Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.10
no.4
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pp.165-173
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1998
Analytical solutions to predict the movement rate of submerged mound are derived using the convection coefficient and the joint distribution function of wave heights and periods. Assuming that the sediment is moved onshore due to the velocity asymmetry of Stokes' second order nonlinear wave theory, the micro-scale bedload transport equation is applied to the sediment conservation. The nonlinear convection-diffusion equation can then be obtained which governs the migration of submerged mound. The movement rate decreases exponentially with increasing the water depth, but the movement rate tends to increase as the spectral width parameter, $ u$ increases. In comparison of the analytical solution with the measured data, it is found that the analytical solution overestimates the movement rate. However, the agreement between the analytical solution and the measured data is encouraging since this over-estimation may be due to the inaccuracy of input data and the limitation of sediment transport model. In particular, the movement rates with respect to the water depth predicted by the analytical solution are in very good agreement with the estimated result using the discritization technique with the hindcast wave data.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.285-285
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2016
설계홍수량 산정 시, 지점강우량을 대상 유역 내 면적강우량으로 환산하기 위해 면적우량환산계수(ARF, Areal Reduction Factors)를 적용한다. ARF를 산정하는 방법은 크게 면적고정형법(Fixed-Area Method)과 호우중심형법(Storm-Centered Method)로 나뉜다. 면적고정형법은 현재 국내 하천설계기준에서 활용하고 있는 방법이지만, 공간적 관측밀도의 제약으로 정확한 ARF 산정에는 한계가 있다. 또한 연 최대치계열의 독립적인 빈도해석을 통해 지점강우량과 면적강우량을 산정하므로 동시간(Synchronized)에 발생하는 강우 사상이라고 볼 수 없기 때문에 산정된 ARF는 실제 강우사상으로부터 산정된 값과 편차를 보인다. 반면 호우중심형법은 각각의 강우사상을 분석 대상 유역 중심에 공간전이 시켜 최대 강우량이 발생하도록 하는 방법으로, 레이더 강우 자료를 활용하면 현실적 ARF값의 산정이 가능해진다. 레이더 강우는 기상청에서 제공하는 2007-2012년 홍수기(6-9월)의 10분 단위 단일편파 전국합성 레이더 자료를 활용하였으며, 대상지역으로는 한강 권역을 선정하였다. 그러나 기상청 레이더강우 자료의 경우 가용기간이 아직까지 충분하지 않아 다양한 빈도의 강우사상을 확보하는데 한계가 있어, 보조적으로 한강 권역의 지상강우 관측 자료를 수집하여 높은 재현기간의 강우사상이 부족한 문제점을 해결하고자 하였다. 산정된 레이더 및 지상강우 호우중심형 ARF는 통계적 분석을 통해 비초과확률 90%, 95%의 값을 추출하였으며, 지속시간 1시간, 3시간, 6시간, 12시간, 24시간과 재현기간 0~10년, 10~20년, 20~50년, 50~80년, 80~100년에 대한 호우중심형 ARF 회귀상수를 제시하였다. 비초과확률 95%에서 기존 국토해양부(2011)에서 제시된 ARF와 호우중심형 ARF는 대체로 유사한 경향을 보이고 있었으나, 지속시간이 비교적 긴 12시간, 24시간에서는 호우중심형이 기존 ARF보다 다소 작게 산정되는 패턴을 보이고 있어 설계적용 시 유의해야 할 것으로 사료된다.
We often encounter the situation that discrete count data have a large portion of zeros. In this case, it is not appropriate to analyze the data based on standard regression models such as the poisson or negative binomial regression models. In this article, we consider Bayesian analysis for two commonly used models. They are zero-inflated poisson and negative binomial regression models. We use the Bayes factor as a model selection tool and computation is proceeded via Markov chain Monte Carlo methods. Crash count data are analyzed to support theoretical results.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.14
no.6
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pp.59-76
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2019
Most technology-based entrepreneurship(TBE) go through an process of decline or disappear without overcoming the valley of death(VoD). The purpose of this study is to identify the growth dimension of TBE and to test the influence of firms activities on firms growth over time. This study identified the two-dimensional growth dimension divided by size and profit through exploratory factor analysis(EFA) of a number of growth indicators. Then, we defined the discrete state of growth firm in four states, divided by size and profit, and five states, including the closure of business. Multi-nomial logit model is used to predict the effect of TBE activities on a discrete state of growth firm(size×profit, closure of business) based on multiple independent variables. The independent variables are based on five representative firms activities: employment, marketing, R&D, financial activities, and general management activities. The growth stage of TBE over time has been categorized into three stages: early stage, middle stage, and late stage of business, taking into account the main periods during which the survival rate of startups sharply decreases. The analytical data of this study was based on the secondary data of the start-up supporting companies of government and public institutions. The subjects of analysis were TBE within 10 years. As a result of the empirical analysis, the employment and marketing activities of TBE show that early and mid-term activities had an effect on the state of firms growth. However, if there is a difference, employment activities have both positive and negative effects, while marketing activities have only a positive effect on size and profit growth. And besides, R&D activities, financial activities, and general management activities throughout the entire process of firms growth were found to be firms activities that have both positive and negative effects on firms growth. In addition, the age of the founder, the firms' industry, and the geographic location of the firms, which are general characteristics of the company, were found to have a distinctive effect on the growth status of the firms according to the growth stage.
