• 제목/요약/키워드: 예측 불확실성

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기후변화 및 기후변동성을 고려한 LSTM 모형 기반 유입량 예측 (LSTM model predictions of inflow considering climate change and climate variability)

  • 권지환;김종호
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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    • pp.348-348
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    • 2022
  • 미래에 대한 기후는 과거와 비교하여 변동성이 더 크고 불확실성 또한 더 크기 때문에 미래의 기후변화를 예측하기 위해서는 기후변화의 절대적인 크기뿐 아니라 불확실한 정도도 함께 고려되어야 한다. 본 연구에서는 CMIP6(Coupled Model Intercomparison Project Phase 6) DB에서 제공된 일 단위 18개의 GCMs(General Circulation Models)의 결과를 분석하였으며 또한 3개의SSP(Shared Socioeconomic Pathway)시나리오와 3개의 미래 구간에 대하여 100개의 앙상블을 각각 생성하였다. 불확실성을 초래하는 원인을 3가지로 구분하고, 각각의 원인에 대한 불확실성의 정도를 앙상블 시나리오에 반영하고자 한다. 현재 기간 및 미래 기간에 대해 100개의 20년 시계열 날씨변수 앙상블을 생성하여 LSTM(Long short-term memory)의 입력자료로 사용하여 댐유입량, 저수위, 방류량을 산정하였다. 댐 유입량 및 방류량의 예측성능을 향상시키기 위해 Input predictor의 종류를 선정하는 방법과 그 변수들의 lag time을 결정하는 방법, 입력자료들을 재구성하는 방법, 하이퍼 매개변수를 효율적으로 최적화하는 방법, 목적함수 설정 방법들을 제시하여 댐 유입량 및 방류량의 예측을 크게 향상시키고자 하였다. 본 연구에서 예측된 미래의 댐유입량 및 방류량 정보는 홍수 또는 가뭄 등 다양한 수자원 관련 문제의 전략을 수립하는 데 있어서 적절한 도움이 될 것이다.

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첨단과학기술현장 - 깊어가는 기후예측의 불확실성, 온실효과의 쟁점

  • 한국과학기술단체총연합회
    • 과학과기술
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    • 제34권10호통권389호
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    • pp.68-73
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    • 2001
  • 지난 7월말 네덜란드 헤이그에 모인 세계 1백78개 국가의 대표들은 2002년 7월의 리오 지구정상회담 10주년 이전까지 교토 세계기후의정서를 발효하기로 합의했다. 그러나 교토의정서의 효율성에 대해 의문을 제기하는 과학자들도 있다. 의정서의 기반이 되고 있는 지구온난화 예측의 불확실성이 더욱 확대되고 있기 때문이다. 기후모델을 둘러싼 불확실성 논쟁은 쉽게 풀 수 없는 숙제로 남아있다.

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수문기상정보를 이용한 여름 유량의 Ensemble 예측 (Ensemble Forecasting of Summer Seasonal Streamflow Using Hydroclimatic Information)

  • 권현한;문영일
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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    • pp.1455-1459
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    • 2006
  • 우리나라 수자원 관리에서 여름 유량은 이수 및 치수 측면에서 매우 중요한 역할을 한다. 이러한 점에서 여름유량의 예측 가능성을 검토하는 것은 수자원 관리에 유연성을 주는 동시에 상대적으로 위험도를 저감시킬 수 있는 역할을 할 수 있다. 따라서 본 연구의 목적은 여름 계절 유량을 대상으로 기상인자와의 상관성 분석을 통해 유량 예측을 위한 수문기상정보(hydroclimatics)를 전 지구적으로 검토하고 최종적으로 불확실성을 고려할 수 있는 Ensemble예측을 실시하고자 한다. Ensemble예측은 설정 가능한 입력 자료를 통하여 다수의 출력자료를 얻는 방법론으로서 불확실성이 큰 기상 및 수문기상자료 분석에 주로 이용되고 있다. 본 연구에서는 해수면온도(sea surface temperature), 해수면기압(sea level pressure)과 방출장파복사에너지(outgoing longwave radiation)를 주요 기상인자로 고려하였으며 예측모형으로서는 Cross Ensemble(out of bagging)방법에 근거한 Support Vector Machine 모형을 이용하였다. 분석결과 주요 기상인자와 50%이상의 상관관계를 보이고 있으며 다소 합리적인 예측 결과를 제시하여 주고 있어 수자원관리를 위한 보조수단으로 이용이 가능할 것으로 사료된다.

