• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.513-513
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• 2023

최근 이상기후의 영향으로 국지성 및 집중호우로 인한 침수 피해가 증가하고 있다. 도시유역의 홍수는 사회적·경제적으로 큰 손실을 야기할 수 있어 실제 호우에 대한 침수 양상을 신속하게 예측하는것은 매우 중요하다. 이로 인해 침수 해석에 대한 결과를 빨리 제공할 수 있는 기계학습을 기반으로 한 도시 홍수 분석에 대한 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서 적용한 LSTM(Long Short-Term Memory) 신경망은 기존 RNN(Recurrent neural network)이 가지고 있는 장기 의존성 문제를 해결하기 위해 고안된 모델으로 시계열 데이터에 대한 예측능력이 뛰어나다는 장점을 가지고있다. LSTM 신경망은 강우에 대한 격자별 침수심을 예측하기 위해 사용되었으며, 입력자료로 2000~2022년도에 걸친 도림천 유역의 침수피해를 야기한 지속시간 6시간 AWS(Automatic Weather System) 관측 강우 자료를 사용하였고 목표값으로 수집된 도림천 유역의 강우자료를 이용하여 SWMM(Storm Water Management Model)의 유출 결과를 바탕으로 수행된 2차원 침수해석 모의 결과를 사용하였다. 연구유역의 SWMM 배수 관망 입력자료의 정확성을 높이기 위해 서울시 하수관로 수위 현황 자료를 활용하여 매개변수 조정을 실시하였으며, 하수관로의 실측 수위와 모의 수위를 일치시켰다. LSTM 신경망을 이용하여 격자별로 예측된 침수심 데이터를 시각화하여 침수흔적도와 비교하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.138-138
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• 2023

본 연구에서는 유목과 연행침식을 고려한 토석류 수치모형을 개발하여 2011년 발생한 우면산 산사태의 관측데이터를 기반으로 수치모의를 수행하였다. 토석류 모형개발을 위해 천수방정식 기반의 침수모형인 Nays2DFlood 모형에 혼합유사농도의 이송확산, 토석류 지면전단응력, 연행침식모듈을 추가하였으며 유목생성과 유목거동 모의를 위해 입자법 기반의 유목동력학 모형을 결합하였다. 개발된 모형을 검증하기 위해, 민감도분석을 수행하였으며, 모의결과, 우면산 산사태 당시 래미안 APT에 피해를 끼친 충격수심과 충격유속, 최종 토석류 체적을 양호하게 재현한 것으로 판단된다. 또한 토석류를 구성하는 토사입경이 작을수록 토사점성에 의한 전단응력의 증가로 토석류 유속과 수심이 감소했지만 연행침식량이 증가하였으며, 토사입경이 증가하면 유속과 수심이 증가하고 연행침식량은 감소한 것으로 나타났다. 또한 본 연구에서 개발된 토석류 거동모형은 토사입경, 침식 및 퇴적계수 등의 다양한 토석류 매개변수가 요구되기 때문에, 이러한 물성치 데이터가 현장 또는 실내실험에서 충분히 확보되어야 모형의 정확도가 향상될 것으로 판단된다. 따라서, 향후 연구에서는 본 연구에서 고찰된 모형의 적용성과 한계점을 고려하여 토석류 거동을 예측모의 한다면 보다 세부적으로 토석류와 유목거동을 예측분석해 볼 수 있을 것으로 사료된다. 또한 본 연구의 결과는 기후변화로 인한 강우발생의 불확실성과 이로 야기되는 토석류 발생을 사전에 예측하여 토석류 저감대응방안을 구축하는 일환으로 활용 될 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.51 no.11
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• pp.971-976
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• 2018

