• Title/Summary/Keyword: 하천망

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삼척 전파강수관측소 추정강우를 활용한 하천 수위 상승 예측 연구 (Research on the prediction of stream water level using Samcheok electromagnetic precipitation observation station)

  • 윤성심;임상훈;정현교;조요한
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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    • pp.11-11
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    • 2021
  • 2018년부터 삼척지역에는 전파강수관측소(X-band 이중편파레이더)가 설치되어 현업 운영 중에 있다. 해당 지역은 영동지역은 산지로 둘러싸여 있어 지형적인 여건으로 지상강우관측망과 기존 대형 강우레이더로도 정확한 강우관측에 한계가 있었다. 설치 이후 전파강수관측소의 품질관리와 최적 관측전략 수립, 분포형 비차등위상차 기반의 강우추정 기법의 적용으로 정량적 추정강우의 정확도가 확보되어 75m의 고해상도 격자강우 정보가 제공되고 있다. 본 연구에서는 이러한 전파강수관측소의 정량적 추정강우를 홍수예보에 활용하기 위해서 강우기반의 하천 수위 예측 기법인 하천흐름계산도표를 개발하였다. 하천흐름계산도표가 개발된 지역은 삼척 전파강수관측소의 관측 반경에 포함되는 삼척오십천 유역이며, 해당지역은 수변공원으로 조성되어 있어 시민의 접근이 용이하여 하천 수위 급상승으로 인해 피해가능성이 높은 지역이다. 2019년과 2020년 호우사례를 대상으로 개발된 하천흐름계산도표에 전파강수관측소의 정량적 추정강우를 적용하여 하천수위 상승 예측성을 평가하였다. 또한 비교대상으로 강우관측소 강우자료와 환경부 대형 강우레이더 강우자료의 적용결과를 함께 비교하였다. 비차등 위상차 기반의 강우추정 기법을 적용하여 산정된 삼척 전파강수관측소의 정량강우는 기존의 강우추정 결과(SRI, CMP_HFC)보다 강우추정 정확도가 향상된 것을 확인하였다. 특히, 10km 관측 반경을 기준으로 분석하면 정확도가 상대적으로 높았다. 삼척 전파강수관측소 추정강우를 하천흐름 계산도표에 적용한 결과, 2020년 9월 7일 호우에 의해 삼척오십천 유역에서 관심수위 초과(10:20), 주의수위 초과(11:20)가 발생하였는데, 삼척 전파강수관측소 추정강우가 관심수위 초과 1시간 50분 전에 수위상승을 예측하였고, 주의수위 초과 30분전에 수위상승을 예측하였다. 이를 통해 개발된 하천흐름계산도표와 삼척 전파강수관측소의 홍수예보 활용 가능성을 확인하였다.

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다중회귀모형과 인공신경망모형을 이용한 금강권역 강수량 장기예측 (Application of multiple linear regression and artificial neural network models to forecast long-term precipitation in the Geum River basin)

