• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.39 no.7 s.168
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• pp.593-603
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• 2006

The basin response to storm is regarded as nonlinearity inherently. In addition, the consistent nonlinearity of hydrologic system response to rainfall has been very tough and cumbersome to be treated analytically. The thing is that such nonlinear models have been avoided because of computational difficulties in identifying the model parameters from recorded data. The parameters of nonlinear system considered as dynamic effects in the conceptual model are optimized as the sum of errors between the observed and computed runoff is minimized. For obtaining the optimal parameters of functions, the historical data for the Bocheong watershed in the Geum river basin were tested by applying the numerical methods, such as quasi-linearization technique, Runge-Kutta procedure, and pattern-search method. The estimated runoff carried through from the storage function with dynamic effects was compared with the one of 1st-order differential equation model expressing just nonlinearity, and also done with Nash model. It was found that the 2nd-order model yields a better prediction of the hydrograph from each storm than the 1st-order model. However, the 2nd-order model was shown to be equivalent to Nash model when it comes to results. As a result, the parameters of nonlinear 2nd-order differential equation model performed from the present study provided not only a considerable physical meaning but also a applicability to Korean watersheds.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.997-1001
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• 2009

GIS 기반의 HEC-HMS를 이용하여 유량자료가 있는 소하천인 정자천 유역을 대상으로 장기 강우 유출 분석을 하였다. 일반적으로 홍수량 산정은 단기해석으로 분석하나 평 갈수기와 홍수기 때의 하천 유황이 다르기 때문에 매개변수가 불일치할 것이라 생각되고, 이에 대한 보정이 필요한지 판단이 필요하다. 이를 위해 장기 연속모의를 통하여 매개변수의 보정 필요성을 검토하였다. 연구는 수치지도를 조합하여 ARC-VIEW로부터 Map파일 및 Basin파일을 생성하였고, 토지이용도와 토양도를 ARC-VIEW를 이용하여 CN value를 추출하였다. 계산조건중 손실량 산정방법은 SCS Curve Number법으로 하였고, 단위도 방법은 Clark UH법, 하도추적방법은 Muskingum방법, 기저유량산정방법은 Constant monthly로 설정하였다. 유역면적, 도달시간자료, 저류상수 값 등의 추출은 GIS기법을 이용하여 추출하였다. HEC-HMS의 장기 연속모의(Continuous Simulation)로 얻어진 Element Graph를 보면 대략적인 형태가 일치하나 2006년도에 대한 모의에서는 홍수기의 결과만 일치하는 것으로 보이고, 2007년도에 대한 모의에서는 평 갈수기와 홍수기의 그래프 형태가 유사하게 나타났다. 실측 유량보다 유량 값이 약간 크게 산출되어 홍수량 산정에서 볼 때 안정성에 무리가 없다고 판단되지만, 평 갈수기 기간에서 볼 때 연마다 하천의 매개변수가 일치하지 않는다고 생각되며, 홍수 후 유역의 변화로 매개변수가 변화한 것이라 생각된다. 향후 정자천유역의 보다 많은 강우사상과 실측유량을 통해 HEC-HMS의 유출량을 비교 분석하면 보다 더 정확한 해석이 가능할 것이며, 홍수가 빈번한 지역의 경우 유수지의 검토와 저수지의 시간당 방류량을 알 수 있다면 오차의 범위를 줄일 수 있다고 생각된다. 더 나아가 우리나라에 적합한 매개변수와 GIS 프로그램이 개발된다면 보다 쉽고 정확한 해석이 가능할 것이라고 생각된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.461-461
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• 2012

