• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.554-554
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• 2016

본 연구의 대상지역인 영주댐은 낙동강 중 하류지역의 수질 개선을 위한 하천유지용수 공급 및 최근 이상기후에 의한 홍수피해경감, 경상북도 북부지역의 안정적인 용수공급을 목적으로 건설된 다목적댐으로 상기의 목적달성 및 효과의 증대를 위해 댐유입량을 정확하게 산정 또는 예측할 필요가 있다. 이를 위해서 유출모형을 이용한 유출예측이 필요하지만 어떤 유출모형이라 할지라도 실제의 시스템을 오차 없이 모의할 수는 없으며, 하나의 사상에 대해 좋은 결과를 보이는 모형도 다른 사상에 대해 큰 오차를 유발할 수 있다. 이러한 오차를 줄이기 위해 대상 연구지역의 다양한 특성을 반영 할 수 있는 인자의 수집과 이를 통한 모형의 보정 및 적용의 과정이 필요하게 된다. 본 연구는 영주댐 유역의 장 단기 유역유출해석 시스템 구축을 목적으로 하고 있으며, 이를 위해 개념적 강우-유출 모형인 저류함수모형 및 탱크모형을 자료동화기법인 칼만 필터(Kalman Filter) 기법과 결합하여 실시간 보정을 통해 영주댐 유역 유출해석을 수행하였다.

• Journal of Soil and Groundwater Environment
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• v.13 no.1
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• pp.67-76
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• 2008

In this study, a combined model of a water-table fluctuation and a soil moisture content model is proposed for the estimation of groundwater recharge rate at a given location. To evaluate the model, groundwater level data from 4 monitoring wells (Pohang Yeonil, Pohang Kibuk, Suncheon Oeseo, Hongcheon Hongcheon) of National Groundwater Monitoring Network from 1996 to 2005 and precipitation data of corresponding years are used. From the proposed methodology, the groundwater recharge rates are estimated to be from 0.5 to 61.4% for Hongcheon Hongcheon, from 1.1 to 27.4% for Pohang Yeonil, from 5.1 to 41.4% for Pohang Kibuk, and from 1.1 to 8.3% for Suncheon Oeseo. The magnitude of variation of the estimated recharge rate depends on the soil type observed near the stations. The groundwater fluctuation model used in this study includes precipitation as a unique source of water-table perturbation and there may exist corollary limitations. To improve the applicability of the proposed method, a capillary-water content constitutive model for unsaturated fractured rock media may be considered. The proposed recharge rate delineation method is physically based and uses minimum numbers of assumptions. The method may be used as a better substitute for the previous tools for delineating recharge rate of a location using water-table fluctuation method and contribute to national groundwater management plan. Further research on the spatial interpolation of the method is under progress.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.33 no.6
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• pp.689-699
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• 2000

This paper presents the integrated storage function model (ISFM) to improve the accuracy of the storage function model (SFM) which is widely employed for flood runoff analysis and its forecasting in Korea. In order to achieve this objective, the optimization method is applied for estimation of parameters of the model which dominate the accuracy of the analysis, which is usually taken by empirical formulae, and they are treated as time dependent variables. The fuzzy control technique is used to detennine the time variant parameters. In addition, the ISFM can be applied to the combined routing of the watershed and the channel with a residual watershed.ershed.

• Journal of the Korean Geotechnical Society
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• v.21 no.1
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• pp.15-27
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• 2005

In this paper, a method reasonably predicting soil water characteristic curve of domestic weathered granite soils was suggested, based on the test results obtained through experiments. In other words, a method to estimate the parameters of Fredlund and Xing's equation using an ANN (artificial neural network) was proposed. The particle size distribution, compacted water content and void ratio were used as input data in the ANN model for predicting the parameters, since it was found that these basic soil properties affect the parameters obtained from the test results and the fitting results of SWCC. The network model proposed in this study to obtain the parameters of Fredlund and Xing's SWCC equation produced reliable predictions, and the precision of the prediction results from the proposed method was high, in comparison with the prediction results of other methods.

• Journal of Digital Convergence
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• v.11 no.9
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• pp.103-111
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• 2013

As the demand-oriented management has been getting important in Supply Chain Management (SCM), various forecasting methods have been suggested including regression analyses. However, dependency structures among variables have been captured by a correlation coefficient, only. It results in inaccurate demand predictions. This paper suggests a new and effective forecasting modeling framework using student's t-copula function. In order to show overall modeling procedures framework, heavy tail typed numerical data and its copula estimations are provided. The suggested methodology can contribute to decrease the bullwhip effect and to stabilize volatile environment in a supply chain network.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.34 no.4
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• pp.457-465
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• 2010

In this study, a Taylor series (T-S) model based on the Arrhenius, McVetty, and Monkman-Grant equations was developed using a mathematical analysis. In order to reduce fitting errors, the McVetty equation was transformed by considering the first three terms of the Taylor series equation. The model parameters were accurately determined by a statistical technique of maximum likelihood estimation, and this model was applied to the creep data of alloy 617. The T-S model results showed better agreement with the experimental data than other models such as the Eno, exponential, and L-M models. In particular, the T-S model was converted into an isothermal Taylor series (IT-S) model that can predict the creep strength at a given temperature. It was identified that the estimations obtained using the converted ITS model was better than that obtained using the T-S model for predicting the long-term creep life of alloy 617.

