• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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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.

• Journal of the Korean Geotechnical Society
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• v.38 no.12
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• pp.103-112
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• 2022

The existing subsidence prediction method based on the measurement data were confirmed in this study through literature research. It was confirmed that the hyperbolic method and the Asaoka method showed high accuracy, while the other prediction methods showed significantly low accuracy. Based on the analysis results, the limitations of the existing prediction equations were derived, and the improvement method of the settlement prediction equations was suggested. In this study, a weighted nonlinear regression analysis method that gives higher weight to the later data was proposed to improve the existing hyperbolic method.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.509-509
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• 2015

물 수요관리측면에 대한 정책을 수립하기 위해서는 현재 또는 장래에 대한 용수수급의 정확한 이해를 필요로 한다. 이를 위해서는 용수 수요량 및 공급량뿐만 아니라 여러 산정요소를 필요로 하는데, 그 중 회귀수량은 물이 이용되고 다시 하천으로 회귀되어 이용될 가능성이 있는 수량으로 정의되며, 용수수급 및 용수절약 측면에서 회귀 수량은 중요한 요소라 할 수 있다. 회귀수량 조사는 유역조사 사업 이래, 10년간 생?공용수를 중심으로 미시적, 거시적으로 조사를 시행하였으나, 측정 자료의 신뢰도, 조사방법 및 지점선정 등의 문제로 인하여 조사 성과의 활용성이 매우 낮은 실정이다. 수자원장기종합계획등에서는 수자원관련 계획 수립시 생?공용수의 회귀율을 65 %로 적용하고 있으나, 이는 1970년대 말의 사회적 여건 및 경제적 상황이 반연된 결과로 현재 상황에 적용되기 곤란하다. 따라서, 현재 실정에 맞는 회귀율 산정은 반드시 필요하게 된다. 본 연구에서는 기존 생활용수 회귀수량 산정 연구 한계를 보완하고 유역조사 시행을 위한 개선된 회귀수량을 산정하고자 한다. 본 연구는 서울시 중랑물재생센터 처리구역을 기반으로 중랑천유역을 시험유역으로 선정하였다. 기존 회귀수량 산정방법을 개선하기 위해 시험유역 회귀수량 산정을 위한 가용 자료 분석 및 용수흐름 네트워크 공간분석을 추가로 진행하였다. 가용자료로 시험 유역내 상수공급자료(정수장 공급량, 상수계통도, 유수 및 누수율), 하수처리자료(하수처리구역도, 하수처리계통도, 유입량 및 방류량) 및 기상자료(기상청 지점 및 AWS 강우자료)를 구축하였고 각각의 상수계통도 및 하수처리계통도로부터 용수 흐름 네트워크망을 구축하였다. 상수공급자료로부터 상수계통도 공급지역을 구분하여 월별 유수율에 따른 월별 실 공급량을 산정하였다. 하수처리자료로부터 시험유역에서의 월별하수처리 유입량 및 방류량을 산정하였다. 최종적으로 회귀율(하수처리 방류량/실 공급량)을 산정한 결과 연평균 회귀율은 각각 93.97 %(2011년), 95.02%(2012년)로 과잉 추정 되었으며 7 ~ 9월의 회귀율은 110 ~ 120 %로 유입량을 초과하였다. 이는, 하수처리로 유입되는 유입량의 하수관거는 합류식으로 구축되어 7 ~ 9월에 많은 양의 강우량이 우수관을 통해 하수처리장으로 이송되어 생활용수 이외에 자연적인 공급량으로 인한 것으로 분석되었다. 따라서, 월별 회귀율 산정을 위해서는 불투수층에서의 면적강우량(mm)을 유입량(m3/s)으로 환산된 값을 고려하여 회귀율을 재산정하였다. 그 결과 연평균 회귀율은 각각 78.27 %(2011년), 77.58 %(2012년)로 나타났다.각각의 월별 회귀율도 매우 유사하게 나타났으며 과거 관용적으로 사용된 65 % 회귀율보다 약 12 ~ 13%로 증가하였으며 이는, 하수처리시설 구축 및 처리효율의 증가와 상수처리시설의 관로시설의 개량으로 인한 유수율 및 누수율 감소로 회귀율이 증가한 것으로 판단된다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.14 no.12
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• pp.225-232
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• 2009

Function Point Method have been applied to measure software size estimation in industry because it supports to estimate the software's size by user's view not developer's. However, the current function point method has some problems for example complexity's upper limit etc. So, In this paper, an enhanced function point model. Micro FP model, was suggested. Using this model, software effort estimation can be more efficiently because this model has some regression equation. This model specially can be applied to estimate in detail the large application system's size Analysis results show that measured software size by this Micro FP model has the advantage with more correlative between the one of LOC, as of 10 applications operated in an large organization.

