• Journal of the Korean GEO-environmental Society
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• v.21 no.4
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• pp.5-17
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• 2020

In recent years, the frequency of heavy rainfall associated with high rainfall intensity has been continuously increasing due to the effects of climate change; and thus also causes an increase in watershed soil erosion. The existing estimation techniques, used for the prediction of soil erosion in Korea have limitations in predicting the: average soil erosion in watersheds, and the soil erosion associated with abnormal short-term rainfall events. Therefore, it is necessary to consider the characteristics of torrential rainfall, and utilize physics-based model to accurately determine the soil erosion characteristics of a watershed. In this study, the rainfall kinetic energy equation, in the form of power function, is proposed by applying the probability density function, to analyze the rainfall particle distribution. The distributed rainfall-erosion model, which utilizes the proposed rainfall kinetic energy equation, was utilized in this study to determine the soil erosion associated with various typhoon events that occurred at Cheoncheon watershed. As a result, the model efficiency parameters of the model for NSE and RMSE are 0.036 and 4.995 ppm, respectively. Therefore, the suggested soil erosion model, coupled with the proposed rainfall-energy estimation, shows accurate results in predicting soil erosion in a watershed due to short-term rainfall events.

• Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.31-33
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• 2007

본 연구에서 개발한 단기측정용(1시간) 오존 간이측정기는 $40ppm{\ast}min$(1시간 환경기준 농도(0.15ppm)에 266분(약 4.4시간) 노출되는 경우)까지 선형 변화를 나타내었으며 그 이상에서는 비선형적으로 변화하였다. 본 연구에서 개발한 단기측정용 오존 간이측정기의 현장 적용을 위해서는 현장측정에 대한 검증이 필요하며 기준성 오염물외 다른 오염물질과 실외 기상현상(예; 풍향, 풍속, 온도 등)의 영향 검토에 대한 이후의 연구가 필요하며 간이측정기의 장기간 보관을 위한 저장법에 대한 장래 연구가 필요하다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.5 no.3
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• pp.599-605
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• 1998

본 연구에서는 단순구조 순환신경망을 이용한 신경망예측과 전통적인 시계열예측 방법을 이용하여, 순환변동이 있는 시계열자료의 단기예측 오차를 비교한다. 순환신경망모형의 입력자료를 변화시키는 개선된 학습방법을 적용하여 시계열자료를 학습하고, 신경망예측의 결과는 선형 AR(9)모형, 비선형 SETAR모형 그리고 이들의 결합모형을 이용한 예측결과와 비교한다. 실증분석에 적용된 시계열자료는 1700년부터 1987년 까지의 태양흑점 자료이며 예측에 이용된 검정자료는 1980년부터 8년 간의 자료이다.

• Journal of Energy Engineering
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• v.6 no.1
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• pp.11-18
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• 1997

This paper describes a daily operation scheduling of cogeneration systems using Genetic Algorithm. The simulation was performed in the case of bottoming cycle. The efficiency of cogeneration system which has nonlinear characteristic is obtained by the least square method based on the real data of industrial cogeneration system. In this paper, Genetic Algorithm is coded as a vector of floating point representation which can reduce computation time and obtain high precision The simulated results show that the genetic algorithm can be efficiently applied to establish the operation scheduling.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.82-82
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• 2021

전 세계적으로 가뭄은 농업·식량안보·수자원관리·생태계 등 다양한 분야에서 부정적인 영향을 미치고 있다. 일반적으로 가뭄은 강수량의 부족으로 발생하고, 지표수와 지하수의 가용성이 제한됨에 따라 작물생산 및 사회·경제적으로 피해가 발생한다. 이러한 영향은 특정 가뭄 모니터링 및 조기 경보와 관련하여 가뭄 지표를 결정할 때 중요한 고려사항이다. 가뭄을 분석하기 위해서는 가뭄 지표를 적용하여 정확하게 반영하고 나타내는 것이 중요하다. 가뭄의 특성을 객관적으로 정량화하기 어렵기 때문에 다양한 지표와 계산을 통한 가뭄 모니터링 및 분석 기술이 필요하며, 강수량, 토양수분, 증발산량 및 식생과 관련하여 가뭄 지표가 개발되었다. 본 연구에서는 혼합 가뭄 지표 (Drought Indicator Blends) 활용하여 우리나라의 가뭄을 분석하였다. 혼합 가뭄 지표는 NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration)의 기후 예측 센터 (Climate Prediction Center, CPC)에서 여러 가뭄 지수를 단기 또는 장기로 구분하여 통합, 개발되었다. 단기 및 장기 혼합 제품은 PDSI (Palmer Drought Severity Index), Z-Index, SPI (Standardized Precipitation Index)를 결합하여 가뭄을 추정한다. 혼합 가뭄 지표는 해당 지역의 단기 및 장기 가뭄을 이해하는데 유용하게 활용할 수 있으며, 현재까지 미국에서 활발하게 연구가 진행되고 있다. 단기 지표는 비관개 농업, 토양수분 등 강수량에 밀접한 관련이 있는 가뭄과 관련되어 평가하며, 장기 지표의 경우 관개 농업, 지하수위 등 장기간 가뭄과 연관성을 가지고 있다. 단기 및 장기 혼합 가뭄 지표를 우리나라에 적용함으로써 기존 단일 가뭄 지수를 활용한 가뭄 분석 이상으로 다방면에서 효율적인 가뭄 모니터링을 할 수 있을 것이라 판단된다.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.131-141
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• 2000

