Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.873-877
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2012
지형인자는 하천유역의 홍수량을 산정하는데 있어 매우 중요한 인자이다. 유역의 지형인자를 통해 홍수유출 모형에 적용하기 위한 매개변수를 산정하고 강우-유출모형에 적용시켜 홍수수문곡선을 추정하고 있다. 그러나 우리나라에 적합한 매개변수의 추정방법은 아직 미흡하여 외국에서 개발된 경험식을 주로 이용하고 있다. 본 연구에서는 하천유역의 홍수유출을 계산할 때 입력인자로 사용되는 집중시간 및 저류상수 등과 같은 매개변수를 산정하는데 있어 사용되는 경험식들의 조합에 따른 홍수유출량의 변화양상을 분석하였다. 시험유역으로 청미천 유역을 선정하여 각 경험식에 따른 매개변수를 산정하여 비교하였다. 강우-유출 모델로 HEC-HMS를 적용하였으며 모의시 관측된 강우 자료를 전 유역에 걸쳐 분포시키기 위하여 IDW(Inverse Distance Weighted) 방법을 사용하고 공간적으로 분포된 강우자료와 지형자료를 이용한 유출모의가 가능하도록 ModClark(Modified Clark) 방법을 사용하였다. 또한, 중규모 이상의 큰 유역의 경우는 유입시간이 유하시간에 비해 상대적으로 짧아 유입시간을 무시하고 유하시간을 집중시간으로 취급하므로 각 소유역에 대한 집중시간 산정은 유하시간을 산정하는 방법을 적용하였다. 본 연구에서는 집중시간 및 유하시간 산정에 Kirpich, Rziha, Kraven(I), Kraven(II) 공식을 적용하였고, 저류상수 산정에 Clark, Linsley, Sabol, Russel, Peters 공식을 적용하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.127-127
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2012
수자원분야에서 강우-유출의 정확한 해석은 홍수분석 및 수자원 이용의 측면에서 중요한 과제이다. 또한, 강우-유출 해석에서 유역의 지형인자 및 수문 매개변수의 산정은 홍수량 산정을 위하여 매우 중요하며, 이와 관련된 연구도 많이 진행되었다. 이에 비하여 홍수량 산정 시 첨두유량 및 첨두시간에 큰 영향을 미치는 소유역 분할에 관한 연구는 최근 들어서야 많이 진행되고 있으며, 다른 강우-유출해석 연구에 비하여 상대적으로 부족한 실정이다. 본 연구에서는 소유역 분할에 따른 유출변화를 분석하기 위하여 시험유역으로 평창강, 청미천, 안동댐 및 임하댐 유역을 선정하였으며, 유출분석 방법으로 집중형 모형인 Clark 방법과 준 분포형 유출모형인 ModClark(Modified Clark) 방법을 이용하여 강우-유출을 모의하였다. 또한, 소유역 분할이 첨두유량과 첨두시간에 미치는 영향을 판단하기 위해 유출 매개변수의 보정과정을 거치지 않고 강우-유출을 모의하였다. ModClark 방법으로 모의 시 관측된 강우 자료를 전 유역에 걸쳐 분포시키기 위하여 IDW(Inverse Distance Weighted) 방법을 사용하였고, 공간적으로 분포된 강우자료와 지형자료를 이용함으로써 모의결과에 대한 정확도를 높이는 한편, 강우-유출 모형에서 소유역의 분할 개수에 따라 모의된 유출 형태의 변화 양상을 검토하고 실측수문곡선과 비교하였다. 소유역 분할에 따른 유출모의 결과 대체적으로 분할개수가 증가함에 따라 첨두유량은 증가하고 첨두시간은 감소하는 경향이 나타났으나, 첨두유량 및 첨두시간 모두 각각 일정분할 개수 이상에서는 변동 경향이 감소하는 것으로 나타났다.
