• 한국수자원학회논문집
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• 제55권spc1호
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• pp.1295-1303
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• 2022

안정적인 수도 공급을 위한 상수도관망의 역할이 더욱 주목받음에 따라 비정상 상황에 대한 신속한 탐지와 적절한 대처 역시 중요시되고 있다. 장치에 의존한 탐지기법 등 기존의 방법론에는 한계가 존재하므로 데이터를 이용한 모델 기반의 방법이 개발되었다. 하지만 상수도관망 내 측정 데이터는 불확실성을 가져 실제 사용량과 다르다. 따라서 본 연구에서는 기계학습 방법의 하나인 인공신경망 모델을 이용하여 상수도관망 압력값을 예측함에 있어 데이터 불확실성의 영향을 조사한다. 정규분포를 따르는 임의의 값을 고려하여 데이터에 측정치 오류를 형성하고 측정치 오류 여부 및 종류에 따라 총 9가지 데이터를 인공신경망 모델을 통해 예측해 경향성을 비교한다. 분석을 통해 데이터 불확실성이 증가할수록 모델 성능이 감소하며, 출력데이터의 측정치 오류가 모델 성능에 미치는 정도가 더 큼을 확인하였다. 특히 입력데이터와 출력데이터의 측정 오차 크기가 동일한 경우 예측 정확도는 각각 72.25%, 38.61%로 큰 차이를 보였다. 따라서 ANN 모델 예측 성능 향상을 위해서는 입력 데이터보다 출력데이터인 주절점의 측정 오류 크기를 줄이는 것이 중요하다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제15권5호
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• pp.111-124
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• 1999

중요구조물에 인접하여 지하굴착을 수행할 경우에 지반변형을 정확히 예측하여 피해를 최소화하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 대규모의 지하수조에 인접하여 연약점성토 내에서 굴착이 수행될 때, 지반거동을 예측하기 위하여 지반조사와 실내토질실험과 함께 유한요소해석이 실시되었다. 이러한 예측과 현장계측을 통하여 흙막이벽체와 인접구조물의 거동 및 안정성이 검토되었다 지반변형에 대한 계측 및 예측결과의 비교에서 굴착공정 및 지하수위 강하를 해석시에 고려하는 것이 중요하다는 것을 보여주었다. 향후 더 좋은 예측을 위해서는 해석방법의 개선이 요구되었다.

• 대한기계학회논문집
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• 제16권4호
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• pp.753-764
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• 1992

본 연구에서는 저에가 곤란한 저출력시의 증기발생기 수위에 의한 강제정지를 감소시키기 위한 방법을 강구하기 위해 증기발생기에 대한 기존의 열수력학적 모델들 을 수정, 보완하여 증기발생기에 실제적으로 작용하는 모든 입력인자와 출력인자인 수 위와의 관계를 전달함수의 형태로 파학하였다. 즉, 수축/팽창 현상과 직접적인 관계 가 있는 강수관(downcomer)에서의 유체력(driving force)을 정확히 계산하기 위해 모 멘텀 쎌(momentum cell)이 수위에 따라 달라지게 하였으며 1차측으로 부터의 열전달을 자세히 계산하기 위해 비등시작점을 경계로 하여 단상(single-phase)영역과 이상(two -phase)영역에 대해 각기 다른 관계식을 사용하였다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제14권4호
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• pp.17-27
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• 2021

유량예측은 효과적인 홍수관리 및 수자원 계획을 위한 매우 중요한 재난방지 접근법이다. 현재 기후변화로 인한 집중호우가 나날이 증가하고 있어 막대한 기반시설 손실과 재산, 인명 피해가 발생하고 있다. 본 연구는 미국 테네시주 Hickman County의 Vernon에 있는 Piney Resort의 최근 홍수사례분석을 통해 최대 강우 시나리오에서 유량예측에 대한 강우의 기여도를 측정했다. Piney River 유역내 USGS 두개의 관측소(03602500, 03599500)에서 20년(2000-2019) 동안의 일별 하천 유량, 수위 및 강우 데이터를 수집했고, Long Short Term Memory(LSTM)을 사용하였다. 또한, Tensorflow, Keras Machine learning frameworks, Python을 이용하여 14일로 구별된 유량 값을 예측하였다. 또한, 모델이 2021년 8월 21일의 범람 이벤트를 예측할 수 있었는지를 결정하는 데 사용되었다. 전체 데이터(수위, 유량 및 강우량)가 포함된 LSTM 모델은 일부 강우 모델을 제외하고 지속성 모델보다 우수한 성능을 보였으며, 강우자료만 이용하여 유량예측을 하는 것은 충분하지 않음을 나타냈다. 결과는 LSTM 모델은 0.68 및 13.84m³/s의 최적 NSE 및 RMSE 값을 나타냈고, 가장 낮은 예측 오차로 예측 최대유량은 94m³/s로 나타났다. 향후 강우 패턴에 대한 다양한 분석이 이루어진다면 효율적인 홍수 경보 시스템 및 정책을 설계하는 관련 연구에 도움을 줄 것으로 판단된다.

