• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.184-188
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• 2008

추계학적 시계열 분석은 크게 수문자료의 장기간 합성과 실시간 예측으로 구분해 볼 수 있다. 장기간 합성은 주로 수문자료의 추계적 특성을 반영한 수자원 시스템의 운영율 개발에 이용되어 왔다. 반면에 실시간 예측은 수자원 시스템의 순응적(adaptive) 관리에 적용되고 있다. 두 개념의 차이로 전자는 시계열 자료를 합성하여 발생 가능한 모든 수문조합을 얻고자 하는 것이라면 후자는 전 시간의 수문량을 조건으로 하는 다음 시간의 값을 순응적으로 예측하는 것이라 할 수 있다. 수문자료의 합성과 예측에는 크게 결정론적, 확률론적 방법의 두 가지 대별될 수 있다. 결정론적 모델링 방법에는 인공신경망이나 Fuzzy 기법 등을 이용할 수 있으며, 확률론적 방법에는 ARMAX 등의 모수적 기법과 k-NN(k-nearest neighbor bootstrap resampling), KDE(kernel density estimates), 추계학적 인공신경망 등의 비모수적 기법으로 분류할 수 있다. 본 연구에서는 대표적 비모수적 기법인 k-NN를 이용하여 충주댐을 대상으로 월 및 일 유입량 자료의 예측 정도를 살펴보았다. 전 시간 관측치를 조건으로 하는 다음 시간의 조건부 확률분포를 구하여 평균값을 계산한 후 관측치와 비교함으로써 모형의 정도를 살펴보았다. 그리고 실시간 저수지 운영에 이 기법의 활용성과 장단점도 살펴보았다. 모형개발 절차로 모형의 보정을 거쳐 검증을 실시하였다. 결론적으로 월 및 일 유입량 예측에 k-NN 기법이 실무적으로 적용될 수 있었으며, 장점으로는 k-NN 기법이 다른 기법보다 모델링 절차가 비교적 쉬워 저수지 운영 최적화 등 타 시스템과의 연계에 수월함이 인식되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.1896-1899
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• 2007

우리나라의 태풍과 국지성 집중호우로 인한 풍수해 빈도는 점진적으로 증가하고 이와 관련된 인명 및 재산 피해 또한 증가하고 있는 실정이다. 피해저감을 위해 정확한 강우의 이동방향 및 강우량 예측은 절실하며 이를 토대로 한 유역의 강우-유출 분석이 필요하다. 본 연구에서는 강우의 이동방향과 2차원 면적강우량을 예측하기 위한 방법으로 TREC(Tracking Radar Echoes by Correlation) 기법과 실시간 Z-R 관계식을 이용하였다. 예측된 면적강우량의 강우-유출 모의에 대한 적용성을 분석하기 위하여 분포형 수문모형을 선정하여 분석하였다. 단시간 강우예측자료의 적용성을 검정하기 위하여 대상유역으로 중랑천유역을 선정하였으며 대상유역의 조도계수, 수로폭, 경사등과 같은 GIS 입력자료를 구축하였다. 검정을 위하여 중랑교 수위관측지점의 관측 수위 및 유량에 대한 분포형 강우-유출 모형의 계산 유량을 비교 분석하였다. 대상 강우사상은 2003년 9월 11일 00시에서 13일 00시까지 태풍 "매미"가 중랑천에 영향을 미친 기간을 선정하였다. 실시간 Z-R 관계식에 의한 비 예측 강우자료를 이용한 강우-유출 결과와 예측 강우에 대한 강우-유출 결과를 이용하여 단시간 강우예측의 강우-유출 모형 적용성을 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.419-424
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• 2006

