• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2004년도 학술발표회
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• pp.1178-1182
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• 2004

시계열 자료의 분석과 예측은 수문학분야에서 매우 중요하면, 최근 들어 특정한 수문시계열에서 카오스 특성이 발견되고 있다. 카오스 특성을 갖는 수문시계열의 예측에 있어, 기존의 거의 모든 연구는 시스템의 특성을 파악한 뒤 예측을 실시하는 표준접근법이 채택되어왔다. 그러나 Phoon 등은 시스템의 특성분석에 앞서 예측을 실시하고, 상태공 매개변수가 시스템의 특성분석단계가 아닌 예측단계에서 평가되는 가역접근법을 제안하였다. 본 연구에서는 Phoon 등이 제안한 가역접근법과 기존에 널리 적용되어온 표준접근법을 실제 일유출량 자료에 적용함으로써, 가역접근법의 적용성을 검토하고 카오스 시계열의 특성을 파악하였다. 본 연구에서 사용한 비선형 예측 기법으로는 카오스이론이 적용된 부분근사화 기법을 이용하였다. 카오스 특성분석을 통해, Bear 강 일유출량 시계열 자료에서 카오스 특성이 나타남을 알 수 있었다. 표준접근법과 가역접근법을 이용하여 Bear 강의 일유출량 자료에 대하여 예측을 실시한 결과, 카오스 특성을 갖는 일유출량 시계열 자료의 단기 예측의 우수성을 알 수 있었으면, 가역접근법이 표준접근법에 비해 좋은 결과를 나타내었다. 특히, 가역접근법은 예측단계에서 예측시간(T)에 대하여 예측매개변수를 최적화시킴으로써 보다 정밀한 예측을 할 수 있었으며, 시스템에 대한 정보손실이 발생하였을 경우 예측에 대한 상태공간 매개변수를 다시 추정해야 하는 표준접근법에 비해 실제적 적용성이 매우 우수하였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제14C권3호
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• pp.305-312
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• 2007

무선 LAN 시스템에서 고속 핸드오프를 위한 계층 2 트리거는 정확한 핸드오프 예측 모델을 요구한다. 이에 따라 본 논문은 계층 2 트리거 발생기 설계를 위한 단말의 이동성 모델로 수신 신호 강도 (received signal strength: RSS) 예측 모델을 제안한다. 제안 모델은 짧은 시간 동안 사용자 단말과 억세스 포인트 (AP) 사이의 거리 변화양은 물리적으로 제한된다는 사실을 이용하여 일정 시간 동안 측정된 RSS 값들에 대해 적응성 있게 동작한다. 제안 모델 설계를 위해 우선 ns 2 모의 실험을 통해 측정된 RSS 데이터를 통계적으로 분석하여 일정 시간 측정된 RSS 데이터는 차수 1인 자기 회기 (autoregressive: AR(1)) 프로세스로 모델링 할 수 있다는 것을 검증하였다. 이후 AR(1) 프로세스를 이용하여 향후 RSS 값을 예측하는 방법을 제시하고 예측 오류를 확률적으로 정량화 하였으며 모의 실험을 통해 현재까지 측정된 RSS 값들을 이용하여 적어도 1-step 이후의 RSS 값을 예측할 수 있다는 것을 검증하였다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제40권1호
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• pp.21-29
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• 2016

상업용 풍력발전단지에 설치된 기상 탑의 측정데이터와 풍력터빈의 SCADA(Supervisory Control and data Acquisition) 데이터를 이용하여 풍력터빈의 후류영향을 분석하고 후류 풍속저감 예측을 위한 eddy viscosity 모델 및 난류강도 예측을 위한 Lange 모델의 계산값과 비교하였다. 후류영향 분석결과, 자유단(free stream) 풍속이 낮을수록 풍력터빈 후류에서의 풍속 감소율은 증가하였으며 후류 난류강도 역시 자유단 풍속이 낮아질수록 증가하는 특징을 보였다. Eddy viscosity 모델에 의해 예측된 풍력터빈 후류중심에서의 풍속 감소율은 측정값에 비해 과대 예측되었으며 Lange 모델에 의한 후류 난류강도 예측은 실측값과 유사하게 예측되고 있음을 보였다.

