• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2021.06a
• /
• pp.473-473
• /
• 2021

새만금 유역의 하류 평야지대는 농업 관개 및 배수가 제수문의 영향을 받고 있으며, 상류 축산밀집시설에 따라 농업 비점오염원 유입이 수계 환경오염에 미치는 영향을 평가하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 새만금 유역의 하류 제수문을 대상으로 유역 모형과 전산유체역학 모형을 이용하여 유입, 유출 그리고 오염원 등의 영향을 분석하고자 한다. SWAT (Soil and water assessment tool)은 유역 모형으로 수문순환 및 비점오염원을 모의하기 위해 개발한 모형이다. CFD(Computational fluid dynamics)는 구조물을 설계하고 유체, 기체 등의 역학을 모의할 수 있다. SWAT 모형을 이용하여 농촌 소유역을 대상으로 하류 제수문 위치를 출구로 지정하여 수문을 모의하고 그 결과자료는 CFD에 입력할 수 있다. CFD는 하류 제수문 구조물을 설계하고 SWAT 모형의 수문자료를 입력하여 제수문의 유입 및 유출 영향을 평가할 수 있다. SWAT 모형 구축을 위해 2015-2018년까지 기상, 수위, 유량 관측자료를 수집하였으며, 보정기간과 검증기간은 각 2년이며, 모형 성능 검증에 사용한 적합성 평가 지수는 R² (Determine coefficient), RMSE (Root mean square error), 그리고 NSE (Nash-sutcliffe efficiency coefficient)를 사용하였다. 모형의 보정은 SWAT-CUP 자동보정프로그램을 사용하였으며, 모형의 보정지수는 NSE를 사용하였고, 1,000회 반복 수행을 통해 매개변수를 최적화하였다. CFD 모형은 제수문의 실제 규격을 바탕으로 동일한 구조를 고려하였으며, 수문조작을 고려하여 유입 및 유출을 모의하였다. 본 연구는 유역차원과 구조물 차원의 모델링을 연계하는 것으로 최근 기후변화에 따라 급격히 변화하는 유역환경에 대처할 수 있는 방안이 될 수 있을 것이며, 제수문 시설을 관리하는 기관에서도 합리적인 운영방안에 대한 기초자료로 기여할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 2007.02a
• /
• pp.1012-1018
• /
• 2007

본 논문에서는 비전 기반 3차원 얼굴 모델의 자동 표정 생성 시스템을 제안한다. 기존의 3차원 얼굴 애니메이션에 관한 연구는 얼굴의 움직임을 나타내는 모션 추정을 배제한 얼굴 표정 생성에 초점을 맞추고 있으며 얼굴 모션 추정과 표정 제어에 관한 연구는 독립적으로 이루어지고 있다. 제안하는 얼굴 모델의 표정 생성 시스템은 크게 얼굴 검출, 얼굴 모션 추정, 표정 제어로 구성되어 있다. 얼굴 검출 방법으로는 얼굴 후보 영역 검출과 얼굴 영역 검출 과정으로 구성된다. HT 컬러 모델을 이용하며 얼굴의 후보 영역을 검출하며 얼굴 후보 영역으로부터 PCA 변환과 템플릿 매칭을 통해 얼굴 영역을 검출하게 된다. 검출된 얼굴 영역으로부터 얼굴 모션 추정과 얼굴 표정 제어를 수행한다. 3차원 실린더 모델의 투영과 LK 알고리즘을 이용하여 얼굴의 모션을 추정하며 추정된 결과를 3차원 얼굴 모델에 적용한다. 또한 영상 보정을 통해 강인한 모션 추정을 할 수 있다. 얼굴 모델의 표정을 생성하기 위해 특징점 기반의 얼굴 모델 표정 생성 방법을 적용하며 12개의 얼굴 특징점으로부터 얼굴 모델의 표정을 생성한다. 얼굴의 구조적 정보와 템플릿 매칭을 이용하여 눈썹, 눈, 입 주위의 얼굴 특징점을 검출하며 LK 알고리즘을 이용하여 특징점을 추적(Tracking)한다. 추적된 특징점의 위치는 얼굴의 모션 정보와 표정 정보의 조합으로 이루어져있기 때문에 기하학적 변환을 이용하여 얼굴의 방향이 정면이었을 경우의 특징점의 변위인 애니메이션 매개변수를 획득한다. 애니메이션 매개변수로부터 얼굴 모델의 제어점을 이동시키며 주위의 정점들은 RBF 보간법을 통해 변형한다. 변형된 얼굴 모델로부터 얼굴 표정을 생성하며 모션 추정 결과를 모델에 적용함으로써 얼굴 모션 정보가 결합된 3차원 얼굴 모델의 표정을 생성한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2015.05a
• /
• pp.393-393
• /
• 2015

