• Title/Summary/Keyword: 이용권역 모형

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Long-term forecasting reference evapotranspiration using statistically predicted temperature information (통계적 기온예측정보를 활용한 기준증발산량 장기예측)

  • Kim, Chul-Gyum;Lee, Jeongwoo;Lee, Jeong Eun;Kim, Hyeonjun
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.54 no.12
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    • pp.1243-1254
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    • 2021
  • For water resources operation or agricultural water management, it is important to accurately predict evapotranspiration for a long-term future over a seasonal or monthly basis. In this study, reference evapotranspiration forecast (up to 12 months in advance) was performed using statistically predicted monthly temperatures and temperature-based Hamon method for the Han River basin. First, the daily maximum and minimum temperature data for 15 meterological stations in the basin were derived by spatial-temporal downscaling the monthly temperature forecasts. The results of goodness-of-fit test for the downscaled temperature data at each site showed that the percent bias (PBIAS) ranged from 1.3 to 6.9%, the ratio of the root mean square error to the standard deviation of the observations (RSR) ranged from 0.22 to 0.27, the Nash-Sutcliffe efficiency (NSE) ranged from 0.93 to 0.95, and the Pearson correlation coefficient (r) ranged from 0.97 to 0.98 for the monthly average daily maximum temperature. And for the monthly average daily minimum temperature, PBIAS was 7.8 to 44.7%, RSR was 0.21 to 0.25, NSE was 0.94 to 0.96, and r was 0.98 to 0.99. The difference by site was not large, and the downscaled results were similar to the observations. In the results of comparing the forecasted reference evapotranspiration calculated using the downscaled data with the observed values for the entire region, PBIAS was 2.2 to 5.4%, RSR was 0.21 to 0.28, NSE was 0.92 to 0.96, and r was 0.96 to 0.98, indicating a very high fit. Due to the characteristics of the statistical models and uncertainty in the downscaling process, the predicted reference evapotranspiration may slightly deviate from the observed value in some periods when temperatures completely different from the past are observed. However, considering that it is a forecast result for the future period, it will be sufficiently useful as information for the evaluation or operation of water resources in the future.

Applicability Analysis of HSPF Model for Management of Total Pollution Load Control at Tributary (지류총량관리를 위한 HSPF 모형의 적용성 분석)

  • Kim, Jung Soo;Song, Chul Min;Lee, Min Sung;Kim, Seo Jun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.438-438
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    • 2021
  • 우리나라의 수질오염총량관리제도는 수계 내 모든 유역을 관리대상으로 동일 기준유량 조건에 동일한 대상물질로 관리하고 있지만, 본류는 지류의 영향을 받고 있으며 지류는 사람이 거주하는 지역 인근에 있어 본류 수질에 직접적인 영향을 미치고 있다. 이는 지류의 시급한 개선이 필요한 오염물질의 실질적인 관리가 어려워 이를 개선하기 위해 오염도가 높은 지류의 총량관리를 위한 지류총량제도의 추가 도입이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 지류총량제 시행에 따른 효과를 예측하기 위해 팔당수계 유역을 소유역 단위로 분할하고 HSPF 모형을 적용하여 팔당수계 소유역 지류에서의 수질 변화 양상이 본류에 미치는 영향을 분석하였다. 연구대상지역은 팔당수계 중권역 유역(남한강 하류 유역, 경안천 유역, 북한강 하류 유역)으로 구분하고 유역 유출 및 수질 모델링은 지류하천을 포함하는 57개 소유역을 대상으로 수행하였다. 입력자료는 공간자료(표고, 경사, 토지이용, 토양도 등)와 기상자료(춘천, 양평, 이천, 수원관측소)는 2008년~2018년의 강수량, 최고기온, 최저기온, 평균풍속, 평균습도 등의 시단위 자료를 사용하였다. 모의결과, BOD는 남한강 하류유역의 주요 지천 유역인 복하천, 양화천, 청미천 및 흑천 유역에서 0.54~0.56mg/L의 범위로 주변 유역보다 높게 나타났으며, 경안천 유역은 경안천 유역의 중·하류 유역에서 2.63~4.22mg/L의 범위로 높게 나타났고, 북한강 유역은 조종천 하류 및 북한강 상류 유역에서 1.36~3.31mg/L의 범위로 주변 유역보다 높게 나타났다. T-P는 남한강 하류 유역은 주요 지천 유역인 복하천, 양화천, 청미천 유역에서 0.07~0.19mg/L의 범위로 주변 유역보다 높게 나타났고, 남한강 하류 유역의 중간 지점 유역인 한강(E1, E2, E4, E6)에서 높게 나타났다. 경안천 유역은 중·하류 유역의 좌안측 유역인 경안(A4, A3, B2, B1, F9)에서 0.1~0.14mg/L의 범위로 높게 나타났으며, 북한강 유역은 전체 유역에서 0.06mg/L 이하로 남한강 하류 및 경안천 유역보다 전반적으로 낮게 나타났다. 이와 같이 지류총량관리에 HSPF 모형의 적용은 가능하였으나 HSPF 모형을 이용한 소유역 단위의 유량 및 수질 예측을 위해서는 기존의 유량 및 수질 관측망을 소유역 단위로 좀 더 정밀하게 계획하는 것이 필요하다고 판단된다.

