The various analyses of the historical rainfall data need to be utilized in a hydraulic engineering project. The probability distributions of the rainfall events according to annual maximum continuous rainfall depths are studied for the hydrologic frequency analysis. The bivariate normal distribution, the bivariate lognormal distribution, and the bivariate gamma distribution are applied to the rainfall events composed of rainfall depths and its durations at Kangnung, Seoul, Incheon, Chupungnyung, Teagu, Jeonju, Kwangju, and Busan. These rainfall events are fitted to the the bivariate normal distribution and the bivariate lognormal distribution, but not fitted to the bivariate gamma distribution. Frequency curves of probability rainfall events are suggested from the probability distribution selected by the goodness-of-fit test.
인도의 아메다바드 동물원에서 사육중인 1년생의 수컷 우는 사슴(Muntiacus muntjak)에서 피부사상균증이 발생했다. 발병된 사슴의 얼굴, 머리 및 목 부위 피부에는 모양이 불규칙하고 각피성인 여러개의 회백생 병변을 나타내었다. potassium hydroxide기법에 의해 피부병변에서 Trichophyton verrucosum이 검출되었다. 감염된 피부와 털 시료를 곰팡이 배지에 배양하여 같은 병원체가 검출되었다. 이 사슴과 밀접하게 접촉하였던 사육사에게서는 감염증이 확인되지 않았다. 동물원 동물의 피부염을 감별하는데 있어서 피부사상균을 고려해야 한다는 점이 강조되었다. 저자들의 소견으로는 이것이 인도산 우는 사슴에서 발생한 Trichophyton verrucosum 감염증으로써 최초의 확진된 보고이다.
This paper explores the possibility of describing objects from the change in the shape according to the change in viewpoint. Specifically, we sample the shapes from various viewpoints of a 3-D model, and apply dimension reduction by locally linear embedding. A low dimensional distribution of points are constructed, and characteristics of the object are described from this distribution. Also, we propose two 3-D retrieval methods by applying the iterative closest point algorithm, and by applying Fourier transform and measuring similarity by modified Housdorff distance, and present experimental results. The proposed method shows that the change of shape according to the change in viewpoint can describe the characteristics of an object.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2011.05a
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pp.61-61
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2011
하천에서의 홍수 피해 발생을 예방하기 위한 대책은 크게 구조적인 대책과 비구조적인 대책으로 나눌 수 있다. 구조적인 대책은 댐이나 제방과 같이 하천을 중심으로 수공구조물을 설치하여 직접적인 홍수 발생을 억제하는 대책이지만, 비구조적인 대책은 무형의 체계를 통해 하천에서의 홍수발생을 억제하는 대책이다. 비구조적인 대책 가운데 대표적인 것이 홍수 예 경보인데, 한강홍수통제소에서는 1974년부터 홍수 예 경보시스템을 구축하여 운영하고 있다. 본 연구에서는 남한강 유역에 대한 홍수 방어능력 검토와 홍수 방어대책 강구에 필요한 충주 댐 수문 운영이 가능한 수리학적 홍수추적 모형을 구축하였으며, 충주댐을 중심으로 상 하류 구간에서 수위증가를 억제하기 위한 수문 운영기법을 검토하고자 하였다. 이를 위해 남한강 상류에 위치한 영월2 수위관측소로부터 팔당댐까지의 대상구간에 대해 최근 이루어진 하도측량자료를 이용하여 수리학적 모형을 구축하였다. 구축된 모형에 대해 2006년 홍수사상을 적용하여 모형의 보정을 실시하였으며, 2003년부터 2008년까지의 홍수사상을 대항으로 검증을 실시하였다. 충주댐 수문 운영은 HEC-RAS 모형 내의 E.C.G(Elevation Controlled Gate) 기법과 Rule Operation 기법을 이용하여 남한강 주요 지점에서의 홍수의 증가에 대한 억제효과를 검토하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.131-131
