Since the real estate reporting system was first introduced, about 2 million real estate transaction per year have been reported over the last 10 years with an increasing demand for real estate price estimates. This study looks at the applicability and superiority of the regression-kriging method to derive effective real transaction prices estimation on the location where information about real transaction is unavailable. Several issues on predicting the real estate price are discussed and illustrated using the real transaction reports of Jinju, Gyeongsangnam-do. Results have been compared with a simple regression model in terms of the mean absolute error and root square error. It turns out that the regression-kriging model provides a more effective estimation of land price compared to the simple regression model. The regression-kriging method adequately reflects the spatial structure of the term that is not explained by other characteristic variables.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.9
no.2
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pp.37-48
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1991
In this study, conventional network adjustment and combined network adjustment methods for single network adjustment methods for single network and centric combination network were compared by the analysis of root mean square error and standard error ellipse of observed points. It can be concluded from this study that for conventional surveying methods, the accuracy is in theorder of trilateration, traverse and triangulation, and for the case of combined surveying method, the accuracy is in the order of multilateration surveying, combined traverse and combined triangulation-trilateration surveying. And when establishing new control points, the accuracy can be improved by increasing redundant observations of centric combination network instead of using the single network. Also, in case of combined traverse surveying by adding observable laterals, accuracy level of trilateration could be achieved, and it was found that traverse is effective for large areas where sighting is easy, and combined traverse surveying is effective for urban areas where sighting is difficult.
In this paper, we derive i) a function to estimate snow cover fraction (SCF) from a MODIS satellite image that has a wide observational area and short re-visit period and ii) a function to determine snow depth from the estimated SCF map. The SCF equation is important for estimating the snow depth from optical images. The proposed SCF equation is defined using the Gaussian function. We found that the Gaussian function was a better model than the linear equation for explaining the relationship between the normalized difference snow index (NDSI) and the normalized difference vegetation index (NDVI), and SCF. An accuracy test was performed using 38 MODIS images, and the achieved root mean square error (RMSE) was improved by approximately 7.7 % compared to that of the linear equation. After the SCF maps were created using the SCF equation from the MODIS images, a relation function between in-situ snow depth and MODIS-derived SCF was defined. The RMSE of the MODIS-derived snow depth was approximately 3.55 cm when compared to the in-situ data. This is a somewhat large error range in the Republic of Korea, which generally has less than 10 cm of snowfall. Therefore, in this study, we corrected the calculated snow depth using the relationship between the measured and calculated values for each single image unit. The corrected snow depth was finally recorded and had an RMSE of approximately 2.98 cm, which was an improvement. In future, the accuracy of the algorithm can be improved by considering more varied variables at the same time.
The comparison of prediction errors in geopotential height, temperature, and precipitation forecasts is made quantitatively to evaluate medium-range forecast skills between Global Seasonal Forecasting System version 5 (GloSea5) and Unified Model (UM) in operation by Korea Meteorological Administration during 2014. In addition, the performances in prediction of sea surface temperature anomaly in NINO3.4 region, Madden and Julian Oscillation (MJO) index, and tropical storms in western north Pacific are evaluated. The result of evaluations appears that the forecast skill of UM with lower values of root-mean square error is generally superior to GloSea5 during forecast periods (0 to 12 days). The forecast error tends to increase rapidly in GloSea5 during the first half of the forecast period, and then it shows down so that the skill difference between UM and GloSea5 becomes negligible as the forecast time increases. Precipitation forecast of GloSea5 is not as bad as expected and the skill is comparable to that of UM during 10-day forecasts. Especially, in predictions of sea surface temperature in NINO3.4 region, MJO index, and tropical storms in western Pacific, GloSea5 shows similar or better performance than UM. Throughout comparison of forecast skills for main meteorological elements and weather extremes during medium-range, the effects of initial and model errors in atmosphere-ocean coupled model are verified and it is suggested that GloSea5 is useful system for not only seasonal forecasts but also short- and medium-range forecasts.
