• 한국농공학회논문집
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• 제61권2호
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• pp.63-74
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• 2019

The objective of this study was to evaluate the influence of rainfall observation network on daily dam inflow using artificial neural networks(ANNs). Chungju Dam and Soyangriver Dam were selected for the study watershed. Rainfall and dam inflow data were collected as input data for construction of ANNs models. Five ANNs models, represented by Model 1 (In watershed, point rainfall), Model 2 (All in the Thiessen network, point rainfall), Model 3 (Out of watershed in the Thiessen network, point rainfall), Model 1-T (In watershed, area mean rainfall), Model 2-T (All in the Thiessen network, area mean rainfall), were adopted to evaluate the influence of rainfall observation network. As a result of the study, the models that used all station in the Thiessen network performed better than the models that used station only in the watershed or out of the watershed. The models that used point rainfall data performed better than the models that used area mean rainfall. Model 2 achieved the highest level of performance. The model performance for the ANNs model 2 in Chungju dam resulted in the $R^2$ value of 0.94, NSE of 0.94 $NSE_{ln}$ of 0.88 and PBIAS of -0.04 respectively. The model-2 predictions of Soyangriver Dam with the $R^2$ and NSE values greater than 0.94 were reasonably well agreed with the observations. The results of this study are expected to be used as a reference for rainfall data utilization in forecasting dam inflow using artificial neural networks.

• 한국환경과학회지
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• 제28권10호
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• pp.841-849
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• 2019

The purpose of this study was to evaluate the method of estimating the areal precipitation reflecting the altitude of the mountainous terrain on Jeju Island by comparing and analyzing the areal precipitation using the Thiessen polygon method and the isohyetal method in mountainous streams. In terms of constructing the Thiessen polygon network, rainfall errors occurred in 94.5% and 45.8% of the Thiessen area ratio of the Jeju and Ara stations, respectively. This resulted in large areal precipitation and errors using the isohyetal method at altitudes below 600 m in the target watershed. In contrast, there were small errors in the highlands. Rainfall errors occurred in 18.91% of the Thiessen area ratio of Eorimok, 2.41% of Witseoreum, and 2.84% of Azalea Field because of the altitudinal influence of stations located in the highlands at altitudes above 600 m. Based on the areal precipitation estimation using the Thiessen polygon method, it was considered to be partially applicable to streams on Jeju Island depending on the altitude. However, the method is not suitable for mountainous streams such as the streams on Jeju Island because errors occur with altitude. Therefore, the isohyetal method is considered to be more suitable as it considers the locations of the rainfall stations and the orographic effect and because there are no errors with altitude.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.67-74
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• 2024

본 논문에서는 기후 변화와 지속 가능한 수자원 관리의 중요성이 증가하는 가운데, 다양한 강우 측정 방법이 저수지 수위 예측 성능에 미치는 영향을 분석하기 위한 연구를 제시한다. 이를 위해 우리는 기상정보개방포털에서 제공하는 종관기상관측장비인 ASOS의 관측 강우, 자동기상관측장비인 AWS의 관측 강우, 그리고 면적강우비에 따라 재산정된 티센망 기반의 강우 데이터를 활용하여 신경망 기반 저수율 예측 모델에 대한 학습을 각각 수행하고, 학습된 모델의 예측 성능을 비교 및 분석하였다. 전라북도 소재 34개의 저수지에 대한 실험을 통해 각 강우량 측정방식이 저수율 예측 정확도 향상에 얼마나 기여하는지 조사하였다. 연구 결과, 티센망 기반의 강우 면적비를 활용한 저수지 강우 데이터가 가장 높은 예측 정확도를 제공한다는 것을 밝혀냈다. 이는 티센망이 주변 관측소들 사이의 정확한 거리를 고려함으로써 각 관측소가 대표하는 지역의 경계를 정의함으로써 각 지역의 실제 강우 상황을 더 정확하게 반영하기 때문이다. 이러한 발견은 정확한 지역 강우 데이터 학습이 저수율 예측에 있어 결정적인 요인 중 하나임을 시사한다. 더불어, 이 연구는 정밀한 강우 측정 및 데이터 분석의 중요성을 강조하며, 농업, 도시 계획, 홍수 관리와 같은 다양한 분야에서 예측 모델의 잠재적 응용 가능성을 제시한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권7호
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• pp.493-505
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• 2020

