• 한국수자원학회논문집
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• 제57권7호
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• pp.437-449
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• 2024

딥러닝을 활용하여 유역 특성을 반영한 유량 예측 및 비교 연구가 주목받고 있다. 본 연구는 셀프 어텐션 메커니즘을 통해 대용량 데이터 훈련에 적합한 Transformer와 인코더-디코더(Encoder-Decoder) 구조를 가지는 LSTM-based multi-state-vector sequence-to-sequence (LSTM-MSV-S2S) 모형을 선정하여 유역정보(catchment attributes)를 고려할 수 있는 모형을 구축하였고 이를 토대로 국내 10개 다목적댐 유역의 유입량을 예측하였다. 본 연구에서 설계한 실험 구성은 단일유역-단일훈련(Single-basin Training, ST), 다수유역-단일훈련(Pretraining, PT), 사전학습-파인튜닝(Pretraining-Finetuning, PT-FT)의 세 가지 훈련 방법을 사용하였다. 모형의 입력 자료는 선정된 10가지 유역정보와 함께 기상 자료를 사용하였으며, 훈련 방법에 따른 유입량 예측 성능을 비교하였다. 그 결과, Transformer 모형은 PT와 PT-FT 방법에서 LSTM-MSV-S2S보다 우수한 성능을 보였으며, 특히 PT-FT 기법 적용 시 가장 높은 성능을 나타냈다. LSTM-MSV-S2S는 ST 방법에서는 Transformer보다 높은 성능을 보였으나, PT 및 PT-FT 방법에서는 낮은 성능을 보였다. 또한, 임베딩 레이어 활성화 값과 원본 유역정보를 군집화하여 모형의 유역 간 유사성 학습 여부를 분석하였다. Transformer는 활성화 벡터가 유사한 유역들에서 성능이 향상되었으며, 이는 사전에 학습된 다른 유역의 정보를 활용해 성능이 개선됨을 입증하였다. 본 연구는 다목적댐별 적합한 모형 및 훈련 방법을 비교하고, 국내 유역에 PT 및 PT-FT 방법을 적용한 딥러닝 모형 구축의 필요성을 제시하였다. 또한, PT 및 PT-FT 방법 적용 시 Transformer가 LSTM-MSV-S2S보다 성능이 더 우수하였다.

• Applied Biological Chemistry
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• 제6권
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• pp.61-77
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• 1965

추락도(秋落稻)의 형태적(形態的) 특성(特性)과 추락답토양(秋落畓土壤)의 특성(特性) 그리고 식물체(植物體)의 각종(各種) 무권성분함량(無權成分含量)의 차이(差異)를 알고저 수원(水原) 소사(素砂) 및 평택(平澤)의 3개지구(個地區)에서 팔달(八達)의 재배답중비추락(栽培沓中非秋落)으로 인정(認定)되는 각(各) 1개소(個所)와 추락답(秋落沓) 각(各) 2개소(個所)씩 합계(合計) 9개소(個所)에서 벼를 예취(刈取)하여 작물학적(作物學的) 조사(調査)를 하고 식물체(植物體)의 화학적(化學的) 분석(分析)을 하였으며 그 적지(跡地)의 토성조사(土性調査)를 하는 한편 토양(土壤)의 이화학적(理化學的) 분석(分析)을 하였다. 그 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. 