• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.20 no.6
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• pp.203-213
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• 2021

A vehicle crash occurs due to various factors such as the geometry of the road section, traffic, and driver characteristics. A safety performance function has been used in many studies to estimate the relationship between vehicle crash and road factors statistically. And depends on the purpose of the analysis, various characteristic variables have been used. And various characteristic variables have been used in the studies depending on the purpose of analysis. The existing domestic studies generally reflect the average characteristics of the sections by quantifying the traffic volume in macro aggregate units such as the ADT, but this has a limitation that it cannot reflect the real-time changing traffic characteristics. Therefore, the need for research on effective aggregation units that can flexibly reflect the characteristics of the traffic environment arises. In this paper, we develop a safety performance function that can reflect the traffic characteristics in detail with an aggregate unit for one hour in addition to the daily model used in the previous studies. As part of the present study, we also perform a comparison and evaluation between models. The safety performance function for daily and hourly units is developed using a negative binomial regression model with the number of accidents as a dependent variable. In addition, the optimal negative binomial regression model for each of the hourly and daily models was selected, and their prediction performances were compared. The model and evaluation results presented in this paper can be used to determine the risk factors for accidents in the highway section considering the dynamic characteristics. In addition, the model and evaluation results can also be used as the basis for evaluating the availability and transferability of the hourly model.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.28 no.5
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• pp.1125-1132
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• 2017

In a situation where the severity and frequency of drought events getting stronger and higher, many studies related to drought forecast have been conducted to improve the drought forecast accuracy. However it is difficult to predict drought events using a single model because of nonlinear and complicated characteristics of temporal behavior of drought events. In this study, in order to overcome the shortcomings of the single model approach, we first build various single models capable to explain the relationship between the meteorological drought index, Standardized Precipitation Index (SPI), and other independent variables such as world climate indices. Then, we developed a combined models using Stochastic Gradient Descent method among Ensemble Learnings.

• Journal of Wetlands Research
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• v.21 no.4
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• pp.281-289
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• 2019

In this study, the typhoon damage forecasting model was developed for southern inland district. The typhoon damage in the inland district is caused by heavy rain and strong winds, variables are many and varied, but the damage data of the inland district are not enough to develop the model. The hydrological data related to the typhoon damage were hour maximum rainfall amount which is accumulated 3 hour interval, the total rainfall amount, the 1-5 day anticipated rainfall amount, the maximum wind speed and the typhoon center pressure at latitude 33° near the Jeju island. The Multivariate Analysis such as cluster Analysis considering the lack of damage data and principal component analysis removing multi-collinearity of rainfall data are adopted for the damage forecasting model. As a result of applying the developed model, typhoon damage estimated and observed values were up to 2.2 times. this is caused it is difficult to estimate the damage caused by strong winds and it is assumed that the local rainfall characteristics are not considered properly measured by 69 ASOS.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.49 no.1
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• pp.19-28
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• 2016

The objective of this study is the generation of the gridded flash flood index using the gridded hydrologic components of TOPLATS land surface model and statistic flash flood index model. The accuracy of this method is also examined in this study. The study area is the national capital region of Korea, and 38 flash flood damages had occurred from 2009 to 2012. The spatio-temporal resolutions of land surface model are 1 h and 1 km, respectively. The gridded meteorological data are generated using the inverse distance weight method with automatic weather stations (AWSs) of Korea Meteorological Administration (KMA). The hydrological components (e.g., surface runoff, soil water contents, and water table depth) of cells corresponding to the positions of 38 flood damages reasonably respond to the cell based hourly rainfalls. Under the total rainfall condition, the gridded flash flood index shows 71% to 87% from 4 h to 6 h in the lead time based on the rescue request time and 42% to 52% of accuracy at 0 h which means that the time period of the lead time is in a limited rescue request time. From these results, it is known that the gridded flash flood index using the cell based hydrological components from land surface model and the statistic flash flood index model have a capability to predict flash flood in the mountainous area.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.44 no.3
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• pp.199-208
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• 2011