현재 유역단위 수문해석을 목적으로 장기간 자료 확보가 용이하고 신뢰도가 확보된 지상관측소 강수량 자료를 강우-유출 모형을 활용하여 유출량을 평가하고 있다. 지상관측소 강수량 자료를 이용하여 면적평균 강수량을 산정하는데 있어 일반적으로 지상관측소의 위치 정보를 바탕으로 Thiessen 다각형법을 널리 이용하고 있으나 지상관측소의 공간적 편중으로 인해 면적평균 강수량 산정과정에서 제약이 있다. 본 연구에서는 시공간적으로 연속적인 강수량 관측이 가능한 기상레이더 자료를 이용하여 유역단위 면적평균 강수량을 산정하고 이를 PRMS 모형의 입력 자료로 활용하여 유출량을 평가하였다. 세부적으로 레이더 강수량의 편의 오차를 해결하기 위하여 G/R Ratio 기법을 적용하여 유역별로 레이더 강수량을 보정하였다. 레이더 강수량을 이용한 유출특성은 Thiessen 면적강수량을 이용한 유출의 통계적 특성을 현실적으로 재현하였다. 지상 관측소에 의존하여 생산하는 Thiessen 면적강수량에 비하여 레이더 강수량을 활용하는 것이 유역에 발생하는 강수의 공간적 특성을 효과적으로 반영하는 것으로 사료되며 향후 수문해석에서 정확도를 확보한 유출량을 제시할 것으로 판단된다.

• 한국습지학회지
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• 제15권1호
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• pp.115-125
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• 2013

본 연구에서는 강수의 공간적 편차가 큰 산악지역에서 축소기법을 적용하기 위한 방법론을 마련하고 이를 이용하여 미래 강수특성의 변화를 추정하고자 하였다. 이를 위하여 한반도내 산악지역이라고 할 수 있는 남한강유역을 대상유역으로 선정하였고 일반적인 축소기법 중의 하나인 신경망과 고도자료를 부가자료로 활용하여 유역의 지형적 특성을 반영할 수 있는 SKlm 기법을 연계하여 신경망-SKlm 모형(ANN-SKlm : Artificial Neural Network - Simple Kriging with varying local means)을 구축하였다. 유역내 6개의 기상관측소 지점의 월강수량을 이용하여 신경망-SKlm 기법과 기존 강수량의 공간분포 방법인 Thiessen 및 Ordinary Kriging 을 적용하여 비교 평가하였다. 유역내에 보다 밀도있게 구성되어 있는 25개 강우관측소 지점을 대상으로 각 기법을 평가한 결과 고도자료를 부가자료로 사용하는 SKlm 기법이 가장 우수한 결과를 나타내었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제32권1호
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• pp.3-13
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• 1999

본 연구에서는 공간 분포의 해석을 위하여 일반적으로 사용되어 오던 Thiessen 또는 Kriging 법들을 대체할 수 있는 새로운 모형인 SANN(Spatial-Analysis Neural-Network)을 소개한다. 이 모델은 신경망 기법을 이용한 비매개 변수법의 일종으로 미측정 기점의 평균값 뿐만 아니라 분산, 왜도 등의 고차 통계치를 제공하여 준다. 또한 어떤 기점에서의 공간변수의 값이 그 심각도에 따른 미리 지정된 여러 분류들 중 각각의 분류에 속할 확률값과 전체 공간을 각 분류에 따라 가장 최적하게 분류경제(class boundary)를 선정하여줄 수 있는 Bayesian 계급분류기(Classifier)를 제공하는 의사결정(decision-making) 역할도 수행할 수 있다. 본 연구에서는 제안된 SANN모형의 외삽기(interpolator)를 사용하여 관측 기점의 연평균 강우량을 대상 유역 전체의 공간적으로 분포시키고 또한 각 지점의 예측 오류를 산정하며, Bayesian 분류기를 사용하여 대상유역을 가장 적절하게 건조, 보통, 습윤 지역으로 분류하는 방법을 제시하여 본다. 본 연구에서는 39개 강우 계측 지점을 이용하여 우리나라의 연평균 강우의 공간 해석에 응용하여 본다. 결과적으로 연평균 강우량의 공간 분포, 표준편차, 그리고 확률도를 얻었다. 더불어 우리나라 전역을 건조, 보통, 습윤 지역으로 분류하여 보았다.