• Water for future
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• v.26 no.1
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• pp.51-62
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• 1993

The most significant factor in estimating annual runoff must be the precipitation. But in the previous study, the watershed area instead of precitation was included as an independent variable in regression model in the process of checking accurate data. The criterion of accurate data was the runoff ratio in the range of 20% to 100%. In this study the valid range of evapotranspiration was adopted as a criterion of accurate data and the same data were reexamined. It came up with following model which has a high coefficient of determination and conforms to hydrologic theory. R=-518.25+0.8834P where, R: runoff depth(mm) P: precipitation(mm) This regression model was found to be stable by cross-validation and is proposed as annual runoff estimation model applicable to ungaged small and medium watersheds in Korea.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.946-946
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• 2012

현재 국내 하천의 설계홍수량은 하천정비 기본계획이나 유역종합 치수계획 등을 통하여 고시 되고 있다. 이러한 설계홍수량은 홍수량 산정 지침에 따라 산정되며, 최종적으로 결정된 설계홍수량을 기준으로 하도계획이나 교량, 암거 등의 설계를 실시하였다. 현재 많은 수의 홍수조절용 다목적 댐과 강변저류지 등 각종 수리조작 구조물들이 축조되면서부터 홍수량을 시간별로 조절할 수 있게 되었지만, 미계측 유역에서는 유역의 유출량을 예측하기가 쉽지 않기 때문에 수리조작 구조물들의 효과를 예상하고 조작 및 운영방법을 결정하기 어려운 실정이다. 이러한 이유로, 본 연구에서는 미계측 유역 내 축조하는 수공 구조물의 최적 설계 및 운영방법 결정을 위하여 설계홍수량과 함께 합성단위도법을 적용한 수문곡선을 적용할 수 있도록 Nash 모형을 이용하였다. 유역의 유출특성이 반영된 대표단위도를 산정하기 위해 여러 유역의 다양한 형상계수를 이용하여, 도달시간과 첨두유량에 관한 회귀식을 산정하였다. 이렇게 산정된 회귀식을 여러 형태의 유역과 강우-유출 사상에 적용하여, 미계측 유역의 특정지점에서 발생의 개연성이 충분하고 수공구조물의 설계와 효과에 가장 중요하게 영향을 미칠 수 있는 설계홍수수문곡선을 도출하는 것을 목적으로 하였다. 본 연구의 결과로 나타나는 대표홍수수문곡선을 미계측 유역에 적용한다면 미지의 설계홍수량을 추정함과 동시에 설계홍수량에 상응하는 수문곡선을 도출하여 수공구조물 설계에 이용할 수 있을 것이라 기대한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.669-673
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• 2005

신태인 수위관측소는 동진강 본류에 위치하고 있으며 이 지점의 유역면적은 $218.0km^2$이고 하구로부터 19.0km 떨어져 있다. 이 지점은 하류에 위치한 동진제수문의 영향을 받는 곳에 설치된 수위관측소이다. 신태인 수위관측소에서 하류로 약 9km 지점에 부량 수위관측소가 있으며 이 지점에서 약 300m 하류에 동진제수문이 설치되어 운영되고 있다. 이 수위관측소는 하류의 동진제수문의 영향을 받고 있는 상황에서 수위-유량곡선이 개발되어 운영되고 있으며 수위-유량곡선은 저류와 방류로 구분되어 있다. 이들 관측소가 속해 있는 동진강에서 유출되는 유량은 새만금 간척사업지구내의 새만금호로 유입되기 때문에 중요하다. 신태인 수위관측소 지점의 유량측정은 1997년부터 2003년까지 실시되었다. 1999년부터 이 지점의 수위-유량곡선을 동진제수문의 개폐여부에 따라서 저류와 방류로 구분하여 수위-유량곡선을 제시하였다. 이 때 수문의 개폐여부는 동진제수문의 관리 대장을 참조하여 단순하게 구분하였다. 개방여부의 정도가 상류의 신태인 수위관측소에 영향을 미치기 때문에 이를 반영된 수위-유량곡선의 개발이 쉽지 않으며 실제 신태인 수위관측소에 관측된 수위에 따른 유량의 분포가 산포되어 있는 상황이다. 특히 평수위 이하에서 더 심한 것으로 나타났다. 이런 상황에서 단일 수위-유량곡선을 개발하여 적용하는 경우에 오차가 심한 것으로 나타나 있으며 실제 상황에서 저류와 방류로 구분하여 개발된 수위-유량곡선을 적용하는데 한계가 있다. 이를 극복하기 위해 동진제수문의 상류 약 300m 지점에 부량 수위관측소가 설치되어 있는데 이 지점의 수위관측소의 수위를 고려하여 부량 지점 수위와 신태인 지점 수위와 유량의 상관성을 분석하였다. 그리고 신태인 지점의 수위-유량곡선을 저류와 방류로 구분한 경우와 통합한 경우의 수위-유량곡선식을 비교하였다. 이 지점은 하류 수문의 영향을 받기 때문에 하류의 조위 등으로 영향을 받는 경우에 종종 사용되는 지수형 다중 회귀식을 적용하여 수위-유량곡선을 제시 하였으며 그 결과를 실측값과 비교한 결과, 상관계수가 양호하게 평가되었다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.29 no.6B
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• pp.543-550
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• 2009

