• Title/Summary/Keyword: 매개변수 분석

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Baseflow separation methods based on a single digital filter parameter: sensitivity analysis and applicability review (단일 디지털 필터 매개변수 기반의 기저유출 분리 기법: 민감도 분석 및 적용성 검토)

  • Jin, Youngkyu;Kang, Taeuk;Lee, Namjoo;Lee, Sangho
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.435-435
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    • 2022
  • 디지털 필터 기반의 기저유출 분리 기법은 하천유량으로부터 기저유량을 분리하는 기법으로서 적절한 분석을 위해서는 필터 매개변수에 대한 추정이 요구된다. 이 연구에서는 비교적 간단한 방법으로 기저유출을 분리할 수 있는 단일 매개변수를 가진 디지털 필터 기반의 기저유출 분리 기법에 대하여 민감도 분석을 수행하였으며, 민감도 분석 결과를 바탕으로 적정 매개변수 범위를 결정하였다. 적용된 디지털 필터 기반의 기저유출 분리 기법은 Lyne-Hollick(LH), Chapman, Chapman-Maxwell(CM), EWMA 기법이다. 분석 대상 지점은 낙동강 지류 하천 중 8년이상 연속된 유량측정 기록이 존재하는 25개 수위관측소이다. 민감도 분석을 위한 기저유출 분리 기법별 매개변수 범위는 과거 연구 사례에 근거하여 LH, Chapman, CM 기법의 경우 0.9 ~ 0.99, EWMA 기법은 0.003 ~ 0.015로 선정하였다. 기저유출 분리 기법별 민감도 분석 결과, EWMA 기법이 매개변수 변화에 따른 기저유출 지표의 변화가 가장 적은 것으로 분석되었으며, LH 기법이 민감도가 가장 큰 것으로 분석되었다. 또한, LH 기법과 EWMA 기법은 수위관측소에 따라 산정된 기저유출 지수가 큰 차이를 보였으며, 이는 각 수위관측소의 유황곡선에서 10%와 90%에 해당하는 유량의 무차원 변동량에 기인한 것으로 분석되었다. 각 기저유출 분리 기법별 적용성 검토 결과, Chapman과 CM 기법은 기저유출만 존재하는 비 강우 기간에서 기저유출을 분리하는 오류가 확인됨에 따라, 비교적 유량 변동이 큰 우리나라의 유출 특성상 Chapman과 CM 기법의 적용은 부적절한 것으로 판단된다. LH 기법과 EWMA 기법은 홍수 수문곡선 상승부에 대한 기저유출의 비율, 비 강우 기간에 대한 기저유출 분리 오류 등을 검토하여, EWMA 기법은 0.012 ~ 0.015, LH 기법은 0.950 ~ 0.975로 선정하였다.

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Sensitivity analysis of hydrogeologic parameters in SWAT-MODFLOW model (SWAT-MODFLOW 모형의 수리지질 매개변수 민감도 분석)

  • Kim, Nam-Won;Chung, Il-Moon;Lee, Jeong-Woo;Won, Yoo-Seung
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2006.05a
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    • pp.824-828
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    • 2006
  • SWAT-MODFLOW 모형은 물리적 기반의 준 분포형 모형인 SWAT모형의 지하수 모듈을 분포형 모형인 MODFLOW로 대체하여 하천과 대수층간의 수위차이에 따른 물교환량으로 지하수 유출량을 결정하는 완전 연동형 지표수-지하수 통합모형이다. 이 모형을 구동하기 위해서는 유역자료, 기상자료, 하천특성자료, 토지 이용자료, 토양자료, 작물자료, 지하수자료 등 다양한 입력 자료를 필요로 한다. 이러한 입력 자료의 변동양상에 따라 모형의 결과가 크게 다르게 나타나므로 모형의 입력 매개변수 변화에 따른 모형의 반응을 분석하여야 한다. 본 연구에서는 지하수유출해석을 담당하는 MODFLOW 모형의 수리지질학적 매개변수 변화에 따른 모형의 반응을 검토하였다. SWAT-MODFLOW 모형을 경안천 유역에 적용하여 투수계수, 저류계수, 하상수리전도도 등의 주요 수리지질학적 매개변수가 지하수 유출현상에 미치는 증감과 변화율 등을 정량적으로 분석하였다. 유역출구점에서의 연평균 지하수유출량의 변화, 하천과 대수층의 상호작용에 따른 지하수 유출량 시계열의 변화 등을 분석하여 그 결과를 제시하였다.

