Jang, Mina;Lee, Byungdoo;Seo, Yeonok;Kim, Sungyong;Lee, Young Jin
Journal of Korean Society of Forest Science
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v.100
no.3
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pp.402-407
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2011
The objectives of this study were to analyze the crown vertical structure, crown bulk density, and to develop regression models for predicting crown fuel load using the data from 10 destructively sampled Pinus densiflora trees in Bonghwa, Gyeongbuk. The fuel loads were observed higher in the middle portion of the vertical distribution of crown followed by the lower portion and upper portion of Pinus densiflora, respectively. Approximately 25% crown fuel load was found in the needle while 33% was observed in the branches with <1 cm diameter with a total of 58% available fuel loads. The average crown bulk density was $0.45kg/m^3$, and $0.27kg/m^3$ of this was available in the needles and branches with <1 cm diameters. The resulting models in linear equations were able to account for 84% and 88% of the observed variation, while the allometric equations with diameter at breast height as the single predictor showed better results to account for 90% and 95% of the observed variation in the available crown fuel loads and total crown fuel loads, respectively. The suggested equations in this study could provide quantitative fuel load attributes for crown fire behavior models and fire management of red pine stands in Bonghwa areas.
The medium-large cladoceran species Simocephalus spp. predominantly occur in habitats with developed aquatic vegetation. Accordingly, due to Simocephalus' high contribution to zooplankton community biomass in the lake's littoral zone and wetland habitats, estimating their biomass is important to understand the matter cycling based on biological interactions within the aquatic food web. In this study, we reviewed the length-weight regression equations used previously to estimate Simocephalus biomass, directly measured S. serrulatus' body specification (length, width and area) and their biomass(dry weight) using instruments such as a microscopic digital camera and a microscale, and performed regression analysis between each other. When S. serrulatus biomass was estimated using the equation (Kawabata and Urabe, 1998) presented in 『Biomonitoring Survey and Assessment Manual』, Korea, errors between estimates and measures were relatively large compared to the S. serrulatus species-specific biomass estimate equation developed by Lemke and Benke (2003). In addition, both equations showed not only increasing trends in error (estimate-measure) with increasing S. serrulatus' body length, but also in error variance among similar-sized individuals. The results of regression analysis with dry weight by body specifications indicated that the most appropriate equation for estimating the biomass of S. serrulatus was derived from the width-dry weight exponential regression equation (R2=0.9555). The review and development study of such species-specific biomass estimation equations for zooplankton can be used as a tool to understand their role and function in aquatic ecosystem food webs.
Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.10
no.5
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pp.31-36
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2010
Rising interest rates positively affect investment in construction, while falling interest rates affect it negatively. In other words, the interest rate is one of the most critical factors affecting the construction sector. The purpose of this research is to analyze the relationship between the annual interest rate and construction contracts, and to present a model for quantitatively forecasting the economic performance of the construction sector. Based on the statistical data of interest rate changes for 19 years (from 1991 to 2009), this research induces an equation through regression analysis that incorporates interest rate and construction contract amounts as independent and dependent variables, respectively. The result of the analysis shows that, in the building and private sector, the interest rates are closely related to, with a correlation coefficient as high as 0.85. It was also indicated that the contract amounts of private and building sectors may increase quite rapidly in 2012.
