Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2009.05a
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pp.32-36
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2009
레이더 강우의 편의 추정은 근본적으로 레이더 강우의 평균과 참값으로 가정되는 우량계 강우의 평균과의 차이를 결정하는 문제이다. 두 관측치의 차이를 정확히 결정하기 위해서는 두 관측치의 차이에 대한 분산이 매우 작아야 하며, 따라서 비교되는 관측치의 수가 충분히 확보되어야 한다. 본 연구에는 임진강 유역에서와 같이 일부 지역에만 우량계의 설치가 가능한 경우를 대상으로 하고자 한다. 임진강 유역에서와 같이 지역적으로 편중된 지상 강우자료를 활용하여 강우레이더 자료의 편의 보정을 통한 품질 향상 방안을 제시하였다. 또한 차폐 등을 이유로 레이더 강우가 대상 유역 또는 소유역을 완전하게 포괄하지 못하는 경우에 대해 가용한 레이더 강우를 이용하여 면적평균강우를 산정하는 경우에 포함될 수 있는 오차의 규모를 추정하였다. 강화 강우레이더의 반경은 한강 유역의 일부를 제외하고 대부분을 덮는다. 이러한 강화 강우 레이더의 한강유역에 대한 수문 적용성을 판단하기 위해 차폐로 인한 관측오차 산정 시 한강유역에도 적용해보았다.
Kim, Tae-Jeong;Choi, Kyu-Hyun;Oh, Tae-Suk;Kwon, Hyun-Han
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.96-96
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2018
최근 기후변동성으로 유발되는 불안정한 기상상태를 효과적으로 관측하고자 기상레이더가 도입되고 있다. 기상레이더는 경험식으로 산정된 Z-R 관계식을 통하여 레이더 강수량을 제시하게 된다. 이 과정에서 레이더 강수량은 필연적으로 실제 지상에 도달하는 강수량과는 정량적으로 오차가 발생하게 된다. 레이더 강수량에 포함된 오차는 다양한 원인으로 발생하게 되므로 레이더 강수량의 오차 성분을 규명하는 것은 레이더 강수량 활용을 위하여 필수적으로 선행되어야 한다. 본 연구는 지상강수량과 레이더 강수량의 편의를 보정하기 위한 확률통계학적 방법론을 개발하였다. 레이더 강수량의 편의오차를 보정하기 위하여 수문통계학에서 널리 활용되고 있는 계층적 Bayesian 구조를 기반으로 하였으며 자료통합(data pooling) 기법을 이용하여 편의보정 매개변수 추정과정의 불확실성 추정 효율성을 증대시켰다. 본 연구를 통하여 개발된 레이더 강수량 편의보정기법은 계층적 Bayesian 구조를 도입함으로써 편의보정 매개계수의 불확실성을 정량적으로 제시하였으며 유역 단위의 강수상관성을 현실적으로 복원하는 것을 확인하였다. 따라서 본 연구에서 제안하는 편의보정기법은 편의보정 과정에서 발생할 수 있는 매개변수의 불확실성 및 레이더 강수량의 오차구조를 정량적으로 규명하여 고해상도의 강수정보를 생산함으로써 고도화된 수문해석을 가능케 할 것으로 판단된다.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.30
no.5B
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pp.429-435
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2010
This study proposed a methodology for evaluating the radar rainfall data, whose basic idea is similar to the analysis of variance in statistics. This method enables us to represent separately the error from the bias and that from the data variability. The proposed method was then applied to two storm events for its evaluation. As results, the error from the bias was found to comprises most of the raw radar data error, which becomes significantly decreased in the quality improved cases. On the other hand, the error from the data variability was rather increased due to the quality improvement procedure. The proposed methodology was found to be effective for evaluating the data quality of a storm event for steps of quality improvement, but has a limitation for comparing qualities of storm events. This limitation should be implemented for its general application.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.61-61
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2020
최근 수문기상학 분야에서 레이더 강수량을 활용한 응용연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 레이더 강수량은 대류성 및 층상형 등과 같이 강수특성을 기준으로 레이더 반사도-강수량(Reflectivity-Rainfall, Z-R) 관계식 매개변수를 시공간적으로 동일하게 적용하여 레이더 강수량을 산정하는 방법론은 지상관측 강수량과 정량적인 편의 오차(systematic error)를 발생시킬 수 있는 문제점이 있다. 본 연구는 장기간의 레이더 합성장 반사도를 활용하여 Z-R 관계식 매개변수를 산정하였으며, 이 과정에서 Bayesian 추론 기법을 도입하여 Z-R 관계식 매개변수의 불확실성을 정량화하였다. 추가적으로 편의 오차를 최소화하기 위하여 계절성을 고려한 Z-R 관계식을 산정하였다. 건기와 우기로 구분하여 산정된 Z-R 관계식 매개변수의 공간적으로 변동성과 더불어 강수의 계절적 특성에 기인하는 Z-R 관계식 매개변수의 역비례 관계를 확인하였다. 최종적으로, 제안된 방법론으로 산정된 레이더 강수장은 일반적으로 레이더 강수량 산정에 널리 이용되는 Marshall-Palmer Z-R 관계식으로 산정된 강수장에 비하여 우수한 통계지표를 제시하였다.