Existing shortest-path algorithms mainly consider a single attribute. But traveler actually chooses a route considering not single attribute but various attributes which are synthesized travel time, route length, personal preference, etc. Therefore, to search the optimal path, these attributes are considered synthetically. In this study route searching algorithm which selects the maximum utility route using discrete choice model has developed in order to consider various attributes. Six elements which affect route choice are chosen for the route choice model and parameters of the models are estimated using survey data. A multinomial logit models are developed to design the function of route choice model. As a result, the model which has route length, delay time, the number of turning as parameter is selected based on the significance test. We use existing shortest path algorithm, which can reflect urban transportation network such as u-turn or p-turn, and apply it to the real network.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.19
no.3
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pp.433-450
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2012
As a worker performs a certain operation repeatedly, he tends to become familiar with the job and complete it in a very short time. That means that the efficiency is improved due to his accumulated knowledge, experience and skill in regards to the operation. Investing time in an output is reduced by repeating any operation. This phenomenon is referred to as the learning curve effect. A learning curve is a graphical representation of the changing rate of learning. According to previous literature, learning curve effects are determined by subjective pre-assigned factors. In this study, we propose a new statistical model to clarify the learning curve effect by means of a basic cumulative distribution function. This work mainly focuses on the statistical modeling of binary data. We employ the Newton-Raphson method for the estimation and Delta method for the construction of confidence intervals. We also perform a real data analysis.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.250-250
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2017
글로벌 위성 기반의 강수량 관측에 대한 역사는 1979년에 Arkin의 의해 제안된 IR방법에 의해 위성으로부터 강우자료를 유도하는 개념이 도입된 이후 1987년 해양에서의 비교적 정확한 강수량 추정이 가능한 다중 채널의 마이크로파(MW) 복사계를 이용한 방법으로 위성강수 추정에 대한 연구가 활발히 진행되었다. 이후 두 IR과 MW를 혼합한 방법에서, 또다시 1997년 TRMM위성의 PR(Precpipitation Radar)의 레이더를 이용하는 방법, 그리고 2014년 GPM 핵심 위성(GPM Core Observatory)에 탑재된 Dual PR에 의한 방법으로 위성강수의 정확도를 매우 높여가고 있다. 본 연구는 KOICA 사업으로 진행중인 모로코 세부강 유역 홍수방지 마스터플랜 사업에서 모로코 세부강 유역의 2010년 홍수사상에 대한 위성강우 및 지상계측 일일자료를 이용하여 홍수유출량을 추정하는 것으로 목적으로 하고 있다. 모로코 세부강(Oued Sebou) 유역은 모로코의 서북부에 위치하며 유역면적은 한강유역과 유사한 $38,380km^2$이고 하천연장은 450km로 모로코 국토면적의 약 7% 정도를 차지하며 모로코 농업생산의 중심지역이고 유역의 기후 및 기상 특성은 겨울철 온난다습하고 여름에 고온 건조한 지중해성 기후를 나타내며, 연강수량은 400mm이상으로 보고하고 있다(이산 등, 2015). 