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Effects for characteristics of loudspeaker due to unknown fabrication mistakes by unskilled workers (미숙련 작업자에 의한 미확인 조립오차가 스피커 특성에 미치는 영향)

  • Park Seok-Tae
    • Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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    • autumn
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    • pp.523-526
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    • 2004
  • 미숙련 작업자들에 의하여 생산되는 라우드스피커의 특성들을 분석하여 제작된 제품들의 품질 신뢰도를 분석하였다. 동일한 부품을 사용한 경우임에도 조립 제작과정에서 누적된 미확인 제작오차에 의하여 발생하는 스피커의 전기 임피던스와 음향응답특성등의 산포도를 분석하였다. 또한, 전기 임피던스 곡선들로부터 T-S 매개변수 규명법으로 규명한 스피커 매개변수들의 산포도도 분석하였다. 부품들의 질량에 대한 실측치와 매개변수법으로 규명한 결과를 비교하여 조립제작과정에서 이 값들의 변화 되는 정도도 분석하였다.

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Analysis of the suitability of optimization methods for parameter estimation of stochastic rainfall model. (추계학적 강우모형의 모수 추정을 위한 최적화 기법의 적합성 분석)

  • Cho, Hyungon;Kim, Gwangseob
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.327-327
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    • 2018
  • 돌발홍수, 집중호우 등 강우가 발생 원인되는 자연재해에 효과적으로 대응하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있으나 강우의 시공간 변동성과 발생과정의 복잡한 물리과정으로 인해 강우 추정에 한계를 가진다. 일반적으로 강우 추정은 물리적, 추계학적 모형을 이용하며 추계학적 모형의 점과정(point process)을 이용하여 강우를 생산한다. 추계학적 강우 모형은 관측 강우의 시간 스케일, 강우발생 빈도, 강우 강도 등 강우 구조의 특성을 반영 할 수 있다는 장점을 가지고 있으나 생산되는 강우의 구조가 추정되는 매개변수에 크게 의존한다는 점에서 실제 강우에 적합한 매개변수 추정이 중요하다. 본 연구에서는 낙동강 유역내에 있는 20개의 강우관측 지점을 대상으로 1973년-2017년까지의 강우 관측자료를 수집하였으며 추계학적 강우생성 모형으로 점과정을 이용하는 추계학적 강우생성 모형인 NSRPM(Neymann-Scott rectangular pulse model)을 선정하였다. NSRPM모형의 매개변수를 추정하기위한 최적기법으로 DFP(Davidon-Fletcher-Powell), GA(genetic algorithm), Nelder-Mead, DE(differential evolution)를 이용하여 추정된 매개변수의 적합성을 분석하고 지역특성을 고려한 매개변수 추정 기법을 제시하였다. 추정된 모형의 매개변수를 분석한 결과 DE와 Nelder-Mead 기법이 높은 적합성을 보였으며 DFP, GA기법이 상대적으로 낮은 적합도를 보였다.

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Research on the Application of AI Techniques to Advance Dam Operation (댐 운영 고도화를 위한 AI 기법 적용 연구)