Kim, Tae-Jeong;Kwon, Jang-Gyeong;Lee, Dong-Ryul;Kwon, Hyun-Han
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.17-17
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2017
최근 기후변화로 인한 국지적인 돌발성 위험기상 및 집중호우의 발생빈도가 증가로 인한 기상재해의 규모가 대형화되고 있다. 이러한 기상재해 및 위험기상의 대비를 위하여 시공간적으로 고해상도를 갖는 레이더 강수자료가 수공학분야에 널리 활용되고 있다. 하지만 기상레이더는 대기 중에 존재하는 수상체로부터 반사되는 반사도를 사용하여 강수량을 산정하므로 지상 강수자료와 시공간적 오차가 존재하며 레이더-반사도 관계식을 적용하더라도 과소추정의 문제가 발생하게 된다. 과소추정의 문제를 해결하기 위하여 편의보정기법을 적용한 레이더 강수자료에는 여전히 관측과정에서 발생할 수 있는 무작위 오차(random error)에 대한 불확실성이 존재하게 된다. 따라서 본 연구에서는 과소추정의 문제를 개선하고 레이더 강수자료의 시공간적 오차구조 규명이 가능한 정량적 강수량 추정기법을 개발하였다. 이를 위해 다변량 분석기법을 사용하여 레이더 강수자료의 시공간적 오차구조를 반영할 수 있는 무작위 오차(random error)를 확률론적으로 발생할 수 있는 레이더 강수앙상블 모형을 개발하였다. 개발된 모형으로부터 생산된 레이더 강우앙상블은 통계적 효율기준 분석결과 우수한 모형성능을 확인하였으며 극치호우 및 강우시계열 패턴 분석결과 지상강우의 특성을 효과적으로 재현하는 것을 확인하였다. 최종적으로 도시유역 및 미계측유역의 강우-유출모형에 입력 자료로 활용하여 홍수자료를 생산할 수 있는 레이더기반 홍수예보 시스템을 개발하고자 한다.
Stress variation due to size variation and the eccentricity of ring type tensile specimen was analyzed by FLAC program. To get the stable tensile strength the ratio of inner to outer ring diameter should be within a certain range. Diameter ratio of 0.3 was suggested to be adequate. It seemed to be difficult to determine the tensile strength because of stress distortion if eccentricity exceeded some limit. To limit the error in 10%, lateral and axial eccentricity was analyzed to be in the limits of 3% and 10%, respectively.
Traditional criteria for optimum experimental designs depend on the specifications of the model; however, there will be a dilemma when we do not have perfect knowledge about the model. Box and Draper (1959) suggested one direction to minimize bias that may occur in this situation. We will demonstrate some examples with exact solutions that provide a no-bias design for polynomial regression. The most interesting finding is that a design that requires less bias should allocate design points away from the border of the design space.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.20
no.2
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pp.349-356
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2009
In this study, we suggest the estimation method of the relative risk for the unemployment statistics of a small area such as si, gun, gu in Korea. The considered method are the usual pooled estimator, weighted estimator with the inverse of log-variance as weights, and the Jackknife estimator. And we compare with the efficiency of the three estimators by estimating the bias and mean square errors using real data from the 2002 Economically Active Population Survey of Gyeonggi-do. We compute the unemployed rate of male and female in small areas, and then estimate the common relative risk for the unemployed rate between male and female. Also, the stability and reliability of the three estimators for the common relative risk was evaluated using the RB(relative bias) and the RRMSE(relative root mean square error) of these estimators. Finally, the Jackknife estimator turned out to be much more efficient than the other estimators.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.27
no.6
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pp.1601-1607
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2016
Recently, weather information has been increasingly used in various area. This study presents the necessity of hourly weather information for electricity demand forecasting through correlation analysis and multivariate regression model. Hourly weather data were collected by Meteorological Administration. Using electricity demand data, we considered TBATS exponential smoothing model with a sliding window method in order to forecast electricity demand. In this paper, we have shown that the incorporation of weather infromation into electrocity demand models can significantly enhance a forecasting capability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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