본 연구에서는 물리적 매개변수 기반의 물 순환 해석 모형인 CAT(Catchment hydrologic cycle Assessment Tool)의 침투해석 방법별 유역 유출 특성의 변화를 분석하였다. 연구대상 유역은 충남지역에 위치한 보령댐 유역으로 최근 몇 년간 심각한 가뭄으로 인해 피해를 입은 바 있으며 금강 하류에서 보령댐 상류를 잇는 도수로를 설치하는 등의 노력을 통하여 현재는 안정을 찾은 상태이다. 이상 기후로 인해 발생하는 잦은 가뭄에 대응하기 위해서 는 유역 내 수문 환경 특성 인자들의 상호작용 규명을 통한 정도 높은 물 순환 해석이 필수적이다. 본 연구에서는 토양 침투 관련 매개변수가 유역 유출 특성에 미치는 영향을 CAT에서 제공하는 Rainfall Excess, Green&Ampt 및 Horton 등의 침투 해석 방법별로 분석하였으며 각 침투해석 방법별 토양 관련 주요 매개변수들의 연도별 변동을 비교하기 위해 CAT과 연계된 매개변수 최적화 및 불확실성 분석 패키지인 PEST(Model-Independent Parameter ESTimation) 내의 전역최적화기법(SCEUA-P)을 이용하여 매개변수 보정을 실시하였다. 또한 매개변수 최적화 수행 시에 각 연도별로 최적화한 결과를 매년 적용하는 경우와 전체 모의기간에 대해 최적화한 결과를 전 기간에 적용하는 경우, 그리고 각 연도별 최적화한 결과의 평균값을 전체 모의기간에 적용하는 세 가지 경우에 대한 유출 특성의 변화를 침투 해석 방법별로 비교 및 분석하였다.
자바 바이트코드는 많은 장점을 가지고 있지만, 수행속도가 느리고 프로그램 분석이나 최적화에 적절한 표현이 아니라는 단점이 존재한다. 따라서 네트워크와 같은 실행 환경에서 효율적으로 수행되기 위해서는 최적화된 코드로 변환이 필요하다. 따라서 우리는 최적화된 코드로의 변환을 위해 CTOC를 구현하였다. 최적화 과정에서 CTOC는 정적으로 값과 타입을 결정하기 위해 변수를 배정에 따라 분리하는 SSA From을 사용하였다. 하지만 SSA Form변환 과정에서 ${\phi}$-함수의 추가에 의해 오히려 노드의 수가 증가되는 문제점이 발생하였다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 SSA Form에서 복사 전파와 죽은 코드 제거 최적화를 수행한다. 또한 기존의 SSA Form은 표현식보다는 주로 변수에 관련된 것이라는 단점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 SSA Form 형태의 표현식에 대해 복사 전파와 죽은 코드 제거와 같은 최적화를 적용한 후 다시 중복된 표현식을 제거하는 과정을 추가로 수행한다.
독일 원자력 발전소에서는 포괄적인 방화 연구의 한 부분으로써 방화에 관한 분석과 그것을 최적화 할 수 있는 확률론적 방법을 개발하였다. 그 일반적인 흐름을 살펴보면, 미국의 화재 위험성 분석의 방법을 따랐으며, 세밀한 부분에서는 약간의 수정을 한 것이다. 먼저, 선정된 공장지역에서의 화재 사건 경로(fire event tree)는 화재가 발생했을 때, 방화 조치와 안전시스템을 능 수동적으로 고려해서 설정된다. 방화 조치와 안전 시스템에 있어서의 실패 모델(failure model)은 발화 후 시간과 화재 영향과 같은 일상적인 변수와 관련해서 생긴다. 이러한 관련성은 일차(first-order) 시스템의 신뢰성 이론을 적절히 이용해서 화재 사건 경로를 분석할 때 알 수 있다. 더불어 화재가 발생했을 떠 방화 시스템의 실패 빈도, event paths의 상대적인 비중, 이러한 path내에서의 방화 조치 그리고 실패모델의 변수 등은 모두 시간 함수로 계산된다. 이러한 자료에 근거를 두고, 방화의 최적화는 주로 event path, 방화조치와 비중이 가장 큰 변수를 수정함으로써 가능하게 된다. 이것은 독일의 1300 MW PWR reference plant를 예를 들어서 증명될 것이다. 또한 충고를 받아들여서 수정을 하는 것은 발전소 직원과 화재 피해의 위험성을 줄일 수 있다는 것을 보여주고 있다.
본 논문에서는 강의 시간표 최적화를 위한 제약 프로그래밍의 적용 방안을 제시한다. 제약 프로그래밍은 제약 만족 문제를 해결하기 위한 기법으로 대상 문제를 결정 변수, 도메인, 제약조건으로 표현한다. 본 논문에서는 시간표 작성 최적화 문제의 결정 변수로 강의실, 요일, 교시를 사용하였으며, 추가로 요일과 교시를 결합한 변수를 사용함으로써 보다 쉽게 제약 조건을 표현할 수 있도록 하였다. 또한 제약 프로그래밍에 의해 도출된 초기해를 또 다시 제약 프로그래밍을 통해 반복적으로 개선함으로써 더 좋은 강의 시간표를 작성할 수 있도록 하였다. 특정 학과의 강의 시간표 문제를 대상으로 한 실험 결과, 본 논문에서 제안한 방법을 통해 보다 빠른 시간 내에 초기해를 도출할 수 있을 뿐 아니라 최종적으로 더 좋은 해의 도출이 가능함을 확인하였다.