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SWAT model calibration/validation using SWAT-CUP I: analysis for uncertainties of objective functions (SWAT-CUP을 이용한 SWAT 모형 검·보정 I: 목적함수에 따른 불확실성 분석)

  • Yu, Jisoo;Noh, Joonwoo;Cho, Younghyun
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.53 no.1
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    • pp.45-56
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    • 2020
  • This study aims to quantify the uncertainty that can be induced by the objective function when calibrating SWAT parameters using SWAT-CUP. SWAT model was constructed to estimate runoff in Naesenong-cheon, which is the one of mid-watershed in Nakdong River basin, and then automatic calibration was performed using eight objective functions (R2, bR2, NS, MNS, KGE, PBIAS, RSR, and SSQR). The optimum parameter sets obtained from each objective function showed different ranges, and thus the corresponding hydrologic characteristics of simulated data were also derived differently. This is because each objective function is sensitive to specific hydrologic signatures and evaluates model performance in an unique way. In other words, one objective function might be sensitive to the residual of the extreme value, so that well produce the peak value, whereas ignores the average or low flow residuals. Therefore, the hydrological similarity between the simulated and measured values was evaluated in order to select the optimum objective function. The hydrologic signatures, which include not only the magnitude, but also the ratio of the inclining and declining time in hydrograph, were defined to consider the timing of the flow occurrence, the response of watershed, and the increasing and decreasing trend. The results of evaluation were quantified by scoring method, and hence the optimal objective functions for SWAT parameter calibration were determined as MNS (342.48) and SSQR (346.45) with the highest total scores.

Impact of Hydrologic Alteration on Fish Habitat in Mujoo Namdae Stream Basin (무주 남대천유역의 수문량 변화가 어류서식환경에 미치는 영향)

  • Shin, Woo-Sik;Kim, Soo-Jun;Kim, Yon-Soo;Kim, Hung-Soo
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2009.05a
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    • pp.1301-1305
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    • 2009
  • 본 연구의 목적은 금강권역에 속하는 무주 남대천유역의 유량변화가 유역의 대표어종인 피라미 서식환경에 미치는 영향을 분석하는 것이다. 유량변화를 분석하기 위해 미국의 Nature Conservency에서 개발한 수문변화지표법(Indicators of Hydrologic Alteration)을 사용하여 무주 남대천유역의 1966년${\sim}$2001년의 유량변화를 분석하였다. 유황특성이 바뀌는 1984년을 기준으로 1966년${\sim}$1983년과 1984년${\sim}$2001년의 두 기간으로 나누어 유량변화를 분석한 결과 유량은 증가하는 추세임을 확인할 수 있었다. 따라서 무주 남대천유역의 유량변화가 대표 어종인 피라미의 산란기인 4월${\sim}$5월과 치어기인 6월${\sim}$10월의 하천 서식환경에 큰 영향을 미칠 것으로 판단된다. 본 연구에서 무주 남대천유역의 산란기에 영향을 미치는 4월${\sim}$5월과 치어기에 영향을 미치는 6월${\sim}$10월의 월 평균 유량을 구분하고 수리모형인 HEC-GeoRAS를 이용하여 하도구간의 유속과 수위를 산정함으로써 피라미가 선호하는 생태적 요구조건을 만족하는 서식처 조건의 변화정도를 검토하였다.

