• International Journal of Highway Engineering
• /
• v.10 no.2
• /
• pp.221-227
• /
• 2008

This study identifies the relationship between traffic data quality obtained from loop detectors and their location. Traffic data basically shows traffic flow conditions and thus, these information can be used as inputs for various transportation management strategies. Out study presents how to determine optimal downstream detector location on merging area in order to enhance the effects of ramp metering strategies. Microscopic simulation model, PARAMICS, is used as the main analytical tool. Assuming that detector location relies heavily on traffic flow characteristics in each roadway segment, we perform statistical analysis to identify homogeneous traffic conditions on merging area.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2007.05a
• /
• pp.311-315
• /
• 2007

본 연구에서는 칼만필터(Kalman filter) 개념을 도입한 추계학적 편차보정 기법을 활용하여 실시간으로 레이더 및 관측강우에 대한 불확실성을 줄일 수 있는 레이더 최적강수 산정기법 개발에 관한 연구를 수행하였다. 개발된 레이더 강우량 추정기법은 한강유역을 대상으로 적용되었으며, 여기서 사용된 레이더 자료는 기상청에서 수집한 레이더 합성 CAPPI(Constant Altitude Plan Position Indicator) 자료이다. 자료기간은 2004년 7월 및 2006년 7월의 각 한달치 10분 간격의 레이더 자료가 사용되었고, 본 기간에 대응하는 약 130여개 지점의 기상청 AWS(Automatic Weather Station) 강우 관측자료가 편차보정을 위해 사용되었다. 매개변수별 편차추정 분석을 수행한 결과, 한강유역의 주어진 자료기간에 대한 적절한 편차추정을 위해 N=10, $i_T=2mm/h$의 매개변수를 선정하여 레이더 강수추정 오차에 대한 편차를 계산하여 개발 보정기법을 적용하였다. 그 결과 본 연구에서 개발한 추계동역학적 편차보정 기법은 Marshall-Palmer 기법의 높은 편차를 1에 가깝게 줄일 수 있는 것으로 나타났고, 홍수기 급박한 재해상황에서 보다 신속히 레이더 강수장을 제공할 수 있는 현업적 보정기법으로써의 유용성이 매우 높은 것으로 평가되었다.

• Journal of Korean Society of Transportation
• /
• v.19 no.6
• /
• pp.171-182
• /
• 2001

Travel Time is an important characteristic of traffic conditions in a road network. Currently, there are so many road users to get a unsatisfactory traffic information that is provided by existing collection systems such as, Detector, Probe car, CCTV and Anecdotal Report. This paper presents the results achieved with Data Fusion Model, Hybrid Neuro Fuzzy System for on - line estimation of travel times using RTMS(Remote Traffic Microwave Sensor) and Probe Data in the signalized arterial road. Data Fusion is the most important process to compose the various of data which can present real value for traffic situation and is also the one of the major process part in the TIC(Traffic Information Center) for analyzing and processing data. On-line travel time estimation methods(FALEM) on the basis of detector data has been evaluated by real value under KangNam Test Area.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2012.05a
• /
• pp.301-304
• /
• 2012

홍수예경보는 강우로 인하여 발생되는 홍수의 규모와 시간을 가능한 한 정확하고 빨리 예측하여 홍수에 대비할 수 있도록 유관기관 및 지역주민에게 사전에 홍수에 관한 정보 즉 예측되는 수위와 시간을 제공함으로써 홍수로부터의 피해를 최소화하는 것이다. 이와 같은 목적을 성공적으로 완수하기 위해서는 홍수시 급변하는 하천유량에 영향을 미치는 모든 수문학적 기상학적 자료를 신속 정확하게 수집할 수 있는 관측 시스템의 구축 뿐 아니라 이들 수집된 자료를 이용하여 실시간 홍수추적을 할 수 있는 효율적인 유출량 계산모형이 조화를 이룰 때 가능하다. 이에 본 연구에서는 중 소하천에서 홍수예경보를 위한 지능형 U-River 시스템의 실시간 모니터링 기술을 조사하고 하천수위를 이용한 예측시스템에 대해 연구하였다. 기존의 홍수예경보의 문제점을 해결하기 위해 간단한 입력자료만으로 홍수예측이 가능한 인공지능 기반의 신경망 모형을 이용 하였으며, 예측 모형의 효율성과 적용성을 높이기 위해 유사한 수문 사상을 가지는 상 하류간 입력 자료를 동시에 사용하였다. 또한 하천수위를 이용한 모델의 수행은 각 지점별 훈련성과를 토대로 최적의 은닉층 노드수를 선발하여 실시간 수위예측에 활용하였으며 수치적 기준을 적용하여 실측 수위와 모형에 의해 예측된 수위를 이용하여 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.280-280
• /
• 2023

