본 연구는 SSARR모형을 이용해 금강유역의 미호천 유역에 대하여 홍수모의예측을 수행하였다. 먼저 모형의 매개변수의 특성을 알고, 범위를 설정하기 위해 모형의 매개변수에 대한 민감도 분석을 실시하였다. 매개변수 보정을 위하여 유전자 알고리즘, 패턴탐색, SCE-UA등의 최적화 방법을 이용하였고, 목적함수로는 WSSR과 SSR를 적용하였으며, 최적화 방법과 목적함수에 따른 결과를 비교, 분석하였다. 본 연구 결과 최적화 방법으로는 패턴탐색이, 목적함수로는 WSSR을 사용하였을 때, 홍수 예측이 가장 정확하였다. 본 연구 결과를 활용하여 각 모형의 매개변수를 최적화한다면, 홍수 예측 및 홍수 예경보와 같은 의사결정에 유용하게 활용 될 수 있을 것이다.
Hall효과의 이용으로, 자계의 세기 또는 자속을 계측할 수 있는 자속계의 제조 및 특성조사를 시도하였다. Hall계수가 큰 InSb의 단결품을 Bridgemann법에 의하여 제작하고, 자장내에서 자계의 세기와 기전력 또는 전류를 계측한 결과, 만족할만한 감도와 직선적인 특성곡선을 얻었으며, 유사한 연구결과와 비교할때, 좋은 결과임을 알게 되었다. An Insb magnetic fluxmeter was made of InSb Single Crystal that was grown by Bridgemannmethods and then purified by vapor cone refining method. We investigated some properties of the InSb magneto fluxmeter. It was found that the resistivity and the Hall Coefficient of this single Crystal Were 4.4X10-2Ω and 4.5cm3/Coul, respectively, at room temperature. The Characteristic Curve of the InSb magnetic fluxmeter between the magnetic field the Hall voltage, with the Current flowing through the element a Parameter, had good lineanty i.e., We obtained a linear Calibration Curve of the flwmeter. The fluxmeter erved the purpose well enough up to 5 k-gaus.
지능형 교통체계(intelligent transport systems)의 구축이 점차 널리 확대됨에 따라 교통류의 실시간 모형화(online traffic flow modeling)의 중요성이 증대되고 있다. 교통량-밀도 관계는 주어진 교통량, 밀도 상황에서 교통류의 행태를 나타낼 뿐만 아니라 거시 교통류 모형의 결과에 많은 영향을 미친다. 현재까지 교통량-밀도관계에 관한 대부분의 연구는 그 관계식을 규명하는데 그치고 있다. 상류부와 하류부의 교통 상태에 따른 교통량-밀도관계의 시간적 변화는 교통류의 모형화에 반드시 고려되어야 할 특성이지만, 현재까지 그에 대한 연구가 폭넓게 이루어지지 않고 있는 실정이다. 본 논문에서는 한 지점에서의 교통량-밀도관계가 시간의 흐름에 따라 분석되었고 states diagram으로 표현되었다. 동적 교통량-밀도관계 (dynamic flow-density relation)는 states diagram으로부터 fuzzy-logic을 이용하여 유추되었고, 거시 교통류모형을 실시간으로 응용할 수 있는 기초를 제공하였다. 동적 교통량-밀도관계를 거시 교통류 모형에 이용함으로써 교통류의 실시간 모형화 과정에서 발생하는 모수추정 (parameter calibration) 문제를 완화하였다.
BACKGROUND: Mathematical model such as GLEAMS have been developed and successfully applied to upland fields to estimate the level of pesticide residues in soil. But, the GLEAMS model rarely applied to the Korean conditions. METHODS AND RESULTS: To evaluate pesticide transport in soil residue using the GLEAMS model from pepper plot, Alachlor, Endosulfan, Cypermethrin and Fenvalerate were applied for standard and double rate. Soil sampling was conducted and decaying patterns of pesticides were investigated. Observed climate data such as temperature and irrigation amount were used for hydrology simulation. The observed pesticide residue data of 2008 were used for parameter calibration, and validation of GLEAMS model was conducted with observed data of 2009. After calibration, the $K_{oc}$ (Organic carbon distribution coefficient) and WSHFRC (Washoff fraction) parameters were identified as key parameters. The simulated concentrations of the pesticides except Fenvalerate were sensitive to $K_{oc}$ parameter. Overall, soil residue concentrations of Alachlor, Cypermethrin and Fenvalerate were fairly simulated compared to those of Endosulfan. The applicability of the GLEAMS model was also confirmed by statistical analysis. CONCLUSION(s): GLEAMS model was eligible for evaluation of pesticide soil residue for Alachlor, Cypermethrin and Fenvalerate.
