• 한국수자원학회논문집
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• 제40권7호
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• pp.523-532
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• 2007

1974년 한강홍수예보시스템을 구축한 이후로, 저류함수법을 근간으로 하는 홍수예보시스템이 주요하천을 대상으로 운영되고 있다. 1961년 목촌준황(木村俊晃)에 의하여 제안된 저류함수법은 저류함수를 기본식으로 이용하고 있다. 저류함수법에서는 유역을 유출역과 침투역으로 구분하고, 누가우량이 포화우량을 초과하기 전까지는 유출역에서만 유출이 발생하고, 포화우량을 초과한 후부터 침투역에서도 유출이 발생하는 것으로 가정하였고, 이때 유출역의 면적이 일정하므로 유출률은 일정한 것으로 가정하였다. 또한 유출역과 침투역의 유출량을 분리하여 계산하며, 이는 비선형저수지의 특성을 고려하면 불합리하다. 본 연구에서는 저류방정식과 연속방정식을 이용한 수정된 저류함수법을 제시하였으며, 유효우량은 SCS 초과우량산정방법을 이용하였다. 낙동강유역의 위천을 대상으로 수정된 저류함수법을 적용하였으며, 목촌준황(木村俊晃) 저류함수법에 비하여 첨두홍수량 산정에 개선된 결과를 보였으며, 매개변수의 감소로 적용성을 개선하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 제36회 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2622-2624
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• 2005

화력발전소 보일러의 급수량은 유출되는 증기량에 맞추어 자동 조절된다. 유출 증기량이 변하는 상황에서도 이에 상응하는 급수량은 실시간으로 조절되어야 한다. 증기량과 급수량에 차이가 있으면 보일러의 보유 수량과 드럼의 수위가 변하게 되므로, '드림수위를 일정하게 유지하는 것'이 급수량제어의 목표라고 할 수 있다. 본 논문은 실제 운용되고 있는 설비를 대상으로 고찰한 내용이며, 급수펌프 구동력으로는 중기터빈을 사용한다. 증기터빈과 급수펌프는 같은 축으로 연결되어있으며, 급수량 조절은 급수펌프의 회전속도를 제어함으로써 이루어진다. 터빈에 사응되는 증기는, 고압과 저압 2종류이며, 저압 증기가 부족한 경우에 고압증기를 사용하는 구성으로 되어있다. 증기 밸브의 유량 특성에는 비선형성을 많이 포함하고 있었다. 이 외에도 급수펌프가 갖는 비선형성을 분석하였으며, 이 특성들을 모두 종합한 '증기터빈 속도제어기 튜닝 곡선'을 제시하였다

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.320-320
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• 2019

유역의 수문 자료를 정확하게 분석하는 것은 수리 구조물을 효율적으로 운영하기 위한 중요한 요소이다. 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANNs) 모형은 입 출력 자료의 비선형적인 관계를 해석할 수 있는 모형으로 강우-유출 해석 등 수문 분야에 다양하게 적용되어 왔다. 이후 기존의 인공신경망 모형을 연속적인(sequential) 자료의 분석에 더 적합하도록 개선한 회귀신경망(Recurrent Neural Networks, RNNs) 모형과 회귀신경망 모형의 '장기 의존성 문제'를 개선한 장단기메모리(Long Short-Term Memory Networks, 이하 LSTM)가 차례로 제안되었다. LSTM은 최근에 주목받는 딥 러닝(Deep learning) 기법의 하나로 수문 자료와 같은 시계열 자료의 분석에 뛰어난 성능을 보일 것으로 예상되며, 수문 분야에서 이에 대한 적용성 평가가 요구되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 모형과 LSTM 모형으로 유출량을 모의하여 두 모형의 성능을 비교하고 향후 LSTM 모형의 활용 가능성을 검토하고자 하였다. 나주 수위관측소의 수위 자료와 인접한 기상관측소의 강우량 자료로 모형의 입 출력 자료를 구성하여 강우 사상에 대한 시간별 유출량을 모의하였다. 연구 결과, 1시간 후의 유출량에 대해서는 두 모형 모두 뛰어난 모의 능력을 보였으나, 선행 시간이 길어질수록 LSTM의 정확성은 유지되는 반면 인공신경망 모형의 정확성은 점차 떨어지는 것으로 나타났다. 앞으로의 연구에서 유역 내 다양한 수리 구조물에 의한 유 출입량을 추가로 고려한다면 LSTM 모형의 활용성을 보다 더 확장할 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권10호
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• pp.655-665
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• 2023

