Existing studies that analyze the causes and effects of water circulation use mostly rainfall - runoff models, which requires much effort in model development, calibration and verification. In this study, hydrological sensitivity analysis which can separate quantitatively the impacts by natural factors and anthropogenic factor was applied to the Hwacheon dam upper basin from 1967 to 2017. As a result of using various variable change point detection methods, 1999 was detected as a statistically significant change point. Especially, based on the hydrological sensitivity analysis using 5 Budyko based functions, it was estimated that the average inflow reduction amount by Imnam dam construction was $1.890\;billion\;m^3/year$. This results in this study was slightly larger than the those by existing researchers due to increase of rainfall and decrease of Hwacheon dam inflow. In future, it was suggested that effective water management measures were needed to resolve theses problems. Especially, it can be suggested that the monthly or seasonal analysis should be performed and also the prediction of discharge for future climate change should be considered to establish resonable measures.
Hydrological models simulate the land phase components of the water cycle and provide a mechanism for evaluating the effects of climatic variation and change on water resources. Evapotranspiration(ET) is a critical process within hydrological models. This study evaluates five different methods for estimating ET in the SLURP(Semi-distributed Land Use Runoff Process)model, in the Yongdam basin. The five ET methods were the FAO Penman-Monteith, Morton CRAE (Complementary Relationship Area Evapotranspiration), the Spittlehouse-Black, the Granger, the Linacre model. We evaluated the five ET models, based on the ability of SLURP model to simulate daily streamflow, and How the five ET methods influence the sensitivity of simulated streamflow to changes in key model parameters and validation SLURP independently for each ET methods. The results showed that the Merton CRAE model had more physical significance and gave better agreement simulated stream flow and recorded flows. It noted that the Morton CRAE model might be more appropriate for the simulation of the actual evapotranspiration in SLURP hydrologic model.
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.16
no.1
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pp.75-89
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2014
In recent years, utilization of underground space has been increasing in various parts of the world. In particular, open-cut method is usually applied to the shallow depth excavation. However some problems such as extreme traffic congestion and unstability of adjacent structures etc. might occur. In order to cope with these problems, the M-CAM (Modified Cellular Arch Method) method was proposed to excavate soil tunnels at shallow depth with secured enough stability and minimized construction period. In this study, sensitivity analysis was performed to predict the influence of the size of CPW(Continuous Pile Wall) and ground conditions on the behavior of the tunnel. First of all, embedded depth and diameter (or thickness) of CPW, coefficient of lateral earth pressure, and ground conditions were selected as parameters that could affect tunnel stability. Meanwhile, FLAC 2D based on finite difference method was used for numerical analysis. As a result of this study, it was checked out that embedded depth among sizes of CPW had a greatest influence on the stability of a tunnel.
The SSARR model adopting IS(integrated snowband) watershed model is applied to the Nakdong River basin for low flow analysis. The IS watershed model is added to new version of the SSARR which has functions of simulating evapotranspiration. infiltration and lower zone routing. It provides annual water budget information as an output file and can be operated by interactive mode. Sensitivity analysis for both cases of high and low flows was carried out, which becomes the knowledge base for model calibration. Model verification was performed using the relative errors of high flows and absolute errors of low flows at the control points. Monthly water budget analysis was done by IS watershed model. and it reveals that runoff coefficient is 52.6%
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.7
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pp.285-291
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2020
In manufacturing, humans are being replaced with robots, but expert skills remain difficult to convert to data, making them difficult to apply to industrial robots. One method is by visual motion recognition, but physical features may be judged differently depending on the image data. This study aimed to improve the accuracy of vision methods for estimating the posture of humans. Three OpenPose vision models were applied: MPII, COCO, and COCO+foot. To identify the effects of face-covering accessories and image preprocessing on the Convolutional Neural Network (CNN) structure, the presence/non-presence of accessories, image size, and filtering were set as the parameters affecting the identification of a human's posture. For each parameter, image data were applied to the three models, and the errors between the actual and predicted values, as well as the percentage correct keypoints (PCK), were calculated. The COCO+foot model showed the lowest sensitivity to all three parameters. A <50% (from 3024×4032 to 1512×2016 pixels) reduction in image size was considered acceptable. Emboss filtering, in combination with MPII, provided the best results (reduced error of <60 pixels).