본 연구는 서울 지점의 목표연도(2040, 2070, 2100년)별 재현기간에 따른 확률강수량을 산정하기 위해 지속시간 24시간에 대한 연 최대 강수량 자료를 구축하여 비정상성 빈도해석을 수행하였다. 연 최대강수량 자료를 이용해 초기 20년을 기준으로 1년씩 추가한 연 최대 강수량 누적 자료를 구축한 후, 누적 기간별 자료의 평균, 위치매개변수, 축척매개변수를 산정하였다. Gumbel 분포를 이용해 비정상성 빈도해석을 실시하였으며, 각 매개변수의 경우 확률가중모멘트법을 이용해 산정하였다. 산정된 누적평균 강수량과 연도와의 선형회귀분석을 실시한 방법뿐만 아니라 서울 지점이 속한 한강유역의 전 지점들을 이용한 유역의 누적평균 강수량 자료에 대하여 연도와의 Logsitic 회귀분석 및 Power Model을 이용해 서울 지점의 목표연도별 누적평균 강수량을 산정하였고 이를 통해 목표연도별 위치매개변수 및 축척매개변수를 구해 목표연도별 재현기간에 따른 확률강수량을 산정하였다. 선형회귀분석을 이용한 비정상성 빈도해석의 경우, 목표연도가 증가함에 따라 선형적인 증가에 의해 매우 높은 누적평균 강수량이 나타나 확률강수량의 경우에도 정상성임을 가정한 확률강수량에 비해 매우 높게 나타나 타당한 확률강수량이라 함에 한계가 있음을 보였다. 유역의 평균거동과 Logistic 회귀분석을 실시하여 확률강수량을 산정하였을 때에는, 선형 회귀분석에 비해 정상성임을 가정한 확률강수량보다 크게 증가하지 않고 비교적 안정적인 증가가 나타났다. 하지만 Logistic 회귀분석을 이용한 누적평균 강수량 산정에 있어서 목표연도 2040년에 도달하기 전에 미리 수렴하는 형태를 보여 모든 목표연도의 확률강수량이 동일한 값을 가지는 한계가 나타났다. 한강 유역의 평균거동과 Power Model을 이용한 비정상성 빈도해석의 경우, 선형회귀분석 및 Logistic 회귀분석을 통한 비정상성 빈도해석에서 나타난 문제점을 보완할 수 있는 확률강수량이 나타남을 보였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.38 no.8 s.157
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• pp.595-604
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• 2005

Precipitation simulation for making the data size larger is an important task for hydrologic analysis. The simulation can be divided into two major categories which are the parametric and nonparametric methods. Also, precipitation simulation depends on time intervals such as daily or hourly rainfall simulations. So far, Markov model is the most favored method for daily precipitation simulation. However, most models are consist of state transition probability by using the homogeneous Markov chain model. In order to make a state vector, the small size of data brings difficulties, and also the assumption of homogeneousness among the state vector in a month causes problems. In other words, the process of daily precipitation mechanism is nonstationary. In order to overcome these problems, this paper focused on the nonparametric method by using uni-variate and multi-variate when simulating a precipitation instead of currently used parametric method.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.26 no.1B
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• pp.27-38
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• 2006

The storage function model (SFM) has been used for the flood forecasting in Korea. The SFM has a simple calculation process and it is known that the model is more reasonable than linear model because it considers non-linearity of flood runoff. However, the determination of parameters is very difficult. In general, the trial and error method which is an manual calibration by the decision of a model manager. This study calibrated the parameters by the trial and error method and optimization technique. The calibrated parameters were compared with the representative parameters which are used in the Flood Control Centers in Korea. Also, the evaluation indexes on objective functions and calibration methods for the comparative analysis of simulation efficiency. As a result, the Genetic Algorithm showed the smallest variation in objective functions and, in this study, it is known that the objective function of SSR (Sum of Squared of Residual) is the best one for the flood forecasting.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.13 no.4
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• pp.141-150
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• 1993

For the three parameter Weibull distribution, the parameter estimation techniques are applied and the asymptotic variances of the quantile to obtain the confidence limits for a given return period are derived. Three estimation techniques are used for these purposes: the methods of moments, maximum likelihood and probability weighted moments. The three parameter Weibull distribution as a flood frequency model is applied to actual flood data.

