• Title/Summary/Keyword: 최적화변수

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Analysis of Parameter Optimization Reflecting the Characteristics of Runoff in Small Mountain Catchment (소규모 산지 유역의 유출특성을 반영한 매개변수 최적화 분석)

  • Joungsung Lim;Hojin Lee
    • Journal of the Korean GEO-environmental Society
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    • v.25 no.9
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    • pp.5-14
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    • 2024
  • In Korea, torrential rain frequency and intensity have surged over the past five years (2019-2023), breaking rainfall records. Due to insufficient observation facilities for rainfall and runoff data in small mountainous catchments, preparing for unexpected floods is challenging. This study examines the Bidogyo catchment in Goesan-gun, Chungcheongbuk-do, comparing design flood discharge calculated with optimized parameters versus standard guidelines. Using HEC-HMS and Q-GIS for model construction, five rainfall events were analyzed with data from the National Water Resources Management Information System. The time of concentration (Tc) and storage constant (K) were calculated using the Seokyeongdae formula and model optimization. Results showed that optimized parameters produced higher objective function values for flood events. The design flood discharge varied by -10.7% to 17.3% from the standard guidelines when using optimized parameters. Moreover, optimized parameters yielded flood discharges closer to observed values, highlighting limitations of the Seokyeongdae formula for all catchments. Further research aims to develop suitable parameter estimation methods for small mountainous catchments in Korea.

Evaluation of Parameters in Flood Forecasting Model (홍수예보모형 매개변수 평가)

  • Chung, Gun-Hui;Park, Hee-Seong;Sung, Ji-Youn;Kim, Hyeon-Jun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2012.05a
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    • pp.636-636
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    • 2012
  • 우리나라에서 가장 심각한 자연재해가 홍수재해이므로, 홍수기에 홍수예보를 하는 것은 매우 중요한 일이다. 홍수예보를 위한 예측 과정은 강우예측과 유출해석부분으로 크게 나눌 수가 있는데, 강우를 정확하게 예측하는 일은 주로 정교한 강우모형과 기상학자들의 몫으로 남겨놓는다고 하더라도 정확한 유출해석은 오랜 동안 수문학자들에게 중요한 고민거리였으며, 특히 우리나라와 같이 홍수재해에 취약한 지역에서는 더욱 간절한 문제가 되었다. 우리나라에서는 국가하천을 대상으로 홍수예보모형을 개발하여 하천의 주요지점에 대한 홍수예보를 시행하고 있으며, 매년 보다 정확하고 신속한 예보를 통해 피해를 줄이기 위해 많은 노력을 기울이고 있다. 본 연구에서는 전역최적화기법인 SCE-UA방법을 이용하여 홍수예보모형의 매개변수의 최적화를 수행하였다. 그러나 최적화기법에 의해 제안된 매개변수들이 강우-유출모형이나 유역의 물리적인 특성을 반영하지 못한다는 비판을 피하기 위해 다단계의 최적화를 통해 유역의 물리적인 특성을 반영하면서도 유출수문곡선을 성공적으로 재현하는 매개변수를 제안하고, 각 매개변수가 가지는 의미를 평가하여 실무에서 홍수예보업무의 효율을 높이는데 도움을 주는 것을 목적으로 하였다. 연구를 위해 매개변수의 민감도 분석을 수행하고, 민감도에 따라 최적화 하는 방법을 다르게 적용하였다. 또한 유역의 물리적인 특성을 나타내는 매개변수와 강우의 특성에 따라 변화하는 매개변수를 구분하여, 유역별 다른 매개변수의 범위를 제안하였다. 제안된 매개변수는 검증을 통하여 적용성을 확인하였으며, 유역별 다양한 특성을 성공적으로 나타내었다.

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Supervised Learning Artificial Neural Network Parameter Optimization and Activation Function Basic Training Method using Spreadsheets (스프레드시트를 활용한 지도학습 인공신경망 매개변수 최적화와 활성화함수 기초교육방법)

  • Hur, Kyeong
    • Journal of Practical Engineering Education
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    • v.13 no.2
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    • pp.233-242
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    • 2021
  • In this paper, as a liberal arts course for non-majors, we proposed a supervised learning artificial neural network parameter optimization method and a basic education method for activation function to design a basic artificial neural network subject curriculum. For this, a method of finding a parameter optimization solution in a spreadsheet without programming was applied. Through this training method, you can focus on the basic principles of artificial neural network operation and implementation. And, it is possible to increase the interest and educational effect of non-majors through the visualized data of the spreadsheet. The proposed contents consisted of artificial neurons with sigmoid and ReLU activation functions, supervised learning data generation, supervised learning artificial neural network configuration and parameter optimization, supervised learning artificial neural network implementation and performance analysis using spreadsheets, and education satisfaction analysis. In this paper, considering the optimization of negative parameters for the sigmoid neural network and the ReLU neuron artificial neural network, we propose a training method for the four performance analysis results on the parameter optimization of the artificial neural network, and conduct a training satisfaction analysis.

