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김광섭,이기춘,김병권,Kim, Gwangseob,Lee, Gichun,Kim, Beungkown 한국농공학회 2014 한국농공학회논문집 Vol.56 No.4
In this study, we performed a non-stationary frequency analysis using a power model and the model was applied for Seoul, Daegu, Daejeon, Mokpo sites in Korea to estimate the probable precipitation amount at the target years (2020, 2050, 2080). We used the annual maximum precipitation of 24 hours duration of precipitation using data from 1973 to 2009. We compared results to that of non-stationary analyses using the linear and logistic regression. The probable precipitation amounts using linear regression showed very large increase in the long term projection, while the logistic regression resulted in similar amounts for different target years because the logistic function converges before 2020. But the probable precipitation amount for the target years using a power model showed reasonable results suggesting that power model be able to reflect the increase of hydrologic extremes reasonably well.
PSR C-band 및 ESTAR L-band 측정치를 사용한 다중 채널 원격측정 토양수분 자료의 변화도 비교
김광섭(Kim Gwangseob) 대한토목학회 2006 대한토목학회논문집 B Vol.26 No.4B
Southern Great Plain 1999 실험을 통하여 획득된 L-band와 C-band 토양수분 측정치의 공간 변화 양상을 분석하였다. L-band 토양수분 측정치의 스펙트럼은 관측 스케일의 변화와 함께 토양수분의 공간 변화 양상이 변화됨을 보여주었고, 이러한 변화 양상은 모래함유비와 같은 토양 특성의 공간 변화 양상과 일치함을 보여주었다. 그리고 C-band 토양수분 측정치의 공간 변화 양상은 관측 스케일의 변화와 상관없이 일정한 변화도를 가지는 것으로 나타났다. 이는 식생피복의 공간 변화 양상과 동일함을 보여주는 것이다. 이러한 결과는 AMSR기기를 이용하여 현재 진행되고 있는 토양수분의 전 지구 관측치의 downscaling시 고려되어야 할 것이다. The spatial variability of the L- and C- band large scale remotely sensed soil moisture data, obtained during the Southern Great Plain 1999 Experiment (SGP'99), was characterized. The results demonstrate that soil moisture data using L-band show the break in statistical symmetry (multiscaling behavior) with the variation of scale of observation, which is similar to that of the soil property such as sand content. Also, soil moisture data using C-band show single scaling behavior with the variation of scale of observation, which is similar to that of the vegetation condition. The results should be considered during downscaling the Global soil moisture data using AMSR instrument.
의사결정나무 분류와 인공신경망을 이용한 토양수분 산정모형 개발
김광섭(Kim Gwangseob),박정아(Park Jung-a) 대한토목학회 2011 대한토목학회논문집 B Vol.31 No.2B
본 연구에서는 의사결정나무(CART)기법, 인공신경망모형, 인공위성 원격탐사자료와 지형자료 및 지상 · 기상관측망자료를 이용하여 토양수분을 산정하는 모형을 개발하였다. 본 모형의 검증을 위하여 사용된 토양수분 관측자료는 용담댐 유역에서 관측된 5개 지점의 토양수분자료를 사용하였다. 가용자료에 대해 CART기법을 적용하여 자료를 분류한 다음 분류된 각 자료집단에 대하여 인공신경망(Artificial Neural Networks)모형을 적용하여 토양수분 분포를 예측하였다. 모형의 학습에 사용된 주천, 부귀, 상전, 안천 지점의 토양수분 산정치는 관측치와 약 0.92-0.96의 상관계수, 약 1.00-1.88%왜 평균제곱근오차와 약 0.75-1.45%의 평균절대오차를 보여주었다. 토양수분 추정모형을 검증하기 위해 천천2의 지점에 적용한 결과 약 0.91의 상관계수, 약 3.19%의 평균제곱근오차, 약 2.72%의 평균절대오차를 보여 CART기법과 인공신경망모형을 연계한 토양수분 산정모형이 토양수분 분포제시 활용에 적절한 것으로 판단된다. In this study, a soil moisture estimation model was developed using a decision tree model, an artificial neural networks (ANN) model, remotely sensed data, and ground network data of daily precipitation, soil moisture and surface temperature. Soil moisture data of the Yongdam dam basin (5 sites) were used for model validation. Satellite remote sensing data and geographical data and meteorological data were used in the classification and regression tree (CART) model for data classification and the ANNs model was applied for clustered data to estimate soil moisture. Soil moisture data of Jucheon, Bugui, Sangjeon, Ahncheon sites were used for training and the correlation coefficient between soil moisture estimates and observations was between 0.92 to 0.96, root mean square error was between 1.00 to 1.88%, and mean absolute error was between 0.75 to 1.45%. Cheoncheon2 site was used for validation. Test statistics showed that the correlation coefficient, the root mean square error, the mean absolute error were 0.91, 3.19%, and 2.72% respectively. Results demonstrated that the developed soil moisture model using CART and ANN was able to apply for the estimation of soil moisture distribution.