• Journal of KSNVE
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• v.8 no.5
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• pp.887-899
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• 1998

It has been resulted that Lagrange multiplier method with statistical approach was superior to traditional harmonic balance method in identifying the nonlinear loudspeaker parameters when output signals were contaminated with Gaussian random noise. We have known that the displacement-dependent characteristic values of nonlinear parameters identified by traditional harmonic balance method were estimated less than original values by the increase of output noise and the stiffness coefficients were very sensitive to output noise. Also, by the sensitivity analysis we have verified that the harmonic distortions in acoustic radiation was mainly due to nonlinearity of force factor caused by uneven magnetic fields and that reducing the nonlinearity of damping coefficients were very effective for improving second harmonic distrotion of acoustic radiation.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 2001.05a
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• pp.565-570
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• 2001

대상 기계구조물의 유한요소 모델로부터 구한 해석결과가 실험결과와 오차를 나타낼 때, 이러한 오차를 줄일 수 있도록 유한요소 모델의 변경이 요구된다. 유한요소 모델개선은 이러한 역문제(Inverse Problem)를 다루는 체계적인 접근법이다. 일반적으로 유한요소 모델에서 변경할 수 있는 매개변수의 개수는 실험결과의 개수보다 많으므로 실험결과와 일치되는 개선된 유한요소 모델은 무한하다고 할 수 있다. 그러나, 개선된 유한요소 모델이 물리적 타당성을 갖도록 매개변수의 변경량에 제한을 주면 일반적으로 초기 유한요소 모델에 비해 실험결과와의 오차가 개선된 근사해만 존재하게 된다. 따라서, 모델개선 과정을 통해 구한 개선된 모델은 오차의 평가기준 또는 목적함수에 따라 정해진 다양한 근사해 중 하나이다. 기존의 모델개선 방법에서는 단 하나의 오차 평가기준 또는 목적함수를 사용하고 이를 최소화 하는 모델을 구한다. 개선된 모델을 구하기 이전에는 사용된 평가기준이 타당한지 검토할 수 없으므로 대부분의 경우, 시행착오법으로 목적함수를 설정하게 된다. 본 논문에서는 다목적 최적화 기법을 이용한 오차 평가기준을 소개하고 이를 하드디스크커버 유한요소 모델개선에 응용한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.1538-1542
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• 2007

확률강우량은 일반적으로 년최대 강우량자료를 바탕으로 빈도해석을 실시하여 산정하며, 국내에서는 주로 매시각별로 관측된 자료를 이용하여 지속기간 1시간에서 24시간 사이에 대하여 산정하고 있다. 그러나 도달시간이 매우 단시간인 도시 유역의 확률강우량 산정을 위해서는 지속기간 15분 혹은 지속기간 30분과 같은 짧은 지속기간에 대한 확률강우량의 추정이 필요하며, 이와는 반대로 지속기간 24시간 이상의 장기간에 대한 확률강우량의 추정이 필요한 경우도 있다. 본 연구에서는 이와 같이 관측되지 않은 지속기간에 대한 확률강 우량을 산정하기 위한 방법으로써 강우자료의 지속기간별로 일정한 스케일이 유지된다는 스케일링 성질(Scaling Invariance Property)을 적용하여 확률강우량을 산정하였다. 이를 위해 대상지역의 지속기간별 년최대 강우량자료를 구축한 뒤 L-모멘트법으로 산정된 매개변수와 스케일링 성질을 이용하여 확률강우량을 산정한 후 이를 기존의 빈도해석 결과에 의한 확률강우량과 비교하여 적용성을 판단하였다.

• Journal of Korean Society of Water and Wastewater
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• v.23 no.2
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• pp.241-249
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• 2009

It is well known that the trend of water demand in large-size water supply systems has been suddenly changed, and many expansions of water supply facilities become unnecessary. To be cost-effective, thus, politicians as well as many professionals lay stress on the adaptive management of water supply facilities. Failure in adapting to the new trend of demand is sure to be the most critical reason of unnecessary expansions. Hence, we try to develop the model and modeling procedure that do not depend on the old data of demand, and provide engineers with the fast learning process. To forecast water demand of Seoul, the Bayesian parameter estimation was applied, which is a representative method for statistical pattern recognition. It results that we can get a useful time-series model after observing water demand during 6 years, although trend of water demand were suddenly changed.