Travel time estimation under given traffic conditions is important for providing drivers with travel time prediction information. But the present expressway travel time estimation process cannot calculate a reliable travel time. The objective of this study is to estimate the path travel time spent in a through lane between origin tollgates and destination tollgates on an expressway as a prerequisite result to offer reliable prediction information. Useful and abundant toll collection system (TCS) data were used. When estimating the path travel time, the path travel time is estimated combining the link travel time obtained through a preprocessing process. In the case of a lack of TCS data, the TCS travel time for previous intervals is referenced using the linear interpolation method after analyzing the increase pattern for the travel time. When the TCS data are absent over a long-term period, the dynamic travel time using the VDS time space diagram is estimated. The travel time estimated by the model proposed can be validated statistically when compared to the travel time obtained from vehicles traveling the path directly. The results show that the proposed model can be utilized for estimating a reliable travel time for a long-distance path in which there are a variaty of travel times from the same departure time, the intervals are large and the change in the representative travel time is irregular for a short period.
The objective of this study is to assess Sejong University River Forecast (SURF) model which consists of a continuous rainfall-runoff model and measured streamflow assimilation using ensemble Kalman filter technique for streamflow forecast on Nakdong river basin. The study area is divided into 43 subbasins. The forecasted streamflows are evaluated at 12 measurement sites during flood season from 2006 to 2007. The forecasted ones are improved due to the impact of the measured streamflows assimilation. In effectiveness indices corresponding to 1~5 h forecast lead times, the accuracy of the forecasted streamflows with the assimilation approach is improved by 46.2~30.1% compared with that using only the rainfall-runoff model. The mean normalized absolute error of forecasted peak flow without and with data assimilation approach in entering 50% of the measured rainfall, respectively, the accuracy of the latter is improved about 40% than that of the former. From these results, SURF model is able to be used as a real-time river forecast model.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.35
no.5
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pp.1073-1082
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2015
The behavior of the unsaturated soil slope can be influenced by the various factors such as the hydraulic characteristics, the mechanical characteristics, the coefficient of conductivity, the stratifications, the rainfall conditions i.e. the rainfall intensity, the rainfall pattern, the duration time of the rainfall and the antecedent rainfall etc. It is known that the slope failure is influenced greatly by the antecedent rainfall rather than the rainfall condition at the failure time, so the antecedent rainfall is supposed to be a very important factor in slope stability analysis among these factors. To predict and to prevent the slope failure by the rainfall, the distribution of the matric suction by the antecedent rainfall must be considered first of all and the slope stability analysis should be carried out by considering the successive rainfall characteristics. In this research, 3 samples with different quantity (5%, 10%, 20%) of silts were prepared and the SWCC (Soil-water characteristic curve) tests were carried out and the associated parameters were analyzed. After analyzing the distribution of the matric suction and the change of the mechanical characteristics such as the stress and the strength when applying the antecedent rainfall for one month and the successive intensive rainfall for 12 hours, the slope stability analyses were carried out numerically. And the influence of the antecedent rainfall for one month and the SWCC on the stability of a slope were compared and analyzed.
Kim, Byung-Sik;Bae, Young-Hye;Park, Jung-Sool;Kim, Kyung-Tak
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2008.05a
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pp.738-743
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2008
최근 기상이변으로 인한 돌발홍수의 빈번한 발생으로 인해 신속하고 정량적인 강우예측의 필요성이 대두되고 있으며 강우의 거동을 실시간으로 관측하여 예측이 가능한 강우레이더의 활용성이 높아지고 있다. 또한, 1Km 해상도의 격자형으로 제공되는 강우레이더를 효과적으로 활용하기 위해 격자단위의 분석이 가능한 분포형 수문모형의 활용이 증가하고 있다. 본 연구를 위한 선행연구로 배영혜 등(2007)은 레이더 강우와 물리적 기반의 분포형 모형인 $Vflo^{TM}$을 이용하여 임진강 유역에 대한 강우-유출 모의를 실시하였으며 분포형 모형의 입력 자료로 활용된 임진강 유역의 공간자료는 임진강 유역조사 성과 및 GIS/RS를 자료를 이용하여 구축하였다. 배영혜 등(2007)이 모의한 임진강 유역의 홍수 유출 모의 결과 모의치와 관측치 사이의 첨두값은 일치하나 지체 시간의 차이가 발생하는 것으로 나타났다. 이러한 오차의 원인을 파악하기 위해 북한의 하천과 연결되지 않은 임진강 영중지점을 대상으로 홍수 유출 모의를 실시한 결과 지상 강우계를 이용한 레이더 강우의 보정 유무보다는 GIS 수문매개변수의 불확실성이 오차에 큰 영향을 주는 것으로 나타났으며 특히 토양분류 체계가 상이하고 현시성이 결여된 토양도의 활용이 수리전도도를 비롯한 토양 매개변수에 불확실성을 초래하여 첨두 유량과 지체시간 등에 영향을 준 것으로 파악되었다. 본 연구에서는 유역면적의 약 2/3가 미계측 지역인 임진강 유역의 지리적 특성과 현지조사가 필수적인 토양도의 재구축이 현실적으로 어렵다는 점을 고려하여 상대적으로 단순한 가 분포형(Quasi-distributed) 수문 모형인 ModClark 모형을 이용하여 2006년 7월 사상에 대하여 홍수 유출 모의를 실시하였으며 그 결과를 선행연구를 통해 모의한 $Vflo^{TM}$ 모형의 유출 모의 결과와 비교하였다.