Three-dimensional (3-D) resistivity inversion including a topographic effect can be considered theoretically to be the technique of acquiring the most accurate image in the interpretation of resistivity data, because it includes characteristic image that the actual subsurface structure is 3-D. In this study, a finite-element method was used as the numerical method in modeling, and the efficiency of Jacobian calculation has been maximized with sensitivity analysis for the destination block in inversion process. Also, during the iterative inversion, the resolution of inversion can be improved with the method of selecting the optimal value of Lagrange multiplier yielding minimum RMS(root mean square) error in the parabolic equation. In this paper, we present synthetic examples to compare the difference between the case which has the toprographic effect and the other case which has not the effect in the inversion process.
Kim, Sung-Jae;Park, Tae-Yang;Jang, Min-Won;Kim, Sang-Min
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.52
no.6
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pp.85-94
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2010
The objective of this study is to estimate the flood runoff for three guaged stations within Namgang-Dam watershed which are operated by KWATER. For a flood runoff simulation, HEC-HMS was applied and the simulated runoff was compared with observed from 2004 to 2008. The watershed area of Sancheong, Shinan, and Changchon were 693.6 $km^2$, 413.4 $km^2$, and 346.48 $km^2$, respectively. The average runoff ratio of observed runoff for three watersheds were 0.725, 0.418, and 0.586, respectively. The dominant land cover of three watersheds are forest with the value of 71.6 %, 73.1 %, and 82.0 %. Three different cases according to the potential maximum retention of forest areas for calculating the curve number were applied to decrease the error between the simulated and observed. The simulated peak runoff of case 3 which applied the 90 % of potential maximum retention of curve number which is equivalent to AMCI for all the AMCI, AMCII, and AMCIII conditions showed least root mean square error (RMSE). The case 1, which was suggested by previous study, showed high discrepancy between the simulated and observed. Since the forest area consists of more than 70 % for all three watersheds, the application of curve number for forest is critical to improve the estimation errors. Further research is required to estimate the more accurate curve number for forest area.
In this study a method to predict CHF(Critical heat flux) in vertical round tubes with axially non-uniform cosine heat flux distribution for water was examined. For this purpose a local condition hypothesis based CHF prediction correlation for uniform heat flux in vertical round tubes for water was developed from 9,366 CHF data points. The local correlation consisted of 4 local condition variables: the system pressure(P), tube diameter(D), mass flux of water(G), and 'true mass quality' of vapor($X_t$). The CHF data points used were collected from 13 different published sources having the following operation ranges: 1.01 ${\leq}$ P (pressure) ${\leq}$ 206.79 bar, 9.92${\leq}$ G (mass flux) ${\leq}$ 18,619.39 $kg/m^2s$, 0.00102 ${\leq}$ D(diameter) ${\leq}$ 0.04468 m, 0.0254${\leq}$ L (length) ${\leq}$ 4.966 m, 0.11 ${\leq}$ qc (CHF) ${\leq}$ 21.41 $MVW/m^2$, and -0.87 ${\leq}X_c$ (exit qualities) ${\leq}$ 1.58. The result of this work showed that a uniform CHF correlation can be easily extended to predict CHF in axially non-uniform heat flux heater. In addition, the location of the CHF in axially non-uniform tube can also be determined. The local uniform correlation predicted CHF in tubes with axially cosine heat flux profile within the root mean square error of 12.42% and average error of 1.06% for 297 CHF data points collected from 5 different published sources.
