• Title/Summary/Keyword: 지형다양성

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Evaluate Weighting Factors for Multicriteria Decision Making System of Agricultural Reservoir (다기준 의사결정시스템 구축을 위한 농업용저수지 가중치산정)

  • Choi, Eun-Hyuk;Bae, Sang-Soo;Jee, Hong-Ki
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2011.05a
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    • pp.221-225
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    • 2011
  • 현재 그리고, 미래의 지속가능한 수자원 확보를 위해 수자원 계획 및 관리에 관한 제반 문제는 기술적인 측면과 사회적인 측면에서의 위험요소들에 대한 불확실성이 고려되어야 할 뿐만 아니라 이와 관련된 다양한 집단들의 이해관계도 상호작용하기 때문에 문제해결을 위한 다양한 기준과 내재적 갈등이 상존한다. 이에 본 연구는 농업용저수지의 연계운영 및 관리를 위한 다기준 의사결정시스템 구축을 하고자 하였으며 환경여건, 지형여건, 홍수위험도, 주민호응도, 용수수요량을 고려하여 농업용저수지의 연계운영에서 다수의 의사결정 요소들에 대한 가중치를 산출하였다. 이는 기존의 우선순위에 의한 용수배분이 최하순위의 용도나 지역에서 모든 물 부족분에 대한 위험을 부담하는데 반하여 의사결정 요소들의 상대적 가중치에 의한 용수배분은 전체 용도와 지역의 용수배분에 대한 위험이 분산되므로 보다 합리적인 것으로 판단된다.

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Classified by the Internal Characteristics of Caves (동굴내부 특성에 따른 유형 분류)

  • Shin, Dong-Won;Jung, Kyu-Hwan
    • Journal of the Speleological Society of Korea
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    • no.90
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    • pp.63-68
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    • 2009
  • Classified by the characteristics of caves, without academic basis, was used by multiple variables of internal characteristics of caves, such as; the length, the type of features, the genesis, and the square. It is used by cluster analysis as an analysis technique. It is classified in 5 different types from the results of the analysis, and the results say that the diverse classification of visitors' demand is possible.

The Ontology Modeling for Situation-Awareness Framework in Ubiquitous Environment (유비쿼터스 환경의 상황인식 프레임워크를 위한 온톨로지 모델링)

  • Lee, Gi-Cheol;Lee, Ji-Hyeong
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2006.11a
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    • pp.224-227
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    • 2006
  • 온톨로지는 뛰어난 확장성과 다양한 표현력 등 많은 장점을 갖고 있기 때문에 이를 이용한 유비쿼터스 환경 구축이 최근 제기되고 있고 이러한 유비쿼터스 환경에서의 다양한 정보(컨텍스트)들을 수집하고 분석하기 위해서 상황인식 시스템의 필요성이 제기되고 있다. 이러한 이유로 몇몇 프로젝트에서 온톨로지를 이용하여 상황인식 미들웨어를 제작하였지만 이러한 기존 미들웨어의 온톨로지 모델은 추론과 학습 서비스에 대한 고려가 부족하였고 또한 W3C에서 최근 제안한 SWRL(Semantic Web Rule Language)[1]이 고려되지 않았다. 그러므로 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서의 상황인식 프레임워크의 학습 및 추론서비스 향상을 위해 컨텍스트의 타입을 정의하였고 또한 SWRL을 이용하여 규칙을 표현할 수 있도록 온톨로지를 모델링 하였다.

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Assessment of streamflow simulation for large-scale grid-based modeling using the VIC model (한반도 전지역의 격자화를 통한 VIC 모형의 다중유역의 유출량 모의 능력 평가)

  • Jun-Ho Kim;Kuk-Hyun Ahn
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.378-378
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    • 2023
  • 본 연구에서는 한반도 전지역의 격자화를 통해 다중유역에 대한 유출량 모의 능력 평가를 제시하고자 한다. 이를 위해 기상청에서 제공하는 ASOS(종관기상관측) 자료를 IDW(Inverse Distance Weighting) 보간법으로 격자화하였고, GIS(Geographic Information System)를 활용하여 지형자료를 격자에 맞추어 구축하였다. 이렇게 구축한 자료를 사용하여 다중유역의 유출량을 Variable Infiltration Capacity(VIC) 모형으로 모의하였다. VIC 모형은 토양, 식생 및 대기 사이의 물과 에너지의 물리적 교환을 모의하는 동시에 식생 다양성, 가변 침투가 있는 다중 토양층 및 비선형 기반 흐름을 고려하는 모형이다. 이러한 모형을 다중유역에 대해 전역 매개변수를 추정하였고 총 26개의 다중관측지점에서 일별 유출량을 모의하였다. 모의된 유출량은 NSE(Nash-Sutcliffe Efficiency)를 통해 평가하였다. 본 연구에서 구축한 대규모 수문모형은 향후 우리나라의 다양한 수자원 관리(Water resources management)에 활용될 수 있을 것이다.