대부분의 중규모 유역 내에는 하도가 형성되므로, 유역의 출구는 하도(지류)와 대규모 유역의 하도(본류)가 합류하게 되며, 합류부에서 멀리 떨어지지 않은 곳에 지류 유역의 유출량 산정을 위한 수위관측소가 위치하게 된다. 수위관측소에서는 일반적으로 연속적인 수위관측과 수위-유량관계곡선(rating curve)으로 유량을 산정하게 되는데, 배수영향을 크게 받는 합류부 구간에서는 단일 수위-유량관계가 나타나지 않으므로 유량산정이 어렵게 되는 문제가 발생한다. 이는 배수영향이 발생할 경우, 유량 함수의 주요 변수에는 수위 뿐만 아니라 수면경사 등의 매개변수가 추가되기 때문이다. 현장에서는 하천 흐름방향으로 두 개의 수위관측소를 설치하여 관측소 간의 수면경사를 측정하고, 이를 유량 산정에 활용할 수 있다. 그러나 지류 합류부의 배수 영향 구간에서 수면경사를 알기 위하여 두 개의 수위관측소를 설치하는 것은 경제적이지 않으며, 현재 설치되어 있는 장비와 시설을 활용하여 유량을 산정할 수 있는 방법의 개발이 필요하다. 본 논문의 목적은 합류부 배수영향을 받는 지류 구간에 설치된 수위관측소에서 유량을 산정하기 위한 방법을 개발하는 것이다. 이를 위하여 발생가능한 모든 하천 흐름조건에 대한 배수영향 수면곡선을 요약한 HPG(Hydraulic Performance Graph)를 본류와 지류가 합류하는 시스템에 적용하였다. HPG의 개발을 위하여 본류와 지류로 구성된 수지상 하천망을 HEC-RAS 모형으로 구축하고 부정류 모의로 구축된 모형을 보정 검증하였고, 본류와 지류에 위치한 기존 두 수위관측소 수위와 유량과의 관계 표를 작성하여 크리깅 보간을 수행하였다. 크리깅으로 보간된 HPG와 두 수위관측소에서 계측된 수위를 이용하여 대상 홍수사상 기간 금호강의 유출량을 산정하였고, 유량 산정 결과는 금호강 성서 자동유량측정 자료와 거의 일치하는 것을 확인하였다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
• /
• v.28 no.6B
• /
• pp.709-721
• /
• 2008

This paper is to test the applicability of ModKIMSTORM (Modified KIneMatic Wave STOrm Runoff Model) by applying it to Namgangdam watershed of $2,293km^2$. Model inputs (DEM, land use, soil related information) were prepared in 500 m spatial resolution. Using five typhoon events (Saomi in 2000, Rusa in 2002, Maemi in 2003, Megi in 2004 and Ewiniar in 2006) and two storm events (May of 2003 and July of 2004), the model was calibrated and verified by comparing the simulated streamflow with the observed one at the outlet of the watershed. The Pearson's coefficient of determination $R^2$, Nash and Sutcliffe model efficiency E, the deviation of runoff volumes $D_v$, relative error of the peak runoff rate $EQ_p$, and absolute error of the time to peak runoff $ET_p$ showed the average value of 0.984, 0.981, 3.63%, 0.003, and 0.48 hr for 4 storms calibration and 0.937, 0.895, 8.08%, 0.138, and 0.73 hr for 3 storms verification respectively. Among the model parameters, the stream Manning's roughness coefficient was the most sensitive for peak runoff and the initial soil moisture content was highly sensitive for runoff volume fitting. We could look into the behavior of hyrologic components from the spatial results during the storm periods and get some clue for the watershed management by storms.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2021.06a
• /
• pp.344-344
• /
• 2021