  • 김철겸;이정우;이정은;김현준
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제55권10호
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    • pp.723-736
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    • 2022
  • 본 연구에서는 금강권역을 대상으로 최대 12개월까지 선행예측이 가능한 월 강수량 예측모형을 구축하였으며, 예측모형 구축에는 다중회귀분석과 인공신경망의 두 가지 통계적 기법을 적용하였다. 예측인자 후보로 NOAA에서 제공하는 글로벌 기후패턴 39종과 금강권역에 대한 기상인자 8종 등 총 47종의 기후지수를 활용하였다. 예측대상월을 기준으로 과거 40년간의 월 강수량과 기후지수와의 지연상관성 분석을 통해 상관도가 높은 기후지수를 예측인자로 활용하여 다중회귀모형 및 인공신경망 모형을 구축하였다. 1991~2021년에 대해 매월 예측결과의 평균값과 관측값과의 적합도를 분석한 결과, 다중회귀모형은 PBIAS -3.3~-0.1%, NSE 0.45~0.50, r 0.69~0.70으로 분석되었으며, 인공신경망모형은 PBIAS -5.0~+0.5%, NSE 0.35~0.47, r 0.64~0.70로, 다중회귀모형에 의해 도출된 예측치의 평균값이 인공신경망모형보다 관측치에 좀 더 근접한 것으로 나타났다. 각 월의 예측범위 안에 관측치가 포함될 확률을 분석한 결과에서는 다중회귀모형이 57.5~83.6%(평균 72.9%), 인공신경망모형의 경우에는 71.5~88.7%(평균 81.1%)로 인공신경망모형 결과가 우수한 것으로 나타났다. 3분위 예측확률을 비교한 결과는 다중회귀모형의 경우에는 25.9~41.9%(평균 34.6%), 인공신경망모형은 30.3~39.1%(평균 34.7%)로 비슷하며, 두 모형 모두 평균 33.3% 이상으로 월 강수량에 대한 장기예측성을 확인 할 수 있었다. 이상과 같이 두 모형의 예측성 차이는 비교적 크지 않은 것으로 나타났으나, 예측범위에 대한 적중률이나 3분위 예측확률로부터 판단할 때 예측성에 대한 월별 편차는 인공신경망모형의 결과가 상대적으로 작게 나타났다.

제주도 건천의 홍수유출시 2차원 흐름해석 (Two-D fluid analysis at flow runoff in the dry stream, Jeju island)

  • 양원석;양성기;김동수
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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    • pp.587-587
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    • 2012
  • 현재 대부분 하천관리의 흐름해석에서 주가 되었던 1차원 분석은 하천 단면에 따른 횡적인 수면차, 유속분포를 분석할 수 없다는 단점을 가지고 있으며, 특히 유량 및 유속이 급속도로 늘어나는 홍수시에는 그 오차가 더욱 커질 수 있다. 반면에 2차원 모형의 흐름해석은 사행하천의 흐름 특성과 만곡부에서의 종 횡방향 수면경사 및 양안의 수면차와 합류지점의 횡방향 흐름 등의 영향을 고려할 수 있으며 1차원 해석과는 달리 전 단면에 걸쳐 유속 및 수위 분포를 나타낼 수 있어 실제흐름에 가까운 수리량을 얻을 수 있다. 본 연구를 위해 적용된 해석모형인 SMS는 미국 Brigham Young 대학의 환경모형연구실과 미공병단(USACE)의 수로실험국(WES) 등에서 개발한 프로그램으로서 RMA2, RMA4, SED2D 모형 등으로 구성되어 있다. 각각의 모형은 수리 동역학적 해석, 오염물 이송확산 해석, 유사의 이송 및 퇴적 해석이 가능하며 이 중 RMA2를 이용한 2차원 흐름해석을 통하여 보다 적합한 하천관리에 이용가능하도록 하고자 한다. 연구대상 지역은 제주도 한천 하류부로서 제주도 하천 특성상 평상시 건천의 상태를 이루고 있으나 태풍 및 집중호우시 홍수유출이 발생하여 수위가 급격하게 상승하는 양상을 보인다. 대표적인 예로 태풍 '나리'시 최대 일강우량 420mm로 인한 인근 지역에 0.5 ~ 1.5m의 침수흔적을 보이고 있다. 본 연구에서는 2011년 최고수위를 기록한 태풍 '무이파'를 대상으로 하였으며 대상지역의 Kalesto를 이용한 수위-유속 자료를 이용하여 산출된 유량을 경계조건으로 사용하였고 격자망 형성을 위한 지형 데이터는 지형도 및 측량자료를 이용하여 구축하였다. 사용된 대표적인 매개변수는 하상의 조도계수를 나타내는 Manning의 n값과 유체의 밀도, 속도구배, 구조 등 여러 가지의 유체조건에 따라 변하는 성질인 와점성계수(eddy viscosity)로 요약할 수 있으며 Manning의 n값은 하천설계기준에 따른 하천기본계획의 조도계수를 사용하였고 와점성계수는 적합한 흐름 분포를 결정하기 위해 흐름이 안정될 때까지 변화시켜 해석을 시행하였다. 해석결과 만곡부에서는 급한 흐름을 보이고 있으며 최대하폭 구간에서는 완만한 흐름이 나타나 사행하천의 흐름특성과 횡적인 하천단면에 따른 변화, 하상고 차이로 인한 유속분포를 확인할 수 있으며 이는 보다 유용한 하천관리에 이용가능할 것으로 사료된다.