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다중최적화기법을 이용한 강우-유사-유출 예측 불확실성 평가 (Assessment of Rainfall-Sediment Yield-Runoff Prediction Uncertainty Using a Multi-objective Optimization Method)

  • 이기하;유완식;정관수;조복환
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제43권12호
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    • pp.1011-1027
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    • 2010
  • 모형의 구조, 모델링에 사용되는 자료, 매개변수 등에 포함된 다양한 불확실성 원인들은 수문모의 및 예측결과에 있어 불확실성을 야기한다. 본 연구에서는 강우-유출 및 강우-유사유출 모의가 가능한 분포형 강우-유사-유출 모형을 용담댐 상류유역인 천천유역에 적용하여 수문곡선 및 유사량곡선의 재현성을 평가하고, 다중최적화기법인 MOSCEM을 이용하여 강우-유출 모듈, 강우-유사유출 모듈의 매개변수를 독립적으로 보정한 경우(Case I과 II), 그리고 두 모듈이 결합된 강우-유사-유출 모형의 매개변수를 동시에 보정한 경우(Case III)에 대하여 Pareto 최적해를 추정하고, 이에 따른 수문 예측결과의 불확실성을 평가한다. 매개변수 불확실성의 전이에 따른 수문곡선의 불확실성 평가 결과(Case I), 모의기간 동안 고유량보다는 저유량 부분에서 불확실성 범위가 두드러졌으며, 이에 반해, 유사량곡선의 경우(Case II) 저농도보다는 고농도 부분에서 불확실성 범위가 넓게 분포하였다. 강우-유사-유출 모형의 매개변수의 불확실성을 동시에 추정한 경우 수문곡선 및 유사량곡선 모두 Case I과 II에 비해 모의기간 전반에 걸쳐 불확실성 범위가 넓게 분포되었으며, 매개 변수의 불확실성으로 인해 대상유역내 격자별 침식 및 퇴적 공간분포 양상이 상이하게 나타났다.

강우공간분포의 불확실성을 고려한 홍수량 추정 (Flood Discharge Estimation with Consideration of Uncertainty of Rainfall Spatial Distribution)

