Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.33
no.2
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pp.51-60
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1991
The main objective of this study is to examine the adaptability for the large watershed of the storage tank model which can be applied for the analysis of both long and short terms runoff developed on the basis of hydrologic data for a smaH mountaineous watershed. The results obtained in this study are summarized as follows ; 1. Areal rainfalls of the Dae Chong watershed were calculated by Thiessen method composed of 9 Thiessen networks. 2. Optimal parameters for two types, Model A and Model B of tank models were derived through calibration procedure by standardized Powell method. 3. Monthly simulated flows of Model B are seemed to be closer to the monthly observed than those of Model A during calibration period in the long terms runoff. 4. Relative errors for the simulated flood flows of Model B were apperaed as lower percentage to the observed than those of Model A during calibration period in the short terms runoff. 5. Daily simulated hydrographs of Model B are seemed to be closer to the daily observed than those of Model A during verification period in the long terms runoff. Significance of Model B was highly acknowledged in comparison with Model A in the correlation analysis between annual observed and annual simulated runoff. 6. Reproducibility of simulated flows for Model B is generally seemed to be better than that of Model A during calibration period in the short terms runoff. 7. It can be concluded that reproducibility of Model B is superior to that of Model A in the long and short terms runoff even a large watershed like the result of the small one. 8. It was verified that adaptability for the large watershed of Model B is superior to that of Model A between the two models which were developed by a small watershed characteristics for both long and short terms runoff. 9. Further study for getting a suitable tank model is desirable to be established by the decision, calibration method of initial parameters of tank model and by additional application of another watershed with different watersheds and meterological characteristics.
The objective of this research is to develop a traffic accident forecasting model using traffic accident data in pusan from 1963 to 1991 and then to make short-term forecasts('93~'94) of traffic accidents in pusan. In this research, several forecasting models are developed. They include a multiple regression model, a time-series ARIMA model, a Logistic curve model, and a Gompertz curve model. Among them, the model which shows the most significance in forecasting accuracy is selected as the traffic accident forecasting model. The results of this research are as followings. 1. The existing model such as Smeed model which was developed for foreign countries shows only 47.8% explanation for traffic accident deaths in Korea. 2. A nonliner regression model ($R^2$=0.9432) and a Logistic curve model are appeared to be th gest forecasting models for the number of traffic accidents, and a Logistic curve model shows th most significance in predicting the accident deaths and injuries. 3. The forecasting figures of the traffic accidents in pusan are as followings: . In 1993, 31, 180 accidents are predicted to happen, and 430 persons are predicted to be deaths and 29, 680 persons are predicated to be injuries. . In 1994, 33, 710 accidents are predicted to happen, and 431.persons are predicted to be deat! and 30, 510 persons are predicted to be injuried. Therefore, preventive measures against traffic accidents are certainly required.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2003.09a
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pp.224-227
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2003
The Intrsuion Detecion Systems(IDS) are required the accuracy, the adaptability, and the expansion in the information society to be changed quickly. Also, it is required the more structured, and intelligent IDS to protect the resource which is important and maintains a secret in the complicated network environment. The research has the purpose to build the model for the intelligent IDS, which creates the intrusion patterns. The intrusion pattern has extracted from the vast amount of data. To manage the large size of data accurately and efficiently, the link analysis and sequence analysis among the data mining techniqes are used to build the model creating the intrusion patterns. The model is consist of "Time based Traffic Model", "Host based Traffic Model", and "Content Model", which is produced the different intrusion patterns with each model. The model can be created the stable patterns efficiently. That is, we can build the intrusion detection model based on the intelligent systems. The rules prodeuced by the model become the rule to be represented the intrusion data, and classify the normal and abnormal users. The data to be used are KDD audit data.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.30
no.3
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pp.270-280
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2014
The objective of this research is to quantitatively valuate the economic value of analysis model related to climate change mitigation and adaptation. Due to the fact that the subject of this research, which is the Korean climate change mitigation and adaptation model, has not been actualized, a conjoint analysis applying stated preference data has utilized. As results, among the many attributes considered in this research, the value of the attribute related to reflecting Korea's current situation is analyzed to be largest in both greenhouse gas (GHG) mitigation model and climate change adaptation model. Additionally, if all the considered functional aspects are assumed to be feasible, the economic value of the Korean GHG mitigation model is assumed to be 60.3 billion Korean won(KRW) and the Korean climate change adaptation model is assumed to be 51 billion KRW.
