A spatial downscaling method using the Support Vector Machine (SVM) Regression for 25 km Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) Monthly precipitation is proposed. The nonlinear relationship among hydrometeorological variables and precipitation was effectively depicted by the SVM for predicting downscaled grid precipitation. The accuracy of spatially downscaled precipitation was estimated by comparing with rain gauge data from sixty-four stations and found to be improved than the original TRMM data in overall. Especially the positive bias of the original TRMM data was effectively removed after the downscaling procedure. The spatial distributions of 25 km and 1 km grid precipitation were generally similar, while the local spatial trend was better detected by 1 km grid precipitation. The downscaled grid data derived from the proposed method can be applied in hydrological modelling for higher accuracy and further be studied for developing optimized downscaling method incorporation other regression methods.
Big data has been generated in various fields. Many companies have now tried to make profits by building a system capable of analyzing big data based on artificial intelligence (AI) techniques. Integrating AI technology has made analyzing and utilizing vast amounts of data increasingly valuable. In particular, demand forecasting with maximum accuracy is critical to government and business management in various fields such as finance, procurement, production and marketing. In this case, it is important to apply an appropriate model that considers the demand pattern for each field. It is possible to analyze complex patterns of real data that can also be enlarged by a traditional time series model or regression model. However, choosing the right model among the various models is difficult without prior knowledge. Many studies based on AI techniques such as machine learning and deep learning have been proven to overcome these problems. In addition, demand forecasting through the analysis of stereotyped data and unstructured data of images or texts has also shown high accuracy. This paper introduces important areas where demand forecasts are relatively active as well as introduces machine learning and deep learning techniques that consider the characteristics of each field.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
/
2019.05a
/
pp.73-73
/
2019
지구 표면의 약 2%에 해당하는 담수에서 육상계 전체가 흡수하는 탄소의 50%가 배출되며, 이는 토양표면에서 배출되는 탄소량에 비해 더 큰 수치로 전 지구적 탄소순환 해석에 중요한 역할을 한다. 특히, 내륙수역과 대기의 경계면에서 $CO_2$ 이동은 전 지구적 탄소순환의 중요한 구성요소로 평가되고 있다. 호수와 저수지 같은 담수 저류시설은 육상에서 기인한 탄소의 운송 및 처리 역할을 한다. 하지만, 저수지에서 온실가스배출량을 평가할 수 있는 명확한 방법론이 부족하며, 전지구 규모 GHGs배출량에 대한 추정에 대한 불확실성이 상당히 큰 상황이다. 본 연구에서는 몬순기후대에 위치한 인공저수지를 대상으로 보다 신뢰도있는 온실가스 배출량 추정을 위해 $CO_2$ NAF 산정하고, 산정에 영향을 미치는 인자들을 분석 하였다. 분석을 위해 $CO_2$ NAF 산정에 필요한 수리 및 수질 인자들을 2017년부터 2018년까지 수집하고, 기초통계량 및 상관분석을 실시하였다. 또한, 주성분분석(PCA) 및 다중선형회귀모델(MLR)과 랜덤포레스트(RF) 기법을 사용해 변수 중요도를 평가하였으며, $CO_2$ NAF 산정 주요인자인 기체교환 계수를 경험적 모델 3종(Cole and Caraco, Crusius, Vachon), 표면갱신형 모델 4종(Heiskanen, Maclntyre, Read, Soloviev)을 비교, 검토하였다. 조사기간 동안 기체교환계수 산정 결과 Crusius 모델 예측값이 평균 $0.342(0.047{\sim}4.323)cm\;hr^{-1}$으로 검토한 모델중 가장 낮은 평균값을 보였으며, Heiskane 모델이 $2.135(0.337{\sim}5.152)cm\;hr^{-1}$으로 가장 큰 평균값을 보였다. 대상 수체는 연주기로 완전혼합되며 수온성층이 약화되는 시기에 저수지 표층 아래에 축적된 탄소가 표층으로 전달되어 높은 수준의 p$CO_2$를 보이며, 수표면에 큰 난류 강도가 작용하는 기간에 대기중으로 배출(pulse emission) 기작이 나타난다. NAF 산정결과 경험적 모델의 NAF값($-1246.0{\sim}6510.3mg-CO_2m^{-2}day^{-1}$)은 표면갱신형 모델 NAF값($-1436.1{\sim}8485.7mg-CO_2m^{-2}day^{-1}$)보다 낮은 수준을 보였으며, 풍속의 함수만을 이용하는 경험적 모델보다 부력 플럭스와 난류 혼합의 영향을 고려하는 Macintyre, Heiskanen모델이 성층 저수지의 $CO_2$ NAF 산정에 적합한 것으로 나타났다. $CO_2$ NAF 산정의 주요인자로 MLR모델은 Tw, EC, pH, Chla, TOC, Alk, RF모델은 EC, DO, TOC가 중요 변수로 평가되었다. PCA 분석결과, 수온이 낮고 성층이 약화되며 pH가 낮은 상태에서 NAF가 큰 것으로 나타났다.