  • 서영민;여운기;지홍기
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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    • pp.294-294
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    • 2012
  • 홍수위험도 추정에 있어서 불확실성은 수리, 수문, 구조, 환경 및 사회경제적인 불확실성과 관련 있으며, 수리 수문학적 불확실성은 주로 수리 수문학적 현상과 그 과정에 대한 불완전한 지식, 그리고 그 과정에 포함된 매개변수들에 대한 불완전한 지식과 관련이 있다. 이러한 여러 가지 불확실성은 홍수위험도 추정에 있어서의 불확실성에 중요한 요인으로 작용하므로 불확실성을 설명하기 위한 통계적 정보는 신뢰성 있는 홍수위험도 추정에 있어서 선행조건이라 할 수 있다. 이러한 불확실성 요인중 강우의 공간분포에 대한 신뢰성 있는 추정은 수자원 해석 및 설계에 있어서 필수적인 요소이다. 강우장의 공간변동성에 대한 고해상도 추정은 홍수, 특히 돌발홍수의 원인이 되는 국지성 호우의 확인 및 분석에 있어서 중요하다. 또한 강우의 공간 변동성에 대한 고려는 면적평균강우량 추정의 정확도를 향상시키는데 있어서 중요하며, 강우-유출모델의 모의결과에 대한 신뢰도를 향상시키는데 큰 영향을 미친다. 최근 공간자료에 대한 공간분포예측에 있어서 공간상관성을 고려할 수 있는 공간통계학적 기법의 적용이 증가하고 있으며, 이러한 공간통계학적 기법의 적용에 있어서 신뢰성 있는 모델 매개변수의 추정 및 불확실성 평가는 공간분포 예측결과에 대한 신뢰성을 향상시키는데 중요한 역할을 한다. 외국의 경우 공간분포예측 및 모의, 매개변수의 불확실성 평가 등과 관련하여 활발한 연구가 이루어지고 있는 반면 국내 수자원 분야에서는 아직까지 활발한 연구가 이루어지고 있지 않은 실정이다. 국내의 수문설계실무에서와 같이 확률홍수량을 강우빈도분석과 강우-유출모델을 이용하여 추정할 경우 확률홍수량 추정에 있어서 확률강우량 및 공간분포에 대한 불확실성과 강우-유출모델에서의 불확실성이 확률홍수량 추정에서의 불확실성에 영향을 미치며, 이후 연피해기대치 추정과 같은 홍수위험도 추정의 불확실성에도 영향을 미치게 된다. 따라서 본 연구에서는 강우공간분포의 불확실성을 고려한 홍수량 추정을 위하여 공간추계모의 기법인 CEM을 적용하여 강우공간분포의 불확실성을 정량화하고 강우-유출모델의 입력 강우량에 대한 확률분포를 추정하였다. 강우-유출해석의 경우 유효우량 및 홍수수문곡선 산정을 위하여 국내 수자원 실무에서 가장 많이 적용되고 있는 NRCS CN 기법, Clark 및 Muskingum 모델을 적용하였다. 이로부터 강우공간분포의 불확실성 추정, 소유역별 입력 강우량에 대한 확률분포의 추정 및 재현기간별 확률홍수량의 불확실성 정량화 방안을 제시하였다. 이러한 결과들은 풍수해저감대책, 유역종합치수대책 등 각종 수자원 계획 및 설계실무에서 확률홍수량 및 홍수 또는 재해위험도 추정의 신뢰성을 향상시킬 수 있는 방법론적 대안으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

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지진예측 방법의 불확실성에 관한 고찰

  • 홍갑표
    • 전산구조공학
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    • 제3권3호
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    • pp.5-9
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    • 1990
  • 지진예측 분야는 규준에 의한 방법이 일반 구조물에 적용하기에 무난하며, 가장 보편적으로 사용되는 방법은 확정론적 방법과 시간독립 확률론적 방법이라 하겠다. 물론 시간종속 확률론적 방법과 베이지만 방법이 연구되고 있지만, 아직은 실무에서는 사용되고 있지 않는 실정이다. 지진예측 분야에서는 아직도 많은 불확실성이 내재하며, 그 불확실성은 전문가의 판단에 의하여 서로 다른 안전폭을 결정함으로써 또는 안전율을 중복되게 적용함으로써 필연적으로 서로 다른 결과를 구하게 된다. 심지어 미국 동부의 경우 전문가에 따라 지반가속도가 2배 이상 차이가 나기도 하며, 그 전문가들이 모두 그 분야에서 능력을 인정받고 있는 실정이다. 우리나라의 경우도 기록기에 의한 자료 및 지질학적 연구가 미흡하고 역사기록도 한정되어 있는 실정이나, 원자력발전소의 위험성과 파급효과를 고려할 때 우리나라 특성에 맞는 지진예측 방법이 좀 더 연구되어야 할 것이다.

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충주댐 유역의 유출량에 대한 SWAT모형의 예측불확실성 분석 (The Uncertainty Analysis of SWAT Simulated Streamflow Applied to Chungju Dam Watershed)