Excessive use of the internet and smart phones have become a social issue. The level of engagement has both positive and negative effects such as good performance or indulgence phenomenon, respectively. This study was to develop an algorithm to determine the engagement state based on cardiovascular response. The participants were asked to play a pattern matching game and the experimental design was divided into cooperation and competition task to provide the level of engagement. The correlation between heart rate and amplitude was analyzed according to each task. The regression equation and accuracy were verified by polynomial regression analysis. The results showed that heart rate and amplitude were positively correlated when the task was a game, and negatively correlated when there was a reference task. The accuracy of classifying between game and reference task was 89%. The accuracy between tasks was confirmed to be 76.5%. This study is expected to be used to quantitatively evaluate the level of engagement in real time.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.418-418
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2012
현재 전 세계적으로 온실가스 농도 증가로 호우나 가뭄, 대설 등 지역에 따라 서로 상반되는 변화를 가져올 수 있다고 경고되고 있으며, 우리나라에서도 남해안지역과 경기북부지역에서 호우빈도가 증가하는 반면, 충정도 내륙지역과 경상북도에서는 호우빈도가 감소하고 5일 누적 강수량 또한 감소하여, 해당지역에서 가뭄이 발생할 경우 심화될 가능성이 높아진다고 보고된 바 있다. 기후변화 시나리오에 분석결과에서도 우리나라의 경우 평균적으로 강우일수는 작아지며, 강우강도는 커지는 결과들이 도출되었다. 이러한 결과들은 가뭄의 발생가능성이 높아지고 있음을 보여주고 있다. 본 연구에서는 우리나라에서 발생된 가뭄의 특성을 분석하고 가뭄의 특성과 기상인자간의 관계를 Quantile regression 분석을 통해 살펴보고자 한다. 가뭄의 특성과 기상인자(엘니뇨, 강수량 등)의 관계에 있어서 기상인자들의 평균을 이용하는 일반적인 회귀분석은 전체 데이터의 영향에 따른 가뭄특성인자와의 관계를 보여준다. 하지만 강수량과 가뭄과의 관계에서와 같이 강수량의 극값보다는 적은 강수량 혹은 무강우일수가 가뭄과 밀접한 관련을 보여준다. 이러한 점에서 이상치들에 영향을 배재할 수 있는 Quantile regression을 사용하여 Quantile에 따른 기상인자와 가뭄특성과의 관계를 규명하고 평가해 보고자 한다. 본 연구에서 적용한 Quantile Regression 기법은 회귀계수의 추정에 있어서 회귀인자의 신뢰성을 아래와 같은 Quantile-회귀계수 그래프를 통해 분석할 수 있으며, 로버스트 통계량의 특징인 분산이 적은 안정적인 추정량을 확보할 수 있는 장점을 갖는다. 아래식은 Quantile regression의 회귀계수 추정식을 나타낸다. $$arg\;in\;{n\\\;p(y_i-f(x_i,\;z_i,\;{\cdots}))\\ =1}$$ 여기서, $y_i$는 가뭄특성값을 $x_i$, $z_i$, $\cdots$는 기상인자를 나타낸다. $$p(y-q)={{\beta}(y-q)\;y{\geq_-}q \\ (1-{\beta})(q-y)\;y<q}$$${\beta}$는 quantile을 나타내며 0< ${\beta}$ <1범위를 갖는다.
Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.21
no.5
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pp.495-506
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2021
A Conceptual cost estimate, which is computed in the preliminary step of a project, is important for decision-making by a contractor in terms of the project budget, economic feasibility and validity analysis, and alternative comparisons. Therefore, a high error rate of a prediction model for a conceptual cost estimate can lead to various problems including excessive project expenditures and a delayed break-even point. this study proposed optimal impact factors by configuring quantitative impact factors computable in a preliminary step in various cases(combinations of impact factors). subsequently, the accuracy of different cases was comparatively analyzed by using the cases as input values of a prediction model using regression analysis. when the optimal combination of impact factors proposed in this study and other combination of impact factors were applied to the prediction model, the regression analysis-based prediction model exhibited 0.2-4.7% improvements in accuracy, respectively. the optimal combination of impact factors proposed in this study improved the accuracy of the prediction model of a conceptual cost estimate by removing unnecessary impact factor.
Jea-Whan Shin;Tae-Hee Yoon;Young-Seok Lee;Suk-Hwan Jang
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.522-522
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2023