• 물과 미래
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• 제29권3호
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• pp.187-195
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• 1996

남한강 상류 평창강 유역을 대상으로 기상레이더 자료와 지상강우량 자료를 이용한 시우량 곡면 예측 방법을 연구하였다. 레이더 자료의 이용시에 필요한 비정상 에코와 지형에코의 제거, 강우에 의한 감쇄 효과의 보정 방법, 레이더 반사도 Z와 강우강도 R의 관계, 등을 검토분석하였다. 보정된 레이더 반사도 자료를 레이더 우량곡면으로 변환하고, 그 결과와 지상강우량 자료를 이용하여 시우량곡면을 합성하였다. 시우량곡면 예측을 위하여 상호상관 계수법을 이용한 강우장의 이동성과 유역 평균 레이더 강우강도의 시변성을 고려하였다. 이 예측방법을 합성된 시우량곡면 자료에 적용하여 3시간까지의 시우량곡면을 예측하고, 예측된 결과를 지상우량 및 합성우량 곡면과 비교하였다. 본 연구의 단시간 강우예측 방법은 보다 많은 자료를 이용한 검증과 강우장의 물리적 특성 및 지형을 고려한 방법으로의 보완이 필요한 것으로 사료되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제38권6호
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• pp.471-483
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• 2005

일단위 강우-유출모형인 SSARR모형을 이용하여 한강, 낙동강, 섬진강유역에 월 앙상블 유량예측 시스템을 구축하였다. 우선 SSARR모형의 월 평균 유출량에 대한 모의정확성을 평가한 결과 한강과 낙동강유역에서는 과소추정하는 경향이 뚜렷하였으며, 섬진강유역에서는 모의오차의 분산이 커 정확성 개선이 필요하였다. 최적선형 보정기법을 적용하여 SSARR모형의 모의유량을 보정한 결과, 섬진강을 제외한 한강과 낙동강유역의 검증지점에서는 모의 정확성이 크게 개선되었다. 또한 1998년부터 2003년까지 월 앙상블 유량예측을 실시하여 예측 정확성을 평가하였다. 한강과 낙동강유역에서 최적선형 보정기법을 이용할 경우 앙상블 유량예측 정확성이 크게 개선되었으나, 섬진강유역은 개선효과가 미비하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.98-98
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• 2021

동역학파 기반 순간단위도 (Dynamic wave-based Instantaneous Unit Hydrograph)를 이용하여 유역에서의 강우에 의한 유출을 예측하는 기법을 개발하였으며, 국내 실제 자연 유역에 적용하여 기법의 타당성과 적용성을 검증하였다. 본 연구에서 제시한 '동역학파 기반 순간단위도 방법'은 물리기반 수치모형인 동역학파 강우유출모형과 개념적 순간단위도 방법을 결합하여 사용함으로써 물리적으로 정확하면서도 빠르고 안정적으로 강우-유출을 예측하는 것을 목적으로 한다. 유역의 순간단위도는 유역의 지형, 조도계수와 동역학파 강우유출모형인 tRIBS-OFM을 이용하여 계산된 S-수문곡선을 수치적으로 미분함으로써 유도되며, 유도된 순간단위도는 강우강도에 따라 변화하므로 회선적분을 통한 유출수문곡선 예측 시 강우-유출 관계의 비선형성을 고려할 수 있다. 본 연구에서 유도된 순간단위도의 첨두 값과 첨두 발생시간은 강우강도 값과 각각 양과 음의 상관관계를 가졌으며 강우강도 값과 멱 함수 (power function)의 관계를 가졌다. 이는 Paik and Kumar (2004) 등 기존 연구들에서 밝힌 순간단위도의 특성과 일치하였으며, 본 연구에서는 더 나아가 멱함수의 지수를 산정한 후 임의의 강우강도 값에 대응하는 순간단위도를 멱함수 관계를 이용하여 보간할 수 있는 방법을 제시하였다. 실제 유역에 대한 적용은 강원도 인제군에 위치한 내린천 유역을 대상으로 수행하였다. 유역을 여러 개의 소유역으로 분할하여 강우의 공간적 분포를 고려하였으며, 각 소유역에서의 유출량을 동역학파 기반 순간단위도를 이용해 계산한 뒤 물리기반의 하도추적모형을 이용하여 전체 유역에서의 유출수문곡선을 예측했다. 예측된 유출수문곡선을 관측 유출 자료와 비교해본 결과 NSE (Nash-Sutcliffe model efficiency coefficient)가 0.6 이상으로 측정되어 적절히 유출을 예측한 것으로 판단되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.450-450
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• 2021

