• 수도
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• 통권30호
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• pp.24-48
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• 1984

• 상하수도학회지
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• 제12권4호
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• pp.43-52
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• 1998

The purpose of this study is to establish a method of estimating the daily urban water demend using Backpropagation algorithm is part of ANN(Artificial Neural Network). This method will be used for the development of the efficient management and operations of the water supply facilities. The data used were the daily urban water demend, the population and weather conditions such as treperarture, precipitation, relative humidity, etc. Kwangju city was selected for the case study area. We adjusted the weights of ANN that are iterated the training data patterns. We normalized the non-stationary time series data [-1,+1] to fast converge, and choose the input patterns by statistical methods. We separated the training and checking patterns form input date patterns. The performance of ANN is compared with multiple-regression method. We discussed the representation ability the model building process and the applicability of ANN approach for the daily water demand. ANN provided the reasonable results for time series forecasting.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회(2)
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• pp.1112-1113
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• 2005

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 1998년도 학술발표회 논문집
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• pp.179-184
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• 1998

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.1488-1494
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• 2011

본 연구에서는 선형회귀모형(linear regression model)을 이용하여 겨울철 일일 온수 수요 총량을 예측하는 알고리즘을 개발한다. 한국지역난방공사에서는 온수 공급 계약을 맺고 있는 아파트, 상가 및 사무용 빌딩 등에 난방 및 급탕 온수를 공급한다. 일반적으로 온수는 보일러 및 열병합 발전기를 가동하여 생산하며, 경제적인 온수 생산계획을 수립하기 위해서는 온수 수요를 정확히 파악하는 것이 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 난방을 위한 온수 수요가 급증하는 겨울철 온수 수요의 특성을 분석하고, 선형회귀모형을 이용한 온수 수요 예측 알고리즘을 개발한다. 겨울철 일일 온수 수요는 외기온도의 영향을 많이 받는 것으로 알려져 있으나, 본 연구에서는 외기온도와 예측일 하루 전날 온수 공급 실적값을 동시에 고려할 때 예측 정확도를 크게 높일 수 있음을 확인하였다. 본 연구에서 개발하는 예측 알고리즘의 타당성을 검증하기 위해 한국지역난방공사 서울 강남지사의 2006 ~ 2009년도 온수 수요 공급 실적과 기상청의 기상정보를 이용하여 겨울철 일일 온수 수요 총량을 예측한 결과, 평균 오차율(mean absolute percentage error)이 3.87%을 넘지 않는 수준임을 확인하였다.

• 한국환경과학회지
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• 제22권8호
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• pp.965-977
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• 2013

Reliable long-term streamflow forecasting is invaluable for water resource planning and management which allocates water supply according to the demand of water users. It is necessary to get probabilistic forecasts to establish risk-based reservoir operation policies. Probabilistic forecasts may be useful for the users who assess and manage risks according to decision-making responding forecasting results. Probabilistic forecasting of seasonal inflow to Andong dam is performed and assessed using selected predictors from sea surface temperature and 500 hPa geopotential height data. Categorical probability forecast by Piechota's method and logistic regression analysis, and probability forecast by conditional probability density function are used to forecast seasonal inflow. Kernel density function is used in categorical probability forecast by Piechota's method and probability forecast by conditional probability density function. The results of categorical probability forecasts are assessed by Brier skill score. The assessment reveals that the categorical probability forecasts are better than the reference forecasts. The results of forecasts using conditional probability density function are assessed by qualitative approach and transformed categorical probability forecasts. The assessment of the forecasts which are transformed to categorical probability forecasts shows that the results of the forecasts by conditional probability density function are much better than those of the forecasts by Piechota's method and logistic regression analysis except for winter season data.

