• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.415-415
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• 2011

수문학 또는 하천유출은 크게 기후학적은 인자 (온도, 바람, 상대습도 등)나 지형학적 인자 (지표면 경사, 흙의 종류, 하천의 면적, 하천의 길이 등)들에 의해 결정된다. 지형학적 인자들 중인 하천의 면적 그리고 주하천의 길이에 의한 영향은 비첨두홍수량의 과 수문곡선의 모양에 크게 관여되어 있다. 일반적으로 유역형상이 좁고 주하천의 길이(유로연장)가 긴 하천의 경우 단위면적당 유출량과 시간과의 그래프에서 수문곡선은 넓고 낮은 형태 모습을 지니지만 유역의 형상이 넓고 주하천의 길이기 짧은 하천은 수문곡선이 좁고 높은 형태의 모습을 가진다. 이러한 유역형상의 차이에 따라 Horton (1932)은 유역의 면적과 주하천의 길이의 비로 형상계수 (Shape Factor)의 공식을 제시하였다. 유역면적에 비해 유로연장이 길면 형상계수가 작아지고 첨두홍수량이 작아지는 반면 유역면적에 비해 유로연장이 짧을수록 형상계수가 커져 첨두홍수량이 커지는 형상을 발견할 수 있다. 형상계수와 비첨두홍수량의 상관관계를 알아보기 위하여 상수 전용댐 안전성 대책 및 치수능력 증대 방안연구 (2008) 보고서에서 적용한 유역들을 비교하였다. 이 보고서에 있는 38개의 유역들 중에서 형상계수가 0< <1 인 유역들을 선택한 후 형상계수와 지속시간별 비첨두홍수량의 관계 그리고 유역면적과 지속시간별 비첨두홍수량의 관계를 도시하였다. 추세선에 의한 결정계수인 $R^2$ 의 값을 비교하여 형상계수와 비첨두홍수량과의 관계를 조명하였다. 또한, 형상계수에 따른 순간단위도의 첨두시간 및 첨두유량을 비교하기 위하여 유역면적이 $300m^2$내외이며, 서로 다른 형상계수를 갖는 유역을 선정하여 연구를 진행하였다. 대상유역의 관측값을 이용하여 Nash모형을 적용한 순간단위도를 산정하였으며, 형상계수에 따른 첨두시간 및 첨두유량의 비교분석을 수행하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.45-45
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• 2018

오염물의 혼합거동을 해석하기 위해 물리기반 모델을 이용하는 경우 모델을 구축하고 운용하는데 많은 시간과 재정이 소요되며 현장검증을 통한 검증이 반드시 필요하다. 하지만 데이터 기반 모델의 경우 축적된 데이터만으로도 예측을 수행할 수 있으며 물리기반모델에 비해 결정해야할 입력인자가 적어 모델운용이 용이하다는 장점이 있다. 다양한 데이터 모델 중 인공신경망(ANN) 모델은 데이터가 가지는 불확실성 및 비정상성, 복잡한 상호관련성에 효과적으로 대응할 수 있는 모델로 수자원 및 환경 분야에서 자주 사용되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 모델을 이용하여 지천유입이 있는 대하천의 수질인자 (pH, 전기전도도, DO, chl-a)를 예측하였다. 다른 데이터기반 모델과 같이 인공신경망 모델 또한 수집된 데이터 질에 크게 영향을 받으며, 내부 입력인자의 선택이 모델의 예측 결과에 큰 영향을 미친다. 이러한 인공신경망 모델의 특성을 바탕으로 예측모형의 정확도를 향상하기 위해서는 크게 데이터 처리부분과 모델구축 부분에서의 접근이 필요하다. 본 연구에서는 데이터 처리 과정에서 연구대상지점의 각각의 수질인자가 가지는 분포 특성을 유지하기 위해 층화표츨추출법을 이용하여 데이터를 구성하였다. 모델의 구축 과정에서는 초기가중치 값의 영향을 줄이기 위해 앙상블기법을 사용하였으며, 좀 더 견고하고 정확한 결과를 예측하기 위해 탄력적 역전파알고리즘을 추가하였다. 추가적으로 합류 후 본류의 미 계측지역 수질 예측 정확도 향상을 위해 본류의 수질인자뿐만 아니라 지류의 수질인자를 입력자료로 사용하여 모의를 수행하였다. 또한 동일 구간에서 수행한 현장추적자실험 자료를 이용하여 수질인자의 분포특성을 비교, 검증하였다. 개발된 모델을 이용하여 낙동강과 금호강 합류부 하류의 수질인자를 예측한 결과 지류의 수질인자를 입력자료로 추가한 경우 예측의 정확도가 증가하였으며, 현장실험 자료를 통해 밝혀진 오염물의 거동현상을 인공신경망 모델로도 동일하게 재현하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제안한 인공신경모델을 이용한다면 물리기반 수치모델을 대체하여 지천으로 유입된 오염물의 거동을 정확하고 효율적으로 파악할 수 있을 것이다.