본 연구에서는 미국의 Environmental Modeling Research Laboratory(EMRL)에서 개발한 지리정보시스템과 수문유출모형이 접목된 WMS(Watershed Modeling System) Ver.6.1 모형을 HEC-1모형과 연계하여 한강수계 안성천의 제1지류인 한천의 유출 해석을 실시하였다. 이를 위해 유역내의 지형특성인자 추출 및 하천망 구성(WMS), 재현기간별 지속시간별 확률강우량 산정(FARD2002), Huff분포법을 이용한 시간분포, ARF(Area Reduction Factor)적용, HEC-1내의 SCS단위도법, Snyder 단위도법, Clark의 유역추적법에 포함된 각각의 매개변수의 최적화를 시도하여 분석하고, 설계 홍수량 산정시 이용될 수 있는 지침 마련을 목적으로 하였다.
홍수를 예측하기 위해서 국내 5대강 유역의 홍수통제소는 저류함수모형을 사용하고 있다. 그러나 저류함수모형을 실제 홍수사상에 적용하기 위해 매개변수를 결정하여야 하는데 이는 매우 어려운 작업으로 지금까지는 저류함수모형의 매개변수 보정을 위해 시행착오에 의한 수동보정 방법을 사용하여 왔다. 이에 본 연구는 미호천 유역을 대상유역으로 하여 Pattern Search Multi-Start(P-S), SCE-UA와 유전자 알고리즘(GA)을 이용하여 매개변수 보정을 하고, 그 방법들에 대한 비교와 분석을 하였다. 그리고 최적화 기법을 통해 얻어진 매개변수를 사용하여 저류함수모형의 홍수수문곡선을 유도하고 이를 비교, 분석하였다. 또한 SSR과 WSSR의 목적함수를 사용하여 목적함수별 홍수수문곡선을 비교, 분석하였다.
본 연구에서는 수중 음의 전달에 작용하는 기하와 지음향 매개변수들을 전역 최적화(global optimization) 방법인 유전자 알고리듬을 사용하여 추정하려한다. 유전자 알고리듬은 목적함수가 불규칙적인 경우에도 모든 가능한 매개변수들을 조사하지 않으면서 전역 최대치 또는 최소치를 추정할 수 있는 최적화 방법으로, 정합장처리와 관련된 매개변수의 조사에 적합한 방향성 조사법이라 할 수 있다. 유전자 알고리듬을 이용하여 천해 해양환경에서 수치실험을 통해 매개변수 역산의 가능성을 살펴보도록 하였다.
현재 국내 주요 하천의 홍수예경보시스템 운영과 다목적댐의 홍수조절관리를 위하여 수문학적 모형의 하나인 저류함수모형(storage function model)을 사용하고 있다. 저류함수모형은 산지가 많은 유역에 적합하도록 개발된 모형으로, 계산절차가 간편하고 홍수유출의 비선형성을 고려할 수 있는 방법이므로 선형모형보다 합리적이라고 알려져 있다. 그러나 실제 홍수사상에 저류함수모형을 적용하기 위해서는 적절한 매개변수의 적용이 필요하다. 현재까지 저류함수모형의 매개변수를 보정하기 위한 연구가 많이 되었지만, 실질적으로 보정된 매개변수를 실제 홍수사상에 적용함에 있어서는 많은 어려움이 존재한다. 따라서 이러한 문제점을 해결하고자 본 연구에서는 저류함수 모형 중 유역유출 매개변수를 첨두유량에 대한 상대민감도분석을 통하여 매개변수의 경계조건을 설정하고, 이 경계조건을 바탕으로 최적화기법(optimization technique)을 사용하여 과거 홍수사상에 대하여 보정을 수행하였다. 그리고 보정된 매개변수를 모의 홍수사상에 적용하기 위한 최적매개변수(optimal parameter) 결정을 위한 방법들을 제시 및 적용하여 비교 분석하였다.
본 논문에서는 다단계다목적함수 최적화(MLMO)를 통해 철근콘크리트 뼈대구조의 최적해를 일단계단일 목적함수 최적화(SLSO)에 의한 결과와 비교하였다. MLMO방법에 의해서 간단히 가중치(Weighting factor)를 도모함으로써 경비와 처짐의 두가지 목적함수를 만족시키는 것이 가능했으며, 단계별로 제약조건식의 수를 감소시키고, 문제형성의 비선형성을 감소시킴으로써 최적화의 과정을 효율적으로 수행할 수 있었다. 또한 각 부구조물간의 설계변수의 변화에 의한 부재력의 변화를 제약조건에 반영하기 위하여 부재력변화량 추정을 하였고 부구조물의 최적화시 부재감 결합(coupling)이 가능하도록 하였다. 부구조물의 최적화시 선형화된 구조시스템의 선형화된 목적함수와 제약조건식을 사용하여 재해석 과정을 효율적으로 감소시킬 수 있었다. 최적화 과정중 초기에는 설계변수에 대한 비교적 큰 이동한계의 사용이 가능하였으며 반복회수 4호 정도에 최적해로의 효율적인 수렴이 이루어졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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