• Title/Summary/Keyword: 추계적 모형

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Analysis natural and urban drainage network characteristics based on Gibbs' model (도시 유역과 자연 유역의 네트워크 특성 분석)

  • Kim, Kyungjae;Seo, Yongwon
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2020.06a
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    • pp.102-102
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    • 2020
  • 자연 유역은 오랜 시간에 걸쳐 효율적인 하천망을 형성해왔다. 이와 유사하게 도시 유역의 배수관망은 강우 시 유역 내 강우를 빠르게 배수하는 것을 목적으로 발전해 왔다. 본 연구에서는 깁스모형을 이용하여 오랜 시간에 걸쳐 형성된 자연 유역의 하천망과 빠른 배수를 목적으로 인위적으로 형성된 도시 유역의 배수관망 간의 특성을 분석하여 비교하였다. 깁스모형은 추계학적 네트워크 모형으로, β 값을 기준으로 총 8 단계로 구분하여 네트워크 특성을 확인할 수 있다. 본 연구에서는 미국 중서부의 70 개의 자연 유역과 국내 도시 유역인 서울특별시의 총 239개의 유역에 깁스모형을 적용하였다. 깁스모형을 이용하여 자연 유역의 하천망과 도시 유역의 배수관망 간의 네트워크 특성을 비교 분석하였다. 본 연구의 결과로 자연 유역과 도시 유역의 네트워크 특징을 확인하고, 재해로부터 안전하고 지속가능한 도시 배수관망 설계 및 도시 방재 관련 사업 수립에 도움을 줄 것으로 기대한다.

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Sample Average Approximation Method for Task Assignment with Uncertainty (불확실성을 갖는 작업 할당 문제를 위한 표본 평균 근사법)

  • Gwang, Kim
    • Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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    • v.28 no.1
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    • pp.27-34
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    • 2023
  • The optimal assignment problem between agents and tasks is known as one of the representative problems of combinatorial optimization and an NP-hard problem. This paper covers multi agent-multi task assignment problems with uncertain completion probability. The completion probabilities are generally uncertain due to endogenous (agent or task) or exogenous factors in the system. Assignment decisions without considering uncertainty can be ineffective in a real situation that has volatility. To consider uncertain completion probability mathematically, a mathematical formulation with stochastic programming is illustrated. We also present an algorithm by using the sample average approximation method to solve the problem efficiently. The algorithm can obtain an assignment decision and the upper and lower bounds of the assignment problem. Through numerical experiments, we present the optimality gap and the variance of the gap to confirm the performances of the results. This shows the excellence and robustness of the assignment decisions obtained by the algorithm in the problem with uncertainty.

A financial projection model on defined benefit pension plan (우리나라 퇴직연금의 재정추계모형과 장기전망 - 확정급여형 가정 중심으로 -)

  • Han, Jeonglim;Lee, Hangsuck
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • v.25 no.1
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    • pp.131-153
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    • 2014
  • The Korean market of pension plans has recently increased and pension plans will be expected to play an important role in the retirement system as complement of the national pension system in the future. However, there are a few of research papers on actuarial projections of pension plans. This paper will discuss a long-term financial projection on defined pension plans using data based on the national pension workplace participants. Previous researches focused on company-based financial projection of pension plan. But, this paper concerns on total Korean pension participants and suggests a method to calculate future financial projection of total pension plans. Finally, this research will suggest several numerical results of normal costs, benefits, numbers of workers, etc.

Simulation of Optimal Runoff Hydrograph Using Ensemble of Radar Rainfall and Blending of RunoffsBasin (레이더 강우 앙상블과 다양한 유출모형의 블랜딩을 활용한 최적 유출곡선 산정)

  • Lee, Myung Jin;Joo, Hong Jun;Kim, Hung Soo
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.135-135
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    • 2017
  • 최근 강우-유출 모형은 물리적 현상에 근거한 확정론적 모의 모형과 물리적 성분으로 설명할 수 없는 내용에 대해 통계적으로 접근하는 추계학적 모의 모형 등이 계속 연구되고 있어 자연현상에 가까운 결과를 기대할 수 있게 되었다. 하지만 우리나라의 경우 많은 연구에도 불구하고 돌발성 집중호우, 여름철 집중되는 강우 등으로 인해 재난이 반복적으로 발생하고 있어 모형의 정확성에 대한 논의가 지속되고 있다. 동일한 유역에 동일한 입력자료를 사용하더라도 사용하는 모형에 따라 유출 분석결과는 상이하며 이는 유출 해석에 대한 불확실성으로 작용한다. 본 연구에서는 앙상블 및 블랜딩 기법을 사용하여 각 강우-유출 모형의 불확실성을 고려하여 최적 유출량을 산정하고자 한다. 대상 유역으로는 한강 수계에 있는 중랑천 유역을 선정하였으며, Distributed 모형인 Vflo 모형과 Lumped 모형인 저류함수 모형, SSARR모형, TANK 모형을 이용하여 유출 분석을 실시하였다. 그 후, Multi-Model Super Ensemble(MMSE), Simple Model Average(SMA), Mean Square Error(MSE) 방법 등의 blending 기법을 이용하여 하나의 통합된 형태의 유출 분석 결과를 제시하였으며, 최적 유출량 산정을 위한 blending 기법을 선정하였다. 본 연구를 통해 동일한 강우 시나리오에 대한 여러 강우-유출 모형에 대한 정확도를 확인하였으며, 앙상블 및 블랜딩 기법을 사용하여 유출 분석에 대한 정확도를 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.