  • 조형경;박종윤;신형진;이지완;김성준
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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    • pp.29-29
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    • 2011
  • SWAT (Soil and Water Assessment Tool) 모형은 물리적 기반의 준분포형 강우-유출 모형으로서, 대규모의 복잡한 유역에서 장기간에 걸친 다양한 종류의 토양과 토지이용 및 토지관리 상태에 따른 유출과 유사 및 오염물질의 거동에 대한 토지관리 방법의 영향을 예측이 가능하여, 수자원 관리 계획 및 유역관리를 위한 의사결정 지원 등 그 적용 범위가 매우 광범위하다. 이러한 모형의 적용성 검증을 위해서는 매개변수 민감도 분석 및 검 보정, 예측 불확실성 분석을 필요로 한다. 최근 수문 모델의 불확실성을 분석하기 위한 다양한 기법들이 개발 되었는데, 본 연구는 충주댐 유역(6,581.1 m)을 대상으로 유역출구점의 실측 일 유출량 자료(1998~2003)를 바탕으로 SWAT 모형의 유출관련 매개변수(총 18개)에 대한 불확실성 분석을 실시하였다. 이때 사용된 분석 기법으로는 SUFI2 (Sequential Uncertainty FItting algorithm 2), GLUE (Generalized Likelihood Uncertainty Estimation), ParaSol (Parameter Solution)등을 적용 하였다. 이러한 기법은 모두 SWAT-CUP (SWAT-Calibration Uncertainty Program, Abbaspour, 2007) 모형에 탑재되어있으며, 모형의 결과로써 검 보정, 매개변수의 민감도 분석, 각종 목적 함수 및 불확실성의 범위 등이 자동으로 산출 되므로 모형의 사용자가 불확실성 평가 기법의 분석 및 비교를 손쉽게 할 수 있다. 그 결과 대표적인 목적 함수인 결정 계수( $^2$)와 NSE (Nash-Sutcliffe Model Efficiency)는 모두 0.65에서 0.92사이의 값을 나타내어 대체적으로 모의가 잘 이루어졌음을 알 수 있었다. 그러나 불확실성의 범위를 나타내는 지표인 p-factor 및 r-factor에서는 평가 기법 별로 그 차이가 확연하게 드러났다. 여기서 p-factor는 불확실성 범위에 실측치가 포함되는 비율이며, r-factor는 불확실성의 상대적인 범위로 각각 1과 0에 가까울수록 모의 기법의 성능이 우수함을 의미한다. 세 가지 알고리듬 중에서 SUFI2의 p-factor가 약 0.51로 가장 높게 나타났으며, ParaSol의 r-factor가 0.00으로 가장 작게 나타났다. 여기서 p-factor는 불확실성 범위에 실측치가 포함되는 비율이며, r-factor는 불확실성의 상대적인 범위를 의미한다. 본 연구의 결과는 SWAT 모형을 이용한 수문모델링에서 수문분석에 따른 예측결과의 불확실성을 정량적으로 평가함으로서, 모형의 적용성 평가 및 모의결과의 신뢰성 확보에 근거자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

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시나리오를 이용한 과학기술예측조사의 정책 활용도 제고에 관한 연구 : 신재생에너지 시나리오 (A Study on the Improvement of the Policy Utilization of Technology Foresight Using a Scenario : Renewable Energy Scenario)

  • 임현;한종민;손석호;황기하
    • 기술혁신연구
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    • 제18권1호
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    • pp.53-74
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    • 2010
  • 21세기 지식기반사회에서 기술 발전 속도는 가속화되고 있으며 조직 목표를 달성하는데 영향을 줄 수 있는 시장, 거버넌스 및 사회적 가치의 미래 모습에 대한 불확실성이 증대하고 있다. 이러한 기술과 사회 발전의 가속화 및 증가하는 불확실성에 대응하기 위해서 다양한 미래사회 전망을 바탕으로 미래유망기술을 도출하는 기술예측의 필요성은 더욱 중요해지고 있다. 기술예측에는 다양한 예측 방법론이 이용 가능하나 예측의 목적 및 재원 등에 따라 선택되어야 한다. 델파이 방법이 오랫동안 주로 사용되어 왔지만 최근에는 시나리오 또한 많이 활용되고 있다. 시나리오는 사회, 경제 및 정치 등의 환경요인의 복잡성과 불확실성을 폭넓게 고려할 수 있으며 미래의 다양한 모습을 이야기 식으로 전달하기 때문에 매우 효과적인 전략적 도구로 활용된다. 전 세계적으로 진행되고 있는 기후변화, 화석연료의 고갈 등으로 세계 각국은 신재생에너지에 대한 높은 관심을 갖고 기술개발 및 보급 등을 적극적으로 추진하고 있다. 하지만 신재생에너지 분야의 가용잠재량은 지역적으로 큰 편차가 있으며 기술적 진보, 환경규제 및 화석연료의 가격전개와 밀접하게 연관되어 있어 그 발전추이를 예측하기 어려운 면이 있다. 이에 본 연구는 이러한 불확실성을 반영하여 신재생에너지 분야에 대한 다양한 미래 시나리오를 작성하고 시사점을 도출하였다. 향후 본 연구의 시나리오 기반의 예측 프로세스를 국가과학 기술예측에 활용함으로써, 기존의 델파이 위주의 단정적 예측의 단점을 보완한 전략적 예측을 강화할 수 있을 것으로 전망된다.