• Journal of Soil and Groundwater Environment
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• v.13 no.5
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• pp.57-73
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• 2008

Nitrate concentrations were measured up to 49 mg/L (as $NO_3$-N) and 22% of the samples exceeded drinking water standard in shallow and bedrock groundwater of the northern Nonsan area. Nitrate concentrations showed a significant difference among land use groups. To predict nitrate concentration in groundwater, multiple regression analysis was carried out using hydrogeologic parameters of soil media, topography and land use which were categorized as several groups, well depth and altitude, and field parameters of temperature, pH, DO and EC. Hydrogeologic parameters were quantified as area proportions of each category within circular buffers centering at wells. Regression was performed to all the combination of variables and the most relevant model was selected based on adjusted coefficient of determination (Adj. $R^2$). Regression using hydrogelogic parameters with varying buffer radii show highest Adj. $R^2$ at 50m and 300m for shallow and bedrock groundwater, respectively. Shallow groundwater has higher Adj. $R^2$ than bedrock groundwater indicating higher susceptibility to hydrogeologic properties of surface environment near the well. Land use and soil media was major explanatory variables for shallow and bedrock groundwater, respectively and residential area was a major variable in both shallow and bedrock groundwater. Regression involving hydrogeologic parameters and field parameters showed that EC, paddy and pH were major variables in shallow groundwater whereas DO, EC and natural area were in bedrock groundwater. Field parameters have much higher explanatory power over the hydrogeologic parameters suggesting field parameters which are routinely measured can provide important information on each well in assessment of nitrate contamination. The most relevant buffer radii can be applied to estimation of travel time of contaminants in surface environment to wells.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.30 no.5_6
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• pp.487-496
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• 2003

The promoter that plays a very important role in gene expression as a signal part has various binding sites for transcription factors. These binding sites are located on various parts in promoter region and have highly conserved consensus sequence patterns. This paper presents a new method for the consensus pattern search in promoter regions using genetic algorithm, which adopts the assumption of N-occurrence-per-dataset model of MEME algorithm and employs the advantage of Wataru method in determining the pattern length. Our method will be employed by genome researchers who try to predict the promoter region on anonymous DNA sequence and to find out the binding site for a specific transcription factor.

• Journal of Biosystems Engineering
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• v.15 no.4
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• pp.319-327
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• 1990

시스템의 적응 제어함수를 산출하는 네트워크인 소뇌모델 선형조합 회로망을 이용한 학습제어 기법은 시스템에 영향을 주는 제어인자들의 불확실성 및 모델링의 결여에도 불구하고 오히려 안정한 실시간 제어의 구현을 가능하게 함으로써 대단한 관심을 불러 일으켜 왔다. 그러나, 센서로부터의 정보처리와 인식 그리고 복잡한 비선형 시스템의 제어에 적용하기에는 회로망 자체의 내재적 문제점들이 여전히 남아있다. 소뇌모델 선형조합 회로망을 기지 또는 미지의 시스템 모델에 효과적으로 적용하기 위해서는 네트워크에 영향을 주는 제어인자가 시스템에 미치는 영향을 분석하는 것이 필수적이다. 분할 블럭의 크기, 학습이득, 입력편이 그리고 입력변수들의 영역과 같은 네트 제어인자들은 시스템의 학습 능률 및 소요 기억용량의 크기에 중대한 영향을 미침에도 불구하고 충분히 조사되지 못한 실태이다. 물론 이들 제어인자들의 결정에는 학습 대상이 되는 시스템 함수의 형태와 적용 학습 알고리즘이 반드시 고려되어야 한다. 본 논문에서는 학습 능률성에 미치는 이들 제어인자들의 상호영향도를 저자가 제안하였던 기본 학습 알고리즘에 의거하여 조사하였다. 분석적인 방법만으로 이러한 상호영향성을 조사하기는 매우 힘들거나 거의 불가능하다고 보아지기 때문에 학습 대상함수를 먼저 규정하여 다양한 컴퓨터 모의시험을 수행하였고 그 결과를 분석하였다. 컴퓨터 모의시험의 결과에 의하여 회로망의 시스템 적용시 고려할 설계 지침을 제시하였다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.22 no.1 s.72
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• pp.73-82
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• 2004

