Park, J.S.;Jurng, M.S.;Chang, D.H.;Choi, J.Y.;Shim, Tae-Bo
The Journal of the Acoustical Society of Korea
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v.15
no.4
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pp.18-23
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1996
Fluctuation statistics of scattering strength are not only important because they impact the performance of active sonar systems, but also because they may provide insight into the major scattering process. In this article, analysis of the statistical characteristics of bottom backscattering, measured in shallow water, are presented. The slowly moving experimental sonar was operated at 30kHz to gather data over the bottom. Spatial and temporal correlation functions of the signal amplitudes were measured. The distribution function and probability of false alarm function of the detected envelope of widebeam and narrowbeam signals were measured. An attempt was made to compare the results with existing theoretical models. The result suggests that the statistical characteristics of bottom backscattering fluctuation of moving source is differ from that of fixed source.
Climate change has been influenced on extreme precipitation events, which are major driving causes of flooding. Especially, most of extreme water-related disasters in Korea occur from floods induced by extreme precipitation events. However, future climate change scenarios simulated with Global Circulation Models (GCMs) or Reigonal Climate Models (RCMs) are limited to the application on medium and small size rivers and urban watersheds due to coarse spatial and temporal resolutions. Therefore, the current study introduces the state-of-the-art approaches and procedures of statistical downscaling techniques to resolve this limitation It is expected that the temporally downscaled data allows frequency analysis for the future precipitation and estimating the design precipitation for disaster prevention.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.17
no.4
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pp.398-414
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1992
For designing the radar integrated data network, we construct the network structure with a spatial hierarchy decomposition scheme. The RIDN can be decomposed into several subnet classes, those of which are composed of the several group classes of radar sits, In a group class, the communication nodes of a radar site are modeled by the software modules formulated with the statistical attributes of discrete events. And we get the analysis over the network through the separately constructed infra group level models which were coded with the C language. After constructing the local area network with these infra models through the proper data links. We got the analysis of the communication performance of inner models and the global network.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.58
no.2
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pp.53-63
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2016
Monitoring of cyanobacteria bloom in reservoir systems is important for water managers responsible of water supply system. Cyanobacteria affect the taste and smell of water and pose considerable filtration problems at water use places. Harmful cyanobacteria bloom in reservoir have significant economic impacts. We develop a new method for estimating the cyanobacteria bloom using Landsat TM and ETM+ data. Developed model was calibrated and cross-validated with existing in situ measurements from Daecheong Reservoir's Water Quality Monitoring Program and Algae Alarm System. Measurements data of three stations taken from 2004 to 2012 were matched with radiometrically converted reflectance data from the Landsat TM and ETM+ sensor. Stepwise multiple linear regression was used to select wavelengths in the Landsat TM and ETM+ bands 1, 2 and 4 that were most significant for predicting cyanobacteria cell number and bio-volume. Based on statistical analysis, the linear models were that included visible band ratios slightly outperformed single band models. The final monitoring models captured the extents of cyanobacteria blooms throughout the 2004-2012 study period. The results serve as an added broad area monitoring tool for water resource managers and present new insight into the initiation and propagation of cyanobacteria blooms in Daecheong reservoir.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.22
no.1
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pp.1-18
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2019
This research measured and visualized the spatial dependency and the spatial heterogeneity of the small business in Cheonan-si, Asan-si with $100m{\times}100m$ grids based on global and local spatial autocorrelation. First, we confirmed positive spatial autocorrelation of small business in the research area using Moran's I Index, which is ESDA(Exploratory Spatial Data Analysis). And then, through Getis-Ord $GI{\ast}$, one kind of LISA(Local Indicators of Spatial Association), local patterns of spatial autocorrelation were visualized. These verified that Spatial Regression Model is valid for the location factor analysis on small business commercial buildings. Next, GWR(Geographically Weighted Regression) was used to analyze the spatial relations between the distribution of small business, hourly mobile traffic-based floating population, land use attributes index, residence, commercial building, road networks, and the node of traffic networks. Final six variables were applied and the accessibility to bus stops, afternoon time floating population, and evening time floating population were excluded due to multicollinearity. By this, we demonstrated that GWR is statistically improved compared to OLS. We visualized the spatial influence of the individual variables using the regression coefficients and local coefficients of determinant of the six variables. This research applied the measured population information in a practical way. Reflecting the dynamic information of the urban people using the commercial area. It is different from other studies that performed commercial analysis. Finally, this research has a differentiated advantage over the existing commercial area analysis in that it employed hourly changing commercial service population data and it applied spatial statistical models to micro spatial units. This research proposed new framework for the commercial analysis area analysis.
