International Journal of Ocean Engineering and Technology Speciallssue:Selected Papers
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제4권1호
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pp.10-21
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2001
A new method of laser remote sensing is proposed, based on sensing the sea surface by a narrow laser beam (2-3cm) and analyzing statistically specular reflections. Construction of the angular dependency of the average density of specks versus the aircraft flight horizontal azimuth allows calculation of both intensity and azimuthal properties of the sea surface spectrum. The paper contains the experimental setup and technique, the field measurement data taken onboard an aircraft and the examples of calculated main statistical parameters of sea waves. Their energy-carrying component velocity is found by the mean velocity of an ensemble of specular points at the random sea surface. The surface wave nonlinearity is shown to affect substantially the statistical characteristics measured: mean numbers of specular areas with th given elevation and given slope, arranged along the line of crossing the sea surface by the scanning laser beam. Experimental measurement of a variance in the number of these areas yields a principal possibility to calculate the correlation function of the sea surface without its preliminary modeling.
Ji, Sung-Hoon;Park, Young-Jin;Lee, Kang-Kun;Kim, Kyoung-Su
한국방사성폐기물학회:학술대회논문집
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한국방사성폐기물학회 2009년도 학술논문요약집
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pp.186-186
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2009
The characterization strategy of fracture networks are classified into a deterministic or statistical characterization according to the type of required information. A deterministic characterization is most efficient for a sparsely fractured system, while the statistics are sufficient for densely fractured rock. In this study, the ensemble mean and variability of the effective connectivity is systematically analyzed with various density values for different network structures of a power law size distribution. The results of high resolution Monte Carlo analyses show that statistical characteristics can be a necessary information to determine the transport properties of a fracture system when fracture density is greater than a percolation threshold. When the percolation probability (II) approaches unity with increasing fracture density, the effective connectivity of the network can be safely estimated using statistics only (sufficient condition). It is inferred from conditional simulations that deterministic information for main pathways can reduce the uncertainty in estimation of system properties when the network becomes denser. Overall results imply that most pathways need to be identified when II < 0.5 statistics are sufficient when II $\rightarrow$ 1 and statistics are necessary and the identification of main pathways can significantly reduce the uncertainty in estimation of transport properties when 0.5$\ll$1. It is suggested that the proper estimation of the percolation probability of a fracture network is a prerequisite for an appropriate conceptualization and further characterization.
In order to investigate the seismic behavior of highway bridges under near-fault earthquakes, a parametric study was conducted for different regular and irregular bridges. To this end, an existing regular viaduct Highway Bridge was used as a reference model and five irregular samples were generated by varying span length and pier height. The seismic response of the six highway bridges was evaluated by three dimensional non-linear response history analysis using an ensemble of far-fault and scenario-based near-fault records. In this regard, drift ratio, input and dissipated energy as well as damage index of bridges were compared under far- and near-fault motions. The results indicate that the drift ratio under near-fault motions, on the average, is 100% and 30% more than far-fault motions at DBE and MCE levels, respectively. The energy and damage index results demonstrate a dissipation of lower energy in piers and a significant increase of collapse risk, especially for irregular highway bridges, under near-fault ground motions.
Predicting the number of meals in a foodservice organization is an important decision-making process that is essential for successful food production, such as reducing the amount of residue, preventing menu quality deterioration, and preventing rising costs. Compared to other demand forecasts, the menu of dietary personnel includes diverse menus, and various dietary supplements include a range of side dishes. In addition to the menus, diverse subjects for prediction are very difficult problems. Therefore, the purpose of this study was to establish a method for predicting the number of meals including predictive modeling and considering various factors in addition to menus which are actually used in the field. For this purpose, 63 variables in eight categories such as the daily available number of people for the meals, the number of people in the time series, daily menu details, weekdays or seasons, days before or after holidays, weather and temperature, holidays or year-end, and events were identified as decision variables. An ensemble model using six prediction models was then constructed to predict the number of meals. As a result, the prediction error rate was reduced from 10%~11% to approximately 6~7%, which was expected to reduce the residual amount by approximately 40%.