신호 교차로에서 포화차두시간에 영향을 미치는 영향인자는 도로조건, 교통조건, 환경조건으로 분류된다. 이러한 요인들의 복합적인 관계가 포화차두시간에 영향을 미친다. 현재 포화교통류율은 이상적인 조건일 때의 포화차두시간을 산출하고, 이를 이용해서 기본 포화교통류율을 구하고, 여기에 좌 우회전, 차로폭, 경사, 중차량 보정계수을 고려함으로써 특정 차로군의 포화교통류율을 산정하고 있다. 포화차두시간에 영향을 미치는 인자들 중에서 정량적으로 나타내기 어려운 인자 즉, 퍼지적 성격을 가진 인자들은 고려하지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 퍼지 근사추론 방법을 이용하여 정성적 인자의 영향을 고려한 모형을 구축하였다. 모형의 입력자료는 강우조건과 주변밝기의 정도, 중차량 구성비의 언어적 표현를 사용하였다. 이러한 변수들에 대하여 설문조사를 통해서 퍼지집합의 멤버쉽함수를 설정하였으며. 이에 기초하여 교차로에서 각 조건별로 포화차두시간을 관측하였다. 이러한 현장 관측치를 바탕으로 퍼지 제어규칙을 설정하고 모형을 구축하였다. 모형의 평가는 추론치와 실측치를 비교함으로써 이루어 졌으며, 결정계수인 $R^2$와 평균절대오차(MAE)와 평균제곱오차(MSE)를 사용하여 분석한 결과 본 모형의 설명력이 높은 것으로 평가되었다. 본 연구의 과정에서 강우에 의한 교통용량 감소는 중차량 구성비가 클수록 주변밝기의 정도가 나쁠수록 더욱 큰 것으로 나타났으며 그 감소율은 5.3%에서 21.8%에 이르는 넓은 범위의 값을 보였고. 주변밝기 정도에 따른 교통용량 감소는 4.7$\sim$7.5% 수준으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.127-127
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• 2016

지난 수년간 4대강 살리기 사업으로 해당 하천은 16개 보로 막혔고 이로 인해 하천수위는 과거 대비 보상류지역은 높아지고 보 하류지역은 낮아졌다. 이에 따라 수문학적 관점에서 기존의 지표수-지하수 연계 특성에 많은 변화가 발생하였다. 이러한 특성 변화 등을 관측하기 위하여 4대강 사업 전, 후로 주요하천 주변 제내지에 지하수 관측정이 설치되었다. 본 연구에서는 4대강 주변 관측정을 대상으로 각 관측정의 지하수위와 지하수위 영향인자들 간의 상관관계를 분석하고, 관측정의 주요영향인자를 판단할 수 있는 지하수 관측정 평가방법을 제시하였다. 각 인자별 상관관계 분석은 피어슨 상관계수를 이용하였으며, 관측정 수위와 주요 영향인자(하천수위, 강우량)의 피어슨 상관계수가 0.7 이상이면 상관성이 높은 것으로 평가하였다. 낙동강 하천 주변 30개소 관측정에 적용한 결과, 10개소는 지하수위와 하천수위와의 상관계수가 0.70~0.93로 상관도가 높은 것으로 평가되었고, 20개소는 지하수와 하천수위와의 상관계수, 지하수와 강우량과의 상관계수 모두 낮은 것으로 분석되었다. 본 연구 결과는 대상 관측정의 모니터링 지속여부 결정, 목적에 맞는 대체 관측정 설치 등 향후 관측정들의 효율적이고 합리적인 관리를 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.392-392
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• 2019

