Site index is the essential tool for forest management to estimate the productivity of forest land Generally, site index equation is developed and used by relationship between stand age and dominant tree heights. However, there is a limit to use the site index equation in the application of variable ages, environmental influence, and estimation of site index for unstocked land. Therefore, it was attempted to develop a new site index equations based on various environmental factors including site and topographical variables. This study was conducted to develop regional site index equations based on the relationship between site index and soil factors for Pinus densiflora. Environmental factors that obtained from GIS application, were selected by stepwise-regression. Site index Equation was estimated by multiple regression from selected factors. Four environmental factors were selected in the final site index equations by stepwise regression. It was observed that coefficients of determination for site index equations were ranged from 0.34 which seem to be relatively low but good enough for estimation of forest stand productivity. The site index equations developed in this study were also verified to be useful by three evaluation statistics such as model's estimation bias, model's precision and mean square error type of measure.
In this study, the channel and floodplain widths are indirectly measured for three different watersheds using satellite images to reflect the shape of Korean channels in the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model. For measuring the channel and floodplain widths, multiple satellite images were referred to ensure the widest width of certain points. In the single channel, the widths at the multiple points were measured. Based on the measured data, the regression equations were derived to estimate the channel and floodplain widths according to watershed areas. Applying these developed equations, this study evaluated the effect of the change of channel and floodplain widths on the SWAT simulation by comparing to the measured streamflow data. The developed equations estimated larger channel width and smaller floodplain compared with those calculated in the current SWAT model. As shown in the results, there was no considerable changes in the predicted streamflow using the current and developed equations. However, the flow velocity and channel depth calculated from the developed equations were smaller than those of the current equations. The differences were caused by the effect of different channel geometries used for calculating the hydraulic characteristics. The channel geometries also affected the water quality simulation in channels because the hydraulic characteristics calculated by the channel geometries are directly related to the water quality simulation. Therefore, application of the river cross-sectional regression equation reflecting the domestic stream shape is necessary for accurate water quantity / quality and water ecosystem simulation using hydrological model.
Predicting building energy use can be useful to evaluate its energy performance. This study proposed empirical approach for predicting building energy use with regression analysis. For the empirical analysis, simple regression models were developed based on the historical energy consumption data as a function of daily outside temperature, the predicting equations were derived for different operational modes and day types, then the equations were applied for predicting energy use in a building. BY selecting a real building as a case study, the feasibilities of the empirical approach for predicting building energy use were examined. The results showed that empirical approach with regression analysis was fairly reliable by demonstrating prediction accuracy of $pm10%$ compared with the actual energy consumption data. It was also verified that the prediction by regression models could be simple and fairly accurate. Thus, it is anticipated that the empirical approach will be useful and reliable tool for many purposes: retrofit savings analysis by estimating energy usage in an existing building or the diagnosis of the building operational problems with real time analysis.
In this study, regression equation was analyzed to estimate non-point source (NPS) pollutant loads in orchard area. Many factors affecting the runoff of NPS pollutant as precipitation, storm duration time, antecedent dry weather period, total runoff density, average storm intensity and average runoff intensity were used as independent variables, NPS pollutant was used as a dependent variable to estimate multiple regression equation. Based on the real measurement data from 2008 to 2012, we performed correlation analysis among the environmental variables related to the rainfall NPS pollutant runoff. Significance test was confirmed that T-P ($R^2=0.89$) and BOD ($R^2=0.79$) showed the highest similarity with the estimated regression equations according to the NPS pollutant followed by SS and T-N with good similarity ($R^2$ >0.5). In the case of regression equation to estimate the NPS pollutant loads, regression equations of multiplied independent variables by exponential function and the logarithmic function model represented optimum with the experimented value.
The purpose of this study is to develop regression equations between annual specific sedi- ment of reservoirs and physiographic factors of watersheds. 122 irrigation reservoirs, which have irrigation areas equal to or larger than 200 ha, located in Korea except Cheju province are used in the analysis. Simple regression analyses between the specific annual sediment and each of the physical characteristic factors of the reservoirs are carried out at first. Then, multiple regression analyses between the annual specific sediment and the physical characteristic factors with high correlation coefficients in the simple regression analyses are made. The results obtained from this study are as follows : 1. The results of the sirnple regression analyses show that in each province the watershed area, the length of mainstream, the circumferential length of watershed have high cor- relation coefficients (R=0.814-0.986), and that drainage density, reservoir capacity per watershed area, drainage frequency, basin relief have low correlation coefficients (R=0. 387-0.955). 2. The purposed multiple regression equations between the annual specific sediment of reservoirs and three major characteritic factors of watersheds, namely, the watershed area, the circumferential length of watershed, and the length of mainstream, are proposed as given in Table 2. 3. The result of the simple regression analyses with respect to the reservoir elevation except Jeonnam province, which has very different characteristics comparing to other provinces, shows that watershed area, main stream length and circumferential length have high correlation coefficients (R=0.806-0.884) in low-elevation reservoirs and intermediate- elevation reservoirs, but low correlation coefficients (R=0.639-0.739) in high-elevation reservoirs. 4. With respect to the reservoir elevation, the proposed multiple regression equations bet- ween the annual specific sediment of reservoirs and the three major characteristic factors of watershed which have high correlation coefficients are proposed as given in Table 5.