An accurate analysis of pipeline transient is important for proper management and operation of a water distribution systems. The computational accuracy and its cost are two distinct components for unsteady flow analysis model, which can be strength and weakness of three-dimensional model and one-dimensional model, respectively. In this study, we used two-dimensional unsteady flow model with Five-Region Turbulence model (FRTM) with the implementation of interaction between liquid and air Since FRTM has an empirical component to be determined, we explored the response feature of two-dimensional flow model. The relationship between friction behaviour and the variation of undetermined parameter was configured through the comparison between numerical simulations and experimental results.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.36 no.11B
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• pp.1363-1372
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• 2011

Flooding based routing protocols are usually used to disseminate information in wireless sensor networks. Those approaches, however, require message retransmissions to all nodes and induce huge collision rate and high energy consumption. In this paper, HoGoP (Hop based Gossiping Protocol) in which all nodes consider the number of hops from sink node to them, and decide own gossiping probabilities, is introduced. A node can decide its gossiping probability according to the required average reception percentage and the number of parent nodes which is counted with the difference between its hop and neighbors' ones. Therefore the decision of gossiping probability for network topology is adaptive and this approach achieves higher message reception percentage with low message retransmission than the flooding scheme. Through simulation, we compare the proposed protocol with some previous ones and evaluate its performance in terms of average reception percentage, average forwarding percentage, and forwarding efficiency. In addition, average reception percentage is analyzed according to the application requirement.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.28 no.6
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• pp.1447-1456
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• 2017

Accurate inference of parameters of a stochastic rainfall generation model is essential to improve the applicability of the rainfall generation model which modeled the rainfall process and the structure of rainfall events. In this study, the model parameters of a stochastic rainfall generation model, NSRPM (Neyman-Scott rectangular pulse model), were estimated using DFP (Davidon-Fletcher-Powell), GA (genetic algorithm), Nelder-Mead, and DE (differential evolution) methods. Summer season hourly rainfall data of 20 rainfall observation sites within the Nakdong river basin from 1973 to 2017 were used to estimate parameters and the regional applicability of inference methods were analyzed. Overall results demonstrated that DE and Nelder-Mead methods generate better results than that of DFP and GA methods.

• The Journal of the Petrological Society of Korea
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• v.26 no.1
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• pp.93-98
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• 2017

In this paper, we propose a lava flow simulation program to predict the range of lava flows area and thickness of lava flows during volcanic eruptions. The map information is represented as a 'cell' with observed values per fixed area such as DEM and a lava flow prediction algorithm using a cellular automata model is performed to predict the flow of lava flows. To obtain quantitative data of lava flows, fluid properties of lava flows are defined as Bingham plastic fluid and derived equation is applied to the rules of cellular automata. To verify the program, we use a 30m resolution DEM provided by USGS. We compared simulation results with real lava flows for the Pu'u'O'o crater area in Hawaii, which has erupted since May 24, 2016.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.28 no.2
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• pp.383-393
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• 2017

When we deal with grouped statistical data, it is desirable to use a calculation method that gives as close value to the true value of a statistic as possible. In this paper, we suggested a new method to calculate the quantiles of grouped data. The main idea of the suggested method is calculating the data values by partitioning the pentagons, that correspond to the class intervals in the frequency polygon drawn according to the histogram, into parts with equal area. We compared this method with existing methods through simulations using some datasets from introductory statistics textbooks. In the simulation study, we simulated as many data values as given in each class interval using the inverse transform method, on the basis of the distribution that has the shape given by the frequency polygon. Using the sum of squares of differences from quantiles of the simulated data as a criterion, the suggested method was found to have better performance than existing methods for almost all quartiles and deciles.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.265-265
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• 2019

