• Title/Summary/Keyword: 예측 중심의 모형

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Application Examples of Daecheong Dam for Efficient Water Management Based on Integrated Water Management (통합물관리 기반 효율적 물관리를 위한 대청댐 실무적용 사례)

  • Kang, Kwon-Su;Heo, Jun-Haeng
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.85-85
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    • 2017
  • 효율적 물관리란 거대한 물순환 과정에서 인간이 편안한 삶을 사는데 필요한 물의 이용효율을 극대화하는 것이다. 과거의 물관리는 이원화된 수량과 수질관리, 수량중심에서는 용수공급과 홍수조절이 주요한 관심사였다. 현재는 과거의 물관리에 친수와 환경을 더한 복잡한 분야로 확대되고 있다. 통합물관리란 물을 최적으로 관리하기 위해 물관리 이해당사자간의 소통과 물 기술의 고도화를 기반으로 기존에 분산된 물관리 구성요소들(시설 정보, 수량 수질 등)을 권역적으로 관리하는 것을 말한다. 본 연구에서는 대청댐 방류에 따른 금강 하류부의 홍수추적을 위해 수행한 댐하류 소유역별 강우량 빈도분석 과정, 용담댐 방류를 고려한 대청댐 홍수도달시간 검토, Poincare Section과 신경망기법을 이용한 수문자료 예측, 추계학적 다변량 해석과 다변량 신경망해석에 의한 대청댐 유입량 산정과정, 보조여수로 건설에 따른 주여수로와 보조여수로간의 연계운영방안, 단계(관심, 주의, 경계, 심각)를 고려한 대청댐 확보수위 산정, 저수지 중장기 운영계획 수립과 댐 운영 기준수위를 결정하기 위해 누가차분방식으로 적용되는 갈수기 유입량 빈도분석에 대한 실무적용 사례를 소개하고자 한다. 강우량 빈도분석 과정은 L-모멘트방법(Hosking과 Wallis, 1993)을 적용하였고, 홍수도달시간 검토는 평균유속, 하류 수위상승 기점 영향검토, 수리학적 모형(FLDWAV, Progressive lag method 등)을 활용하였다. 카오스 이론을 도입하여 대청댐 수문자료의 상관성 검토 및 추계학적 모형을 이용한 모의발생을 유도하여 수문자료 예측을 시행하였다. 추계학적 모형과 신경망모형 연구의 대상은 대청댐으로, 시계열 자료는 댐의 월강우량, 월유입량, 최고기온, 평균기온, 최소기온, 습도, 증발량 등의 자료를 기반으로 하였다. 적용기간은 1981~2009년의 자료를 이용하여 2010년 1월부터 12월까지 12개월 동안의 월유입량을 예측하였다. 수문자료 해석의 기본이 되는 약 30년간의 자료를 이용하여 분석을 실시하였다. 대청댐의 유입량 예측을 위해 적용된 모형으로는 추계학적 모형인 ARMA모형, TF모형, TFN 모형 등이 적용되었고, 또한 신경망 모형의 종류인 다층 퍼셉트론, PCA모형 등을 활용하여 실측치와 가장 가깝게 근사화시키는 방법론을 찾고자 하였다. 또한, 기존여수로와 보조여수로 연계운영을 위해 3차원 수치해석을 통한 댐하류 안정성 검토 및 확보수위 산정을 통해 단계(관심, 주의, 경계, 심각)별로 대처가 가능한 수위를 산정하였다.

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Application of Artificial Neural Network Ensemble Model Considering Long-term Climate Variability: Case Study of Dam Inflow Forecasting in Han-River Basin (장기 기후 변동성을 고려한 인공신경망 앙상블 모형 적용: 한강 유역 댐 유입량 예측을 중심으로)

  • Kim, Taereem;Joo, Kyungwon;Cho, Wanhee;Heo, Jun-Haeng
    • Journal of Wetlands Research
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    • v.21 no.spc
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    • pp.61-68
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    • 2019
  • Recently, climate indices represented by quantifying atmospheric-ocean circulation patterns have been widely used to predict hydrologic variables for considering long-term climate variability. Hydrologic forecasting models based on artificial neural networks have been developed to provide accurate and stable forecasting performance. Forecasts of hydrologic variables considering climate variability can be effectively used for long-term management of water resources and environmental preservation. Therefore, identifying significant indicators for hydrologic variables and applying forecasting models still remains as a challenge. In this study, we selected representative climate indices that have significant relationships with dam inflow time series in the Han-River basin, South Korea for applying the dam inflow forecasting model. For this purpose, the ensemble empirical mode decomposition(EEMD) method was used to identify a significance between dam inflow and climate indices and an artificial neural network(ANN) ensemble model was applied to overcome the limitation of a single ANN model. As a result, the forecasting performances showed that the mean correlation coefficient of the five dams in the training period is 0.88, and the test period is 0.68. It can be expected to come out various applications using the relationship between hydrologic variables and climate variability in South Korea.

