Kim, Hanbeen;Kim, Sooyoung;Kim, Taereem;Heo, Jun-Haeng
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.143-143
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2015
기존의 빈도해석에서는 자료의 정상성을 가정하며, 이에 따라 적정모형 선정 시에 $x^2$ 검정이나 PPCC(Probability Plot Correlation Coefficient)검정과 같은 적합도 검정방법을 사용한다. 하지만 자료에서 경향성이 나타나거나 평균, 분산, 매개변수 등이 시간에 따라 변하는 등의 비정상성 현상들이 관측됨에 따라 비정상성 빈도해석에 관한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 비정상성 빈도해석에서는 시간항과 같은 공변량이 포함된 매개변수를 가지는 비정상성 모형을 적용하게 되는데, 시간에 따라 매개변수가 계속 변하므로 매개변수에 따라 검정통계량이 고정되어 있는 기존의 적합도 검정방법의 적용이 어렵다. 따라서 비정상성 빈도해석의 적정 모형 선정에 적용할 수 있는 방법으로 최우도 함수에 기반한 모형 평가 방법인 AIC와 BIC가 추천되고 있으며 자료길이가 충분하지 않은 경우에는 AIC 대신하여 AICc의 사용이 추천되고 있다. 본 연구에서는 극치사상을 나타내는데 적합한 분포형인 GEV분포형의 위치, 규모 매개변수를 시간항으로 나타낸 다양한 비정상성 GEV모형에 대하여 Monte-Carlo 모의실험을 통해 AICc와 BIC의 적용성을 검토하였으며, 비정상성이 관측되는 실측 자료에 적용해보았다.
Kim, Kyeung;Kang, Moon Seong;Song, Jung Hun;Jun, Sang Min
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.288-288
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2016
유역단위 오염부하량 산정에는 SWAT, HSPF 등의 물리적 매개변수 기반 분포형 모형이 주로 사용되고 있으나, 공간분포형 입력자료로 인한 많은 매개변수는 모의 과정을 복잡하게 하며, 보정 과정에 있어 많은 시간과 노력을 요구하는 단점이 있다. 이로 인해 실무에서는 원단위법이나 유량-부하량 관계식과 같은 통계적 분석에 의한 회귀식이 주로 사용되고 있다. 그 중 LOADEST는 회귀식 기반 프로그램으로, 다양한 연구자들에 의해 연구되고 있으나, 수질 모형과의 모의능력을 비교하는 연구는 부족하다. 본 연구에서는 청미천 상류유역을 대상으로 유역특성에 따른 LOADEST 기반 회귀식의 매개변수를 추정하여 오염부하량을 모의하고, SWAT 모형에 의한 오염부하량 모의결과와 비교 평가하고자 한다. 모형의 구동 및 회귀식 매개변수 추정에 필요한 입력 자료는 용인시 백암면 일대에서 2013년부터 2015년까지 모니터링한 수질, 유량 및 기상자료와 지형자료 (토지이용도, 토양도, 수치표고자료)를 이용하여 구축하였다. LOADEST 기반 회귀식의 매개 변수 추정은 김계웅 (2015)이 개발한 방법을 사용하였으며, 유역면적, 토지이용비율 등은 지형자료를 이용하여 산정하였다. SWAT 모형의 보정은 2013년부터 2014년까지의 자료를 이용하였으며, 2015년 자료를 이용하여 검정하였다. 본 연구의 결과는 비점오염원 모델에 대한 이해를 넓히고, 오염부하량 모의를 위한 모형 선정에 있어 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2005.05b
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pp.469-473
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2005
수질모형의 지배방정식에서 정의되는 대표적인 수질매개변수는 유역 및 대기로부터의 오염부하량 퇴적물로부터의 오염물질 용출부하량, 확산계수. 반응계수 등으로 직접적인 관측이 곤란할 뿐만 아니라 많은 관측비용을 필요로 한다. 본 연구에서는 매개변수를 포함한 오염물질 수지방정식을 구성하고, 구성된 선형 연립방정식을 이용함으로써 계산된 농도분포자료와 관측된 시계열 농도분포자료를 이용하여 계산한 질량변화량의 차이를 최소화하는 역산문제를 구성하여 모형의 매개변수를 추정하는 방법을 제시하였다. 이 방법을 이용하여 천수만, 울산만(울산항) 해역에서 관측된 연직방향 농도분포 자료를 이용하여 확산계수 및 대기로부터의 오염부하량, 퇴적물로부터의 오염물질 용출율, 확산$\cdot$반응에 의한 오염물질 변화량 등을 추정하였으며, 추정 매개변수는 시기적으로 변동이 크게 나타났다. 반면, 추정매개변수를 이용한 관측자료와 계산결과를 비교한 결과, RMS 오차는 관측자료 범위의 $5.0\% 이하, 일치지수는 0.95 이상으로 본 방법을 이용한 매개변수 추정결과의 신뢰성은 우수한 것으로 파악되었다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2006.05a
