• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
• /
• v.11 no.3
• /
• pp.13-22
• /
• 2008

The objective of this study is to evaluate the applicability of extracted PRMS input parameters by KGIS-Hydrology over Yongdam-Dam watershed. KGIS-Hydrology is a system for automatic extraction and analysis of watershed characteristic data. Input parameters of PRMS were generated from GIS data (DEM, soil, forest type, etc.) using KGIS-Hydrology. Multi-temporal meteorological data from Jangsu station of KMA (Korea Meteorological Administration) were used for all simulation periods. Input parameters of PRMS were optimized using observed runoff data of Yongdam-Dam station (1966-2001) and validated using observed runoff data of Yongdam-Dam station (2002-2006, Yongdam-Dam watershed). The results showed that the simulated flows were much closed to the observed flows of Yongdam-Dam (2002-2006) and Donghyang (2001-2004) station by 0.49~0.83 and 0.57~0.75 model efficiencies, respectively.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2007.05a
• /
• pp.1829-1833
• /
• 2007

최근 강우-유출 모형은 유역의 지형적, 물리적 상황을 최대한 반영한 입력자료를 이용할 수 있고, 최종 유출지점에서의 해석 결과뿐만 아니라 해석하고자 하는 유역내의 시간적, 공간적 수문 요소 분포 특성을 이해할 수 있도록 물리적 이론에 기초한 분포형 수문모형을 개발하고 지속 발전시키고 있다. 분포형 수문모형은 집중형 수문모형에 비해 매개변수 갯수를 현저히 줄일 뿐만 아니라 실지 지형자료에 입각한 매개변수 선정이 가능하다. 분포형 지형자료와 강우자료로부터 추정된 초기 매개변수의 값에 의한 모의가 매개변수가 개념적, 경험적 의미가 큰 집중형 모형에 비해 정확하기 때문에 미세한 매개변수의 조정만으로도 유역의 유출량을 모의할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 여러 가지 장점을 지닌 분포형 수문모형이 유역크기가 작고, 시간 공간적으로 지형입력자료의 변동성이 작은 도시하천 소배수구역에서의 모의 효율성 및 적용성을 평가하였다. 레이더강우를 이용한 분포형 수문모형으로서 미국 University of Oklahoma에서 개발한 $Vflo^{TM}$을 사용하여 중랑천 유역의 3개 소배수구역(월계1 배수구역, 군자 배수구역, 어린이대공원 배수구역)에서 유출 모의를 수행하였다. 각 소배수구역 특성별 모의 결과 비교, 분석을 수행하였다. 이를 통해 도시하천 소배수구역에서의 유출 모의 및 분포형 수문모형 선정에 적절한 근거로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2016.05a
• /
• pp.288-288
• /
• 2016

유역단위 오염부하량 산정에는 SWAT, HSPF 등의 물리적 매개변수 기반 분포형 모형이 주로 사용되고 있으나, 공간분포형 입력자료로 인한 많은 매개변수는 모의 과정을 복잡하게 하며, 보정 과정에 있어 많은 시간과 노력을 요구하는 단점이 있다. 이로 인해 실무에서는 원단위법이나 유량-부하량 관계식과 같은 통계적 분석에 의한 회귀식이 주로 사용되고 있다. 그 중 LOADEST는 회귀식 기반 프로그램으로, 다양한 연구자들에 의해 연구되고 있으나, 수질 모형과의 모의능력을 비교하는 연구는 부족하다. 본 연구에서는 청미천 상류유역을 대상으로 유역특성에 따른 LOADEST 기반 회귀식의 매개변수를 추정하여 오염부하량을 모의하고, SWAT 모형에 의한 오염부하량 모의결과와 비교 평가하고자 한다. 모형의 구동 및 회귀식 매개변수 추정에 필요한 입력 자료는 용인시 백암면 일대에서 2013년부터 2015년까지 모니터링한 수질, 유량 및 기상자료와 지형자료 (토지이용도, 토양도, 수치표고자료)를 이용하여 구축하였다. LOADEST 기반 회귀식의 매개 변수 추정은 김계웅 (2015)이 개발한 방법을 사용하였으며, 유역면적, 토지이용비율 등은 지형자료를 이용하여 산정하였다. SWAT 모형의 보정은 2013년부터 2014년까지의 자료를 이용하였으며, 2015년 자료를 이용하여 검정하였다. 본 연구의 결과는 비점오염원 모델에 대한 이해를 넓히고, 오염부하량 모의를 위한 모형 선정에 있어 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• v.22 no.4
• /
• pp.671-678
• /
• 2011

