환경모델링 기법은 비선형 오염유출현상을 구조화하여 배출특성 규명 및 정책대안의 영향예측 도구로서 활용도가 증가하고 있다. 반면 복잡한 입력 매개변수의 구성은 모형운영에 있어 비정량적 수치의 적용가능성을 내포하고 있다. 이러한 한계성을 극복하기 위해 최근 들어 GIS와 정보기술의 연계를 통한 자료관리 및 모형 매개변수 산출을 위한 연구들이 활발히 진행 중에 있다. 이에 본 연구의 목적은 NGIS사업을 통해 축척된 지형공간 자료와 GIS의 공간분석기능을 연계하여 유역 오염유출모형인 HSPF의 운영정보 생성을 지원하는 정보시스템을 개발하는데 있다. 주 연구내용은 시스템 분석 및 설계, 기초 데이터 수집과 DB 구축, 지형 매개변수 산정을 위한 GIS-HSPF의 통합 인터페이스 구축이다. 개발된 KBASIN-HSPF는 EPA에 의해 개발된 BASIN의 유역분할, 하천망생성, 지형특성계수 산정 기능과 함께 우리나라의 지형 오염원 기상정보의 저장구조를 고려한 데이터 모델링, Thiessen망에 준한 강우자료 보정 그리고 HSPF 모형운영정보 생성 및 전환기능을 포함하고 있다. KBASIN-HSPF는 기존의 오염유출모델링을 위해 자료준비부터 정보연계, 모형운영까지 분산된 환경에서 수행되었던 것을 통합환경하에서 진행함으로써 정보의 질적보장과 정보전환의 표준화방안을 제시하는 정보분석시스템이다.
본 연구에서는 유역에서 관측되는 강우량과 유출량의 시계열 자료를 바탕으로 최근 시계열 예측 및 시스템 제어 분야에서 성공적으로 적용되고 있는 적응형 네트워크 기반 퍼지추론 시스템(ANFIS)을 갑천 유역에 적용하여 시유출량을 모델링하였다. 입력구조, 소속함수 종류와 개수 등을 다양하게 변화시켜 ANFIS 모형을 학습하고, 평균제곱근오차(RMSE), 평균첨두유량오차(PE) 및 평균첨두시간오차(TE)를 이용하여 ANFIS의 유출해석에 대한 적용성을 평가하였다. 현재시간의 시유출량 Q(t)에 대한 ANFIS의 적용성은 우수한 것으로 평가되었으며, ANFIS 모형은 관측유출량을 적절히 모의하였다. 입력구조가 다른 입력모형을 구성하여 최대 8시간까지 ANFIS의 유출예측 적용성을 평가하였다. 예측시간 증가에 따라서 ANFIS의 유출예측 정확도는 감소하여 예측시간 4시간 이상의 시유출량에 대한 ANFIS의 유출예측 적용성은 제한적이었다. ANFIS는 입력과 출력 자료들만 이용하므로 물리기반 모형에 비교하여 모형구축이 비교적 손쉽기 때문에 홍수 유출모델링에 ANFIS을 유용하게 적용할 수 있을 것으로 판단된다.
지진해일에 대한 기존의 연구는 이차원 Boussinesq 모형과 Solitary wave에 기초한 수치해석이 그 주류를 이룬다. 최근 Solitary wave에 의한 처오름 높이가 관측치를 하회한다는 인식에 기초하여 지진해일 내습전 해안선이 전진하는 현상의 모의가 가능한 Leading Depression N (LDN) Wave가 제시되었으며 이에 기초하는 경우 보다 정확한 모의가 가능한 것으로 보고된 바 있다. 이러한 성과에도 불구하고 수리모형 실험의 경우 안정적인 Leading Depression N (LDN) Wave의 구현에 상당한 어려움을 겪어왔다. 이러한 이차원 Boussinesq 모형과 삼차원 수리모형 실험에서의 상충된 결과는 이차원 Boussinesq 계열 파랑 모형 유도과정에서 수행되는 파랑의 비선형성과 분산성이 균형을 이룬다는 가정과 이로 인해 다소 과소하게 평가된 분산성에 기인하는 것으로 판단된다. 이러한 인식에 기초하여 본고에서는 삼차원 수치수조에서 비교적 안정적인 LDN 파형의 조파가 가능한 수정 조파기법과 Navier Stoke 파랑모형에 기초하여 Hybrid Breaker의 지진해일에 의한 처오름 저감효과를 수치 해석하였다. 파랑모형의 검증은 불규칙 파랑을 대상으로 기 수행된 수리모형 실험결과를 토대로 진행되었으며, 그 결과 비교적 근접한 처오름 높이를 얻을 수 있었다. 세 개의 유수실과 전면 경사면으로 구성된 Hybrid Breaker의 경우 일반 경사제에 비해 H = 5m의 경우 약 13%, H = 6 m의 경우 10%정도의 처오름 저감 효과를 지니는 것으로 모의되었다.
