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GIS와 GPS를 연계한 무선 실시간 하천수질관리시스템 개발
이재응,하상민,이종국,Yi,Jae-Eung,Ha,Sang-Min,Lee,Jong-Kook 한국방재학회 2002 한국방재학회논문집 Vol.2 No.4
본 연구에서는 하천수질자료를 현장계측하고 무선으로 실시간 전송하여, GIS 상에서 자료를 분석하여 하천수질의 이상을 신속, 정확하게 파악하여 하천의 수질관리를 효율적으로 관리할 수 있는 GIS에 기반한 하천수질 관리시스템을 개발하였다. 시스템을 성능을 테스트할 목적으로 한강의 제1지류인 탄천을 시범유역으로 선정하여 개발된 시스템을 테스트하였다. 하천관리시스템은 크게 GPS 수신기가 탑재된 무선 실시간 계측시스템, 서버컴퓨터, GIS 시스템의 세 부분으로 나뉘어지며 각각의 시스템을 통합, 연계하여 최종 시스템을 개발하였다. 개발된 하천관리시스템을 시험유역에 적용한 결과 탄천 수질자료의 측정이 실시간으로 이루어짐과 동시에 서버컴퓨터에 저장되는 자료를 GIS 시스템 상에서 즉시 표출하고 가공할 있게 됨으로서 하천 수질을 실시간으로 관리할 수 있는 가능성을 제고하였으며 수질오염확산예측 및 수질방재등의 목적으로 활용할 수 있는 가능성을 확인하였다. In this paper the development of a real time river water quality management system is described. This system can manage a river water quality fluctuation by finding out abnormal conditions quickly and exactly. The GIS based monitoring system collects various properties of river water quality through the wireless real time network. Tanchun, the first branch of the Han River was selected as the target basin of the system development. This system is composed of three parts - wireless real time field measuring system with a GPS receiver, a server computer and a GIS platform. After the first field test in Tanchun basin, the result showed the many possibilities of measuring various water quality properties in real time and storing the data and analyzing them within the GIS environment in real time in very efficient manners. It is expected that the developed system will contribute to the efficient management of a river water quality control and water quality related disaster prevention purposes.
Fuzzy 회귀분석기법을 이용한 평창강 유역의 설계홍수량 산정
이재응,김승주,이태근,지정원,Yi, Jaeeung,Kim, Seungjoo,Lee, Taegeun,Ji, Jungwon 한국수자원학회 2012 한국수자원학회논문집 Vol.45 No.10
선형회귀분석기법은 오랫동안 수공학분야뿐만 아니라 경제학, 통계학 등 여러 분야에서 널리 이용되어 왔다. Fuzzy 회귀분석기법은 자료의 불확실성이 높을 때 이를 정량화하여 회귀분석 모형에 반영할 수 있다. 본 연구에서는 평창강 유역의 임의 지점에서 설계 홍수량을 산정하기 위해 fuzzy 회귀분석모형을 개발하였다. 평창강 유역과 같은 산지하천 유역은 관측소의 부재로 홍수유출해석에 필요한 자료의 습득이 어려운 경우가 많이 있다. 본 연구에서는 지리정보시스템을 이용하여 유역특성인자를 공간적으로 분석하고, 그 결과를 바탕으로 미계측 산지유역에서 설계홍수량을 산정할 수 있는 기법을 검토하였다. Fuzzy 회귀분석기법을 산지하천 유역의 특성을 가지고 있으며 IHP 시험유역 운영을 통하여 비교적 강우와 유량자료가 잘 수집되어 있는 평창강 유역에 적용하였다. 평창강 유역에 대해서 유역특성인자를 이용하여 fuzzy 설계홍수량 산정식을 개발하였고, 유역의 본류를 따라 위치하고 있는 9개의 지점에서 산정된 빈도홍수량과 비교하여 개발된 산정식의 적합성을 검토하였다. Fuzzy 회귀분석을 사용하여 지역회귀분석을 수행한다면 자료 관측에서 발생하는 빈도홍수량의 불확실성을 정량화하고, 불확실성의 전파를 파악할 수 있다. Linear regression technique has been used widely in water resources field as well as various fields such as economics and statistics, and so on. Using fuzzy regression technique, it is possible to quantify uncertainty and reflect them to the regression model. In this study, fuzzy regression model is developed to compute design floods in any place in Pyeongchang River basin. In ungaged basins, it is usually difficult to obtain data required for flood discharge analysis. In this study, basin characteristics elements are analyzed spatially using GIS and the technique of estimating design flood in ungaged mountainous basin is studied based on the result. Fuzzy regression technique is applied to Pyeongchang River basin which has mountainous basin characteristics and well collected rainfall and runoff data through IHP test basin project. Fuzzy design flood estimation equations are developed using the basin characteristics elements for Pyeongchang River basin. The suitability of developed fuzzy equations are examined by comparing the results with design floods computed in 9 locations along the river. Using regional regression method and fuzzy regression analysis, the uncertainties of the design floods occurred from the data monitoring can be quantified.
설명 가능한 KOSPI 증감 예측 딥러닝 모델을 위한 Layer-wise Relevance Propagation (LRP) 기반 기술적 지표 및 거시경제 지표 영향 분석
이재응(Jae-Eung Lee),한지형(Ji-Hyeong Han) Korean Institute of Information Scientists and Eng 2021 정보과학회논문지 Vol.48 No.12
Most of the research on stock prediction using artificial intelligence has focused on improving the accuracy. However, reliability, transparency, and equity of decision-making should be secured in the field of finance. This study proposes a layer-wise relevance propagation (LRP) approach to create an explainable stock prediction deep learning model, which is trained using macroeconomic and technical indicators as the input features. Also, the definition of the problem is simplified by prediction of an increase or decrease in the KOSPI closing price from the previous day instead of prediction of the KOSPI value itself. To show how the proposed method works, experiments are conducted. The results show that the model trained with data by the selected features via LRP is more accurate than the vanilla model. Moreover, we show that LRP results are meaningful by analyzing the tendency of the positive effect of each feature for the prediction results.
파위스티어링 기어박스 특성을 이용한 중립 조향감의 향상
이병림(Byungrim Lee),이재응(Jaeeung Lee) 한국자동차공학회 2002 한국 자동차공학회논문집 Vol.10 No.6
Ball & nut type steering gear box has disadvantages on on-center range as compared with rack & pinion type because of many linkages. In this study, a technique which can improve the on-center loose feel is introduced. The improvement can be obtained by putting simple devices on steering gear box valve body which can change the stiffness of steering gear on on-center handling range. Analysis and test of the vehicle with improved steering system are performed.<br/>