The transmission capacity of transmission lines is affected by environmental parameters such as ambient temperature, wind speed, wind direction and so on. The environmental parameters can be measured by the installed measuring devices. However, it is impossible to install the environmental measuring devices throughout the line, especially considering economic cost of power grid. Taking into account the limited number of measuring devices and the distribution characteristics of environment parameters and transmission lines, this paper first studies the environmental parameter estimating method of inverse distance weighted interpolation and ordinary Kriging interpolation. Dynamic thermal rating of transmission lines based on IEEE standard and CIGRE standard thermal equivalent equation is researched and the key parameters that affect the load capacity of overhead lines is identified. Finally, the distributed thermal rating of transmission line is realized by using the data obtained from China meteorological data network. The cost of the environmental measurement device is reduced, and the accuracy of dynamic rating is improved.
Kim, Hyun-Koo;Yoo, Kook-Yeol;Park, Ju H.;Jung, Ho-Youl
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.14
no.1
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pp.1-9
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2019
In this paper, we propose a method of generating a 2D gray image from LiDAR 3D reflection intensity. The proposed method uses the Fully Convolutional Network (FCN) to generate the gray image from 2D reflection intensity which is projected from LiDAR 3D intensity. Both encoder and decoder of FCN are configured with several convolution blocks in the symmetric fashion. Each convolution block consists of a convolution layer with $3{\times}3$ filter, batch normalization layer and activation function. The performance of the proposed method architecture is empirically evaluated by varying depths of convolution blocks. The well-known KITTI data set for various scenarios is used for training and performance evaluation. The simulation results show that the proposed method produces the improvements of 8.56 dB in peak signal-to-noise ratio and 0.33 in structural similarity index measure compared with conventional interpolation methods such as inverse distance weighted and nearest neighbor. The proposed method can be possibly used as an assistance tool in the night-time driving system for autonomous vehicles.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.18
no.4
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pp.287-297
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2016
This study aims to identify the relationship between climatic factors and stand mean Diameter at Breast Height (DBH) for two major tree species; Pinus densiflora and Quercus mongolica in Andong-dam basin. Forest variables such as age, diameter distribution and number of trees per hectare from the $5^{th}$ and $6^{th}$ National Forest Inventory data were used to develop a DBH estimation model. Climate data were collected from six meteorological observatory station and twelve Automatic Weather System provided by Korea Meteorological Administration to produce interpolated daily average temperature map with Inverse Distance Weighting (IDW) method. Andong-dam basin reflects rugged mountainous terrain, so temperature were adjusted by lapse rate based correction. As a result, predictions of model were consistent with the previous studies; that the rising temperature is negatively related to the growth of Pinus densiflora whereas opposing trend is observed for Quercus mongolica.
The accurate official map of air temperature does not exist for the Hawaiian Islands due to the limited number of weather stations on the rugged volcanic landscape. To alleviate the major problem of temperature mapping, satellite-measured land surface temperature (LST) data were used as an additional source of sample points. The Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) system provides hypertemperal LST data, and LST pixel values that were frequently observed (${\ge}$14 days during a 32-day composite period) had a strong, consistent correlation with air temperature. Systematic grid points with a spacing of 5km, 10km, and 20km were generated, and LST-derived air temperature estimates were extracted for each of the grid points and used as input to inverse distance weighted (IDW) and cokriging methods. Combining temperature data and digital elevation model (DEM), cokriging significantly improved interpolation accuracy compared to IDW. Although a cokriging method is useful when a primary variable is cross-correlated with elevation, interpolation accuracy was sensitively influenced by the seasonal variations of weather conditions. Since the spatial variations of local air temperature are more variable in the wet season than in the dry season, prediction errors were larger during the wet season than the dry season.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.57
no.3
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pp.109-120
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2015
Spatial heterogeneous characteristics of solar radiation energy from Climate Change gives rise to energy imbalance in the general ecological system including water resources. This study is to estimate the $CO_2$ flux of South Korea using Terra MODIS image and to assess the reliability of MODIS data from the ground measured $CO_2$ flux by eddy covariance flux tower data at 3 locations (two at mixed forest area and one at rice paddy area). The MODIS Gross Primary Productivity (GPP) product (MOD17A2), 8-day composite at 1-km spatial resolution was adopted for the spatial $CO_2$ flux generation. The MOD17A2 data by noise like cloud and snow in a day were tried to fill by Inverse Distance Weighted (IDW) method from valid pixels and the damping effect of MOD17A2 data were corrected by Quality Control (QC) flag. The MODIS $CO_2$ flux was estimated as the sum of GPP and Re (ecosystem respiration) by Lloyd and Taylor method (1994). The determination coefficient ($R^2$) between MODIS $CO_2$ and flux tower $CO_2$ for 3 years (2011~2013) showed 0.55 and 0.60 in 2 mixed forests and 0.56 in rice paddy respectively. The $CO_2$ flux generally fluctuated showing minus values during summer rainy season (from July to August) and maintaining plus values for other periods. The MODIS $CO_2$ flux can be a useful information for extensive area, for example, as a reliable indicator on ecological circulation system.