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금호강 유역의 환경특성이 하천수질에 미치는 영향 (The Impact of Environmental Characteristics in the Geumho River Watershed on Stream Water Quality)

  • 박경훈
    • 한국지리정보학회지
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    • 제6권4호
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    • pp.85-98
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    • 2003
  • 최근 물환경에 관련된 광범위한 문제들을 해결하기 위한 대안으로 유역관리의 관심이 증대되고있는 시점에서, 본 연구는 금호강 유역을 모니터링하기 위한 환경정보의 구축과 소유역 단위의 환경특성이 하천 수질에 미치는 영향을 분석하였다. 소유역 단위의 환경특성을 분석하기 위한 GIS 데이터베이스는 축척 1:25,000의 지형도, 정밀토양도, 토지이용도, 10m 해상도의 DEM, 도로망도, 수계망도, Landsat TM 영상에서 산출된 식생지수(NDVI), 강우량, 그리고 RUSLE 모형에 의한 토양유실량으로 구성되었다. 소유역 단위의 환경특성과 하천 수질간의 상호관련성을 분석한 결과에 따르면, 유역의 도시화 또는 산업화에 관련된 주거 상업지역, 공업지역, 도로지역에 관련된 변수들은 BOD, COD, SS, T-N, T-P의 수질자료와 음(-)의 상관성을 가지는 것으로 분석되었다. 이와는 달리, 자연환경상태와 관련된 산림피복과 식생상태 변수들은 수질자료와 양(+)의 상관성을 가지는 것으로 분석되었다. 그러나, 농업적 토지이용과 농약 및 비료사용량, 토양유실량은 수질자료와 유의한 상관성을 가지지 않는 것으로 나타났다.

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RAM4모형을 이용한 자연하천에서의 확산거동 예측 (Prediction of Solute Transport in Natural River Using RAM4)

  • 정성태;류시완;김영도;서일원
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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    • pp.2046-2050
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    • 2008
  • 현재까지 우리나라에서 주로 사용되고 있는 2차원 흐름 해석 모형은 미연방 도로국(U.S. Federal Highway Administration)과 연계하여 Brigham Young University에서 개발된 SMS(Surface-Water Modeling System)모형이다. SMS모형 중 이송 확산 모형으로는 RMA-4가 포함되나 이 모형은 최신 수치기법을 반영하지 못하는 등의 문제점들로 인해 실제 물리적 현상을 모의에 있어서 한계를 가지고 있다. 따라서 물리적 현상에 대한 적절한 모의를 위해 여러 개선과정을 거쳐 RAM4가 개발되었다. 본 연구를 위해 점적분 유사량 측정기(P-61)와 대하천 유속계를 사용하여 대상구간의 SS자료 및 유속의 2차원적 분포를 취득하였고, SMS의 Pre-processing 기능을 이용하여 유한요소망을 구성하였다. 구성된 유한요소망과 흐름모형인 RMA-2를 사용하여 대상구간의 유속장을 모의하였다. 이때 모의된 유속장과 현장에서 취득한 유속분포를 비교하여 RMA-2를 검증하였고, SS자료와 RAM4로 모의된 농도장을 비교하여 RAM4를 검증하였다. 검증된 두 모형을 바탕으로 대상 구간에서 다량의 점오염원이 투입되는 가상의 시나리오를 선정 및 적용하여 오염물 이송 및 확산 거동에 대해 살펴보았다. 본 연구의 대상 하천은 형산강으로써, 유역 내에 경주시와 포항시가 위치하고 이 두 도시를 잇는 산업도로가 형산강 본류 위를 지나고, 또한 두 도시를 관류하고 있어 다른 국가하천과 마찬가지로 지속적이고 안정적인 수질관리가 필요한 하천이다, 모의구간은 형산강 본류 중 No. 68(안강 수위관측소 상류 약 350 m)에서 No. 48(부조 수위관측소 하류 약 200 m)까지로서, 약 4.3 km 구간을 모의 하였다. 모의구간 시점에서 약 0.35 km 지점에 산업도로의 일부분인 강동대교, 0.98 km 지점에 왕신천 유입, 1.35 km 지점에 수중보, 1.8 km 지점에 국당1교, 3.2 km 지점에 국당2교가 위치하며 구간 내에는 만곡 및 사행, 특히 수중보 전 후로 사주가 발달해있어 2차원 흐름 및 이송확산 모의에 적합하다고 판단되었다.