Particulate matter (PM) that has been artificially generated during the recent of rapid industrialization and urbanization moves and disperses according to weather conditions, and adversely affects the human skin and respiratory systems. The purpose of this study is to predict the PM10 concentration in Seoul using meteorological factors as input dataset for multiple linear regression (MLR), support vector machine (SVM), and random forest (RF) models, and compared and evaluated the performance of the models. First, the PM10 concentration data obtained at 39 air quality monitoring sites (AQMS) in Seoul were divided into training and validation dataset (8:2 ratio). The nine meteorological factors (mean, maximum, and minimum temperature, precipitation, average and maximum wind speed, wind direction, yellow dust, and relative humidity), obtained by the automatic weather system (AWS), were composed to input dataset of models. The coefficients of determination (R2) between the observed PM10 concentration and that predicted by the MLR, SVM, and RF models was 0.260, 0.772, and 0.793, respectively, and the RF model best predicted the PM10 concentration. Among the AQMS used for model validation, Gwanak-gu and Gangnam-daero AQMS are relatively close to AWS, and the SVM and RF models were highly accurate according to the model validations. The Jongno-gu AQMS is relatively far from the AWS, but since PM10 concentration for the two adjacent AQMS were used for model training, both models presented high accuracy. By contrast, Yongsan-gu AQMS was relatively far from AQMS and AWS, both models performed poorly.
Journal of the Korea Institute of Building Construction
/
v.13
no.5
/
pp.491-497
/
2013
The objective of the present study is to establish a straightforward mixture proportioning procedure for structural lightweight aggregate concrete (LWAC), and evaluate the selection range of the targeted dry density of concrete against the designed concrete compressive strength. In developing this procedure, mathematical models were formulated based on a nonlinear regression analysis over 347 data sets and two boundary conditions of the absolute volume and dry density of concrete. The proposed procedure demonstrated the appropriate water-to-cement ratio and dry density of concrete to achieve the designed strength decrease with the increase in volumetric ratio of coarse aggregates. This trend was more significant in all-LWAC than in sand-LWAC. Overall, the selection range of the dry density of LWAC exists within a certain range according to the designed strength, which can be obtained using the proposed procedure.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
/
v.20
no.4
/
pp.649-654
/
2009
Soil temperature is an important tool in predicting a change of climate and agricultural environment together with the change of atmospheric temperature. In this paper, we examine changing patterns of soil temperature measured in 0.5m under ground from 1932 to 1990 and atmospheric temperature from 1961 to 2008, and derive a relationship between atmospheric temperature and soil temperature. Using this model, we predict unmeasured soil temperature in Daegu area and soil temperature is found to be increasing about $0.028^{\circ}C$per a year. Prediction of soil temperature is an important indicator for climate change in Daegu and will be useful information to help us take precautions for global warming, etc.
This study was performed to investigate the characteristics of drying shrinkage for concrete slabs as a project for Korean pavement design procedure. According to the volume-surface ratios and aggregate types, the experiments have been executed for 252 days. In order to simulate the volume-surface ratio of a real concrete pavement slab, three-layer epoxy coating and wrapping were used to prevent the evaporation at the part of specimen surfaces. As a result of preliminary test, coating and wrapping method was identified as reliable for three months. According to the volume-surface ratio, the drying shrinkage of the concrete specimen using sandstone was measured 1.32 to 1.8 times higher than that of the limestone specimen. Comparing to the measured drying shrinkage strains and established ACI and CEB-FIP model equations, it turned out that those model equations were underestimated. Finally, considering the age and volume-surface ratios, the prediction equations of the drying shrinkage of concrete specimen were proposed through a multiple nonlinear regression analysis.
The purpose of this study is to propose a mixture proportioning approach based on the replacement level of natural sand for reducing $CO_2$ emissions from artificial lightweight aggregate concrete(LWAC) production. To assess the effect of natural sand on the reduction of $CO_2$ emissions and compressive strength of LWAC, a total of 379 specimens compiled from different sources were analyzed. Based on the non-linear regression analysis using the database and the previous mixture proportioning method proposed by Yang et al., simple equations were derived to determine the concrete mixture proportioning and the replacement level of natural sand for achieving the targeted performances(compressive strength, initial slump, air content, and $CO_2$ reduction ratio) of concrete. Furthermore, the proposed equations are practically applicable to straightforward determination of the $CO_2$ emissions from the provided mixture proportions of LWAC.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
/
v.31
no.1C
/
pp.11-17
/
2011
This study was performed a series of the isotropic compression-expansion tests and the drained triaxial tests with various the relative densities 25%, 50%, 80% and 100% for Baekma river sand. Using the tests results the characteristic of the parameters of Lade's single hardening constitutive model were investigated. The soil parameters Kur and n representing elastic behavior are not much affected by the change of the relative density. The other parameters such as failure criterion (m, ${\eta}_1$), hardening function (C, p) and plastic potential (${\Psi}_2$, ${\mu}$) are in a positive linear relationship with the relative density. Since the soil parameters h and $\alpha$ representing yield function do not change much to the change of relative density and also closely related to failure criterion, they can be replaced by failure criterion ${\eta}_1$. We also observed that predicted values from the Lade's single hardening constitutive model were well consistent with the observed data.
Recently, with the development of IoT technology, the number of farms using smart farms is increasing. Smart farms monitor the environment and optimise internal environment automatically to improve crop yield and quality. For optimized crop cultivation, researches on predict crop productivity are actively studied, by using collected agricultural digital data. However, most of the existing studies are based on statistical models based on existing statistical data, and thus there is a problem with low prediction accuracy. In this paper, we use various predition models for predicting the production and sales profits, and compare the performance results through models by using the agricultural digital data collected in the facility horticultural smart farm. The models that compared the performance are multiple linear regression, support vector machine, artificial neural network, recurrent neural network, LSTM, and ConvLSTM. As a result of performance comparison, ConvLSTM showed the best performance in R2 value and RMSE value.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.