Kim, Bu-Yo;Lee, Kyu-Tae;Zo, Il-Sung;Lee, Sang-Ho;Jung, Hyun-Seok;Rim, Se-Hun;Jang, Jeong-Pil
Asia-Pacific Journal of Atmospheric Sciences
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v.54
no.4
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pp.639-648
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2018
The pyranometer for observing the solar radiation reaching the surface of the earth is manufactured by various companies around the world. The sensitivity of the pyranometer at the observatory is required to be properly controlled based on the reference value of the World Radiometric Center (WRC) and the observatory environment; otherwise, the observational data may be subject to a large error. Since the sensitivity of the pyranometer can be calibrated in an indoor or outdoor calibration, this study used a CSTMUSS-4000C Integrating Sphere by Labsphere Inc. (USA) to calibrate the sensitivity of CMP22 pyranometer by Kipp&Zonen Inc. (Netherlands). Consequently, the factory sensitivity of CMP22 was corrected from $8.68{\mu}V{\cdot}(Wm^{-2})^{-1}$ to $8.98{\mu}V{\cdot}(Wm^{-2})^{-1}$, and the result from the outdoor calibration according to the observatory environment was $8.90{\mu}V{\cdot}(Wm^{-2})^{-1}$. After the indoor calibration of the pyranometer sensitivity, the root mean square error (RMSE) of the observational data at the observatory on a clear day without clouds (July 13, 2017) was $7.11Wm^{-2}$ in comparison to the reference pyranometer. After the outdoor calibration of the pyranometer sensitivity based on these results, the RMSE of the observational data was $1.74Wm^{-2}$ on the same day. Periodic inspections are required because the decrease of sensitivity over time is inevitable in the pyranometer data produced at the observatory. The initial sensitivity after indoor calibration ($8.98{\mu}V{\cdot}(Wm^{-2})^{-1}$) is important, and the sensitivity after outdoor calibration ($8.90{\mu}V{\cdot}(Wm^{-2})^{-1})$ can be compared to the data at the Baseline Surface Radiation Network (BSRN) or can be used for various studies and daily applications.
Synthetic aperture sonars as well as side scan sonars or multibeam echo sounders have been commercialized and are widely used for seafloor imaging. In Korea related research such as the development of a towed synthetic aperture sonar system is underway. In order to obtain high-resolution synthetic aperture sonar images, it is necessary to accurately estimate the platform motion on which it is installed, and a precise underwater navigation system is required. In this paper we are going to provide reference data for determining the required navigation accuracy and precision of navigation sensors by quantitatively analyzing how much distortion of the sonar images occurs according to motion characteristics of the platform equipped with the synthetic aperture sonar. Five types of motions are considered and normalized root mean square error is defined for quantitative analysis. Simulation for error analysis with parameter variation of motion characteristics results in that yaw and sway motion causes the largest image distortion whereas the effect of pitch and heave motion is not significant.
Awoyera, Paul O.;Mansouri, Iman;Abraham, Ajith;Viloria, Amelec
Computers and Concrete
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v.27
no.4
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pp.333-341
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2021
Steel slag, an industrial reject from the steel rolling process, has been identified as one of the suitable, environmentally friendly materials for concrete production. Given that the coarse aggregate portion represents about 70% of concrete constituents, other economic approaches have been found in the use of alternative materials such as steel slag in concrete. Unfortunately, a standard framework for its application is still lacking. Therefore, this study proposed functional model equations for the determination of strength properties (compression and splitting tensile) of steel slag aggregate concrete (SSAC), using gene expression programming (GEP). The study, in the experimental phase, utilized steel slag as a partial replacement of crushed rock, in steps 20%, 40%, 60%, 80%, and 100%, respectively. The predictor variables included in the analysis were cement, sand, granite, steel slag, water/cement ratio, and curing regime (age). For the model development, 60-75% of the dataset was used as the training set, while the remaining data was used for testing the model. Empirical results illustrate that steel aggregate could be used up to 100% replacement of conventional aggregate, while also yielding comparable results as the latter. The GEP-based functional relations were tested statistically. The minimum absolute percentage error (MAPE), and root mean square error (RMSE) for compressive strength are 6.9 and 1.4, and 12.52 and 0.91 for the train and test datasets, respectively. With the consistency of both the training and testing datasets, the model has shown a strong capacity to predict the strength properties of SSAC. The results showed that the proposed model equations are reliably suitable for estimating SSAC strength properties. The GEP-based formula is relatively simple and useful for pre-design applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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