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2022
기후변화의 영향으로 극치강우의 변동성이 커지고 있으며 계획빈도를 초과하는 폭우로 피해가 증가하고 있다. 기존의 물리기반의 홍수예측모델은 개념적 및 구조적 제약과 함께 다양한 유역조건 및 수문기상 조건에 기인한 강우-유출 관계의 불확실성을 고려하는 데 한계가 있다. 특히 한정된 홍수 사상을 통해 구축된 관측 자료로 인해 새로운 홍수 사상 예측 능력이 저조할 수밖에 없다. 따라서 기존 물리모형 기반의 홍수예측과 함께, 딥러닝(deep learning) 모형을 고려한 홍수예측 모델 개발과 개선이 필요하다. 본 연구에서는 다양한 분야에서 활용되는 인공지능(artificial intelligence, AI) 기술을 종합적으로 검토하고, 홍수 예측 측면에서의 활용 가능성 및 신뢰성을 고려하여 AI 기법을 채택하였다. 한강수계에 존재하는 댐 중 일부를 선정하여 대상 댐의 수문·기상학적 자료를 전처리한 후, 인공지능 기반의 홍수예측모형을 구축 및 최적화하였다. 다양한 예측인자와 모델 구성으로 홍수예측력에 대한 평가를 다각적으로 수행함으로써 홍수예측모델의 신뢰성을 제고하였다. 전반적으로 우수한 결과를 도출하였고, 유역면적이 작을수록 결과가 좋았다. 이는 넓은 유역일수록 복잡한 강우-유출 과정이 내재되어 있기 때문으로 판단되며, 넓은 유역에는 본 연구에서 활용한 자료에 추가적인 자료를 도입하여 모형 개선이 이루어져야 할 것으로 판단하였다. 수문 예측 연구에 통계모형이나 기계학습모형의 적용은 많이 있었지만, 딥러닝 기법 활용은 새로운 시도라는 점에서 의미가 있다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.403-403
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2012
최근 단시간 동안에 특정지역에 집중되는 국지적 호우에 의한 돌발홍수가 빈번히 발생하고 있으며, 이에 따른 위험과 손실이 증가하고 있는 추세이다. 현재 국내에서는 이러한 피해를 최소화하고자 돌발홍수 예측모형을 개발하고 예 경보 시스템을 구축하여 다양한 비구조적 대책을 마련하고 있다. 그러나 활용되는 예측모형의 경우 개념적 유출량인 한계유출량으로부터 돌발홍수능(Flash Flood Guidance, FFG)을 결정하여 예측 강우와 상대적인 대소 비교를 통해 돌발홍수의 발생가능성 유무를 판단하게 되는데, 문제는 산정되는 한계유출량은 개념적이기 때문에 검증이 어렵고 산정방법도 다양하여 불확실성이 높다는 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 기존의 돌발홍수 예측 방법이 아닌, 수문모형 Nesting 기법을 이용한 돌발 홍수 예측 방법을 개발하였다. 저해상도의 대유역 기반의 유출량이 큰 영역의 경계값이 되고, 대유역을 이루고 있는 소유역을 고해상도의 작은 영역이라 할 때, 경계값인 대유역의 기반의 유출량을 참고 유출량으로 하여 소유역의 유출을 물리적 혹은 개념적으로 보다 타당하게 모의하는 방법이 수문모형 Nesting 기법이다. 이러한 기법에 필요한 강우-유출 모형으로는 대유역의 경우, SURR 모형(Sejong University Rainfall-Runoff model)을 선택하였으며, 대유역을 이루는 소유역의 유출모의는 물리적 기반의 분포형 모형인 CASC2D 모형을 이용하였다. 또한 실시간 활용을 위해서는 CASC2D 모형의 매개변수를 자동으로 추정하는 기술이 요구되며, 본 연구에서는 매개변수 전역 최적화 방법인 SCE-UA(The Shuffled Complex Evolution, University of Arizona) 기법을 활용하였다. 본 연구에서 사용한 수문모형의 적용성을 평가한 결과 대상유역에 대한 적용성이 높은 것으로 나타났으며, 연계된 두 모형의 유출거동이 유사하게 나타난 것으로 확인되었다. 본 연구에서는 Nesting 기법을 이용하여 0.5m 하천 수위의 상승 여부에 따라 돌발홍수의 발생 가능성을 예측하는 기법을 제안하였으며, 돌발홍수 사례와 일반호우사상으로부터 이 방법의 적용성을 평가하였다. 실제 돌발홍수가 발생한 유역을 선정하고 연계된 두 모형을 대상 유역에 적용한 결과 Nesting 기반의 돌발홍수 예측방법은 기존의 한계유출량 산정 방법에서 반영하지 못한 사상을 적절히 반영한 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발한 Nesting 기법을 이용한 돌발홍수 예측모형은 일반적인 강우량 비교의 돌발홍수 예측방법에서 벗어나 새로운 돌발홍수 예측방법을 제안한 측면에서 큰 의미가 있다고 사료되며, 이러한 연구 결과는 실시간 돌발홍수 예측 시스템의 기본 모형으로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
