• Title/Summary/Keyword: 기상-수자원연계기법

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Development of Comprehensive Diagnostic System for Disaster in Decline Areas (쇠퇴지역 재난재해 종합진단 시스템 프로토타입 개발)

  • Shin, Yonghyeon;Lee, Sangmin;Yang, Dongmin
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.479-479
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    • 2021
  • 최근 기상이변으로 인한 자연재해 발생이 증가하고 있고, 그에 따라 도시의 재난 대응력 강화가 국내에서는 물론 국제적으로도 중요한 이슈가 되고 있다. 특히 쇠퇴지역은 재난재해 발생 시 인적·물적 피해가 일반 지역 보다 상대적으로 크며, 복구에도 많은 시간과 예산이 소요되므로 대응책 마련을 위한 도시재생지역의 정밀한 재난재해의 위험성 분석 기술이 필요하다. 이에 본 연구에서는 도시재생사업 대상지(311개)에 대한 재난재해 유형별 위험성 및 회복성을 종합적으로 분석하는 종합진단 기법을 개발하고, 이를 적용한 프로토타입 시스템을 개발하였다. 재난재해의 범위는 「재난 및 안전관리 기본법」을 준용하여 이에 도시재생사업 시행에 영향을 받아 재난재해 발생에 따른 위험정도가 변화할 가능성이 높은 자연재해 (폭우, 폭염, 폭설, 강풍, 지진)5종과 사회재난 (화재, 붕괴, 폭발) 3종 총 8종으로 정의하였다. 종합진단 기법은 기후변화에 관한 정부간 협의체(IPCC) 위험도 평가 방법을 준용하여 위험요소 (위해성·취약성·노출성)와 대비·대응요소 (회복성)로 구분하고, 전문가 자문회의를 거쳐 재난재해에 특히 취약한 쇠퇴지역의 특성을 반영할 수 있는 종합진단지수 산정식을 개발하였다. 또한 쇠퇴지역 재난재해 종합진단 시스템은 도시재생 업무를 수행하는 사용자가 신속히 정보를 분석하고 활용에 용이하도록 Web-GIS 기반으로 설계하였으며, 종합진단 기법에 의해 산정된 분석결과를 100m × 100m 격자 단위의 등급으로 가시화한다. 분석 결과는 지속적인 연구 개발을 통해 최적의 도시재생사업 의사결정 지원 서비스를 위한 기초 분석 자료로 연계하여 활용되며, 분석 DB는 클라우드 서비스 기반의 도시재생 데이터 플랫폼을 통해 공유된다.

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The Estimation of IDF Curve Considering Climate Change (기후변화를 고려한 IDF곡선 추정방안에 대한 연구)

