• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.28 no.2B
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• pp.199-213
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• 2008

The goal of this research is to develop and apply the integrational operation method (IOM) for the modeling of the monthly pan evaporation (PE) and the alfalfa reference evapotranspiration ($ET_r$). Since the observed data of the alfalfa $ET_r$ using lysimeter have not been measured for a long time in Republic of Korea, Penman-Monteith (PM) method is used to estimate the observed alfalfa $ET_r$. The IOM consists of the application of the stochastic and neural networks models, respectively. The stochastic model is applied to generate the training dataset for the monthly PE and the alfalfa $ET_r$, and the neural networks models are applied to calculate the observed test dataset reasonably. Among the considered six training patterns, 1,000/PARMA(1,1)/GRNNM-GA training pattern can evaluate the suggested climatic variables very well and also construct the reliable data for the monthly PE and the alfalfa $ET_r$. Uncertainty analysis is used to eliminate the climatic variables of input nodes from 1,000/PARMA(1,1)/GRNNM-GA training pattern. The sensitive and insensitive climatic variables are chosen from the uncertainty analysis of the input nodes. Finally, it can be to model the monthly PE and the alfalfa $ET_r$ simultaneously with the least cost and endeavor using the IOM.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.284-284
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• 2023

도시 침수의 발생과 규모는 도시 유역이 가지는 짧은 도달 시간으로 인하여 주로 시단위 이하의 짧은 지속시간의 강우의 극한 및 변동성에 따라 결정된다. 미래 기간에 대하여 도시 수문 시스템의 적정성을 평가하기 위해서는 기후변화에 따른 시단위 이하 강우의 특성을 살펴보아야한다. 그러나 기후변화 영향 평가 도구로 활용되는 기후 모형들은 대부분 일단위의 결과물을 제공하여 시단위 이하의 미세 규모 강우의 특성을 나타낼 수 없다. 이에 따라 본 연구에서는 기후 모형 모의 결과와 포아송 클러스터 강우 모형을 이용하여 미래 시단위 이하 강우 시계열을 모의하는 방법을 제안한다. 첫째로, 포아송 클러스터 기반 강우 생성 알고리즘과 폭풍우 재배열 알고리즘을 결합한 최신 모형을 선정하였다. 해당 모형은 광범위한 시간 규모에서 관측된 강우량의 주요 통계와 극값을 재현할 수 있는 모형이다. 그 다음 강우 모형에 적합시킬 관측 강우량 통계(평균, 분산, 공분산, 왜도, 우기 비율)를 계산하였다. 둘째, 강우 통계 간의 선형 관계를 도출하였다. 여기서는 클러스터에 있는 모든 관측소의 통계를 사용하여 회귀의 신뢰도를 높였다. 셋째, 강우 평균 조정을 위한 Change Factor는 제어(2000~2019년) 및 미래(2041~2070년) 기간의 기후 모형 자료를 사용하여 계산하였다. 넷째, 조정된 15분 강우 평균은 관측 평균에 Change Factor을 곱하여 계산하고 조정된 강우 평균과 통계 간의 관계를 사용하여 미래 강우 통계 세트를 추정하였다. 여러 통계 세트를 생성한 후 마지막으로 미래 통계에 강우 모형을 적합시켜 최종적으로 미래 시단위 이하 강우 시계열을 모의하였다. 이 방법은 CMIP6에 참여하는 기후 모델의 기후 예측 데이터를 사용하여 용산(415) 및 동래(940) AWS 관측소에 적용되었다. 두 관측소의 미래 강우 모의 결과, 시단위 이하 시간 규모에서 극값이 증가하는 추세를 보였다.

