Journal of the Korean Society for information Management
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v.28
no.3
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pp.163-178
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2011
Using the library users' data in Lake County Public Library Systems, Florida, US, this study discussed how geographic information systems can be applied in LIS fields. These data were analyzed with such GIS functions as geocoding, Thiessen polygon, density, buffer, and distance measurement. Results indicate that findings from a study of these functions allowed for, not only a better understanding of the geographic locations of library users and user's library activity patterns, but also for the ability to identify library market areas for future library service planning. Additionally, results from a study of the Thiesen polygon and buffer functions indicated the distance impact on library use. Regarding the travel distance of library users, the measurement of distance using road networks was suggested.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.151-151
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2015
최근 기후변화 및 토지 이용변화 때문에 홍수가 빈번하고 이로 인한 피해가 급증하고 있으며 4대강 사업이 이슈가 되면서 강우예측과 홍수량 산정에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 여전히 홍수량 과다 과소 산정으로 인하여 지역적으로 문제점이 야기되고 피해가 발생하고 있다. 특히 Thiessen방법은 유역의 면적 강우량을 산정하기 위해 광범위하게 사용되고 있는데 중 소유역 또는 미계측 유역에 적절한 고려없이 무분별하게 사용하고 있어 문제가 발생되고 있는 실정이다. 또한 현재까지 큰 문제는 발생하지 않았지만 여전히 안전이나 위험에 노출된 상태이다. 따라서 Thiessen망 사용의 정밀한 분석이 무엇보다 필요한 실정이다. 따라서 본 연구를 통하여 소유역 및 미계측 유역을 대상으로 Thiessen망 이용시 관측소 선정에 따른 홍수량의 차이를 분석하고, 이에 따라 어떠한 문제가 발생할 수 있는지 분석하였다. 기존 소유역 및 미계측 유역 중 Thiessen방법을 적용하여 홍수량을 산정한 사례를 전반적으로 조사하였다. 이중에서 여러 지점중 Thiessen망 사용으로 유역이 분할되어 홍수량산정에 문제가 될 수 있는 관하천, 수외천, 주교천, 풍천을 연구 대상지점으로 선정하였다. 부적절한 Thiessen망 산정이 홍수량 산정에 미치는 영향을 평가하기 위하여 신뢰성있고 가장 실설계에 많이 사용되고 있는 다음의 방법으로 홍수량을 산정하였다. 먼저, 관측소 선정에 있어서 관측년도가 비교적 길고 유역과 가장 가까운 기상청 관할의 관측소를 선정하고 홍수량 산정요령에 따라 홍수량을 재 산정 하였다. 본 연구로부터 나온 결과에서, 산정된 홍수량은 기존의 Thiessen망을 통하여 산정된 홍수량과 차이를 보였고, 이는 Thiessen다각형 이론에 위배되는 관측소 선정이 원인으로 밝혀졌다. 따라서 본 연구에서는 관측년도가 길고 강우자료의 신뢰도가 높은 기상청 관할 관측소의 강우자료를 우선적으로 사용할 것을 제시하였다. 또한, 여러 관측소의 강우자료를 Thiessen망을 통하여 산정하는 부적절한 산정법을 신뢰성있는 단일지점의 강우량 산정법으로 적절한 홍수량이 산정할 것을 제시하였다.
Kim, Tae-Jeong;Kim, Sung-Hoon;Lee, Sung-Ho;Kim, Chang-Sung;Kwon, Hyun-Han
Journal of Korea Water Resources Association
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v.53
no.7
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pp.493-505
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2020
The rainfall-runoff model has been generally adopted to obtain a consistent runoff sequence with the use of the long-term ground-gauged based precipitation data. The Thiessen polygon is a commonly applied approach for estimating the mean areal rainfall from the ground-gauged precipitation by assigning weight based on the relative areas delineated by a polygon. However, spatial bias is likely to increase due to a sparse network of the rain gauge. This study aims to generate continuous runoff sequences with the mean areal rainfall obtained from radar rainfall estimates through a PRMS rainfall-runoff model. Here, the systematic error of radar rainfall is corrected by applying the G/R Ratio. The results showed that the estimated runoff using the corrected radar rainfall estimates are largely similar and comparable to that of the Thiessen. More importantly, one can expect that the mean areal rainfall obtained from the radar rainfall estimates are more desirable than that of the ground in terms of representing rainfall patterns in space, which in turn leads to significant improvement in the estimation of runoff.
This study proposed a novel technique, namely the Radar Polygon Method (RPM), for areal rainfall estimation based on radar precipitation data. The RPM algorithm has the following steps: 1. Determine a map of the similar rainfall occurrence of which each grid cell contains the binary information on whether the grid cell rainfall is similar to that of the observation gage; 2. Determine the similar rainfall probability map for each gage of which each grid cell contains the probability of having the rainfall similar to that of the observation gage; 3. Determine the governing territory of each gage by comparing the probability maps of the gages. RPM method was applied to the Anseong stream basin. Radar Polygons and Thiessen Polygons of the study area were similar to each other with the difference between the two being greater for the rain gage highly influenced by the orography. However, the weight factor between the two were similar with each other. The significance of this study is to pioneer a new application field of radar rainfall data that has been limited due to short observation period and low accuracy.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.13
no.3
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pp.237-244
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2001
The watershed information of the Mankyung River and Dongjin River is obtained and analysed using the GIS tool. The informations i.e., digital map, land use, point sources, weather station, water quality measurement station, and pollutants load unit are managed by DB system. The slope, rainfall, and generated pollutants loads of COD, TN and TP which are the input data of the rainfall-runoff-pollutants load model are estimated. From the analysis of the collected and generated data, the almost watershed area is composed of agricultural lands except the upstream regions. The population and industrial area are densely located in Cheonju City and Iksan City, whereas the farming areas are widely distributed.
This study suggested a novel approach of estimating the optimal probability density function (OPDF) of the annual maximum rainfall time series (AMRT) combining the L-moment ratio diagram and the geographical information system. This study also reported several interesting geographical characteristics of the AMRT in Korea. To achieve this purpose, this study determined the OPDF of the AMRT with the duration of 1-, 3-, 6-, 12-, and 24-hours using the method of L-moment ratio diagram for each of the 67 rain gages in Korea. Then, a map with the Thiessen polygons of the 67 rain gages colored differently according the different type of the OPDF, was produced to analyze the spatial trend of the OPDF. In addition, this study produced the color maps which show the fitness of a given probability density function to represent the AMRT. The study found that (1) both L-skewness and L-kurtosis of the AMRT have clear geographical trends, which means that the extreme rainfall events are highly influenced by geography; (2) the impact of the altitude on these two rainfall statistics is greater for the mountaneous region than for the non-mountaneous region. In the mountaneous region, the areas with higher altitude are more likely to experience the less-frequent and strong rainfall events than the areas with lower altitude; (3) The most representative OPDFs of Korea except for the Southern edge are Generalized Extreme Value distribution and the Generalized Logistic distribution. The AMRT of southern edge of Korea was best represented by the Generalized Pareto distribution.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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