  • Kim, Byung-Sik;Kyoung, Min-Soo;Lee, Keon-Haeng;Kim, Hyung-Soo
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2007.05a
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    • pp.774-779
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    • 2007
  • IDF 곡선은 전통적으로 지점에서의 과거 관측 강우량 시계열 자료를 수집하여 작성하여 왔으며, 이때 과거 강우량 자료는 정상성을 지니고 있고 미래를 대변한다는 가정을 전제로 한다. 그러나 이미 많은 연구자들에 의해 기후변화가 전구적으로 발생하고 있으며 우리나라에서도 더 이상 기후변화의 사실여부는 이제 더이상 논란 꺼리가 아니다. 특히, 기후변화의 영향을 직접적으로 받을 수밖에 없는 수자원 분야에서는 1990년대부터 잦은 홍수와 가뭄의 반복으로 곤란을 겪고 있다. 특히, 우리나라는 협소한 국토면적과 과다한 인구로 토지나 수자원 등 국토자원 이용의 강도가 다른 나라에 비하여 현저하게 높기 때문에 지구온난화에 따른 기후변화와 같은 약간의 기후변동으로도 심각한 문제가 발생할 가능성이 내포되어 있다. 특히, 기후변화는 유역 규모의 강우 발생 패턴과 강우량의 증가 및 감소에 영향을 미치게 되며 이로 인해 강우 시계열 자료는 비정상성과 경향성을 지니게 된다. 그러나 지금까지는 IDF 곡선의 작성시 강우의 경향성을 무시해 왔다. 본 연구에서는 기후변화가 IDF 곡선에 미치는 영향을 분석하기 위하여 GCM 기후변화 시나리오를 이용하여 IDF 곡선을 작성하였다. 이를 위하여 먼저, YONU CGCM의 제한실험과 점증실험을 실시하여 전구적 규모의 기후변화 시나리오를 작성하였으며, 통계학적 축소기법과 추계학적 일기발생기법을 이용하여 대상지점의 일 수문기상 시계열을 모의하였다. 그리고 BLRP(Bartlett Lewis Rectangular Pulse) 모형과 분해(koutsoyiannis, 2000) 기법을 이용하여 모의된 일 강우 자료를 시자료로 분해하였으며 이를 이용하여 IDF 곡선을 작성하였다. 그 결과, 기후변화 시 지속기간별 재현기간별 강우량이 현재에 크게 비해 증가됨을 확인할 수 있었다.으며 여러명이 동시에 서버에 접속을 하기 때문에 컴퓨터에 부하가 많이 걸리는 모델링이나 복잡한 분석은 실시하기 어려우며, 대용량 데이터를 전송할 수 있는 대역폭이 확보 되어야 한다. 또한, Internet 환경으로 개발을 해야되기 때문에 데스크탑용 GIS에 비해 개발속도가 느리며 개발 초기비용이 많이 들게 된다. 하지만, 네트워크 기술의 발달과 모바일과의 연계 등으로 이러한 약점을 극복할 수 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 인터넷 GIS를 이용하여 홍수재해 정보를 검색, 처리, 분석, 예경보할 수 있는 홍수방재정보 시스템을 구축토록 하였다.비해 초음파 감시하 치골상부 방광천자가 정확하고 안전한 채뇨법으로 권장되어야 한다고 생각한다.應裝置) 및 운용(運用)에 별다른 어려움이 없고, 내열성(耐熱性)이 강(强)하므로 쉬운 조건하(條件下)에서 경제적(經濟的)으로 공업적(工業的) 이용(利用)에 유리(有利)하다고 판단(判斷)되어진다.reatinine은 함량이 적었다. 관능검사결과(官能檢査結果) 자가소화(自家消化)시킨 크릴간장은 효소(酵素)처리한 것이나 재래식 콩간장에 비하여 품질 면에서 손색이 없고 저장성(貯藏性)이 좋은 크릴간장을 제조(製造)할 수 있다는 결론을 얻었다.이 있음을 확인할 수 있었다.에 착안하여 침전시 슬러지층과 상등액의 온도차를 측정하여 대사열량의 발생량을 측정하고 슬러지의 활성을 측정할 수 있는 방법을 개발하였다.enin과 Rhaponticin의 작용(作用)에 의(依)한 것이며, 이는 한의학(韓醫學) 방제(方劑) 원리(原理)인 군신좌사(君臣佐使) 이론(理論)에서 군약(君藥)이 주증(主症)에 주(主)로 작용(作用)하는 약물(藥物)이라는 것을 밝혀주는 것이라고 사료(思料)된다.일전 $13.447\;{\mu}g/hr/g$, 섭취 7일중 $8.123

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Application of LSTM and Hydrological Data for Flood Level Prediction (홍수위 예측을 위한 수문자료와 LSTM 기법 적용)