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pp.1686-1690
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2006
현재 우리나라에서는 하천의 개수사업 및 교량, 제방 등과 같은 수공구조물 설계시 계획 홍수위를 산정하는데 있어 실무에서는 1차원 모형인 HEC-RAS 모형이 널리 이용되고 있다. 그러나 HEC-RAS 모형과 같은 1차원 모형의 경우 모형의 한계로 인해 하폭의 확대, 축소, 만곡부 및 섬 등과 같은 장애물 존재시 하천횡단면에 따른 수위 및 유속변화를 표현하는데 많은 어려움이 있으며, 이런 한계로 인해 1차원 모형만을 이용하여 하도 및 하천공간계획을 수립하기란 사실상 불가능하다. 또한 최근 들어 하천기능에 대한 인식이 과거 홍수소통, 용수이용 등 이.치수중심에서 인간과 다양한 생명체가 공존하는 서식처로서의 기능을 부여하는 생태하천의 개념으로 변화하는 추세이며, 이와 같이 변화된 패러다임하에서 생태하천복원사업 등과 같은 하천관련 사업추진 시 합리적인 하도 및 하천의 공간계획을 수립하기 위해서는 하도내 2차원 흐름특성 등과 같은 기초자료가 절실히 요구된다. 따라서, 본 연구에서는 합리적인 하도 및 하천의 공간계획을 수립하기 위한 기초자료를 제공함은 물론, 보 철거에 따른 하도내 흐름개선 효과를 분석하기 위해 연구대상 하천인 두계천에 대하여 2차원 수치모의를 통한 하도내 흐름특성 변화를 조사하였다. 본 연구에서 선정한 2차원 모형으로는 유한요소법에 기반을 둔 RMA-2모형의 범용프로그램인 SMS 모형을 선정하였고, 1차원 수치해석을 통하여 선정된 하류단의 경계조건을 적용하여 2차원 수리특성 분석을 실시하였다. 분석결과 철거대상 취수보 15개에 대하여 보철거 후 수위에 대한 개선 효과는 금암보를 제외한 대부분의 보 철거 구간에서는 그리 크지 않은 것으로 나타난 반면, 보 철거에 따른 유속의 개선효과는 대부분 큰 것으로 나타났다.는 경우보다 낮게 나타나고 있다. On-Line 저류지의 경우 Off-Line 의 경우에 비해 수위, 유량이 저류지의 상류단에서 크게 나타났다. On-Line 저류지의 경우 Off-Line 의 경우에 비해 같은 값의 첨두홍수량을 저류하기 위해서 상대적으로 넓은 저류면적이 필요한 것으로 나타난다. 대등한 수위감소값의 홍수저감효과를 발휘하기 위해서 본 연구에서는 On-Line 저류지 면적은 Off-Line 저류지에 비 두배 이상이 필요한 것으로 보여졌다.들에 관한 정보는 종종 현장관측에서 조차 무시되는 경우가 많다. 이에 본 연구에서는 수질모형의 매개변수 중 특히 수리특성에 관련된 매개변수들이 수질에 미치는 영향을 파악하는 것을 목적으로 하고 있다. 이를 위해 적용된 수질모형은 QualKo를 사용하였으며, 대상 하천은 낙동강 본류 경남구간 시점 부근인 회천 합류 전부터 낙동강 본류 경남구간 종점 부근인 밀양강 합류 전까지의 경남 오염총량관리 기본계획 시 구축된 모형 매개변수를 바탕으로 분석을 수행하였다. 일차오차분석을 이용하여 수리매개변수와 수질매개변수의 수질항목별 상대적 기여도를 파악해 본 결과, 수리매개변수는 DO, BOD, 유기질소, 유기인 모든 항목에 일정 정도의 상대적 기여도를 가지고 있는 것을 알 수 있었다. 이로부터 수질 모형의 적용 시 수리 매개변수 또한 수질 매개변수의 추정 시와 같이 보다 세심한 주의를 기울여 추정할 필요가 있을 것으로 판단된다.변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측
Moon, Young Il;Park, Kyung Mi;Yuk, Ji Moon;Kim, Min Seok
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.434-434
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2016
신뢰도 높은 모형을 구축하는 것은 수문분석 시 매우 중요한 기초 작업이라고 할 수 있으며, 대부분은 SWMM모형의 관망구축과 구축된 관망의 매개변수를 추정을 위해 반복적인 작업수행으로 많은 시간을 소모하게 된다. 따라서 본 연구에서는 수문분석 시 SWMM모형의 간소화 방안 및 매개변수 추정에 관한 연구를 실시하였다. 관망 간소화는 누가유역면적을 기반으로 실시하였으며, 매개변수 추정은 DDS알고리즘으로 분석을 수행하였다. 이는 보다 신속하고 신뢰도 높은 SWMM 모형 구축에 크게 기여할 것으로 판단된다.