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Short-term Distributed Rainfall Prediction using Stochastic Error Field Modeling

  • Kim, Sun-Min;Tachikawa, Yasuto;Takara, Kaoru
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2005.05b
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    • pp.225-229
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    • 2005
  • 이류모형을 이용한 단기예측 레이더 강우자료와 관측 레이더자료의 비교를 통하여 얻어진 예측오차를 분석하였다. 임의 시점까지의 예측오차 장에 나타나는 확률분포 형태와 공간적 상관성을 분석하여 이들 특성을 반영하는 추후의 예측오차 장을 모의할 수 있었다. 모의된 예측오차 장과 합성된 단기예측 강우 장은 이류모형을 이용한 예측에 따른 불확실성 을 추계학적으로 반영한 예측강우를 제공한다.

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Pension Risk Analysis in DC plans using Stochastic Simulation (시뮬레이션을 활용한 DC형 퇴직연금의 Pension Risk 분석)

  • Han, Jong-Hyun;Sung, Joo-Ho;Seo, Dong-Won
    • Journal of the Korea Society for Simulation
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    • v.23 no.4
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    • pp.163-170
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    • 2014
  • This study calculates the employee receives severance pay scale are paid from the company in the DC system. In addition, by utilizing the reserve growth model were studied in accordance with shortfall risk levels generated by stochastic asset allocation. For the analysis, from 2004 to 2013 using the KOSPI returns and total bond yields were simulated. Scenario 1 is when compared to the severance reserve is insufficient. Scenario 2 is the same as if toy reserve this severance pay. During one period, depending on the asset allocation of stocks and bonds was confirmed that the probability pension risk does not occur. And we suggest that members of DC pension risk endeavor with the government and companies to avoid.

A stochastic flood analysis using weather forecasts and a simple catchment dynamics (기상예보와 단순 강우-유출 모형을 이용한 확률적 홍수해석)

  • Kim, Daehaa;Jang, Sangmin
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.50 no.11
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    • pp.735-743
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    • 2017
  • With growing concerns about ever-increasing anthropogenic greenhouse gas emissions, it is crucial to enhance preparedness for unprecedented extreme weathers that can bring catastrophic consequences. In this study, we proposed a stochastic framework that considers uncertainty in weather forecasts for flood analyses. First, we calibrated a simple rainfall-runoff model against observed hourly hydrographs. Then, using probability density functions of rainfall depths conditioned by 6-hourly weather forecasts, we generated many stochastic rainfall depths for upcoming 48 hours. We disaggregated the stochastic 6-hour rainfalls into an hourly scale, and input them into the runoff model to quantify a probabilistic range of runoff during upcoming 48 hours. Under this framework, we assessed two rainfall events occurred in Bocheong River Basin, South Korea in 2017. It is indicated actual flood events could be greater than expectations from weather forecasts in some cases; however, the probabilistic runoff range could be intuitive information for managing flood risks before events. This study suggests combining deterministic and stochastic methods for forecast-based flood analyses to consider uncertainty in weather forecasts.

Analysis of the Applicability of Parameter Estimation Methods for a Stochastic Rainfall Model (추계학적 강우모형 매개변수 추정기법의 적합성 분석)

  • Cho, HyunGon;Kim, GwangSeob;Yi, JaeEung
    • 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.

Radar Rainfall Adjustment by Kalman-Filter Method and Flood Simulation using two Distributed Models (칼만필터 기법에 의한 레이더 강우 보정 및 분포형 모형을 이용한 홍수 모의)

  • Bae, Young-Hye;Kim, Byung-Sik;Seoh, Byung-Ha;Kim, Hung-Soo
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2008.05a
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    • pp.147-153
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    • 2008
  • 본 연구에서는 레이더 강우를 이용하여 시공간적 변동성을 고려한 격자형 면적강우량을 산정하기 위하여 추계학적 방법인 칼만필터 기법을 이용하여 지상 강우 관측망과 레이더 강우 관측망을 조합하여 면적강우량을 산정하였다. 또한 전통적인 지상 강우량을 면적강우량으로 전환하는 기법인 Thiessen법, 역거리법, 크리깅 기법을 이용하여 면적강우량을 산정한 후 칼만필터 기법에 의해 보정된 면적 레이더 강우와 비교 하였다. 그 결과, 칼만필터 기법에 의해 보정된 레이더 강우는 실제 강우 분포와 유사한 공간분포를 가지는 원시 레이더 강우 분포를 잘 재현하면서도 강우 체적(볼륨)은 우량계 자료의 체적과 유사하게 나타났다. 그리고 칼만필터 기법에 의해 보정된 레이더 강우를 물리적 기반의 분포형 모형인 $Vflo^{TM}$ 모형과 준분포형 모형인 ModClark 모형에 적용하여 홍수유출을 모의하였다. 그 결과, $Vflo^{TM}$ 모형은 첨두시간과 첨두치가 관측 수문곡선과 유사하게 모의되었으며 ModClark 모형은 총 유출체적에서 좋은 결과를 나타냈다. 그러나 매개변수 검증에서는 $Vflo^{TM}$ 모형이 ModClark 모형보다 관측 수문곡선을 잘 재현하였다. 이를 통해 지상강우와 레이더 강우를 적절하게 조합하여 정확도 높은 면적강우량을 산정하고 분포형 수문모형과 연계하여 홍수유출모의를 실시할 경우 충분한 적용성을 가지고 있음을 확인할 수 있었다.

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