• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.1280-1284
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• 2004

본 논문에서는 월 댐유입량을 예측하는데 있어서 뉴로-퍼지 시스템의 적용성을 검토하였다. 뉴로-퍼지 알고리즘으로 퍼지이론과 신경망이론의 결합형태인 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)를 이용하여 모형을 구성하였다. ANFIS의 공간분야에 의한 제어규칙의 선정에 있어 퍼지변수가 증가함에 따라 제어규칙이 기하급수적으로 증가하는 단점을 해결하기 위해 퍼지 클러스터링(Fuzzy flustering)방법 중 하나인 차감 클러스터링(Subtractive Clustering)을 사용하였다. 또한 본 연구에서는 기후인자들을 인력으로 하여 모형을 구성하였으며 각각 학습기간과 검정기간으로 나누어 학습기간에는 모형의 매개변수 최적화를, 검정기간에는 최적화된 모형의 매개변수를 검정하는 순으로 연구를 수행하였다. 예측 길과, ANFIS는 댐유입량 예측시 입력자료의 종류가 많아질수록 예측능력 더욱 정확한 것으로 판단된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.50 no.4
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• pp.241-252
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• 2017

This study aims to evaluate applicability of both online and offline parameter calibration techniques on rainfall-runoff modeling using a conceptual lumped hydrologic model. To achieve the goal, the storage function model was selected and then two different automatic calibration techniques: SCE-UA (offline method) and particle filter (online method) were applied to calibrate the optimal parameter sets for 9 rainfall events in the Cheoncheon catchment, upper area of the Yongdam multi-purpose dam. In order to assess reproducibility of hydrographs from the parameter sets of both techniques, the observed discharge of each event was divided into low flow (below average flow) and high flow (over average flow). The results show that the particle filter method, updating the parameters in real-time, provides more stable reproducibility than the SCE-UA method regardless of low and high flow. The optimal parameters estimated by SCE-UA are very sensitive to the selected objective functions used in this study: RMSE and HMLE. In particular, the parameter sets from RMSE and HMLE demonstrate superior goodness-of-fit values for high flow and low flow periods, respectively.

• Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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• v.22 no.4
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• pp.743-754
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• 2000

Model parameters of the WASP5 applied to Saemanguem lake were estimated. The methodology is based on grouping water quality constituents and relevant parameters and successively estimating each group of parameters by a trial-and-error procedure. Chlorophyll-a, nitrogen cycles, phosphorus cycles, BOD and DO were simulated at the complexity level 4. The Saemangeum basin divided into a number of unit sub-watershed. And a water budget model analysis with 22 years from 1975 to 1996 year was examined. In this paper, input data at upstream boundaries of model was made to determine seasonally-averaged flow rate through water budget analysis. Calibration and verification of the model were used seasonal average of water quality measurements in 1997 and 1998 years. Grouping water quality constituents and associated parameters proved to be efficient in estimating a number of model parameters. From the results of model calibration and verification, it was found that quantitative evaluations of nonpoint source for organic matters are essential.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.562-562
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• 2016

신경망 모형에서 학습이란 주어진 입출력시스템에 대하여 원하는 동작을 수행할 수 있도록 연결 강도를 최적의 상태로 적응(adaptation)시키는 과정을 의미한다. 따라서 강수와 지하수위의 관계를 연계시킨 인공신경망기법은 선택적으로 예측 지하수위에 영향을 미치는 변수들을 학습에 의하여 택함으로써 예측모형을 구성할 수 있다. 즉, 예측 지하수위와의 상관관계에 의하여 입력되는 변수와의 연결강도를 조정하여 매개변수 조정 및 모형의 최적화를 자동화할 수 있다. 본 연구에서는 지하수위에 영향을 주는 요소는 지하수위와 강우량이라고 가정하고, 지하수위의 입출력과정을 시계열 분석에 의하여 모형화하였으며 예측지하수위는 강우 및 지하수위의 선행조건과 매우 밀접한 관계를 갖는다. 따라서 선행강우 및 지하수위의 상태에 따라 이를 입력하여 미래의 지하수위를 예측하게 된다. 이 모형을 제주지역의 관측소에 적용한 결과 관측소별로 타당한 예측결과를 도출하였다.