유역내 49개 관측소의 일일 강우량 자료를 분석한 결과 2000년부터 2010년까지의 유역 산술평균 강수량은 607.1mm/yr로 분석되었고, 2010년 가장 많은 강수를 기록한 지역은 Jbel oudka로 1874.1mm/yr였고, 가장 적은 강수량을 기록한 지역은 Allal Al Fassi - Barrage로 289.9mm/yr로 나타났다. 2010년 홍수가 발생한 시기인 2009년 12월 19일부터 2010년 1월 18일까지의 1시간 간격의 위성강우자료와 1일 관측 지상계측자료를 합성하여 위성보정강우량을 추정하였다. 보정 방법은 순위상관방법을 적용하였다. 사용한 모형은 일본 ICHARM에서 개발한 IFAS와 한국건설기술연구원의 MapWindow 기반 GRM 모형(mwGRM)을 이용하였다. 모형의 적용 결과 세부강 유역 본류의 첨두유출량은 $6,010m^3/s$(mwGRM)과 $5,878m^3/s$(IFAS)로 분석되었다. 향후 위성강우 및 지상계측 강우의 시계열적 정확도와 총강우량 등의 정확도 평가를 수행할 계획이다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.373-373
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2023
기후변화로 인한 홍수재해는 우리나라를 포함한 모든 전세계의 이슈로 우리 앞에 다가와 있다. 수자원 인프라가 잘 구축된 우리나라와 달리 저개발국가로써 관련 인프라가 미흡한 국가의 경우대규모 예산 투입이 필요한 댐, 제방 등의 수자원 인프라 시설보다는 비구조적대책인 홍수예경보시스템 구축을 통해 재해취약지역내 우선적으로 도입하는 유역단위 비구조적인 홍수관리계획이 필요하다(김광기, 2022). 본 연구에서는 2012년 금강권역을 대상으로 구축된 홍수예측모형에 대한 개선을 위해 최신 하도자료와 시설물 현황 자료를 반영하여 수리학적 모형을 신규 구축하였다. 이를 위한 수리학적 홍수추적 모형은 FLDWAV 모형을 사용하였으며, 모형의 대상구간은 금강 상류에 위치한 용담댐에서부터 대청댐 구간까지 189.32 km 구간을 선정하였다. 대상구간은 총 773개의 하도단면으로 구성하여 대상하천에 대한 지형변화를 최대한 반영하고자 하였으며, 홍수사상은 유량이 많은 홍수사상뿐만 아니라 저유량에서도 모형의 정확도를 확보하기 위해 다양한 사상을 선정하여 보정과 검증을 실시하였다. 본 연구에서 구축된 금강의 용담댐에서 대청댐 구간에 대한 수리학적 해석모형은 다양한 홍수사상을 대상으로 모형에 대한 보정과 검증을 실시함으로써 보다 정확도 높은 홍수예경보시스템을 구축하여 하천 재해 발생을 예방하는데 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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2000.04a
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pp.123-124
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2000
오존($O_3$)은 이산화질소, 일산화탄소, 휘발성유기화합물 둥을 포함하는 다양한 물질과 광화학반응에 의하여 생성되는 2차적인 오염물질로 사람과 식물에 영향을 미치고 있는 중요한 오염물질로 알려지고 있으며, 국내에서는 이와 관련하여 오존예보제, 경보제 둥을 운영하여 오존에 의한 피해 영향을 줄이고자 노력하고 있다. 현재 오존을 측정할 수 있는 방법은 환경오염공정시험방법과 정부에서 운영하고 있는 대기오염 자동측정망의 오존 측정방법인 자외선광도법(Ultra Violate Photometric Method)으로 구분되어 지고 있으나, 자동측정장비는 매우 고가의 장비이며, 관리를 위하여 전문적인 지식이 요구되고 있고, 측정소의 개수가 매우 부족한 실정이기 때문에 대기중 오존농도의 지역적인 자료와, 실내공기 측정, 그리고 공간적인 분포 해석을 위해서는 다른 측정방법이 요구된다고 하겠다. (중략)
한국과 미국(North Carolina주)의 확률과 통계 교육 내용을 고찰한 결과 한국과 미국(North Carolina주)은 내용적인 면에서 많은 차이를 보였다. 한국의 경우, 9-가 단계와 10-가 단계, 선택과목 중 수학 I, 실용수학, 이산수학 과목에 제시되어 있는 확률과 통계 영역은 심화선택과목인 확률과 통계 과목의 내용을 축소하여 재구성한 내용을 제시하고 있다. 미국(North Carolina주)은 한국과는 달리, Introductory Mathematics, Algebra(I, II), Technical Mathematics(1, 2) Advanced Mathematics, Advanced Placement Calculus, Discrete Mathematics, Integrated Mathematics(1, 2, 3), Geometry 과목에서 확률과 통계 영역은 각 과목과 연관성 있는 내용으로 구성되어 있다. 한국의 심화 선택과목인 확률과 통계 과목과 미국(North Carolina주)의 AP통계(Advanced Placement Statistics)를 비교한 결과, 전체적으로, 자료의 정리, 확률변수와 확률분포 영역에서 한국과 미국(North Carolina주)은 거의 유사성을 보이고 있지만, 통계적 추론에서는 미국(North Carolina주)이 한국에 비하여 강화되어 있음을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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