  • Kim, Hyun Il;Choi, Hee Hun;Kim, Tae Hyung;Choi, Kyu Hyun;Cho, Hyo Seop
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.333-333
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    • 2021
  • 최근 전 지구적인 기후변화 및 온난화의 영향으로 태풍 및 집중호우가 빈번하게 일어나고 있으며, 이로 인한 한천범람 등 홍수재해로 인명 및 재산 피해가 크게 증가하고 있다. 우리나라에서도 태풍 및 집중호우로 인한 호수피해는 매년 발생하고 있으며, 피해 빈도와 강도가 증가하고 있는 실정이다. 이러한 현실을 고려하였을 때에 하천 인근 주민의 생명과 재산을 보호하기 위하여 실시간으로 홍수위 예측을 수행하는 것은 매우 중요하다 할 수 있다. 국내에서 수위예측을 위하여 대표적으로 저류함수모형(Storage Function Model, SFM)을 채택하고 있지만, 유역면적이 작아 홍수 도달시간이 짧은 중소하천에서는 충분한 선행시간과 정확도를 확보하기 어려운 문제점이 있다. 이는 유역면적이 작은 중소하천에서는 유역 및 기상 특성과 관련된 여러 인자 사이의 비선형성이 대하천 유역에 비해 커지는 문제점이 있기 때문이다. 본 연구에서는 위와같은 문제를 해결할 수 있도록, 수문자료와 딥러닝 기법을 적용하여 실시간으로 홍수위를 예측할 수 있는 방법론을 제시하였다. 지난 태풍 및 집중호우로 인하여 급격한 수위상승이 있던 낙동강 지류하천에 대하여 LSTM(Long-Short Term Memory) 모형 기반 실시간 수위예측 모형을 개발하였으며, 선행시간 30~180분 별로 홍수위를 예측하고 관측 수위와 비교함으로써 모형의 적용성을 검증하였다. 선행시간 180분 기준으로 영강 유역 수위예측 결과와 실제 관측치의 평균제곱근 오차는 0.29m, 상관계수는 0.92로 나타났으며, 밀양강 유역의 경우 각각 0.30m, 0.94로 나타났다. 본 연구에서 제시된 딥러닝 기반모형에 10분 단위 실시간 수문자료가 입력된다면, 다음 관측자료가 입력되기 전 홍수예측 결과가 산출되므로 실질적인 홍수예경보체계에 유용하게 사용될 수 있을 것이라 보인다. 모형에 적용할 수 있는 더욱 다양한 수문자료와 매개변수 조정을 통하여 예측결과에 대한 신뢰성을 더욱 높일 수 있다면, 기존의 저류함수모형과 연계하여 홍수대응 능력을 향상시키는데 도움이 될 수 있다.

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Estimation of High-Resolution Soil Moisture Using Sentinel-1A/B SAR and Soil Moisture Data Assimilation Scheme (Sentinel-1A/B SAR와 토양수분자료동화기법을 이용한 고해상도 토양수분 산정)

  • KIm, Sangwoo;Lee, Taehwa;Chun, Beomseok;Jung, Younghun;Shin, Yongchul
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.274-274
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    • 2021
  • 토양수분은 가뭄, 홍수, 산불 및 산사태 등 자연재해 발생에 직간접적으로 영향을 미치기 때문에, 시·공간적으로 연속적인 토양수분 관측이 필요하다. 과거에는 TDR (Time Domain Reflectometry) 관측 장비를 설치하여 토양수분의 변화를 관측하였으나, 이러한 지점관측의 경우 하나의 관측지점에서 토양수분을 관측하기 때문에 공간적인 토양수분 변화를 나타내지 못한다. 최근 이러한 문제를 해결하기 위하여 인공위성 이미지 자료를 이용한 토양수분 산정에 관한 연구가 활발히 수행되고 있다. 그러나 SMOS (Soil Moisture and Ocean Salinity), SMAP (Soil Moisture Active Passive)와 같은 다양한 위성에서 관측된 토양수분은 낮은 공간해상도로 인한 불확실성이 커지는 단점이 있다. 최근 이러한 한계를 극복하기 위하여 광학위성영상과 달리 날씨의 영향을 받지 않으며 고해상도 이미지자료를 제공하는 Sentinel-1A/B 위성을 활용하여 토양수분을 관측하는 연구가 진행되고 있다. Sentinel-1은 10m의 높은 공간해상도를 제공하지만, 1~2주 주기로 영상취득이 가능하기 때문에 재방문시기와 같은 시간해상도 문제가 발생한다. 따라서 본 연구에서는 Sentinel-1A/B SAR 기반 후방산란계수와 농촌진흥청에서 제공하는 TDR 기반 토양수분 실측값을 이용하여 우리나라 토양수분 공간분포를 산정하였다. 산정된 Sentinel-1A/B 기반 토양수분과 토양수분자료동화기법을 연계하여 토양의 수리학적 매개변수를 추출하였으며, 추출된 매개변수와 기상자료를 이용하여 장기간(2001~2018) 일별 토양수분 공간분포를 산정하였다.