세계적으로 기후변화 현상으로 인해 극심한 이상 가뭄이 빈번하게 발생하고 있다. 물 공급 소외지역의 경우 가뭄으로 인해 주민들이 불편을 겪고 있으며, 특히 마을상수도 및 소규모수도시설에 의존하는 최상류부 유역의 취수원은 상대적으로 가뭄에 취약하다. 본 연구의 대상 지역은 강원도 춘천시 물로천의 제1지류 유역으로 주민들이 하천 계곡수를 생활용수의 주 공급원으로 사용하고 있다. 해당지역은 갈수기에 생활용수 부족 문제를 겪고 있는 지역으로 가뭄 대응을 위한 구조적 대책으로 다단식 Sand댐을 설치할 예정이다. 현장조사 결과 물로천의 물은 취수조로 일부 유입되며, 자갈 등을 이용하여 부유물 등이 필터링되어 물탱크로 흘러내리며 중력에 의해 각 가정으로 자연 유하하는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 대상지역의 하천, 취수조, 물탱크 3개 지점에 압력식 자동 수위 관측기를 설치하였으며, 2시간 간격의 수위를 측정할 수 있도록 설정하여 매달 유속 측정을 통해 수위-유량 관계 곡선식을 바탕으로 유량을 산정하였다. 도출된 일별 유량 자료와 SWAT 모형의 매개변수 검·보정한 후 이를 장기간으로 확장 적용하여 약 10년간의 장기 유출량을 산정하였다. 일별 장기 유출량 자료를 통해 평균 유량 감수곡선과 감수곡선식을 도출하였고, 무강우에 따른 최대 공급가능일수를 산정하였다. 본 연구에서는 하천-취수원 연계 모니터링 및 하천 유량에 따른 공급가능일수 등을 제시하여 가뭄 취약지역의 주민 불편을 최소화하고 가뭄에 대응할 수 있을 것으로 판단된다. 최종적으로 추후 Sand댐 건설 전후 비교 자료로 사용될 수 있으며, 소규모수도시설의 가뭄 관리를 위한 모니터링 체계 및 대응 방안을 구축하였다.

• Journal of Environmental Impact Assessment
• /
• v.22 no.2
• /
• pp.157-170
• /
• 2013

수질오염총량관리제 시행 하천에 대해서는 객관적이고 과학적 방법으로 유역내 각 지역의 오염부하량을 할당할 필요가 있다. 본 연구에서는 대도시에서 배출되는 오염부하의 영향을 크게 받는 영산강수계의 중상류부를 대상으로 오염부하량 할당 방법에 대해 검토하였다. 오염부하량 할당을 위한 수질모델링은, 수질관리에 흔히 적용되어온 QUAL2E의 최근 판인, QUAL2Kw를 이용해서 수행하였다. 모델 적용 대상 지역의 각 reach의 수질매개변수는 QUAL2Kw의 자동보정 기능을 이용해서 추정하였다. 오염부하량 할당의 최적화는 유전알고리즘(genetic algorithm)을 이용하였고, 최소부하량 삭감법(least waste load removal allocation), 일정 부하량 이상 최소부하량 삭감법(least waste load removal over a certain value), 동일삭감률 할당법(equal removal rate)의 세가지 방법을 적용하고 비교 검토하였다. 동일삭감률 할당법은 다른 방법보다 유역 전체 부하량 삭감량이 훨씬 크기 때문에 효과적이지 않았고, 이 방법을 쓰기 위해서는 부하량 삭감대상인 각 소유역과 하수처리장을 그 규모와 특성에 따라 세분화할 필요가 있다. 동일삭감률 할당법의 적용시 세가지 범주로 나누어서 삭감률을 적용하였다. 오염부하량 삭감의 효율성을 감안할 때 최소 부하량 삭감법보다 일정 부하량 이상 최소부하량 삭감법이 더 적절한 것으로 검토되었다.

• Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
• /
• v.51 no.1
• /
• pp.1-9
• /
• 2009

The objective of this paper was to evaluate the auto-calibration with multi-objective optimization method to calibrate the parameters of the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model. The model was calibrated and validated by using nine years (1996-2004) of measured data for the 384-ha Baran reservoir subwatershed located in central Korea. Multi-objective optimization was performed for sixteen parameters related to runoff. The parameters were modified by the replacement or addition of an absolute change. The root mean square error (RMSE), relative mean absolute error (RMAE), Nash-Sutcliffe efficiency index (EI), determination coefficient ($R^2$) were used to evaluate the results of calibration and validation. The statistics of RMSE, RMAE, EI, and $R^2$ were 4.66 mm/day, 0.53 mm/day 0.86, and 0.89 for the calibration period and 3.98 mm/day, 0.51 mm/day, 0.83, and 0.84 for the validation period respectively. The statistical parameters indicated that the model provided a reasonable estimation of the runoff at the study watershed. This result was illustrated with a multi-objective optimization for the flow at an observation site within the Baran reservoir watershed.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.150-150
• /
• 2023

기작기반의 역학적 모델과 자료기반의 딥러닝 모델은 수질예측에 다양하게 적용되고 있으나, 각각의 모델은 고유한 구조와 가정으로 인해 장·단점을 가지고 있다. 특히, 딥러닝 모델은 우수한 예측 성능에도 불구하고 훈련자료가 부족한 경우 오차와 과적합에 따른 분산(variance) 문제를 야기하며, 기작기반 모델과 달리 물리법칙이 결여된 예측 결과를 생산할 수 있다. 본 연구의 목적은 주요 상수원인 댐 저수지를 대상으로 수심별 수온과 탁도를 예측하기 위해 기작기반과 자료기반 모델의 장점을 융합한 PGDL(Process-Guided Deep Learninig) 모델을 개발하고, 물리적 법칙 만족도와 예측 성능을 평가하는데 있다. PGDL 모델 개발에 사용된 기작기반 및 자료기반 모델은 각각 CE-QUAL-W2와 순환 신경망 딥러닝 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델이다. 각 모델은 2020년 1월부터 12월까지 소양강댐 댐 앞의 K-water 자동측정망 지점에서 실측한 수온과 탁도 자료를 이용하여 각각 보정하고 훈련하였다. 수온 및 탁도 예측을 위한 PGDL 모델의 주요 알고리즘은 LSTM 모델의 목적함수(또는 손실함수)에 실측값과 예측값의 오차항 이외에 역학적 모델의 에너지 및 질량 수지 항을 제약 조건에 추가하여 예측결과가 물리적 보존법칙을 만족하지 않는 경우 penalty를 부가하여 매개변수를 최적화시켰다. 또한, 자료 부족에 따른 LSTM 모델의 예측성능 저하 문제를 극복하기 위해 보정되지 않은 역학적 모델의 모의 결과를 모델의 훈련자료로 사용하는 pre-training 기법을 활용하여 실측자료 비율에 따른 모델의 예측성능을 평가하였다. 연구결과, PGDL 모델은 저수지 수온과 탁도 예측에 있어서 경계조건을 통한 에너지와 질량 변화와 저수지 내 수온 및 탁도 증감에 따른 공간적 에너지와 질량 변화의 일치도에 있어서 LSTM보다 우수하였다. 또한 역학적 모델 결과를 LSTM 모델의 훈련자료의 일부로 사용한 PGDL 모델은 적은 양의 실측자료를 사용하여도 CE-QUAL-W2와 LSTM 보다 우수한 예측 성능을 보였다. 연구결과는 다차원의 역학적 수리수질 모델과 자료기반 딥러닝 모델의 장점을 결합한 새로운 모델링 기술의 적용 가능성을 보여주며, 자료기반 모델의 훈련자료 부족에 따른 예측 성능 저하 문제를 극복하기 위해 역학적 모델이 유용하게 활용될 수 있음을 시사한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2022.05a
• /
• pp.285-285
• /
• 2022