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Development of unmanned reconnaissance system for wire fence (철조망 경계 및 정찰 로봇 시스템 개발)

  • Su-Hyung You;Hyun-Gyu Choo;Do-Hyun Jung;Hyeon-Ji Lee
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2023.11a
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    • pp.866-867
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    • 2023
  • 기존의 무인 경로 로봇 시스템은 지형 제약과 높은 가격으로 인해 범용성에 한계를 갖는다. 이러한 한계를 극복하기 위해 철조망 위를 자율 주행하는 로봇 시스템(FPS, Fence Patrol System)을 소개하고, 하드웨어와 소프트웨어 측면에서 FPS 의 시스템 작동 원리를 설명한다. FPS 는 철조망 위에서 진동이 감지된 지역으로 이동해 객체를 탐지하고 추적하면서 관리자에게 전송한다. FPS 는 다양한 폭을 갖는 철조망 위에서 주행이 가능하고 완만한 곡률이 있는 철조망도 주행할 수 있도록 설계되었다. 이를 통해 지상 무인 경계 시스템의 한계를 해결하고 다양한 분야에 활용될 것으로 기대한다.

Assessment of variability and uncertainty in bias correction parameters for radar rainfall estimates based on topographical characteristics (지형학적 특성을 고려한 레이더 강수량 편의보정 매개변수의 변동성 및 불확실성 분석)

  • Kim, Tae-Jeong;Ban, Woo-Sik;Kwon, Hyun-Han
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.52 no.9
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    • pp.589-601
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    • 2019
  • Various applications of radar rainfall data have been actively employed in the field of hydro-meteorology. Since radar rainfall is estimated by using predefined reflectivity-rainfall intensity relationships, they may not have sufficient reproducibility of observations. In this study, a generalized linear model is introduced to better capture the Z-R relationship in the context of bias correction within a Bayesian regression framework. The bias-corrected radar rainfall with the generalized linear model is more accurate than the widely used mean field bias correction method. In addition, we analyzed variability of the bias correction parameters under various geomorphological conditions such as the height of the weather station and the separation distance from the radar. The identified relationship is finally used to derive a regionalized formula which can provide bias correction factors over the entire watershed. It can be concluded that the bias correction parameters and regionalized method obtained from this study could be useful in the field of radar hydrology.

Physical and Deep Learning Hybrid Flood Forecasting Model for Ungauged Watersheds (미계측 유역을 위한 물리 및 딥러닝 기반 하이브리드 홍수 예측 모형)

  • Minyeob Jeong;Junho Cha;Chaeyeon Jin;Dae-Hong Kim
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.94-94
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    • 2023
  • 유역에서의 홍수를 예측하기 위한 다양한 강우-유출 모형들이 개발되어 사용되고 있다. 개념적 강우-유출 모형들은 신뢰성과 적용성이 높아 실무에서 널리 활용되어왔으나, 강우-유출 과정을 단순화하여 고려하므로 유출예측의 정확도에 한계가 있다. 또한 모형의 매개변수에 여러 불확실성이 존재하므로 충분한 양의 관측자료를 사용한 보정 작업이 필요하다. 물리적 강우-유출 모형들은 유출예측 결과가 비교적 물리적으로 정확하다는 장점이 있지만, 높은 계산 비용 및 수치적 불안정성으로 인하여 실무에의 적용이 힘들다. 본 연구에서는 홍수 예측의 정확도와 효율성을 모두 확보할 수 있는 하이브리드 기법을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 기법은 물리적 모형인 동역학파 모형과 개념적 모형인 순간단위도 모형, 그리고 딥러닝 모형을 결합하여 사용하는 기법이다. 유역의 조도계수 및 지형을 활용한 동역학파 시뮬레이션을 수행하였으며, 동역학파 시뮬레이션 결과 및 멱함수로 나타내어지는 비선형적 강우-유출 관계를 이용하여 유역의 순간단위도를 유도였다. 또한, 딥러닝 모형인 LSTM 모형을 활용하여 강우손실 매개변수를 추정하였으며, 이를 이용하여 강우손실을 계산한 후 유효강우주상도를 산정하였다. 그리고 유역 출구에서의 홍수수문곡선은 유효강우주상도와 순간단위도를 활용한 회선적분을 통해 예측되었다. 본 연구에서 개발한 기법을 시험유역 및 자연유역에서의 홍수 예측에 적용해보았으며, 예측 결과는 NSE=0.55-0.90, R2=0.67-0.95의 높은 정확도를 보였다. 본 연구에서 유도하는 순간단위도는 한 유역에서 유일하지 않으며, 유효 강우강도의 함수이므로 홍수 예측에 비선형적 강우-유출 관계를 고려할 수 있으며, 수많은 유효 강우강도에 대한 순간단위도들은 멱함수를 이용하여 순간적으로 유도될 수 있다. 또한, 유역의 강우 특성이나 지표면의 토양수분, 식생과 같은 특성을 딥러닝 모형을 통해 고려함으로써 강우 손실 산정의 불확실성을 줄일 수 있다. 또한, 순간단위도 유도를 위한 기초작업인 동역학파 시뮬레이션은 유역의 지형과 조도계수만을 필요로 하므로 미계측 유역에의 적용이 유리하다.

