• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1196-1200
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• 2010

본 논문에서는 지점 강우의 결측치를 추정하기 위해 전통적인 통계학적 내삽기법을 이용한 역거리가중치법(IDWM), 역지수가중치법(IEWM), 상관계수가중치법(CCWM)과 패턴 인식의 일종인 인공신경망(ANN)기법 그리고 시공간적 강우분포의 측정이 가능한 레이더 자료를 이용해 결측치를 추정하여 각각의 방법을 비교하였다. 임진강 유역의 15개 지상관측소를 대상으로 교차검정(Cross validation) 분석을 실시해 본 결과, CCWM 방법과 ANN기법에 의한 RMSE가 0.46~1.79의 범위를 보였고, 보정레이더를 이용하여 결측치를 추정한 경우RMSE가 0.05~2.26의 범위를 보여 기존의 전통적 결측치 추정방법보다 실측치에 가까운 결과를 보였다. 이는 레이더자료가 지점 강우자료와는 달리 강우의 시공간적 변동성을 고려한 공간분포의 정보를 지니고 있기 때문인 것으로 판단된다.

• Journal of Wetlands Research
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• v.13 no.2
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• pp.189-197
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• 2011

This paper reviewed application of data-driven method, distance-weighted method(IDWM, IEWM, CCWM, ANN), and radar data method estimated of missing raifall data. To evaluate these methods, statistics was compared using radar and station rainfall data from Imjin-river basin. The range of RMSE values calculated for CCWM, ANN was 1.4 to 1.79mm, and the range of RMSE values estimated data used for radar rainfall data was 0.05 to 2.26mm. Spatial characteristics is considered to Radar rainfall data rather than station rainfall data. Result suggest that estimated data used for radar data can impove estimation of missing raifall data.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.859-862
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• 2004

유역평균강우량은 강우-유출모형을 통하여 유출량을 산정할 경우에 사용되며, 산정 방법에는 산술평균법, Thiessen 가중법, 등우선법 등이 있으나 일반적으로 Thiessen 가중법을 많이 적용하고 있다. Thiessen 가중법의 유역평균 강우량 산정방법은 각 관측소가 지배하는 면적(지배면적)을 전체면적으로 나누어 가중치(Thiessen계수)를 구한 후 여기에 각 관측소의 강우량을 곱하고 이를 합산함으로써 유역평균 강우량을 산정하는 방법이다. 본 연구에서는 면적비로 구해지는 Thiessen 계수의 대안을 찾기 위해 대상 유역으로는 영산강 1지류인 지석천 유역을 선정하였고, 단층퍼셉트론을 이용하여 동면, 청풍, 능주의 강우자료를 Input, 능주지점의 유출자료를 Output으로 상호 상관분석으로부터 한 개의 유출 사상에 대해 가장 높은 상관계수를 선택하여 Input 자료를 재구성하였다. 재구성 한 자료를 이용하여 훈련시키고 여기서 발생한 가중치를 Thiessen 계수의 대안의 값으로 추천한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.16 no.8
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• pp.39-47
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• 2011

Ergezinger's method, one of the layer-by-layer algorithms used for multilyer perceptrons, consists of an output node and can make premature saturations in the output's weight because of using linear least squared method in the output layer. These saturations are obstacles to learning time and covergence. Therefore, this paper expands Ergezinger's method to be able to use an output vector instead of an output node and introduces a learning rate to improve learning time and convergence. The learning rate is a variable rate that reflects the correlation coefficient between new weight and previous weight while updating hidden's weight. To compare the proposed method with Ergezinger's method, we tested iris recognition and nonlinear approximation. It was found that the proposed method showed better results than Ergezinger's method in learning convergence. In the CPU time considering correlation coefficient computation, the proposed method saved about 35% time than the previous method.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.22 no.6
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• pp.1301-1313
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• 2009

Efficiency and sensitivity of BLS adjustment method have been studied and the method is known to provide more accurate estimate of total by using properly adjusted weights of samples. However, BLS methods provide different efficiencies according to the magnitudes of correlation coefficients and the sizes of samples in strata. In this paper we study the efficiency of the BLS adjustment according to the sample sizes and correlations in strata. For this study, 2007 monthly labor survey data is used.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.13A no.3 s.100
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• pp.267-274
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• 2006

This paper describes a method to achieve different level of detail for the given volumetric data by assigning weight for the given data points. The relation between wavelet transformation and alpha shape was investigated to define the different level of resolution. Scattered data are defined as a collection of data that have little specified connectivity between data points. The quality of interpolant in volumetric trivariate space depends not only on the distribution of the data points in ${\Re}^3$, but also on the data value (intensity). We can improve the quality of an approximation by using wavelet coefficient as weight for the corresponding data points.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.22 no.3 s.74
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• pp.127-135
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• 2004

