Vegetative Filter Strip (VFS) is the best management practice which has been widely used to mitigate water pollutants from agricultural fields by alleviating runoff and sediment. This study was conducted to improve an equation for estimating sediment trapping efficiency of VFS using several different regularization methods (i.e., ordinary least squares analysis, LASSO, ridge regression analysis and elastic net). The four different regularization methods were employed to develop the sediment trapping efficiency equation of VFS. Each regularization method indicated high accuracy in estimating the sediment trapping efficiency of VFS. Among the four regularization methods, the ridge method showed the most accurate results according to $R^2$, RMSE and MAPE which were 0.94, 7.31% and 14.63%, respectively. The equation developed in this study can be applied in watershed-scale hydrological models in order to estimate the sediment trapping efficiency of VFS in agricultural fields for an effective watershed management in Korea.
This study analyzed the efficiency and influence factors according to the main research institute type of R&D Program for the local community problem-solving. This study applied data envelopment analysis (DEA) method and Tobit regression analysis by using 20 institutions that participated in R&D Program. The results are summarized as follows. First, Analysis results according to the research institute type of R&D project, Efficient DMUs showed more regional innovation institutions than social economy enterprises. But regional innovation institutions were the lowest in the CCR and BCC model. However, efficiency dose not differ between regional innovation institutions and social economy enterprises. Second, as a result of the analysis relation between efficiency and allocation characteristics of R&D input, the participation of regional innovation organizations as participating organizations has a negative effect on efficiency. It was found that the higher the proportion of government subsidies and the higher the employment rate of the vulnerable, which is a social achievement, the positive effect on efficiency. The implication of this study is that the participation of social economy enterprises as the main R&D institution and government R&D support can provide social economy enterprises with opportunities to accumulate R&D capabilities and experience successful commercialization.
The purpose of this study is to diagnose the level of disaster safety perception (disaster safety importance, accident possibility, personal safety, and regional safety) of local residents, and to analyze the impact of individual and accident cause characteristics. The analysis method used multiple regression analysis, and the main analysis results are as follows. First, disaster safety importance and accident possibility were higher as residents who had experience in safety education and were willing to visit the safety experience center in the province. Second, disaster safety importance was higher as the cause of the accident was the lack of response 119 and police. And accident possibility was higher as the cause of the accident was the lack of prior treatment by the state and local governments. Third, personal safety and regional safety were higher for men, and especially personal safety was lower as residents with children. The results of this study can be used as basic data for establishing regional customized disaster safety policies based on the perception of local residents, who are policy consumers.
This study was conducted to identify the determinants of regional body fat distribution of obesity(upper body obesity and lower body obesity) for adolescents. The macronutrient consumption pattern utilized the most important variables to test for potential determinants. A total of 726 adolescents living in rural areas in Korea had been observed for four years from 1992 to 1996 about their diet, sexual maturation, serum components and physical growth. The study design was similar to that of a case control study. Logistic regression analysis were used as an analytical method to identify the determinants of upper body obesity and lower body obesity. Odd ratios were estimated from the regression to identify the determinants of upper body obesity and lower body obesity. Odd ratios were estimated from the regression to identify the risk factors. Fat consumption pattern was the most frequent one among the three macronutrient consumption pattern of carbohydrate, fat and protein. Prevalence of obesity for the subjects was 9.5%. Prevalence of upper body obesity was higher in malestudents than in female students. On the other had, prevalence of lower body obesity was higher in females. The results of the logicstic regression analysis showed that the risk factor for upper body obesity was sexual maturity rather than dietary factors. None of the factors included in the analysis for lower body obesity appear to be the risk factor. The result may suggest that to develop a determinant model for obesity of adolescents, the model should include a wider range of variables other than diet, sexual maturity and changes in blood serum.