Data mining searches for interesting relationships among items in a given database. The methods of data mining are decision tree, association rules, clustering, neural network and so on. The decision tree approach is most useful in classification problems and to divide the search space into rectangular regions. Decision tree algorithms are used extensively for data mining in many domains such as retail target marketing, customer classification, etc. When create decision tree model, complicated model by standard of model creation and number of input variable is produced. Specially, there is difficulty in model creation and analysis in case of there are a lot of numbers of input variable. In this study, we study on decision tree using intervening variable. We apply to actuality data to suggest method that remove unnecessary input variable for created model and search the efficiency.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 2007.02b
• /
• pp.1-6
• /
• 2007

최근 다양한 기기와 환경에서 문자 입력에 대한 요구가 높아지고 있다. 이에 따라 효율적인 문자 입력 인터페이스 설계를 위해 문자 입력 인터페이스의 평가가 필요한 실정이다. 기존 연구를 살펴보면 문자 입력 시간을 시각 탐색 시간과 손가락 이동 시간으로 나누고 정보처리 이론인 Hick-Hyman Law와 Fitts’ Law를 통해 예측, 평가 하였다. 하지만 위 두 과정은 연속적(serial)인 과정으로 눈과 손의 coordination(협응)에 대해 관과 하는 한계가 있다. 또한, 기존 문자 입력 시간 예측 모델은 전문가라는 특정 숙련도를 가정하고 만들어졌기 때문에 실제 문자 입력 시간에 비해 과대 측정되어 왔다. 이에 본 연구는 문자 입력 시간 예측 모델에 눈-손 coordination 매개변수를 삽입하고자 눈-손 coordination의 시간을 측정하고 행태를 분석하였다. 또한, 비숙련자와 숙련자의 구분을 통해 시각 탐색 시간과 손 움직임 시간 그리고 눈-손 coordination의 시간 과 행태가 어떻게 변화하는 지 분석하였다. 그 결과 눈-손 coordination 시간은 문자 입력 시간과 밀접한 관계가 있었다, 그리고, 눈-손 coordination 시간은 숙련도에 상관없이 문자 입력 시간의 22%를 차지하였다. 또한, 숙련자와 비숙련자의 문자 입력 시간과 비교해 손과 coordination 시간 비율은 차이가 없었다. 하지만, 눈의 움직임 시간 비율은 큰 차이를 나타내었다. 이 결과는 눈-손 coordination과 숙련도 차이를 기존 문자 입력 예측 모델에 매개변수로써 적용하기 위한 기초 자료가 될 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2005.05b
• /
• pp.619-622
• /
• 2005