교차로 안전성 진단과 관련된 기존의 연구는 교차로 상에서 발생한 사고 자료에 기초하여 교차로 기하구조 요소, 교통량 및 신호운영방법 등과 관련된 요인을 변수로 사용하여 교통사고건수 예측모형 개발에 관한 연구가 대부분이다. 그러나, 분석하고자 하는 대상 교차로의 사고건수 예측모형을 개발하기 위해 필요한 교통사고 자료의 경우 단 기일에 걸쳐 획득되지 않으며 몇 년간의 사고 자료를 요구할 수도 있다. 이러한 자료를 이용하더라도 사고 발생 기간동안 교차로 사고에 영향을 미치는 요인(교차로 운영방법, 기하구조 등)이 변화될 수도 있다는 문제점을 지닌다. 이와 같은 이유로 교차로 안전성을 진단하는데 있어 기존 교통사고 자료는 언제나 절대적인 자료가 될 수 없다. 이에 대한 보완책으로, 3일에서 5일정도의 조사 자료만으로도 안전성 진단이 가능한 상충자료를 이용하여 교차로 안전성 진단을 할 수 있다. 본 연구는 기존사고 자료를 이용하여 사고 발생에 기인하는 여러 변수들을 교통사고심각도와의 상관관계를 분석하고, 상관관계가 높은 변수를 이용하여 신경망 사고심각도 예측모형을 개발하였으며, 모형 검증을 위해 다중회귀사고심각도 예측모형을 개발하여 비교 평가한 결과 신경망 사고심각도 예측모형의 예측력이 우수한 것으로 나타났다. 현장에서 조사된 상충자료를 신경망 사고심각도 예측모형에 적용하여 상충이 사고로 연결 될 경우 사고심각도를 예측하였으며, 예측된 사고심각도에 가중치를 부여하여 대상 교차로 위험우선순위를 결정한 결과 사고비용에 기초한 위험우선순위 결정법과 같은 순위의 결과를 도출하였다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.17 no.4
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• pp.478-489
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• 2014

Recently, flood damage by frequent localized downpours in cities are on the increase on account of abnormal climate phenomena and growth of impermeable area by urbanization. In this study, we are focused on flooding on roads which is the basis of all means of transportation. To calculate real-time accumulated rainfall on a road link, we use the Coefficient of Correlation Weighting method (CCW) which is one of the revised methods of missing rainfall as we consider a road link as a unobserved rainfall site. CCW and real-time accumulated rainfall entered through the Internet are used to estimate the real-time rainfall on a road link. Together with the real-time accumulated rainfall, flooding history, rainfall range causing flooding of a road link and frequency probability precipitation for road design are used as factors to determine the Flood Risk Index on roads. We simulated two cases in the past, July, 7th, 2009 and July, 15th, 2012 in Busan. As a result, all of road links included in the actual flooded roads at that time got the high level of flood risk index.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.390-390
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• 2020

자연재해 중 홍수의 경우 단기간에 발생하며, 큰 인명 및 금전적 피해를 가져오는 재해이다. 1970년~2017년 국내 홍수 피해 분석결과 사상자(총 8,152명)는 점차 줄어드는 추세를 보이지만, 반대로 피해액(총 17조5,000억원)은 증가하는 것으로 나타났다(wamis, 국가수자원관리종합정보시스템). 이러한 국내 홍수 피해를 최소화하기 위해서는 각 유역 또는 지역별 특성을 고려한 홍수 취약성 평가가 필요하다. 홍수 취약성은 대상 지역의 기상, 지형, 인문학적 상황에 따라 상이하게 나타나며, 홍수 취약성을 평가하는 인자의 선정 또한 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 홍수 피해 자료와 홍수 인자간의 인과관계를 분석하여 홍수 취약성 지표 선정 및 취약성 평가를 실시하였다. 홍수 취약성 평가를 위해 홍수 피해 자료와 대상 인자간의 상관성 분석을 통해 상관계수 값이 상대적으로 높게 나온 인자를 선정하였다. 대상 인자는 크게 기상학적 인자, 지형학적 인자, 사회·인문학적 인자로 구분하였다 선정된 인자 간 서로 높은 상관성을 보일 시 공선성이 존재함을 의미하며, 이러한 공선성을 방지하기 위해 VIF (Variance Inflation Factor, 분산팽창계수)를 통한 공선성 검토를 적용하였다. 또한 각 인자 간 에는 서로 다른 단위 및 범위를 가진다. 이러한 경우 특정 인자들의 증감을 취약성 평가에 반영하기에 어려움이 있으며, 유역별 평가 시 신뢰성이 낮아진다. 따라서 Re-scaling 방법을 통해 각 인자의 단위 및 범위를 표준화 후 동일가중치 법을 적용하였다. 본 연구에서는 전체 유역 중 홍수피해가 가장 크게 발생하는 낙동강 태화강 유역을 연구 대상 지역으로 선정하였다. 태화강은 도심지의 중심부를 흐르는 하천이며, 산지의 고도가 높은 지형적 특성을 가지고 있어 홍수에 대한 취약성이 높은 것으로 나타났다(wamis, 국가수자원관리종합정보시스템). 태화강 유역 홍수 취약성 평가결과 유역별 기상, 지형, 인문학적 특성에 따라 홍수 취약성이 높게 나타나는 결과를 보였다. 이와 같은 결과는 유역 내 도심지 비율, 인구밀도, 토지피복 특성에 의한 것으로 주로 지형학적 인자로 인해 취약성이 높게 나타났다. 본 연구에서 활용한 홍수 취약성 평가 방법은 향후 홍수피해 대책 수립에 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of the Korean Geotechnical Society
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• v.40 no.4
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• pp.49-60
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• 2024

Ground-penetrating radar (GPR) enables rapid data acquisition over extensive areas, but interpreting the obtained data requires specialized knowledge. Numerous studies have utilized numerical analysis methods to examine GPR signal characteristics under various conditions. To develop more realistic numerical models, the heterogeneous nature of the ground, which causes clutter, must be considered. Clutter refers to signals reflected by objects other than the target. The Peplinski material model and fractal techniques can simulate these heterogeneous characteristics, yet there is a shortage of research on the necessary input parameters. Moreover, methods for quantitatively evaluating the similarity between field and analytical data are not well established. In this study, we calculated the autocorrelation coefficient of field data and determined the correlation length using the autocorrelation function. The correlation length represented the temporal or spatial distance over which data exhibited similarity. By comparing the correlation length of field data with that of the numerical model incorporating fractal weights, we quantitatively evaluated a numerical model for heterogeneous ground. Consequently, the results of this study demonstrated a numerical modeling technique that reflected the clutter characteristics of the field through correlation length.