기후변화가 현실화되면서 수자원평가 (Water Resources Assessment)에 대한 관심과 중요성이 높아지고 있다. 본 연구에서는 '주민공감 문제기획리빙랩' 대상지인 순천은 동천을 중심으로 홍수량을 정량적으로 분석하였다. 순천시의 가장 시급한 사안 중 하나인 범람 및 침수 문제로, 최근 3년(2018~2020)간의 집중호우로 인한 내수배제로 주택 및 도로침수, 산사태 등의 피해를 겪었다. 시기마다 고질적으로 반복되는 동천 인근 지역의 침수문제를 사전에 예방하고 피해의 빈도나 규모를 줄이기 위하여 분석을 수행하였다. 이에 본 연구에서는 환경부의 지원을 받아 한강홍수통제소와 한국건설기술연구원이 공동으로 개발한 동적수자원평가모형(DWAT, Dynamic Water Resources Assessment Tool)을 이용하여 정량적으로 홍수량 산정을 하고자 한다. 본 모형은 전 세계가 무료로 이용할 수 있는 수자원평가도구로 사용자의 편의를 위해 GIS전처리 기능을 포함하고 있어, 자동으로 유역 매개변수 및 면적 평균강우량을 Thiessen method를 사용하여 산정할 수 있다. 또한, 물의 순환과정을 투수 및 불투수지역으로 구분되며, 투수지역은 1개의 토양층과 1개의 불압대수층으로 구성되고, 유출기여역과 함양역으로 유역을 분할하여 적용할 수 있으며, 대수층을 통하여 지하수의 흐름을 산정할 수 있다. 기상청에서 제공하는 기상자료를 분석하여 과거 관측 강우사상 3개를 선정하여 검·보정을 수행하였으며, 그 결과 모형 효율계수(Nash-Sutcliffe efficiency) 및 결정계수(Coefficient of Determination)가 0.78~0.94, 0.82~0.94로 우수한 모의 결과를 산정할 수 있었다. 빈도별 확률강우량을 Huff 4분위법을 사용하여 확률홍수량을 산정하였다. 미래 홍수량 증감량 산정을 위하여 RCP(Representative Concentration Pathways) 기후변화 시나리오를 사용하였다. 관측값과 모의값의 누적확률분포 이용하여 모의값의 확률분포를 관측값의 확률분포에 사상시키는 방법인 분위사상법(Quantile Mapping)을 사용하여 시나리오자료를 보정하였다. 본 연구에서 산정한 홍수량을 바탕으로 침수피해를 막기 위한 구조적 및 비구조적 방안을 위한 기초자료로 사용될 것으로 판단된다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
• /
• v.15 no.2
• /
• pp.13-23
• /
• 2016

Many traffic centers are highly hesitant in employing existing Automatic Incident Detection Algorithms due to high false alarm rate, low detection rate, and enormous effort taken in maintaining algorithm parameters, together with complex algorithm structure and filtering/smoothing process. Concerns grow over the situation particularly in Freeway Incident Management Area This study proposes a new algorithm and introduces a novel concept, the Displaced Flow Index (DiFI) which is similar to a product of relative speed and relative occupancy for every execution period. The algorithm structure is very simple, also easy to understand with minimum parameters, and could use raw data without any additional pre-processing. To evaluate the performance of the DiFI algorithm, validation test on the algorithm has been conducted using detector data taken from Naebu Expressway in Seoul and following transferability tests with Gyeongbu Expressway detector data. Performance test has utilized many indices such as DR, FAR, MTTD (Mean Time To Detect), CR (Classification Rate), CI (Composite Index) and PI (Performance Index). It was found that the DR is up to 100%, the MTTD is a little over 1.0 minutes, and the FAR is as low as 2.99%. This newly designed algorithm seems promising and outperformed SAO and most popular AIDAs such as APID and DELOS, and showed the best performance in every category.