• 제목/요약/키워드: 회귀보정식

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LOADEST와 SWAT 모형을 이용한 유역단위 오염부하량 모의 (Pollutant Loads Simulation on Watershed Scale using LOADEST and SWAT)

  • 김계웅;강문성;송정헌;전상민
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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    • pp.288-288
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    • 2016
  • 유역단위 오염부하량 산정에는 SWAT, HSPF 등의 물리적 매개변수 기반 분포형 모형이 주로 사용되고 있으나, 공간분포형 입력자료로 인한 많은 매개변수는 모의 과정을 복잡하게 하며, 보정 과정에 있어 많은 시간과 노력을 요구하는 단점이 있다. 이로 인해 실무에서는 원단위법이나 유량-부하량 관계식과 같은 통계적 분석에 의한 회귀식이 주로 사용되고 있다. 그 중 LOADEST는 회귀식 기반 프로그램으로, 다양한 연구자들에 의해 연구되고 있으나, 수질 모형과의 모의능력을 비교하는 연구는 부족하다. 본 연구에서는 청미천 상류유역을 대상으로 유역특성에 따른 LOADEST 기반 회귀식의 매개변수를 추정하여 오염부하량을 모의하고, SWAT 모형에 의한 오염부하량 모의결과와 비교 평가하고자 한다. 모형의 구동 및 회귀식 매개변수 추정에 필요한 입력 자료는 용인시 백암면 일대에서 2013년부터 2015년까지 모니터링한 수질, 유량 및 기상자료와 지형자료 (토지이용도, 토양도, 수치표고자료)를 이용하여 구축하였다. LOADEST 기반 회귀식의 매개 변수 추정은 김계웅 (2015)이 개발한 방법을 사용하였으며, 유역면적, 토지이용비율 등은 지형자료를 이용하여 산정하였다. SWAT 모형의 보정은 2013년부터 2014년까지의 자료를 이용하였으며, 2015년 자료를 이용하여 검정하였다. 본 연구의 결과는 비점오염원 모델에 대한 이해를 넓히고, 오염부하량 모의를 위한 모형 선정에 있어 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다.

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조건부 합성기법과 MODIS LST를 활용한 토양수분 다중분위회귀모형 산정 연구 (A Study on Estimation of Soil Moisture Multiple Quantile Regression Model Using Conditional Merging and MODIS Land Surface Temperature Data)

  • 정충길;이지완;이용관;김세훈;김성준
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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    • pp.23-23
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    • 2018
  • 본 연구에서는 다중분위회귀분석모형(Multiple Quantile Regression Model, MQRM)과 MODIS(MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) LST (Land Surface Temperature) 자료를 이용하여 전국 공간토양수분을 산정하였다. 공간토양수분을 산정하기 위한 과정은 크게 두가지로 구분된다. 첫 번째로 기존의 MODIS LST 자료를 조건부 합성 보정기법을 적용하여 실측 LST 자료와 비교하여 위성 LST 자료가 갖고 있는 오차를 보정하였다. 그 결과, 조건부 합성 보정기법을 적용하기전 전국 71개 지상관측지점에서 관측한 실측 LST와 MODIS LST의 $R^2$는 전체 평균 0.70으로 어는정도 유의성 있는 상관관계를 나타냈으나 조건부 합성 보정기법을 적용한 후 실측 LST와 MODIS LST의 $R^2$는 전체 평균 0.92로 상당히 크게 향상됨을 알 수 있었다. 두 번째로 보정된 MODIS LST를 이용하여 다중분위회귀분석 모형을 개발하고 토양수분을 예측하는 단계로 입력자료로 위성영상 자료와 관측자료를 융합하여 사용하였다. 위성영상 자료로는 보정된 MODIS LST와 MODIS NDV를 구축하였고 일단위 강수량 및 일조시간의 기상자료는 기상청으로부터 전국 71개 지점에 대해 구축하여 IDW 공간보간기법을 이용한 공간자료로 구축하였다. 토양수분 결과를 비교하기 위한 관측 토양수분은 자동농업기상관측(Automated Agriculture Observing System, AAOS)지점에서 2013년 1월부터 2015년 12월까지의 실측 일단위 토양수분 자료를 구축하여 사용하였다. 다중분위회귀분석 모형은 LST 인자를 중심으로 각각의 분위(0.05, 0.25, 0.5, 0.75, 0.95)에 해당되는 값의 회귀식을 NDVI, 강수 입력자료를 독립인자로서 조합하여 계절 및 토성에 따른 총 80개의 회귀식을 산정하였다. 관측 토양수분과 모의 토양수분을 비교한 결과 $R^2$가 0.70 (철원), 0.90 (춘천), 0.85 (수원), 0.65 (서산), 0.78 (청주), 0.82 (전주), 0.62 (순천), 0.63 (진주), 0.78 (보성)로 높은 상관성을 보였다. 본 연구에서는 다중분위회귀 모형의 성능을 검증하기 위해 기존의 다중선형회귀모형의 결과와 비교하여 크게 개선됨을 나타냈다.