대청호로 유입하는 탁수의 감시와 저수지내의 시공간분포를 예측할 수 있는 실시간 탁수감시 및 예측시스템(RTMMS)을 개발하였다. RTMMS는 탁도와 수온 등 실시간 계측자료를 데이터베이스에 저장.조회하는 실시간 감시(Realtime Monitoring), 2차원 탁수예측 수치모델의 입력자료 생성(Input Data), 탁수예측 수치모델의 수행 (W2 Run), 모의결과의 조회 및 저수지 운영 시나리오별 탁수조절 효과분석을 위한 후처리 (Post-Process) 기능을 제공한다. 시스템의 GUI 화면은 개별 기능을 탭 형식으로 제공하여 사용자가 순차적으로 자료조회와 모델수행 그리고 결과분석을 쉽게 수행할 수 있도록 설계하였다. RTMMS는 강우사상 동안 유입하천의 수온예측을 위해 대기기온, 이슬점온도, 하천유량자료를 독립변수로 이용하는 다중회귀모델(DMR)을 사용하며, 탁도 예측은 유량과 SS 부하량의 상관관계를 이용하는 탁도예측모델(QLM)을 사용한다. 저수지로 유입한 탁수의 밀도류 거동과 시공간적인 탁도분포 예측은 2차원 횡방향 평균 수리 수질해석 모형인 CE-QUAL-W2를 채택하였다. 개발된 시스템은 2004년 홍수기를 대상으로 시범적용 하였으며, 그 결과를 실측자료와 비교하여 제시하였다. RTMMS는 저수지 탁수발생 현황조회, 취수원 도달시간 및 지속기간, 밀도류와 전도현상을 고려한 시공간 분포 예측, 발전 및 수문방류, 선택취수 등 다양한 저수지운영 시나리오에 따른 상.하류 영향 분석, 용수 이용자에게 탁도 예측정보의 제공 등 탁수를 고려한 저수지운영 의사결정지원 도구로써 매우 유용하게 활용 될 것으로 기대된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.38 no.1
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• pp.11-23
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• 2005

The objective of this study is to develop a short-term precipitation-streamflow coupling method for real-time river flow forecast. The coupled method is based on the RDAPS model for precipitation and atmospheric simulation and the SFM model for streamflow simulation. The selected study area is the 2,703-km$^2$ Soyang River basin with outlet at Soyang dam site. The rainfall-runoff event from 18 to 24 July 2003 is selected for the performance test of predicted precipitation and streamflow. It can be seen that the simulated basin-scale precipitation from the RDAPS can be useable as an input for SFM hydrologic model. Short-term hydrometeorological simulations using the RDAPS and SFM model were well captured important hydrometeorological characteristics in this study area. It is concluded that atmospheric precipitation forecast would be useful for streamflow forecast.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.19-19
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• 2022

하천에 발생하는 홍수를 예측하는 과정은 실무에서 많이 사용하는 HEC-HMS 와 같은 강우-유출 모형을 사용하여 산정한 하천의 강우빈도별 설계홍수량으로부터 HEC-RAS와 같은 수리학적 모형을 이용하여 홍수위를 산정하는 방법을 주로 의존하고 있다. 하지만 이러한 방법은 강우 강도를 통하여 하천에 발생하는 빈도별 유량으로 간접적으로 홍수위를 산정하기 때문에 실시간으로 발생하는 홍수위 또는 홍수 발생시간을 정확하게 알기 힘들다. 하지만, 최근 하천의 홍수파 또는 배수영향으로 인한 이력현상으로 하천의 수위-유량관계의 이력현상으로 인해 발생하는 유량자료의 오차를 줄이기 위해 수위관측소에 H-ADCP 초음파 센서를 활용한 자동유량측정장치를 설치, 운영하여 실시간으로 유량자료를 관측하고 있다. 이러한 자동유량측정장치에서 측정하는 유량자료는 H-ADCP에서 지표유속으로부터 유량자료를 산정하는데, 홍수파 또는 배수영향으로 지표유속, 유량, 수위의 수문곡선에 발생하는 이력현상을 관측 가능하다. 관측된 수문곡선의 이력현상은 유속, 유량, 수위 순으로 첨두의 발생시간이 나타나는데, 유속의 첨두 발생시간과 수위의 첨두 발생시간은 수문곡선의 형태 또는 규모에 따라 달라진다. 따라서 본 연구에서는 기존의 강우-유출 모의에 의존한 홍수예보기법을 보완하여 더 정확한 홍수위, 홍수 발생시간을 예측하고, 홍수예경보 시스템에 정량적인 기준을 제시할 수 있도록, 하천에 발생하는 수문곡선의 첨두유속과, 첨두수위의 발생시간, 규모를 분석하여 둘의 관계를 제시하고자 한다. 분석방법으로는 대상유역으로 이력현상이 발생하는 영산강유역에 위치한 남평교, 나주대교 두 지점을 선정하고 자동유량관측소 관측자료인 지표유속, 수위자료를 취득한다. 취득한 자료로부터 지표유속의 첨두 값과, 수위의 첨두 값, 지표유속의 첨두지점으로부터 수위의첨두지점 까지 발생하는 시간을 홍수 사상별로 정리하여 첨두유속-첨두수위, 첨두유속-첨두수위발생시간의 관계그래프를 산정하였다. 남평교의 경우 유속-수위의 이력범위는 거의 없었다. 나주대교의 경우 유속-수위 이력범위가 현저히 나타나 관계를 분석하기 용이 하였다. 하천에 이력현상이 현저히 나타나는 경우 첨두유속-첨두수위, 첨두유속-첨두수위발생시간의 관계가 뚜렷하게 나타나고 이러한 결과를 바탕으로 하천의 홍수예경보 판단의 정량적 기준을 제안하였다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.7 no.10
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• pp.3195-3200
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• 2000

