• 한국환경과학회지
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• 제22권3호
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• pp.303-308
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• 2013

This paper proposed a new method for estimating missing values in time series rainfall data. The proposed method integrated the two most widely used estimation methods, general linear model(GLM) and ordinary kriging(OK), by taking a weighted average of covariance matrices derived from each of the two methods. The proposed method was cross-validated using daily rainfall data at thirteen rain gauges in the Hyeong-san River basin. The goodness-of-fit of the proposed method was higher than those of GLM and OK, which can be attributed to the weighting algorithm that was designed to minimize errors caused by violations of assumptions of the two existing methods. This result suggests that the proposed method is more accurate in missing values in time series rainfall data, especially in a region where the assumptions of existing methods are not met, i.e., rainfall varies by season and topography is heterogeneous.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.684-689
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• 2006

강우자료는 수문시스템 해석에 있어 가장 기본이 되는 입력자료이며, 강우측정시에는 다양한 원인에 의해 결측이 발생하게 된다 따라서, 이러한 자료를 보정하기 위한 다양한 방법들이 제시되어 있으나 적용성이나 오차정도에 대한 평가 없이 사용되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 기존에 사용중인 산술평균법, 정상연강우량법, 수정정상연강우량법, 역거릭법, 선형계획법, 크리깅방법 등의 강우량 보정방법을 비교 평가하였다.

• 한국습지학회지
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• 제7권4호
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• pp.97-107
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• 2005

분포형 모형이 개발되어 지면서 이러한 유역의 공간적인 특성을 고려한 정확한 강우 자료와 조밀한 계측망의 요구는 더욱 커지고 있다. 그러나 현실적으로 조밀한 계측망에 의해 측정된 정확한 강우 자료를 얻기는 쉽지 않다. 일반적으로 강우관측소가 적정 밀도를 가지고 유역을 대표 하도록 설치되어 있으나 부족한 실정이고, 설치되어 있더라도 강우의 시 공간적 변동성을 반영하기가 쉽지 않다. 또한 여러 가지 이유로 결측이 되는 경우도 있다. 강우는 측정된 점 관측 자료를 이용해 유역의 평균 강우분포를 추정하게 된다. 따라서 결측 강우자료는 시간의 연속성 측면에서 그 보정이 반드시 필요하며 보정 후 강우자료의 공간적 분포를 산정할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 결측 강우량의 보정을 위하여 퍼지-유전자 알고리즘을 이용하였는데 이 방법을 기존의 방법 즉, 산술평균법, 역거리법, 년정상강우량법, 거리-고도비율법과 비교하였다. 보정결과 기존의 방법은 실측의 70~80%의 정확도를 보였으나 퍼지-유전자 알고리즘은 90%정도의 정확도를 보였다. 특히, 민감도 분석 결과를 바탕으로 수평거리와 고도차에 대한 적정 차수를 제안하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제14권2호
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• pp.1-13
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• 2015

교통량자료는 매우 다양한 분야에서 사용되는 기초자료이다. 교통량자료는 도로교통량조사를 통하여 수집되며, 도로교통량조사 중 기계식 장비를 사용하여 365일 24시간 지속적으로 수집되는 자료를 상시교통량자료라고 한다. 상시교통량자료는 장비의 오작동 및 여러 원인으로 교통량자료누락이 발생하는 경우가 있다. 누락된 교통량자료는 여러 누락보정방법을 적용하여 보정을 수행하고 있다. 하지만, 기존의 누락보정방법론들은 기상에 대한 영향을 전혀 고려하지 않은 실정이다. 따라서 본 연구에서는 기상 중 강우의 영향을 고려한 누락교통량자료 보정방법에 대한 연구를 수행하였다. 이를 위해 우선 일반국도에서 수집한 교통량자료와 기상청의 기상자료의 매칭을 수행하였으며, 이후 일반국도의 특성별로 군집분석 수행 및 분석대상지점 선정을 진행하였다. 세 가지 보정 기법들(평균대체법/자기회귀모형/EM 기법)을 사용하여 전체 자료에서 누락보정을 수행하는 것과 강우일의 자료만을 가지고 누락보정을 수행하여 보정값의 정확도를 평가하였다. 분석 결과 모든 보정방법 및 분석지점에서 과거 강우일의 교통량자료만을 가지고 보정한 경우가 더 정확한 보정값을 산출하는 것으로 분석되었다.