수도(水稻)의 형태(形態) 및 수량구성요소(收量構成要素)에 관(關)하여 (1) 추락도(秋落稻)는 간장(稈長), 수장(穗長), 추출장(抽出長)(수수(穗首)가 지엽(止葉)의 엽초에서 추출(抽出)하는 정도(程度)), 지엽(止葉)의 엽신장(葉身長) 및 엽초장 등(等) 모두 비추락도(非秋落稻)에 비(比)하여 현저(顯著)히 짧았다. (2) 주당수수(株當穗數)는 추락도(秋落稻)에서 많은 경향(傾向)을 보였다. (3) 신장절간장(伸張節間長)(선단(先端)으로부터 3개의 절(節間)) 역시 추락도(秋落稻)가 짧았으며 간전장(稈全長)에 대(對)한 신장(伸長) 간절(間節)이 차지하는 비율(比率)은 추락도(秋落稻)에서 낮았으며 따라서 하위절간(下位節間)들이 차지하는 그 비율(比率)은 높았다. (4) 주간수(主稈穗)의 제1차지경수(第1次枝梗數)와 착립수(着粒數)가 추락도(秋落稻)에서 현저(顯著)히 적었다. (5) 주간수(主稈穗)의 임실율(稔實率) 및 전체(全體)의 임실율(稔實率)이 모두 추락도(秋落稻)에서 현저(顯著)히 낮았다. (6) 주간수중(主稈穗中), 총인중, 정조중(精粗重)(수량(收量)). 천립중(千粒重), 고중(藁重), 인고비 등이 모두 추락도(秋落稻)에서 현저(顯著)히 낮았다. 2. 토양(土壤)의 이화학적(理化學的) 성질(性質)에 관(關)하여 (1) 추락지토양(秋落地土壤)은 상층(上層)이 얇았으며 또 상층(上層)과 하층(下層)을 합한 두께도 비추락지(非秋落地)의 그것보다 얇았다. (2) 수원지구(水原地區)의 추락지(秋落地)는 사질(砂質)이 었고 소사(素砂) 및 평택지구(平澤地區)의 토양(土壤)은 중점질(中粘質)이었다. (3) 토양(土壤)의 화학적(化學的) 분석결과(分析結果)를 각지구(各地區) 전체(全體)를 통관(通觀)하면 추락도(秋落稻) 토양(土壤)에 있어서는 그 상층(上層)에 규산(硅酸)의 함유율(含有率)이 비추락지(非秋落地)의 그것보다 낮았다. 그리고 그 밖에는 추락(秋落)과의 관계(關係)에 어떤 일정(一定)한 경향(傾向)을 보이지 않았다. (4) 토양(土壤)의 화학적(化學的) 분석결과(分析結果)를 지방별(地方別) 단위(單位)로 살펴 본즉 수원(水原)의 추락지(秋落地)에서는 철(鐵), 망간, 소사(素砂)에서는 망간의 함유율(含有率)이 그 지방(地方)의 비추락지(非秋落地)에서보다 낮았고 소사(素砂)에서는 철(鐵), 평택(平澤)에서는 유기물(有機物)의 함유율(含有率)이 추락도(秋落稻)에서 높았다. (5) 상층토전체(上層土全體)에 함유(含有)되어 있는 각주요무기성분(各主要無機成分)의 전량(全量)에 대(對)하여 각(各) 지구(地區)를 통관(通觀)한 추락(秋落)과의 관계(關係)에 어떤 일정(一定)한 경향(傾向)을 인정(認定)할 수 없었으나 지구별단위(地區別單位)에 있어서는 질소(窒素) 그밖에 모든 성분(成分)에 있어서 차이(差異)가 있음을 인정(認定)할 수 있었다. 3. 수확물(收穫物)의 화학적(化學的) 성분(成分)에 관(關)하여 (1) 정조(精粗), 지엽(止葉) 및 고간(藁稈)에 대(對)하여 각각(各各) 화학적(化學的) 분석(分析)을 한 결과(結果) 각지구(各地區) 전체(全體) 통합(統合)한 추락도(秋落稻)와 비추락도(非秋落稻)간의 차이(差異)에는 어떤 일정(一定)한 경향(傾向)을 인정(認定)할 수 없었으며 다만 지엽(止葉)의 성분중(成分中)에서 규산(硅酸)과 고간(藁稈)의 성분중(成分中) 망간 함유율(含有率)만이 추락도(秋落稻)에서 낮고 비추락도(非秋落稻)에서 높은 경향(傾向)을 인정(認定)하였다. (2) 각(各) 성분(成分)의 정조중(精租中) 함유량(含有量)과 고간중함유량(藁稈中含有量)을 계산(計算)하여 정조중(精租中)의 함유량(含有量)이 점(占)하는 각(各) 성분(成分)의 정도(程道)(비율(比率)){[정조중(精租中)의 성분함유량(成分含有量)의 무게${\div}$(정조중(精租中)의 성분함유량(成分含有量)의 무게+경엽중(莖葉中)의 성분함유량(成分含有量)의 무게) ${\times}$100]에 있어서 질소(窒素), 가리(加里) 및 망간은 그 비율(比率)이 각지구(各地區) 모두 추락도(秋落稻)가 비추락도(非秋落稻)에 비(比)하여 낮은 경향(傾向)을 보였다. 4. 