Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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2010.08a
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pp.67-72
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2010
원자료는 행하여진 연구결과를 도출하기까지 발생된 기초자료로써 다듬어지지 않은 자료를 의미한다. 이러한 원자료는 이미 행하여진 연구와 유사한 연구를 진행하는 후속연구자에게 있어 시간과 노력을 절약하는 것이 가능하게 해준다. 본 연구는 인문사회분야의 원자료 제공 서비스인 한국연구재단의 기초학문자료센터에 대한 문헌연구와 해외의 유사기관에 대하여 알아보고 지속가능한 서비스를 위한 방법인 오픈아카이브에 대하여 알아보고자 하였다. 향후 기초학문자료센터의 기 구축된 자료에 대하여 실제 사용자의 만족도를 조사하고 이를 통해 콘텐트의 보완 및 메타데이터 항목의 적절성과 질에 대한 실질적인 연구가 필요하다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.613-613
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2012
ADCP는 매우 상세한 유속 및 하상자료를 측정할 수 있어 하천의 수리학적 계측에 많은 가능성을 열어주고 있다. 하지만 현재까지 대부분 하천 단면에서의 유량 측정에 국한되어 운영되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 ADCP가 제공하는 원자료인 3차원 유속과 하상자료를 유량 외의 평균유속장 및 하상 계측에 활용될 수 있도록 하는 후처리 소프트웨어 개발을 통해 ADCP가 하천의 흐름해석 및 2차원 및 3차원 수치모델의 검보정 등에 활용될 수 있는 가능성을 보이고자 한다. 따라서 계측 방식도 하천의 단면뿐만 아니라 하도에 따른 지그재그 방식의 자료를 포괄한다. ADCP 자료의 후처리는 제작사에서 제공하는 소프트웨어가 유량 제공에 초점을 맞춰 다른 분야에의 활용을 위해 별도의 후처리 소프트웨어의 제작이 필요하나 자료구조가 까다롭고 수십에서 수백 개의 파일을 동시에 처리할 수 있는 툴의 개발은 용이하지 않아 ADCP를 흐름분석 등에 활용하고자하는 연구자나 관계 기관종사자들에 한계로 작용하였다. 또한 제작사 (RDI, SonTek)에 따라 원자료의 구조가 완전히 달라 한꺼번에 처리하는 데 많은 문제가 있어왔다. 본 연구를 통해 개발된 툴은 두 제작사의 ADCP 원자료 포맷으로 구성된 다수의 관측 파일도 동시에 처리할 수 있다. 또한 GIS 기반에서 ADCP 자료의 위치를 표출할 수 있어 지형정보와 결부된 흐름장 해석이 가능하게 한다. ADCP 3차원 속도자료는 매우 정밀한 공간에서 측정되는 부분이 장점인 반면에 지나치게 정밀하고 또한 난류 등이 포함되어 원자료 만으로 흐름장을 분석하는 데 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 다양한 공간평균방법을 제공하여 2차원 및 3차원 공간에서의 공간보간된 평균유속장을 볼 수 있게 하였다. 이러한 방식은 2,3차원 수치모델의 격자에 ADCP 유속자료를 보간할 수 있어 모델 검보정에도 활용될 수 있다. ADCP 원자료 및 후처리된 결과는 GIS, Excel, Google Earth 파일 형태 등으로 제공될 수 있어 추후 활용가능성을 높였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2006.05a
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pp.1546-1550
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2006
한강 하구부의 3개 지점에서 수중 계류방식으로 약 5개월에 걸쳐 탁도를 관측하였다. 이 과정에서 관측기기의 한계로 인해 탁도 자료의 결측치가 발생하였고, 이를 효율적으로 보완하기 위해 새로운 결측치 보완기법을 개발하였다. 개발된 기법, 일명 면적비법은 시계열 자료가 단일주기와 상이한 진폭을 갖는다는 가정하에, 각 사이클의 면적비율을 통해 결측치를 보완하는 방법이다. 면적비법과 기존의 최소제곱법을 검증하기 위해 결측치가 없는 정상적인 자료에 적용해 보면, 두 방법 모두 첨두치를 약간 과소 산정하는 경향이 있었다. 하지만 면적비법의 경우, 원자료의 총 면적과 보완자료의 총 면적간의 차이가 거의 없었다. 이 방법들을 한강 하구부에서 관측된 탁도자료에 적용해 본 결과, 면적비법은 합리적으로 결측치를 보완하는 반면, 최소제곱법은 보완자료의 총면적이 원자료에 비해 작아지는 오류가 발생하였다. 따라서 최소제곱법에 비해 면적비법이 결측치 보완에 더 우수한 결과를 제공함을 알 수 있었다. 본 연구에서 개발한 면적비법은 주기성이 뚜렷한 시계열자료의 결측치 보완에 유용하게 쓰일 수 있으리라 기대된다.
In this study we proposed a simple method for generating multi-site daily rainfall based on the 1-order Markov chain and considering the spatial correlation. The occurrence of rainfall is simulated by a simple 1st-order Markov chain and its intensity to be chosen randomly from the observed data. The spatial correlation between sites could be conserved as the rainfall intensity at each site is to be chosen consistently with the target site in time through generation. It is found that the generated daily rainfall data reproduce genera] characteristics of the observed data such as average, standard deviation, average number of wet and dry days, but the clustering level in time is somewhat loosened. Thus, the lag-I correlation coefficient of the generated data gave smaller value than the observed, also the average lengths of wet run and dry run and the wet-to-wet and dry-to-dry probabilities were a bit less than the observed. This drawback seems to be overcome somewhat by choosing a proper site representing overall basin characteristics or by use of more detailed states of rainfall occurrence.