The objective of this study is to develop real-time river flow forecast model by linking continuous rainfall-runoff model with ensemble Kalman filter technique. Andong dam basin is selected as study area and the model performance is evaluated for two periods, 2006. 7.1~8.18 and 2007. 8.1~9.30. The model state variables for data assimilation are defined as soil water content, basin storage and channel storage. This model is designed so as to be updated the state variables using measured inflow data at Andong dam. The analysing result from the behavior of the state variables, predicted state variable as simulated discharge is updated 74% toward measured one. Under the condition of assuming that the forecasted rainfall is equal to the measured one, the model accuracy with and without data assimilation is analyzed. The model performance of the former is better than that of the latter as much as 49.6% and 33.1% for 1 h-lead time during the evaluation period, 2006 and 2007. The real-time river flow forecast model using rainfall-runoff model linking with data assimilation process can show better forecasting result than the existing methods using rainfall-runoff model only in view of the results so far achieved.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.390-390
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• 2022

도시 생활용수 수요는 생활 수준 향상, 도시화 등으로 지속적 증가 추세에 있으며, 최근 기후변화, 시설 노후화, 도시화, 그리고 수질 오염 등의 문제들에 직면해 있다. 이는 물 부족을 심화시켜 현행 상수도시스템에서 한정적인 수자원을 배분하는데 어려움을 가중시킨다. 이를 해결하기 위해 스마트워터그리드 기술이 상수도시스템에 도입이 되면서 지능형 상수도 계량기를 이용한 개별 소비자들의 물 소비량 자료를 보다 정밀하게 실시간으로 모니터링 할 수 있게 되었다. 실시간 실측을 바탕으로 한 물 소비량 자료는 미래 용수 수요 예측과 수운영 관리에 도움을 줄 수 있다. 한편 생활용수는 용도 또는 요금 부과 기준에 따라 가정용, 업무용, 영업용, 욕탕용, 그리고 공업용으로 분류할 수 있다. 미국과 호주 등에서는 용도 분류에 따른 모니터링 강화로 절수 방안을 개발하여 물 부족에 대비하고 있다. 우리나라도 비 가정용수(가정용수를 제외한 용수들)를 체계적으로 분류하기 위한 선행 연구들이 이뤄졌으나 분류체계가 표준화되지 않았는데, 이는 용도에 따른 개별 소비자들의 소비 특성 분석이 충분히 선행되지 않았기 때문이며, 아직까지 많은 지자체에서 물 소비량을 월 단위로 인력검침 하는데 의존하고 있어, 충분한 물 소비량 자료가 부족했기 때문이다. 본 연구에서는 영종도 112 블록에 구축된 스마트워터그리드 파일롯플랜트 527개 개별 소비자들로부터 2018년 1월 1일부터 2020년 1월 1일까지 1시간단위로 수집된 물 소비량 자료를 이용하여, 개별 소비자들의 일평균 첨두 소비량과 발생 시간, 관경, 요일, 계절에 따른 물 수요 특성 분석을 수행했다. 이 때 수집된 자료의 결측치 및 오측치를 보정하여 자료의 신뢰성을 높이고자 했다. 분석결과는 용도별 물 수요 특성을 보다 잘 이해할 수 있게 도와주며, 비가정용수의 용도별 분류에 기초자료로 사용될 수 있을 것이라 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1321-1326
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• 2009

강우는 수자원 확보 측면에서 근원이 되는 요소이다. 그러므로 정확한 확률강우량 산정은 미래의 가용 수자원량을 예측하는데 있어 중요한 사항중 하나이며 무엇보다 신중한 결정이 요구된다. 또한 하천의 범람에 의한 침수를 예방하는 수공구조물 등의 설계에 있어서는 신뢰할 수 있는 확률강우량 산정이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 최근 우리나라 극치강우확률분포로서 많은 연구가 이루어지고 있는 GEV 분포(GEV-O)를 기반으로 위치 매개변수에 시간의 함수를 고려한 개선된 GEV 분포(GEV-A)를 이용하여 서울지점에 적용함으로서 GEV-O 분포에 의한 확률강우량과 GEV-A 분포로 산정된 확률강우량을 비교 검토하였다. 먼저 임의의 난수 발생을 통해 최우도추정법과 확률가중모멘트법으로 매개변수를 추정한 GEV-O 분포와 최우도추정법으로 매개변수를 추정한 GEV-A 분포의 상대평균제곱근오차 (R-RMSE)를 계산하여 비교함으로서 GEV-A 분포의 효율성을 판단하였다. 사례연구는 1961년부터 2008년까지 서울강우관측소에서 측정된 연최대 1일 강우량으로 하였으며 $X^2$-검정, PPCC-검정으로 적합도 검정을 실시하였다. 강우빈도분석 결과 GEV-A 분포가 GEV-O 분포로 산정된 결과 보다 대체로 재현기간 200년 이상일 경우, 과다 산정되는 경향을 보였다. 추후 개선된 GEV 분포를 서울 인근 지점에 적용함으로서 지역빈도해석(Regional Frequency Analysis)을 실행하기 위한 연구가 진행되어야 할 것이다. 또한 확률홍수량 산정 등에도 개선된 GEV 분포를 이용함으로서 보다 정확하고 신뢰성 있는 확률수문량을 예측하여야 할 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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• 2007.11a
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• pp.35-38
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• 2007

