• 제목/요약/키워드: Water level prediction

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Spatio-temporal potential future drought prediction using machine learning for time series data forecast in Abomey-calavi (South of Benin)

  • Agossou, Amos;Kim, Do Yeon;Yang, Jeong-Seok
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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    • pp.268-268
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    • 2021
  • Groundwater resource is mostly used in Abomey-calavi (southern region of Benin) as main source of water for domestic, industrial, and agricultural activities. Groundwater intake across the region is not perfectly controlled by a network due to the presence of many private boreholes and traditional wells used by the population. After some decades, this important resource is becoming more and more vulnerable and needs more attention. For a better groundwater management in the region of Abomey-calavi, the present study attempts to predict a future probable groundwater drought using Recurrent Neural Network (RNN) for future groundwater level prediction. The RNN model was created in python using jupyter library. Six years monthly groundwater level data was used for the model calibration, two years data for the model test and the model was finaly used to predict two years future groundwater level (years 2020 and 2021). GRI was calculated for 9 wells across the area from 2012 to 2021. The GRI value in dry season (by the end of March) showed groundwater drought for the first time during the study period in 2014 as severe and moderate; from 2015 to 2021 it shows only moderate drought. The rainy season in years 2020 and 2021 is relatively wet and near normal. GRI showed no drought in rainy season during the study period but an important diminution of groundwater level between 2012 and 2021. The Pearson's correlation coefficient calculated between GRI and rainfall from 2005 to 2020 (using only three wells with times series long period data) proved that the groundwater drought mostly observed in dry season is not mainly caused by rainfall scarcity (correlation values between -0.113 and -0.083), but this could be the consequence of an overexploitation of the resource which caused the important spatial and temporal diminution observed from 2012 to 2021.

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고정밀 수문레이더 기반 스마트 도시홍수 관리시스템 개발방안 (Development Strategy of Smart Urban Flood Management System based on High-Resolution Hydrologic Radar)

  • 유완식;황의호;채효석;김대선
    • 한국지리정보학회지
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    • 제21권4호
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    • pp.191-201
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    • 2018
  • 최근 기후변화의 영향으로 호우의 발생빈도가 증가하고 있으며, 도시지역의 호우는 돌발적이고 국지적인 특성을 가지고 있어 인명과 재산피해 역시 증가하고 있다. 도시지역에서의 국지성호우에 의한 홍수는 예고없이 빠르게 발생하고 시 공간적으로 빈번하게 발생함으로써 인명과 재산피해를 증가시킨다. 결국 도시지역의 성공적인 홍수 관리는 얼마나 빠르고, 세밀하게 관측할 수 있느냐가 관건이다. 국지성 호우는 저층에서 형성되는 강우가 지배적이며, 기존의 대형레이더는 저층 강우의 탐지 및 변동성 관측에 취약하다. 이에, 도시지역에서의 국지성 호우를 신속하게 관측하고 예측함으로써, 도시홍수 대응체계를 고도화하고 관측 및 예측 정확도를 향상시켜 도시홍수 피해를 최소화하기 위한 기존과 다른 새로운 도시홍수예보 관리시스템 구축이 필요하다. 현재 수재해 정보플랫폼 융합기술 연구단에서 고해상도 수문정보를 강우예측 및 홍수 모형과 연계하여 신개념 수재해 대응기술 확보를 목표로 추진 중에 있으며, 국지성 호우 관측을 위하여 고정밀 수문레이더를 기반으로 국지성 호우 탐지 및 예측, 도시홍수 예측 및 운영기술을 개발 중에 있다. 이 연구를 통해 도시지역에 대한 고정밀 관측이 가능함으로써 도시홍수 경보 시스템이 보다 정확하고 상세화될 것으로 기대된다.

머신러닝 기반 CFS(Correlation-based Feature Selection)기법과 Random Forest모델을 활용한 BMI(Benthic Macroinvertebrate Index) 예측에 관한 연구 (A Study on the prediction of BMI(Benthic Macroinvertebrate Index) using Machine Learning Based CFS(Correlation-based Feature Selection) and Random Forest Model)

  • 고우석;윤춘경;이한필;황순진;이상우
    • 한국물환경학회지
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    • 제35권5호
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    • pp.425-431
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    • 2019
  • Recently, people have been attracting attention to the good quality of water resources as well as water welfare. to improve the quality of life. This study is a papers on the prediction of benthic macroinvertebrate index (BMI), which is a aquatic ecological health, using the machine learning based CFS (Correlation-based Feature Selection) method and the random forest model to compare the measured and predicted values of the BMI. The data collected from the Han River's branch for 10 years are extracted and utilized in 1312 data. Through the utilized data, Pearson correlation analysis showed a lack of correlation between single factor and BMI. The CFS method for multiple regression analysis was introduced. This study calculated 10 factors(water temperature, DO, electrical conductivity, turbidity, BOD, $NH_3-N$, T-N, $PO_4-P$, T-P, Average flow rate) that are considered to be related to the BMI. The random forest model was used based on the ten factors. In order to prove the validity of the model, $R^2$, %Difference, NSE (Nash-Sutcliffe Efficiency) and RMSE (Root Mean Square Error) were used. Each factor was 0.9438, -0.997, and 0,992, and accuracy rate was 71.6% level. As a result, These results can suggest the future direction of water resource management and Pre-review function for water ecological prediction.

