본 연구에서는 우리나라에 적합한 한계유출량 산정기법을 제안하고 이를 평가하고자 한다. 대상유역은 한강유역이며, 유역의 하도구간을 산지소하천 자연하도, 인공하도 그리고 본류하도의 3구간으로 구분하였다. 산지소하천의 경우 산지계곡의 야영객 및 등산객들의 피해를 방지하기 위해 0.5 m 수위상승을 기준으로 한계유출량을 산정하였다. 산지소하천 자연하도의 한계유출량은 유역 및 하도 매개변수 간의 지역적 회귀분석을 통해 소유역별 한계유출량을 계산하였다. 산지소하천 인공하도의 경우에는 유역 및 하도특성인자들의 지점정보를이용하여 지점별 한계유출량을 산정하였다. 반면 하천 본류구간에서는 고수부지를 이용하는 이용객들의 인명피해를 방지하고자 하천본류구간의 경계홍수량을 기준으로 지점별 한계유출량을 산정하였다. 산정된 한계유출량의 검증을 위해 3개의 돌발홍수사례를 수집하였으며, SCS 유효우량 방법을이용하였다. 지속시간 1, 3, 6시간에 해당하는 유효우량이 한계유출량보다 상회하는 값을 지닌 것으로 나타나 본연구에서 제시한 한계유출량 산정방법이 적절한 것으로 판단된다.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.574-577
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2006
In this paper, we developed a forest fire detection algorithm which uses a regression function between NDVI and land surface temperature. Previous detection algorithms use the land surface temperature as a main factor to discriminate fire pixels from non-fire pixels. These algorithms assume that the surface temperatures of non-fire pixels are intrinsically analogous and obey Gaussian normal distribution, regardless of land surface types and conditions. And the temperature thresholds for detecting fire pixels are derived from the statistical distribution of non-fire pixels’ temperature using heuristic methods. This assumption makes the temperature distribution of non-fire pixels very diverse and sometimes slightly overlapped with that of fire pixel. So, sometimes there occur omission errors in the cases of small fires. To ease such problem somewhat, we separated non-fire pixels into each land cover type by clustering algorithm and calculated the residuals between the temperature of a pixel under examination whether fire pixel or not and estimated temperature of the pixel using the linear regression between surface temperature and NDVI. As a result, this algorithm could modify the temperature threshold considering land types and conditions and showed improved detection accuracy.
최근 세계적인 기상이변으로 인해 자연재해가 빈번하게 발생하고 있으며, 겨울철 대표적인 자연재해인 대설에 의한 재난 발생 빈도도 증가하고 있다. 그러므로 대설 피해 저감이나 대설 피해액 예측에 대한 연구들이 다수 수행되고 있다. 본 연구에서는 과거 22년간 발생했던 대설 피해 사례를 재해연보에서 조사하여 시군구별로 빈도 분석을 하였다. 그 결과 대설 피해 발생 빈도가 높았던 충청도, 전라도, 강원도를 대상으로 대설피해액 예측을 위한 다중회귀모형을 구축하였다. 설명변수로 기상학적 요소인 최심신적설량, 최고기온, 최저기온, 상대습도와 사회 경제적인 요소인 시군구의 면적과 비닐하우스 면적, 농가인구, 60세 이상 농가인구를 선택하여 모형을 구축하였다. 또한 대설 피해를 야기하는 적설심에 대한 분석을 위해 최심신적설심 별 구간을 구분하여 모형을 별도로 구축하였다. 그 결과, 적설심이 낮았던 피해 사례까지를 모두 고려한 경우에는 모형의 예측력이 매우 낮았지만, 피해를 야기한 적설심이 큰 경우만을 분리하여 모형을 구축한 경우에는 70% 이상의 매우 향상된 예측력을 보였다. 이는 적설심이 25 cm 이상 큰 경우에는 적설하중에 의해 설해가 발생할 가능성이 있으며, 이를 대설 피해 기준 적설심이라고 가정할 수 있을 것으로 판단되었다.