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Automatic Discharge Measurement Using the Velocity Index Method (유속지수법을 이용한 자동유량측정)

  • Kim, Chi-Young;Kim, Won;Lee, Chan-Joo;Kim, Dong-Gu
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2006.05a
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    • pp.242-246
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    • 2006
  • 최근 들어 전 세계적으로 유량측정 분야의 큰 변화의 방향은 자동화이다. 전자, 전기 기술과 정보통신 기술의 발달을 유량측정 분야에 적용하여 자동적으로 유량측정을 수행하고 실시간으로 모든 유량자료를 수집하는 시스템을 구성하려는 연구가 활발하게 진행중이다. 최근에 초음파 유량계와 더불어 자동 유량측정 기법으로 각광을 받고 있는 기법이 유속지수법(index velocity method)이다. 유속지수법의 원리는 매우 간단하다. 수위 기록을 통하여 수위-면적 관계로부터 흐름 단면적을 구하고, 임의의 영역에서 측정된 유속이 단면 평균 유속으로 환산될 수 있다면, 흐름 단면적과 평균 유속에 의해 연속적으로 유량을 구할 수 있다. 유속지수법에서 가장 중요한 것이 전체 평균 유속을 대표할 수 있는 유속지수를 정확하고 효율적으로 측정하는 것이다. 유속지수법에 의한 연속 유량측정 목적으로 최근에 ADVM(Acoustic Doppler Velocity Meter)이 개발되어 이용되고 있다. ADVM은 수중에 초음파를 발사해서 산란체에서 반사되어 돌아오는 초음파의 주파수 편이, 즉 도플러 효과를 이용하여 유속을 측정하는 유속계이다. 본 연구에서는 ADVM을 괴산댐 하류에 위치한 시험하천에 설치하여, 유속지수법에 의한 유량측정기법을 적용하고 그 특성을 분석하였다. 유속지수법으로 측정된 유량을 괴산댐 방류량과 비교한 결과 평균 4.0%의 상대오차를 지니고 있어 비교적 정확한 연속 유량측정이 가능한 것으로 나타났다. 이와 같은 유속지수법을 하천 유량측정에 활용하면 보다 정확한 유량을 연속적으로 자동화하여 측정할 수 있을 것으로 기대된다.연계모형의 한계로 인하여 두 모형의 통합모형이 필요하다. 즉, 강우 혹은 월류유량으로 발생한 지표유량 중 일부분이 과부하가 발생하지 않는 유입구 지점을 통과할 때 배수시스템으로 유입되는 것을 고려할 수 있고, 유입된 유량은 배수시스템 내의 흐름에 반영되도록 배수시스템과 침수해석모형을 통합한 모형 개발이 필요하다. 그러기 위해서는 지표면과 배수시스템에 대한 수리학적 관계를 정립하여야 한다. 본 연구에서는 배수시스템 해석 모형과 도시침수해석 모형을 통합하고, 두 모형간의 유량의 전송과정을 수리학적 관계를 고려한 dual-drainage 도시침수해석모형을 개발하였다. 이를 위해 도시지역 배수시스템 해석 모형으로 널리 이용되고 있는 SWMM모형을 이용하여 지표면으로의 월류량을 산정하고 유입된 지표유량에 대해서 배수시스템에서의 흐름해석을 수행하였다. 그리고, 침수해석을 위해서는 2차원 침수해석을 위한 DEM기반 침수해석모형을 개발하였고, 건물의 영향을 고려할 수 있도록 구성하였다. 본 연구결과 지표류 유출 해석의 물리적 특성을 잘 반영하며, 도시지역의 복잡한 배수시스템 해석모형과 지표범람 모형을 통합한 모형 개발로 인해 더욱 정교한 도시지역에서의 홍수 범람 해석을 실시할 수 있을 것으로 판단된다. 본 모형의 개발로 침수상황의 시간별 진행과정을 분석함으로써 도시홍수에 대한 침수위험 지점 파악 및 주민대피지도 구축 등에 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 있을 것으로 판단되었다.4일간의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기

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Development of Multi-Site Daily Rainfall Simulation Based on Homogeneous Hidden Markov Chain Model Coupled with Chow-Liu Tree Structures (Chow-Liu Tree 모형과 동질성 Hidden Markov Model을 연계한 다지점 일강수량 모의기법 개발)

  • Kwon, Hyun-Han;Kim, Tae Jeong;Kim, Oon Ki;Lee, Dong Ryul
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.46 no.10
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    • pp.1029-1040
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    • 2013
  • This study aims to develop a multivariate daily rainfall simulation model considering spatial coherence across watershed. The existing Hidden Markov Model (HMM) has been mainly applied to single site case so that the spatial coherences are not properly addressed. In this regard, HMM coupled with Chow-Liu Tree (CLT) that is designed to consider inter-dependences across rainfall networks was proposed. The proposed approach is applied to Han-River watershed where long-term and reliable hydrologic data is available, and a rigorous validation is finally conducted to verify the model's capability. It was found that the proposed model showed better performance in terms of reproducing daily rainfall statistics as well as seasonal rainfall statistics. Also, correlation matrix across stations for observation and simulation was compared and examined. It was confirmed that the spatial coherence was well reproduced via CLT-HMM model.