This study implemented the prediction of drought properties (number of drought events, intensity, duration) using the user-oriented systematical procedures of downscaling climate change scenarios based the multiple global climate models (GCMs), AIMS (APCC Integrated Modeling Solution) program. The drought properties were defined and estimated with Effective Drought Index (EDI). The optimal 10 models among 29 GCMs were selected, by the estimation of the spatial and temporal reproducibility about the five climate change indices related with precipitation. In addition, Simple Quantile Mapping (SQM) as the downscaling technique is much better in describing the observed precipitation events than Spatial Disaggregation Quantile Delta Mapping (SDQDM). Even though the procedure was systematically applied, there are still limitations in describing the observed spatial precipitation properties well due to the offset of spatial variability in multi-model ensemble (MME) analysis. As a result, the farther into the future, the duration and the number of drought generation will be decreased, while the intensity of drought will be increased. Regionally, the drought at the central regions of the Korean Peninsula is expected to be mitigated, while that at the southern regions are expected to be severe.
효율적인 수자원 관리에 필수적인 요소 중 하나는 유역 유출의 정확한 예측이다. 동일한 유역이라 할지라도 과거 기후조건에 대해 매개변수나 모형구조가 최적화된 수문모형은 현재나 미래 기후에 대해 최적이라 할수 없으며, 이에 따라 유역 유출 해석의 불확실성 또한 증가하고 있다. 수문자료동화는 모형의 입력 자료에 따른 불확실성을 줄이고 예측정확도를 향상 시킬 수 있는 방법으로, 수문모형의 상태량이나 매개변수를 업데이트하여 모형 초기 조건의 가능성 높은 추정치를 생성하는 기법이다. 본 연구에서는 국내 댐 상류 유역에 대해 집중형 수문모형과 순차자료동화 기법의 연계 패키지인 airGRdatassim 모형을 적용하여, 앙상블 칼만 필터와 파티클 필터 기법의 수문자료동화 특성을 비교 분석하고, 자료동화와 관련된 하이퍼-매개변수의 불확실성이 수문모의 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 자료동화 적용 결과, 두 자료동화 기법 중 파티클 필터에 의한 모의성능이 높았으며 기상강제력 노이즈의 범위, 갱신 대상 상태량 설정, 앙상블 설정 등 수문자료동화의 설정과 관련된 하이퍼 매개변수의 불확실성은 두 기법별 뚜렷한 차이를 보였다. 또한, 본 연구에서는 일단위에서 시단위로 확장한 유량 예측 자료동화의 시험 모의결과 및 앙상블 수문동화기법의 도전과제에 대해서도 논의한다.
전자상거래의 폭발적 증가는 소비자에게 더 유리한 많은 구매 선택의 기회를 제공한다. 이러한 상황에서 자신의 구매의사결정에 대한 확신이 부족한 소비자들은 의사결정 절차를 간소화하고 효과적인 의사결정을 위해 추천을 받아들인다. 온라인 상점의 상품추천시스템은 일대일 마케팅의 대표적 실현수단으로써의 가치를 인정받고 있다. 그러나 사용자의 기호를 제대로 반영하지 못하는 추천시스템은 사용자의 실망과 시간낭비를 발생시킨다. 본 연구에서는 정확한 사용자의 기호 반영을 통한 추천기법의 정교화를 위해 데이터마이닝과 다중모형조합기법을 이용한 상품추천시스템 모형을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 모형은 크게 두 개의 단계로 이루어져 있으며, 첫 번째 단계에서는 상품군 별 우량고객 선정 규칙을 도출하기 위해서 로지스틱 회귀분석 모형, 의사결정나무 모형, 인공신경망 모형을 구축한 후 다중모형조합기법인 Bagging과 Bumping의 개념을 이용하여 세 가지 모형의 결과를 조합한다. 두 번째 단계에서는 상품군 별 연관관계에 관한 규칙을 추출하기 위하여 장바구니분석을 활용한다. 상기의 두 단계를 통하여 상품군 별로 구매가능성이 높은 우량고객을 선정하여 그 고객에게 관심을 가질만한 같은 상품군 또는 다른 상품군 내의 다른 상품을 추천하게 된다. 제안하는 상품추천시스템은 실제 운영 중인 온라인 상점인 'I아트샵'의 데이터를 이용하여 프로토타입을 구축하였고 실제 소비자에 대한 적용가능성을 확인하였다. 제안하는 모형의 유용성을 검증하기 위하여 제안 상품추천시스템의 추천과 임의 추천을 통한 추천의 결과를 사용자에게 제시하고 제안된 추천에 대한 만족도를 조사한 후 대응표본 T검정을 수행하였으며, 그 결과 사용자의 만족도를 유의하게 향상시키는 것으로 나타났다.
