레이더 강우추정관계식의 매개변수 결정을 위한 절단 정규분포의 적용
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 유철상 | - |
dc.contributor.author | 김길도 | - |
dc.contributor.author | 강민석 | - |
dc.date.accessioned | 2021-09-03T13:59:40Z | - |
dc.date.available | 2021-09-03T13:59:40Z | - |
dc.date.created | 2021-06-17 | - |
dc.date.issued | 2017 | - |
dc.identifier.issn | 1738-2424 | - |
dc.identifier.uri | https://scholar.korea.ac.kr/handle/2021.sw.korea/86065 | - |
dc.description.abstract | 본 연구에서는 절단 정규분포를 이용하여 이중편파레이더 강우추정관계식의 매개변수를 결정하는 새로운 방법을 제안하였다. 절단 정규분포는 정규분포의 한쪽 부분만을 이용하여 만든 확률분포이다. dB 단위로 표현한(대수를 취한) 레이더 자료 및 강우량 자료는 최빈값보다 큰 부분에 대해 정규분포로 잘 적합된다. 또한 대수를 취한 이중편파레이더 강우추정관계식은 강우량과 레이더 관측변수들의 선형결합 형태로 나타나므로, 확률변수들의 평균, 분산 사이의 관계식을 유도할 수 있다. 최종적으로, 유도된 평균, 분산 및 변동계수 사이의 관계식을 이용하여 강우추정관계식의 매개변수를 결정할 수 있다. 본 연구에서는 제안된 방법을 2011년 8월에 발생한 호우사상에 적용하여 이중편파레이더 강우추정관계식의 매개변수를 결정하였다. 본 연구의 결과, 결정된 강우추정관계식의 매개변수는 기존 연구에서 제시된 매개변수의 범위에 포함되는 것으로 나타나, 본 연구에서 제안한 기법이 신뢰할 수 있는 수준임을 확인하였다. | - |
dc.language | Korean | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국방재학회 | - |
dc.title | 레이더 강우추정관계식의 매개변수 결정을 위한 절단 정규분포의 적용 | - |
dc.title.alternative | Truncated Gaussian Fitting for Parameter Estimation of Radar Rainfall Relation | - |
dc.type | Article | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 유철상 | - |
dc.identifier.doi | 10.9798/KOSHAM.2017.17.6.63 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 한국방재학회논문집, v.17, no.6, pp.63 - 71 | - |
dc.relation.isPartOf | 한국방재학회논문집 | - |
dc.citation.title | 한국방재학회논문집 | - |
dc.citation.volume | 17 | - |
dc.citation.number | 6 | - |
dc.citation.startPage | 63 | - |
dc.citation.endPage | 71 | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.identifier.kciid | ART002299357 | - |
dc.description.journalClass | 2 | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
dc.subject.keywordAuthor | 이중편파레이더 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 강우추정관계식 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 절단 정규분포 | - |
dc.subject.keywordAuthor | Dual Polarization Radar | - |
dc.subject.keywordAuthor | Radar Rainfall Relation | - |
dc.subject.keywordAuthor | Truncated Gaussian Distribution | - |
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