적용대상 유역은 낙동강수계로 하였으며 소유역 분할은 총 25개로 하였으며, 강우관측소의 선정과 Thiessen 계수의 산정은 최근에 한국수자원공사에서 새로 추가한 강우관측소를 위주로 대상 연도별로 달리하여 강우관측소를 선정하였다. 강우자료의 결측치는 RDS 방법을 사용하여 보완하였다. 대상연도별 소유역별로 일간 유역 평균 강우량을 산정하였다. 적용 모형의 선정은 한국수자원공사 실무부서에서의 적용사례가 빈번한 SSARR 모형을 최종적으로 선정하였다. SSARR 모형의 입력자료를 물리적 매개변수, 수문기상 매개변수 및 내부처리 매개변수로 구분하여 구축하였고 매개변수의 민감도분석과 함께 모형의 보정을 실시하였다. 민감도 분석 결과, 유역유출과 관련된 매개변수에서는 고수시와 저수시의 경우 지표수와 복류수의 분리하는 매개변수에서 민감도가 크게 나타났다. 저수시의 경우 지하수 중 회귀지하수가 차지하는 비율이 크게 나타났고, 지표수, 복류수, 지하수 및 회귀지하수의 저류시간에서 비교적 큰 민감도를 나타내었다. 1983년부터 2003년까지 21개년에 걸쳐 25개 소유역별로 일평균 자연유출량을 산정하여 이를 이용한 반순, 순, 월 및 연평균 자연유출량을 산정하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2022.05a
• /
• pp.321-321
• /
• 2022

유역 모델링은 유역에 강우의 유출 과정을 재현할 수 있는 과정이다. 과거 유역 모델링은 1차원 수준에서 유출과정을 모의하는데 그쳤으나, 기술이 발전함에 있어 입력하는 매개변수 수가 증가함에 따라 모의값의 신뢰성이 높아지고 있다. 본 연구에서는 다양한 매개변수 중 공간매개변수로써 널리 활용되고 있는 수치표고모델의 신뢰성과 범용성을 확인하고자 한다. 유역모델링 연구에 있어, 수치표고모델 정확성은 결과값의 신뢰성을 좌우하는 중요한 인자 중 하나이다. 수치표고모델이란 실제 지형이 나타내는 표고 정보를 수치화 하여 격자 안에 담은 형태의 파일로 대표적으로 DEM(Digital Elevation Models)과 DSM(Digital Surface Models)로 나눌 수 있다 DEM의 경우 해당 지형의 고도정보만을 담고있으며, DSM은 지표면 상의 나무, 건물 등 포함한 지표면의 고도를 담고 있다. 현재 NASA에서는 전 지구의 30m격자 크기로 SRTM-DSM을 제공하고 있으며, 우리나라 국토지리정보원에서도 90m 격자크기의 DEM을 제공하고 있다. 본 연구에서는 남한강 유역의 수치표고모델을 세 가지 Case로 나눠서 유출량 변화 검토를 진행하였다. 산지가 많은 남한강 유역의 10개의 소유역을 선정하였고, 다음과 같이 3개의 Case를 적용하였다. Case1, DEM 자료를 입력했을 경우, Case2, DSM 자료를 입력했을 경우, Case3 DSM+DEM 자료를 입력했을 경우, 각 Case에 대해 유출량을 산정하였고, 그 결과값을 분석하였다. 해당 유역에 세 가지 Case 모두 유출량의 변화량의 큰 차이를 보이지 않았으며, 공간매개변수 적용에 있어 타당성을 보였다. 따라서 본 연구는 인공위성을 통해 산출된 수치표고모델의 신뢰성을 확인 하였고, 활용가능성을 검토 하였다. 이에 따라 향후 연구에 수치표고모델 적용에 있어 미계측유역에도 활용가능한 연구로 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2012.05a
• /
• pp.358-358
• /
• 2012

