• Spatial Information Research
• /
• v.14 no.1 s.36
• /
• pp.115-128
• /
• 2006

The aim of the study is to select and verify for development of groundwater resources using Geographic Information System(GIS). The water balance, land cover, forest, soil, elevation, slope, hydrogeology and lineament were analyzed. Using GIS, relationship between the data and groundwater yield data was analyzed and the groundwater resources potential map was made for selecting suitable area for groundwater development. Then groundwater resource potential map was verified using groundwater yield data. The verified result showed the good agreement between the potential map and groundwater yield data. The potential map can be used for groundwater management which is related to groundwater development.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2010.05a
• /
• pp.174-178
• /
• 2010

일반적으로 설계홍수량은 강우빈도 해석으로 설계강우량을 결정하고 이를 유역유출모형에 적용하여 계산된 유출량을 정상류모의를 통하여 산정하게 된다. 이러한 기존의 설계홍수량 산정방법은 설계강우량 산정에 있어 임의성을 포함하게 된다. 따라서 본 연구에서는 대상 하천 구간의 실측 수위자료를 사용하여 홍수량을 산정하는 방법을 제시하고자 한다. 분석대상 자료로서 남한강 여주지점의 실측 시유량을 선정하였으며 충주댐 완공 이후인 1988년부터 2007년까지의 기간을 대상으로 하였다. 빈도해석을 위한 분석 자료군을 연최대치 계열과 POT(Peaks Over Threshold) 계열의 두 가지 그룹으로 추출하여 홍수량을 추정하였다. 연최대치 계열 분석 결과 Weibull 분포를 적절한 분포형으로 선정하였으며 부분시계열 POT 빈도해석을 수집자료 전체와 기간을 전, 후 10년씩 나눈 세 그룹으로 나누어 수행하였다. 빈도별 확률홍수량 추정 결과 연최대치 계열을 사용한 결과가 부분시계열 POT 방법을 사용한 결과보다 크게 산정되었으며 자료 전체 기간에 대한 POT 빈도해석 결과보다 최근 10년간의 자료를 사용한 결과가 더 크게 나타나 홍수량의 증가 경향을 확인 할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2022.05a
• /
• pp.114-114
• /
• 2022

딥러닝의 학습 및 예측성능을 개선하기 위해서는 딥러닝 기법 내 연산과정의 개선과 함께 학습 및 예측에 사용되는 데이터의 전처리 과정이 중요하다. 본 연구에서는 딥러닝의 성능을 개량하기 위해 제안된 메타휴리스틱 최적화 알고리즘-딥러닝 결합모형과 데이터 전처리 기법을 통해 댐의 수위를 예측하였다. 수위예측을 위해 Multi-Layer Perceptron(MLP), 메타휴리스틱 최적화 알고리즘인 Harmony Search(HS)와 딥러닝을 결합한 MLP using a HS(MLPHS) 및 Exponential Bandwidth Harmony Search with Centralized Global Search(EBHS-CGS)와 딥러닝을 결합한MLP using a EBHS-CGS(MLPEBHS)를 통해 댐의 수위를 예측하였다. 메타휴리스틱 최적화 알고리즘-딥러닝 결합모형의 학습 및 예측성능을 개선하기 위해 학습 및 예측을 위한 자료를 기반으로 데이터 전처리기법을 적용하였다. 적용된 데이터 전처리 기법은 정규화, 수위구간별 사상(Event)분리 및 수위 변동에 대한 자료의 구분이다. 수위예측을 위한 대상유역은 금강유역에 위치한 대청댐으로 선정하였다. 대청댐의 수위예측을 위해 대청댐 상류에 위치하는 수위관측소 3개소를 선정하여 수위자료를 취득하였다. 각 수위관측소에서 취득한 수위자료를 입력자료로 설정하였으며, 대청댐의 수위자료를 출력자료로 설정하여 메타휴리스틱 최적화 알고리즘-딥러닝 모형의 학습을 진행하였다. 각 수위관측소 및 대청댐에서 취득한 수위자료는 2010년부터 2020년까지 총 11년의 일 단위 수위자료이며, 2010년부터 2019년까지의 자료를 학습자료로 사용하였으며, 2020년의 자료를 예측 및 검증자료로 사용하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
• /
• v.44 no.7
• /
• pp.523-536
• /
• 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.

• Communications of Mathematical Education
• /
• v.9
• /
• pp.241-255
• /
• 1999

본고에서는 창의성 신장을 위한 중학교 교수-학습 자료 개발을 중심으로 자료 선정 및 개발 규준, 자료 개발 절차, 그리고 개발된 자료 및 특징 등에 초점을 맞추어 논의를 할 것이다.

• KLA journal
• /
• v.16 no.6
• /
• pp.11-13
• /
• 1975

대학도서관에 있어서 주제전문가는 자료를 선정하고, 대학사회에 참고봉사를 제공하며, 도서관이용을 지도하고, 드물게 이용되는 자료를 찾아내 이용시켜주는 일을 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2005.05b
• /
• pp.275-279
• /
• 2005

