• Water Engineering Research
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• 제5권2호
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• pp.101-109
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• 2004

Aggregating information by combining forecasts from two or more forecasting methods is an alternative to using forecasts from just a single method to improve forecast accuracy. This paper describes the development and use of a monthly inflow forecast model based on an optimal linear combination (OLC) of forecasts derived from naive, persistence, and Ensemble Streamflow Prediction (ESP) forecasts. Using the cross-validation technique, the OLC model made 1-month ahead probabilistic forecasts for the Chungju multi-purpose dam inflows for 15 years. For most of the verification months, the skill associated with the OLC forecast was superior to those drawn from the individual forecast techniques. Therefore this study demonstrates that OLC can improve the accuracy of the ESP forecast, especially during the dry season. This study also examined the value of the OLC forecasts in reservoir operations. Stochastic Dynamic Programming (SDP) derived the optimal operating policy for the Chungju multi-purpose dam operation and the derived policy was simulated using the 15-year observed inflows. The simulation results showed the SDP model that updated its probability from the new OLC forecast provided more efficient operation decisions than the conventional SDP model.

• 천문학회지
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• 제53권6호
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• pp.139-147
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• 2020

The sunspot area is a critical physical quantity for assessing the solar activity level; forecasts of the sunspot area are of great importance for studies of the solar activity and space weather. We developed an innovative hybrid model prediction method by integrating the complementary ensemble empirical mode decomposition (CEEMD) and extreme learning machine (ELM). The time series is first decomposed into intrinsic mode functions (IMFs) with different frequencies by CEEMD; these IMFs can be divided into three groups, a high-frequency group, a low-frequency group, and a trend group. The ELM forecasting models are established to forecast the three groups separately. The final forecast results are obtained by summing up the forecast values of each group. The proposed hybrid model is applied to the smoothed monthly mean sunspot area archived at NASA's Marshall Space Flight Center (MSFC). We find a mean absolute percentage error (MAPE) and a root mean square error (RMSE) of 1.80% and 9.75, respectively, which indicates that: (1) for the CEEMD-ELM model, the predicted sunspot area is in good agreement with the observed one; (2) the proposed model outperforms previous approaches in terms of prediction accuracy and operational efficiency.

• 한국수자원학회논문집
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• 제50권7호
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• pp.489-502
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• 2017

본 연구에서는 충주댐 유역에 대해 다목적 댐 예측유입량 산정기법 BAYES-ESP를 개발하고 평가하였다. BAYES-ESP 기법은 기존 ESP (Ensemble Streamflow Prediction) 기법에 베이지안 이론을 적용하여 개발하였으며, 수문모델은 ABCD를 활용하였다. 입력자료는 기온, 강수량 자료와 댐 관측유입량 자료를 활용하였으며, 기온 및 강수량은 기상청, 국토교통부, 한국수자원공사의 지점관측자료, 댐 관측유입량은 한국수자원공사의 자료를 이용하였다. 적용성 평가방법은 시계열 분석과 Skill Score를 활용하였으며, 평가기간은 1986~2015년이다. 시계열 분석 결과 ESP 댐 예측유입량(ESP)는 매년 전망값의 큰 차이가 없었으며, 다우년 및 과우년의 예측성이 떨어지는 것으로 나타났다. BAYES-ESP 댐 예측유입량(BAYES-ESP)는 ESP가 관측유입량에 비해 과소모의하는 경향을 보정하였으며, 특히 다우년에 개선효과가 있는 것으로 나타났다. 월별 평균 댐 관측유입량과의 Skill Score 비교분석결과 ESP는 1~3월에 SS가 비교적 높은 값을 보였으며, 나머지 월에는 음의 값을 나타내었다. BAYES-ESP는 ESP와 관측 값 간의 선형적 관계를 갖는 1~3월에 ESP의 정확도를 향상시키는 것으로 나타났다. ESP 기법은 국내 강수특성상 우리나라에 적용하기에는 한계가 있었으며, 이를 개선한 BAYES-ESP 기법은 댐 유입량 예측연구에 가치가 있다고 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권12호
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• pp.1317-1328
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• 2021