Regional Frequency Analysis using Nonparametric Kernel Function (비매개변수적 Kernel Function을 이용한 지역빈도해석)

  • Moon, Young-Il;Oh, Tae-Suk;Kim, Jong-Suk;Jeong, Min-Su
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2006.05a
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    • pp.1492-1496
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    • 2006
  • 수공구조물의 설계에 있어 가중 중요한 변수 중에 하나가 확률 강우량이다. 우리나라의 경우 매개변수적인 지점빈도해석을 통해 확률 강우량을 산정하고 있으나, 최근 들어 지점별 관측자료의 부족으로 인한 지역빈도해석을 수행하여 확률강우량을 산정하고 있는 실정이다. Index Flood 기법이나 L-moment 기법과 같은 기존의 지역빈도해석은 여러 관측 지점에서 관측된 강우자료를 이용하여 매년최대 시간강우량 자료를 추출하여 동질성 분석을 통해 이질성이 없는 것으로 분석된 연최대 강우량을 빈도해석 하여 확률 강우량을 결정한다. 그러나 이와 같은 지역빈도해석은 매개변수적 지점빈도해석과 마찬가지로 적합도 검정에 통과한 다수의 분포형이 선정되는 경우에 어떤 분포형을 사용하느냐 하는 문제점이 발생할 수 있다. 그리고 선정된 여러 강우 관측 지점의 연최대 강우량 자료에 모두 동일한 확률 분포형을 이용하므로 선정된 확률 분포형이 모든 지점의 강우 자료와 적합하지 못할 가능성을 내포하고 있으며, 또한 수문자료가 여러가지 요인으로 인하여 복합분포(mixed distribution)형태를 가질 때, 매개변수적 해석방법으로는 다중 첨두를 갖는 확률밀도함수를 해석하는데는 여러 가지 어려움이 따른다. 따라서 이러한 매개변수적 확률분포형을 이용한 빈도해석의 문제점을 해결할 수 있는 비매개변수적 빈도해석이 하나의 대안으로 제시될 수 있다. 본 연구에서는 강우자료의 선별을 통해 신뢰성 있는 자료를 구축하고, 기존의 매개변수를 갖는 확률 분포형을 이용한 지역빈도해석을 적용하여 확률 강우량을 산정하였다. 그리고 동질성분석을 통해 선정된 강우자료에 대해 비매개변수적 지역빈도해석을 적용하여 확률 강우량을 산정하고 각각의 방법에 대한 빈도해석 결과를 비교하여 확률강우량 해석에 있어 하나의 대안을 제시하고자 한다.X>${\mu}_{max,A}$는 최대암모니아 섭취률을 이용하여 구한 결과 $0.65d^{-1}$로 나타났다.EX>$60%{\sim}87%$가 수심 10m 이내에 분포하였고, 녹조강과 남조강이 우점하는 하절기에는 5m 이내에 주로 분포하였다. 취수탑 지점의 수심이 연중 $25{\sim}35m$를 유지하는 H호의 경우 간헐식 폭기장치를 가동하는 기간은 물론 그 외 기간에도 취수구의 심도를 표층 10m 이하로 유지 할 경우 전체 조류 유입량을 60% 이상 저감할 수 있을 것으로 조사되었다.심볼 및 색채 디자인 등의 작업이 수반되어야 하며, 이들을 고려한 인터넷용 GIS기본도를 신규 제작한다. 상습침수지구와 관련된 각종 GIS데이타와 각 기관이 보유하고 있는 공공정보 가운데 공간정보와 연계되어야 하는 자료를 인터넷 GIS를 이용하여 효율적으로 관리하기 위해서는 단계별 구축전략이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 인터넷 GIS를 이용하여 상습침수구역관련 정보를 검색, 처리 및 분석할 수 있는 상습침수 구역 종합정보화 시스템을 구축토록 하였다.N, 항목에서 보 상류가 높게 나타났으나, 철거되지 않은 검전보나 안양대교보에 비해 그 차이가 크지 않은 것으로 나타났다.의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에 있어서 시장수익률을 평균적으로 초과할 수 있는 거래전