지하수 시스템의 방출은 저지대 강에서 건조기에 흐르는 하천 유지유량의 원천이 된다. 수자원 분야에서 분포형 모형이 도입되며 수문 분석의 고도화가 이루어지고 있는 오늘날에도, 아직 대수층 깊이 등 지하수관련 매개변수에 대한 연구는 미진한 실정이다. 본 연구는 분포형 모형의 지하수 관련 매개변수 중 지형자료에 해당하는 대수층 깊이의 물리적인 분포형태를 예측하고, 지하수 모의결과를 검토하여 해당 기법의 적용성을 확인하였다. 본 연구에서는 북측의 미계측 유역을 포함한 소양강 유역을 연구대상 지역으로 설정하였고, 정밀한 분포형 모형인 GSSHA(Gridded Surface Hydrologic Analysis)를 활용하였다. 대수층 깊이 추정 방법은 크게 세가지 시나리오로 구분하여 모의를 진행하였다. 유역의 지하수 데이터를 통해 도출된 대수층깊이 등분포(시나리오1), 지표 고도와 대수층 깊이의 선형 반비례 관계를 가정한 선형 회귀식(시나리오2), 동일한 가정을 두고 Log차원에서 회귀식을 적용한 경우(시나리오 3). 위 3가지 시나리오를 통해 산정된 유출량과, 지하수 수위 등을 소양강댐 유입량 자료 및 유역 내 6개 지하수 관측소를 대상으로 결과를 비교하여 적용성을 확인하였다. 시나리오별 유출량 모의 오차평가 결과, 관측 첨두 유량을 가장 잘 반영하고 있는 기법은 일반적으로 선행 연구에서 많이 활용하고 있는 등분포형 기법으로 분석되었으며, 과소·과대 모의된 정도를 나타내는 지표와 모형의 효율성을 나타내는 지표는 선형 회귀분석 기법이 가장 우수한 결과로 분석되었다. 따라서, 대수층 깊이를 등분포하여 모의하던 기존 방식에 비해 지면고도-대수층깊이 간의 반비례 관계를 적용하는 방식이 지하수 모의에 있어서 보다 합리적일 것으로 판단된다. 향후 임의의 인자와 대수층 깊이간의 정밀한 회귀관계를 도출한다면 더욱 합리적이고 신뢰성 높은 결과를 얻을 수 있을것으로 기대된다. 또한 유역 단위의 지하수 모의가 정밀하게 이루어진다면 최근 많은 관심이 집중되는 하천 유지유량과 건기 유출 등의 연구 분야에도 많은 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2009.05a
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pp.74-78
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2009
우리 사회가 발전함에 따라 재해의 위험으로부터도 안전하게 살고자 하는 대중들의 욕구 또한 증가하고 있다. 하지만 최근의 기후변화와 이상홍수의 사례에서 볼 때 현재 우리가 처해 있는 자연재해로부터의 위협은 과거와는 상이하다는 것을 알 수 있다. 이러한 위협에 대처하기 위해서는 우리에게 노출된 재해의 특성을 평가하는 과정이 무엇보다 선행되어져야 한다. 홍수로 인한 피해는 대부분이 인명이나 재산피해가 주를 이루기 때문에 홍수위험도의 평가결과도 발생 가능한 인명이나 재산피해로 표현되는 것이 적절하다고 판단된다. 따라서 본 연구에서는 지역회귀분석을 적용하여 가능 홍수 피해금액을 추산하고, 이를 통해 각 지역별 홍수위험도를 평가하는 방법을 제안하였다. 지역회귀분석은 강우유출모형이나 확률분포모형의 매개변수들을 유역 특성인자들로 표현하기 위해 수문학 분야에서 사용되어져 왔으며 본 연구에서는 이 방법을 홍수 피해금액 추정에 응용하였다. 지역회귀방법의 절차는 먼저 계측지역에서는 홍수 피해금액과 시강우량 자료를 바탕으로 비선형회귀분석을 실시한 후 이 회귀식의 계수를 다시 해당 지역의 인문 사회 경제학적 인자들로 표현하였다. 이러한 방법을 통해 지역적 인자들이 홍수 피해에 미치는 영향을 정량적으로 분석할 수 있었으며 궁극적으로 미계측지역에서도 지역적 인자들을 통해 특정 빈도에 발생 가능한 홍수 피해금액을 추정할 수 있었다. 최종적으로 추정된 홍수 피해금액과 지역 총 자산의 비를 통해 홍수위험지도를 작성하였다. 본 연구결과를 수자원장기종합계획에서 홍수위험도 평가를 위해 사용된 홍수피해잠재능(Potential Flood Damage; PFD)과 비교해 보면 PFD에서는 각 인자들의 가중치 산정에서 전문가의 주관이 개입될 수 있다는 단점이 있었으나 과거 피해금액과의 상관관계를 분석한 본 연구에서는 이러한 단점을 극복할 수 있었다.
To comply with the increasing demand from the agricultural industry for more accurate short-range weather information, statistical method for forecasting soil temperature was presented. Regression equation was derived to predict daily mean 10cm soil temperature for any day the year. The equation was based upon 10-daily mean 10cm soil temperature(10DM 10ST) for 6 years(1982~1987) at grass in Suweon. The possibility of estimating daily mean 10cm soil temperature was examined.
Kim, Kyu-Tae;Yoo, Jong-Sung;Kim, Ki-Hang;Kim, Young-Jin
Nuclear Engineering and Technology
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v.26
no.1
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pp.100-107
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1994
A statistical methodology is developed for calculating the nuclear fuel pod internal pressure of Korean PWR fuel in order to reduce over-conservatism of the current KAERI deterministic methodology. The developed statistical methodology employs the response surface method and Monte Carlo calculation. The simple regression equation for the rod internal pressure is derived by taking into account the various fuel fabrication-related and fuel performance model-related parameters. The validity of the regression equation is examined by the F-test, $R^2$-method and Cp-test The internal pressure predicted by the regression equation is in good agreement with that calculated by he computer code using the KAERI deterministic methodology. The distribution of the internal pressure from the Monte Carlo calculation is found to be normal. Comparison of the 95/95 rod internal pressure predicted by the developed statistical methodology with the maximum rod internal pressure by the deterministic methodology shows that the developed statistical methodology reduces significantly over-conservatism of the deterministic methodology.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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