Effects of Ancillary Actvities on Passenger Flows in Airport Terminals (공항청사의 부대시설이 여객동선에 미치는 영향)

  • 박창호
    • Journal of Korean Society of Transportation
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    • v.2 no.1
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    • pp.17-31
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    • 1984
  • 공항의 용량측정은 수요군의 흐름에서 발생하는 소비시간분석을 요구하며 공항체계 의 대부분 시설에서는 흐름의 시간변위를 연속대기례에 의한 비효율적방법으로 예측할수도 있으나 청사내의 여객동선에 대해서는 여러 시설을 활용하려는 여객의 선택선호로 인하여 확률적 접근이 바람직하다. 본 논문은 공항의 청사내에서 부대시설에 의하여 소비되는 여객 의 이완시간을 예측하는 모형을 개발하였다. 총이완시간은 여객이 각 시설을 이용하는 확률 과 이용시간의 기대치에 대한 함수로서 계산되었으며 정상적인 여객의 동선이 이들 시설에 의하여 영향을 받을 경우에만 정의되도록 하였다. 이 이완도는 연속된 청사의 기능시설에 대한 여객동선분포의 입력과 출력을 설명하는데 쓰이게 되며 나아가서는 청사전반의 용량산 정을 위한 지표를 제공한다. 모형 검증을 위한 자료는 매표대와 보안검사대 사이의 부대시 설을 중심으로 수집되었으며 자료의 특성과 모형의 심요성이 논의되었다.

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A Trial to Develop Forecasting Model for Turn-out Rates with the 2010 Korean Gubernatorial Election Data (후보자 득표율 예측 모형과 지표의 구성: 2010 광역단체장 선거를 중심으로)

  • Song, Keun-Won
    • Survey Research
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    • v.12 no.1
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    • pp.31-63
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    • 2011
  • This study is to make an effective forecasting model for turn-out rates of the candidates with their visibilities, which are measured in their names on the media during the election period. I make a regressive model, with the data of 2010 gubernatorial election in Korea, where turn-out rate is dependent variable and each candidate's visibility, incumbency effect, local control party effect, corruption effect, strategy voting effect, restrain effect as a mid-term evaluation, and policy effect are independent variables. I got the model, T = -4.65 + 1.02V + 16.90 I + 16.78L - 9.12 R, where T is turn-out rate, V is candidate's visibility, I is incumbent effect, L is local control party effect, and R is restrain effect. This function can be used to predict turn-out rates of the candidates in the forthcoming gubernatorial election in Korea at a small outlay.

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Development and Application of Traffic Accident Forecasting Model for Signalized Intersections (Four-Legged Signalized Intersections In Kwang-Ju) (신호교차로 교통사고 예측모형의 개발 및 적용 (광주광역시 4-지 신호교차로를 중심으로))

  • 하태준;강정규;박제진
    • Journal of Korean Society of Transportation
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    • v.19 no.6
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    • pp.207-218
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    • 2001
  • As a city and industries are developed rapidly, a traffic accident and congestion take places on the road link become serious and it can be a large problem of the society in the future. Especially, most of the traffic accidents on the signalized intersection are caused by the human factor, vehicle and environmental factor mutually. The relation of the traffic accident and volume is acting on the outbreak of the traffic accident and the mistake of driver altogether as a major cause. The purpose of this paper is to develop a model for the forecasting of the traffic accident and to use research data gained to predict many traffic accidents. The data of this study were used with real one of the 73 areas of the four-legged signalized intersection in Kwang-ju city from 1996 to 1998 for three years to develop a model for the forecasting of the traffic accident. The statistical methods used in this paper are the principal component, regression and correlation analysis. We studied accident models to find out useful data from the statistics method and applied the data to the different area of the Choun-La province for the verification of the model. So, the result of this paper showed a reasonable model for the forecasting or the traffic accident and possibility of the model for simulating on real case. Finally, This study would be made of a study continually for the safe design and plan for the four-legged signalized intersection.

