The travel time of flash floods along mountain streams is mainly governed by reach-average velocity, rather than by the point velocity of the locations of interest. Reach-average velocity is influenced by various factors such as stream geometry, streambed materials, and the hydraulic roughness of streams. In this study, the reach-average velocity in mountain streams was measured for storm periods using rhodamine dye tracing. The point cloud data obtained from a LiDAR survey was used to extract the average hydraulic roughness height, such as Ra, Rmax, and Rz. The size distribution of the streambed materials (D50, D84) was also considered in the estimation of the roughness height. The field experiments revealed that the reach-average velocities had a significant relationship with flow discharges (v = 0.5499Q0.6165 ), with an R2 value of 0.77. The root mean square error in the roughness height of the Ra-based estimation (0.45) was lower than those of the other estimations (0.47-1.04). Among the parameters for roughness height estimation, the Ra -based roughness height was the most reliable and suitable for developing the reach-average velocity equation for estimating the travel time of flood waves in mountain streams.
A selection of the analysis section for traffic accidents is used to analyze definitely the cause of accidents sorting similar accidents by a group and to raise the effect of improvement projects deciding the priority of accidents. In the existing method, an uniformly dividing method based on road mileages has been used, which has no consideration for similarities among accidents. Consequently, in recent, a slider-length method considering accident types rather than road mileages is widely used. In this study, using K-mean method, a non-hierarchical grouping technique used in the Cluster Analysis ai a applicatory method for the slider length method, a method classifies accidents that occurred the most nearby mileages into one group is proposed. To verify the proposed method, a comparison between the f-mean method and the dividing method at regular intervals on the data of a total of 25.6km lengths along Kyung-bu freeway in Pusan direction was made so that the K-mean method was proved to an effective method considering the similarities and adjacencies of accidents.
Kim, Ji-Sung;Kim, Won;Choi, Kyu Hyun;Kim, Keuk Soo;Kim, Tae-Hyung
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.242-242
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2016
낙동강 하류구간인 남강합류점에서 낙동강하구둑까지는 하상경사가 약 1/10,000보다 작은 매우 완만한 경사를 이루고 있으므로 홍수기 고수위를 장시간 유지하는 등 홍수소통에 불리한 조건을 가지고 있다. 이처럼 하상경사가 매우 완만한 하천에서는 홍수파의 전파 특성이 하상경사, 수심경사, 그리고 이송가속도와 국부가속도 경사 등 운동량 방정식의 각 항 모두에 영향을 크게 받는 것으로 알려져 있다. 따라서, 낙동강 하류구간의 홍수분석 정확도 개선을 위해서는 대상구간에 유입하는 홍수수문량의 크기 및 변화를 정확히 반영하는 것이 무엇보다 중요하다. 하천 본류로 유입하는 지류의 홍수량을 산정하는 보편적인 방법은 지류 하류의 수위관측소에서 구축된 수위-유량관계곡선을 이용하는 것이다. 그러나 본류 수위의 배수영향을 받는 지류 하류 구간에서는 단일 수위-유량관계의 결정이 불가능하므로 지류 유출량 산정을 위한 새로운 방법이 필요하다. 본 연구에서는 낙동강 하류구간(창녕 함안보~낙동강하구둑) 유역면적의 약 45% 이상을 차지하는 밀양강 유역의 홍수기 유출량 산정을 위하여 HPG(Hydraulic Performance Graph)를 이용하였다. HPG는 배수영향을 받아 시시각각 수리특성이 변화하는 구간에서도 유량 및 상하류 수위 등 수리특성 추정에 합리적인 결과를 제공하는 것으로 알려져 있다. 2012년 태풍 산바 사상을 대상으로 HPG를 이용하여 산정한 밀양강 홍수량과 기존 수위-유량관계로 산정한 홍수량을 각각 경계조건으로 사용한 경우로 구분하여, 낙동강 하류구간 주요 지점인 삼랑진과 구포의 홍수위 예측 정확도를 비교하였다. 비교결과, 기존 방법과 HPG를 이용한 방법 모두 예측시점이 첨두발생 시각에 가까워질수록 평균오차가 감소하는 것으로 분석되었다. 그러나 기존 방법은 예측시점에 따라 평균오차의 변화가 단조롭지 않고 진동이 발생한 반면, HPG를 이용한 방법은 기존 방법보다 오차의 감소가 단조롭고 지속적인 것으로 나타났으며 평균오차 또한 작았다. 본 연구결과, 배수영향을 받는 지류 하류구간에서 HPG를 이용한 유입량 산정은 본류 홍수위 예측 정확도 개선을 위한 경제적인 대안이 될 것으로 판단된다.