고준위폐기물처분장에 대한 열-수리-역학적 거동 모델링은 처분장의 성능 및 안전성 평가를 위해서 선행되어야 할 중요한 연구과제이다. 본 연구에서는 $\ddot{A}$sp$\ddot{o}$ 원형처분장의 열적 거동을 해석하고, 현장 실험데이터와의 비교를 통해 모델 계산결과의 타당성을 검증하였다. 모델 시뮬레이션에서는 처분공과 처분터널 및 그 주변 암반에 대한 온도분포를 분석하였다. 현장 실험데이터와의 비교는 처분공 DH-6를 대상으로 수행하였다. 그 결과 모델 계산치는 측정위치에 따라 실험치 보다 약 2-$5^{\circ}C$ 정도 높은 온도값을 보였으나, 온도변이 곡선은 비슷한 패턴을 보여 주었다. 실험치와 모델 계산치의 이러한 차이는 모델에 의한 열적거동 해석에서 암반을 제외한 완충재, 벤토나이트 펠렛, 뒷채움재 내의 수리학적 및 역학적 거동을 고려하지 않았기 때문으로 판단되었다.
본 연구에서는 스마트 열 그리드의 운영 특성 분석을 위한 기초적인 방법론과 해당 방법론에 근거한 열 그리드 연계운전 분석 시뮬레이션 프로그램에 대해 소개하고자 하며, 특히 기존의 광역 열에너지네트워크에 해당하는 집단에너지 시스템 인근에 소규모 열 그리드가 신규로 연계되어 운전될 경우에 대한 각 시스템별 운영특성 및 주요 운전 변수에 대한 상호 영향에 대해 면밀히 살펴볼 수 있는 시뮬레이션 방법론에 대해 고찰해보고자 한다. 본 연구에서 열 그리드 간 연계운전에 따른 기존의 규모가 큰 열 그리드에 대한 영향은 해당 그리드의 연간 시각별 운영 실적 데이터를 바탕으로 한 경험적 상관관계식을 도출하여 간략히 모델링하고자 하였으며, 신규 그리드에 설치, 운영되는 열원 설비들에 대한 운전 특성은 실제 제품의 운전부하별 운전효율 자료에 대한 DB를 구축, 사용함으로서 시뮬레이션 분석 결과의 신뢰도를 제고하고자 하였다. 또한 본 시뮬레이션 프로그램에서는 해당 수요처의 에너지부하 예측에 있어 건물 유형별로 연간, 시각별로 실측한 데이터를 기반으로 수립된 단위 에너지부하 모델을 이용, 예측함으로써 운전시뮬레이션을 통한 최적화 분석 결과의 신뢰성을 확보하고자 하였다. 본 연구에서 기 제안된 방법론 및 이에 근거한 시뮬레이션 분석 결과로부터 그리드 상호간 열 거래에 기반한 복수의 열 그리드 운전 특성 분석 방법의 효용성을 확인할 수 있었으며, 향후 수요자 및 열 에너지 공급자간 다양한 정보의 공유를 근간으로 하는 IT 기반 스마트 열 그리드 최적화 분석으로의 확장을 위한 기초 자료를 확보할 수 있었다.
단일식물인 국화의 생육은 온도, 일장, 일사량 등 기상 환경과 재배관리 조건에 영향을 받는다. 기상환경과 재배관리를 고려한 국화의 생육예측모델은 국화 재배 시 의사결정을 위한 도구로 이용될 수 있을 것이다. 이 연구에서는 국화 생육모델 구축을 위한 기초 작업으로 온도와 일장뿐만 아니라 에세폰 처리, 야간 전조처리리 등 재배관리 정보를 입력변수로 하여 국화 품종 백선의 출엽과 식물계절을 예측할 수 있는 모델을 개발하였다. 모델은 국화의 생육시기를 유약기(Juvenile phase), 유약기 이후 발뢰기까지 기간, 발뢰기부터 개화기까지의 기간의 기간으로 구분하여 계산을 하도록 구성하였다. 유약기는 출엽속도의 온도 반응 곡선과 유약기의 종료를 결정하는 기준 엽수를 이용하여 추정하도록 구성 하였다. 한편 모주와 이식 후 식물체에 대한 에세폰 처리가 유약기 종료시점의 엽수를 증가시키는 것으로 가정하여 모델에 반영하였다. 유약기 이후에는 온도와 일장에 관한 함수를 이용하여 발육속도를 계산하여 발뢰기와 개화기를 예측하도록 하였는데 야간전조 처리는 임계일장 이상의 장일로 가정하여 모델에 반영하였다. 그리고 최종 엽수는 잎의 출엽이 발뢰 직전까지 진행되는 것으로 가정하여 예측하였다. 위와 같이 구성된 모델의 계수는 온도반응 실험과 정식시기 실험 등을 이용하여 추정하였고 프로그램 언어인 Java를 이용하여 구현하였다. 모델의 계수 추정에 이용한 자료(calibration 자료)뿐만 아니라 이와는 별개의 자료(validation 자료) 모두에 대하여 모델이 비교적 정확하게 발뢰기와 개화기를 예측할 뿐만 calibration에 비하여 validation의 정확도가 떨어지지 않았다. 한편 생육시기에 따른 출엽수와 최종엽수를 모델이 비교적 정확하게 예측하였으나 생육시기에 따라 다소 과소 또는 과대 예측을 하여는 경향을 보여, 온도 이외의 요인을 반영할 수 있는 실험을 통해 개선할 필요가 있는 것으로 판단되었다.