By normalizing the internal hysteresis variable and eliminating the redundant parameter, the normalized Bouc-Wen model is considered to be an improved and more reasonable form of the Bouc-Wen model. In order to facilitate application and further research of the normalized Bouc-Wen model, some key aspects of the model need to be uncovered. In this paper, hysteresis characterization of the normalized Bouc-Wen model is first studied with respect to the model parameters, which reveals the influence of each model parameter to the shape of the hysteresis loops. The parameter identification scheme is then proposed based on an improved genetic algorithm (IGA), and verified by experimental test data. It is proved that the proposed method can be an efficacious tool for identification of the model parameters by matching the reconstructed hysteresis loops with the target hysteresis loops. Meanwhile, the IGA is shown to outperform the standard GA. Finally, a simplified identification method is proposed based on parameter sensitivity, which indicates that the efficiency of the identification process can be greatly enhanced while maintaining comparable accuracy if the low-sensitivity parameters are reasonably restricted to narrower ranges.
Journal of the military operations research society of Korea
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v.8
no.1
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pp.71-76
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1982
A procedure is established for combining a regression model and a time series model to fit to a set of autocorrelated data. This procedure is based on an iterative method to compute regression parameter estimates and time series parameter estimates simultaneously. The time series model which is discussed is basically AR(p) model, since MA(q) model or ARMA(p,q) model can be inverted to AR({$\infty$) model which can be approximated by AR(p) model. The procedure discussed in this articled is applied in general to any combination of regression model and time series model.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.49-49
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2016
The impact of land cover changes on streamflow of the Akaki catchment will be assessed using Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model. The study will analyze the historical land cover changes (1993 to 2016) that have taken place in the catchment and its effect on the streamflow of the study area. Arc GIS will be used to analysis the satellite images obtained from the United States Geological Survey (USGS). To investigate the impact of land cover change on streamflow the model set up will be done using readily available spatial and temporal data, and calibrated against measured discharge. Two third of the data will be used for model calibration (1993?2000) and the remaining one-third for model validation (2001?2004). Model performance will be evaluated by using Nash and Sutcliff efficiency (NS) and coefficient of determination (R2). The calibrated model will be used to assess two land cover change (2002 and 2016) scenarios and its likely impacts of land use changes on the runoff will be quantified. The evaluation of the model response to these changes on streamflow will be presented properly. The study will contribute a lot to understand land use and land cover change on streamflow. This enhances the ability of stakeholder to implement sound policies to minimize undesirable future impacts and management alternatives which have a significant role in future flood control of the study area.
This study deal with the traffic accident. The purpose of this study is to develop the accident density models reflecting the transportation and socioeconomic characteristics based on 230 zones of Korea. In this study, The models which are tested to be statistically significant are developed through multiple linear regression analysis. The main research results are as follows. First, in the transportation-based model, road length, avenue ratio, number of intersections and tunnels are analyzed to be positive to the model, however, school zone is analyzed to be negative to the model. Second, in the socioeconomic-based model, population density, transportation vulnerable ratio, children and truck ratio are analyzed to be positive to the model. Finally, in the integrated models, road ratio, population density, transportation vulnerable ratio, children ratio, truck ratio and number of companies are analyzed to be positive, however, school zone is analyzed to be negative to the model. This results could be expected to give good implications to accident-reduction policy-making.
In earthquake engineering, dynamic analyses are usually conducted by using a nonlinear analytical model of the entire building in order to identify the performance against earthquakes. At the same time, a large number of dynamic analyses are required to consider uncertainties on analytical models and ground motions. Therefore, it is necessary for the analytical model to be adequate, that is to say, the runtime should not be too long as the entire building is modeled to be in much detail, or the nonlinear model should not yield outputs very far from the actual ones by excluding important behaviors too much. The analytical model is usually developed based on experimental results, which have been already conducted for reinforced concrete columns with relaxed details. Therefore, this study aimed at making analytical models to be able to simulate the hysteretic behavior of the columns simply and easily. The analytical model utilizes a lumped hinge model to represent nonlinear moment-rotation hysteretic behavior of RC columns, which is feasible for nonlinear dynamic analyses usually conducted in earthquake engineering and for matching the analytical model to test results. For the analytical model, elements and material models provided by OpenSees are utilized. The analytical model can define the envelope curve, pinching, and unloading stiffness deterioration, but shortcoming of this model is not to be able to consider axial force-moment interaction directly and to simulate strength deterioration after post-capping completely. However, the analytical model can still represent test results well by considering that the goal of this study is to propose a general way to represent the hysteretic behavior of RC columns with relaxed details, not to provide parameters for a refined hysteretic model that can be just applied case by case.
The free-model concept is introduced as an alternative intelligent system technique to design a controller with input and output data only. The idea of free model comes from the Taylor series approximation, where an output can be estimated when such data as position, velocity, and acceleration are known. The parameters in the free model can be estimated using the input-output data and a controller can be designed based on the free model. The free model thus developed is shown to be controllable, observable, and robust. The accuracy of the free-model approximation can be improved by increasing the observation window and the order of the free model. The LQR method is applied to the free model to design power system stabilizers ...
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[게시일 2004년 10월 1일]
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