본 연구의 목적은 앙상블 칼만필터링 기법과 연속형 강우-유출모형을 연계한 SURF 모형과Auto ROM을 결합한 실시간 댐 수문량 예측모형(DHVPM)을 개발하고 그 적용성을 평가하는데 있다. 대상유역은 충주댐 상류유역을 선정하였으며 2006~2009년 동안 연최대 유입량이 발생한 4개 사례를 선정하였다. 관측유량 자료동화 적용에 따른 선행시간 1시간 유입량에 대한 첨두유량 상대오차, 평균제곱근오차, 모형효율성계수를 산정한 결과, 2007년 첨두유량 상대오차 결과를 제외한 모든 사례에서 자료동화기법을 적용한 결과가 우수한 것으로 나타났다. 현시점으로 가정한 가상시점에서 예측 선행시간 10시간에 대해 유입량을 예측한 결과에서, 유역평균 강우량의 오차가 큰 경우에 대해 자료동화기법을 적용함으로써 예측 유입량의 오차가 줄어드는 것을 확인하였다. 이상의 결과로부터 실시간 예측유입량의 정확도를 향상시키기 위해서는 관측유입량의 실시간 활용이 가능한 환경에서 자료동화기법을 연계한 유입량 예측모형을 이용하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.
Rice paddy accounts for approximately 52.5% of all farmlands in South Korea, and it is closely related to the water environment. Climate change is expected to affect not only agricultural productivity also the water and the nutrient circulation. Therefore this study was aimed to evaluate changes of nitrogen load from rice paddy considering climate change scenario uncertainty. APEX-Paddy model which reflect rice paddy environment by modifying APEX (Agricultural Policy and Environmental eXtender) model was used. Using the AIMS (APCC Integrated Modeling Solution) offered by the APEC Climate Center, bias correction was conducted for 9 GCMs using non-parametric quantile mapping. Bias corrected climate change scenarios were applied to the APEX-Paddy model. The changes and uncertainty in runoff and nitrogen load were evaluated using multi-model ensemble. Paddy runoff showed a change of 23.1% for RCP4.5 scenario and 45.5% for RCP8.5 scenario compared the 2085s (2071 to 2100) against the base period (1976 to 2005). The nitrogen load was found to be increased as 43.9% for RCP4.5 scenario and 76.0% for RCP8.5 scenario. The uncertainty analysis showed that the annual standard deviation of nitrogen loads increased in the future, and the maximum entropy indicated an increasing tendency. And Duncan's analysis showed significant differences among GCMs as the future progressed. The result of this study seems to be used as a basis for mid- and long-term policies for water resources and water system environment considering climate change.
이 연구는 동아시아 (중국, 한국, 그리고 일본) 여름몬순과 그 변동성을 MME (multi-model ensemble)을 이용하여 IPCC AR4 (Intergovernmental Panel on Climate Change Fourth Assessment Report) 실험의22개 접합 기후모델 결과 자료로 분석하였다. 결과자료들은 사용 가능한 모든 모델의 평균값을 이용하였다. 여름 몬순 기간 동안 최대 강수를 가지는 연주기는 모델에 의해 모의되었으나 장마(Meiyu-Changma-Baiu) 강수밴드의 이동(북쪽)과 연관되어 7월에 나타나는 최소값은 모의하지 못했다. MME 강수 패턴은 북태평양아열대 고기압과 장마전선대의 위치와 연관된 강수의 공간적 분포를 잘 나타내었다. 그러나 중국, 한반도, 그리고 일본의 동해와 인근 해역의 강수는 과소 예측되었다. 마지막으로 $CO_2$ 농도 배증시나리오의 복사 강제에 대한 미래예측을 분석하였다. MME는 $CO_2$ 농도가 배증될 때 동아시아지역에서 강수는 평균 7.8%로 나타났고, $5{\sim}10%$의 변화폭을 보였다. 그러나 이러한 강수의 증가는 통계적으로 한반도와 일본, 그리고 인근 북중국 지역에서만 중요한 의미를 가진다. 강수 예측에서 나타난 변화는 아열대 고기압의 강도 변화에 비례하는 것으로 나타났다. 그리고 봄에서 초가을까지 여름 몬순의 지속기간이 길어짐을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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