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Ordinal Rank 알고리즘을 이용한 자동 PIF 추출 - 변화탐지를 위한 상대방사정규화를 목적으로 (Automatic Extraction of Pseudo Invariant Features using Ordinal Rank Algorithm for Radiometric Normalization)

  • 한유경;김대성;김용일
    • 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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    • 대한원격탐사학회 2008년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.213-218
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    • 2008
  • 동일 지점을 촬영한 위성영상은 위성의 센서나 영상의 취득 시기, 지형의 상태 등에 따라 그 지점에 나타나는 화소값이 일정하지 않다. 이러한 영상은 영상간 모자이크나 변화 탐지 결과에 영향을 미칠 가능성이 높으므로 방사보정(또는 방사정규화)을 통해 화소값의 차이를 최소화시킬 필요가 있다. 본 연구는 선형회귀식을 적용한 상대 방사정규화에 초점을 맞추고 있으며, 선형회귀식 구성에 필요한 PIF(Pseudo Invariant Feature)를 자동으로 추출하기 위해 Ordinal Rank 알고리즘을 적용하였다. 이 방법을 통해 각 밴드별 후보 PIF를 추출하고, 공통으로 해당되는 최종 PIF를 추출할 수 있었다. RMSE(Root Mean Square Error), Dynamic range, Coefficient of variation 등을 통해 방사보정 후의 결과를 평가해보았다. 영상회귀를 이용한 방사보정알고리즘과의 비교를 통해 제안된 알고리즘이 갖는 장점을 확인하였다.

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풍속 예측 보정을 위한 Genetic Programing 탐색 기법의 개선 (Improvement of Search Method of Genetic Programing for Wind Prediction MOS)

  • 오승철;서기성
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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    • pp.1349-1350
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    • 2015
  • 풍속은 다른 기상요소들보다 순간 변동이 심하고 국지성이 강하여 수치 예보 모델만으로 예측의 정확성을 높이기가 어렵다. 기상청의 단기 풍속 예보는 전 지구적 통합 예보모델인 UM(Unified Model)의 예측값에 MOS(Model Output Statictics)를 통한 보정을 수행하며, 보정식의 생성에 다중선형회귀분석 방법을 사용한다. 본 연구자는 유전프로그래밍(Genetic Programming)을 이용한 비선형 회귀분석 기반의 보정식 생성을 통하여 이를 개선한 바 있는데, 본 연구에서는 보다 향상된 성능을 얻기 위하여 GP 기법 측면에서 Automatically Defined Functions과 다군집(Multiple Populations) 수행을 통해 성능을 높이고자 한다.

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분광측정기를 이용한 초분광카메라 영상의 상대 복사보정 (Relative radiometric calibration for the SOC700 hyperspectral image with spectroradiometer)

  • 신정일;;강성진;이규성
    • 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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    • 대한원격탐사학회 2008년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.69-73
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    • 2008
  • 초분광영상을 이용한 정량적인 분석이나 분광라이브러리를 이용한 목표물의 탐지를 위해서는 복사보정이 필수적이지만 사전 검보정 자료가 없는 센서의 경우 절대 복사 보정을 실시할 수 없다. 본 연구의 목표는 사전 검보정 자료가 없는 지상 초분광 카메라 (SOC700) 영상의 화소값을 spectroradiometer의 radiance로 변환하기 위한 상대 변환계수(gain, offset coefficient)를 산출하고 그 적합성을 판단하는 것이다. 초분광영상의 DN과 동시에 측정된 radiance의 밴드별 선형 회귀분석을 통하여 상대 radiance 변환계수를 산출하였다. 산출된 선형 회귀식의 적합도($R^2$)는 대부분이 0.9 이상으로 매우 양호하였으며 상대 radiance를 이용할 경우 상대 분광반사율 획득이 가능하며 이를 통해 보다 초분광영상에 적합한 정량적인 분석을 할 수 있다.