Rapid urbanization has resulted in the unprecedented growth of population in Metro Manila, the Philippines and has led to a 'dual' housing crisis - vacant/unoccupied socialized housing and a chronic housing shortage or delayed housing supply. By developing two GIS-based statistical models, this study is to examine socialized housing in comparison with private housing with respect to location patterns, integration, accessibility, social and economic aspects, and vulnerability to environmental hazards. Multiple regression analysis was integrated with the GIS to identify significant variables that influence the spatial distribution of socialized housing. The comparison between the two regression models has shown that socialized housing is located in areas with inappropriate land use and poor accessibility to transportation facilities and built urban resources. Moreover, both regression models have proven the statistical significance of the vulnerability of socialized housing to environmental hazards. The finding explains how the current housing policies do not address the country's housing crisis, especially for the marginalized and low-income households. Thus, the findings provide implications for urban planners and local decision-makers in reforming the current policy interventions.
Journal of Korean Association for Spatial Structures
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v.13
no.1
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pp.79-86
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2013
For most of recent tall buildings, one characteristic is that their building shapes vary with height such as taper and setback, and this implies that the distribution of their structural components may also vary with height. Because of these structural variations, although the sectional shapes of these buildings are symmetric, it is difficult to say whether or not they are structurally symmetric. The acceleration responses of structurally asymmetric tall buildings are larger than those of non-eccentric buildings, thus raising the possibility of problems during strong winds and typhoons. This paper describes wind tunnel tests carried out using building models with height variations and acceleration response analyses, and discusses the resulting response characteristics. For tapered and setback buildings, although the across-wind accelerations are larger than those of a square building, the total root-mean-square accelerations remain small because of smaller along-wind and torsional rms accelerations. And it was found that the effects of statistical couplings between along-wind force and other two forces are negligible.
An adequate understanding and response to natural hazards such as heat wave, heavy rainfall and severe drought is required. We apply extreme value theory to analyze these abnormal weather phenomena. It is common for extremes in climatic data to be nonstationary in space and time. In this paper, we analyze summer rainfall data in South Korea using exceedance values over thresholds estimated by quantile regression with location information and time as covariates. We group weather stations in South Korea into 5 clusters and t extreme value models to threshold exceedances for each cluster under the assumption of independence in space and time as well as estimates of uncertainty for spatial dependence as proposed in Northrop and Jonathan (2011).
Jung, Sungho;Le, Xuan Hien;Oh, Sungryul;Kim, Jeongyup;Lee, GiHa
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.166-166
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2020
Recently, As the frequency of localized heavy rains increases, the use of high-resolution radar data is increasing. The produced radar rainfall has still gaps of spatial and temporal compared to gauge observation rainfall, and in many studies, various statistical techniques are performed for correct rainfall. In this study, the precipitation correction of the S-band Dual Polarization radar in use in the flood forecast was performed using the ConvAE algorithm, one of the Convolutional Neural Network. The ConvAE model was trained based on radar data sets having a 10-min temporal resolution: radar rainfall data, gauge rainfall data for 790minutes(July 2017 in Cheongju flood event). As a result of the validation of corrected radar rainfall were reduced gaps compared to gauge rainfall and the spatial correction was also performed. Therefore, it is judged that the corrected radar rainfall using ConvAE will increase the reliability of the gridded rainfall data used in various physically-based distributed hydrodynamic models.
An, Daeseong;Han, Junhee;Yoon, Taeho;Kim, Changhoon;Noh, Maengseok
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.26
no.1
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pp.101-109
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2015
SMRs (standardized mortality rates) for major diseases, accidents, cancer are considered in small areas of administrative units such as Eup/Myeon/Dong from years 2005 to 2008. Due to small sample issue in small areas, the precision of directly estimated crude SMR for each area can be low. In this study, we consider the HGLM (hierarchical generalized linear model) with MRF (Markov random field) to account for the spatial correlations among the small areas. The effects of covariates for cause of mortality by Dongs in Seoul and disease maps based on the estimated SMR are presented. The results suggest how we analyze and interpret the difference in mortalities by small areas such as Dongs by revealing the spatial patterns.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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