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.34 no.2
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• pp.37-45
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• 2022

A simplified model using the lifetime distribution has been presented to estimate the Mean Residual Life (MRL) of rubble-mound breakwaters, which is not like a stochastic process model based on time-dependent history data to the cumulative damage progress of rubble-mound breakwaters. The parameters involved in the lifetime distribution can be easily estimated by using the upper and lower limits of lifetime and their likelihood that made a judgement by several experts taking account of the initial design lifetime, the past sequences of loads, and others. The simplified model presented in this paper has been applied to the rubble-mound breakwater with TTP armor layer. Wiener Process (WP)-based stochastic model also has been applied together with Monte-Carlo Simulation (MCS) technique to the breakwater of the same condition having time-dependent cumulative damage to TTP armor layer. From the comparison of lifetime distribution obtained from each models including Mean Time To Failure (MTTF), it has found that the lifetime distributions of rubble-mound breakwater can be very satisfactorily fitted by log-normal distribution for all types of cumulative damage progresses, such as exponential, linear, and logarithmic deterioration which are feasible in the real situations. Finally, the MRL of rubble-mound breakwaters estimated by the simplified model presented in this paper have been compared with those by WP stochastic process. It can be shown that results of the presented simplified model have been identical with those of WP stochastic process until any ages in the range of MTT F regardless of the deterioration types. However, a little of differences have been seen at the ages in the neighborhood of MTTF, specially, for the linear and logarithmic deterioration of cumulative damages. For the accurate estimation of MRL of harbor structures, it may be desirable that the stochastic processes should be used to consider properly time-dependent uncertainties of damage deterioration. Nevertheless, the simplified model presented in this paper can be useful in the building of the MRL-based preventive maintenance planning for several kinds of harbor structures, because of which is not needed time-dependent history data about the damage deterioration of structures as mentioned above.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.32 no.3
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• pp.265-279
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• 1999

In this study, one of the techniques on the extension of low flow series has been developed, in which the daily streamflows were simulated by the Tank model with the input of extended daily rainfall series which were stochastically generated by the Markov chain model. The annual lowest flow serried for each of the given durations were formulated form the simulated daily streamflow sequences. The frequency of the estimated annual lowest flow series was analyzed. The distribution types to be used for the frequency analysis were two-parameter and three-parameter log-normal distribution, two-parameter and three-parameter Gamma distribution, three-parameter log-Gamma distribution, Gumbel distribution, and Weibull distribution, of which parameters were estimated by the moment method and the maximum likelihood method. The goodness-of-fit test for probability distribution is evaluated by the Kolmogorov-Sminrov test. The fitted distribution function for each duration series is applied to frequency analysis for developing duration-low flow-frequency curves at Yongdam Dam station. It was shown that the purposed technique in this study is available to generate the daily streamflow series with fair accuracy and useful to determine the probabilistic low flow in the watersheds having the poor historic records of low flow series.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.1430-1434
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• 2005