This study is to determine the coefficients of regression equations and to select the optimal regression equation in the LOADEST model after classifying the whole study period into 5 flow conditions for 16 watersheds located in the Nakdonggang waterbody. The optimized coefficients of regression equations were derived using the gradient descent method as a learning method in Tensorflow which is the engine of machine-learning method. In South Korea, the variability of streamflow is relatively high, and rainfall is concentrated in summer that can significantly affect the characteristic analysis of pollutant loads. Thus, unlike the previous application of the LOADEST model (adjusting whole study period), the study period was classified into 5 flow conditions to estimate the optimized coefficients and regression equations in the LOADEST model. As shown in the results, the equation #9 which has 7 coefficients related to flow and seasonal characteristics was selected for each flow condition in the study watersheds. When compared the simulated load (SS) to observed load, the simulation showed a similar pattern to the observation for the high flow condition due to the flow parameters related to precipitation directly. On the other hand, although the simulated load showed a similar pattern to observation in several watersheds, most of study watersheds showed large differences for the low flow conditions. This is because the pollutant load during low flow conditions might be significantly affected by baseflow or point-source pollutant load. Thus, based on the results of this study, it can be found that to estimate the continuous pollutant load properly the regression equations need to be determined with proper coefficients based on various flow conditions in watersheds. Furthermore, the machine-learning method can be useful to estimate the coefficients of regression equations in the LOADEST model.
본 연구에서는 10여년 동안 국내 산사태 발생지역 및 인근 미발생지역에서 채취된 자연사면에서의 토층을 대상으로 획득된 약 1,150여개소의 토질시험결과를 토대로 지질조건에 따른 토층의 평균 물성치를 산정하고, 통계적인 분석을 실시하여 지질조건별 투수계수에 대한 간편식을 제안하였다. 투수계수는 화강암지역과 이암지역에서 큰 것으로 나타났으며, 세립토함유량은 이암지역과 편마암지역에서 큰 것으로 나타났다. 지질조건에 따른 토층의 투수계수를 산정하기 위해서 상관성 분석을 실시한 결과 종속변수를 투수계수로 하고 독립변수를 세립토함유량, 함수비, 건조단위중량 및 간극비로 선정하였다. 회귀분석결과 지질조건별 제안된 선형회귀식에서는 공통적으로 세립토함유량 및 간극비가 가장 많이 포함되었다. 제안된 선형회귀식을 검증하기 위하여 타 지역의 토층을 대상으로 수행된 투수계수 측정결과와 선형회귀식으로 예측된 결과를 서로 비교하였다. 비교결과 일부 측정된 결과와 예측된 결과가 차이가 있는 것으로 나타났으나, 그 차이는 비교적 작은 것으로 나타났다. 본 연구에서 제안된 지질조건별 투수계수 산정을 위한 선형회귀식은 국내 지반을 대상으로 적용이 가능할 것으로 판단되나, 추후 지속적인 검증 및 수정이 필요할 것으로 판단된다.
백악기 경상계 안산암과 불국사 화강암류가 주로 분포하는 지반에서 시공된 터널의 내공변위 계측자료를 분석하였다. 터널 주변 암반을 RMR법에 의한 다섯 가지 암반등급으로 구분하고 각 등급에 포함된 계측자료들을 통계처리하여 암반등급별 내공변위의 회귀분석을 실시하였다. 연구 결과. 로그함수보다는 지수함수의 상관계수 가 더 크며, 연약한 암반등급일수록 내공변위의 크기와 표준편차가 크게 나타났다. 또한, 최종내공변위에 대한 최대변위속도 및 초기내공변위의 관계를 도출하였으며, 이 중에서 최종내공변위와 최대변위속도의 상관계수는 0.87로 나타나 이들은 비교적 높은 상관성을 가지는 것으로 확인되었다
The purpose of this study is to identify the item characteristics that are supposed to affect item difficulty and to estimate the regression equations for predicting item difficulty of mathematics in the College Scholastic Ability Test(CSAT). We selected six variables related to item characteristics based on learning theories: contents, cognitive domain, novelty, item type, number of concepts, and the amount of computation. With data of the CSAT mathematics test administered in 2004-2006, item difficulty was regressed on the six variables, the location of an item, and the item writer's judgment on difficulty. The novelty of an item was found to be a statistically insignificant variable in explaining item difficulty. Four regression equations with different sets of independent variables could explain $70%{\sim}80%$ of the item difficulty variance and were validated as predicting item difficulty of the mock CSAT in 2006.
We investigate the influence of subjects or observations on regression coefficients of generalized estimating equations using the influence function and the derivative influence measures. The influence function for regression coefficients is derived and its sample versions are used for influence analysis. The derivative influence measures under certain perturbation schemes are derived. It can be seen that the influence function method and the derivative influence measures yield the same influence information. An illustrative example in longitudinal data analysis is given and we compare the results provided by the influence function method and the derivative influence measures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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