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설계강우-유출 관계 분석법에 의한 확률홍수량의 회귀보정을 통한 미계측 유역의 설계홍수량 산정 (Estimating design floods in ungauged watersheds through regressive adjustment of flood quantiles from the design rainfall - runoff analysis method)

  • 채병석;이진영;안재현;김태웅
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제50권9호
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    • pp.627-635
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    • 2017
  • 최근 기후변화에 효과적으로 대응하기 위해서 신뢰성 높은 설계홍수량을 산정할 필요성이 커지고 있다. 본 연구에서는 홍수빈도해석법과 설계강우-유출 관계 분석법으로 산정되는 확률홍수량의 차이를 분석하였다. 우리나라의 경우 관측유량 자료가 부족하여 설계홍수량을 결정할 때 설계강우-유출 관계 분석법으로 산정된 확률홍수량을 이용하고 있다. 관측 유량 자료를 활용한 홍수빈도해석법의 결과를 참값으로 가정하여 분석한 결과, 설계강우-유출 관계 분석법으로 산정된 확률홍수량은 홍수빈도해석법으로 산정된 확률홍수량에 비해 약 79% 과대 산정되는 것으로 나타났다. 따라서, 본 연구에서는 설계강우-유출 관계 분석법으로 산정된 확률홍수량을 보정하는 회귀곡선식을 개발하였다. 이를 위해 우리나라 8개 댐유역의 강우와 유량자료를 획득한 후, 비선형 회귀분석을 통하여 보정식을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 보정식을 적용할 경우, 설계강우-유출관계 분석법으로 산정된 확률홍수량보다 평균적으로 정확도가 약 65.0% 향상되었다. 또한, 유역의 크기를 고려하면, 유역의 크기를 고려하지 않았을 때보다 평균적으로 정확도가 약 2.1%p 증가하였다.

해성점토의 물리적 특성과 압축지수의 상관성 (Relationship Between Physical Properties and Compression Index for Marine Clay)

  • 김동후;김기웅;백영식
    • 한국지반공학회논문집
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    • 제19권6호
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    • pp.371-378
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    • 2003
  • 한반도 서, 남해안 해성점토에 대하여 초기간극비와 자연함수비 및 액성한계의 물리적 특성과 압축지수와의 상관성을 규명하기 위해 비교적 신뢰성이 크다고 볼 수 있는 대형 항만 공사용 최근자료를 분석하였다. 시료교란의 정도를 분석하기 위하여 각 표본별 실내압밀시험을 실시하고 Schmertmann이 제안한 방법으로 보정하여 수정압축지수를 산정하였다. 또한 이들 자료를 토대로 실내압밀시험으로부터 얻어진 압축지수를 경험적 방법에 의하여 보정한 후 현장 처녀압축곡선과의 관계를 분석하고, 단순회귀분석, 다중회귀분석 및 비선형 회귀분석을 실시하여 최적의 회귀모델을 구한 후 해성점토에 적용할 수 있는 토질특성과 시료교란의 영향을 고려한 압축지수와의 상관 관계식을 제안하였다. 분석 결과, 시료교란의 영향을 경험적 방법으로 평가해 본 결과 현장 압축지수는 실험실 압축지수의 1.16배정도 크게 평가되었다. 해성점토의 물리적 특성과 압축지수의 상관성에 대한 최적의 회귀모형은 토질정수의 누승식 또는 지수승식 형태의 비선형회귀식이 가장 적합한 것으로 나타났다. 또한, 설계 및 실무에 보다 쉽게 적용할 수 있도록 하기 위하여 선형관계식을 사용하는 경우에는 압축지수의 상관식을 물성치의 구간에 따라 구분하여 사용하는 것이 바람직하다.