  • Choi, Hyun Gu;Jeong, Seok Il;Park, Jin Yong;Kwon, E Jae;Lee, Jun Yeol
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.387-387
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    • 2022
  • 기존 홍수기시 댐 운영은 예측 강우와 실시간 관측 강우를 이용하여 댐 운영 모형을 수행하며, 예측 결과에 따라 의사결정 및 댐 운영을 실시하게 된다. 하지만 이 과정에서 반복적인 분석이 필요하며, 댐 운영 모형 수행자의 경험에 따라 예측 결과가 달라져서 반복작업에 대한 자동화, 모형 수행자에 따라 달라지지 않는 예측 결과의 일반화가 필요한 상황이다. 이에 댐 운영 모형에 AI 기법을 적용하여, 다양한 강우 상황에 따른 자동 예측 및 모형 결과의 일반화를 구현하고자 하였다. 이를 위해 수자원 분야에 적용된 국내외 129개 연구논문에서 사용된 딥러닝 기법의 활용성을 분석하였으며, 다양한 수자원 분야 AI 적용 사례 중에서 댐 운영 예측 모형에 적용한 사례는 없었지만 유사한 분야로는 장기 저수지 운영 예측과 댐 상·하류 수위, 유량 예측이 있었다. 수자원의 시계열 자료 활용을 위해서는 Long-Short Term Memory(LSTM) 기법의 적용 활용성이 높은 것으로 분석되었다. 댐 운영 모형에서 AI 적용은 2개 분야에서 진행하였다. 기존 강우관측소의 관측 강우를 활용하여 강우의 패턴분석을 수행하는 과정과, 강우에서 댐 유입량 산정시 매개변수 최적화 분야에 적용하였다. 강우 패턴분석에서는 유사한 표본끼리 묶음을 생성하는 K-means 클러스터링 알고리즘과 시계열 데이터의 유사도 분석 방법인 Dynamic Time Warping을 결합하여 적용하였다. 강우 패턴분석을 통해서 지점별로 월별, 태풍 및 장마기간에 가장 많이 관측되었던 강우 패턴을 제시하며, 이를 모형에서 직접적으로 활용할 수 있도록 구성하였다. 강우에서 댐 유입량을 산정시 활용되는 매개변수 최적화를 위해서는 3층의 Multi-Layer LSTM 기법과 경사하강법을 적용하였다. 매개변수 최적화에 적용되는 매개변수는 중권역별 8개이며, 매개변수 최적화 과정을 통해 산정되는 결과물은 실측값과 오차가 제일 적은 유량(유입량)이 된다. 댐 운영 모형에 AI 기법을 적용한 결과 기존 반복작업에 대한 자동화는 이뤘으며, 댐 운영에 따른 상·하류 제약사항 표출 기능을 추가하여 의사결정에 소요되는 시간도 많이 줄일 수 있었다. 하지만, 매개변수 최적화 부분에서 기존 댐운영 모형에 적용되어 있는 고전적인 매개변수 추정기법보다 추정시간이 오래 소요되며, 매개변수 추정결과의 일반화가 이뤄지지 않아 이 부분에 대한 추가적인 연구가 필요하다.

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댐 수위의 확률분포 결정방법에 대한 분석

  • 문영일
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2004.02a
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    • pp.1-22
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    • 2004
  • 현재 댐 위험도 분석 등의 사용되는 Monte Carlo Simulation 방법을 이용하는데 있어서 가장 어려운 문제이면서 약점으로 지적되어 온 것이 수리 수문학적 불확실성 변수들에 대해서 정확한 확률분포를 정의할 수 없다는 것이다. 즉 기존 매개변수적 방법들은 모집단 분포의 형태를 가정하고, 분포의 매개변수에 관한 통계적 분석을 하는 방법이다. 조사대상이 되는 모집단 분포에 관한 정보가 부족하기 때문에 어떤 가정이 곤란하거나 부정확한 가정을 전제로 하지 않고, 관측자료로부터 통계량을 분석하여 통계적 추론을 하는 방법이 필요하게 되며, 이를 비매개변수적 방법(nonparametric methods)이라고 한다. (중략)

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Improvement of Search Efficiency in Optimization Algorithm using Self-adaptive Harmony Search Algorithms (매개변수 자가적응 화음탐색 알고리즘의 성능 비교를 통한 최적해 탐색 효율 향상)

  • Choi, Young Hwan;Lee, Ho Min;Yoo, Do Guen;Kim, Joong Hoo
    • Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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    • v.19 no.1
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    • pp.1-11
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    • 2018
  • In various engineering fields, determining the appropriate parameter set is a cumbersome and difficult task when solving optimization problems. Despite the appropriate parameter setting through parameter sensitivity analysis, there are limits to evaluating whether the parameters are appropriate for all optimization problems. For this reason, kinds of a Self-adaptive Harmony searches have been developed to solve various engineering problems by the appropriate setting of algorithm's own parameters according to the problem. In this study, various types of Self-adaptive Harmony searches were investigated and the characteristics of optimization were categorized. Six algorithms with a differentiation of optimization process were applied and compared with not only the mathematical optimization problem, but also the engineering problem, which has been applied widely in the algorithm performance comparisons. The performance of each algorithm was compared, and the statistical performance indicators were used to evaluate the application results quantitatively.

Comparative Analysis of Parameter Estimation Methods in Estimation of Spatial Distribution of Probability Rainfall (확률강우량의 공간분포추정에 있어서 매개변수 추정기법의 비교분석)