• The Journal of Engineering Geology
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• v.24 no.1
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• pp.53-67
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• 2014

Numerical modeling is commonly used to reproduce the physical phenomena of dam-break and to compile resulting flood hazard maps. The accuracy of a dam-break model depends on the physical structure that describes the volume of storage, breach formation and progress, input variables, and model parameters. Model input and parameters are subjective in that they are prescribed; hence, caution is needed when interpreting the results. This study focuses on three parameters (breach degree ${\theta}$, shape factor P, and collapse rate k) used when the dam-break model is coupled with FLO-2D (a two-dimensional flood simulation model) to estimate flood coverage and depth etc. The results show that the simulation is sensitive to the shape factor P and the collapse rate k but not to the breach degree ${\theta}$. This study will contribute to reducing flood damage from dam-break disasters in the future.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.34 no.4
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• pp.1105-1116
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• 2014

A stochastic rainfall model, NSRPM (Neyman-Scott Rectangular Pulse Model), is able to reflect the cluster characteristics of rainfall events which is unable in the RPM (Rectangular Pulse Model). Therefore NSRPM has advantage in the hydrological applications. The NSRPM consists of five model parameters and the parameters are estimated using optimization techniques such as DFP (Davidon-Fletcher-Powell) method and genetic algorithm. However the DFP method is very sensitive in initial values and is easily converge to local minimum. Also genetic algorithm has disadvantage of long computation time. Nelder-Mead method has several advantages of short computation time and no need of a proper initial value. In this study, the applicability of parameter estimation methods was evaluated using rainfall data of 59 national rainfall networks from 1973-2011. Overall results demonstrated that accuracy in parameter estimation is in the order of Nelder-Mead method, genetic algorithm, and DFP method.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.491-491
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• 2018

본 연구는 포장모형(APEX, Agricultural Policy Environmental eXtender)과 유역모형(SWAT, Soil and Water Assessment Tool)을 연계하여 새만금 유역의 미래 수문 수질영향과 용수생산성을 분석하기 위한 기초연구이다. APEX 모형을 연계하기에 앞서 SWAT 모형을 이용하여 만경강 유역의 유출량, T-N, T-P를 모의하고 그 적용성을 평가하였다. 모의 기간은 2004년부터 2017년까지 총 14년이며, 기상, 유출량 그리고 월단위 수질 자료를 모형의 입력자료 및 보정을 위해 사용하였다. 매개변수 보정은 객관적 보정이 가능한 SWAT-CUP을 이용하여 최적화 하였으며, 매개변수 보정의 목적함수는 NSE(Nash-Sutcliffe Efficiency)로 평가하였다. 모형의 적용성 평가 결과, 보정기간의 연평균 유출량은 실측치 835mm, 모의치 677mm로 나타났고, R2는 0.64, RMSE는 3.87mm/day, NSE는 0.61, RMAE는 0.99로 나타났다. 검정기간의 연평균 유출량은 실측치 884mm, 모의치 702mm로 나타났고, R2는 0.67, RMSE는 2.92mm/day, NSE는 0.7, RMAE는 0.94로 나타났다. 유출량의 결과를 살펴보면 검정기간이 보정기간보다 모의결과가 더 나은 것으로 나타나며, 이는 실측자료의 일관성 차이로 판단된다. T-N과 T-P의 경우 매개변수만으론 보정의 한계가 있으며, 실측치와 근접하게 모의하기 위해서 만경강 본류에 영향을 끼칠 수 있는 외부유입량을 고려할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 만경강 상류의 경천댐, 대아댐 그리고 용담댐으로 부터 유입되는 외부유입량 자료를 수집하여 SWAT의 입력자료로 구축하였으며, 대상유역 내 익산, 완주, 전주, 김제에 위치하고 있는 하수처리장, 축산폐수처리장, 분뇨처리시설, 산업폐수처리시설 그리고 농공단지처리시설 등 총 12곳에 대한 점오염원 데이터를 입력자료로 구축하여 만경강 상류 농업소유역의 수질영향을 평가하였다. 본 연구결과는 향후 미래 수문 수질 모의에 대한 기초자료로 제공될 것이며, 외부유입량을 고려한 만경강 유역의 용수생산성 분석을 통해 미래 농업수자원 관리계획 수립에 활용할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.159-163
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• 2009