본 연구에서는 일정한 경사와 조도를 갖는 가상 유역에서 10가지 규모의 강수가 순간적으로 발생할 때 단위유량도를 산출하였다. 그런 다음 강수 규모에 대하여 단위유량도 첨두유량의 관계와 첨두발생시간의 관계를 각각 산출하였다. 이때 강수 규모만이 유역의 단위유량도 첨두치에 주는 영향을 파악하기 위해서 자연 유역을 대신하여 마름모 형태, 일정 경사, 일정 조도의 유로 환경 상태 등으로 단순화한 가상 유역을 적용하였다. 그리고 유역에 내린 강수는 유효우량이고 유출은 직접유출이고 낙하지점에서 출구 방향으로 직선적인 등류로 유출된다고 가정하였다. 강수 규모를 10가지로 유효강수 10 mm, 40 mm, 90 mm, 160 mm, 250 mm, 360 mm, 640 mm, 1,000 mm, 1,210 mm, 1,690 mm의 경우로 하여 단위유량도의 첨두유량과 첨두발생시간을 각각의 관계를 산출하였다. 본 연구에서 주목할 만한 성과는 유역의 저류 효과가 없어도 강수 규모가 커질수록 유출 깊이가 커져서 유역의 유속이 빨라지고 단위 시간당 유하 거리도 커지므로 첨두유량은 커지고 첨두발생시간은 빨라진다는 것이었다. 이는 유역 유출의 비선형적 특성이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.206-206
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• 2023

지구온난화로 인한 기후변화에 따라 평균강수량과 증발량이 증가하며 강우지역 집중화와 강우강도가 높아질 가능성이 크다. 우리나라의 경우 협소한 국토면적과 높은 인구밀도로 기후변동의 영향이 크기 때문에 한반도에 적합한 유역규모의 수자원 예측과 대응방안을 마련해야 한다. 이를 위한 수자원 관리를 위해서는 유역에서 강수량, 유출량, 증발량 등의 장기적인 자료가 필요하며 경험식, 물리적 강우-유출 모형 등이 사용되었고, 최근들어 연구의 확장성과 비 선형성 등을 고려하기 위해 딥러닝등 인공지능 기술들이 접목되고 있다. 본 연구에서는 ASOS(동해, 태백)와 AWS(삼척, 신기, 도계) 5곳의 관측소에서 2011년~2020년까지의 일 단위 기상관측자료를 수집하고 WAMIS에서 같은 기간의 오십천 하구 일 유출량 자료를 수집 후 5개 관측소를 기준으로Thiessen 면적비를 적용해 기상자료를 구축했으며 Angstrom & Hargreaves 공식으로 잠재증발산량 산정해 3개의 모델에 각각 기상자료(일 강수량, 최고기온, 최대 순간 풍속, 최저기온, 평균풍속, 평균기온), 일 강수량과 잠재증발산량, 일 강수량 - 잠재증발산량을 학습 후 관측 유출량과 비교결과 기상자료(일 강수량, 최고기온, 최대 순간 풍속, 최저기온, 평균풍속, 평균기온)로 학습한 모델성능이 가장 높아 최적 모델로 선정했으며 일, 월, 연 관측유출량 시계열과 비교했다. 또한 같은 학습자료를 사용해 다층 퍼셉트론(Multi Layer Perceptron, MLP) 앙상블 모델을 구축하여 수자원 분야에서의 인공지능 활용성을 평가했다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.291-291
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• 2011

우리나라는 기상학적 지리학적 영향으로 여름철에 강우가 집중하여 내리며 최근에는 짧은 시간에 많은 양의 강우가 내리는 집중호우의 발생빈도가 증가하고 있다. 이러한 집중호우는 하천의 수위를 증가시켜 하천범람 및 제방붕괴의 위험을 가져와 많은 재산과 인명피해를 가져올 수 있다. 하천 수위의 예측은 기존에 물리적, 개념적 모형을 통해 강우-유출을 해석하는 과정에서 주로 다루어 졌다. 그러나 자연현상인 강우와 유출관계를 규명하는 과정은 지역의 다양한 특성, 강우의 시 공간적 분포 등 복잡하고 다양한 인자를 고려해야 한다는 문제와 부딪쳐 많은 어려움을 겪어왔다. 따라서 본 연구에서는 복잡한 비선형 과정들의 모형화가 가능한 인공 신경망 모형을 이용하여 수위예측 모형을 구성하고 100mm이상의 강우가 연속해서 내린 호우사상을 훈련시켜 집중호우 발생시 수위예측에 활용하고자 하였다. 이를 위해 구성된 인공신경망 모형을 금강유역 보청천에 적용한 결과 중소하천유역인 보청천 유역의 홍수위 예측에 적용이 가능함을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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• pp.1905-1909
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• 2007