The traditional simple extrapolation type short term quantitative rainfall forecast can not realize the evolution of rainfall generating weather system. To overcome the drawback of the linear extrapolation type rainfall forecasting model, the history of a weather system from sequential weather radar information and a polynomial regression technique were used to generate forecast fileds of x-directional, y-directional velocities and radar reflectivity which considered the nonlinear behavior related to the evolution of weather systems. Results demonstrated that test statistics of forecasts using the developed model is better than that of 2-CAPPI forecast. However there is still a large room to improve the forecast of spatial and temporal evolution of local storms since the model is not based on a fully physical approach but a statistical approach.

• Journal of the Korean Geosynthetics Society
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• v.15 no.2
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• pp.65-75
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• 2016

In this study, we constructed a database by collecting field pullout test data of the soil nailing using pressurized grouting, and suggested a method to estimate the ultimate pullout resistance using nonlinear regression analysis to overcome the problems of ultimate pullout resistance estimation using graphical methods. The load-displacement curve estimated by nonlinear regression showed a very high correlation with the field pullout test data. Estimated ultimate pullout load by nonlinear regression method was average 29% higher than estimated ultimate pullout load using previous graphical method. A sigmoidal growth model was found to be the best-fitting nonlinear regression model against rapid pullout failure. Further, an asymptotic regression model was found to be the best fit against progressive nail pullout. The unit ultimate skin friction suggested in this research reflected in the domestic geotechnical characteristics and the specifications of the pressurized grouting method. This research is expected to contribute towards establishing an independent design standard for the soil nailing by providing solutions to the problems that occur when using design charts based on foreign research.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.24 no.2
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• pp.63-77
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• 2022

Our aim was to reduce estimation errors of a wind velocity model used as an early warning system for weather risk management in the agricultural sector. The Rural Development Administration (RDA) agricultural weather observation network's wind velocity data and its corresponding estimated data from January to December 2020 were used to calculate linear regression equations (Y = aX + b). In each linear regression, the wind estimation error at 87 points and eight time slots per day (00:00, 03:00, 06:00, 09.00, 12.00, 15.00, 18.00, and 21:00) is the dependent variable (Y), while the estimated wind velocity is the independent variable (X). When the correlation coefficient exceeded 0.5, the regression equation was used as the wind velocity correction equation. In contrast, when the correlation coefficient was less than 0.5, the mean error (ME) at the corresponding points and time slots was substituted as the correction value instead of the regression equation. To enable the use of wind velocity model at a national scale, a distribution map with a grid resolution of 250 m was created. This objective was achieved b y performing a spatial interpolation with an inverse distance weighted (IDW) technique using the regression coefficients (a and b), the correlation coefficient (R), and the ME values for the 87 points and eight time slots. Interpolated grid values for 13 weather observation points in rural areas were then extracted. The wind velocity estimation errors for 13 points from January to December 2019 were corrected and compared with the system's values. After correction, the mean ME of the wind velocities reduced from 0.68 m/s to 0.45 m/s, while the mean RMSE reduced from 1.30 m/s to 1.05 m/s. In conclusion, the system's wind velocities were overestimated across all time slots; however, after the correction model was applied, the overestimation reduced in all time slots, except for 15:00. The ME and RMSE improved b y 33% and 19.2%, respectively. In our system, the warning for wind damage risk to crops is driven by the daily maximum wind speed derived from the daily mean wind speed obtained eight times per day. This approach is expected to reduce false alarms within the context of strong wind risk, by reducing the overestimation of wind velocities.