• Journal of the Korean Institute of Gas
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• v.2 no.4
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• pp.73-78
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• 1998

This paper considers the applicability of a pseudosteady-state approach to the long-time behavior of real gas flow in a closed reservoir. The method involves a combination of a linearized gas diffusivity equation using a normalized pseudotime and a material balance equation. For the simulation of field-scale problems with multiple wells of differing production rates over extended production periods, the pseudosteady-state equation was solved successively for each flow period. Results from this study show that the approach provides a fast and accurate method for modeling the long-time behavior of gas reservoirs under depletion conditions.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.110-110
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• 2016

도시 유역의 강우-유출 모의에는 지표 투수율 및 하수관거 영향 등 인위적 배수계통의 영향을 고려할 수 있는 도시유출모형이 널리 이용되고 있으며, 모형 검증을 통해 모의 성능을 평가한다. 도시유출모형의 검증은 일반적인 강우-유출 모형과 같이 강우사상별 유량의 관측시계열과 모의시계열의 목적함수가 최소가 되는 최적 매개변수를 탐색하는 과정이다. 도시유출모형의 검증에서 발생하는 문제점은 크게 다음과 같다. 첫째, 대규모 도시 유역의 복잡하고 다양한 하수관거에 대한 최적매개변수를 관거별로 구하는 것은 물리적으로 불가능하다. 따라서 동일 배수분구내 하수관거의 매개변수 값은 동일하다고 가정하거나, 모형 단순화 과정을 통해 매개변수의 물리적 범위 내에서 최적해를 탐색해야 하는 단순화에서 기인한 불확실성이 있다. 둘째, 다양한 매개변수들의 물리적 범위를 고려하기 위해서는 전역최적화기법이 유효하다. 그러나 전역최적화 종류, 목적함수, 모의횟수, 목표성능별 최적 매개변수 결과가 각각 다르므로 추정된 최적 매개변수의 범위에 대한 불확실성이 있다. 이에 본 연구에서는 Bayesian 모형과 EPA SWMM(Storm Water Management Model)을 연계하여 도시유출모형의 매개변수 불확실성을 정량적으로 분석할 수 있는 모형을 제안하고자 한다. 이를 위해 서울 우이천 유역을 대상으로 SWMM 모형을 구축하고, 절단 정규분포(truncated Gaussian distribution)를 사전분포(prior)로 가정하여 매개변수의 물리적 범위를 고려하였다. 최종적으로 결합확률분포로 계산된 각 매개변수간 사후분포를 통해 모의된 유출량의 불확실성을 정량적으로 분석하였다. 본 연구에서 제안된 모형은 대규모 도시 유역의 도시유출모형 구축 시 다양한 매개변수의 물리적 범위를 고려한 최적화와 동시에 내재된 불확실성을 정량적으로 분석할 수 있으므로, 침수예측 및 홍수예경보 등의 문제에서 상당한 신뢰성을 확보할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.143-143
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• 2020

수도권에 용수를 공급하는 팔당유역은 경제, 사회, 환경적으로 매우 중요한 공공의 자산이며, 이러한 자산을 누리는 데에 이어 국민 모두가 공평한 혜택을 받을 필요가 있다. 수량과 수질의 만족도는 곧 지역민들의 복지이며, 복지는 삶의 질을 높여주는 것을 의미한다. 팔당유역에서는 인간의 개발행위로 인해 하천과 생태계의 지속적인 훼손과 방치가 발생하며, 팔당유역에 대한 수도권과 지역주민들의 사회적, 문화적 요구가 증가함에 따라 수자원의 안정적인 확보와 하천의 자연성 회복을 위해 유역 건전성 평가가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 팔당유역 수량과 수질의 평가지표에 대한 과거 10년 동안의 기초자료를 수집하여 SPSS를 통해 통계분석을 실시하였다. 통계분석을 통해 도출된 결과를 이용해 가중치를 산정한 후 각 하천에 대한 유역 건전성 지수산정과 등급평가를 하여 표준유역 규모의 하천 변화 정도에 대한 상세평가를 통해 지역별 현황을 쉽게 파악할 수 있도록 하였다. 수량에 대한 기초자료는 TANK모형을 통해 자연유출량을 산정 후 관측유량과의 차이를 이용하여 산출하였으며, 수질에 대한 기초자료는 물환경정보시스템을 통해 수집하였다. 기초자료를 기반으로 왜곡된 자료의 정규성 확보 및 표준화를 수행하고, SPSS 프로그램을 이용하여 요인분석을 실시한 후 적합성 검토를 통해 최종지표를 산정하였다. 산정된 지표를 주성분 분석에 의한 가중치, 엔트로피에 의한 가중치를 산정하여 비교 후 최종 가중치를 선정하였다. 유역 건전성의 최종평가를 위해 가중치와 지표를 이용하여 지수산정 및 등급화를 실시하였다. 유역 건전성의 등급화를 통해 연도별 하천환경의 변화를 모니터링 함으로써 하천의 가치 보전과 개발에 따른 영향을 최소화할 수 있으며, 하천기본계획 수립 시 기초정보로 이용될 수 있을 것이다.