• 한국관개배수논문집
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• 제7권2호
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• pp.66-74
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• 2000

The purpose of this study is to obtain land cover classification map by using remotely sensed data : Landsat TM and KOMPSAT-1 EOC, and to estimate SCS-CN direct runoff by using point rainfall(Thiessen network) and spatial rainfall(surface interpolation) f

• 대한토목학회논문집
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• 제26권1B호
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• pp.7-14
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• 2006

영춘 지점의 유출량이 1,000CMS에서 9,000CMS로 나타난 강우사상을 이용하여 레이더 관계식을 산정하였다. 레이더 강우량의 정확성을 높이기 위하여 소유역별 보정계수를 산정하였다. 레이더 관계식, Thiessen, 등우선, 역거리법을 이용하여 유역의 강우량을 비교하였다. 유역의 하천망을 형성 할 수 있는 HEC-GeoHMS 모형을 구축하고, 유출모형인 HEC-HMS 모형의 입력 인자로 이용하였다. 레이더 관계식으로 산정된 강우량을 적용한 유출모의가 가장 좋은 결과를 보였다. 기후 변화로 인한 집중 호우시 레이더관계식을 이용한 유출량 예측시 신속하고 정확한 것으로 판단된다. 레이더 관계식을 이용하여 충주댐 유역의 강우량 산정할 수 있을 것이다.

• 한국관개배수논문집
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• 제14권2호
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• pp.236-244
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• 2007

Agricultural water demand in North Korea must be considered for the near-future investment in agricultural consolidation projects and to prepare for the future unification. Thus, the objective of this study is to estimate the agricultural water demand of paddy fieldss in North Korea. GIS data including land cover classification map, Thiessen network and administration maps of North Korea, and meteorological data were synthesized. In order to estimate paddy water demand for a 10-year return period, the FAO Blaney-Criddle method and the fixed effective rainfall ratio method were used. The results showed that 4.77 billion $\beta$(c)/year paddy water demand is required for the 512,400 ha of paddy fieldss. Paddy water demand in the three major regions - Hwanghaedo, Pyeongando, Hamgyeongnamdo - was estimated chargong 81.7 percent of total paddy water demand in North Korea.

• 한국농공학회지
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• 제41권6호
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• pp.33-43
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• 1999

Drought is a serious diaster in agriculutre, especially to upland crops. Hence, the Agricultural Drought Analysis Model (ADAM) that is integratable with GIS was applied to analyae agriculture drought in upland. ADAM is composed of two sub-models , one is a Soil Water Balance Model (SWBM) and the other is a Drougth Analysis Model (DAM) that is based on the Runs theory. The ADAM needs weather data, rainfall data and soil physical characteristics data as input and calculates daily soil moisture contents. GIS was integrated to the ADAM for the calculation of regional soil moisture using digitized landuse map, detaile dsoil map, thiessen network and district boundary . For the agriculutral drought analysis, the ADAM adapt the Runs theory for analyzing drought duration, severity and magnitude . Log-Pearson Type-III probability distribution function and Kolmogorov-Smirnov test were used to test the fitness of good of the model. The integration of ADAM with GIS was successfully implemented and would be operated effectively for the regional drought analysis.