수확물(收穫物) 및 토양(土壤)의 화학적(化學的) 분석결과(分析結果)의 상관(相關)에 관(關)하여 토양(土壤)의 화학적(化學的) 성분(成分)과 수확물(收穫物)의 화학적(化學的) 성분(成分)과의 관계(關係)에 있어서 뚜렷한 어떤 일정(一定)한 관계(關係)를 보이지 않았으며 다만 소사(素砂)의 추락지(秋落地)에서와 같이 분석칭량(分析秤量) 이하(以下)의 결핍량(缺乏量)(Mn)은 수확물(收穫物)인 정조(精租), 지엽(止葉), 고간(藁稈)에 있어서의 그 성분(成分)의 함량(含量)을 현저(顯著)히 낮게 하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제21권4호
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• pp.50-63
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• 2018

급격한 도시화를 겪으면서 자연적인 물순환 체계의 왜곡을 초래하였다. 이러한 물순환 구조의 변화는 기존 수자원 이용 경향을 변화시키며 하천 건천화 현상을 유발하고 있다. 이를 관리하기 위해 건천화 평가 및 예측이 가능한 하천 건천화 영향 평가 기술이 필요하다. 하천 건천화 영향평가 기술 수행을 위해서는 기초자료로써 GIS 기반의 공간자료 구축이 필수적이나, 관련 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 하천 건천화 평가를 위한 GIS 기반의 시계열 공간자료 활용에 대한 연구를 수행하였다. 이에 6개 하천 건천화 영향요소(기상, 토심, 산림밀도 및 높이, 도로망, 지하수 이용량, 토지이용)을 대상으로, 과거 수십년 간의 변화과정을 전국 단위 GIS 자료로 구축하여 연속수문모형 운용에 대한 기초자료로 활용하였다. 이러한 영향요소를 대상으로 시계열에 따라 하천 건천화 원인을 분석하고 해석할 수 있는 분포형 연속수문모형 기반의 DrySAT을 활용하여 하천 건천화 영향요소별 연유출량 및 건천화 평가를 수행하였다. 그 결과, 다른 요소들은 고려하지 않고 주어진 기상 조건하에 연유출량은 기본값 977.9mm로 산출되었다. 반면, 토심 감소, 산림 높이 증가, 도로 개발 증가, 지하수이용량 증가, 토지이용 개발변화를 고려하였을 때의 연평균 유출량은 각각 1,003.5mm, 942.1mm, 961.9mm, 915.5mm, 1003.7mm로 산출되었다. 산출된 결과는 하천건천화의 주요 원인으로서 지표유출량을 증가시켜 하천유량을 감소시키는 토심의 감소, 지표유출량을 감소시키는 산림 밀도의 증가, 지표하유출량을 감소시키는 도로의 증가, 기저유출량을 감소시키는 무분별한 지하수 개발과 지하수이용량의 증가, 지표유출량을 증가시키는 불투수지역의 증가를 들 수 있다. 또한, 하천 건천화 정의 및 등급 범위를 통해서 건천화 등급에 따라 표준유역별로 나타내었으며, 기상, 토심 감소 고려, 산림 높이 증가, 도로 개발 증가, 지하수이용량 증가, 토지이용 개발변화를 고려하였을 때의 건천화 등급은 각각 2.1, 2.2, 2.5, 2.3, 2.8, 2.2로 나타났다. 기본값인 강우조건을 제외한 5개 하천 건천화 영향요소에 대한 건천화 영향순위는 지하수 이용량 변화에 대한 건천화 영향이 제일 컸으며, 산림 밀도 변화, 도로 건설 변화, 토지이용 변화 및 토심 변화 순으로 나타났다. 향후 전국 하천 건천화 평가시스템 개발을 통해 6개 하천 건천화 영향요소에 대한 미래 자료 변화 및 이에 대한 건천화의 진행전망 등 시스템에 의한 평가결과를 토대로 맞춤형 하천 건천 관리 및 방지 방안을 제공할 수 있을 것으로 판단된다.