기후변화로 의한 기온의 상승은 가뭄, 홍수와 같은 재해를 일으킬 뿐만 아니라 깊은 호수나 저수지와 같은 수자원에도 용존 산소, 물질, 영양소 및 식물플랑크톤의 수직적 분포 등과 같은 다양한 부분에 영향을 미친다. 본 연구의 목적은 SWAT, HEC-ResSim 및 CE-QUAL-W2(이하 W2)모델을 사용하여 미래의 기후 변화에 따른 소양호의 수온, 성층강도 및 열적 안정성의 변화를 장기 예측하고 그 영향을 평가하는데 있다. W2 모델의 보정은 2005 년부터 2015 년까지의 실측 과거 데이터를 이용하여 보정하였고 기후변화 시나리오는 IPCC의 AR5 RCP 4.5 시나리오를 사용하였다. 기후자료는 GCM 모델인 HadGEM2-AO 결과를 상세화하여 모의기간의 자료를 생성하였다. SWAT모델을 이용하여 모의기간인 2016 년부터 2070 년까지 일단위로 저수지 유입을 예측했으며 HEC-ResSim모델을 이용하여 소양강댐 저수지 운영 조건에 따라 저수지 방류량 및 수위 변화를 모의하였다. 수온 해석을 위해 W2를 적용하여 저수지의 장기간의 수온 변화를 예측하였다. 결과적으로 대기 온도는 $0.0279^{\circ}C/year$(p < 0.05) 상승할 것으로 예측되었으며, 동일기간 상층(수면으로부터 5m 깊이)과 하층 (바닥으로부터 5m 높이) 수온은 각각 $0.0191^{\circ}C$/년(p < 0.05) 및 $0.008^{\circ}C$/년(p < 0.05) 상승할 것으로 예측되었다. 모의된 수온을 계절별로 분석했을 때 상층수온은 여름철 가장 큰 폭으로 상승하였으며 하층의 경우 겨울철에 가장 큰 폭으로 상승하였다. 계절별 상-하층 수온의 차는 여름이 가장 컸으며, 겨울에 온도차가 가장 작았다. 또한 미래 온도의 상승에 따라, 소양호의 성층 강도가 강해지는 경향을 보였으며 상층 및 하층의 온도차 $5^{\circ}C$를 기준으로 성층이 형성되는 기간은 큰 변동이 없었으나 소멸되는 시점이 점점 늦어지는 추세를 보여 성층 형성 기간이 길어지는 것으로 나타났다. 저수지 표면의 수온 상승은 식물플랑크톤의 계절 성장률에 영향을 미쳤는데, 특정 조건에서 규조류는 최적 성장 범위를 벗어나는 고온 조건에서 성장속도가 감소하였으나 녹조류와 남조류의 출현 시기가 빨라지며 장기화될 것으로 예측되었다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.10 no.1
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• pp.148-155
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• 2006

Portable embedded systems which mainly handle multimedia applications involve the problem that frequent accesses to fetch data from memory make running time increased. To cope with the problem, embedded processors have adopted data prefetching schemes. From a power point of view, which is a main performance indicator of embedded systems, this paper analyzed to investigate how data prefetching schemes influence on system's performance. To solve the problem, we proposed a power-consumption analysis model of a memory system with data prefetching scheme and measured the power dissipated during running application programs. As a result data prefetching schemes have application program's running time reduced but have system's power increased. Also we proposed a performance analysis model considering execution time and power consumption for embedded system with data prefetching schemes.

• Journal of Satellite, Information and Communications
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• v.6 no.1
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• pp.19-27
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• 2011

In this paper, we propose the data stream allocation algorithms for maximizing sum capacity of downlink multiuser MIMO (Multiple-input Multiple-output) systems with BD (Block Diagonalization). The conventional BD precoding algorithms maximize the capacity by controlling power against channel gain of each user. In multiuser MIMO systems, however, the number of data streams for each user can be used to as another control parameter, which determines the capacity. This paper proposes the data stream allocation algorithm of BD for increasing capacity in multiuser MIMO systems. The proposed algorithm allocates unequal bit stream to each user based on channel matrix of each user for maximizing sum capacity. It is proved that proposed algorithm can achieve the significantly improved sum capacity by computer simulation.