Hydrological model parameters are essential for model simulation and can vary over time due to topography, climatic conditions, climate change and human activity. Consequently, the use of fixed parameters can lead to inaccurate stream flow simulations. The aim of this study is to investigate an appropriate method of estimating time-varying parameters using stream flow observations, and how the simulation efficiency changes when stream flow data are assimilated into the model. The data assimilation method can be used to automatically estimate the parameters of a hydrological model by adapting to a variety of changing environments. Stream flow observations were assimilated into a two parameter monthly water balance model using a particle filter. The simulation results using the time-varying parameters by the data assimilation method were compared with the simulation results using the fixed parameters by the SCEM method. First, we conducted synthesis experiments based on various scenarios to investigate if the particle filter method can adequately track parameters that change over time. After that, it was applied to actual watersheds and compared with the predictive performance of stream flow when using parameters that change with time and fixed parameters. The conclusions obtained through this study are as follows: (1) The predictive performance of the overall monthly stream flow time series was similar between the particle filter method and the SCEM method. (2) The monthly runoff prediction performance in the period except the rainy season was better in the simulation by the periodically changing parameters using the data assimilation method. (3) Uncertainty in the observational data of stream flow used for assimilation played an important role in the predictive performance of the particle filter.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.34
no.3
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pp.821-831
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2014
Stochastic rainfall generators or stochastic simulation have been widely employed to generate synthetic rainfall sequences which can be used in hydrologic models as inputs. The calibration of Poisson cluster stochastic rainfall generator (e.g. Modified Bartlett-Lewis Rectangular Pulse, MBLRP) is seriously affected by local minima that is usually estimated from the local optimization algorithm. In this regard, global optimization techniques such as particle swarm optimization and shuffled complex evolution algorithm have been proposed to better estimate the parameters. Although the global search algorithm is designed to avoid the local minima, reliable parameter estimation of MBLRP model is not always feasible especially in a limited parameter space. In addition, uncertainty associated with parameters in the MBLRP rainfall generator has not been properly addressed yet. In this sense, this study aims to develop and test a Bayesian model based parameter estimation method for the MBLRP rainfall generator that allow us to derive the posterior distribution of the model parameters. It was found that the HBM based MBLRP model showed better performance in terms of reproducing rainfall statistic and underlying distribution of hourly rainfall series.
The purpose of this study was to examine the mechanism through which Senior Center User's services satisfaction impacts quality of life. We were particularly interested in the mediating effect of empowering Senior Center users. bootstraping method based on structural equation modeling were used. The partial and full mediation model were compared and X2 difference test was conducted between the two models. The result showed that the mediating effect of empowering senior center user was statistically significant and accounted for the relationship between the senior center user's services satisfaction and quality of life. Empowering senior center user mediated fully the effect of senior center user's services satisfaction on quality of life. Practice and policy implications as well as further research topics were discussed to aid the search for highly effective interventions.
Most nonstationary frequency models are defined as the probability models containing the time-dependent parameters. For frequency analysis of annual maximum rainfall data, the Gumbel distribution is generally recommended in Korea. For the nonstationary Gumbel models, the time-dependent location and scale parameters are defined as linear and exponential relationship, respectively. The exponentially time-varying scale parameter of nonstationary Gumbel model is generally used because the scale parameter should be positive. However, the exponential form of scale parameter occasionally provides overestimated quantiles. In this study, various forms of time-varying scale parameters such as exponential, linear, and logarithmic forms were proposed and compared. The parameters were estimated based on the method of maximum likelihood. To compare the accuracy of each scale parameter, Monte Carlo simulation was performed for various conditions. Additionally, nonstationary frequency analysis was conducted for the sites which have more than 30 years data with a trend in rainfall data. As a result, nonstationary Gumbel model with exponentially time-varying scale parameter generally has the smallest root mean square error comparing with another forms.
The parameters of the storage function model (SFM) are taken as constants, while they have different values every rainfall events and time of the runoff. Therefore, the results of the SFM show remarkably large errors in general. In this study, the modified sorage function model (MSFM), in which the time variant parameters are introduced, is proposed to improve the SFM which is a conceptual rainfall-runoff model. The fuzzy reasoning is applied as a real-time control method of the time-variant parameters of the proposed model. The applicability of the MSFM was examined in the Bochung river, a tributary of Geum river in Korea. The pattern of predicted outflow hydrograph and peak outflow by the MSFM with fuzzy control are much similar to the measured values in comparison with the results produced by the SFM.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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