Lee, Sang Hyup;Seong, Yeon Jeong;Park, KiDoo;Jung, Young Hun
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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pp.208-208
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2022
Recently, the frequency of abnormal weather due to complex factors such as global warming is increasing frequently. From the past rainfall patterns, it is evident that climate change is causing irregular rainfall patterns. This phenomenon causes difficulty in predicting rainfall and makes it difficult to prevent and cope with natural disasters, casuing human and property damages. Therefore, accurate rainfall estimation and rainfall occurrence time prediction could be one of the ways to prevent and mitigate damage caused by flood and drought disasters. However, rainfall prediction has a lot of uncertainty, so it is necessary to understand and reduce this uncertainty. In addition, when accurate rainfall prediction is applied to the rainfall-runoff model, the accuracy of the runoff prediction can be improved. In this regard, this study aims to increase the reliability of rainfall prediction by analyzing the uncertainty of the Korean rainfall ensemble prediction data and the outflow analysis model using the Limited Area ENsemble (LENS) and the Grid based Rainfall-runoff Model (GRM) models. First, the possibility of improving rainfall prediction ability is reviewed using the QM (Quantile Mapping) technique among the bias correction techniques. Then, the GRM parameter calibration was performed twice, and the likelihood-parameter applicability evaluation and uncertainty analysis were performed using R2, NSE, PBIAS, and Log-normal. The rainfall prediction data were applied to the rainfall-runoff model and evaluated before and after calibration. It is expected that more reliable flood prediction will be possible by reducing uncertainty in rainfall ensemble data when applying to the runoff model in selecting behavioral models for user uncertainty analysis. Also, it can be used as a basis of flood prediction research by integrating other parameters such as geological characteristics and rainfall events.
The SWAT (Soil and Water Assessment Tool) should be calibrated and validated with observed data to secure accuracy of model prediction. Recently, the SWAT-CUP (Calibration and Uncertainty Program for SWAT) software, which can calibrate SWAT using various algorithms, were developed to help SWAT users calibrate model efficiently. In this study, three algorithms (GLUE: Generalized Likelihood Uncertainty Estimation, PARASOL: Parameter solution, SUFI-2: Sequential Uncertainty Fitting ver. 2) in the SWAT-CUP were applied for the Soyang-gang dam watershed to evaluate these algorithms. Simulated total streamflow and 0~75% percentile streamflow were compared with observed data, respectively. The NSE (Nash-Sutcliffe Efficiency) and $R^2$ (Coefficient of Determination) values were the same from three algorithms but the P-factor for confidence of calibration ranged from 0.27 to 0.81 . the PARASOL shows the lowest p-factor (0.27), SUFI-2 gives the greatest P-factor (0.81) among these three algorithms. Based on calibration results, the SUFI-2 was found to be suitable for calibration in Soyang-gang dam watershed. Although the NSE and $R^2$ values were satisfactory for total streamflow estimation, the SWAT simulated values for low flow regime were not satisfactory (negative NSE values) in this study. This is because of limitations in semi-distributed SWAT modeling structure, which cannot simulated effects of spatial locations of HRUs (Hydrologic Response Unit) within subwatersheds in SWAT. To solve this problem, a module capable of simulating groundwater/baseflow should be developed and added to the SWAT system. With this enhancement in SWAT/SWAT-CUP, the SWAT estimated streamflow values could be used in determining standard flow rate in TMDLs (Total Maximum Daily Load) application at a watershed.