The self-organizing map (SOM) is a unsupervised learning method projecting high-dimensional data into low-dimensional nodes. It can visualize data in 2 or 3 dimensional space using the nodes and it is available to explore characteristics of data through the nodes. To understand the structure of data, cluster analysis is often used for nodes obtained from SOM. In cluster analysis, the optimal number of clusters is one of important issues. To help to determine it, various cluster validity indexes have been developed and they can be applied to clustering outcomes for nodes from SOM. However, while SOM has an advantage in that it reflects the topological properties of original data in the low-dimensional space, these indexes do not consider it. Thus, we propose a new cluster validity index for SOM based on connectivity between nodes which considers topological properties of data. The performance of the proposed index is evaluated through simulations and it is compared with various existing cluster validity indexes.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.29
no.4B
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pp.319-328
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2009
This study quantified the data by applying the EDA techniques considering the data structure, and the results were then used for the frequency analysis. Although traditional methods based on the method of moments provide very sensitive statistics to the extreme values, the EDA techniques have an advantage of providing very stable statistics with their small variation. For the application of the EDA techniques to the frequency analysis, it is necessary to normalization transform and inverse-transform to conserve the skewness of the raw data. That is, it is necessary to transform the raw data to make the data follow the normal distribution, to estimate the statistics by applying the EDA techniques, and then finally to inverse-transform the statistics of transformed data. These statistics decided are then applied for the frequency analysis with a given probability density function. This study analyzed the annual maxima one hour rainfall data at Seoul and Pohang stations. As a result, it was found that more stable rainfall quantiles, which were also less sensitive to extreme values, could be estimated by applying the EDA techniques. This methodology may be effectively used for the frequency analysis of rainfall at stations with especially high annual variations of rainfall due to climate change, etc.
The DTM(Digital Terrain Model) in GIS(Geographical Information System) shows the elevation from interpolation using data points surveyed. In panoramic flat landform, pixel size, resolution of source data may not be the problem in using DTM However, in mountainous landform like Korea, appropriate resolution accuracy of source data are important factors to represent the topography concerned. In this study, the difference in contour interval of source data, the resolution after interpolation, and different data structures were compared to figure out the accuracy of slope calculation using DTM from the topographic maps of Togyusan National Park Two types of GIS softwares, Idrisi(grid) ver. 2.0 using the altitude matrices and ArcView(TIN) ver. 3.0a using TIN were used for this purpose. After the analysis the conclusions are as follows: 1) The coarser resolution, the more smoothing effect inrepresenting the topography. 2) The coarser resolution the more difference between the grid-based Idrisi and the TIN-based ArcView. 3) Based on the comparison analysis of error for 30 points from clustering, there is not much difference among 10, 20, 30 m resolution in TIM-based Airview ranging from 4.9 to 6.2n However, the coarser resolution the more error for elevation and slope in the grid-based Idrisi. ranging from 6.3 to 10.9m. 4) Both Idrisi and ArcView could net consider breaklines of lanform like hilltops, valley bottoms.
The elementary school curriculum includes some statistical concepts and many graphical methods. However, statistical concepts are difficult to understand; consequently, many of those graphs and numerical summaries are obtained by hand. We develop an intuitive statistics education package called Tong-Gramy focused on 5-8 graders to help students and teachers study statistics. This software covers numerical and graphical statistics that appear in 5-8 graders' textbooks. The graphs provided are dynamically linked to data and every graph is linked to every datum. The graphs of Tong-Gramy are dynamic graphs and morphing technology is used where applicable.
Park, Sung-Chun;Kim, Jong-Rok;Jin, Young-Hoon;Jeong, Cheon-Lee
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2008.05a
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pp.2061-2065
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2008
본 연구는 강우-유출 및 TOC의 패턴 분류를 위하여 광주 광산 강우관측소의 강우량자료와 나주지점의 유출량 그리고 기존의 BOD 및 COD 수질농도 측정값에 비하여 적은 오차요인과 빠른 시간에 결과 값을 얻을 수 있으며 유출량과 난분해성 물질에 대한 해석이 가능하고 재현성이 탁월한 TOC자료를 사용하였다. SOM을 적용하기 위해 먼저 Map의 크기는 Garcia가 제시한 $M=5{\sqrt{N}}$을 이용하여 결정한다. 이러한 비선형적인 다변량 자료를 분석하기 위해서 Map에 의해 구분된 자료 위치를 추출하여 원자료를 재구축하고 이를 통해 원자료를 패턴별로 분류 할 수 있었다. 이러한 패턴별 분류를 통해 유출량에 따른 TOC자료를 2차원의 Map 상에 시각적으로 가시화하여 비선형적인 경향이 강한자료의 분포적 양상을 이해하는데 큰 도움이 되며, 향후 이를 통해 예측을 위한 모형화 과정에도 크게 도움을 줄 것으로 기대된다. 또한, 강우자료 또는 유출량 자료만을 이용한 단일변량의 패턴분류를 위해 SOM의 적용이 가능할 것으로 판단되며, 이는 각 변량의 본질적인 특성을 파악할 수 있을 것으로 기대된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.24
no.3
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pp.533-541
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2013
In this study, a simple principal component analysis using Lasso is proposed. This method consists of two steps. The first step is to compute principal components by the principal component analysis. The second step is to regress each principal component on the original data matrix by Lasso regression method. Each of new principal components is computed as the linear combination of original data matrix using the scaled estimated Lasso regression coefficient as the coefficients of the combination. This method leads to easily interpretable principal components with more 0 coefficients by the properties of Lasso regression models. This is because the estimator of the regression of each principal component on the original data matrix is the corresponding eigenvector. This method is applied to real and simulated data sets with the help of an R package for Lasso regression and its usefulness is demonstrated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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