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TD-Deep learning을 이용한 하천수 취수량 예측 모형 개발 (A development of water intake quantity prediction model using deep learning technique with time series decomposition)

  • 응웬딘휘;박문형;정민규;권현한
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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    • pp.365-365
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    • 2020
  • 최근 기후변화로 인한 강우, 온도, 유량과 같은 수문학적 요소의 불확실성 증가와 더불어 산업화, 도시화로 인한 물 수요가 커짐에 따라 물부족 발생 위험이 증가하고 있다. 이에 따라, 안정적인 물 공급을 위한 하천유량과 취수량의 균형을 목적으로 하는 취수량의 예측 및 모의에 대한 중요성이 강조되고 있다. 본 연구에서는 과거 하천 취수량 자료로부터 미래 취수량을 예측하기 위해 딥러링 기법 중 하나인 순환신경망(LSTM) 모형과 시계열분해법을 결합하여 취수량 예측 모형을 개발하였다. 시계열분해법을 통해 자료의 경향성과 계절적 변동성 등 다양한 스케일의 시계열을 분해하여 전처리를 수행하였으며 불확실성을 의미하는 잔차(residual)에 LSTM을 적용하여 예측하였다. 결과적으로 LSTM 취수량 예측 모형은 높은 정확도를 보였으며, 월단위 전망 시 관측값에 대하여 신뢰성이 있는 결과를 나타내었다. 본 연구에서 개발한 모형에 따른 결과는 수자원 관리를 위해 활용이 가능할 것으로 기대된다.

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기후정보 활용 수자원 장기예측 및 중장기 홍수위험도 평가 (Long-Range Water Resources Prediction and Flood Risk Assessment using Climate Information)

  • 윤선권;최지혁;문영일
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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    • pp.17-17
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    • 2018
  • 재난발생 위험은 불확실성을 내포하고 있으며, 이러한 불확실성 요인을 줄이고 사전에 소멸시키는 일은 매우 중요한 사항이 될 수 있다. 또한 재난관리 관점에서 그것이 발생했을 때 어떤 식으로 대응할지에 대한 과정이 체계적으로 갖추어져 있어야 하며, 복구 및 재발 방지를 위한 지속적인 노력이 수반될 필요성이 있다. 본 연구에서는 기후정보를 활용한 중장기 수문예측을 실시하고 통합홍수위험평가 시스템 구축을 통한 홍수위험도 분석을 실시하였다. 이를 위하여 우리나라 243개 지자체를 대상으로 홍수관련 위해성, 노출성, 취약성 자료를 수집하여 표준화하였으며, 전문가 Delphi-AHP 설문조사 분석을 통하여 가중치를 적용하고 위험도를 예측 평가하였다. 이러한 중장기 위험 예측 정보는 한 달 또는 수개월 전에 지자체 행정력을 집중 및 분산시키고, 수재해(홍수/가뭄 등) 위험관리 계획 수립이 가능하여 재난관리자에게 유용한 정보로 활용될 수 있을 것이다. 또한 재난의 생애주기(Life Cycle)별 예방, 대비, 대응, 복구 단계에 따라 사전과 사후에 가능한 주요 활동들을 구체화 할 수 있으며, 시간 스케일별 기후예측 정보를 활용한 재난관리 패러다임 전환과 골든타임 확보 등 수자원예측 분야 기술적 진보를 이룰 수 있을 것으로 기대한다. 향후 통계 역학 모형 기반 중 장기 예측 정보의 신뢰도가 향상 된다면 보다 다양한 분야 예측 정보 서비스 및 활용이 가능할 것이다.

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