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Development of daily spatio-temporal downscaling model with conditional Copula based bias-correction of GloSea5 monthly ensemble forecasts (조건부 Copula 함수 기반의 월단위 GloSea5 앙상블 예측정보 편의보정 기법과 연계한 일단위 시공간적 상세화 모델 개발)

  • Kim, Yong-Tak;Kim, Min Ji;Kwon, Hyun-Han
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.54 no.12
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    • pp.1317-1328
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    • 2021
  • This study aims to provide a predictive model based on climate models for simulating continuous daily rainfall sequences by combining bias-correction and spatio-temporal downscaling approaches. For these purposes, this study proposes a combined modeling system by applying conditional Copula and Multisite Non-stationary Hidden Markov Model (MNHMM). The GloSea5 system releases the monthly rainfall prediction on the same day every week, however, there are noticeable differences in the updated prediction. It was confirmed that the monthly rainfall forecasts are effectively updated with the use of the Copula-based bias-correction approach. More specifically, the proposed bias-correction approach was validated for the period from 1991 to 2010 under the LOOCV scheme. Several rainfall statistics, such as rainfall amounts, consecutive rainfall frequency, consecutive zero rainfall frequency, and wet days, are well reproduced, which is expected to be highly effective as input data of the hydrological model. The difference in spatial coherence between the observed and simulated rainfall sequences over the entire weather stations was estimated in the range of -0.02~0.10, and the interdependence between rainfall stations in the watershed was effectively reproduced. Therefore, it is expected that the hydrological response of the watershed will be more realistically simulated when used as input data for the hydrological model.

Estimation of CMIP5 based streamflow forecast and optimal training period using the Deep-Learning LSTM model (딥러닝 LSTM 모형을 이용한 CMIP5 기반 하천유량 예측 및 최적 학습기간 산정)

  • Chun, Beomseok;Lee, Taehwa;Kim, Sangwoo;Lim, Kyoung Jae;Jung, Younghun;Do, Jongwon;Shin, Yongchul
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.353-353
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    • 2022
  • 본 연구에서는 CMIP5(The fifth phase of the Couple Model Intercomparison Project) 미래기후시나리오와 LSTM(Long Short-Term Memory) 모형 기반의 딥러닝 기법을 이용하여 하천유량 예측을 위한 최적 학습 기간을 제시하였다. 연구지역으로는 진안군(성산리) 지점을 선정하였다. 보정(2000~2002/2014~2015) 및 검증(2003~2005/2016~2017) 기간을 설정하여 연구지역의 실측 유량 자료와 LSTM 기반 모의유량을 비교한 결과, 전체적으로 모의값이 실측값을 잘 반영하는 것으로 나타났다. 또한, LSTM 모형의 장기간 예측 성능을 평가하기 위하여 LSTM 모형 기반 유량을 보정(2000~2015) 및 검증(2016~2019) 기간의 SWAT 기반 유량에 비교하였다. 비록 모의결과에일부 오차가 발생하였으나, LSTM 모형이 장기간의 하천유량을 잘 산정하는 것으로 나타났다. 검증 결과를 기반으로 2011년~2100년의 CMIP5 미래기후시나리오 기상자료를 이용하여 SWAT 기반 유량을 모의하였으며, 모의한 하천유량을 LSTM 모형의 학습자료로 사용하였다. 다양한 학습 시나리오을 적용하여 LSTM 및 SWAT 모형 기반의 하천유량을 모의하였으며, 최적 학습 기간을 제시하기 위하여 학습 시나리오별 LSTM/SWAT 기반 하천유량의 상관성 및 불확실성을 비교하였다. 비교 결과 학습 기간이 최소 30년 이상일때, 실측유량과 비교하여 LSTM 모형 기반 하천유량의 불확실성이 낮은 것으로 나타났다. 따라서 CMIP5 미래기후시나리오와 딥러닝 기반 LSTM 모형을 연계하여 미래 장기간의 일별 유량을 모의할 경우, 신뢰성 있는 LSTM 모형 기반 하천유량을 모의하기 위해서는 최소 30년 이상의 학습 기간이 필요할 것으로 판단된다.