Aiming at time-dependent performance prediction of Liquid Rocket Engine(LRE) system, Modular Program for Conceptual Design of LRE is reviewed, and a modeling and dynamic analysis of rocket engine system with reference to Rocket Engine Dynamic Simulator(REDS) is outlined. Component modeling is based on classical thermodynamic and inviscid theories, and were formulated mathematically in terms of essential parameters. Essential design parameters are addressed. The rocket engine is modeled as a system of pipes with various hydraulic elements, and then the operate characteristic of that elements are simulated by solving conservation equation sequentially.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.41-41
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• 2015

하천의 지형을 조사하고 계측하는 것은 하천을 연구하는 전문가들에게 필수적인 일이다. 하지만 하천의 지형을 계측하는 것은 쉽지 않으며, 조사를 하여도 유사의 이송으로 인하여 하천의 지형은 시간이 지남에 따라 변하게 된다. 그러므로 실험이나 모델링을 통하여 하천의 지형을 예측하고 모의하는 것은 중요한 연구이다. 모델링을 이용하여 유사이송에 의한 하상변동을 잘 예측하기 위해서는 하천의 복잡한 흐름을 정확히 모의하는 것이 중요하며 유사를 발생시키는 힘인 하상전단응력을 정확히 산정하는 것 또한 중요하다. 하상의 전단응력을 산정하는 방법으로는 대표적으로 로그법칙에 의한 방법, 레이놀즈응력 분포를 이용한 방법, 난류운동에너지를 이용한 방법 등이 있다. 앞서 말한 방법으로 산정된 전단응력 값은 차이를 보이며, 이는 하상변동을 정확히 모의하는 것에 문제를 발생시킬 수 있다. 따라서 본 연구에서는 곡선좌표계를 이용하여 3차원 유동 및 하상변동을 모의할 수 있는 수치모형을 이용하여 전단응력 산정 방법에 따른 하상변동량을 분석하는 것이다. 하천의 복잡한 흐름을 정확히 모의하기 위하여 본 연구에서는 RANS (Reynolds Averaged Navier-Stokes) 방정식을 3차원으로 해석하여 흐름 계산을 하였고 유사량 산정공식과 Exner 방정식을 이용하여 유사이송에 의한 하상변동을 계산하였다. 흐름 계산의 검증을 위하여 선행 연구의 실험을 대상으로 모의하였다. 그리고 곡선으로 된 실험 수로를 대상으로 전단응력 산

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.341-341
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• 2021

농업적 가뭄을 모니터링하기 위해 토양수분량, 증발산량, 지하수위 등을 이용하며, 농업용 저수지의 저수율을 기반으로 농업용수 공급능력을 평가해 왔다. 특히, 농업용 저수지에 대한 농업적 가뭄을 평가하기 위해 저수율 관측 자료를 저수율을 이용하거나, 관측 자료가 없는 경우 물수지 모형을 이용한 연구는 다수 진행되어 왔다. 다만, 농업적 가뭄을 전망하는데 있어 물수지 모형의 활용은 입력 자료의 구축 및 기상예보자료의 활용 기술 부족으로 많은 평가가 진행되지 못하였다. 본 연구에서는 기상예보자료와 회귀모델을 연계한 농업적 가뭄전망정보를 산정하고, 활용성을 평가하였다. 기상예보자료는 기상청 현업예보 모델인 GloSea5로부터 생산된 자료를 이용하였으며, 농업적 가뭄을 평가하기 위해 농업용 저수율 자료 기반인 RDI (Reservoir Drought Index)를 활용하였다. 농업적 가뭄전망정보는 현재의 수문조건이 지속된다는 가정 하에 예보선행시간 3개월까지 산정하였다. 가뭄전망정보를 평가하기 위해 과거 가뭄사상을 대상으로 산정하였으며, 전망정보의 예측성은 통계분석을 이용하여 정량적으로 평가하였다. 금회 제시한 연구방법은 현재의 수문조건이 지속될 시 기상예보에 따른 농업적 가뭄을 예측할 수 있다는 점에서 활용성이 높을 것으로 판단된다.