  • Seo, Young-Min;Yeo, Woon-Ki;Jee, Hong-Kee
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2011.05a
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    • pp.413-413
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    • 2011
  • 강우의 공간분포에 대한 신뢰성 있는 추정은 수자원 해석 및 설계에 있어서 필수적인 요소이다. 강우장의 공간변동성에 대한 고해상도 추정은 홍수, 특히 돌발홍수의 원인이 되는 국지성 호우의 확인 및 분석에 있어서 중요하다. 또한 강우의 공간 변동성에 대한 고려는 면적평균강우량 추정의 정확도를 향상시키는데 있어서 중요하며, 강우-유출모델의 모의결과에 대한 신뢰도를 향상시키는데 큰 영향을 미친다. 최근 공간자료에 대한 공간분포예측에 있어서 공간상관성을 고려할 수 있는 공간통계학적 기법의 적용이 증가하고 있으며, 이러한 공간통계학적 기법의 적용에 있어서 신뢰성 있는 모델 매개변수의 추정 및 불확실성 평가는 공간분포 예측결과에 대한 신뢰성을 향상시키는데 중요한 역할을 한다. 외국의 경우 공간분포예측 및 모의, 매개변수의 불확실성 평가 등과 관련하여 활발한 연구가 이루어지고 있는 반면 국내 수자원 분야에서는 아직까지 활발한 연구가 이루어지고 있지 않은 실정이다. 따라서 본 연구에서는 계층구조로 구성된 가우시안 공간선형혼합모델을 적용하여 확률강우량의 공간분포를 추정함에 있어서 모델 매개변수에 대한 추정기법을 비교하였으며, 매개변수 추정기법으로서 경험베리오그램에 대한 곡선적합기법인 보통최소제곱법 및 가중최소제곱법, 우도함수를 기반으로 하는 최우도법 및 REML과 같은 기존의 매개변수 추정기법들과 최근 공간통계학 분야에서 적용이 증가하고 있는 Bayesian 기법을 비교하였다. 이로부터 매개변수 추정기법 간의 매개변수 추정치에 대한 정량적 비교결과를 제시하였으며, Bayesian 기법의 적용을 통해 매개변수에 대한 불확실성 추정결과를 제시하였다. 이러한 결과들은 확률강우량의 공간분포 추정에 있어서 공간예측모델의 매개변수 추정 및 예측에 대한 신뢰성을 향상시킬 수 있는 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

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Analysis on the Variability of Rainfall at the Seoul Station during Summer Season Using the Variability of Parameters of a Stochastic Rainfall Generation Model (추계학적 강우모형의 매개변수 변동을 통한 서울지역 여름철 강우 변동특성 분석)

  • Cho, Hyungon;Kim, Gwangseob;Yi, Jaeeung
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.47 no.8
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    • pp.693-701
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    • 2014
  • In this study a stochastic rainfall generation model is used to analyze the structural variability of rainfall events since it has limitations in the traditional approach of measuring rainfall variability according to different durations. The NSRPM(Neyman-Scott Rectangular Pulse Model) is a stochastic rainfall generation model using a point process with 5 model parameters which is widely used in hydrologic fields. The five model parameters have physical meaning associated with rainfall events. The model parameters were estimated using hourly rainfall data from 1973 to 2011 at Seoul stations. The variability of model parameter estimates was analyzed and compared with results of traditional analysis.

Sensitive Analysis of GRM Parameter (GRM의 매개변수 민감도 분석)

  • Choi, Yun-Seok;Kim, Kyung-Tak
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2010.05a
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    • pp.1114-1118
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    • 2010
  • 본 연구에서는 HyGIS(Hydro Geographic Information System) 환경에서 구동되는 물리적 분포형 모형인 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model) 모형(HyGIS-GRM)에서 사용자에 의해 추정되는 주요 매개변수인 초기포화도, 하도 최소경사, 하도 조도계수에 대한 민감도를 분석하고, 모형의 보정을 위한 각 매개변수의 추정 과정을 고찰하였다. 매개변수 민감도 평가는 초기포화도, 하도 최소경사, 하도 조도계수를 대상으로 각각을 기준 값에서 ${\pm}2%$ 간격으로 ${\pm}10%$까지 변화시킨 후 이를 유출모의에 적용하고, 첨두유량, 첨두시간 및 총유출량의 변화를 검토하였다. 민감도 분석 결과 초기포화도는 첨두유량, 첨두시간 및 총유출량에 대해서 모두 가장 민감한 것으로 평가되었다. 하도 조도계수는 첨두시간에 대해서는 초기포화도와 유사한 민감도를 나타내었으며, 첨두유량과 총유출량에 대해서는 상대적으로 작은 민감도를 나타내었다. 하도 최소경사는 첨두시간에 대해서는 초기포화도 및 하도 조도계수와 유사한 민감도를 나타내었으며, 첨두유량에 대해서는 하도 조도계수와 유사한 민감도를 나타내었다. 그러나 총유출량에 대해서는 민감도가 매우 작은 것으로 평가되었다.

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