• Journal of Energy Engineering
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• v.13 no.2
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• pp.144-151
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• 2004

Stabilization and reduction of combustion noise and NOx emission from dry low NOx combustor of GE MS7001F gas turbine were achieved. Dry low NOx gas turbines that adopt the lean premixed combustion technology frequently generate the flame instability and high NOx emissions if not adequately tuned. Dynamic pressure oscillation during the combustion mode transfer increased as ambient temperature decreased with frequency of 80㎐ and magnitude of 4-9 psi. Effects of both combustor tuning for uniform fuel flow with burner nozzles and fuel pre-filling into transfer fuel valves on stabilisation of the dry low NOx combustor were very significant. Dynamic pressure oscillation during the combustion mode change was decreased up to 2.5 psi. Also, NOx emission from GE7F DLN-1 combustor can be maintained as low as 35-43ppm (15% O$_2$) in base load operation of 150 MW.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.363-363
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• 2019

활성화 함수(activation function)는 기계학습(machine learning)의 학습과정에 비선형성을 도입하여 심층적인 학습을 용이하게 하고 예측의 정확도를 높이는 중요한 요소 중 하나이다(Roy et al., 2019). 일반적으로 기계학습에서 사용되고 있는 활성화 함수의 종류에는 계단 함수(step function), 시그모이드 함수(sigmoid 함수), 쌍곡 탄젠트 함수(hyperbolic tangent function), ReLU 함수(Rectified Linear Unit function) 등이 있으며, 예측의 정확도 향상을 위하여 다양한 형태의 활성화 함수가 제시되고 있다. 본 연구에서는 기계학습을 통하여 수위예측 시 정확도 향상을 위하여 Hybrid 활성화 함수를 제안하였다. 연구대상지는 조수간만의 영향을 받는 한강을 대상으로 선정하였으며, 2009년 ~ 2018년까지 10년간의 수문자료를 활용하였다. 수위예측 알고리즘은 Python 내 Tensorflow의 RNN (Recurrent Neural Networks) 모델을 이용하였으며, 강수량, 수위, 조위, 댐 방류량, 하천 유량의 수문자료를 학습시켜 3시간 및 6시간 후의 수위를 예측하였다. 예측정확도 향상을 위하여 입력 데이터는 정규화(Normalization)를 시켰으며, 민감도 분석을 통하여 신경망모델의 은닉층 개수, 학습률의 최적 값을 도출하였다. Hybrid 활성화 함수는 쌍곡 탄젠트 함수와 ReLU 함수를 혼합한 형태로 각각의 가중치($w_1,w_2,w_1+w_2=1$)를 변경하여 정확도를 평가하였다. 그 결과 가중치의 비($w_1/w_2$)에 따라서 예측 결과의 RMSE(Roote Mean Square Error)가 최소가 되고 NSE (Nash-Sutcliffe model Efficiency coefficient)가 최대가 되는 지점과 Peak 수위의 예측정확도가 최대가 되는 지점을 확인할 수 있었다. 본 연구는 현재 Data modeling을 통한 수위예측의 정확도 향상을 위해 기초가 되는 연구이나, 향후 다양한 형태의 활성화 함수를 제안하여 정확도를 향상시킨다면 예측 결과를 통하여 침수예보에 대한 의사결정이 가능할 것으로 기대된다.