수자원 개발에 있어 중요한 문제 중의 하나는 개발가능지의 선택과 후보지가 복수일 때 개발 우선순위를 결정하는 것이라 할 수 있다. 이러한 문제 해결을 위하여 적지분석을 실시한다. 적지분석 과정은 크게 기초 조사 및 자료수집, 예비후보지의 선정, 대안평가, 입지선정의 :t단계로 구분되는데 여기서 2-3단계인 예비후보지 선정과 대안평가 단계가 적지분석 기법이 적용되어야 할 과정이다. 기존의 의사결정 방법론들은 각 대안의 우선순위를 위해 각 항목들에 대한 가중치나 확률치를 이용한 수치적 계산에 의한 방법들이 대부분이며, 또한, 각 후보지에 대해서 동일한 항목에 대한 정보를 요구하게 되어 한 후보지이라도 정보가 없는 경우 우선순위를 위한 계산과정에서 제외하거나 결정자의 경험 등에 의한 추정 값을 사용할 수밖에 없다. 이러한 이유로 본 연구에서는 입지선정에서 대상 후보지의 인자비교를 위한 항목의 자료 유무에 관계없이 적지분석이 가능하도록 게임이론을 적용하여 수자원 개발 가능 후보지를 도출하기 위한 기본모형을 개발하였다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
• /
• 2009.04a
• /
• pp.244-245
• /
• 2009

일반적으로 LiDAR(Light Detection And Ranging)의 자료로부터 3차원 위치정보와 속성 정보를 취득하여 활용 하는 연구가 많이 진행되고 있다. 본 연구에서는 Grid($100m{\times}100m$) 기반인 2차원적 Grid Point를 통해 Sensor Field를 정하고 LiDAR의 3차원적 좌표정보를 이용하여 최적 센서 위치를 선정하고 중간에 장애물(Obstacle)이 존재하는 경우 또한 알고리즘을 통해 최적위치인 Grid point를 선정하였다. 알고리즘은 3가지 측면을 고려하여 분류하였다. 첫째 장애물이 없는(Non Obstacle) 2차원적인 경우, 둘째 장애물이 존재(Obstacle)하는 2차원적인 경우, 셋째 장애물이 존재(Obstacle)하며 3차원적인 알고리즘을 고려하였다. 향후 연구에서는 LiDAR를 직접 적용하여 최적 선정 지역을 도출하여 알고리즘을 적용할 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2021.06a
• /
• pp.446-446
• /
• 2021

본 연구에서는 수질오염 관리 측면에서 유역의 취약성을 평가하고 우선 관리가 필요한 지역을 선정하는 기법을 수립하고자 한다. 수질은 다양한 요인에 의해 영향을 받기 때문에 오염의 취약성을 평가하기 위해 다기준 분석 기법을 적용하였다. 다기준 평가기법은 다양한 평가 항목이 포함되는 의사결정 문제에 유용하다. 연구 절차는 평가 항목 및 가중치 결정, 항목별 평가자료 구축, 수질오염에 대한 취약성 평가 후 수질오염 관리가 필요한 유역 선정의 단계로 구성하였다. 평가 대상은 814개 소유역이다. 평가 프레임워크는 오염원, 확산 과정, 수자원 현황의 3개 그룹으로 구성되며, 각 그룹에 대한 하위 평가 항목을 선정하였다. 오염원 그룹은 중앙 및 지방 정부에서 제공하는 오염원 조사 결과, 농업 분야 자료, 토지 사용 현황 등을 적용하였다. 확산 과정 그룹은 강우, 토지 피복, 토양 등의 데이터를 사용하였으며, 수자원 현황은 하천의 흐름, 수질 및 수생 생태계 현황 등이 반영되었다. 유역 단위로 모든 항목에 대하여 가중치를 반영한 점수를 집계하고 취약지역을 선정하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2019.05a
• /
• pp.33-33
• /
• 2019

최근 반복적인 도시침수 피해가 발생하고 있으나 다양한 강우 및 홍수 자료를 이용하여 실시간으로 침수분석을 실시할 수 있는 기술력이 부재한 실정이다. 한정된 시나리오에 따라 다양한 강우패턴에 의한 침수지역 파악에 어려움이 있으며, 불필요한 자료의 사용으로 인해 짧은 시간에 발생하는 도시침수에 대해 실시간으로 대응하는 데에 한계가 있다. 본 연구에서는 다양한 강우패턴과 극치강우 사상을 반영하기 위한 강우시간 분포법을 나타내고자 하였으며, 강우-유출 자료에 대한 최적의 자료조합을 선정하는 정량적 기준을 제시하고자 하였다. 지역 특성에 따른 극치강우사상의 시간분포에 대한 연구가 다양하게 진행되어 왔지만, 기존의 강우시간분포는 다양한 강우의 집중현상을 나타내기에는 한계가 있음을 보였다. 따라서 본 연구에서는 기존 강우시간분포 기법의 단점을 보완하고 극치강우사상의 집중지속시간 특성을 반영한 강우시간분포 방법과 Huff에 의한 강우시간 분포법을 사용하여 다양한 강우시나리오를 생성하였다. 본 연구에서는 부산 및 울산 연구대상지역의 도시유출해석의 입력 자료로서 사용하였다. 강우 및 유출 자료의 상관성 분석과 불확실도 분석을 기반으로 추후 홍수예측을 위한 최적의 입력 자료를 선정하고자 하였다. 위의 과정들을 통해 다양한 강우조건에 따른 연구대상 지역에서의 침수예상도를 분석할 수 있었으며, 선정된 극치강우사상을 통해 다양한 강우의 집중현상을 나타낼 수 있었다. 1차원 도시유출해석을 실시하여 구축한 강우-유출 데이터베이스의 최적화를 위해 불확실도 분석을 실시하였으며, 수리학적 특성이 고려된 입력 및 출력자료에 대한 사용자의 합리적인 판단을 위해 정량적 기준을 제시하고자 하였다. 더욱이 제시된 방법론을 이용함에 따라 지속적으로 나타나는 국지성 호우와 급변하는 수재해 양상에 능동적으로 대처하는데 도움을 줄 수 있는 기초자료를 제공할 것으로 판단된다.