오늘날 재해의 위험으로부터 안전하게 살고자 하는 대중들의 욕구는 증가하고 있지만 최근의 기후변화와 이상홍수의 사례에서 볼 때 현재 우리가 처해 있는 자연재해로부터의 위협은 과거와는 상이하다는 것을 알 수 있다. 이렇게 변화하는 상황에 대처하기 위해서는 우리가 노출된 재해의 특성을 평가하는 과정이 선행되어져야 한다. 따라서 본 연구에서는 지역회귀분석을 적용하여 가능 피해금액을 추산하고, 이를 통해 각 지역별 홍수위험도를 평가하는 방법을 제안하였다. 홍수로 인한 피해는 인명이나 재산피해가 주를 이루기 때문에 홍수 위험도평가 결과도 홍수에 취약한 인명이나 재산으로 표현되는 것이 적절하다고 판단된다. 지역회귀분석은 강우-유출모형이나 확률분포모형의 매개변수들을 유역특성인자들로 표현하기 위해 수문학(水文學) 분야에서 널리 사용되어져 왔으며 본 연구에서는 이 방법을 홍수 피해금액 추정에 응용하였다. 지역회귀방법의 절차로는 먼저 계측지역(과거 홍수 피해금액 자료가 충분한 지역)에서는 홍수 피해금액과 시강우량 자료를 바탕으로 비선형 회귀분석을 실시하였고, 다음으로 이 회귀식의 계수를 다시 해당 지역의 인문.사회 경제학적 인자들로 표현하였다. 이러한 방법으로 지역적 인자들이 홍수 피해에 미치는 영향을 정량적으로 분석할 수 있었으며 궁극적으로 미계측지역(과거 자료가 충분하지 않은 지역)에서도 지역적 인자들을 통해 특정 빈도에 발생 가능한 홍수 피해금액을 추정할 수 있었다. 또한 추정된 홍수 피해금액과 지역 총 자산의 비를 Flood Vulnerability Index (FVI)라 하였으며 이를 통해 특정빈도 강우로 인해 도시 내에서 피해를 입을 수 있는 재산의 범위를 추정하고, 홍수위험지도로도 나타내었다. 본 연구 결과를 수자원장기종합계획에서 홍수위험도 평가를 위해 사용된 홍수피해 잠재능(Potential Flood Damage; PFD)과 비교해 보면 PFD에서는 각 인자들의 가중치 산정에서 전문가의 오판이 부분적으로 개입될 수 있다는 단점이 있었으나 지역회귀에 근거한 본 연구에서는 이러한 단점을 극복할 수 있었다. 또한 FVI는 과거 재해피해와 높은 상관관계를 나타냈지만 PFD는 실제 지역별 취약도를 잘 반영하지 못하는 것으로 나타났다.
Forecasting of electricity demand have difficulty in adapting to abrupt weather changes along with a radical shift in major regional and global climates. This has lead to increasing attention to research on the immediate and accurate forecasting model. Technically, this implies that a model requires only a few input variables all of which are easily obtainable, and its predictive performance is comparable with other competing models. To meet the ends, this paper presents an energy demand forecasting model that uses the variable selection or extraction methods of data mining to select only relevant input variables, and employs support vector regression method for accurate prediction. Also, it proposes a novel performance measure for time-series prediction, shift index, followed by description on preprocessing procedure. A comparative evaluation of the proposed method with other representative data mining models such as an auto-regression model, an artificial neural network model, an ordinary support vector regression model was carried out for obtaining the forecast of monthly electricity demand from 2000 to 2008 based on data provided by Korea Energy Economics Institute. Among the models tested, the proposed method was shown promising results than others.