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기후변화에 따른 다목적댐 저수지의 수환경 취약성 전망 (Projection of Climate Change Impact on Water Environment in Multipurpose Dam Reservoirs according to Climate Change)

  • 강부식;김성준;정세웅;김영도;신재기
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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    • pp.247-247
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    • 2012
  • 기후변화로 나타나게 될 댐 저수지의 수질 및 생태환경 변화에 대한 분석은 국가 수자원관리 측면에서 우선적으로 대비해야할 중요한 문제로써, 수자원을 안정적이고 효과적으로 관리 및 활용하기 위해서 기후변화로 인한 댐 저수지의 수환경 변화의 정확한 분석과 취약성 평가가 필수적이다. 이러한 기후변화로 인한 신뢰성 있는 영향평가를 위해서는 기후변화시나리오 분석, 댐 유역의 오염물질 유출을 시 공간적으로 해석할 수 있는 유역 모델과 댐저수지로 유입된 이후 오염물질 거동 분석을 위한 저수지 모델이 필요하며, 특히 다양한 기후변화 시나리오하에서의 미래 전망과 발생가능한 취약성을 예측 및 평가하는 기술을 필요로 한다. 본 연구에서는 총 7개의 다목적댐 유역과 저수지에 대하여 기후변화로 인한 신뢰성이 있는 영향평가를 위해서 기후변화 시나리오의 상세화를 통한 상세지역의 기후예측, 댐 유역 모형에서의 유출, 토사 및 오염물질예측과 저수지모형을 통한 미래의 저수지내 오염/영양물질순환 및 분포예측을 통해 기후변화에 의한 다목적댐 취약성을 평가하고자 한다. 총 7개의 다목적댐 유역의 기후변화 시나리오 적용에 따른 유출변화 및 하천수질 전망을 위해 인공신경망 방법에 의해 상세화된 기후자료를 검보정된 SWAT 모형에 적용하였다. 이때, 기준년에 해당하는 Baseline 기간은 인공신경망 학습기간(1990-2010)과 동일하게 모의하였으며, 미래 분석기간 역시 마찬가지로 2011-2040, 2041-2070, 2071-2100의 3개 기간으로 구분하였다. 또한, 미래 전망결과에 대한 분석은 각 30년 일별 모의결과에 대한 월 평균, 계절 평균으로 분석하였다. 유출변화 전망은 댐유역별 월별 총유입량 변화와 함께 유황분석을 통해 미래 댐유입량에 대한 규모 및 변동성 분석을 실시하였으며, 하천수질 변화 전망을 위해 호소유입 하천의 Sediment, TN, TP 월별 오염부하량 변화 분석을 실시하였다. 또한 댐유입 총량에 대한 변동성을 분석한 후, 저수지수질모델의 입력경계조건에 해당하는 각 댐저수지 유입 하천의 미래 유출량 및 수질농도 변화를 분석하였다.

