• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 1988년도 제30회 수공학연구발표회논문초록집
• /
• pp.128-136
• /
• 1988

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제41권10호
• /
• pp.1067-1077
• /
• 2008

하천유량의 시간적 추세에 대한 이해는 자연환경이나 인간사회를 위한 하천관리 및 수자원계획에 도움을 줄 수 있다. 일반적으로 기온, 강수, 유량 그리고 농업, 홍수방지활동, 저수지 및 유역간의 물이동 등과 같은 하천의 이용은 결과적으로 하천의 흐름에 반영되게 된다. 수자원 시설물 설계에서 받아들여지는 시계열 상에서 수문기상학적 특성이 불변하다는 가정은 기후변화나 하천교란에 의해 더 이상 타당하지 않을 수 있다. 그러므로 수문시계열에서 변화 특성을 검증하고 기술하는 것은 하천관리에 있어 매우 중요한 과제이다. 본 연구에서는 섬진강에서 인위적 유량교란에 의한 유량 변동성 검정을 통계해석에 기반을 둔 단일변수와 집단변수, 그리고 시계열 분석방법으로 구분하여 수행하였다. 검정 결과, 현재 섬진강 수계의 연 유량계열은 동질성을 유지하고 있으나 갈수기 유량계열에서는 변동성이 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2002년도 학술발표회 논문집(I)
• /
• pp.134-139
• /
• 2002

• 한국물환경학회지
• /
• 제31권1호
• /
• pp.19-28
• /
• 2015

The purpose of this research is reconstruction of annual precipitation based on Tree-ring series at Seorak mountain and examine its effectiveness. To do so we performed nonlinear time series characteristics test of Tree-ring series and reconstructed annual precipitation of Gangneung from 1687 to 1911 using Artificial neural network and Nonlinear autoregressive exogeneous input (NARX) model which reflects stochastic properties. As a result, Tree-ring series at Seorak Mountain shows nonlinear time series property and reconstructed annual precipitation series drawn from NARX is similar in statistical characteristics of observed annual time series.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
• /
• pp.581-585
• /
• 2010

This study introduced a Bayesian based frequency analysis in which the statistical trend seasonal analysis for hydrologic extreme series is incorporated. The proposed model employed Gumbel and GEV extreme distribution to characterize extreme events and a fully coupled bayesian frequency model was finally utilized to estimate design rainfalls in Seoul. Posterior distributions of the model parameters in both trend and seasonal analysis were updated through Markov Chain Monte Carlo Simulation mainly utilizing Gibbs sampler. This study proposed a way to make use of nonstationary frequency model for dynamic risk analysis, and showed an increase of hydrologic risk with time varying probability density functions. In addition, full annual cycle of the design rainfall through seasonal model could be applied to annual control such as dam operation, flood control, irrigation water management, and so on. The proposed study showed advantage in assessing statistical significance of parameters associated with trend analysis through statistical inference utilizing derived posterior distributions.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
• /
• pp.1450-1454
• /
• 2006

Empirical mode decomposition (EMD) is applied to analyze time series characterized with nonlinearity and nonstationarity. This decomposition could be utilized to construct finite and small number intrinsic mode functions (IMF) that describe complicated time series, while admitting the Hilbert transformation properties. EMD has the capability of being adaptive, capture local characteristics, and applicable to nonlinear and nonstationary processes. Unlike discrete wavelet transform (DWT), IMF eliminates spurious harmonics and retains meaningful instantaneous frequencies. Examples based on data representing natural phenomena are given to demonstrate highlight the power of this method in contrast and comparison of other ones. A presentation of the energy-frequency-time distribution of these signals found to be more informative and intuitive when based on Hilbert transformation.

• 한국습지학회지
• /
• 제21권3호
• /
• pp.236-243
• /
• 2019

현재까지 많은 수문 시계열은 전통적인 선형 모형을 이용하여 분석되고 예측되어 왔다. 하지만, 자연현상과 수문시계열의 패턴 및 변동과 관련하여 비선형적 구조의 증거가 발견되고 있다. 따라서 시계열 분석 및 예측을 위한 기존의 선형 모형은 비선형적 특성에 적합하지 않을 수 있다. 본 연구에서는 미국 플로리다 코코아 지역 인근에 있는 St.Johns 강의 일유량 자료에 대한 카오스 분석을 수행하였고, 그 결과 낮은 차원의 비선형 동역학적 특성을 가진 흥미로운 결과가 나타났지만 한국의 소양강댐 일유량 자료는 확률적 특성을 보여주었다. 카오스 특성을 토대로한 DVS(결정론적 vs 추계학적) 알고리즘을 이용해 두 시계열 시스템의 특성을 파악하였고 단기 예측을 수행하였다. 또한 본 연구에서는 일 유량 시계열 예측을 위해 인공신경망 방법을 사용하였고, DVS 알고리즘에 의한 예측을 비교 분석하였다. 분석 결과, 카오스 특성을 갖는 시계열 자료가 보다 정확한 예측성을 보였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회(1)
• /
• pp.824-825
• /
• 2005

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 1996년도 학술발표회 논문집
• /
• pp.303-308
• /
• 1996

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제42권4호
• /
• pp.355-363
• /
• 2009

본 연구에서는 카오스 특성을 보이는 수문시계열에 대한 잡음의 영향을 검토하기 위하여 카오스 특성을 보이는 자료로 알려져 있는 Lorenz 시계열과 미국 Great Salt Lake의 용적 자료계열을 이용하였다. 잡음의 영향을 고려하기 위한 방법으로 잡음의 비율을 증가시키면서 끌개, 상관차원, Close Returns Plot의 변화 특성을 살펴보면서 카오스의 특성이 어떻게 변화하는지를 검토하였다. 또한 Close Returns Plot의 점들의 도수에 의해 표현되는 Close Returns Histogram의 상대도수에 대하여 $X^2$ 검정을 수행하였다. 그 결과, Lorenz 시계열과 GSL 용적 자료계열 모두 잡음의 비율이 증가함에 따라 카오스 특성이 사라지고 선형 추계학적인 과정의 자료로 변화됨을 확인하였다. 또한 단순 이동평균 방법에 의하여 Lorenz 시계열과 GSL 용적 자료계열에 대한 잡음의 제거 효과가 있는지에 대하여 검토한 결과 단순 이동평균 방법으로 자료의 잡음을 효과적으로 제거할 수 있었고, 카오스 특성을 보이는 실측 수문시계열에 적용성이 있음을 확인할 수 있었다.