Heterogeneous background fractures of granite and sedimentary rocks in Gyeongju LILW (low-intermediate level radioactive waste) facility area have been characterized quantitatively by analyzing fracture parameters (orientation, intensity, and size). Surface geological survey, electrical resistivity survey, and acoustic televiewer log data were used to characterize the heterogeneity of background fractures. Bootstrap method was applied to represent spatial anisotropy of variably oriented background fractures in the study area. As a result, the fracture intensity was correlated to the inverse distance from the faults weighted by nearest fault size and the mean value of electrical resistivity and the average volumetric fracture intensity ($P_{32}$) was estimated as $3.1m^2/m^3$. Size (or equivalent radius) of the background fractures ranged from 1.5 m to 86 m and followed to power-law distribution based on the fractal property of fracture size, using fractures measured on underground silos and identified surface faults.
In order to improve the vertical position accuracy, the advantages of GPS and barometric altimeter are combined and used, but in order to fuse the two sensors, the geoid altitude must be compensated. In this paper, we proposed a technique that can calculate geoid altitude in real time even in low-cost embedded systems applied to drones or autonomous vehicles. Since the reference EGM08 is determined by a polynomial of the 2160th order, real-time calculation is impossible in the embedded system. Therefore, by introducing a linear interpolation technique, the amount of calculation was increased, and the storage space was saved by 75% by using the integer geoid height as a grid point. The accuracy of the proposed technique was evaluated through simulation, and it was confirmed that the accuracy of the maximum error is -1.215 m even in the region where the geoid change is rapid.
Kim, Jung-Ja;Hoang, Minh T.;Kim, Dong-Wook;Kim, Nam-Gyun;Won, Yong-Gwan
Journal of Biomedical Engineering Research
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v.28
no.5
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pp.601-608
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2007
2 Dimensional Gel Electrophoresis(2DGE) is an essentialmethodology for analysis on the expression of various proteins. For example, information for the location, mass, expression, size and shape of the proteins obtained by 2DGE can be used for diagnosis, prognosis and biological progress by comparison of patients with the normal persons. Protein spot matching for this purpose is comparative analysis of protein expression pattern for the 2DGE images generated under different conditions. However, visual analysis of protein spots which are more than several hundreds included in a 2DGE image requires long time and heavy effort. Furthermore, geometrical distortion makes the spot matching for the same protein harder. In this paper, an iterative algorithm is introduced for more efficient spot matching. Proposed method is first performing global matching step, which reduces the geometrical difference between the landmarks and the spot to be matched. Thus, movement for a spot is defined by a weighted sum of the movement of the landmark spots. Weight for the summation is defined by the inverse of the distance from the spots to the landmarks. This movement is iteratively performed until the total sum of the difference between the corresponding landmarks is larger than a pre-selected value. Due to local distortion generally occurred in 2DGE images, there are many regions in whichmany spot pairs are miss-matched. In the second stage, the same spot matching algorithm is applied to such local regions with the additional landmarks for those regions. In other words, the same method is applied with the expanded landmark set to which additional landmarks are added. Our proposed algorithm for spot matching empirically proved reliable analysis of protein separation image by producing higher accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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