통행시간가치에 대한 신뢰구간추정 방법론을 제시하고 서울시 출근통행자의 시간가치 신뢰구간의 추정을 통하여 그 적용사례를 예시하였다. 사례분석을 통하여 서울시 출근통행자의 평균시간가치는 시간당 7,341원으로 추정되었고, 95%신뢰구간의 하한치는 5,454(원/시간), 상한치는 10,806(원/시간)으로 추정되었다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2018.06a
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pp.182-184
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2018
본 논문에서는 HDR 영상 신호의 고속 광전변환을 위한 파라미터 룩업 테이블 기반 구간 선형 근사 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 고속화하기 위한 광전변환함수의 입력 값의 범위를 다수개의 구간으로 나누고 각 구간마다 별도의 선형 근사함수를 구하여 광전변환함수를 근사하고 각 구간별로 필요한 선형 근사함수의 파라미터를 룩업 테이블에 미리 저장하고 사용함으로써 보다 빠른 근사 값 계산이 가능하다. 제안한 방법의 성능 평가를 위해 MPEG 에서 제공하는 참조 소프트웨어인 HDRTools 를 기반으로 실험을 수행했고 이를 통해 참조 소프트웨어에 구현되어 있는 기존의 고속화 방법과 비교하여 더 적은 연산 수를 가지며 평균 24% 빠른 처리속도와 약 0.05dB 의 평균 PSNR 손실을 보임을 확인하였다.
Interval-censored observations are common in medical and epidemiologic studies; however, limited studies exist due to the complexity and special structure of interval-censoring. This paper introduces the imputation method and the self consistency method in the interval-censored data. We propose a new method of generating random numbers under an interval-censoring set-up. Through simulation studies we compare two methods under various simulation schemes in the sense of the mean squared error for estimating the median survival time and the mean integrated squared error for estimating the survival function. Under a moderate censoring percentage, the mean imputation method showed a better performance than the self-consistency method in estimating the median survival time and the survival function.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.522-522
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2012
최근 각종 하천 개발 사업이 활발히 진행되면서 안정하도 평가가 활발히 이루어지고 있다. 안정하도 평가를 위해서는 흐름과 하천의 수리기하특성간의 관계를 연결시켜주는 기준유량이 필요한데 이러한 유량이 곧 유효유량이라 할 수 있다. 유효유량은 수년에 결쳐 연 유사량의 대부분을 이동시키는 유량의 평균값으로 정의되며, 적어도 일년에 한 번이나 두 번 또는 대부분의 경우 매년 여러번 발생하는 적당한 빈도의 유량규모에 의해 연 유사량의 대부분을 이동시키는 유량이다. 대표적인 유효유량 산정 프로그램인 Geo-tool은 유황곡선과 유사량 관계 곡선을 활용하여 유효유량을 계산한다. 프로그램에 입력하는 유량은 Bin 수와 지정하는 규칙에 따라 유량구간이 나뉜 후 각 구간별 평균유량에 대한 유사량을 산정한다. 이 때 산정된 구간별 유사량값과 이 구간의 유량이 발생한 일수를 산정함으로써 이 구간의 유량을 통해 발생한 연간 총유사량을 산정한다. 각 구간별 연간 총유사량으로부터 가장 많은 유사량을 이송시키는 구간에 해당되는 평균유량을 유효유량으로 선정하게 된다. 즉 유효유량은 유량범위 간격에 민감하게 반응하므로 Bin의 선정이 중요하다고 할 수 있다. 그러나 국내외에서 Bin 산정에 대한 명백한 기준이 없는 상황이므로 본 연구에서는 Arithmeic Bin과 Logarithmic Bin를 모두 사용하여 낙동강 중류 유효유량 산정에 가장 적합한 Bin의 수와 Bin 간격 산정 규칙을 제시하였다.