• 한국환경과학회지
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• 제26권9호
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• pp.1031-1043
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• 2017

Recently severe drought caused the water shortage around the western parts of Chungcheongnamdo province, South Korea. A Diversion tunnel from the Geum river to the Boryong dam, which is the water supply dam for these areas has been proposed to solve this problem. This study examined hydraulic impacts on the Geum river associated with the diversion plan assuming the severe drought condition of 2015 would persist for the simulation period of 2016. The hydraulic simulation model was verified using hydrologic and hydraulic data including hourly discharges of the Geum river and its 8 tributaries, fluctuation of tidal level at the mouth of the river, withdrawals and return flows and operation records of the Geum river barrage since Feb. 1, 2015 through May 31, 2015. For the upstream boundary condition of the Geum river predicted inflow series using the nonlinear regression equation for 2015 discharge data was used. In order to estimate the effects of uncertainty in inflow prediction to the results total four inflow series consisting of upper limit flow, expected flow, lower limit flow and instream flow were used to examine hydraulic impacts of the diversion plan. The simulation showed that in cases of upper limit and expected flows there would be no problem in taking water from the Geum river mouth with a minimum water surface level of EL(+) 1.44 m. Meanwhile, the simulation also showed that in cases of lower limit flow and instream flow there would be some problems not only in taking water for water supply from the mouth of the Geum river but also operating the diversion facility itself with minimum water surface levels of EL(+) 0.94, 0.72, 0.43, and 0.14 m for the lower limit flow without/with diversion and the instream flow without/with diversion, respectively.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권6호
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• pp.607-612
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• 2017

도시에서 홍수 피해를 방지하기 위한 침수를 예측하기 위해 본 논문에서는 딥러닝(Deep Learning) 기법을 적용한다. 딥러닝 기법 중 시계열 데이터 분석에 적합한 Recurrent Neural Networks (RNNs)을 활용하여 강의 수위 관측 데이터를 학습하고 침수 가능성을 예측하였다. 예측 정확도 검증을 위해 사용한 데이터는 미국의 트리니티강의 데이터로, 학습을 위해 2013 년부터 2015 년까지 데이터를 사용하였고 평가 데이터로는 2016 년 데이터를 사용하였다. 입력은 16개의 레코드로 구성된 15분단위의 시계열 데이터를 사용하였고, 출력으로는 30분과 60분 후의 강의 수위 예측 정보이다. 실험에 사용한 딥러닝 모델들은 표준 RNN, RNN-BPTT(Back Propagation Through Time), LSTM(Long Short-Term Memory)을 사용했는데, 그 중 LSTM의 NE(Nash Efficiency)가 0.98을 넘는 정확도로 기존 연구에 비해 매우 높은 성능 향상을 보였고, 표준 RNN과 RNN-BPTT에 비해서도 좋은 성능을 보였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권7호
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• pp.545-552
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• 2021

최근 기후변화로 인하여 빈발하는 수재해는 다목적댐의 운영 및 관리에 있어서 큰 부담으로 다가오고 있으며, 특히 2020년의 집중호우는 댐 관리에서의 홍수조절이 부각되는 계기가 되었다. 본 연구의 목적은 댐 관리자가 별도의 분석없이 홍수조절을 위한 용량과 목표수위를 간편하게 추정할 수 있는 방법론을 제시하는데 있다. 이를 위하여 일 단위의 댐 유입량과 방류량 계열에 빈도대응법을 적용하여 동일 재현빈도를 가지는 누적확률분포쌍으로 유도한 후 홍수유입량의 비율로 표현되는 홍수유입 대비 저류체적비 관계를 유도하고 그 특성을 분석하였다. 연구결과에 따라서, 소양강댐은 홍수유입체적의 45%, 충주댐은 홍수유입체적의 39%를 평균적으로 일시 저류함으로서 홍수조절에 기여하는 것으로 나타났다. 또한, 홍수유입 대비 저류체적비를 활용하여, 댐 홍수유입량을 기준으로 필요한 홍수조절용량과 목표수위를 간편하게 추정하기 위한 방법론과 도표를 제시하였다. 본 연구에서 제시된 방법과 기상청의 강우예측을 통하여 댐의 홍수조절을 위한 목표수위를 추정하는데 참고자료로서 활용 가능할 것으로 판단된다.