Kim, Chul-gyum;Lee, Jeongwoo;Lee, Jeong Eun;Kim, Nam-won;Kim, Hyeonjun
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.310-310
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2019
본 연구에서는 기상청 ASOS(종관기상관측장비) 자료와 통계적 기반의 다중회귀분석모형을 이용하여 경안천 유역에 대한 봄철 강수량(3~5월 누적강수량)의 예측성을 평가하였다. 예측대상기간은 2006~2018년이며 예측인자로서 전국 96개 지점의 ASOS 자료 중 35개 기상요소에 대한 월 자료를 활용하였다. 전망기간(1~12개월)에 따라 강수량 기준 최소 1개월에서 최대 24개월까지의 지체시간을 고려하여 1~24개월 선행 ASOS 기상자료와 강수량 사이의 상관성을 분석하였다. 예측대상년도를 기준으로 과거 40년간의 자료를 이용하여 상관성 분석을 수행하였으며, 상관성이 높은 상위 30개 기상인자를 조합하여 다중회귀분석모형의 예측인자(독립변수)로 활용하였다. 예측대상년도와 전망기간에 따라 최적의 예측인자를 조합하고, 교차검증을 통하여 각각 4,000개의 다중회귀모형을 도출하여 예측범위를 산출하였다. 다중회귀모형에 의한 예측범위를 분석한 결과, 2013년 자료까지는 예측범위가 관측값을 잘 포함하고 예측값의 평균이나 중간값이 관측값과 유사하게 나타난 반면, 2014년부터는 전망기간에 따라 관측값과 예측범위의 차이가 크게 나타나는 경우도 있었다. 예측치의 중간값을 기준으로 3분위(평년 이상, 평년 수준, 평년 이하) 적중률을 분석하면, 2006~2013년에 대해서는 58.3%인 반면, 2014~2018년에 대해서는 11.2% 수준으로 나타났다.
Port logistics is essential for Korea's economy which heavily rely on international trade. Vast amounts of capital and time are consumed for the operation and development of ports to improve their competitiveness. Therefore, it is important to forecast cargo volume in order to establish the optimum level of construction and development plan. Itemized forecasting is necessary for appropriate port planning, since disaggregate approach is able to provides more realistic solution than aggregate forecasting. We introduce a new time series model which is Two-way Seasonality Multiplied Regressive Model (TSMR) to forecast oil cargo volume, which accounts for a large portion of total cargo volume in Korea. The TSMR model is designed to take into account the characteristics of oil cargo volume which exhibits trends with short and long-term seasonality. To verify the TSMR model, existing forecasting models are also used for a comparison reason. The results shows that the TSMR excels the existing models in terms of forecasting accuracy whereas the TSMR displays weakness in short-term forecasting. In addition, it was shown that the TSMR can be applied to other cargoes that have trends with short- and long-term seasonality through testing applicability of the TSMR.
Choi, Chang Hyun;Kim, Jong Sung;Kim, Dong Hyun;Lee, Jong So;Kim, Hung Soo
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.41-41
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2017
자연재난으로 인한 피해의 대형화, 다양화, 집중화 현상이 일어나고 있으며, 이로 인한 사회 경제적 피해가 과거에 비해 계속적으로 증가하고 있다. 만약 기존에 발생하였던 재난 피해 자료와 기상현상간의 통계적 분석을 통해 재난의 발생 가능성과 피해 범위를 예측할 수 있다면, 효율적으로 재난관리를 할 수 있을 것이다. 따라서 본 연구에서는 대표적인 자연재난 피해인 호우피해를 대상으로 낙동강 권역 69개 시군구별 재해통계 자료를 기반으로 수문기상자료와의 통계적 분석을 통해 호우피해 예측함수를 개발하였다. 국민안전처에서 발간하는 재해연보 자료를 통해 호우피해 발생기간별 호우피해액 자료를 분석하였고, 이를 호우피해 예측함수의 종속변수로 사용하였다. 종관기상관측소의 시강우 자료를 분석하여 선행강우, 지속시간별 최대강우, 총강우량을 구축하였고, 시군구별 면적 등의 지역 특성을 수집하여 설명변수로 사용하였다. 기존의 피해예측함수 관련 연구에서 제기되었던 피해액이 큰 부분에서 예측력이 떨어지는 문제를 해결하기 위해, 피해액이 큰 집단과 피해액이 작은 집단을 구분하여 함수식을 개발할 수 있는 로지스틱 회귀모형을 사용하여 호우피해 예측함수를 개발하였다. 개발된 호우피해 예측함수의 NRMSE는 6.34~18.79%로 나타났으며, 대부분 호우피해를 적절하게 예측하는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 호우피해액이 큰 집단과 피해액이 작은 집단으로 구분할 수 있는 로지스틱 회귀모형을 이용하여 낙동강 권역의 시군구별 호우피해 예측함수를 개발하였다. 본 연구에서 제시한 시군구별 호우피해 예측함수를 이용하여 사전에 호우피해를 예측할 수 있다면 호우피해액이 크게 줄어들 것으로 사료된다.