역기압 효과를 반영한 동해 연안 수위 변동 수치 재현 (Numerical Simulation of Water Level Change at the Coastal Area in the East Sea with the Inverted Barometer Effect)

  • 현상권;김성은;진재율;도종대
    • 한국해안·해양공학회논문집
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    • 제28권1호
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    • pp.13-26
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    • 2016
  • 일반적으로 해수위 변동은 조석, 기상, 수온, 염분, 파랑, 지형 등 다양한 요인에 의해 영향을 받는다. 비조석 외력 조건 중 대기압 변화는 수위 변화를 유발하는 큰 요인 중 하나이다. 수위 변동을 예측함에 있어 서해와 달리 조차가 작은 동해 연안은 조석 성분만을 외력 조건으로 고려하여 관측 수위를 재현하기는 현실적으로 어렵다. 본 연구에서는 동해 연안의 수위 예측 및 재현 시 대기압의 시간적 변화가 수위의 변화에 미치는 영향을 검토하고자 Telemac-2D 모형에 역기압 효과(IBE, Inverted Barometer Effect)를 반영하여 수치 모의를 실시하고 그 결과를 검토하였다. 역기압 효과와 조석을 동시에 반영한 예측 결과는 조석만을 반영한 예측결과보다 관측 자료와의 상관도가 크게 증가함으로 동해 연안 관측 수위의 수치 재현에 역기압 효과가 반드시 반영되어야함을 확인하였다.

준설공사시 부유사 확산 예측시스템의 개발 (A Prediction System of SS Induced by Dredging)

  • 정태성;김태식;강시환
    • 한국해안해양공학회지
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    • 제16권1호
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    • pp.47-55
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    • 2004
  • GUI를 이용하여 연안해역에서 항만개발, 방조제 건설, 준설 등의 해상 공사 시 발생하는 부유사(SS)의 이동 및 확산과정을 편리하게 예측할 수 있는 모의시스템(KUSSMOS)을 개발하였다. 모의시스템은 2차원 유한요소모형을 사용하여 해수유동을 모의하고, 입자추적모형을 사용하여 부유사 이송-확산을 모의한다. 군산해역 준설공사에 대해 수립된 시스템을 적용한 결과, 유속과 부유사 농도가 비교적 관측치와 일치하는 양호한 계산결과를 보였다.

LSTM 기법을 활용한 수위 예측 알고리즘 개발 시 비정형자료의 역할에 관한 연구: 잠수교 사례 (Role of unstructured data on water surface elevation prediction with LSTM: case study on Jamsu Bridge, Korea)

  • 이승연;유형주;이승오
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제54권spc1호
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    • pp.1195-1204
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    • 2021
  • 최근 이상기후로 인한 국지성호우가 잦아져 하천변 사회기반시설을 포함한 인적·물적 피해가 급증하고 있다. 본 연구에서는 해당 시설들의 침수 피해를 예측·방지하고자 기계학습 중 시계열자료에 특화된 LSTM(Long Short- term Memory)기법을 활용하여 수위 예측 알고리즘을 개발하였다. 연구대상지는 잠수교로 연구기간은 총 6년(2015년~2020년)의 6, 7, 8월로 3시간 후의 잠수교 수위를 예측하였다. 입력자료(Input data)는 잠수교 수위(EL.m), 팔당댐 방류량(m3/s), 강화대교 조위(cm), 서울시 트윗의 개수로 기존 연구에 주로 사용된 정형자료뿐만 아니라 워드클라우드를 통해 구축된 비정형자료도 함께 사용하여 상호 보완형 자료를 구축하고, 비정형자료 활용 유무의 비교·분석을 통해 비정형자료의 역할도 제시하였다. 잠수교의 수위 예측 시 상호 보완형의 자료가 정형자료만을 사용한 경우에 비해 예측 정확도가 향상하였는 데, 이는 인명 피해를 감소시킬 수 있는 보수적인 예/경보가 가능함을 알 수 있었다. 본 연구에서는 하천변 사회기반시설의 이용자 안전 및 편의 제공에 상호 보완형 자료의 사용이 보다 효과적이라 판단하였다. 향후에는 비정형자료의 종류를 추가하거나 입력자료의 세밀한 전처리를 통하여 더욱 정확한 수위 예측을 기대해본다.