Soil erosion is an natural phenomenon. However accelerated soil erosion has caused many environmental problems. To reduce soil loss from a watershed, many management practices have been proposed worldwide. To develop proper and efficient soil erosion best management practices, soil erosion rates should be estimated spatially and temporarily. The Universal Soil Loss Equation (USLE) and USLE-based soil erosion and sediment modelling systems have been developed and tested in many countries. The Sediment Assessment Tool for Effective Erosion Control (SATEEC) system has been developed and enhanced to provide ease-of-use interface to the USLE users. However many researchers and decision makers have requested to enhance the SATEEC system for simulation of soil erosion and sediment reflecting effects of single storm event. Thus, the SATEEC R factors were estimated based on 5 day antecedent rainfall data. The SATEEC 2.1 daily R factor was applied to the study watershed and it was found that the R2 and EI values (0.776 and 0.776 for calibration and 0.927 and 0.911 for validation) with the daily R were greater than those (0.721 and 0.720 for calibration and 0.906 and 0.881 for validation) with monthly R, which was available in the SATEEC 2.0 system. As shown in this study, the SATEEC with daily R can be used to estimate soil erosion and sediment yield at a watershed scale with higher accuracy. Thus the SATEEC with daily R can be efficiently used to develop site-specific soil erosion best management practices based on spatial and temporal analysis of soil erosion and sediment yield at a daily-time step, which was not possible with USLE-based soil erosion modeling system.
The aims of the experiment, conducted over three years in the Central Europe field conditions, were (1) to investigate the effect of growing period (plantings in the middle and at the end of August: $1^{st}$ and $2^{nd}$ term, respectively) on yield and chemical composition of the non-heading Chinese cabbage (Brassica rapa var. chinensis) cultivars 'Taisai', 'Pak Choy White', and 'Green Fortune', and (2) to develop regression models to evaluate the changes in crop yields as a function of weather conditions. A highest marketable yield was obtained from 'Taisai' (65.71 and 77.20 $t{\cdot}ha^{-1}$), especially in the $2^{nd}$ term of production. Low yield, observed for 'Pak Choy White' was due to its premature bolting. Almost 39% ($1^{st}$ term) and 70% ($2^{nd}$ term) of plants of this cultivar formed inflorescence shoots before harvest. The highest dry matter level was observed in the leaf petioles of 'Taisai', while 'Green Fortune' was the most abundant of carotenoids and L-ascorbic acid. The content of soluble sugars was the lowest for 'Pak Choy White'. In a phase of harvest maturity, more of the analyzed constituents were gathered by plants from earlier plantings, and differences were as follows: 4.7% (dry matter), 26.3% (carotenoids) and 22.1% (L-ascorbic acid), in comparison to $2^{nd}$ term of production. Significant increase of soluble sugars level was observed for plants from later harvest. The regression model for marketable yield of Chinese cabbage cultivar 'Taisai' as a function of maximum air temperature can predict the yield with accuracy 68%. The models for yield or bolting of 'Pak Choy White', based on extreme air temperatures and sunshine duration, were more precise (98%). It should be pointed out that Taisai could be recommended for later growing period in Central Europe conditions with regard to maximum yield potential. 'Green Fortune' was notable for its uniform yielding. To obtained plants of higher nutritional value, earlier time of cultivation should be suggested. Described models can be successfully applied for an approximate simulation of Chinese cabbage yielding.