현재 세계적으로, 홍수를 비롯한 자연재해로 인한 피해가 증가하고 있다. 우리나라의 경우, 매년 여름철에 발생하고 있는 장마로 인해 지역 곳곳에 침수피해가 심각해지고 있으며, 이에 대한 피해액 또한 증가하고 있는 실정이다. 또한, 여러 재해의 피해반복과 새롭게 반복되는 건축물 설계로 인해 지형이 바뀌고 있으며, 이로 인해, 기존의 실시된 홍수취약성 분석결과가 현실적으로 반영이 되기 힘든 상태이다. 피해를 줄이기 위해서는 변형된 환경에 맞춰 새로운 홍수취약성 분석을 실시하여 지역의 우선순위를 파악하여야 한다. 본 연구에서는 우리나라중 인구와 건물밀집도가 가장 높은 서울시 25개 구를 대상지역으로 선정하였으며, 인자들을 Pessure-State-Response (PSR) 구조로 나누었다. 압력지수(PI) 에는 유역면적, 주택 수 등 9개의 인자로, 상태지수(SI)는 연 홍수 피해액 등 4개의 인자로 선정하였으며, 대책지수(RI)의 경우에는 재정자립도, 홍수복구금액등 7개의 인자로 나누었다. 분석방법으로는 의사결정과정에서 발생할 수 있는 불확실성을 정량적으로 반영한 AHP방법과 AHP방법에 Fuzzy이론을 결합한 Fuzzy AHP 방법을 통해 각각의 결과를 비교분석하였다. 그 결과, 3개의 지수 모두 인자들의 지역별 취약순위가 바뀌었다. 본 연구의 결과를 바탕으로 홍수 방재 관련 정책 수립 등의 사업 등을 실시할 경우 해당지역에 대한 우선순위를 판단하는데 도움이 될 것으로 판단된다.

• Tunnel and Underground Space
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• v.32 no.6
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• pp.386-396
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• 2022

To analyze the influence of variables of roadheaders, the linear cutting testing data of pick cutter were collected from the former literatures. The input factors were set up as uniaxial compressive strength, cutting depth, cutting spacing, attack angle, skew angle, and output factors were determined as specific energy, average cutting force, maximum cutting force, average vertical force, and maximum vertical force. After composing a table of the design of experiment (DOE). The contribution level of each factor was calculated by analysis of variance (ANOVA). As a result, the factors having greatest influence on cutting force and specific energy were uniaxial compressive strength and cutting spacing.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.211-211
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• 2023

본 연구에서는 지역빈도분석을 이용하고 있는 홍수량 산정 지침에서 활용되고 있는 전국대상의 강우관소에 대한 확률강우량과 강원지역에 위치한 강우관측소만을 대상으로 산정한 확률강우량을 비교하였다. 이를 위해서 강원도 지역의 48개 지점의 지속기간별 강우자료를 수집한 후, K-means 기법을 이용하여 6개의 군집으로 구분하였다. 강원도 대부분이 산악지형임을 고려해 산악효과를 야기하는 지형인자와 강우자료의 관계를 파악하였다. 국가수자원관리종합정보시스템에서 수집한 강우자료를 사용하여 지속시간별 최대강우량과 산악효과를 야기하는 지형인자로 선정한 고도 이외에 위도, 경도를 각각 추가인자로 고려해 지역빈도분석을 수행하였다. 위 지형인자와 강우자료를 이용하여 수문학적 동질한 특성을 가지는 군집을 구성하였으며, 위도와 경도를 인자로 추가하면 더욱 강한 상관성을 보임을 알 수 있었다. 군집분석결과를 통해 모수를 추정하고 적절한 분포를 선택하였으며, 이상치검정과 적합도 검정을 통해 최종 분포를 결정하였다. 고도와 위도, 경도를 모두 고려해 이용한 지역빈도분석 결과 강원도의 실제 강우특성과 마찬가지로 고도의 높낮이에 따라 강우형태를 전국단위 지역빈도분석과 비교하였다. 최종적으로 현재 활용되고 있는 홍수량 산정 지침의 확률강우량과 강원지역에 위치한 강우관측소만을 대상으로 한 지역빈도분석의 차이의 발생원인과 강원지역에서의 특이성을 결론으로 제시하였다.