• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.23 no.3
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• pp.331-340
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• 2010

The basic theory and application of new adaptive finite element algorithm have been proposed in this study including the adaptive hp-refinement strategy, and the effective method for constructing hp-approximation. The hp-adaptive finite element concept needs the integrals of Legendre shape function, nonuniform p-distribution, and suitable constraint of continuity in conjunction with irregular node connection. The continuity of hp-adaptive mesh is an important problem at the common boundary of element interface. To solve this problem, the constraint of continuity has been enforced at the common boundary using the connectivity mapping matrix. The effective method for constructing of the proposed algorithm has been developed by using hierarchical nature of the integrals of Legendre shape function. To verify the proposed algorithm, the problem of simple cantilever beam has been solved by the conventional h-refinement and p-refinement as well as the proposed hp-refinement. The result obtained by hp-refinement approach shows more rapid convergence rate than those by h-refinement and p-refinement schemes. It it noted that the proposed algorithm may be implemented efficiently in practice.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.13 no.4
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• pp.194-200
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• 2012

In this paper we analyze the code sequence generating algorism defined on $GF(2^n)$ proposed by S.Bostas and V.Kumar[7] and derive the implementation functions of code sequence generator using Boolean functions which can map the vector space $F_2^n$ of all binary vectors of length n, to the finite field with two elements $F_2$. We find the code sequence generating boolean functions based on two kinds of the primitive polynomials of degree, n=5 and n=7 from trace function. We then design and implement the code sequence generators using these functions, and produce two code sequence groups. The two groups have the period 31 and 127 and the magnitudes of out of phase(${\tau}{\neq}0$) autocorrelation and crosscorrelation functions {-9, -1, 7} and {-17, -1, 15}, satisfying the period $L=2^n-1$ and the correlation functions $R_{ij}({\tau})=\{-2^{(n+1)/2}-1,-1,2^{(n+l)/2}-1\}$ respectively. Through these results, we confirm that the code sequence generators using boolean functions are designed and implemented correctly.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.35 no.6
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• pp.763-777
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• 2002

The objective of this study is to develop computer simulation model that produces precipitation patterns from stochastic model. The hourly precipitation process consists of the precipitation occurrence and precipitation amounts. In this study, an event cluster model developed by Lee and Lee(2002) is used to describe the occurrence process of events, and the hourly precipitation amounts within each event is described by a nonstationary form of a first-order autoregressive process. The complete stochastic model for hourly precipitation is fitted to historical precipitation data by estimating the model parameters. An analysis of historical and simulated hourly precipitation data for Seoul indicates that the stochastic model preserves many of the features of historical precipitation. The autocorrelation coefficients of the historical and simulated data are nearly identical except for lags more than about 3 hours. The precipitation intensity, duration, marginal distributions, and conditional distributions for event characteristics for the historical and simulated data showed in general good agreement with each other.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.26 no.1B
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• pp.39-50
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• 2006

The flood control offices of main rivers have used a storage function model to forecast flood stage in Korea and studies of flood forecasting actively have been done even now. On this account, the storage function model, which is used in flood control office, regression models and artificial neural network model are applied into flood forecasting of study watershed in this paper. The result obtained by each method are analyzed for the comparative study. In case of storage function model, this paper uses the representative parameters of the flood control offices and the optimized parameters. Regression coefficients are obtained by regression analysis and neural network is trained by backpropagation algorithm after selecting four events between 1995 to 2001. As a result of this study, it is shown that the optimized parameters are superior to the representative parameters for flood forecasting. The results obtained by multiple, robust, stepwise regression analysis, one of the regression methods, show very good forecasts. Although the artificial neural network model shows less exact results than the regression model, it can be efficient way to produce a good forecasts.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.375-375
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• 2019