• 한국습지학회지
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• 제13권2호
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• pp.189-197
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• 2011

본 논문에서는 지상강우의 결측치를 추정하는 방법들 중 역거리 가중치법(IDWM), 역지수 가중치법(IEWM), 상관계수가중치법(CCWM), 인공신경망(ANN)기법, 레이더 자료를 이용한 결측치 추정 방법을 비교하여 각각의 적용성을 검토하였다. 임진강 유역을 대상지역으로 하여 각 방법을 적용한 결과, 강우의 결측치 추정에 있어서 기존의 방법 중 상관계수 가중치법(CCWM)과 인공신경망(ANN)기법에 의한 RMSE가 0.46~1.79의 범위를 보였고, 레이더자료를 이용하여 강우의 결측치를 추정한 경우 RMSE가 0.05~2.26의 범위를 보였다. 레이더 강우자료가 지점 강우자료와 달리 강우의 공간상관성을 반영하고 있음을 볼 때, 지점강우 자료를 이용한 결측치 추정 기법보다 레이더자료를 이용한 결측치의 추정기법이 그 적용성에서 우수하다고 판단되어진다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제41권10호
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• pp.1059-1065
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• 2008

강우자료는 수문 해석에 있어 가장 기본이 되는 입력 자료이며, 다양한 원인에 의해 결측이 발생된다. 본 연구에서는 복잡한 자연현상 문제 해결에 그 응용성이 입증된 신경망 기법을 이용하여 결측 처리된 강우를 추정하기 위해서 소양강댐 유역 12개 강우량 관측소를 대상으로 신경망 모형을 구축하였으며, 모형의 성능 평가를 위해 실무에서 가장 많이 사용되고 있는 우량 보정 방법인 역거리법(RDS)과 산술평균법(AMM)으로 추정한 값과 비교하여 신경망을 이용한 추정 방법의 우수성을 보였다. 그리고 온라인상에서 보다 신뢰성 있는 수문자료를 재난관련 유관기관으로 전송하기 위해서 신경망 모형을 이용한 상시 실시간 보정이 가능하도록 신경망 학습기로 구성된 자동 보정시스템을 제안하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.1427-1430
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• 2009

The amount and the continuity of the precipitation data used in a hydrological analysis may exert a big influence on the reliability of the analysis. It is a fundamental process to estimate the missing data caused by such as a breakdown of the rainfall recording machine or to expand a short period of rainfall data. In this study the eight methods widely used as methods for estimating are compared. The data used in this research is the annual precipitation amount during 17 years at the Cheolwon station including an ungauged period of 15 years and its five surrounding stations. By use of this certified method the ungauged precipitation values at the Cheolweon station is estimated and the areal average of annual precipitation for 32 years at the Han River basin is calculated.

• 한국환경과학회지
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• 제19권12호
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• pp.1375-1384
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• 2010

The purpose of this research is to understand the change of runoff characteristics by estimated spatial rainfall. Therefore, this paper largely composed of two parts. First, we compared the simulated result according to estimation method, ID(Inverse Distance Method, ID2(Inverse Square Distance Method), and Kr(General Covariance Kriging Method), after letting miss rainfall data to the observed data. Second, we reviewed the runoff characteristics of the distributed runoff model according to the estimated spatial rainfall. On the basis of Yuseong water level station, we select the target basin as Gabchun watershed. We assumed 1 point or 2 point of the 6 rainfall gauge stations in watershed were missed. We applied the spatial rainfall distributed by Kr to Hy-GIS GRM, distributed runoff model. When 1 point rainfall data is missed, Kr is superior to others in point rainfall estimation and runoff estimation of Hy-GIS GRM. However, in case rainfall data of 2 points is missed, all of three methods did not give suitable result for them. In conclusion, Kr showed better applicability than other estimated methods if rainfall's data less than 2 points is missed.

• 한국수자원학회논문집
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• 제43권3호
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• pp.257-264
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• 2010

강수량을 이용해 수문분석 할 경우 강수 자료의 양과 연속성은 분석의 신뢰성에 큰 영향을 미칠 수 있다. 따라서 강수 자료가 짧거나 기계 고장 등으로 인하여 결측된 경우에 강수 자료기간을 늘리거나 결측 자료를 보완하는 것은 매우 기본적인 과정이다. 이에 본 연구에서는 결측 강수량을 보완하기 위해서 적용되는 자료구동(Data-driven) 방법인 선형계획법을 많이 사용되는 7개 기법을 비교 분석하고 우수성을 검정한다. 이를 위해서 적용한 자료는 한강 유역 내에 있는 기상청 관할 관측소 중에 미계측 기간 15년을 포함하는 철원 관측소와 5개 주변 관측소의 17년간 강수량 자료이다. 그리고 검정된 방법을 적용하여 철원 관측소의 미계측 강수량을 보완하고 한강 유역의 32년간 유역 평균 강수량을 산출한다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 한국방재학회 2008년도 정기총회 및 학술발표대회
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• pp.101-104
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• 2008

In this study, rainfall adjust and forecasting using artificial neural network(ANN) which includes a correlation coefficient is application in Seoul region. It analyzed one-hour rainfall data which has been reported in 25 region in seoul during from 2000 to 2006 at rainfall observatory by AWS. The ANN learning algorithm apply for input data that each region using cross-correlation will use the highest correlation coefficient region. In addition, rainfall adjust analyzed the minimum error based on correlation coefficient and determination coefficient related to the input region. ANN model used back-propagation algorithm for learning algorithm. In case of the back-propagation algorithm, many attempts and efforts are required to find the optimum neural network structure as applied model. This is calculated similar to the observed rainfall that the correlation coefficient was 0.98 in missing rainfall adjust at 10 region. As a result, ANN model has been for suitable for rainfall adjust. It is considered that the result will be more accurate when it includes climate data affecting rainfall.