• 한국식품저장유통학회지
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• 제17권4호
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• pp.513-518
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• 2010

멸치분말의 저장안정성을 알아보고자 80 mesh이상, 80-60 mesh, 60-40 mesh로 입자크기에 따라 분급하여 흡습특성을 조사하고 평형수분함량의 예측 모델식을 수립하였다. 평형수분함량은 수분활성도가 높아짐에 따라 빠르게 증가하는 양상이었으며, 높은 온도에서 낮은 함량을 나타내었다. 단분자층 수분함량은 BET식보다 GAB식이 더 높은 유의성을 보였으며 그 함량은 0.022-0.029 g $H_2O/g$ dry solid 였다. 수분활성도가 증가함에 따라 필요로 하는 흡습에너지가 낮아져 흡습엔탈피는 감소하여 흡습이 쉽게 이루어짐을 알 수 있었다. 등온흡습곡선의 적합도는 Kuhn 모델이 $R^2$ 0.94 이상으로 높은 적합도를 나타내었고, Halsey, Caurie, Oswin 모델순으로 적합도를 나타내었다. 흡습 중 평형상대습도 예측 모델을 수립하기 위해 온도와 수분활성도의 경우 일차함수, 시간의 경우 ln 함수가 높은 적합도를 보였으며, 수분활성도 예측모델식은 입자의 크기에 관계없이 상대습도와 시간으로 수립한 모델식의 적합도가 적절한 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제40권6호
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• pp.447-458
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• 2007

본 연구에서는 해안 도시 하천의 범람으로 인한 홍수 재해 발생시 예상될 수 있는 피해에 대해 적절한 홍수예경보 및 피난대책을 수립하고자 대표적인 해안 도시 하천의 특성을 가지는 부산시 온천천 유역을 대상으로 수치지도에서 각종 지형자료를 추출하였고 수문 GIS 자료를 구축하였다. 강우 분석은 강우의 공간적 특성을 대상유역인 온천천에 티센망을 이용하여 고려하였으며 강우의 시간적 분포는 Huff의 2분위, 6차 회귀다항식을 이용하여 분석하였다. 홍수예경보 발령 기준을 설정하기 위하여 선정 지점 세 곳을 선택하여 위험수심을 선정하였다. 그리고, 하천 수리 분석을 위한 한계유출량 산정을 위해 HEC-RAS 모형을 이용 조위의 영향을 고려하여 홍수위 및 한계유출량을 산정하였고 도시 돌발 홍수 기준우량 산정을 위해 PCSWMM 2002를 이용하여 수문 분석을 실시하였다. 그 결과 온천천 유역의 홍수예경보 시스템과 이에 따른 홍수예경보 발령흐름도, 운영체계가 결정되었고 홍수예경보 발령 기준이 설정되었다. 본 연구를 통해 SWMM, HEC-RAS, ArcView GIS 모형을 연계하여 대상유역과 하도에 적용 통합적인 모의 기법을 제시하였으며 해안 도시 하천에서의 홍수 재해 발생시 이에 대한 대비책을 마련하게되었다. 앞으로 더욱 심도있게 연구하여 주요 해안 도시 하천에 대한 홍수예경보 시스템 구축이 절실히 요구된다.

• 한국환경과학회지
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• 제26권10호
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• pp.1135-1146
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• 2017

At riverbank filtration sites, groundwater levels of alluvial aquifers near rivers are sensitive to variation in river discharge and pumping quantities. In this study, the groundwater level fluctuation, pumping quantity, and streamflow rate at the site of a riverbank filtration plant, which produces drinking water, in the lower Nakdong River basin, South Korea were interrelated. The relationship between drawdown ratio and river discharge was very strong with a correlation coefficient of 0.96, showing a greater drawdown ratio in the wet season than in the dry season. Autocorrelation and cross-correlation were carried out to characterize groundwater level fluctuation. Autoregressive model analysis of groundwater water level fluctuation led to efficient estimation and prediction of pumping for riverbank filtration in relation to river discharge rates, using simple inputs of river discharge and pumping data, without the need for numerical models that require data regarding several aquifer properties and hydrologic parameters.