Comparison of Sampling and Estimation Methods for Economic Optimization of Cumene Production Process (쿠멘 생산 공정의 경제성 최적화를 위한 샘플링 및 추정법의 비교)

  • Baek, Jong-Bae;Lee, Gibaek
    • Korean Chemical Engineering Research
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    • v.52 no.5
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    • pp.564-573
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    • 2014
  • Economic optimization of cumene manufacturing process to produce cumene from benzene and propylene was studied. The chosen objective function was the operational profit per year that subtracted capital cost, utility cost, and reactants cost from product revenue and other benefit. The number of design variables of the optimization are 6. Matlab connected to and controlled Unisim Design to calculate operational profit with the given design variables. As the first step of the optimization, design variable points was sampled and operational profit was calculated by using Unisim Design. By using the sampled data, the estimation model to calculate the operational profit was constructed, and the optimization was performed on the estimation model. This study compared second order polynomial and support vector regression as the estimation method. As the sampling method, central composite design was compared with Hammersley sequence sampling. The optimization results showed that support vector regression and Hammersley sequence sampling were superior than second order polynomial and central composite design, respectively. The optimized operational profit was 17.96 MM$ per year, which was 12% higher than 16.04 MM$ of base case.

Study on Design Optimization of a Planar Multi-layer Structure for Noise Reduction of Underwater Acoustic Sensors (수중음향센서의 소음차단을 위한 다층구조 설계 최적화에 대한 연구)

  • Kim, G.C.;Kim, S.H.;Kim, J.K.;Kil, H.G.;Hong, S.Y.;Song, J.H.;Gwon, H.W.;Seo, Y.S.;Jeon, J.J.
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • v.32 no.4
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    • pp.317-328
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    • 2013
  • In this paper, the optimization has been performed to design a multi-layer structure that is used as a structure for noise reduction of acoustic sonar sensors in underwater vehicles. Two design goals are considered to reduce self-noise from own machineries and to enhance acoustic signals detected from outside. Both distinct and continuous design parameters have been used such as selection of material properties of each layer and thickness of each layer, respectively. The sensitivity of design parameters has been analyzed and the evolutionary algorithm has been implemented for design optimization. For design optimization process, each of the design goals and the two combined design goals have been considered to analyze the achievement of those design goals.

Application of Robust Optimization for Reservoir Operation (저수지 운영계획 산정을 위한 로버스트 최적화의 적용)

  • Yoon, Hae Na;Kim, Gi Joo;Kim, Young-Oh
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.108-108
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    • 2017
  • 깊은 불확실성이 내재되어 있는 기후변화의 특성을 고려한 의사결정은 강건함(Robustness)의 특성을 지니고 있어야 한다. 강건한(Robust) 의사결정은 광범위한 불확실성의 상황에서 모든 요구사항을 충족시키는 전략을 제시한다. 이러한 강건함의 개념은 저수지운영 규칙 산정에 필요한 최적화 과정에도 적용될 수 있는데, 이를 로버스트(Robust) 최적화 과정이라고 한다. 로버스트 최적화 과정은 기존 최적화과정이 현재의 자료를 바탕으로 최적의 해를 찾기 때문에 미래 입력자료의 불확실성을 반영하지 못하는 한계를 극복하기 위하여 등장하였다. 로버스트 최적화 과정은 크게 두 가지 방법으로 나눌 수 있는데, 확률적 로버스트 최적화 방법과 비확률적 로버스트 최적화 방법이다. 확률적 로버스트 최적화 과정은 전통적인 최적화 과정과 동일하게 불확실 변수의 확률분포를 가정하지만, 비확률적 로버스트 최적화 과정은 불확실 변수의 확률분포를 가정하지 않는다. 본 연구는 최근 수자원의 부족을 겪었던 보령댐의 보다 안정적인 이수기 운영방안 산정을 위해 로버스트 최적화 과정을 적용하였다. 먼저 전통적인 최적화 방법을 적용하여 운영방안을 도출한 뒤 기후변화 상황에서의 취약성, 신뢰성, 지속가능성 그리고 회복탄력성 등을 검토하였다. 다음으로 이에 대한 대안으로 로버스트 최적화 방법으로 운영방안을 산출하였으며 이를 기존의 최적화방법과 여러 기준으로 비교하여 그 타당성을 검토하였다. 또한 두 가지 로버스트 최적화 방법을 비교하여 각 과정의 장단점에 대해 논의 하였으며, 어떤 최적화 과정이 댐 운영방안 산정에 있어 보다 합리적이고 타당한지 비교하였다. 본 연구의 결과를 통해, 기후변화의 영향 하에서 보다 안정적인 수자원 관리 방안을 제안할 수 있었다.

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An Optimization of distributed Hydrologic Model using Multi-Objective Optimization Method (다중최적화기법을 이용한 분포형 수문모형의 최적화)

  • Kim, Jungho;Kim, Taegyun
    • Journal of Wetlands Research
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    • v.21 no.1
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    • pp.1-8
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    • 2019
  • In this study, the multi-objective optimization method is attemped to optimize the hydrological model to estimate the runoff through two hydrological processes. HL-RDHM, a distributed hydrological model that can simultaneously estimate the amount of snowfall and runoff, was used as the distributed hydrological model. The Durango River basin in Colorado, USA, was selected as the watershed. MOSCEM was used as a multi-objective optimization method and parameter calibration and hydrologic model optimization were tried by selecting 5 parameters related to snow melting and 13 parameters related to runoff. Data from 2004 to 2005 were used to optimize the model and verified using data from 2001 to 2004. By optimizing both the amount of snow and the amount of runoff, the RMSE error can be reduced from 7% to 40% of the simulation value based on the initial solution at three SNOTEL points based on the RMSE. The USGS observation point of the outflow is improved about 40%.