강수의 정확한 시·공간적 추정은 홍수 대응, 가뭄 관리, 수자원 계획 등 수문학적 모델링의 핵심 기술이다. 우주 기술의 발전으로 전지구 강수량 측정 프로젝트(Global Precipitation Measurement, GPM)가 시작됨에 따라 위성의 여러 센서를 이용하여 다양한 고해상도 강수량 자료가 생산되고 있으며, 기후변화로 인한 수재해의 빈도가 증가함에 따라 준실시간(Near-Real-Time) 위성 강수 자료의 활용성 및 중요성이 높아지고 있다. 하지만 준실시간 위성 강수 자료의 경우 빠른 지연시간(latency) 확보를 위해 관측 이후 최소한의 보정을 거쳐 제공되므로 상대적으로 강수 추정치의 불확실성이 높다. 이에 따라 본 연구에서는 앙상블 머신러닝 기반 수집된 위성 강수 자료들을 관측 자료와 병합하여 보정된 준실시간 강수량 자료를 생성하고자 한다. 모형의 입력에는 시단위 3가지 준실시간 위성 강수 자료(GSMaP_NRT, IMERG_Early, PERSIANN_CCS)와 방재기상관측 (AWS)의 온도, 습도, 강수량 지점 자료를 활용하였다. 지점 강수 자료의 경우 결측치를 고려하여 475개 관측소를 선정하였으며, 공간성을 고려한 랜덤 샘플링으로 375개소(약 80%)는 훈련 자료, 나머지 100개소(약 20%)는 검증 자료로 분리하였다. 모형의 정량적 평가 지표로는 KGE, MAE, RMSE이 사용되었으며, 정성적 평가 지표로 강수 분할표에 따라 POD, SR, BS 그리고 CSI를 사용하였다. 머신러닝 모형은 개별 원시 위성 강수 자료 및 IDW 기법보다 높은 정확도로 강수량을 추정하였으며 공간적으로 안정적인 결과를 나타내었다. 다만, 최대 강수량에서는 다소 과소추정되므로 이는 강수와 관련된 입력 변수의 개수 업데이트로 해결할 수 있을 것으로 판단된다. 따라서 불확실성이 높은 개별 준실시간 위성 자료들을 관측 자료와 병합하여 보정된 최적 강수 자료를 생성하는 머신러닝 기법은 돌발성 수재해에 실시간으로 대응 가능하며 홍수 예보에 신뢰도 높은 정량적인 강수량 추정치를 제공할 수 있다.

• Journal of Korea Water Resources Association
• /
• v.39 no.10 s.171
• /
• pp.891-904
• /
• 2006

The estimation of the probability precipitation is essential for the design of hydrologic projects. The techniques to calculate the probability precipitation can be determined by the point frequency analysis and the regional frequency analysis. The regional frequency analysis includes index-flood technique and L-moment technique. In the regional frequency analysis, even if the rainfall data passed homogeneity, suitable distributions can be different at each point. However, the regional frequency analysis can supplement the lacking precipitation data. Therefore, the regional frequency analysis has weaknesses compared to parametric point frequency analysis because of suppositions about probability distributions. Therefore, this paper applies kernel density function to precipitation data so that homogeneity is defined. In this paper, The data from 16 rainfall observatories were collected and managed by the Korea Meteorological Administration to achieve the point frequency analysis and the regional frequency analysis. The point frequency analysis applies parametric technique and nonparametric technique, and the regional frequency analysis applies index-flood techniques and L-moment techniques. Also, the probability precipitation was calculated by the regional frequency analysis using variable kernel density function.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
• /
• v.25 no.4
• /
• pp.714-724
• /
• 2001