This study aims to evaluate applicability of both online and offline parameter calibration techniques on rainfall-runoff modeling using a conceptual lumped hydrologic model. To achieve the goal, the storage function model was selected and then two different automatic calibration techniques: SCE-UA (offline method) and particle filter (online method) were applied to calibrate the optimal parameter sets for 9 rainfall events in the Cheoncheon catchment, upper area of the Yongdam multi-purpose dam. In order to assess reproducibility of hydrographs from the parameter sets of both techniques, the observed discharge of each event was divided into low flow (below average flow) and high flow (over average flow). The results show that the particle filter method, updating the parameters in real-time, provides more stable reproducibility than the SCE-UA method regardless of low and high flow. The optimal parameters estimated by SCE-UA are very sensitive to the selected objective functions used in this study: RMSE and HMLE. In particular, the parameter sets from RMSE and HMLE demonstrate superior goodness-of-fit values for high flow and low flow periods, respectively.
정규 순환 방정식형태로 표현된 문제로부터 시스톨릭 어레이를 유도하기 위하여 일반적으로 공간-시간 사상 기법이 널리 이용되고 있다. 이 기법에서 공간 행렬은 주어진 문제 공간을 시스톨릭 어레이로 사상시키는 역할을 한다. 이러한 공간 행렬에 의해 유도되는 시시톨릭 어레이가 유효한 것이 되기 위해서 몇 가지의 제약 조건을 필요로 한다. 본 논문에서는 지역 의존 제약 조건을 기초로 하여 3차원의 문제 공간으로부터 2차원의 시스톨릭 어레이를 유도하는 공간 행렬의 계산 방법을 제시하고자한다. 먼저, 지역 의존 조건을 만족시키기위해 공간 행렬의 요소들이 가져야 하는 조건을 찾고 이 조건으로부터 가능한 트사 벡터들을 선정한다. 다음으로, 필요조건으로서 이러한 투사 벡터들로부터 지역 의존 조건을 만족시키는 공간 행렬을 가지는 투사 벡터들을 선별함으로써, 유효한 시스톨릭 어레이를 유도할 수 있는 모든 가능한 공간 행렬들을 구한다. 이렇게 구해진 가능한 모든 공간 행렬은 시스톨릭 어레이를 위한 캐드도구 또는 시뮬레이터에서 유용하게 이용될 수 있다.
Recently, there are many research interests in providing efficient, temporal and spatial distribution multimedia streaming service. This paper proposed a temporal and spatial object grouping method for distribution multimedia streaming service. The proposed method performs the grouping structure by filtering and mapping with the collected frame object in application domains and it's peformed by JM relationship with the mapped frame objects. The results show that the performance provides the better than the other methods.
Song, Nae Young;Choe, Chan-Ho;Eom, Hyeonsang;Yeom, Heon Young
Annual Conference of KIPS
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2012.11a
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pp.264-267
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2012
늘어가는 자원의 사용과 데이터의 양에 따라 클라우드 시스템의 사용이 대두되고 있는 가운데, 클라우드 환경에서 가상 머신을 효율적으로 사용하는 방법에 대한 많은 기법이 제시되고 있다. 이 중 하나가 호스트 머신 메모리 사용의 오버커밋먼트를 방지하는 것인데 가상 머신들끼리 되도록 같은 파일을 메모리 사상해서 사용하자는 것이다. 이 때 사용한 mmap() 함수는 스토리지 스택을 사용하지 않고 I/O를 할 수 있는 등의 장점을 가지고 있지만 확장성이 떨어진다는 단점이 있다. 본 논문에서는 가상머신들이 mmap()을 사용해서 호스트 메모리를 접근할 때 발생하는 문제점을 짚어보고 이것을 해결할 수 있도록 새로운 mmap() I/O path를 제안한다. 개선된 mmap() I/O path는 수행시간을 40% 가량 향상 시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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