독립적 자체경보가 가능한 인공지능기반 하천홍수위예측 모형개발 (Development of artificial intelligence-based river flood level prediction model capable of independent self-warning)

  • 김수영;김형준;윤광석
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제54권12호
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    • pp.1285-1294
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    • 2021
  • 최근 전 세계적으로 기후변화의 영향으로 강우량이 집중되고 강우강도가 커지면서 홍수피해의 규모를 증가시키고 있다. 기존에는 관측되지 않았던 규모의 강우가 내리는가 하면 기록적으로 장기간동안 장마가 지속되기도 한다. 특히, 이러한 피해들은 아세안 국가들에 집중되고 있으며, 최근 해수면 상승, 태풍 및 집중호우로 인해 침수가 빈번히 빌생하는 등 아세안 국가 국민들 중 최소 2,000만 명이 영향을 받고 있다. 우리나라도 각종 ODA사업을 통해 국내의 홍수예경보시스템을 아세안 국가에 지원하고 있지만 통신시설이 불안정하여 중앙제어방식만으로는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 한 개의 관측소에서 수위, 강우의 관측과, 홍수예측, 경보까지 한번에 가능한 관측소를 개발하기 위한 인공지능기반의 홍수예측모형을 개발하였다. 설마천의 전적비교 관측소의 2009년부터 2020년 까지 10분단위 강우와 수위관측자료를 활용하여 선행예보시간 0.5, 1, 2, 3, 6시간에 대해서 학습, 검증, 시험을 수행하였으며 인공지능알고리즘으로는 LSTM을 적용하였다. 연구결과 모든 선행예보시간에 대해 모형적합도 및 오차에서 우수한 결과를 나타냈다. 설마천과 같이 유역규모가 작고 유역경사가 커서 도달시간이 짧은 경우에는 선행예보시간 1시간은 매우 우수한 예측 결과를 나타낼 것으로 판단되며 유역의 규모나 경사에 따라 더 긴 선행예보시간도 가능할 것으로 예상된다.

사면구조 격자를 이용한 조석흐름 수치모의 (Numerical analysis of a tidal flow using quadtree grid)

  • 김종호;김형준;남궁돈;조용식
    • 한국방재학회:학술대회논문집
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    • 한국방재학회 2007년도 정기총회 및 학술발표대회
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    • pp.163-167
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    • 2007
  • For numerical analysis of a tidal flow, a two-dimensional hydrodynamic model is developed by solving the nonlinear shallow-water equations. The governing equations are discretized explicitly with a finite difference leap-frog scheme and a first-order upwind scheme on adaptive hierarchical quadtree grids. The developed model is verified by applying to prediction of tidal behaviors. The calculated tidal levels are compared to available field measurements. A very reasonable agreement is observed.

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오산시의 맑은날 하절기 등가 하늘온도 예측 (Prediction of the Summer Effective Sky Temperatrure during the Clear Day on Osan City)

  • 변기홍
    • 한국태양에너지학회 논문집
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    • 제30권5호
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    • pp.100-106
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    • 2010
  • The purpose of this study is to predict the effective sky temperature on Osan City during the summer. The north latitude, east longitude of Osan City is $37^{\circ}06'$ and $127^{\circ}02'$. The altitude from the sea level is 48m. Empirical relations of the effective sky temperature suggested by Duffie and Beckman are compared on clear days. For the effective sky temperature prediction, data measured by the Korea Meteorological Administration is used as an input to the Bliss model. Both Hottel and Krondratyev model are used to calculate the water vapor emissivity. The results using Hottel's model match well with the empirical relation proposed by Bliss. The results show maximum, minimum, and average values depending on water vapor emissivity model. The maximum deviation is about 10K and is due to total emissivity model.

지하수 채수에 따른 지반침하 사례분석

  • 정하익;구호본
    • 한국지하수토양환경학회:학술대회논문집
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    • 한국지하수토양환경학회 2001년도 추계학술발표회
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    • pp.168-171
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    • 2001
  • It is a common practice to extract water from the ground for domestic, agricultural or industrial uses or to lower the groundwater level for construction work. An accurate prediction of ground settlement Is sometimes crucial when groundwater is pumped. This case study have shown that drawdown of the groundwater table may cause ground subsidence. Many settlement gauges was installed in the vicinity of a pumped well to measure the surface settlement. The relationships between the level of groundwater drop and surface settlement is investigated In this research.

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