표본조사에 따른 추정방법 비교: 가중치 조정기법을 중심으로 (Comparison of Estimation on Sample Survey: Focusing on Weight Adjustment)

  • 이상은
    • 응용통계연구
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    • 제21권3호
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    • pp.413-427
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    • 2008
  • 표본설계는 대표성 있는 표본추출과 이에 따른 적절한 추정식을 산출해 주어야 한다. 이때 조사결과가 모집단의 대표성을 갖기 위해서는 적절한 가중치가 부여되어야 한다. 일반적으로 표본설계시 제시된 기본가중치는 추출확률에 의해 계산된다. 그러나 조사 후 무응답등과 같은 요인이 발생된 경우 모집단의 대표성을 유지하기 위해 기본가중치의 보정이 필요하다. 본 논문은 조사 후 가중치 보정방법으로 기존에 흔히 사용하고 있는 갈퀴법(Raking)과 현재 BLS에서 적용하고 있는 방법(BLS) 그리고 최근 표본조사의 추정식으로 관심을 끌고 있는 일반화회귀식(GREG)에 의한 방법을 비교하였다. 자료분석은 산업단지공단내의 산업분류별 총 종사자수가 사용되었으며 MSE, Coverage, CV, Large Error(LE), NOn-Centrality(NC) 등의 비교통계량을 이용하여 그 결과를 비교하였다.

시계열 패턴 반응형 Low-peak 탐지 기법을 통한 NDVI 보정방법 개선 (An improved method of NDVI correction through pattern-response low-peak detection on time series)

  • 이경상;한경수
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제30권4호
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    • pp.505-510
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    • 2014
  • NDVI는 기후변화 모니터링과 식생 변화 탐지 모니터링을 위한 주요한 지표이다. NDVI를 산출하기 전에 cloud masking, 대기보정과 같은 전처리 과정을 거침에도 불구하고 강수, 적설이나 구름의 영향이 완전히 제거되지 않아 NDVI가 현저히 낮게 관측되는 noise가 불규칙적으로 발생한다. 이러한 noise를 보정하기 위해서 국내외로 활발한 연구가 진행되고 있다. 기존의 다중 다항 회귀식을 이용한 방법에서는 과대추정이나 low peak를 잘 탐지하지 못하는 등 문제점이 나타나고 있으므로 보다 정확하게 noise를 보정하는 방법이 요구된다. 본 연구에서는 이동평균을 이용하여 noise를 보정하였고, 기존의 다중 다항 회귀식을 이용하여 산출한 NDVI 시계열과 비교를 해보았다. 그 결과 이동평균을 이용한 방법이 이전의 방법보다 NDVI noise를 잘 보정하는 것으로 보여진다.

누락교통량자료 보정방법에서 강우의 영향 고려 (Considering of the Rainfall Effect in Missing Traffic Volume Data Imputation Method)

  • 김민현;오주삼
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제14권2호
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    • pp.1-13
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    • 2015
  • 교통량자료는 매우 다양한 분야에서 사용되는 기초자료이다. 교통량자료는 도로교통량조사를 통하여 수집되며, 도로교통량조사 중 기계식 장비를 사용하여 365일 24시간 지속적으로 수집되는 자료를 상시교통량자료라고 한다. 상시교통량자료는 장비의 오작동 및 여러 원인으로 교통량자료누락이 발생하는 경우가 있다. 누락된 교통량자료는 여러 누락보정방법을 적용하여 보정을 수행하고 있다. 하지만, 기존의 누락보정방법론들은 기상에 대한 영향을 전혀 고려하지 않은 실정이다. 따라서 본 연구에서는 기상 중 강우의 영향을 고려한 누락교통량자료 보정방법에 대한 연구를 수행하였다. 이를 위해 우선 일반국도에서 수집한 교통량자료와 기상청의 기상자료의 매칭을 수행하였으며, 이후 일반국도의 특성별로 군집분석 수행 및 분석대상지점 선정을 진행하였다. 세 가지 보정 기법들(평균대체법/자기회귀모형/EM 기법)을 사용하여 전체 자료에서 누락보정을 수행하는 것과 강우일의 자료만을 가지고 누락보정을 수행하여 보정값의 정확도를 평가하였다. 분석 결과 모든 보정방법 및 분석지점에서 과거 강우일의 교통량자료만을 가지고 보정한 경우가 더 정확한 보정값을 산출하는 것으로 분석되었다.