본 연구에서는 예측 모델의 정확성이 비교적 높은 월단위의 GloSea5 자료를 기반으로 예측강수량을 편의보정 및 시공간적으로 상세화하여 연속된 일단위 강우량을 모의하고자 하였다. 이를 위하여 GloSea5를 입력자료로 조건부 Copula와 MNHMM 모형을 적용하여 일단위 시계열 강우량 예측정보를 생산할 수 있는 모델링 체계를 제시하였다. 모의결과 동기간의 자료라도 매주 생산되는 결과가 큰 차이를 나타내는 예측강수량의 변동성이 유의하게 개선되었다. 모형 검증에서 모의된 일강수량, 연속강우확률, 연속무강우확률 및 강우일수가 관측자료와 유사한 값으로 모의되는 등 수문모형의 입력자료로써 활용성이 클 것으로 판단된다. 유역 단위에서의 모의된 강수량 계열간의 상관성 차이가 최소 -0.02에서 최대 0.10로 유역의 강우관측소간 상호종속성을 효과적으로 복원되는 등 수문모형의 입력자료로 활용 시 유역의 수문기상학적 반응을 보다 현실적으로 모의가 가능할 것으로 기대된다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제11권4호
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• pp.233-250
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• 2012

In this paper, credit card delinquency means the possibility of occurring bad debt within the certain near future from the normal accounts that have no debt and the problem is to predict, on the monthly basis, the occurrence of delinquency 3 months in advance. This prediction is typical binary classification problem but suffers from the issue of data imbalance that means the instances of target class is very few. For the effective prediction of bad debt occurrence, Support Vector Machine (SVM) with kernel trick is adopted using credit card usage and payment patterns as its inputs. SVM is widely accepted in the data mining society because of its prediction accuracy and no fear of overfitting. However, it is known that SVM has the limitation in its ability to processing the large-scale data. To resolve the difficulties in applying SVM to bad debt occurrence prediction, two stage clustering is suggested as an effective data reduction method and ensembles of SVM models are also adopted to mitigate the difficulty due to data imbalance intrinsic to the target problem of this paper. In the experiments with the real world data from one of the major domestic credit card companies, the suggested approach reveals the superior prediction accuracy to the traditional data mining approaches that use neural networks, decision trees or logistics regressions. SVM ensemble model learned from T2 training set shows the best prediction results among the alternatives considered and it is noteworthy that the performance of neural networks with T2 is better than that of SVM with T1. These results prove that the suggested approach is very effective for both SVM training and the classification problem of data imbalance.

• 한국물환경학회지
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• 제27권3호
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• pp.264-272
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• 2011

The objective of this study was to develop a model for predicting long-term runoff in a basin using the ensemble streamflow prediction (ESP) technique and review its reliability. To achieve the objective, this study improved not only the ESP technique based on the ensemble scenario analysis of historical rainfall data but also conventional ESP techniques used in conjunction with qualitative climate forecasting information, and analyzed and assessed their improvement effects. The model was applied to the Geum River basin. To undertake runoff forecasting, this study tried three cases (case 1: Climate Outlook + ESP, case 2: ESP probability through monthly measured discharge, case 3: Season ESP probability of case 2) according to techniques used to calculate ESP probabilities. As a result, the mean absolute error of runoff forecasts for case 1 proposed by this study was calculated as 295.8 MCM. This suggests that case 1 showed higher reliability in runoff forecasting than case 2 (324 MCM) and case 3 (473.1 MCM). In a discrepancy-ratio accuracy analysis, the Climate Outlook + ESP technique displayed 50.0%. This suggests that runoff forecasting using the Climate Outlook +ESP technique with the lowest absolute error was more reliable than other two cases.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
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• pp.85-89
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• 2005

도시발달과 인구증가로 인해 오늘날의 수자원 관리와 계획은 복잡하고 그 중요성은 더욱더 커지고 있으며, 인구와 재산의 집중현상으로 인하여 사소한 수문재해로 인해 막대한 인명과 재산피해를 초래될 수 있다. 이런 이유들로 인해 정확한 수문예측과 이를 통한 적절한 수자원 관리는 그 어느 때보다 중요한 인자로 인식되고 있다. 본 연구에서는 수문예측을 통한 소규모 댐으로의 정확한 월유입량 예측을 실시하여 실측유입량과 비교$\cdot$분석함으로서 수자원관리의 효율성을 향상시키고자 하였다. 수문예측을 위해서 확률론적 예측이 가능한 앙상블 예측기법(Ensemble Prediction Method)을 적용하였으며 과거 1968-1997년까지의 강우데이터와 수정 TANK모형을 이용하여 1998부터 2002년까지의 성주댐의 월유입량 앙상블을 생성하였다. 수문예측뿐만 아니라 유입량예측의 정확성을 향상시키기 위해 수정 TANK모형의 매개변수를 최적화기법 중의 하나인 유전자알고리즘을 이용하여 매개변수를 최적화하였으며 평창강유역과 보청천유역의 실측데이터를 이용하여 모형의 검증을 실시하였다. 또한 강우발생시 과소하게 유출량이 산정되는 것을 보완하기 위해 매개변수를 평수기와 홍수기의 구분하여 모형을 적용하였다. 본 연구에서 제시된 앙상블 예측기법과 최적화된 수정 TANK모형을 이용하여 댐의 수자원을 관리한다면 효율적인 관리가 이루어 질 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제39권9호
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• pp.755-766
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• 2006