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Evaluating Subjective Landscape of Rural Region Using Additive Integration Index Calculation Model Focused on Seondong Region, Gochang-Gun, Jeollabuk-Do, Korea (가법형 통합지수 산정모형을 이용한 주관적 농촌경관 평가 : 전북 고창선동권역을 대상으로)

  • Ban, Yong-Un;Kim, Min-Ah;Jung, Jae-Ho;Baek, Jong-In
    • Journal of Korean Society of Rural Planning
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    • v.15 no.2
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    • pp.27-42
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    • 2009
  • This study has intended to evaluate the subjective landscape of rural region using additive integration index calculation model in Seondong region, Gochang-gun, Jeollabuk-do, Korea. This study consists of the following three steps. First, this study defmed the rural landscape using survey and developed the estimating equation for rural landscape assessment index. Second, this study set up assessment units and assessment indicators, then estimated mean of representative landscape adjectives in accordance with them through residents-participatory evaluation. Third, this study calculated rural landscape assessment index using additive integration index calculation model, and evaluated subjective landscape of rural region in accordance with space types and landscape fields through mapping methodology. The results of this study can be described as follows: 1) satisfaction level for landscape in accordance with village (urban area and residential area) was very high; 2) satisfaction level was very high in both Ye-Jeon reservoir and Hakwon farm, representative landscape resources of the study area.

Analysis of seasonal environmental ecological flow at Han River tributary vulnerability points (한강 지류 취약지점에서의 계절별 환경생태유량 분석)

  • Yeon jung Noh;Seong joon Kim;Eun mi Hong
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.146-146
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    • 2023
  • 우리나라의 하천은 도시의 급격한 산업화와 공업화로 인해 이수, 치수 목적을 중심으로 관리되어왔다. 그러나 최근 기후변화의 가속화와 댐과 같은 인공 구조물로 인해 하천의 수질 및 흐름이 위협받으면서 하천 환경개선에 대한 문제가 사회적으로 대두되고 있다. 하천의 생태기능은 하천에서 살아가는 각종 생물의 서식 조건을 유지함으로써 하천이 환경적으로 건강한 상태를 유지하도록 하는데 중요한 역할을 한다. 따라서 하천 환경개선을 위해서는 하천 생태기능 유지를 위한 최적 유량을 확보해야 한다. 일반적으로 하천의 생태기능을 보존하는데 필요한 최적 유량에 대한 평가에는 USGS(United States Geological Survey)에서 개발한 어류에 대한 유량과 서식지 가용성사이의 관계를 바탕으로 하는 물리적 서식처 모형 (Pysical HABitat SIMulation, PHABSIM)이 널리 사용되고 있다. PHABSIM은 가중가용면적(Weighted Useable Area, WUA)과 유량의 관계곡선을 산출하여 생태유량을 산정할 수 있게 한다. 본 연구에서는 최근 10년 동안 어류 건강성 평가에서 낮은 등급을 받은 탄천 대왕교 지점을 대상으로 PHABSIM을 이용한 어류의 계절별 최적 생태유량을 산정했다. 연구에 사용된 유량자료는 2012부터 2021년까지의 데이터가 사용되었다. 탄천의 대표 어종으로는 각 하천에서 우점종으로 선정된 Zacco platypus가 사용되었다. 각 연도별 그리고 계절별 하천 유량의 변화에 따른 환경생태유량 분석을 통해 제시된 각 하천의 최적 환경유지유량에 대한 결과는 한강권역 환경생태유량 산정 및 하천 관리를 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.