갈수량(low flow)은 과거 자연상태 하천에서 갈수기에 흘렀던 유량으로서 자연과 사람이 공유할 수 있는 최소한의 유량이며, 이수측면에서 하천수의 공급능력을 평가하여 취수량을 설정하는 기준 유량이다. 일본과 우리나라에서는 평균갈수량과 기준갈수량을, 미국과 영국 등에서는 10년빈도 7일 갈수량($7Q_{10}$)을 갈수량 지표로 사용하고 있다. 본 연구에서는 위의 세 지표를 관측자료와 모의 생성자료를 이용하여 비교하고 고찰하여 보았다. 갈수량 산정을 위해서는 과거의 관측 유량자료가 필요하나 국내에는 수위관측시설이 한정되어 있을 뿐 아니라 홍수기에 비해 갈수기 자료가 턱없이 부족하여 갈수량 산정에 많은 어려움을 겪고 있다. 국내에서는 대부분 비유량법(drainage-area ratio method)으로 미계측유역의 갈수량을 산정하고 있다 본 연구에서는 미계측유역(ungauged basin)의 갈수량을 산정하기 위한 방법으로 비유량법과 지역회귀기법(regional regression method), 기저유량상관법(baseflow correlation method)을 국내에 적용하여 보고, 각 방법의 적용시 지침과 국내에 적합한 갈수량 산정방법을 제시하였다.
본 연구에서는 한강 및 낙동강유역의 유량관측망에 대하여 개발된 지역화회귀모형을 이용하여 모형이 지니는 평균표본오차의 최소화를 목적함수로 하는 비선형 정수계획법에 의하여 5,6,10,15 및 20년의 계획년수를 갖는 각 운영계획에 따른 기존 관측망의 유효성을 평가하며, 경제적인 측면에서 관측망효율을 증가시킬 수 있도록 하천유량관측망을 조정·계획하였다.
To study the empirical seismic fragility of a reinforced concrete girder bridge, based on the theory of numerical analysis and probability modelling, a regression fragility method of a rapid fragility prediction model (Gaussian first-order regression probability model) considering empirical seismic damage is proposed. A total of 1,069 reinforced concrete girder bridges of 22 highways were used to verify the model, and the vulnerability function, plane, surface and curve model of reinforced concrete girder bridges (simple supported girder bridges and continuous girder bridges) considering the number of samples in multiple intensity regions were established. The new empirical seismic damage probability matrix and curve models of observation frequency and damage exceeding probability are developed in multiple intensity regions. A comparative vulnerability analysis between simple supported girder bridges and continuous girder bridges is provided. Depending on the theory of the regional mean seismic damage index matrix model, the empirical seismic damage prediction probability matrix is embedded in the multidimensional mean seismic damage index matrix model, and the regional rapid prediction matrix and curve of reinforced concrete girder bridges, simple supported girder bridges and continuous girder bridges in multiple intensity regions based on mean seismic damage index parameters are developed. The established multidimensional group bridge vulnerability model can be used to quantify and predict the fragility of bridges in multiple intensity regions and the fragility assessment of regional group reinforced concrete girder bridges in the future.
본 연구는 자연하천 유역에서의 수위관측점들을 대상으로 지점 홍수빈도해석을 실시하고 하천홍수량의 지역빈도해석에 의한 지역화 회귀모형을 개발한 것이다. 홍수빈도해석은 국내 주요 5대 하천유역인 한강, 금강, 영산강, 섬진강 및 낙동강 유역내에 있는 자연하천관측점들을 대상으로 홍수빈도모형을 이용하여 지점별 홍수량의 크기 및 빈도를 추정하였으며, 이를 바탕으로 홍수빈도예측을 위한 모형의 적용성과 효용성을 비교, 검토하였다. 그 결과 단기간 기록년수의 자료에서는 부분기간치계열 방법의 POT(Peaks Over a Threshold)모형이 연최대치계열 방법의 ANNMAX(ANNual MAXimum) 모형보다 효과적이고 합리적임이 판명되었다. 지역 홍수빈도해석에서 홍수빈도모형에 의한 지점별 홍수추정량과 홍수유출에 영향을 미치는 지형학적 유역 특성인자들간의 상관분석법에 의해 미계측 지점에서의 설계홍수량 추정이 용이한 지역화 회귀모형을 개발하고, 첨두홍수량과 유역 특성인자들간의 상관도를 재현기간별로 작성 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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