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Development of prediction model identifying high-risk older persons in need of long-term care (장기요양 필요 발생의 고위험 대상자 발굴을 위한 예측모형 개발)

  • Song, Mi Kyung;Park, Yeongwoo;Han, Eun-Jeong
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.35 no.4
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    • pp.457-468
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    • 2022
  • In aged society, it is important to prevent older people from being disability needing long-term care. The purpose of this study is to develop a prediction model to discover high-risk groups who are likely to be beneficiaries of Long-Term Care Insurance. This study is a retrospective study using database of National Health Insurance Service (NHIS) collected in the past of the study subjects. The study subjects are 7,724,101, the population over 65 years of age registered for medical insurance. To develop the prediction model, we used logistic regression, decision tree, random forest, and multi-layer perceptron neural network. Finally, random forest was selected as the prediction model based on the performances of models obtained through internal and external validation. Random forest could predict about 90% of the older people in need of long-term care using DB without any information from the assessment of eligibility for long-term care. The findings might be useful in evidencebased health management for prevention services and can contribute to preemptively discovering those who need preventive services in older people.

Development of Spatio-Temporal Analysis of Drought Using Mass Moment (질량모멘트를 이용한 가뭄의 시공간적 특성 분석 방법 개발)

  • Kwon, Hyun-Han;So, Byung-Jin;Yoo, Ji-Young;Kim, Tae-Woong
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2011.05a
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    • pp.434-434
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    • 2011
  • 가뭄은 홍수와는 달라서 정확한 발생시점, 지속시간, 피해반경 등을 정의하기 어렵다. 가뭄은 가뭄지수를 통해서 정의되며 정해진 지속시간에 따라서 가뭄의 특성을 평가하는 것이 일반적이다. 이러한 가뭄의 심도를 평가하기 위해서 많이 사용되는 지수로 표준강수지수(standardized precipitation index)가 있다. 본 연구에서는 6개월 지속시간에 SPI 지수를 대상으로 연구를 수행하였다. 최근 가뭄연구에서 시공간적 거동을 평가하는 연구가 중요한 연구주제로 자리 잡고 있다. 가뭄은 홍수와는 달리 공간적으로 전이되는 특성을 가지고 있어서 가뭄의 시작점과 영역반경을 평가하는 것은 가뭄을 예측하는데 있어서 기본적으로 선결되어야 한다. 그러나 상대적으로 가뭄의 시공간적 분석 연구는 많이 진행되지 않았다. 본 연구에서는 질량모멘트 개념을 도입하여 가뭄의 중심과 영역을 평가하는 기법을 개발하였다. 가뭄의 중심(centroid)은 1차모멘트를 통해서 추정되며 가뭄의 영역은 2차모멘트 즉, x방향의 공분산, y방향의 공분산, xy의 공분산을 통해서 타원(ellipse)형태로 수치적 접근이 가능하다. 다음 그림과 같이 가뭄의 중심을 1차모멘트로 추정하게 되면 +형태로 표시될 수 있으며 분산을 타원체로 표현하여 가뭄의 영역을 정의할 수 있다. 1, 2차모멘트를 추정하는데 있어서 Threshold 로 -2.0 이하의 값만을 이용하였으며 각 격자별 SPI 강도를 가중인자로 이용하였다. 그림과 같이 가뭄이 서해안에서 시작되어 시간에 따라 중동부로 퍼져나가는 것을 정량적으로 확인할 수 있다. 본 모형을 통해서 추출된 1, 2차 모멘트 정보를 활용하여 가뭄의 특성을 범주화하고 이를 기상학적 특성과 연결시키면 기상특성을 고려한 가뭄 예측모형으로의 개발도 가능할 것으로 판단된다.

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Prediction for the Spatial Distribution of Occupational Employment by Applying Markov Chain Model (마르코프 체인 모형을 이용한 직종별 취업자의 공간적 분포 변화 예측)

  • Park, So Hyun;Lee, Keumsook
    • Journal of the Korean Geographical Society
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    • v.51 no.4
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    • pp.525-539
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    • 2016
  • This study attempts to predict the changes in the spatial distribution of occupational employment in Korea by applying Markov Chain Model. For the purpose we analyze the job-related migration pattern and estimate the transition probability with the last six years job-related migration data. By applying the Chapman-Kolmogorov equation based on the transition probability, we predict the changes in the spatial distribution of occupational employment for the next ten years. The result reveals that the employment of professional jobs is predicted to increase at every city and region except Seoul, while the employment of elementary labor jobs is predicted to increase slightly in Seoul. In particular, Gangwon-do and Chuncheongdo are predicted to increase in the employment of all occupational jobs.