e-business 시대를 맞아 시스템을 단기간에 개발하는 Needs 는 더욱더 높아지고 있다. e-business 시스템은 단순히 Business 를 Support 하는 것 뿐만 아니라 시스템 자체가 고객에게 Appeal 하고 거래처로부터 주문을 받아 자재를 조달하고 자금의 결제를 수행한다. 요컨대 시스템 자체가 Business 그 자체가 된다 시스템이 Business 그 자체가 되기 위해서는 Business 전략의 입안부터 시스템 실제 장착에 의한 실현까지 Time Lag 를 최소한이 아니면 안된다. 어떻게 e-business 시스템을 단기간에 개발하는가가 Business 성공전략의 Point 이다 그러나 우리들은 e-business 시스템의 개발에 대해 충분한 경험을 가지고 있다고는 할 수 없고 확립된 방법론도 아니다. e-business 를 곧바로라도 시작하고 싶다는 경영 Needs 가 있다고 해도 무엇부터 착수해야 좋을지 조차 알 수 없는 것이 실상일 것이다. 그래서 본 팀에서는 Host시대에 제창된 $\ulcorner$단기간$\lrcorner$ $\ulcorner$저비용$\lrcorner$ $\ulcorner$고품질$\lrcorner$인 개발을 목표로 하는 개발방법론인 RAD 에 주목하여 e-business 시스템의 개발에 적용할 수 없는지 검토하였다. 본 논문에서는 1,2 장에서 RAD, e-business 의 개요에 대해 각각 정리한다. 다음에 3장에서 e-business 시스템을 개발하는 중에 나타날 거라고 생각되는 문제점을 선출하고 요건 정의, 설계ㆍ 개발ㆍ 테스트라는 시스템 개발의 각 국면에 따라 제시하겠다. 4 장에서는 3장에서 제기한 각각의 문제점에 대해 RAD 의 관점에 비추어 e-business 시스템의 단기개발을 실현하기 위한 고려사항이나 조건 해결책을 제안한다. 본 논문이 지금부터 e-business 를 시작하려고 하는 분, e-business 시스템의 개발을 시작하려고 하는 분께 단기간의 e-business 실현을 위한 하나의 지침이 된다면 다행이겠다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.72-76
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• 2011

본 연구는 레이더 강우 영상에서 추출된 강우 패턴을 인공신경망으로 처리하여 단기 강우 예측을 수행하는 방안을 제시한 것이다. 본 연구에 활용한 CAPPI 영상자료로는 편차 보정과 품질 관리가 이루어지고 있으며 획득이 용이한 기상청 자료를 이용하였으며 CAPPI의 PNG 영상으로부터 강우 패턴을 추출하고, 이를 역전파 알고리즘의 인공신경망 강우 예측 모형에 학습시켜 단기 강우를 예측하기 위한 절차를 제시하였다. 이를 위하여 강우의 시공간적 변화 패턴 추출을 위한 영상 처리와 GIS 자료처리 기법을 제시하였고 이를 인공신경망의 단기 강우 예측 학습과 검증에 적용하여 본 연구에서 제시된 기법의 타당성을 검토하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.1117-1121
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• 2004

본 인구는 유역 물관리에 내한 기초연구로서 유전자 알고리즘(Genetic algorithm)을 사용하여 유역내 장기유출 및 단기유출모형의 매개변수를 최적화하므로 유역의 이${\cdot}$치수관리를 위한 과학적인 유출량산정에 목적이 있다. 장기유출모형은 수정 TANK모형, 단기유출모형은 저류함수모형을 선정하여 최적화를 실시하였다. 또한, 장기유출모형의 홍수기에 대한 부정확성을 보정하기 위해 평수기와 홍수기로 매개변수의 최적화를 실시하므로 수정 TANK모형의 단점을 보완하였다. 수정 TANK모형과 저류함수모형의 적용결과 각각 장${\cdot}$단기 유출량에서 실측값과 비교하여 유의성을 나타냈으며, 홍수시 수정 TANK모형과 실측유출량의 비교결과 최적화 전의 모의 보다 높은 상관성을 나타내므로 본 인구의 수정 TANK모형을 사용하여 유역의 효율적인 장기물수지분석이 가능하리라 판단된다.

• Journal of the Korean GEO-environmental Society
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• v.3 no.4
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• pp.11-17
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• 2002

The purpose of this study is the prediction of pollutant loads into Seomjin river watershed using neural networks model. The pollutant loads into river watershed depend upon the water quantity of inflow from the upstream as well as the water quality of the inflow into the river. For the estimation of pollutants into river, a neural networks model which has the features of multi-layered structure and parallel multi-connections is used. The used water quality parameters are BOD, COD and SS into Seomjin river. The results of calibration are satisfactory, and proved the availability of a proposed neural networks model to estimate short-term water quality pollutants into river system.

• Water for future
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• v.20 no.4
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• pp.257-266
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• 1987

The existing stochastic models for the data with hydrologic persistence can be classified into two categories; the short-term and long-term models.For the present study, the Hurst coefficients which are the dominant parameter in the Fast Fractional Gaussian Noise(FFGN)model, one of the long-term models. are estimated with historical annual and monthly streamflows. In order to verify the applicability of these estimators the statistical properties of the generated annual streamflows by FFGN model are compared with those of the historical annual streamflows. Then the generated annual streamflows by FFGN model are disaggregated into the monthly streamflows by disaggregation model at two sites, i.e. Waekman and Jindong, in the Nakdong River Basin. On the other hand, the monthly stream flows at the two sites were also generated by the two-site Matalas model which is one of the short-term models. To evaluate the applicability of the above models and to select the better model the statistical properties of the generated monthly streamflows by two models were compared with those of the historicals, respectively.