In this work, some inaccuracies and limitation of prior indentation theory, which is based on the deformation theory of plasticity and experimental observations, are first investigated. Then effects of major material properties on the configuration of indentation load-deflection curve are examined via incremental plasticity theory based finite element analyses. It is confirmed that subindenter deformation and stress-strain distribution from the deformation theory of plasticity are quite dissimilar to those from incremental theory of plasticity. We finally suggest the optimal data acquisition location, where the strain gradient is the least and the effect of friction is negligible. This data acquisition point increases the strain range by a factor of five.

• Proceedings of the KSME Conference
• /
• 2000.11a
• /
• pp.177-184
• /
• 2000

In this work, some inaccuracies and limitation of prior indentation theory, which is based on the deformation theory of plasticity and experimental observations, are first investigated. Then effects of major material properties on the configuration of indentation load-deflection curve are examined via incremental plasticity theory based finite element analyses. It is confirmed that subindenter deformation and stress-strain distribution from the deformation theory of plasticity are quite dissimilar to those from incremental theory of plasticity. We finally suggest the optimal data acquisition location, where the strain gradient is the least and the effect of friction is negligible. This data acquisition point increases the strain range by a factor of five.

• Journal of Korean Society of Transportation
• /
• v.29 no.4
• /
• pp.95-101
• /
• 2011

This study proposes the accident estimation model developed based on the time-series cross-sectional data at 50 intersections in Cheongju. The data were collected repeatedly and accumulated from 2004 to 2007. This study focused on deriving the optimal among the various models including TSCSREG(Time Series Cross Section Regression). Four different models utilizing various elements affecting accidents were developed. Through a statistical test, it was found that the t values of independent variables of the fixed effect models were less than those of the random effect models. Two variables were then found to be positive to the accidents: the number of crosswalks at an intersection and the number of intersections.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2016.05a
• /
• pp.430-430
• /
• 2016

범용토양유실공식(RUSLE)은 연간 토양유실량을 산정하기 위해 제시된 경험식이며, 강우침식인자(R factor)는 유실량을 결정하는 요소 중 강우강도의 특성을 고려하는 주요인자이다. 토지피복, 식생 등에 대한 타 인자의 경우 한정된 실험에 의해 도출된 경험치를 대상지역에 맞게 적용하는데 반해 강우침식인자는 강우강도 기반 강우에너지 산정법을 적용하여 계산과정이 비교적 복잡하고 다양하다. 국내에서도 강우침식인자 산정법이 개발된 바 있으나 현제까지 간편법을 비롯한 다양한 공식들이 적용되고 있다. 본 연구에서는 강우침식인자를 산정하는 과정에서 다른 강우 운동에너지식을 적용하거나 연평균 강수량 등을 대체지수로 활용한 간편법 적용시 결과의 결과의 다양성에 대해 분석하고자 하였다. 합리적인 30분 강우강도 산정을 위해 79개 기상청 종관기상관측 지점에 대한 분단위 강우자료(1997~2014)를 수집하고 기존의 국내외 강우운동에너지 식과 대체지수를 적용하여 산정된 결과를 비교 분석하였다. 연구결과 간편법을 사용한 결과가 대부분 지점에 대해 강우에너지식을 사용한 강우침식인자보다 과대산정(지점평균 약 74%)하였으며 다른 강우에너지식 적용에 따른 평균 변동계수가 약 0.12로 나타나 지점간 차이를 보였으나 적용방법에 따른 침식인자의 분포가 다소 다르게 나타남을 확인하였다. 관측자료가 부족한 토양유실량 예측에 있어 강우 침식인자 산정을 위한 최적 방법론 도출이 어려운 만큼 다중모델 결과를 조합하는 방법론 개발이 필요하다고 판단된다.