충주댐 유역의 미계측유역을 대상으로 공간분포를 고려한 저류함수법 기반의 유출자료를 활용하여 지역최대홍수량의 추정 가능성을 평가하였다. 유출자료의 공간확장 가능성을 보기위해 2008년부터 2017년까지의 홍수 사상 중에 8개를 선정하였으며, 적절한 비교와 NSE 검증을 위해 충주댐, 영월1, 영춘 수위관측소를 검정지점으로 지정하였다. 또한, 선정한 사상 8개의 계측유역 유출자료를 바탕으로 공간확장방법을 활용하여 미계측유역의 유출자료를 생성하였다. 생성한 유출자료로 충주댐 유역의 홍수 사상과 지역최대홍수량(QRMF) 사이의 상관관계를 분석하여 지역최대홍수량의 발생 가능성과 충주댐 유역의 K값을 추정하였다. NSE 검증결과 유역출구지점인 충주댐에서 0.53으로 만족하여 유출자료 공간확장방법을 활용한 모의유출자료 산정은 적절한 것으로 나타났으며, 모의유출자료의 특성이 실제 유역의 특성과 유사한 것으로 나타났다. 생성한 유출자료와 지역최대 홍수량($Q_{RMF}$)에 대해 피어슨 상관계수와 RMSE를 활용하여 평가한 결과 서로 매우 높은 상관관계를 나타냈으며(Pearson's r> 0.9), 홍수량 산정방법에 있어서 지역최대홍수량($Q_{RMF}$)를 사용하여 산정하는 것이 바람직한 것으로 나타났다(RMSE=1.94). 또한, 충주댐 유역에 대한 지역최대홍수량($Q_{RMF}$)의 K값은 5.298로 산출되었으며, 산출한 K값으로 전체적인 충주댐 유역의 최대홍수량뿐만 아니라 면적이 비교적 작은 소유역의 최대홍수량도 추정할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.404-404
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• 2017

이상기후현상으로 인해 극치 수문 사상들이 빈번히 발생함에 따라 상대적으로 높은 재현기간에 해당하는 극치 수문 사상해석에 대한 관심이 높아지고 있다. 그러나 우리나라의 경우 이러한 극치 수문 사상을 추정하기 위한 표본의 수가 부족한 실정이다. 지역빈도해석은 지점의 표본 수가 적거나 수문자료의 수집이 불가능한 미계측지점인 경우, 해당 지점과 수문학적으로 동질하다고 여겨지는 주변 지점들의 자료를 확보하여 확률수문량을 추정함으로써 상대적으로 지점빈도해석 보다 roubst한 추정값을 얻을 수 있다는 장점을 가지고 있다. 따라서 최근 확률수문량 산정 기법으로 지역빈도해석 방법에 관한 관심이 높아지고 있다. 지역구분은 지역빈도해석이 지점빈도해석과 구분될 수 있는 큰 특징이고 지역구분 결과 따라 지역의 표본 크기가 결정되기 때문에 수문학적으로 동질한 지역을 나누는 방법은 매우 중요하다고 볼 수 있다. 인공신경망은 인간의 뇌가 학습하는 방식을 모사한 통계적 모델링 기법이다. 즉, 인간의 뇌가 일정한 반복 학습을 통해 어떠한 문제의 해법을 추론하거나 예측, 또는 패턴을 인식하는 일련의 과정을 알고리즘화 하여 목적함수의 해를 찾는 방식이다. 특히, 주어진 자료들로 부터 특징을 추출하고 그 특징을 학습하여 전체 자료의 분류나 군집화를 이루는데 널리 이용되고 있다. 본 연구에서는 낙동강유역을 대상으로 인공신경망을 이용한 군집분석을 수행하고 구분된 지역을 이용하여 지역빈도해석을 수행하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.312-312
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• 2021