The travel time of a flood through a river reach can be estimated by dividing the river length by the mean velocity with which the flood passes downstream. It is closely related to storage constant for the watershed routing of a flood. There are so many empirical formulas available for the estimation of travel time but the results computed generally show great different depending on individual formulas. In the present study, the mean velocity data computed in the process of water surface profile computation for a probability flood through more than 100 different river reaches were collected along with the mean river bed slope of each river reach. And then, a regression analysis is made between the mean river bed slope and the mean velocity, which showed a wide scatter along the mean regression curve, which appears to be due to the different in the magnitude of probability rainfall and size of watershed area. Therefore, methods have been developed to remove the effect of these factors and generalized empirical equation is proposed to relate the mean velocity to mean river bed slope of a reach. Hence, if the mean river bed slope of a river reach is estimated from the longitudinal river profile, the mean velocity can be computed by the generalized equation along with the probability rainfall and watershed area of the river reach under consideration, which leads to the estimation of travel time through a river reach.
One of main aspects of time series analysis is to forecast future values of series based on values up to a given time. The prediction interval for future values is usually obtained under the normality assumption. When the assumption is seriously violated, a transformation of data may permit the valid use of the normal theory. We investigate the prediction problem for future values in the original scale when transformations are applied in ARMA models. In this paper, we introduce the methodology based on Yeo-Johnson transformation to solve the problem of skewed data whose modelling is relatively difficult in the analysis of time series. Simulation studies show that the coverage probabilities of proposed intervals are closer to the nominal level than those of usual intervals.
Seo, Youngcheol;Kim, Dongsu;You, Hojun;Kwon, Yeonghwa
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.444-444
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2022
하천 수심 계측은 수심을 사람이 직접 계측하거나 초음파 기반 유속계 (ADCP) 등 최신 계측기기를 이용하여 간접적으로 계측을 실시하고 있다. 하지만 사람이 직접 하천에서 수심을 측정하는 것은 위험이 동반되고, 수심자료의 측정오차가 크게 발생한다. 따라서 수심측정에서 직접 측정 방식의 한계를 극복하기 위해, 초분광 영상의 반사도와 수심이 높은 상관관계를 보이는 것을 활용하여, 초분광 영상 기반 수심 산정 기법을 개발하였다. 초분광 영상 기반 수심 산정 기법은 복수의 파장이 존재하는 초분광영상으로부터 두 개의 파장대의 밴드를 추출하여 모든 경우의 수에 대해 밴드비를 산정한 후, 실측수심과 밴드비 간의 회귀분석을 실시하여 상관계수가 가장 높은 회귀식을 찾아내는 방식이 최적 밴드비 분석법에 기반한다. 최적 밴드비 분석법을 통해 획득된 높은 상관성의 밴드비-수심 관계식을 이용하여 수심을 추정할 수 있다. 이러한 방법은 직접 수심 측정 방식에 비해, 높은 해상도와 밀도, 양질의 데이터를 수집할 수 있는 장점이 있다. 과거 연구에 따르면 저수심부에서의 높은 정확도의 수심추정 결과를 보였지만, 고수심부에서는 실측수심과의 오차도 높아지는 등 정확성이 떨어지는 경향을 보인다. 따라서 본 연구에서는 보다 효율적인 수심계측을 할 수 있도록 최적 밴드비 분석법을 활용한 수심추정에서 신뢰성 있는 수심의 범위를 파악할 수 있는 방법을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 대상지역으로 낙동강 본류와 황강 지류 합류부로 선정하였고, 초음파 기반 유속계(ADCP)와 드론을 활용하여 실측수심과 초분광 영상을 취득하였다. 민감도 분석을 위한 수심자료를 0.5m 단위로 분할하였으며, 구간별로 최적 밴드비 분석을 실시하였다. 그 결과, 구간별로 산정된 상관계수와 평균제곱근오차 (RMSE)를 통해 정확도가 높은 구간을 구별할 수 있었다. 또한 해당 구간을 초과하는 수심은 초분광 영상을 통해 추정이 어려운 것으로 판단되며, 분석한 구간까지를 최대 추정 가능 수심으로 정의하였다. 마지막으로 검증을 위해 최대추정가능수심으로 판단된 구간까지의 데이터만 활용하여 최적 밴드비 분석법을 적용하여 상관계수나 평균제곱근오차 결과의 개선여부 확인을 통해, 본 연구에서 제시한 방법이 정확한 최대추정가능수심 구간을 산정할 수 있는지 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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