금강 유역과 같이 복잡한 하천유역 시스템의 관리를 위해서는 시스템 요소들을 통합적으로 분석할 수 있는 효과적인 의사결정지원 도구가 필요하다. K-MODSIM 모형은 단기 물관리, 장기 운영계획, 가뭄 대비계획 및 물관련 분쟁 해결을 위해 보다 개선된 유역관리 전략을 수립하기 위한 컴퓨터 기반 도구로 개발되었으며, 본 연구에서는 K-MODSIM 모형에 저수지 운영률을 반영하여 유역의 용수배분을 평가하였다. 유역 저수지군 운영 환경 및 제약조건을 반영한 네트워크를 구성한 후, 두 단계의 모형 검정을 수행하였다. 먼저 물리적 검정을 통해서 전체 대상 수계의 상하류 물수지를 검토하고, 다음 단계인 운영 측면의 검정에서 물리적으로 나타나는 상황이 댐 운영이나 제약 조건 등에 부합하는지의 여부를 검토하였다. 대청댐과 용담댐의 통합 운영을 위한 최적 운영률의 개발은 동적계획법 소프트웨어인 CSUDP를 이용하여 수행하였으며, 여기서 사유한 접근법은 음해 추계학적 동적계획법이다. 이 접근방법은 유입량 시계열을 추계학적으로 모의발생시키고, CSUDP 모형은 모의발생시킨 유입량 시계열에 대한 최적운영률을 찾기 위해 사용하며, CSUDP의 최적화 결과에 대한 통계적인 분석을 통해 월단위 운영률을 도출하였다. K-MODSIM 모형에 저수지 운영률을 반영하여 유역의 용수배분을 평가하였다. 유역 저수지군 운영 환경 및 제약조건을 반영한 네트워크를 구성하고, 대청댐과 용담댐의 통합 운영을 위한 최적연계 운영를을 개발하여 다음과 같은 운영 시나리오들을 개발하고 평가하였다. $\cdot$ 금강수계에 대한 용당댐의 영향 평가 $\cdot$ 댐 연계운영시 수요량 변화에 따른 영향 평가 $\cdot$ 하도추적을 고려한 일별모형의 검증 개발된 운영률과 하도추적방법을 K-MODSIM 모형에서 검증하기 위해서 vb.net 스크립트 파일을 개발하여 적용하였다.L이하로 이를 유등천 상류부에 공급할 경우 유등천의 수질은 BOD 6.7mg/L, TN 9.80mg/L, TP 0.90mg/L를 나타낼 것으로 예측된다. 고도처리시설의 도입 후 금강 합류점에서 갑천의 예측 BOD는 7.4mg/L로 현재 9.0mg/L에 비하여 개선되지만 이는 금강수계 오염총량 관리계획의 시$\cdot$도 경계지점 목표수질인 5.9mg/L를 만족시키지 못하므로, 이를 만족시키기 위해서는 방류수 BOD 7.2mg/L이하로 처리해야 할 것으로 판단된다.which support only concepts or image features.방하는 것이 선계기준에 적합한 것으로 나타났다. 밸브 개폐에 따른 수압 변화를 모의한 결과 밸브 개폐도를 적절히 유지하여 필요수량의 확보 및 누수방지대책에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.8R(mm)(r^2=0.84)$로 지수적으로 증가하는 경향을 나타내었다. 유거수량은 토성별로 양토를 1.0으로 기준할 때 사양토가 0.86으로 가장 작았고, 식양토 1.09, 식토 1.15로 평가되어 침투수에 비해 토성별 차이가 크게 나타났다. 이는 토성이 세립질일 수록 유거수의 저항이 작기 때문으로 생각된다. 경사에 따라서는 경사도가 증가할수록 증가하였으며 $10\% 경사일 때를 기준으로 $Ro(mm)=Ro_{10}{\times}0.797{\times}e^{-0.021s(\%)}$로 나타났다.천성 승모판 폐쇄 부전등을 초래하는 심각한 선천성 심질환이다. 그러나 진단 즉시 직접 좌관상동맥-대동맥 이식술로 수술적 교정을 해줌으로써 좋은 성적을 기대할 수 있음을 보여주었다.특히 교사들이 중요하게 인식하는 해방적 행동에 대한 목표를 강조하여 적용할 필요가 있음을 시사하고 있다.교하여 유의한 차이가 관찰되지 않았다. 또한 HSP 환자군에서도 $IL1RN^{*}2$ allele 빈도와

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.9 no.2
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• pp.88-99
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• 2007

Soil moisture is one of the essential components in determining surface hydrological processes such as infiltration, surface runoff as well as meteorological, ecological and water quality responses at watershed scale. This paper discusses soil moisture transfer processes measured at hillslope scale in the Gwangneung forest catchment to understand and provide the basis of stochastic structures of soil moisture variation. Measured soil moisture series were modelled based upon the developed univariate model platform. The modeling consists of a series of procedures: pre-treatment of data, model structure investigation, selection of candidate models, parameter estimation and diagnostic checking. The spatial distribution of model is associated with topographic characteristics of the hillslope. The upslope area computed by the multiple flow direction algorithm and the local slope are found to be effective parameters to explain the distribution of the model structure. This study enables us to identify the key factors affecting the soil moisture distribution and to ultimately construct a realistic soil moisture map in a complex landscape such as the Gwangneung Supersite.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.276-276
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• 2012