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Predicting Probability of Precipitation Using Artificial Neural Network and Mesoscale Numerical Weather Prediction (인공신경망과 중규모기상수치예보를 이용한 강수확률예측)

  • Kang, Boosik;Lee, Bongki
    • KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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    • v.28 no.5B
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    • pp.485-493
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    • 2008
  • The Artificial Neural Network (ANN) model was suggested for predicting probability of precipitation (PoP) using RDAPS NWP model, observation at AWS and upper-air sounding station. The prediction work was implemented for flood season and the data period is the July, August of 2001 and June of 2002. Neural network input variables (predictors) were composed of geopotential height 500/750/1000 hPa, atmospheric thickness 500-1000 hPa, X & Y-component of wind at 500 hPa, X & Y-component of wind at 750 hPa, wind speed at surface, temperature at 500/750 hPa/surface, mean sea level pressure, 3-hr accumulated precipitation, occurrence of observed precipitation, precipitation accumulated in 6 & 12 hrs previous to RDAPS run, precipitation occurrence in 6 & 12 hrs previous to RDAPS run, relative humidity measured 0 & 12 hrs before RDAPS run, precipitable water measured 0 & 12 hrs before RDAPS run, precipitable water difference in 12 hrs previous to RDAPS run. The suggested ANN has a 3-layer perceptron (multi layer perceptron; MLP) and back-propagation learning algorithm. The result shows that there were 6.8% increase in Hit rate (H), especially 99.2% and 148.1% increase in Threat Score (TS) and Probability of Detection (POD). It illustrates that the suggested ANN model can be a useful tool for predicting rainfall event prediction. The Kuipers Skill Score (KSS) was increased 92.8%, which the ANN model improves the rainfall occurrence prediction over RDAPS.

Water Balance Analysis for Securing Flexible River Flow at Geumho River Basin (탄력적 하천수량 확보를 위한 금호강유역의 물수지 분석)

  • Jeon, Kyeong Soo;Hwang, Ju Ha;Kim, Hyung San;Maeng, Seung Jin
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2015.05a
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    • pp.588-588
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    • 2015
  • 최근 기후변화로 인해 6 ~ 7년 주기로 가뭄의 정도가 점차 증가하고 있으며, 과잉취수로 인해 하천 상류 수원이 부족하여 지속적으로 하천 건천화가 발생되고 있는 실정이다. 물부족 지역의 경우 지하수와 같은 고갈되기 쉬운 물을 사용하므로 발생빈도가 높으며, 진행속도가 다른 자연재해와 달리 느리므로 시 공간적으로 정확하게 판단하기 어려워 해결이 장기화 되고 있다. 우리나라 물수급 지역이 급격하게 증감함에 따라 수량 확보와 탄력전인 하천수량 관리 기술이 사회적으로 중요시되고 있다. 이를 위한 수자원계획 도구로 여러 가지 방법이 제시되었다. 이러한 방법들 중 국내 실정에 맞도록 개선된 수자원평가계획모형인 K-WEAP(Korea-Water Evaluation And Planning System) 을 이용하여 물수지 분석하였다. 본 연구는 낙동강수계 금호강유역을 대상으로 중권역 내 행정구역별로 생활, 공업, 농업용수의 수요처와 공급량을 산정하고 이에 따른 네트워크를 구성하여 분석하였다. 각 하천의 자연유출량은 EPA(Environmental Protection Agency) 에서 개발한 강우-유출 모형인 SWMM(Storm Water Management Model) 에 의하여 산정된 결과를 적용하였다. 행정구역을 고려한 물수급 분석을 통해 물수급 전망이 세분화되어 있으나 실제 발생하는 물수급 평가의 어려움은 여전히 존재한다. 생공용수는 공급시설을 고려하여 물수급 분석을 수행하고, 농업용수는 월별로 수요량과 공급량을 검토하는 물수급 분석을 통해 국가수자원공급 계획을 반영한 광역, 기초자치단체의 수자원 확보 방안에 필요한 기초자료로 활용될 것이라 사료된다.

