• Journal of Korea Water Resources Association
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• 제44권7호
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• pp.523-536
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• 2011

The objective of this study is to develop the data driven model for the flood forecasting that are improved the problems of the existing hydrological model for flood forecasting in medium and small streams. Neuro-Fuzzy flood forecasting model which linked the Takagi-Sugeno fuzzy inference theory with neural network, that can forecast flood only by using the rainfall and flood level and discharge data without using lots of physical data that are necessary in existing hydrological rainfall-runoff model is established. The accuracy of flood forecasting using this model is determined by temporal distribution and number of used rainfall and water level as input data. So first of all, the various combinations of input data were constructed by using rainfall and water level to select optimal input data combination for applying Neuro-Fuzzy flood forecasting model. The forecasting results of each combination are compared and optimal input data combination for real-time flood forecasting is determined.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 한국시뮬레이션학회 2005년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.153-158
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• 2005

영광 원자력발전소 1호기가 16주기로 운전됨에 따라 훈련용 시뮬레이터의 입력자료 또한 16주기가 반영되어야 한다. 시뮬레이터의 여러 모델 중 노심모델(REMARK)에 필요한 입력자료는 Westinghouse의 핵 설계 코드체계인 APA 시스템의 Output에서 얻을 수 있으나 그 양이 방대하기 때문에 수작업을 통한 입력자료 생산은 큰 어려움을 갖는다. 따라서 이러한 작업을 수행할 프로그램 개발이 필수적이며 개발된 프로그램을 매 교체주기마다 적용하여 노심모델에 대한 원활한 입력상수 생산을 가능하게 할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.1269-1273
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• 2010

이러한 강우자료의 결측값이나 오자료를 보정하는 것은 그 유역의 정확한 수문학적 특성 파악 및 안전한 수공구조물의 설계에 영향을 미치게 되므로 매우 중요하다고 할 수 있다. 최근 이러한 강우자료를 비선형적 모델인 인공신경망(Artificial Neural Network)을 이용하여 보정하는 연구가 활발히 진행되고 있다(오재우 등, 2008). 그러나 이러한 인공신경망을 적용하는 경우, 선택한 신경망 구조의 형태와 학습(training)을 위해 사용되는 자료가 전체 자료의 특성을 반영하고 있는 정도에 따라 정확도에 차이를 보인다(한광희 등, 2010). 따라서 자료보정을 위한 입력 자료의 선택은 인공신경망을 이용한 결측치 보정의 중요한 과정이다. 본 연구에서는 이러한 입력 자료의 선택을 위한 여러 가지 기법 중 입력 변수간의 상호정보량 (Mutual Information)을 이용한 방법을 적용하여 대상 결측 지점을 보정할 강우지점을 선별한 후 선택된 지점만으로 인공신경망을 구성하여 강우자료를 보정하고 주변 자료를 모두 이용한 결과와 상관성분석으로 얻어진 결과와 비교하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.879-883
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• 2006

본 연구는 현장에서 측정되는 수질데이터를 실시간 수집하여 데이터의 적절성을 모니터링하고 모형입력자료로써 신뢰성을 유지하도록 구성되는 시스템과 이를 2차원 수질 해석 모형인 CE-QUAL W2모형의 입력자료로 연계 활용함으로써 그 결과를 그래프 및 하천 변화 모의 동영상으로 표출하는 시스템을 개발하는데 그 목적이 있다. 수질 모형은 물 관련 모형가운데 특히 다량의 자료와 정확한 자료를 입력자료로 사용하며 그 결과 표출에 있어서도 전체적인 결과부터 세밀한 요소자료까지 결과자료가 필요하다. 본 연구에서 개발한 RTMMS(Real-time Turbidity Monitoring & Modeling System)는 현장 계측기로부터 수집되는 실시간 자료를 이용하여 데이터를 모니터링하고 CE-QUAL W2 모형을 이용하여 모델링을 수행한 후 결과를 그래프로 도출 할 수 있도록 하는 시스템이다. 특히 일반적인 어플리케이션의 GUI 환경에서 벗어나 일반 사용자들이 쉽게 프로그램을 사용할 수 있고 공간 활용도를 높이기 위하여 웹 형식의 GUI로 구성하였다. RTMMS는 기본 크기가 가로 800 픽셀, 세로 600 픽셀로 고정 사이즈이며, 주요 화면 구성으로는 좌측에 네 개의 항목이 있고 우측에는 실시간 모니터링 지점에 대한 유역도가 표시되어 사용자 편의환경을 제공하였다. 사용자는 해당 지점을 선택하여 주요 지점에 대한 정보를 분석할 수 있다. 또한 우측에는 선택된 지점에 대한 정보와 실시간 감시 내용을 조회할 수 있는 탭이 존재한다. 각각의 메뉴 항목은 주요지점의 모니터링 현황을 파악할 수 있는 기능, 수질모형의 입력자료로 변환하도록 하는 자료 동화 기능, CE-QUAL W2 모형을 수행하는 기능 및 결과자료를 분석하는 기능으로 구성되어 있으며, 각 기능을 선택하면 해당 화면으로 GUI가 전환된다. 따라서 다량의 측정자료의 신뢰성을 유지하고 이를 모형의 입력자료로 활용하는 일련의 과정을 시스템화하기 때문에 자료의 이상적 유지 관리가 이루어지며 복잡한 2차원 수질해석 모형을 수월하게 운영할 수 있는 시스템으로 개발하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.233-233
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• 2016