기후변화 보고서에 따르면 집중 호우의 강도 및 빈도 증가가 향후 몇 년동안 지속될 것이라 제시하였다. 이러한 집중호우가 빈번히 발생하게 된다면 강우 침식성이 증가하여 표토 침식에 더 취약하게 발생된다. Universal Soil Loss Equation (USLE) 입력 매개 변수 중 하나인 강우침식능인자는 토양 유실을 예측할때 강우 강도의 미치는 영향을 제시하는 인자이다. 선행 연구에서 USLE 방법을 사용하여 강우침식능인자를 산정하였지만, 60분 단위 강우자료를 이용하였기 때문에 정확한 30분 최대 강우강도 산정을 고려하지 못하는 한계점이 있다. 본 연구의 목적은 강우침식능인자를 이전의 진행된 방법보다 더 빠르고 정확하게 예측하는 머신러닝 모델을 개발하며, 총 월별 강우량, 최대 일 강우량 및 최대 시간별 강우량 데이터만 있어도 산정이 가능하도록 하였다. 이를 위해 본 연구에서는 강우침식능인자의 산정 값의 정확도를 높이기 위해 1분 간격 강우 데이터를 사용하며, 최근 강우 패턴을 반영하기 위해서 2013-2019년 자료로 이용했다. 우선, 월별 특성을 파악하기 위해 USLE 계산 방법을 사용하여 월별 강우침식능인자를 산정하였고, 국내 50개 지점을 대상으로 계산된 월별 강우침식능인자를 실측 값으로 정하여, 머신러닝 모델을 통하여 강우침식능인자 예측하도록 학습시켜 분석하였다. 이 연구에 사용된 머신러닝 모델들은 Decision Tree, Random Forest, K-Nearest Neighbors, Gradient Boosting, eXtreme Gradient Boost 및 Deep Neural Network을 이용하였다. 또한, 교차 검증을 통해서 모델 중 Deep Neural Network이 강우침식능인자 예측 정확도가 가장 높게 산정하였다. Deep Neural Network은 Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) 와 Coefficient of determination (R²)의 결과값이 0.87로서 모델의 예측성을 입증하였으며, 검증 모델을 테스트 하기 위해 국내 6개 지점을 무작위로 선별하여 강우침식능인자를 분석하였다. 본 연구 결과에서 나온 Deep Neural Network을 이용하면, 훨씬 적은 노력과 시간으로 원하는 지점에서 월별 강우침식능인자를 예측할 수 있으며, 한국 강우 패턴을 효율적으로 분석 할 수 있을 것이라 판단된다. 이를 통해 향후 토양 침식 위험을 지표화하는 것뿐만 아니라 토양 보전 계획을 수립할 수 있으며, 위험 지역을 우선적으로 선별하고 제시하는데 유용하게 사용 될 것이라 사료된다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제21권8호
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• pp.73-84
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• 2005