Improvement of Search Efficiency in Optimization Algorithm using Self-adaptive Harmony Search Algorithms (매개변수 자가적응 화음탐색 알고리즘의 성능 비교를 통한 최적해 탐색 효율 향상)

  • Choi, Young Hwan;Lee, Ho Min;Yoo, Do Guen;Kim, Joong Hoo
    • Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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    • v.19 no.1
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    • pp.1-11
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    • 2018
  • In various engineering fields, determining the appropriate parameter set is a cumbersome and difficult task when solving optimization problems. Despite the appropriate parameter setting through parameter sensitivity analysis, there are limits to evaluating whether the parameters are appropriate for all optimization problems. For this reason, kinds of a Self-adaptive Harmony searches have been developed to solve various engineering problems by the appropriate setting of algorithm's own parameters according to the problem. In this study, various types of Self-adaptive Harmony searches were investigated and the characteristics of optimization were categorized. Six algorithms with a differentiation of optimization process were applied and compared with not only the mathematical optimization problem, but also the engineering problem, which has been applied widely in the algorithm performance comparisons. The performance of each algorithm was compared, and the statistical performance indicators were used to evaluate the application results quantitatively.

Automatic Calibration of the Storage-Function Rainfall-Runoff Model Using an Optimization Technique (최적화 기법에 의한 저류함수 유출 모델의 자동 보정)

  • Yun, Jae-Heung;Go, Seok-Gu;Kim, Yang-Il
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 1991.07a
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    • pp.88-101
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    • 1991
  • 충주댐 및 소양강댐 유역에 대해 현재 한국수자원공사에서 개발 사용되고 있는 저류함수 유출모형에 최적화 기법을 적용하여 모형을 효율적으로 자동보정 하기위함이 본 연구의 목적이다. 최적화 기법으로는 다양한 조건하에서도 해의 안정성이 Gradient-Based 방법보다 우수한 직접 탐색법(Direct Search Method)의 하나인 Pattern-Search법으로 선정하였으며 목적함수로는 산정된 유출과 관측치의 편차의 제곱에 대한 누계치로 정의하였다. 합성유입량(Synthetic Inflow)을 이용한 민감도 분석에 의해 매개변수 5개(유역 저류상수 및 지체시간, 포화우량, 하도의 지체시간)를 결정변수로 선정하였다. 또한 실시간 모형의 보정을 위하여 최적화 모형의 수렴조건을 분석한 결과 P-S 법의 증분 감소횟수 2회가 합리적으로 나타났다. 본 모형을 충주댐 및 소양강댐의 과거 홍수사상에 대해 적용하였으며 댐지점에서 전체유역을 일괄 보정하는 방법과 댐 상류 수위국을 기준으로 나눈 중유역별로 일괄 보정하는 방법을 채택하여 분석하였다. 실시간 보정된 모형의 예측기능을 시험한 결과 상당한 오차발생의 여지가 충분하며 중유역별 매개변수의 보정은 대유역 일괄보정에 비해 예측에 따른 오차를 줄일 수 있는 방법의 하나이다. 또한 최적화 기법에 의한 매개변수의 자동 보정은 시행착오에 의한 수동보정의 경우보다 시간 및 노력면에서 효율적이며 보다 신뢰성 있는 보정을 실시 할 수 있다.

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An Adaptive Cubic Convolution with Optimized Parameter (최적화된 매개변수를 적용한 적응적 3차 회선 보간 기법)

  • Park, Dae-Hyun;Yoo, Jae-Wook;Kim, Man-Bae;Jung, In-Bum;Kim, Yoon
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2007.06b
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    • pp.203-207
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    • 2007
  • 본 논문에서는 낮은 해상도의 영상을 높은 해상도의 영상으로 변환하는 과정에서 최적화된 매개변수를 적용하는 적응적 3차 회선 보간 기법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 먼저 주어진 영상 신호에 3차 회선 보간 기법을 수행하여 높은 해상도로 변환시킨다. 변환된 영상 신호는 다시 3차 회선 보간 기법으로 변환 과정을 통해 처음 주어진 원 영상 신호와 같은 해상도로 변환시킨다. 여기서 변환된 영상 신호와 원 영상 신호의 차이를 최소로 만드는 매개변수는 적응적으로 최적화된다. 적응적으로 최적화된 매개변수는 보간 커널을 최적화하여 3차 회선 보간 기법의 성능을 향상시킨다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 알려진 여러 영상으로 기존에 존재하던 보간 기법들과 비교하는 실험을 하고, 도출된 실험 결과를 객관적인 지표로 제시하여 우수함을 입증한다.

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