최근 기후변화의 영향에 따라 강수량과 증발산량이 변하는 경향을 보이고 있으며, 그에 따라 유출량도 변하고 있다. 따라서 기후변화가 수자원에 미치는 영향도 커지고 있으며, 댐 유역의 유출량 산정은 홍수나 용수의 확보측면에서 중요시 되고 있다. 탱크모형은 일본의 Sugawara가 1961년 처음 개발한 모형으로 유역을 오리피스 유출공을 가진 저류형 수조의 조합으로 가정하여 유량을 산정하는 유출모형으로 매개변수가 많고, 이들을 시행착오로 결정해야 하기 때문에 숙련된 경험이 요구되는 단점이 있으나 계산법이 명확하고 수문현상을 잘 재현한다는 장점이 있다. 탱크에는 강수량, 유출량, 그리고 증발량과 같은 입력 자료가 필요하며, 정확한 실제 증발산량 값을 알기는 어렵기 때문에 물수지를 이용해 증발산량을 계산하여 사용하고 있지만 유출량 미계측 지역에서는 사용이 어렵다. 그러므로 태양복사에너지, 온도, 바람, 기압, 습도와 같은 기상학적 인자에 따라서 잠재증발량을 산정하여 탱크 모형의 입력 자료로 사용한다면, 유출량자료가 없는 유역에서도 탱크모형을 사용하여 유출량을 산정할 수 있을 것으로 사료된다. 본 연구에서는 섬진강댐유역과 합천댐유역의 유출량 산정을 위해 잠재 증발산량 산정식(Penman, FAO P-M, Makkink, Preistley-Taylor, Hargreaves)을 적용하여 Tank 모형 매개변수들의 민감도분석을 수행하였다. 섬진강댐은 전북 임실군 강진면 옥정리와 정읍시 산내면 종성리 사이에 있으며, 유역면적은 $763km^2$, 댐 높이는 64m, 제방길이 344.2m 댐으로 매개변수 민감도 분석 적용기간은 1975년~1992년이다. 합천댐은 경상남도 합천군 대병면 회양리에 있는 댐으로 높이 96m, 길이 472m, 유역면적 $925km^2$의 다목적 댐이며, 매개변수 민감도 분석 적용기간은 1989년~1999년이다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• v.23 no.2
• /
• pp.299-307
• /
• 2012

Data mining is a method of searching for an interesting relationship among items in a given database. The decision tree is a typical algorithm of data mining. The decision tree is the method that classifies or predicts a group as some subgroups. In general, when researchers create a decision tree model, the generated model can be complicated by the standard of model creation and the number of input variables. In particular, if the decision trees have a large number of input variables in a model, the generated models can be complex and difficult to analyze model. When creating the decision tree model, if there are marginally conditional variables (intervening variables, external variables) in the input variables, it is not directly relevant. In this study, we suggest the method of creating a decision tree using marginally conditional variables and apply to actual data to search for efficiency.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.350-350
• /
• 2023

SCE-UA(Shuffled Complex Evolution-University Arizona)기법은 최적해 탐색 알고리즘으로 개념적 강우유출 모형(conceptual rainfall runoff model)의 보정을 위한 도구로 개발되었다. SCE-UA기법은 메타휴리스틱 방법의 일종으로 최적해를 구하기 위하여 여러번 목적함수 값을 계산해야 한다. 이 때 목적함수 계산 횟수와 해의 수렴과 관련된 제어 매개변수가 존재하며, 사용자가 적절한 값을 입력해주어야 한다. 이 연구에서는 SCE-UA와 관련된 제어 매개변수의 기능에 대해서 검토하였다. 그리고 집합체 수의 변화에 따라서 검사함수인 Ackley function의 전역해를 얼마나 잘 탐색하는지 검토하였다. 검토 결과 랜덤 시드에 따라서 전역해 탐색 결과가 달라졌으며, 집합체의 수가 증가할수록 목적함수 계산 횟수는 증가하는 경향을 나타내었다. 검사함수의 차원(결정 변수의 수)이 증가하면 전역해의 탐색률이 감소하며, 집합체의 수가 많아지면 전역해를 더 잘 찾는 경향이 나타나지만, 목적함수 계산 횟수는 더 많아지게 되는 것을 확인할 수 있었다. 2차원인 경우 집합체의 수가 7개 이상일 때 탐색 성공률은 90% 이상이 되었지만, 10차원인 경우 집합체의 수가 시험 최대값인 20개일 때의 전역해 탐색률은 37%에 그쳤다. 이 연구의 결과는 SCE-UA 기법의 설정 매개변수에 관한 기본 개념을 이해하고, 사용자가 설정 매개변수 선정 시에 활용할 수 있을 것이다.