this paper is a stucy onthe preductionof multi-media traffic flow for the realizationof optimum ATM congestion control. In ATM network it is expected that the characteristic of multi-media traffic flow is varied slowly with a time. Fjor the simulation, time-variable multi-media traffic is penerated using possion distribution(connect calls per process time).\, gamma distribution(transmission rate per a call) and exponential distribution(holding time per a call). And using back-propagation neural netwok and proposed tripple neural network, the simulation to predict generaed traffic is executed. From the result,it's capability is shown that the proposed neural network model can be used in the predictionof ATM traffic flow.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.231-235
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• 2009

본 연구에서는 홍수예보를 위한 사상형 모형인 저류함수모형 적용시 문제점을 개선하기 위해 기존의 저류함수 모형에 자유수와 장력수의 2개 영역으로 구성된 토양수분모의 컴포넌트를 결합하여 지표유출, 중간유출, 기저유출의 유출수문성분에 대한 연속적인 모의가 가능하도록 하였으며 실시간 홍수예측을 위해 다수의 유량 관측지점과의 실시간 오차 보정이 가능하도록 앙상블 칼만 필터링 기법을 도입하였다. 개발된 모형의 적용성을 평가하기 위해 낙동강 권역을 대상유역으로 선정하였으며 시단위 강우자료, 기상자료, 유량자료를 비롯하여 GIS를 기반의 지형자료를 구축하였다. 연속형 저류함수형의 매개변수 추정결과 주요지점의 관측유량에 대해 높은 적합도를 보였으며 1시간 선행시간의 홍수량 예측결과에서도 높은 정확도를 보이는 것으로 나타났다.

• Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
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• v.14 no.1
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• pp.48-55
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• 2010

The purpose of this paper was to address the methodology of the air flow measurement using duct mach number that was considered area-weighed average obtained by total, static pressure and temperature measured at engine inlet duct. Without installing boundary rake, the prediction of air flow measurement was discussed. Actual air flow measurement and pressure value using pressure loss through inlet seal were described to improve the reliability and operability of altitude engine test facility.

• Aerospace Engineering and Technology
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• v.6 no.2
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• pp.29-34
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• 2007

The purpose of this paper was to address the methodology of the air flow measurement using duct mach number that was considered area-weighed average obtained by total pressure and temperature measured at engine inlet duct. Without installing boundary rake, the prediction of air flow measurement was discussed. Actual air flow measurement and pressure value using pressure loss through inlet seal were described to improve the reliability and operability of altitude engine test facility.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.38 no.7 s.156
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• pp.565-574
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• 2005

It is used water quality data that was measured at Pyeongchanggang real time monitoring stations in Namhan river. These characteristics were analyzed with the water qualify of rainy and nonrainy periods. TOC (Total Organic Carbon) data of rainy periods has correlation with discharge and shows high values of mean, maximum, and standard deviation. DO (Dissolved Oxygen) value of rainy periods is lower than those of nonrainy periods. Input data of the water quality forecasting models that they were constructed by neural network and neuro-fuzzy was chosen as the reasonable data, and water qualify forecasting models were applied. LMNN, MDNN, and ANFIS models have achieved the highest overall accuracy of TOC data. LMNN (Levenberg-Marquardt Neural Network) and MDNN (MoDular Neural Network) model which are applied for DO forecasting shows better results than ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System). MDNN model shows the lowest estimation error when using daily time, which is qualitative data trained with quantitative data. The observation of discharge and water quality are effective at same point as well as same time for real time management. But there are some of real time water quality monitoring stations far from the T/M water stage. Pyeongchanggang station is one of them. So discharge on Pyeongchanggang station was calculated by developed runoff neural network model, and the water quality forecasting model is linked to the runoff forecasting model. That linked model shows the improvement of waterquality forecasting.