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MDP(Markov Decision Process) Model for Prediction of Survivor Behavior based on Topographic Information (지형정보 기반 조난자 행동예측을 위한 마코프 의사결정과정 모형)

  • Jinho Son;Suhwan Kim
    • Journal of Intelligence and Information Systems
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    • v.29 no.2
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    • pp.101-114
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    • 2023
  • In the wartime, aircraft carrying out a mission to strike the enemy deep in the depth are exposed to the risk of being shoot down. As a key combat force in mordern warfare, it takes a lot of time, effot and national budget to train military flight personnel who operate high-tech weapon systems. Therefore, this study studied the path problem of predicting the route of emergency escape from enemy territory to the target point to avoid obstacles, and through this, the possibility of safe recovery of emergency escape military flight personnel was increased. based problem, transforming the problem into a TSP, VRP, and Dijkstra algorithm, and approaching it with an optimization technique. However, if this problem is approached in a network problem, it is difficult to reflect the dynamic factors and uncertainties of the battlefield environment that military flight personnel in distress will face. So, MDP suitable for modeling dynamic environments was applied and studied. In addition, GIS was used to obtain topographic information data, and in the process of designing the reward structure of MDP, topographic information was reflected in more detail so that the model could be more realistic than previous studies. In this study, value iteration algorithms and deterministic methods were used to derive a path that allows the military flight personnel in distress to move to the shortest distance while making the most of the topographical advantages. In addition, it was intended to add the reality of the model by adding actual topographic information and obstacles that the military flight personnel in distress can meet in the process of escape and escape. Through this, it was possible to predict through which route the military flight personnel would escape and escape in the actual situation. The model presented in this study can be applied to various operational situations through redesign of the reward structure. In actual situations, decision support based on scientific techniques that reflect various factors in predicting the escape route of the military flight personnel in distress and conducting combat search and rescue operations will be possible.

Locomotion Control of 4 Legged Robot Using HyperNEAT (HyperNEAT를 이용한 4족 보행 로봇의 이동 제어)

  • Jang, Jae-Young;Hyun, Soo-Hwan;Seo, Ki-Sung
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.21 no.1
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    • pp.132-137
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    • 2011
  • The walking mobility with stability of 4 legged robots is the distinguished skills for many application areas. Planning gaits of efficient walking for quadruped robots is an important and challenging task. Especially, autonomous generation of locomotion is required to manage various robot models and environments. In this paper, we propose an adaptive locomotion control of 4 legged robot for irregular terrain using HyperNEAT. Generated locomotion is executed and analysed using ODE based Webots simulation for the 4 legged robot which is built by Bioloid.

A Spatiotemporal Location Prediction Method of Moving Objects Based on Path Data (이동 경로 데이터에 기반한 이동 객체의 시공간 위치 예측 기법)

  • Yoon, Tae-Bok;Park, Kyo-Hyun;Lee, Jee-Hyong
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.16 no.5
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    • pp.568-574
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    • 2006
  • User adaptive services have been important features in many applications. To provide such services, various techniques with various kinds of data are being used. In this paper, we propose a method to analyze user's past moving paths and predict the goal position and the path to the goal by observing the user's current moving path. We develop a spatiotemporal similarity measure between paths. We choose a past path which is the most similar to the current path using the similarity. Based on the chosen path, user's spatiotemporal position is estimated. Through experiments we confirm this method is useful and effective.