The objective of this study was mainly to evaluate the water resources potential of Lake Tana Basin (LTB) by using Soil and Water Assessment Tool (SWAT). From SWAT simulation of LTB, about 5236 km2 area of LTB is gauged watershed and the remaining 9878 km2 area is ungauged watershed. For calibration of model parameters, four gauged stations were considered namely: Gilgel Abay, Gummera, Rib, and Megech. The SWAT-CUP built-in techniques, particle swarm optimization (PSO) and generalized likelihood uncertainty estimation (GLUE) method was used for calibration of model parameters and PSO method were selected for the study based on its performance results in four gauging stations. However the level of sensitivity of flow parameters differ from catchment to catchment, the curve number (CN2) has been found the most sensitive parameters in all gauged catchments. To facilitate the transfer of data from gauged catchments to ungauged catchments, clustering of hydrologic response units (HRUs) were done based on physical similarity measured between gauged and ungauged catchment attributes. From SWAT land use/ soil use/slope reclassification of LTB, a total of 142 HRUs were identified and these HRUs are clustered in to 39 similar hydrologic groups. In order to transfer the optimized model parameters from gauged to ungauged catchments based on these clustered hydrologic groups, this study evaluates three parameter transfer schemes: parameters transfer based on homogeneous regions (PT-I), parameter transfer based on global averaging (PT-II), and parameter transfer by considering Gilgel Abay catchment as a representative catchment (PT-III) since its model performance values are better than the other three gauged catchments. The performance of these parameter transfer approach was evaluated based on values of Nash-Sutcliffe efficiency (NSE) and coefficient of determination (R2). The computed NSE values was found to be 0.71, 0.58, and 0.31 for PT-I, PT-II and PT-III respectively and the computed R2 values was found to be 0.93, 0.82, and 0.95 for PT-I, PT-II, and PT-III respectively. Based on the performance evaluation criteria, PT-I were selected for modelling ungauged catchments by transferring optimized model parameters from gauged catchment. From the model result, yearly average stream flow for all homogeneous regions was found 29.54 m3/s, 112.92 m3/s, and 130.10 m3/s for time period (1989 - 2005) for region-I, region-II, and region-III respectively.
음성이 패킷망을 통해 전송될때 각각의 call들에 의해서 발생되는 패킷들은 statistical multiplexer에 의해 다중화 되는데 이때 overload control이 필요하다. Overload control 방식은 음성 traffic을 coding하는 방식과 밀접한 관계가 있으며 그동안 많은 연구가 진행되어 왔다. CCITT에서는 최근에 packetized voice protocol에 대한 권고안 초안인 G.764를 작성하였는데 여기에서 embedded coding을 사용하는 경우에 bit dropping 방식을 사용하면 매우 훌륭하게 overload control을 할 수 있다는 사실을 언급하였다. 이에 따라 본 논문에서는 음성을 embedded ADPCM으로 coding하여 CCITT권고안 G.764에 따라 전송하는 경우에, bit dropping 방식에 따른 overload control 방식을 사용하는 패킷 multiplexer의 성능을 분석하고자 한다. 성능 분석을 위해서는 먼저 multiplexer에 도착하는 중첩된 packet arrival process에서 패킷들의 interarrival time들 간에 존재하는 큰 correlation을 정확히 나타낼 수 있는 수학적인 model이 필요하다. 본 논문에서는 Poisson process나 birth-and-death process에 비해 이들 packet arrival process를 상대적으로 정확히 표현할 수 있는 Makov-modulated Poisson Process(MMPP)를 사용하여 모델링을 하였다.따라서 성능분석은 MMPP/G/1 queueing system에 대한 분석과 비슷하다. 다만 서비스 시간의 분포가 시스템의 상태에 따라 달라지는데 이러한 경우에 대해서는 기존의 논문에서 분석되지 않았다. 성능분석을 통하여 queue에서 서비스를 기다리는 패킷의 수에 대한 분포의 Z-transform을 구하고 이를 이용하여 임의의 시간에서의 queue length와 waiting time의 평균과 표준편차를 구하였다. 이를 통하여 bit dropping 방식에 의한 overload control이 음성의 질을 많이 저하시키지 않으면서도 overload control을 하지 않을 때에 비해 statistical multiplexer에서 훨씬 많은 수의 call을 수용할 수 있도록 하는 효과를 가진다는 사실을 확인 하였다. 또한 패킷이 queue에서 떠난 직후와 임의의 시간에서 구한 queue length와 waiting time의 평균과 표준편차가 매우 비슷하다는 사실을 알 수 있었다. 본 논문에서와 마찬가지로 임의의 시간에서의 분석은 매우 복잡한 경우가 대부분이므로 이러한 사실을 이용하면 매우 간단히 성능분석을 할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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