• Korean Journal of Environmental Biology
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• v.38 no.1
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• pp.71-81
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• 2020

In Korea, more than 70% of the ammonia(NH₃) released into the atmosphere is known to originate from livestock manure. The total emission (kg year^-1) is calculated by multiplying the emission factor (kg head^-1 yr^-1) and the activity data (head). To improve the accuracy and reliability of the NH₃ emission estimation process, an accurate account of livestock manure production, calculation of NH₃ conversion and generation during the composting and liquefaction of manure, estimation of NH₃ generation in the storage and transportation of manure and compost, and a comparative study of NH₃ emission during the soil spreading process must be performed. Compared to the US and EU-28, in particular, the domestic emission factor is relatively even and the spatial/temporal scale is not broken down sufficiently to reflect the domestic situation. As a way to improve the accuracy and expertise of estimating NH₃ emission factors, a 'dynamic chamber-capture system' can be utilized, which allows complex considerations of compost, liquid manure, soil, and climate characteristics. By reviewing and comparing the data related to domestic and foreign NH₃ emission, we identified shortcomings in the current domestic system and the directions to be taken and suggested a chamber system that could estimate NH₃ emission flux. It is also necessary to establish a methodology for mesocosm systems in the field, in addition to indoor chamber systems, to be linked with practical policies, such as the calculation of new emission factors for missing sources.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.50 no.7
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• pp.475-488
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• 2017

To simulate accurate drought, a drought index is needed to reflect the hydrometeorological phenomenon. Several studies have been conducted in Korea using the Modified Surface Water Supply Index (MSWSI) to simulate hydrological drought. This study analyzed the limitations of MSWSI and quantified the uncertainties of MSWSI. The influence of hydrometeorological components selected as the MSWSI components was analyzed. Although the previous MSWSI dealt with only one observation for each input component such as streamflow, ground water level, precipitation, and dam inflow, this study included dam storage level and dam release as suitable characteristics of the sub-basins, and used the areal-average precipitation obtained from several observations. From the MSWSI simulations of 2001 and 2006 drought events, MSWSI of this study successfully simulated drought because MSWSI of this study followed the trend of observing the hydrometeorological data and then the accuracy of the drought simulation results was affected by the selection of the input component on the MSWSI. The influence of the selection of the probability distributions to input components on the MSWSI was analyzed, including various criteria: the Gumbel and Generalized Extreme Value (GEV) distributions for precipitation data; normal and Gumbel distributions for streamflow data; 2-parameter log-normal and Gumbel distributions for dam inflow, storage level, and release discharge data; and 3-parameter log-normal distribution for groundwater. Then, the maximum 36 MSWSIs were calculated for each sub-basin, and the ranges of MSWSI differed significantly according to the selection of probability distributions. Therefore, it was confirmed that the MSWSI results may differ depending on the probability distribution. The uncertainty occurred due to the selection of MSWSI input components and the probability distributions were quantified using the maximum entropy. The uncertainty thus increased as the number of input components increased and the uncertainty of MSWSI also increased with the application of probability distributions of input components during the flood season.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.41 no.12
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• pp.1219-1230
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• 2008

Stream inflows induced by flood runoffs have a higher density than the ambient reservoir water because of a lower water temperature and elevated suspended sediment(SS) concentration. As the propagation of density currents that formed by density difference between inflow and ambient water affects reservoir water quality and ecosystem, an understanding of reservoir density current is essential for an optimization of filed monitoring, analysis and forecast of SS and nutrient transport, and their proper management and control. This study was aimed to quantify the characteristics of inflow density current including plunge depth($d_p$) and distance($X_p$), separation depth($d_s$), interflow thickness($h_i$), arrival time to dam($t_a$), reduction ratio(${\beta}$) of SS contained stream inflow for different flood magnitude in Daecheong Reservoir with a validated two-dimensional(2D) numerical model. 10 different flood scenarios corresponding to inflow densimetric Froude number($Fr_i$) range from 0.920 to 9.205 were set up based on the hydrograph obtained from June 13 to July 3, 2004. A fully developed stratification condition was assumed as an initial water temperature profile. Higher $Fr_i$(inertia-to-buoyancy ratio) resulted in a greater $d_p,\;X_p,\;d_s,\;h_i$, and faster propagation of interflow, while the effect of reservoir geometry on these characteristics was significant. The Hebbert equation that estimates $d_p$ assuming steady-state flow condition with triangular cross section substantially over-estimated the $d_p$ because it does not consider the spatial variation of reservoir geometry and water surface changes during flood events. The ${\beta}$ values between inflow and dam sites were decreased as $Fr_i$ increased, but reversed after $Fr_i$>9.0 because of turbulent mixing effect. The results provides a practical and effective prediction measures for reservoir operators to first capture the behavior of turbidity inflow.