최근 도시발달과 인구증가로 인하여 수자원의 중요성이 더욱 커지고 있으며 이를 효율적으로 이용하고자하는 노력은 계속되고 있다. 또한 전 세계가 가뭄과 홍수 등 물과 관련된 재해를 예방하기 위하여 지속적인 수자원계획관리가 이루어지고 있으며, 특히 댐은 수자원의 효율적인 관리와 안정적인 용수공급을 위하여 건설된 것으로서 유역의 수문특성에 따른 변동성이 고려되어야 한다. 따라서 댐의 최적운영을 위해서는 정확한 강우 예측과 이에 따른 유입량 예측이 선행되어야 하며, 유입량 예측을 위한 강우-유출과정을 모형화 하여야 한다. 그러나 모형화에 따르는 복잡한 과정과 수문자료의 비선형성과 비정규성으로 인하여 많은 오차가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 임하댐 유역에 신경망 이론을 강우-유출모형에 수학적으로 모형화 하였으며, 이를 통하여 효율적인 댐 운영을 위한 유입량 예측기법에 관한 기초연구를 수행하였다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2012년도 제38회 춘계학술대회논문집
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• pp.244-248
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• 2012

산화제 유동 변화를 위한 디스크를 예혼합실에 장착하여 디스크의 직경과 길이를 변경하며 PMMA/GOx를 이용한 하이브리드 로켓 모터의 지상연소 시험을 수행하였다. 디스크에 의해 산화제 유동의 와류유출(vortex shedding)이 발생하여, 연소율과 압력 진동 등의 연소 특성이 변화하였다. 따라서 하이브리드 로켓에서 발생하는 유동간섭과 연소 특성 사이의 상관관계를 파악하고, 연료 표면에 인접한 곳에서 발생하는 작은 크기의 와류와 예혼합실 안에서 발생하는 와류흘림과의 상호작용에 대해서 알아보기 위해 실험적 연구를 진행하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.100-100
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• 2020

감조하천은 일반하천과 달리 다양한 수문 요소에 영향을 받아 비선형적인 수문 특성을 보이고 있기 때문에 수위-유량 관계곡선식이 개발되어 있지 않다. 본 연구에서는 조위의 영향을 받는 감조하천에서 강우의 영향으로 인한 수위-유량 관계곡선식의 작성 방법론을 제안하고자 하였다. 이를 위해 울산 수위시계열을 wavelet 분석, curve fitting, high pass filter 방법을 이용하여 4가지의 성분(조석 성분, 파고 성분, 강우-유출 성분, 잡음 성분)으로 분리하고, 분포형 모형인 GRM 모형을 통해 유출량을 산정하였다. 모의 유출량과 강우-유출 성분을 이용하여 수위-유량 관계곡선식을 개발하고, 모의 유출량에 따른 수위를 추정하였다. 나머지 3가지 성분과 합하여 통합 수위를 산정하고 관측 유량과 비교한 결과 오차가 약 10% 이내로 본 방법론이 적용성이 있음을 확인하였다. 본 연구결과를 활용한다면 홍수기에 감조하천에서 수위를 정확히 예측하는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제5권4호
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• pp.57-64
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• 1985

유출 특성이 정상이라는 가정하에 침투능식의 매개 변수들을 추정하기 위해 다음의 절차를 고안하였다 : (1) 최적화기법에 의하여 유출모형의 제 매개변수를 추정한다. (2) 추정된 매개 변수들이 정상이라는 가정하의 기간 동안에 발생한 호우들에 대해 적합성을 보이도록 유효우량을 제어한다. (3) (1)~(2)의 절차를 반복하여 모든 매개 변수들이 평형상태에이르면 최적 제어된 손실우량을 수식으로 표현하기 위하여 비선형 fitting 을 적용한다. 이때 손실우량은 강우심도를 반영하도록 한다. 횡성 유역의 연속된 3개의 호우에 대해 위 기법을 적용한 결과, 선정된 얼개와 고안된 절차는 관측치에 충분한 적합성을 보였고 과거 연구와도 비교하였다.