최근 이상기후의 발생이 증가함에 따라 집중호우, 가뭄, 태풍 등 자연재해의 발생빈도가 증가하고 있다. 이러한 자연재해 중 태풍 등의 극한 홍수 사상의 발생으로 인하여 재산 및 인명피해가 급증하고 있다. 이러한 태풍과 같은 자연재해로부터 안전한 하천 관리를 수행하기 위해서는 신뢰할 수 있는 수문 관측 자료를 바탕으로 유출량 산정이 필수적이다. 본 연구에서는 금강 유역에서 발생한 주요 태풍 사상을 바탕으로 지역화 연구를 수행하였다. 강우-유출 해석을 위하여 개념적 강우-유출모형인 PDM 모형을 활용하였으며, 유역면적, 수계밀도 등 7개의 유역 특성인자를 활용하여 Monte-Carlo 방법을 이용하여 모형의 최적화 매개변수를 도출하였다. 또한, 최적화 매개변수를 바탕으로 PDM 모형의 매개변수별 지역화 모형을 구축하였다. 금강 유역을 대상으로 지역화 모형을 적용한 결과 NSE 목적함수 값이 0.70 이상인 우수한 결과를 확인하여 개발된 지역화 모형이 태풍 사상의 유출특성과 금강 유역의 유역특성을 우수하게 반영하고 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과를 바탕으로 향후 미계측 유역에서도 적용할 수 있는 지역화 모형을 개발하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.57-57
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• 2022

국내의 댐·하천 설계기준은 다양한 수자원 시설물 설계 시에 활용되고 있으나, 강우사상에 대한 분석은 과거의 강우 사상에 대한 통계분석에 따라 수행되어 기후변화의 영향을 고려하지 않고 있다. 또한, 하천 설계기준에서는 홍수량 산정에 대한 방안을 명시한 바에 따르면, 홍수량 산정 표준지침에서 활용하는 빈도해석을 활용하는 방안 또는 강우-유출모형을 활용한 방안을 제시하고 있으나, 홍수량 산정 표준지침 역시 미래 강수 변화에 대한 구체적인 방안을 반영하지 않고 있는 실정이다. 전 세계적인 기후변화는 국내의 기후변동성을 증가시켜 극한강우사상의 빈도와 강도를 증대시키므로 이를 고려한 미래강우에 대한 분석이 필요한 시점이다. 일반적으로 기후 전망에 활용되는 전지구 모델(Global Climate Model; GCM)은 한반도의 복잡한 지형을 고려하기 어려우므로 지역적인 강제력을 보다 효과적으로 고려하기 위하여 지역기후모델(Regional Climate Model; RCM)을 사용하고 있다. 역학적으로 상세화 된 RCM은 비교적 고해상도의 자료를 제공하고 있으나, 강수량을 전반적으로 과소 추정하는 것으로 알려지고 있다. 본 연구에서는 지속시간 1-24시간 연최대 강우량(annual maximum rainfalls; AMRs)과 역학적 상세화 된 SSP 시나리오 일 자료를 활용하며, Copula 함수 기반의 상세화 모형을 통해 Sub-Daily 정보를 시간적으로 상세화 하였다. 최종적으로 이를 활용하여 미래 IDF 곡선을 유도하였다. 산정된 IDF 곡선 결과를 활용하여 기후변화의 영향을 고려한 설계강수량 변화량을 정량적으로 제시하고자 한다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.42 no.11
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• pp.953-961
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• 2009

The objective of this study is to develop a stochastic continuous storage function model for enhancement of an event-oriented watershed and channel storage function models which have been used as an official flood forecast model in Korea. For this study, soil moisture accounting component is added to the original storage function model and each hydrologic component, such as surface flow, subsurface flow, groundwater flow and actual evaportranspiration, is simulated as a function of soil water content. And also, ensemble Kalman filtering technique is used for real-time assimilation of measured streamflow from various stream locations in the watershed. Therefore the enhanced model will be able to simulate hydrologic components for long-term period without additional estimation of model parameters and to give more accurate and reliable results than those from the existing deterministic model due to the assimilation of measured streamflow data.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.29 no.5
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• pp.887-896
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• 2016

The Neyman-Scott Rectangular Pulse (NSRP) model is used to model the hourly rainfall series. This model uses a modest number of parameters to represent the rainfall processes and underlying physical phenomena such as the arrival of a storm or rain cells. In this paper, we proposed approximated likelihood function for the NSRP model and applied the proposed method to precipitation data in Seoul.