중장기 기후예보는 기후역학모형의 비약적인 발전과 ENSO등의 기후현상에 대한 규명으로, 전세계적으로 정확성이 크게 향상되고 있어 중장기 유량예측의 중요한 실마리가 되고 있다. 본 연구에서는 우선 중장기 유량예측 향상을 위하여 국내에서 사용 가능한 기후정보, 즉 월간산업기상정보와 GDAPS(Global Data Assimilation and Prediction System)를 조사하고 그 정확성을 평가하였다. 월간산업기상정보와 GDAPS의 순별 예보에서 모두 초보예측보다 정확하였고 특히 갈수기보다는 홍수기에 정확성이 더 높게 나와 이 기간에는 기후예보로서 유효함을 확인하였다. 다음으로 기후예보를 이용하여 충주댐 유역에 대하여 유량예측을 수행하였다. 월간산업기상정보에서는 전체 시나리오, 교집합 시나리오, 합집합 시나리오로 나누어 유량예측에 적용하였다. 세 경우 모두 초보예측보다 평균예측점수가 높아 예측으로서 유효하였으며, 특히 홍수기에 교집합 및 합집합 시나리오의 평균예측점수가 전체 시나리오보다 높게 나타났다. GDAPS를 이용한 순별 유량예측의 경우에도 역시 갈수기보다 홍소기에 더 높은 정확성이 나타났다. 따라서 본 연구에서는 홍수기에 보다 정확한 기후예보를 사용하여 기상학적 불확실성을 줄인다면 월 유량예측의 정확성을 향상시킬 수 있음을 증명하였다.

• 한국지구과학회지
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• 제27권6호
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• pp.653-658
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• 2006

대기 대순환 모형인 GCPS를 이용하여 북서태평양에서의 태풍 활동의 계절 예측 가능성을 조사하였다. 1979년부터 2003년까지 각 해에 대해 해수면 온도 관측 자료를 사용하여 5개월간 초기 조건을 달리한 10개의 앙상블 멤버를 적분하였다. 모형은 발생 빈도의 평균적인 월변화 경향과 발생 분포를 관측과 유사하게 모의하였으나, 발생 빈도의 경년 변화는 신빙성 있게 예측하지 못하였다. 이는 관측과 모형간 태풍 발생 빈도와 ENSO의 상관성 차이에 인한 것으로 실제 태풍 발생 빈도와 ENSO가 뚜렷한 상관 관계를 갖지 않는 것과 달리, 모형에서는 엘니뇨 시기에 평년에 비해 많은 태풍이 발생하고 라니냐 시기에 평년에 비해 적은 태풍이 발생하는 경향을 보였기 때문이다. 반면에, 관측과 모형 모두 ENSO와의 상관 관계가 높게 나타난 태풍 발생 경도의 경우에는 모형이 발생 경도의 경년 변화를 관측과 유사하게 모의하였다.

• 한국기후변화학회지
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• 제9권2호
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• pp.143-156
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• 2018

Evapotranspiration is a key element in designing and operating agricultural hydraulic structures. The profound effect of climate change to local agro-hydrological systems makes it inevitable to study the potential variability in evapotranspiration rate in order to develop policies on future agricultural water management as well as to evaluate changes in agricultural environment. The APEX-Paddy model was used to simulate local evapotranspiration responses to climate change scenarios. Nine Global Climate Models(GCMs) downscaled using a non-parametric quantile mapping method and a Multi?Model Ensemble method(MME) were used for an uncertainty analysis in the climate scenarios. Results indicate that APEX-Paddy and the downscaled 9 GCMs reproduce evapotranspiration accurately for historical period(1976~2005). For future periods, simulated evapotranspiration rate under the RCP 4.5 scenario showed increasing trends by -1.31%, 2.21% and 4.32% for 2025s(2011~2040), 2055s(2041~2070) and 2085s(2071~2100), respectively, compared with historical(441.6 mm). Similar trends were found under the RCP 8.5 scenario with the rates of increase by 0.00%, 4.67%, and 7.41% for the near?term, mid?term, and long?term periods. Monthly evapotranspiration was predicted to be the highest in August, July was the month having a strong upward trend while. September and October were the months showing downward trends in evapotranspiration are mainly resulted from the shortening of the growth period of paddy rice due to temperature increase and stomatal closer as ambient $CO_2$ concentration increases in the future.