• 한국환경과학회지
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• 제22권8호
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• pp.953-963
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• 2013

Reliable long-term streamflow forecasting is invaluable for water resource planning and management which allocates water supply according to the demand of water users. Forecasting of seasonal inflow to Andong dam is performed and assessed using statistical methods based on hydrometeorological data. Predictors which is used to forecast seasonal inflow to Andong dam are selected from southern oscillation index, sea surface temperature, and 500 hPa geopotential height data in northern hemisphere. Predictors are selected by the following procedure. Primary predictors sets are obtained, and then final predictors are determined from the sets. The primary predictor sets for each season are identified using cross correlation and mutual information. The final predictors are identified using partial cross correlation and partial mutual information. In each season, there are three selected predictors. The values are determined using bootstrapping technique considering a specific significance level for predictor selection. Seasonal inflow forecasting is performed by multiple linear regression analysis using the selected predictors for each season, and the results of forecast using cross validation are assessed. Multiple linear regression analysis is performed using SAS. The results of multiple linear regression analysis are assessed by mean squared error and mean absolute error. And contingency table is established and assessed by Heidke skill score. The assessment reveals that the forecasts by multiple linear regression analysis are better than the reference forecasts.

• 대한공간정보학회지
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• 제19권3호
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• pp.83-90
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• 2011

본 논문의 목적은 공업용수 사용 추세패턴 모형을 개발하고 개발된 모형이 GIS시스템내에서 활용될 수 있는 청사진을 제시하는데 있다. 연구내용은, 사용데이터의 수집을 위해 실시간 모니터링 테크닉이 도입되었고 실시간 데이터는 5분단위로 센서 및 현장서버로부터 관리서버로 전송되었다. 취득된 데이터는 선택된 다항식에 대입되었고 결과로 요일별, 각 월의 일평균 수요모형들이 개발되었다. 도출된 모형들은 일련의 검증과정을 거쳐 최종 모형으로 압축선택되며 평균모형으로 변환되었다. 변환된 평균모형의 도식화를 통해 공업용수 수요패턴분석이 이루어졌다. 연구결과로, 수요패턴은 상당한 일관성을 보이고 있어 확률높은 요일별, 또는 계절별 수요예측이 가능하다는 결론이 도출되었다. 또한 이러한 예측모형을 활용할 정보화도구로서 GIS의 활용방안이 제시된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.713-719
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• 2009

본 논문은 비선형 특성을 내재한 물 수요예측을 위하여 기존의 시계열 자기회귀 알고리즘과 다층신경망 학습방법을 결합한 단기 물 수요 예측 알고리즘을 개발하였다. 제시된 방법을 검증하기 위한 사례연구로 2007년도와 2008년도 전북지역의 광역상수도 A정수장에서 취득된 데이터를 활용하여 알고리즘 구축 및 제안 방법의 정확도를 분석하였다. 실험 결과 다중회귀모델은 MAPE가 5.1%, AR모델은 3.8%, 제안된 방법인 AR+MLP 모델은 3.6%로 나타나 성능이 우수한 것으로 나타났다. 따라서 제안된 방법을 사용할 경우 정수장에서 단기 물 수요예측에 유용하게 활용할 수 있음을 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.5290-5299
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• 2011

본 연구의 궁극적인 목적은 물의 효율적 공급과 관리를 위한 한 방안을 제시하는데 있다. 그 총체적 접근의 일환으로, 전체 물 순환 중 도시용수를 대상으로 각 사용테마(주거, 상업, 공업 등)별 수요예측모형을 개발하고 개발된 모델을 적용한 GIS기반 정보시스템 구현방안을 제시하는데 본 논문의 목적이 있다. 이를 위해 적절한 연구대상지의 평가 및 선정, 테마별 센서의 설치위치 및 종류 선정, 센서를 포함한 무선통신인프라 및 현장서버의 설치가 이루어졌다. 그리고 통신프로토콜과 실시간 데이터 모니터링시스템이 개발되었다. 다음으로 도시용수 및 관련시설 데이터의 GIS DB화 과정이 수행되었으며, 용수시설 및 실시간 모니터링된 유량 데이터를 활용할 GIS기반 관리시스템이 설계되고 구현 청사진이 제시된다.