Choi, Changhyun;Kim, Jongsung;Han, Daegun;Oh, Seunghyun;Kim, Hung Soo
Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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2016.11a
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pp.236-237
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2016
인류의 발전과 함께 재난관리에 대한 발전도 이루어져 왔다. 그러나 세계은행(World Bank)의 조사에 의하면 지난 30년간 전 세계적으로 자연재해로 인해 250만 명의 사람이 목숨을 잃었고, 피해금액은 4조 달러에 이르는 것으로 나타나, 아직 재난관리 체계에 많은 문제점이 있음이 드러났다. 특히, 우리나라는 각종 재난으로 인해 최근 10년(2006~2015)간 연 평균 약 5천억원의 피해액과, 약 1조 1천억원의 복구비를 지출하고 있다(국민안전처, 2016). 만약 재난 피해 발생 전 피해규모와 영향을 신속하게 추정할 수 있다면, 예방 및 대비 차원의 재난관리를 통해 피해액이 크게 감소될 것이다. 따라서 본 연구에서는 국내 재해의 65% 이상을 차지하고 있는 호우피해를 대상으로, 피해 예측함수를 개발하였다. 한강 권역을 본 연구의 대상지역으로 선정하였고, 재해연보자료를 조사하여 대상지역의 호우피해 발생 현황 및 피해액을 분석하였다. 또한 대상지역의 강우자료를 확보하기 위해 종관기상관측소의 강우자료를 확보하였다. 강우자료를 이용하여 지속시간별(1~24시간) 최대강우 자료와 재해기간별 선행강우(1~5일) 자료, 그리고 재해기간의 총 강우량 자료를 산출하였다. 이를 독립변수로 하여 재해기간의 시설물별 피해액과의 분석을 통해 호우피해 예측함수를 개발하였다. 호우피해 예측함수는 피해액을 로지스틱회귀분석을 통해 호우피해액이 큰 범위와 호우피해액이 작은 범위로 분류한 혼합분포를 이용하여 개발하였다. 본 연구는 효과적인 재해 관리체계를 확립 하고, 재해예방 및 대비 단계의 기초 자료로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
This study was conducted to suggest a landslide triggering rainfall threshold (ID curve) for landslide prediction by considering the effect of antecedent rainfall. 202 rainfall data including domestic landslide and rainfall records were used in this study. In order to consider the effect of antecedent rainfall, rainfall data were analyzed by changing Inter Event Time Definition (IETD) and IETD based ID curve were presented by regression analysis. Compared to the findings of the previous studies, the presented ID curve has a tendency to predict the landslides occurring at a relatively low rainfall intensity. It is shown that the proposed ID curve is appropriate and realistic for predicting landslides through the validation of proposed ID curve using records of landslides in 2014. Based on this analysis, it is found that the longer IETD, the greater the effect of antecedent rainfall, and the steeper the gradient of ID curve. It is also found that the rainfall threshold (intensity) is higher for the short period rainfall and lower for the long period rainfall.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2010.04a
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pp.588-591
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2010
건물의 수직부재는 시공 후 시간이 지남에 따라 수축하게 된다. 이러한 현상을 기둥축소 현상이라고 부르며 원인으로는 탄성, 비탄성, 환경적 요인 등 여러 가지가 있다. 각 수직 부재에 걸리는 하중의 종류와 크기, 그리고 처한 환경 등이 다르므로 부재별로 축소량에 차이가 있게 된다. 이로 인하여 건물은 여러 가지 피해를 입게 된다. 이에 따라 수직부재인 기둥과 전단벽의 축소량을 예측하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 예측된 축소량을 보정하는 기법에 관한 연구는 그리 많지 않다. 따라서 본 논문에서는 선행 연구되었던 기존의 부등 축소량 보정 기법의 한계에 대하여 지적하고 새로운 보정기법인 평균을 이용한 부등축소량 보정기법을 제시하였다. 본 논문에서 제시한 보정기법의 효용성을 입증하기 위하여 같은 예제에 대하여 기존의 방법과 본 논문에서 제시한 방법을 이용한 결과들을 비교, 정리하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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