본 논문에서는 피에조콘 관입시험 결과와 상재하중으로부터 점토의 비배수전단강도를 간단히 예측하기 위한 피에조콘 인공신경망 모델 구축에 대하여 기술하였다. 피에조콘 인공신경망 모델의 구축을 위하여 먼저 국내 8개 지역에서 수행된 피에조콘 관입시험 결과와 불교란 시료에 대해 수행된 비압밀-비배수 삼축압축실험(UU)으로 얻어진 비배수전단강도 결과를 바탕으로 데이터베이스가 구축되었으며 오차역전파 알고리즘에 의하여 다층 구조를 갖는 최적 인공신경망 모델이 구성되었다. 구성된 인공신경망 모델은 모델 구축 시에 사용되지 않은 새로운 검증자료에 대해 비배수전단강도 예측을 수행하고 실내시험 결과와 비교함으로써 모델의 타당성이 검증되었다. 또한 피에조콘으로부터 비배수 전단강도의 예측을 위해 제안된 기존의 경험적 방법으로 예측된 비배수전단강도와 제안된 모델의 예측결과를 비교하였다. 인공신경망 모델들은 사용된 전달함수에 따라 단일 은닉층 내에 존재하는 최적 뉴우런 개수는 다르지만 학습자료와 검증자료에 대해 공통적으로 결정계수 $R^2=0.69\~0.72$ 범위의 예측정확도를 보여 국내 연약지반에서 피에조콘 관측결과들과 비배수전단강도 간의 비선형적 상관관계를 정의하는 데에 유용함을 알 수 있었다. 또한 구성된 인공신경망 모델은 지역적인 조정(site calibration)을 필요로 하는 기존의 경험적 방법들에 비하여 전 지역에서 고르게 예측신뢰성이 높으며 이는 학습과정을 통하여 각 지역의 지반공학적 특성을 일반화하는 데에 성공했기 때문으로 인공신경망 모델이 국내 전 지역에서 적용될 수 있는 일반화된 모델로 발전할 수 있음을 의미한다.

• Composites Research
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• 제16권6호
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• pp.1-9
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• 2003

본 논문에서는 웨이블 분포 함수를 이용한 확률 파손 해석을 통해 복합재 압력 용기의 섬유 강도를 예측하였다. 그리고 섬유 강도의 크기 효과를 확인하고 해석의 타당성을 입증하기 위하여 섬유 인장 시편, 한 방향 복합재 시편과 복합재 압력 용기를 이용만 강도 시험이 수행되었다. 해석적 방법으로 웨이블 최약 링크 파손 모델과 다단계 연속 파손 모델을 이용하였고, 해석 결과를 상호 비교하였다. 크기 효과에 의해, 시편의 부피가 증가함에 따라 섬유 인장 강도가 감소하는 경향을 나타내었다. 해석을 통해 예측한 한 방향 복합재 시편과 복합재 압력 용기의 후프 층 섬유 강도 분포는 시험 값과 좋은 일치를 보였다. 섬유 강도의 크기 효과는 소재와 제작 공정 변수의 함수로서, 다른 소재 및 제작 공정에 대해서는 다른 크기 효과를 보이게 된다.

• 한국음향학회지
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• 제18권4호
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• pp.60-64
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• 1999

본 논문은 연속음 인식과 합성을 위한 운율 경계강도 예측모델을 위해 최근에 널리 사용되고 있는 방법으로 분류·회귀트리라 불리우는 CART(Classification And Regression Tree) 와 OC1(Oblique Classifier1)을 적용한다. 운율 경계강도 수준을 4로 하고 문법적인 특징으로는 트리구조 방법으로 결정된 오른쪽 가지의 수식의 깊이(Rd)와 link grammar 방법으로 결정된 연결거리(To_Right)를 tri_gram모형과 결합하여 CART와 OC1에 적용해 각각 운율 경계강도를 예측, 비교한다. 실험을 통하여 OC1 방법이 CART 방법에 비해 더 적은 터미널 노드에 더 향상된 예측율을 보임을 확인할 수 있다.