized mechanical model for the whole bridge system is developed by adopting the multi-degree-of-freedom system, which can consider various influential components. To compare the results, both linear and nonlinear abutment-backfill models are prepared. The linear system has the constant abutment stiffness, and the nonlinear system has the nonlinear stiffness considering the abutment stiffness degradation due to the abutment-soil interaction. From simulation results, the nonlinear abutment motion is found to have an important influence upon the global bridge motions. Maximum relative distances between adjacent vibration units are found to be larger than those found from the linear system. In particular, maximum relative distances at the location with the highest possibility of unseating failure are increased up to about 30% in the nonlinear system. The effects of nonlinear behavior of an abutment on the bridge seismic behaviors are also increased as the number of span increase. Therefore, it can be concluded that the abutment-soil interaction should be considered in the seismic analysis of the bridge system.