현재 한국건설기술연구원에서 X-밴드 이중편파레이더를 운영하고 있으며, 이 결과 NetCDF 파일형식의 레이더 관측자료가 생성되고 있다. 레이더 자료포맷인 Netcdf 자료의 경우 레이더 관측과정에서 발생한 결과를 극좌표 형식으로 저장하고 있어 이를 분석이나 시스템에 적용하여 활용하기 위해서는 격자좌표로 변환하는 것이 필요하고, 또한 다양한 자료 변환 및 추출작업을 텍스트 기반으로 하기 위해 다양한 사전 작업이 필요하여 일반사용자가 사용하는데 어려운 상황이다. 그래서 이를 쉽게 수행할 수 있도록 JAVA를 이용하여 윈도우 기반으로 사용할 수 있는 프로그램(KICTRadar4WIN) 프로그램을 개발하였다. KICTRadar4WIN 프로그램의 경우 레이더 자료 품질관리, 레이더 자료 관리, 레이더 자료 추출, 레이더 자료 표출의 4가지 기능을 포함하고 있다. ${\bullet}$ 레이더 자료 품질관리 - 원시자료에 QC 기준을 입력하여 QC된 레이더자료를 생성 ${\bullet}$ 레이더 자료관리 - CAPPI 자료생성 : 관측된 PPI 및 RHI 자료를 이용하여, CAPPI 자료를 생성 - QPE 자료생성 : CAPPI 자료를 이용하여 QPE 자료를 생 - QPE 자료보정 : 지점우량을 이용한 G/R비를 산정하여 QPE 보정자료를 생성 ${\bullet}$ 레이더 자료 추출 - 격자자료 추출 : PPI, CAPPI, QPE 자료를 TEXT 자료로 변환하여 저장 - 지점자료 추출 : 입력된 지점좌표 중심으로 선택한 범위의 평균값을 TEXT 파일로 저장 - 면적자료 추출 : 입력된 면적자료의 평균값을 추출하여 TEXT파일로 저장 ${\bullet}$ 레이더 자료 표출 - 영상표출 : PPI, CAPPI, QPE 관측변수 자료를 그림파일 생성 - KMZ 자료생성 : PPI, CAPPI, QPE 자료를 KMZ 파일 생성

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.502-502
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• 2015

현재 기상레이더로부터 제공되고 있는 레이더 자료의 공간해상도는 $1^{\circ}{\times}250m$, 시간해상도는 10 분으로 보통 기상 및 수문분야에서는 10 분 이상의 $1km{\times}1km$의 격자 자료를 활용하고 있다. 그러나 이와 같은 크기의 해상도는 중규모 이상의 유역에서의 강우-유출 해석에 적합할지 모르나 이보다 고해상도의 자료를 요구하는 도시 유역과 같은 소규모 유역에서는 한계점이 있어왔다. 또한 너무 높은 해상도 자료를 강우-유출 과정에 입력하게 되면 레이더 강우 자료에 내포되어 있는 무작위 오차로 인해 강우-유출의 오차가 커지게 된다. 반면 너무 낮은 해상도 자료를 강우유출과정에 입력하게 되면 강우의 공간적인 특성이 평활화되고 이로 인해 레이더 강우 자료는 분포형 강우 자료로써의 기능을 잃게 된다. 이에 적절한 시공간 해상도 결정을 위해 공간 해상도에 따른 도시홍수모형의 입력 자료를 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.374-374
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• 2018