Sedimentation basin plays an important role in urban water treatment, and there are many complicated phenomena which need to be understood for efficient design and control of it. Especially, the study on the improvement of settling efficiency is required. In this study, commercial CFD (Computational Fluid Dynamics) program, FLUENT, and particle tracking method were used to simulate the flow in sedimentation basin, and to predict the settling efficiency. Computational domain of real scale was made, and detail factors such as porous wall, and outlet trough were considered instead of being simplified. The simulation results were compared with the experimental data to calibrate the parameters of particle tracking method. Sensitivity analysis showed that the particle diameter had more significant effects on settling efficiency than the particle density. The computation results gave the best agreements with the experimental data, when the value of particle diameter was 26.5 ${\mu}{\textrm}{m}$.
Whole body bone scan has been used to confirm bone metastasis and follow-up study with radio isotope. However, if the factors related to $^{99m}Tc$ uptake and waiting time for study are inappropriate, it would be image of low quality. The purpose of present study was to investigate correlation between the evaluation index of renal function and uptake of radiopharmaceuticals. The population for this retrospective study consisted of 387 patients who underwent whole body bone scan between June 2012 and December 2012. As a result of quantitative and qualitative analysis, we were able to confirm that GFR of less than normal range and creatinine levels in blood of more than average are more likely to be under the mean uptake rate. As a result of analysis on the indicator affecting soft-tissue and bone uptake, the correlation of all elements was somewhat low. Also there are no statistically significances due to the other parameters we did not deal with. Therefore, further research on additional factors is needed for exact study and improvement of the image quality.
Hydrologic dam risk analysis depends on complex hydrologic analyses in that probabilistic relationship need to be established to quantify various uncertainties associated modeling process and inputs. However, the systematic approaches to uncertainty analysis for hydrologic risk analysis have not been addressed yet. In this paper, two major innovations are introduced to address this situation. The first is the use of a Hierarchical Bayesian model based regional frequency analysis to better convey uncertainties associated with the parameters of probability density function to the dam risk analysis. The second is the use of Bayesian model coupled HEC-1 rainfall-runoff model to estimate posterior distributions of the model parameters. A reservoir routing analysis with the existing operation rule was performed to convert the inflow scenarios into water surface level scenarios. Performance functions for dam risk model was finally employed to estimate hydrologic dam risk analysis. An application to the Dam in South Korea illustrates how the proposed approach can lead to potentially reliable estimates of dam safety, and an assessment of their sensitivity to the initial water surface level.
The objectives of this study are to analyze the effects of time-area curve on Clark's watershed runoff method in addition to propose a GIS-based objective method for creating time-area curve. For the relative comparison of the variation of time-area curve to those of travel time and storage coefficient of Clark method, runoff sensitivities are performed on Soyang- and Chungju-dam watersheds for 1990. 9. 10~9. 14 event. The dimensionless time-area curve in HEC-1 that can be utilized in the case that the curve is not supplied is also tested in this study. The important results obtained in this study are as follows: The effects of time-area curve created by either GIS-based objective method or dimensionless curve are not significant for runoff analysis; The storage coefficient (K) and travel time( t$_{c}$), Clark's other two model parameters, are more sensitive than time-area curve for peak flow simulation. Therefore, it can be concluded that the parameters K and t$_{c}$ are more carefully estimated rather than time-area curve, when Clark method is used for runoff analysis.
Discharge or water level predictions at tidally affected river reaches are currently still a great challenge in hydrological practices. This research aims to predict water level of the tide dominated site, Jamsu bridge in the Han River downstream. Physics-based hydrodynamic approaches are sometimes not applicable for water level prediction in such a tidal river due to uncertainty sources like rainfall forecasting data. In this study, TensorFlow deep learning framework was used to build a deep neural network based LSTM model and its applications. The LSTM model was trained based on 3 data sets having 10-min temporal resolution: Paldang dam release, Jamsu bridge water level, predicted tidal level for 6 years (2011~2016) and then predict the water level time series given the six lead times: 1, 3, 6, 9, 12, 24 hours. The optimal hyper-parameters of LSTM model were set up as follows: 6 hidden layers number, 0.01 learning rate, 3000 iterations. In addition, we changed the key parameter of LSTM model, sequence length, ranging from 1 to 6 hours to test its affect to prediction results. The LSTM model with the 1 hr sequence length led to the best performing prediction results for the all cases. In particular, it resulted in very accurate prediction: RMSE (0.065 cm) and NSE (0.99) for the 1 hr lead time prediction case. However, as the lead time became longer, the RMSE increased from 0.08 m (1 hr lead time) to 0.28 m (24 hrs lead time) and the NSE decreased from 0.99 (1 hr lead time) to 0.74 (24 hrs lead time), respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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