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Fractal 나무의 개념을 기반으로 한 설마천 시험유역의 Fractal 차원 추정 (Estimation of fractal dimension for Seolma creek experimental basin on the basis of fractal tree concept)

  • 김주철;정관수
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제54권1호
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    • pp.49-60
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    • 2021
  • 본 연구에서는 Fractal 나무의 개념을 이용하여 자연유역의 두 가지 개별적 Fractal 차원을 추정하는 방법을 제시하고자 한다. 이를 위하여 Fractal 나무의 성장 과정을 기반으로 유역 내부에서 발생 가능한 모든 배수 경로를 추출하여 완전한 배수망을 구성하고 이에 해당하는 Fractal 특성을 분석해 보고자 한다. 유역 내부에서 Fractal 나무의 성장 과정은 하천 유동의 특성을 가지는 배수 경로에서만 제한적으로 나타날 수 있다. 소규모 유역의 경우 Fractal 나무의 성장 단계에 따라 망상 구조의 분기 특성이 단일 하천 구간의 사행 특성에 비하여 민감하게 변화하여 단일한 망상 구조 속에서도 다양한 분기 구조가 생성될 수 있다. 따라서 소규모 유역을 대상으로 한 망상 구조에 대한 Fractal 차원은 단일한 수치의 고정된 형태보다는 범위의 형태로 취급되어야 하는 것이 타당한 것으로 판단된다. 또한, 소규모 유역의 배수 구조에 대한 분석에는 지형도나 수치지도로부터 추출한 하천망보다 본 연구에서 제시한 Fractal 나무의 성장에 따른 망상 구조와 같은 정보가 더 유용할 수 있을 것으로 판단된다.

인공신경망 이론을 이용한 GUI홍수예측시스템 개발 (A Development of GUI Flood Forecasting System Using Artificial Neural Networks Theory)

  • 박성천;오창열;김동렬
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
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    • pp.694-698
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    • 2005
  • 본 연구에서는 우리나라 5대강 유역에 대한 홍수예경보시스템의 홍수추적방법으로 이용되고 있는 물리적인 모형인 저류함수법의 한계점을 극복하고, 영산강 유역의 본류를 대표하는 나주지점과 황룡강 유역을 대표하는 선암지점에 대하여 유역의 수문학적 구조를 나타내지 않는 인공신경망 이론을 이용하여 강우-유출 과정의 비선형 모형을 개발하였다. 또한, 신속한 홍수유출량 예측과 예측 결과에 따른 현장 적용이 가능하도록 CS(Client-Server) 기반에서 인공신경망에 대한 원시코드(source code)를 GUI(Graphical User Interface)화하여 홍수예측시스템(Flood Forecasting System : FFS)을 개발하였다. 본 연구결과 나주지점에서는 Model II의 ANN_NJ_9 모형이 선암지점에서는 Model III의 ANN_SA_9 모형이 강우-유출 특성을 가장 잘 반영하였다. 또한, 본 연구에서 개발한 GUI_FFS에 대하여 기 확보된 2004년도 강우 및 유출량 적용한 결과 0.98이상의 $R^2$값을 보임으로서 향후 수자원 및 하천계획 수립과 그에 따른 운영 및 관리에 효율성을 더할 수 있을 것이라 판단된다.

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HEC-6 모형을 이용한 임진강 하상변동 예측에 관한 연구 (A Study on Prediction of Bed Changes in the Imjin River Using the HEC-6 Model)