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Analysis of impacts on domestic rivers due to exposure of radioactive materials nearby countries (인접국 방사성물질 누출로 인한 국내 하천에 미치는 영향 분석)

  • Oh, Dae Min;Jung, Seung Kwon
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.551-551
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    • 2017
  • 우리나라와 동아시아는 경제 성장에 따른 전력수요가 크게 증가하였으며, 증가하는 대부분의 전력수요를 원자력으로 대체하고자 원전을 통한 전력생산 비중을 증가시키고 있다. 현재 중국은 13기의 원전을 가동 중이며, 동남 해안지대에 집중되어 있다. 또한, 건설 중인 원전은 27기로 전세계에서 건설 중인 원전의 41%를 차지한다. 원전의 증가에 따른 방사능 누출에 대한 위험성 역시 증가되고 있는 실정이다. 한국원자력안전기술원에서 중국 중서부지역에서 방사능이 누출될 경우 방사성 물질이 한반도로 이동하는 모의 상황에 대한 시뮬레이션을 통해, 원전 사고 발생 시 사흘 만에 제주도를 포함한 대한민국 전역이 방사성 물질로 뒤덮이는 것으로 분석하였다. 중국에서 누출된 방사성물질은 편서풍을 타고 한반도로 이동하게 되며, 일부는 낙진으로 유역 또는 하천에 유입되고 일부는 동해를 지나 일본으로 이동 할 것이다. 그동안 중국에서의 방사능 누출사고를 통한 방사성물질의 국내유입에 의한 영향에 대한 연구가 부족한 것이 현실이다. 이에 본 연구에서는 중국 텐완에서 원전사고 발생시 국내 하천에 어떠한 영향을 미치는지 분석하고자 환경다매체 모형을 이용하여 방사성물질(세슘, Cs-137)의 영향에 대한 모의를 진행하였다. 중국 텐완원전에서 방사성 Cs-137이 누출되어 춘천지역에 도달하였을 때의 대기중 농도 $5,650Bq/m^3$로 가정하여 모의 시나리오를 구성하였다. 모의 지역은 북한강 수계를 대상으로 하였으며, 7개의 중권역과 549.3 km의 하천이 포함되었다. 다매체 모형 모의를 통해 방사성물질 낙진으로 인한 Cs-137이 북한강 수계에 어떠한 영향을 미치는지 알아보고자 북한강수계의 팔당댐 부근의 오염농도를 모의하였다. 우리나라의 원자력시설 방호 방재법에 따른 상수원 취수기준(먹는물)은 100 Bq/L로 되어있다. 본 연구의 시나리오 모의결과, 모의 1일차에서 45 Bq/L, 모의 8일차에는 먹는물 기준 100 Bq/L를 초과하여 최대 119.56 Bq/L로 오염되는 것으로 모의되었다. 따라서, 반감기가 큰 방사성물질을 유입으로 오염된 하천은 개선하기 위해서는 오랜 시간과 높은 처리비용이 발생되기 때문에 인접국 또는 국내의 방사능 누출로 인한 상수원 오염 발생에 대비한 초기/중 장기적인 대응책 마련이 필요한 시점이다.

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Spatial effect on the diffusion of discount stores (대형할인점 확산에 대한 공간적 영향)