It has been confirmed that the inner defect of insulator and the perfect diagnosis for aging are closely related to safe electric power transmission system and that the detection of accident and diagnosis technique turn out to be very important issues. But perfect diagnosis is difficult because discharge pattern is irregular. Thus, we investigated discharge pattern using the new distribution statistical models with cross-inked polyethylene(XLPE) specimens. Voltage was applied to power frequency by step method, and calibration of discharge was set to 50 pC. After the voltage was applied, it measured the discharge occurring during 10s. We investigated discharge pattern using the K-means analysis and Weibull function. We also investigated variation of centroid and shape parameter due to variation of voltage. As a result of analyzing K-means, it was confirmed that cluster including many object numbers was formed by the presence of void. And result of Weibull distribution, it was confirmed that shape parameter of discharge varied from 1.28 to 1.62 in no void specimens, and that shape parameter of discharge number varied from 1.28 to 1.62. In the void, shape parameter of discharge varied from 5.66 to 6.43, and shape parameter of discharge number varied from 5.05 to 5.08.
통행비용함수(VDF)는 교통량 수준에 따른 링크 통행시간을 산출하기 위한 것으로 교통수요 예측의 신뢰도에 직접적으로 영향을 미치는 요소이다. 고속도로의 VDF는 1997년 한국도로공사에 의해 구축 제공된 바 있으나, 기타 도로는 미국 공로국(BPR)에서 제시한 기본 값을 그대로 국내에 적용함에 따라 교통수요 예측의 신뢰도를 저하시키는 요인으로 지적되고 있다. 본 연구에서는 기존 VDF의 문제점 및 개선방향을 검토하고 이를 보완하기 위해 교통조사자료에 근거한 VDF를 구축하는데 주목적이 있다. 본 연구에서는 도로위계의 재분류, 교통조사방법, VDF 추정 방법론, 그리고 새로운 VDF의 검증을 통한 개선사항 등을 주요 내용으로 다루고 있다. 새로운 VDF를 전국 지역간 O/D 및 교통분석용 네트워크에 적용한 결과, 적정 오차율 범위 내에 해당하는 링크의 비율이 증가하며, 기종점간 통행시간 및 통행경로 선택이 현실적으로 개선되는 것으로 분석된다. 향후 단속류 구간의 VDF 구축, 도로용량 및 자유통행속도 등에 대한 추후 연구가 요구된다.
The objective of this study was to evaluate of the Tank model in simulating runoff discharge from rural watershed in comparison to the SWAT (Soil and Water Assessment Tool) model. The model parameters of SWAT was calibrated by the shuffled complex evolution-university Arizona (SCE-UA) method while Tank model was calibrated by genetic algorithm (GA) and validated. Four dam watersheds were selected as the study areas. Hydrological data of the Water Management Information System (WAMIS) and geological data were used as an input data for the model simulation. Runoff data were used for the model calibration and validation. The determination coefficient ($R^2$), root mean square error (RMSE), Nash-Sutcliffe efficiency index (NSE) were used to evaluate the model performances. The result indicated that both SWAT model and Tank model simulated runoff reasonably during calibration and validation period. For annual runoff, the Tank model tended to overestimate, especially for small runoff (< 0.2 mm) whereas SWAT model underestimate runoff as compared to observed data. The statistics indicated that the Tank model simulated runoff more accurately than the SWAT model. Therefore the Tank model could be a good tool for runoff simulation considering its ease of use.
Numerical simulations are prevalently used to evaluate the seismic behaviour of structures. The accuracy of the simulation results depends directly on the accuracy of the modelling techniques employed to simulate the behaviour of individual structural members. An empirical modelling technique is employed in this paper to simulate the behaviour of column members under cyclic and seismic loading. Despite the common modelling techniques, this technique is capable of simulating two important aspects of the cyclic and seismic behaviour of columns simultaneously. The proposed fiber-based modelling technique captures explicitly the interaction between the bending moment and the axial force in columns, and the cyclic deterioration of the hysteretic behaviour of these members is implicitly taken into account. The fiber-based model is calibrated based on the cyclic behaviour of square hollow steel sections. The behaviour of several column archetypes is investigated under a dual cyclic loading protocol to develop a benchmark database before the calibration procedure. The dual loading protocol used in this study consists of both axial and lateral loading cycles with varying amplitudes. After the calibration procedure, a regression analysis is conducted to derive an equation for predicting a varying calibrated modelling parameter. Finally, several nonlinear time-history analyses are conducted on a 6-story steel special moment frame in order to investigate how the results of numerical simulations can be affected by employing the intended modelling technique for columns instead of other common modelling techniques.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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