CAT(Catchment hydrologic cycle Analysis Tool)은 기존 개념적 매개변수 기반의 집중형 수문모형과 물리적 매개변수 기반의 분포형 수문모형의 장점을 최대한 집약하여, 도시유역 개발 전 후의 장 단기적인 물순환 변화 특성을 정량적으로 평가하고 물순환개선시설의 효과적인 설계를 지원하기 위한 물순환 해석 모형이다. CAT은 수문학적으로 균일하게 판단되는 범위를 소유역으로 분할하여 지형학적 요인에 의한 유출 특성을 객관적으로 반영할 수 있으며, 개발 공간 단위별로 침투, 증발, 지하수 흐름 등의 모의가 가능하도록 하는 Link-Node 형식으로 개발되었다. 모형의 UI(User Interface)는 사용자가 손쉽게 모형을 적용 관리하고, 여러 시나리오를 동시에 효과적으로 모의하여 분석할 수 있도록 설계되었다. 또한 모든 입력 출력 자료를 Excel이나 텍스트 형식과 연동되도록 하여 프로젝트별 매개변수 관리가 용이하도록 개발하였다. CAT의 수문해석모듈로 증발산, 침투, 유역 유출, 지하수 유거, 하도추적 등의 모듈을 개발하였다. 증발산은 기준 증발산을 외부에서 직접 입력하거나, Penman-Monteith 방법을 선택할 수 있으며, 침투는 토양의 수리전도도에 따른 연직방향 침투 및 사면방향 복귀류를 고려할 수 있다. 노드의 지하수 유거를 고려하여 기존 노드-링크 방식 모형의 장기 유출 해석시 제한점을 보완하였으며, 하도추적을 위해 Muskingum, Muskingum-Cunge, Kinematic wave 방법 등의 해석법을 제공하였다. CAT의 수문모듈을 이용하여 설마천 유역을 단일노드 및 멀티노드로 개념화하여 모의하였으며, 모의결과를 관측유량과 비교한 결과, 두 경우 적절한 범위내의 결과임을 확인할 수 있었다. CAT의 안정적인 수문해석 기능을 바탕으로 향후 물순환개선시설 모듈과의 결합을 통해 장기 물순환 해석에 광범위하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of the Korean Society of Groundwater Environment
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• v.2 no.2
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• pp.49-57
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• 1995

Areas of Chungyang in Chungcheongnamdo, Cheju island and Georgia in U.S.A. were selected to calculate their groundwater ages and dispersion parameters using tritium. Piston flow model, Completely mixing model and Dispersion binomial model which calculate men residence times, and Dispersion normal model and Dispersion model(C$\_$FF) which calculate mean residence times and dispersion parameters simultaneously were applied. Since the input data, tritium concentrations of rainwaters, lack in part, tritium input function was prepared using the correlation of tritium concentrations of rainwaters of Pohang, Korea and Ottawa, Canada. Similar results of PFM and DBM reflect the intrinsical similarity of two models, assumption of low dispersion. The ages of sites of showing relatively higher tritium concentrations than other sites in the sam, region were not calculated by CMM. Since the calculations of DNM and DM(C$\_$FF/) provide the combination of wide ranges of parameters and groundwater ages, the ranges of dispersion parameters were narrowed down under the assumption that ages calculated by PFM and DBM are correct. Since large variation of tritium concentrations of outflows in a same region may reflect the different characteristics of each groundwater flow regime, using only one specific model on a whole region is not recommended.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.36 no.6
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• pp.525-534
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• 2018

Camera calibration is the process of determining the parameters such as the focal length of a camera, the position of a principal point, and lens distortions. For this purpose, images of checkerboard have been mainly used. When targets were automatically recognized in checkerboard image, the existing studies had limitations in that the user should have a good understanding of the input parameters for recognizing the target or that all checkerboard should appear in the image. In this study, a methodology for automatic target recognition was proposed. In this method, even if only a part of the checkerboard image was captured using rectangles including eight blobs, four each at the central portion and the outer portion of the checkerboard, the index of the target can be automatically assigned. In addition, there is no need for input parameters. In this study, three conditions were used to automatically extract the center point of the checkerboard target: the distortion of black and white pattern, the frequency of edge change, and the ratio of black and white pixels. Also, the direction and numbering of the checkerboard targets were made with blobs. Through experiments on two types of checkerboards, it was possible to automatically recognize checkerboard targets within a minute for 36 images.