  • Joo, Young-Jin;Kim, Mi-Ae
    • Journal of Distribution Research
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    • v.15 no.4
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    • pp.61-85
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    • 2010
  • Introduction: Diffusion is process by which an innovation is communicated through certain channel overtime among the members of a social system(Rogers 1983). Bass(1969) suggested the Bass model describing diffusion process. The Bass model assumes potential adopters of innovation are influenced by mass-media and word-of-mouth from communication with previous adopters. Various expansions of the Bass model have been conducted. Some of them proposed a third factor affecting diffusion. Others proposed multinational diffusion model and it stressed interactive effect on diffusion among several countries. We add a spatial factor in the Bass model as a third communication factor. Because of situation where we can not control the interaction between markets, we need to consider that diffusion within certain market can be influenced by diffusion in contiguous market. The process that certain type of retail extends is a result that particular market can be described by the retail life cycle. Diffusion of retail has pattern following three phases of spatial diffusion: adoption of innovation happens in near the diffusion center first, spreads to the vicinity of the diffusing center and then adoption of innovation is completed in peripheral areas in saturation stage. So we expect spatial effect to be important to describe diffusion of domestic discount store. We define a spatial diffusion model using multinational diffusion model and apply it to the diffusion of discount store. Modeling: In this paper, we define a spatial diffusion model and apply it to the diffusion of discount store. To define a spatial diffusion model, we expand learning model(Kumar and Krishnan 2002) and separate diffusion process in diffusion center(market A) from diffusion process in the vicinity of the diffusing center(market B). The proposed spatial diffusion model is shown in equation (1a) and (1b). Equation (1a) is the diffusion process in diffusion center and equation (1b) is one in the vicinity of the diffusing center. $$\array{{S_{i,t}=(p_i+q_i{\frac{Y_{i,t-1}}{m_i}})(m_i-Y_{i,t-1})\;i{\in}\{1,{\cdots},I\}\;(1a)}\\{S_{j,t}=(p_j+q_j{\frac{Y_{j,t-1}}{m_i}}+{\sum\limits_{i=1}^I}{\gamma}_{ij}{\frac{Y_{i,t-1}}{m_i}})(m_j-Y_{j,t-1})\;i{\in}\{1,{\cdots},I\},\;j{\in}\{I+1,{\cdots},I+J\}\;(1b)}}$$ We rise two research questions. (1) The proposed spatial diffusion model is more effective than the Bass model to describe the diffusion of discount stores. (2) The more similar retail environment of diffusing center with that of the vicinity of the contiguous market is, the larger spatial effect of diffusing center on diffusion of the vicinity of the contiguous market is. To examine above two questions, we adopt the Bass model to estimate diffusion of discount store first. Next spatial diffusion model where spatial factor is added to the Bass model is used to estimate it. Finally by comparing Bass model with spatial diffusion model, we try to find out which model describes diffusion of discount store better. In addition, we investigate the relationship between similarity of retail environment(conceptual distance) and spatial factor impact with correlation analysis. Result and Implication: We suggest spatial diffusion model to describe diffusion of discount stores. To examine the proposed spatial diffusion model, 347 domestic discount stores are used and we divide nation into 5 districts, Seoul-Gyeongin(SG), Busan-Gyeongnam(BG), Daegu-Gyeongbuk(DG), Gwan- gju-Jeonla(GJ), Daejeon-Chungcheong(DC), and the result is shown

    . In a result of the Bass model(I), the estimates of innovation coefficient(p) and imitation coefficient(q) are 0.017 and 0.323 respectively. While the estimate of market potential is 384. A result of the Bass model(II) for each district shows the estimates of innovation coefficient(p) in SG is 0.019 and the lowest among 5 areas. This is because SG is the diffusion center. The estimates of imitation coefficient(q) in BG is 0.353 and the highest. The imitation coefficient in the vicinity of the diffusing center such as BG is higher than that in the diffusing center because much information flows through various paths more as diffusion is progressing. A result of the Bass model(II) shows the estimates of innovation coefficient(p) in SG is 0.019 and the lowest among 5 areas. This is because SG is the diffusion center. The estimates of imitation coefficient(q) in BG is 0.353 and the highest. The imitation coefficient in the vicinity of the diffusing center such as BG is higher than that in the diffusing center because much information flows through various paths more as diffusion is progressing. In a result of spatial diffusion model(IV), we can notice the changes between coefficients of the bass model and those of the spatial diffusion model. Except for GJ, the estimates of innovation and imitation coefficients in Model IV are lower than those in Model II. The changes of innovation and imitation coefficients are reflected to spatial coefficient(${\gamma}$). From spatial coefficient(${\gamma}$) we can infer that when the diffusion in the vicinity of the diffusing center occurs, the diffusion is influenced by one in the diffusing center. The difference between the Bass model(II) and the spatial diffusion model(IV) is statistically significant with the ${\chi}^2$-distributed likelihood ratio statistic is 16.598(p=0.0023). Which implies that the spatial diffusion model is more effective than the Bass model to describe diffusion of discount stores. So the research question (1) is supported. In addition, we found that there are statistically significant relationship between similarity of retail environment and spatial effect by using correlation analysis. So the research question (2) is also supported.

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