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Prediction Interval Estimation in Ttansformed ARMA Models (변환된 자기회귀이동평균 모형에서의 예측구간추정)

  • Cho, Hye-Min;Oh, Sung-Un;Yeo, In-Kwon
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.20 no.3
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    • pp.541-550
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    • 2007
  • One of main aspects of time series analysis is to forecast future values of series based on values up to a given time. The prediction interval for future values is usually obtained under the normality assumption. When the assumption is seriously violated, a transformation of data may permit the valid use of the normal theory. We investigate the prediction problem for future values in the original scale when transformations are applied in ARMA models. In this paper, we introduce the methodology based on Yeo-Johnson transformation to solve the problem of skewed data whose modelling is relatively difficult in the analysis of time series. Simulation studies show that the coverage probabilities of proposed intervals are closer to the nominal level than those of usual intervals.

Development of regression curve to estimate runoff ratio in accordance with forecasted rainfall for decision making support of dam operations (홍수기 댐 운영 의사결정 지원을 위한 강우량별 유출율 예측 회귀식 개발)

  • Kim, Mi Eun;Kim, Hyeon Sik;Jang, Yong Hoon;Lee, Jong Goo
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.39-39
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    • 2018
  • 우리나라는 전체 국토의 약 70%가 산악지형으로 이루어져 있고 연중 강우가 6월에서 9월에 집중되는 기후적 특성을 가지고 있다. 최근 기후변화의 영향까지 더해지면서 시간당 300mm 이상의 집중호우를 보이는 이상강우가 빈번하게 발생하고 있다. 대부분의 도시지역은 하천을 중심으로 발달되어 있어 인구 및 사회기반시설의 집약정도가 매우 높고 하천변 저지대 지역에 주거 및 상업시설이 밀집되어 있다. 기후적 지역적 특성으로 인한 홍수피해를 미연에 방지하고 피해를 최소화하기 위하여 치수 중심의 수자원 관리를 위해 노력하고 있다. 하지만 우리나라의 하천관리는 시기별 하천 수량의 급격한 변동으로 어려움을 겪고 있다. 이러한 어려움을 극복하고 효율적인 수자원 관리 및 홍수피해 저감을 위해 수계를 중심으로 20개의 다목적댐을 건설하여 운영 관리 중에 있다. 특히, 홍수기 시 댐 운영은 예상 강우에 따라 적절한 예비방류와 강우 시 효율적인 댐 운영계획이 필수적이다. 본 연구에서는 강우가 집중되는 홍수기 댐 운영 시에 예상 강우량에 따라 댐 유역 내 유량 증가에 기여하는 정도를 예측할 수 있는 유출율 예측 회귀식을 개발하였다. 유출율은 강우와 유출량의 비로 지역특성, 강우특성, 관개여부, 선행강우량, 강우이동 방향 등 다양한 요인에 의해 복잡한 메케니즘을 갖는다. 단순히 예상되는 총강우량에 따른 유출율 만으로 상호관계를 정의하기가 쉽지 않기 때문에 한국수자원공사에서 개발한 댐군 홍수조절 연계운영시스템(COSFIM)인 수문학적 연계운영모형을 활용하였다. 최근 10년간 홍수기에 발생한 강우사상별 시간단위의 수문자료(총강우량, 기저유량, 유출율, 무강우일수, 강우지속시간 등) 분석을 실시하였다. COSFIM 모형을 통한 결과를 토대로 고려항목 간 교차검증을 통해 사분위수범위의 이상치 경계를 설정하고 상관분석 결과에 따라 0.5 이상의 상관성이 높은 항목을 활용하여 예측 강우량에 따른 유출율 예측 회귀식을 도출하였다. 본 연구에서 개발한 예측 강우에 따른 유출율 예측 산정식은 댐 유역에 예상되는 강우량에 대하여 하천의 유량 증가 예측 정도를 정량적으로 제시할 수 있으며, 실제 홍수기 댐 운영 시 예상 강우량에 따라 신속하고 적절한 수문 방류 계획 수립에서 용이하게 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

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