일반적으로 기후변화영향에 관한 연구수행을 위해 전지구기후모형(GCM; Global Climate Model)이 사용되고 있다. 하지만 GCM은 공간해상도(Spatial resolution)가 거칠기 때문에 수문학 분야에서 주로 사용되는 유역규모의 지역적인 스케일특성과 물리적 특징을 표현하는데 한계가 있다. 또한 GCM 기후변수들 중 강수량의 경우 한반도 지역의 6월과 10월 사이에 연강수량의 67% 이상이 집중되는 계절성을 반영하지 못하고 있으며, 높은 불확실성을 보이고 있다. 본 연구에서는 GCM 기반의 다지점 인공신경망기법을 적용한 상세화(Downscaling)를 실시하였다. GCM의 24개 2D변수에 대한 주성분분석을 실시하여 신경망의 학습인자로 사용하였으며, 학습, 검증 및 예측기간은 각각 1981~1995년, 1996~2000년, 2011~2100년으로 A1B 시나리오를 대상으로 상세화를 실시하였다. 또한, 여름철 태풍사상을 모의하기 위한 Stochastic Typhoon Simulation기법과 Baseline과 Projection 사이의 강수량 보정을 위한 Dynamic Quantile Mapping 기법을 적용하여, 강수량의 불확실성을 최소화 하고자 하였다.

• Water for future
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• v.7 no.1
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• pp.71-77
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• 1974

This paper reviews several different single site generation models for further development of a model for generating the Synthetic sequences of streamflow in the continuous streams like main streams in Korea. Initially the historical time series is looked using a time series technique, that is correlograms, to determine whether a lag one Markov model will satisfactorily represent the historical data. The single site models which were examined include an empirical model using the historical probability distribution of the random component, the linear autoregressive model(Markov model, or Thomas-Fiering model) using both logarithms of the data and Matala's log-normal transformation equations, and finally gamma distribution model.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.37 no.3
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• pp.185-193
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• 2004

The main purpose of this study is to investigate and evaluate the impact of climate change on the runoff and water resources of Yongdam basin. First, we construct global climate change scenarios using the YONU GCM control run and transient experiments, then transform the YONV GCM grid-box predictions with coarse resolution of climate change into the site-specific values by statistical downscaling techniques. The values are used to modify the parameters of the stochastic weather generator model for the simulation of the site-specific daily weather time series. The weather series fed into a semi-distributed hydrological model called SLURP to simulate the streamflows associated with other water resources for the condition of $2CO_2$. This approach is applied to the Yongdam dam basin in southern part of Korea. The results show that under the condition of $2CO_2$, about 7.6％ of annual mean streamflow is reduced when it is compared with the observed one. And while Seasonal streamflows in the winter and autumn are increased, a streamflow in the summer is decreased. However, the seasonality of the simulated series is similar to the observed pattern.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.36 no.3 s.134
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• pp.345-363
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• 2003

From the General Circulation Models(GCMs), it is known that the increases of concentrations of greenhouse gases will have significant implications for climate change in global and regional scales. The GCM has an uncertainty in analyzing the meteorologic processes at individual sites and so the 'downscaling' techniques are used to bridge the spatial and temporal resolution gaps between what, at present, climate modellers can provide and what impact assessors require. This paper describes a method for assessing local climate change impacts using a robust statistical downscaling technique. The method facilitates the rapid development of multiple, low-cost, single-site scenarios of daily surface weather variables under current and future regional climate forcing. The construction of climate change scenarios based on spatial regression(transfer function) downscaling and on the use of a local stochastic weather generator is described. Regression downscaling translates the GCM grid-box predictions with coarse resolution of climate change to site-specific values and the values were then used to perturb the parameters of the stochastic weather generator in order to simulate site-specific daily weather values. In this study, the global climate change scenarios are constructed using the YONU GCM control run and transient experiments.