• Proceedings of the Korean Society of Coastal and Ocean Engineers Conference
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• 1995.10a
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• pp.129-132
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• 1995

본 연구에서는 신속표층유속 산정과 관련된 취송류 Data Table 구축을 위한 황해-동지나해 3차원 모델개발을 다룬다. 일반적으로 3차원모형을 예보모형으로 사용하기 위해서는 모형의 경제성이 가장 중요한 요소로 부각된다. 3차원모형인 경우 1970년대 초반부터 개발되어 왔고 크게 다충모형과 다충격자모형, Galerkin 함수이용모델로 나눌수 있다. 본 연구에서는 3차원모형중에서 경제성이 뛰어나나다고 알려진 Galerkin 함수이용 모형(Galerkin Function model)을 사용하기로 하고 경제성 제고를 위한 부가적인 노력으로 시간 수치적분에 강(1994)이 개발한 바 있는 유사변환기법을 이용한 Galerkin-FEM모형에 근간을 둔다. (중략)

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.178-183
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• 2000

본 연구는 위성탐사 이미지에서 탑재 센서가 갖는 한계인 공간해상도의 문제를 퍼지함수의 정의를 이용하여 해석하는 방법을 제안한다. 이는 한 화소(SPOT 의 HRV의 경우 20 m$\times$20m)에 포함된 혼합정보들의 내용을 예측할 수 있으며, 대비되는 화소 군집들간에서의 윤곽선 추출이 가능해진다. 본 연구의 결과는 Landsat TM 위성이미지에서 강 유역의 경계선과 교량의 중앙선 추출에 적용시켜 보았으며 ,만족할 만한 결과를 보였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.131-131
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• 2011

기후변화로 인한 기상이변 현상이 빈번하게 발생하면서 홍수와 같은 자연재해의 피해규모가 증가하고 있다. 이를 극복하기 위해 최근에는 구조적 대책뿐만 아니라 홍수예측시스템과 같은 비구조적 대책에도 많은 관심과 연구가 이루어지고 있다. 통상 홍수예측을 위해서는 예측강우의 정확도가 중요하게 부각되지만 중규모 이상의 유역에서는 수 시간의 지체시간 효과로 인해 AWS 실황강우만으로도 어느정도 선행시간에 대해서 하천유량예측이 가능하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 기상청 AWS 실황강우를 이용하여 하천유량을 예측할 경우 어느정도 선행시간과 정확도를 확보할 수 있는지에 대해서 분석하고자 한다. 분석을 위한 시단위 강우자료와 기상자료는 각각 AWS와 ASOS 자료를 이용하였다. 또한 하천유량 모의를 위한 강우-유출모형으로는 SURF 모델(Sejong University River Forecast Model)을 이용하였다. 이 모형은 저류함수모형 기반의 연속형 강우-유출모형으로 미래에 대한 유출모의결과의 정확도를 향상시키기 위해 앙상블 칼만필터링 기법을 연계한 모형이다. 그림 1은 충주댐유역에 대해서 2009.7.8~17일(240시간)에 대해서 관측유량 자료동화 전후의 결과를 나타낸 것이다. 현시점을 100, 105, 110, 115시간으로 가정하고 미래기간에 대해서는 관측강우를 0으로 가정했을 때 대략 첨두유량 발생 5시간 전에 예측된 모의유량이 관측유량과 거의 일치함을 확인할 수 있다. 따라서 실황강우와 관측유량 자료동화 기법을 연계할 경우 수 시간의 선행시간에 대해서 유량예측이 가능한 것으로 판단된다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.8 no.10
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• pp.1-8
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• 2017

Accurate forecasting enables to effectively prepare for future phenomenon. Especially, meteorological phenomenon is closely related with human life, and it can prevent from damage such as human life and property through forecasting of weather and disaster that can occur. To respond quickly and effectively to oil spill accidents, it is important to accurately predict the movement of oil spills and the weather in the surrounding waters. In this paper, we selected four representative machine learning techniques: support vector machine, Gaussian process, multilayer perceptron, and radial basis function network that have shown good performance and predictability in the previous studies related to oil spill detection and prediction in meteorology such as wind, rainfall and ozone. we suggest the applicability of oil spill prediction model based on machine learning.