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Remote Sensing을 이용한 태화강 하구 수심정보 획득 - Landsat 7 ETM 다중분광영상을 사용

  • Oh, Chang-Seok;Cho, Hong-Je;Song, Yeong-Min
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2006.05a
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    • pp.1530-1534
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    • 2006
  • 원격탐사 기법을 이용한 수심측정은 하나 혹은 그 이상의 파장대에서 수심과 반사되는 에너지 사이의 관계를 찾아내는데 달려 있다. 수심 정보를 획득하기 위한 스펙트럼의 최적 파장길이는 다중분광영상(Landsat 7 ETM)의 blue band에 해당하는 약 $0.48{\mu}m$이며, 이 band를 이용하여 연안의 수심을 측량하기도 한다. 하지만 단일밴드에 의해서 측정된 값을 이용한 수심측정은 해저표면에 의한 반사에 심각한 영향을 받을 수 있기 때문에 신뢰할 만한 결과를 얻을 수 없다. 따라서 본 연구에서는 해수와 관련한 여러 가지 변수들을 결정하기 위하여 다량의 실측 데이터를 필요로 하지 않는 선형다중밴드방식을 이용하여 2개의 Landsat 영상으로 태화강 하구의 수심정보를 추출하고 태화강 본류에 대한 수심정보획득과 하상변동에 대한 분석 가능성을 파악하였다. 그 결과 임의로 선정한 표본 50개 지점에 대한 영상분석에 의한 수심값과 해도의 수심값의 잔차 평균이 각각 2.29m, 2.43m로 비교적 큰 잔차를 보였다. 하지만 20m 미만의 수심대의 표본만을 확인한 결과 각각 1.73m, 1.88m로 잔차 평균이 크게 감소하였다. 2000년, 2003년 영상을 비교한 결과, 1번 2번 3번 지역에서 평균적으로 약 1.838m정도 2003년 수심이 감소한 것으로 나타났다. 본 연구에서 20m 미만의 수심 측량은 낮은 해상도의 위성영상이라도 실제 수심과 근접하고 있는 것으로 판단 할 수 있었다. 이것으로 넓은 지역을 경제적으로 수심자료를 획득할 수 있는 위성영상분석을 이용한 수심측정은 활용성이 있는 것으로 나타났다. 하지만 해저표면의 형태와 해수면의 상태 등 수심측정에 미치는 영향에 관한 실측데이터에 대한 자료수집과 분석이 선행된다면 더욱 좋은 결과를 도출할 수 있을 것으로 판단된다.A}$는 최대암모니아 섭취률을 이용하여 구한 결과 $0.65d^{-1}$로 나타났다.EX>$60%{\sim}87%$가 수심 10m 이내에 분포하였고, 녹조강과 남조강이 우점하는 하절기에는 5m 이내에 주로 분포하였다. 취수탑 지점의 수심이 연중 $25{\sim}35m$를 유지하는 H호의 경우 간헐식 폭기장치를 가동하는 기간은 물론 그 외 기간에도 취수구의 심도를 표층 10m 이하로 유지 할 경우 전체 조류 유입량을 60% 이상 저감할 수 있을 것으로 조사되었다.심볼 및 색채 디자인 등의 작업이 수반되어야 하며, 이들을 고려한 인터넷용 GIS기본도를 신규 제작한다. 상습침수지구와 관련된 각종 GIS데이타와 각 기관이 보유하고 있는 공공정보 가운데 공간정보와 연계되어야 하는 자료를 인터넷 GIS를 이용하여 효율적으로 관리하기 위해서는 단계별 구축전략이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 인터넷 GIS를 이용하여 상습침수구역관련 정보를 검색, 처리 및 분석할 수 있는 상습침수 구역 종합정보화 시스템을 구축토록 하였다.N, 항목에서 보 상류가 높게 나타났으나, 철거되지 않은 검전보나 안양대교보에 비해 그 차이가 크지 않은 것으로 나타났다.의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에 있어서 시장수익률을 평균적으로 초과할 수 있는 거래전략은 존재하므로 이러한 전략을 개발 및 활용할 수

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