콩 점무늬병이 수량에 미치는 영향을 평가하고 경제적 방제수준을 설정하고자 본 시험을 수행하였다. 점무늬병 발병정도와 주당 협수, 주당 총립수, 주당 총립중, 등숙률, 100립중 및 수량과의 상관계수는 각각 -0.90, -0.90, -0.92, -0.99, -0.90, -0.94로 통계적으로 고도의 유의성을 나타내었다. 콩 점무늬병의 병반면적률이 증가됨에 따라 수량은 반비례하여 감소하였는데, 콩 점무늬병 발병정도(x)에 따른 수량(y) 예측모델을 산출한 결과, 회귀식은 y = -3.7213x + 354.99($R^2$= 0.9047)로 고도의 부의 상관이 있었다. 이 회귀식을 토대로 경제적 피해허용수준은 병반 면적률 3.3%, 경제적 방제수준(ET)은 병반면적율 2.6%로 설정할 수 있었다.
Objective: The purpose of this study was to identify whether cutaneous sensory (CS) changes induced by mechanical intervention (MI) increases the trigger point threshold of the same spinal segment as well as to investigate the relationship between the amounts of change in CS pressure pain thresholds (PPT). Design: Randomized controlled trial. Methods: Thirty-nine persons with myofacial pain (MFP) were recruited in this experiment. The subjects consisted of 20 men and 19 women (age 20-39). MI was applied on the subjects using the Graston technique for 5 minutes to induce CS changes. The CS changes were measured with sensory tests by using the Von Frey Filament, and PPT changes were estimated by using the pressure threshold meter. For the observation of sensory and PPT changes with time, the test was conducted for 15 minutes including a pre, post, and after intervention session. Results: CS threshold increased significantly when MI was applied (p<0.001). On the same spinal segment, changes in the right infraspinatus PPT was observed (p<0.001) but the PPT changes in other muscles were not significantly different. Furthermore, the control group CS and PPT were not significantly different. In addition, regression analysis showed that the CS changes have a larger impact on PPT in the same spinal segment (p<0.001). Conclusions: CS changes induced by MI make to change PPT on the same spinal segment. In other words, it is possible to identify PPT changes following CS changes except for the muscle which belongs to a different spinal segment. Therefore, application of MI is necessary for the CS changes in the same spinal segment. Furthermore, it can be useful in the clinical fields as a method of providing pain control and increasing the PPT.
The purpose of this study is to evaluate the effects of welding conditions on the shape of arc of FCAW using high speed camera system. Length and deflection of arc were evaluated from images of arc which were transformed by threshold processing. Based on the experimental results, a regression model for the length of arc was established. A major factor affecting deflection of arc was the length of arc.
In this paper, we propose a method that acquires proper image for barcode reading on camera-based barcode reading system. In the camera system, there is serious blurring problem, and to get proper output of the barcode, it must be solved. To solve it, we proposed two methods. The first one is to make the camera movable, so it can change the distance of focus. The other is software approach, and threshold value is revised through regression analysis. Using such process, we can notice that blurring problem can be overcome.
The classical solution to the noise removal problem is the Wiener filter, which utilizes the second-order statistics of the Fourier decomposition. We discuss a Bayesian formalism which gives rise to a type of wavelet threshold estimation in non-parametric regression. A prior distribution is imposed on the wavelet coefficients of the unknown response function, designed to capture the sparseness of wavelet expansion common to most application. For the prior specified, the posterior median yields a thresholding procedure
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제13권1호
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pp.97-104
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2002
Regression trees, a technique in data mining, are constructed by splitting function-a independent variable and its threshold. Lee (2002) considered one-sided purity (OSP) and one-sided extreme (OSE) splitting criteria for finding a interesting node as early as possible. But these methods cannot be crossed each other in the same tree. They are just concentrated on OSP or OSE separately in advance. In this paper, a new splitting method, which is the combination and extension of OSP and OSE, is proposed. By these combined criteria, we can select the nodes by considering both pure and extreme in the same tree. These criteria are not the generalized one of the previous criteria but another option depending on the circumstance.
The main purpose of this paper is cost reduction in absurd pilot positive expense and human accident prevention which is caused by in the pilot selection process. We use classification models such as logistic regression, decision tree, and neural network based on aptitude test results of 505 ROK Air Force applicants in 2001~2004. First, we determine the reliability and propriety against the aptitude test system which has been improved. Based on this conference flight simulator test item was compared to the new aptitude test item in order to make additional yes or no decision from different models in terms of classification accuracy, ROC and Response Threshold side. Decision tree was selected as the most efficient for each sequential flight training result and the last flight training results predict excellent. Therefore, we propose that the standard of pilot selection be adopted by the decision tree and it presents in the aptitude test item which is new a conference flight simulator test.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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