  • 이남주;황승용;이삼희
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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    • pp.1566-1570
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    • 2006
  • 이 연구는 하상변동 수치모형을 적용하여 임진강의 장기간 하상변동과 그에 따른 하천 수위 변화의 예측, 안정하상 검토, 하상변동이 계획홍수위에 미치는 영향, 그리고 하상준설이 수위 및 하상변동에 미치는 영향의 검토를 통해 해당 하천에서 하상변동 특성의 파악에 필요한 자료 및 중.장기 수방대책 수립을 위한 기본 자료를 제공할 목적으로 수행하였다. 임진강 하상변동의 예측에 적절한 일차원 정상 하상변동모형으로 HEC-6 모형을 선정하였다. 모형적용을 위한 현황분석으로 하상토 특성 자료를 수집.분석하였으며, 지형자료에 대한 분석도 수행하였다. 그리고 모형의 적용영역 내에 위치한 각 수위표 지점의 수리.수문자료를 수집하여 분석하였다. HEC-6 모형의 보정을 고정상 보정과 이동상 보정으로 구분하여 수행하였다. 고정상 보정에서는 설정한 조건에 적합한 Manning계수의 결정이 곤란하여 하천의 지형자료와 하상토 자료 등을 고려하여 구간별로 적정한 Manning 계수 값을 선정하였다. 이동상 보정을 통해 HEC-6 모형에서 사용하는 유사량 산정공식 중 하류경계에서 상류로 약 8 km 구간에 대한 하상상승 현상을 가장 잘 보여주는 유사량 공식인 Madden(1963)이 수정한 Laursen(1958) 공식을 선택하였다. 하천망 유사이동 수치모형인 HEC-6 모형을 사용하여 20년간의 장기하상변동을 수치모의하였다. 임진강의 최심하상고 변동량 예측결과 상류경계로부터 약 52 km까지는 하상저하가 지배적이며, 중 하류는 하상상승이 지배적인 것으로 나타났다. 연구 대상구간에서 대체로 퇴적에 의한 하상상승이 예상되었다.

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Support vector regression과 최적화 알고리즘을 이용한 하천수위 예측모델 (River stage forecasting models using support vector regression and optimization algorithms)

  • 서영민;김성원
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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    • pp.606-609
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    • 2015
  • 본 연구에서는 support vector regression (SVR) 및 매개변수 최적화 알고리즘을 이용한 하천수위 예측모델을 구축하고 이를 실제 유역에 적용하여 모델 효율성을 평가하였다. 여기서, SVR은 하천수위를 예측하기 위한 예측모델로서 채택되었으며, 커널함수 (Kernel function)로서는 radial basis function (RBF)을 선택하였다. 최적화 알고리즘은 SVR의 최적 매개변수 (C?, cost parameter or regularization parameter; ${\gamma}$, RBF parameter; ${\epsilon}$, insensitive loss function parameter)를 탐색하기 위하여 적용되었다. 매개변수 최적화 알고리즘으로는 grid search (GS), genetic algorithm (GA), particle swarm optimization (PSO), artificial bee colony (ABC) 알고리즘을 채택하였으며, 비교분석을 통해 최적화 알고리즘의 적용성을 평가하였다. 또한 SVR과 최적화 알고리즘을 결합한 모델 (SVR-GS, SVR-GA, SVR-PSO, SVR-ABC)은 기존에 수자원 분야에서 널리 적용되어온 신경망(Artificial neural network, ANN) 및 뉴로퍼지 (Adaptive neuro-fuzzy inference system, ANFIS) 모델과 비교하였다. 그 결과, 모델 효율성 측면에서 SVR-GS, SVR-GA, SVR-PSO 및 SVR-ABC는 ANN보다 우수한 결과를 나타내었으며, ANFIS와는 비슷한 결과를 나타내었다. 또한 SVR-GA, SVR-PSO 및 SVR-ABC는 SVR-GS보다 상대적으로 우수한 결과를 나타내었으며, 모델 효율성 측면에서 SVR-PSO 및 SVR-ABC는 가장 우수한 모델 성능을 나타내었다. 따라서 본 연구에서 적용한 매개변수 최적화 알고리즘은 SVR의 매개변수를 최적화하는데 효과적임을 확인할 수 있었다. SVR과 최적화 알고리즘을 이용한 하천수위 예측모델은 기존의 ANN 및 ANFIS 모델과 더불어 하천수위 예측을 위한 효과적인 도구로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

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