프로그래밍 언어로 개발된 프로그램들은 최종 사용자 입장에서 입력과 출력이 불편하다. 또한, 모의 결과를 분석하기 위하여 그래프를 작성하는 소프트웨어를 이용하면 시간이 오래 걸린다. 본 연구에서는 기 개발된 용수 감량공급 기준곡선을 반영한 단일 댐 모의 운영 모형을 최종 사용자가 쉽게 활용할 수 있도록 사용자 편의 환경을 개발한 것에 대해 소개하고자 한다. 용수 감량공급 기준곡선을 반영한 단일 댐 모의 운영의 사용자 편의 환경은 미국의 GoldSim Technology Group에서 개발한 GoldSim을 이용하여 개발하였다. 개발된 사용자 편의 환경에는 단일 댐 모의 운영에 필요한 여러 입력 자료를 쉽게 입력할 수 있도록 하였다. 단일 댐 모의 운영 입력 자료에는 월별 기본계획공급량, 가뭄 단계별 용수 감량공급 비율, 과거 유입량 시계열, 갈수 빈도 유입량 시계열, 가뭄 단계별 감량공급 실행 저수량, 초기 저수량, 저수용량 등이 있다. 개발된 모형의 초기값은 합천댐의 자료가 입력되어 있으나, 입력자료를 변경하여 다른 다목적댐의 모의 운영에 활용이 가능하다. 단일 댐 모의 운영 결과로서 모의 기간 내 발생한 용수별 용수 공급 부족량과 감량공급 일수를 확인가능하다. 또한, 단일 댐 모의 운영 결과를 다양한 그래프로 출력 할 수 있다. 출력 가능한 시계열 그래프는 사용자가 입력한 용수 감량공급 기준곡선, 모의 시 사용한 유입량 시계열, 가뭄 단계, 용수 공급량, 저수량이다. 연구의 사례와 같이 GoldSim을 활용하면 연구개발의 편의 환경을 별도의 편의 환경 개발자를 거치지안고 과학 기술자가 직접 개발할 수 있다.

• Communications of Mathematical Education
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• 제8권
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• pp.279-286
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• 1999

수학 통계용 그래픽 계산기와 통계 자료 분석용 소프트웨어를 활용하는 외국과 국내의 통계 교육의 ·추세를 소개한다. 그리고 통계 자료 분석용 소프트웨어인 Statistica의 특징을 요약한 다음 통계학을 효과적으로 교육하기 위하여 Statistica에서 제공되는 Statistica Basic Language로 프로그램한 세 가지 모듈을 제시한다. 프로그램을 입력하는 과정을 간단히 설명한 후 각 모듈을 소개한다. 처음 모듈은 숫자 값으로 표현되는 계량 자료에 대한 단순 통계량들을 구하기 위하여 분석하려는 원시 자료를 Sprea-dsheet에 입력한 다음 Statistica Basic Language로 프로그램한 모듈을 실행시킴으로써 한 번에 입력 자료에 대한 단순 통계량의 결과들을 볼 수 있도록 하였다. 둘째로 1에서 100까지 숫자들을 단순 랜덤 비복원 추출하는 과정을 프로그램한 모듈을 제시하였다. 마지막으로 프로그램한 모듈에서 제시되는 윈도우에 균일 분포에서 단순 랜덤 복원 추출하기 위한 표본의 크기와 샘플링 반복 횟수를 입력하면 표본 평균의 도수분포표와 도수분포도가 작성되어 표본 평균의 분포가 중심극한정리를 따르는가를 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.824-828
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• 2006

SWAT-MODFLOW 모형은 물리적 기반의 준 분포형 모형인 SWAT모형의 지하수 모듈을 분포형 모형인 MODFLOW로 대체하여 하천과 대수층간의 수위차이에 따른 물교환량으로 지하수 유출량을 결정하는 완전 연동형 지표수-지하수 통합모형이다. 이 모형을 구동하기 위해서는 유역자료, 기상자료, 하천특성자료, 토지 이용자료, 토양자료, 작물자료, 지하수자료 등 다양한 입력 자료를 필요로 한다. 이러한 입력 자료의 변동양상에 따라 모형의 결과가 크게 다르게 나타나므로 모형의 입력 매개변수 변화에 따른 모형의 반응을 분석하여야 한다. 본 연구에서는 지하수유출해석을 담당하는 MODFLOW 모형의 수리지질학적 매개변수 변화에 따른 모형의 반응을 검토하였다. SWAT-MODFLOW 모형을 경안천 유역에 적용하여 투수계수, 저류계수, 하상수리전도도 등의 주요 수리지질학적 매개변수가 지하수 유출현상에 미치는 증감과 변화율 등을 정량적으로 분석하였다. 유역출구점에서의 연평균 지하수유출량의 변화, 하천과 대수층의 상호작용에 따른 지하수 유출량 시계열의 변화 등을 분석하여 그 결과를 제시하였다.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• 제23권1호
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• pp.68-81
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• 2021

The agricultural ecosystem is one of the major sources of greenhouse gas (GHG) emissions. In order to search for climate change adaptation options which mitigate GHG emissions while maintaining crop yield, it is advantageous to integrate multiple models at a high spatial resolution. The objective of this study was to develop a tool to support integrated assessment of climate change impact b y coupling the DSSAT model and the DNDC model. DNDC Regional Input File Tool(DRIFT) was developed to prepare input data for the regional mode of DNDC model using input data and output data of the DSSAT model. In a case study, GHG emissions under the climate change conditions were simulated using the input data prepared b y the DRIFT. The time to prepare the input data was increased b y increasing the number of grid points. Most of the process took a relatively short time, while it took most of the time to convert the daily flood depth data of the DSSAT model to the flood period of the DNDC model. Still, processing a large amount of data would require a long time, which could be reduced by parallelizing some calculation processes. Expanding the DRIFT to other models would help reduce the time required to prepare input data for the models.