• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1140-1144
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• 2006

홍수를 예측하기 위해서 국내 5대강 유역의 홍수통제소는 저류함수모형을 사용하고 있다. 그러나 저류함수모형을 실제 홍수사상에 적용하기 위해 매개변수를 결정하여야 하는데 이는 매우 어려운 작업으로 지금까지는 저류함수모형의 매개변수 보정을 위해 시행착오에 의한 수동보정 방법을 사용하여 왔다. 이에 본 연구는 미호천 유역을 대상유역으로 하여 Pattern Search Multi-Start(P-S), SCE-UA와 유전자 알고리즘(GA)을 이용하여 매개변수 보정을 하고, 그 방법들에 대한 비교와 분석을 하였다. 그리고 최적화 기법을 통해 얻어진 매개변수를 사용하여 저류함수모형의 홍수수문곡선을 유도하고 이를 비교, 분석하였다. 또한 SSR과 WSSR의 목적함수를 사용하여 목적함수별 홍수수문곡선을 비교, 분석하였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.339-343
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• 2001

본 연구에서는 수중 음의 전달에 작용하는 기하와 지음향 매개변수들을 전역 최적화(global optimization) 방법인 유전자 알고리듬을 사용하여 추정하려한다. 유전자 알고리듬은 목적함수가 불규칙적인 경우에도 모든 가능한 매개변수들을 조사하지 않으면서 전역 최대치 또는 최소치를 추정할 수 있는 최적화 방법으로, 정합장처리와 관련된 매개변수의 조사에 적합한 방향성 조사법이라 할 수 있다. 유전자 알고리듬을 이용하여 천해 해양환경에서 수치실험을 통해 매개변수 역산의 가능성을 살펴보도록 하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 1991.07a
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• pp.88-101
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• 1991

충주댐 및 소양강댐 유역에 대해 현재 한국수자원공사에서 개발 사용되고 있는 저류함수 유출모형에 최적화 기법을 적용하여 모형을 효율적으로 자동보정 하기위함이 본 연구의 목적이다. 최적화 기법으로는 다양한 조건하에서도 해의 안정성이 Gradient-Based 방법보다 우수한 직접 탐색법(Direct Search Method)의 하나인 Pattern-Search법으로 선정하였으며 목적함수로는 산정된 유출과 관측치의 편차의 제곱에 대한 누계치로 정의하였다. 합성유입량(Synthetic Inflow)을 이용한 민감도 분석에 의해 매개변수 5개(유역 저류상수 및 지체시간, 포화우량, 하도의 지체시간)를 결정변수로 선정하였다. 또한 실시간 모형의 보정을 위하여 최적화 모형의 수렴조건을 분석한 결과 P-S 법의 증분 감소횟수 2회가 합리적으로 나타났다. 본 모형을 충주댐 및 소양강댐의 과거 홍수사상에 대해 적용하였으며 댐지점에서 전체유역을 일괄 보정하는 방법과 댐 상류 수위국을 기준으로 나눈 중유역별로 일괄 보정하는 방법을 채택하여 분석하였다. 실시간 보정된 모형의 예측기능을 시험한 결과 상당한 오차발생의 여지가 충분하며 중유역별 매개변수의 보정은 대유역 일괄보정에 비해 예측에 따른 오차를 줄일 수 있는 방법의 하나이다. 또한 최적화 기법에 의한 매개변수의 자동 보정은 시행착오에 의한 수동보정의 경우보다 시간 및 노력면에서 효율적이며 보다 신뢰성 있는 보정을 실시 할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.423-423
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• 2022

수자원 계획 및 관리 관점에 있어 수문모형은 중요한 도구 중 하나이며 모의의 신뢰성을 높이기 위하여 검정 및 보정 과정을 거친다. 이는 일반적으로 장기간의 과거 수문기상자료를 활용하며 자료가 정상성(stationarity)이라는 가정에 따라 매개변수를 산정한다. 그러나 최근 기후변화 문제가 심화되며, 우리나라의 경우 여름철 호우의 강도 및 빈도가 증가할 것으로 전망되는 실정에서 수문 모형의 정상성을 가정한 매개변수 추정은 강우-유출 관계에 왜곡을 초래할 수 있다. 이러한 점에서 수문기상자료의 변동성을 고려한 수문모형의 검정 및 보정기법이 필요할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 개념적 강우-유출 모형을 활용하여 산정된 소양강댐의 기존 매개변수와 수문기상자료의 경향성을 비교하여 모형의 적합성 향상 및 다양한 매개변수 산정 방식을 제공하고자 한다. 이를 위해 전역최적화 기법(global optimization method)을 도입하여 매개변수 추정시 발생하는 불확실성을 정량화하였고 동적 기후 예측 매개변수(dynamic climate predictors)를 활용하여 최적화를 수행하였다. 교차검증을 통하여 기존의 매개변수 추정 절차와 비교 검토를 수행하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.710-710
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• 2012

구형펄스모형(Rectangular Pulse Model)에서 반영하지 못하는 강우의 군집특성을 잘 반영하는 NSRPM(Neyman-Scott Rectangular Pulse Model) 강우생성 모형은 수자원 분야에 널리 쓰이고 있다. 일반적으로 NSRPM의 5개의 매개변수를 추정하는 최적화기법으로 DFP(Davidon-Fletcher-Powell)과 유전자알고리즘(Genetic Algorithm)을 사용하고 있다. 그러나 DFP는 주어진 초기 값에 따라 민감하며 각 반복 단계마다 헤시안행렬(Hessian Matrix)을 계산하여야 하며 추정된 전체의 해가 국지해에 수렴 할 수 있는 단점이 있다. 유전자 알고리즘을 DFP와 다르게 헤시안 행렬을 사용하지 않고 최적화를 할 수 있다는 장점이 있으나 시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 이러한 단점을 보완, 강화 하기위해서 최적화 기법으로 반복 단계마다 미분계산이 필요하지 않고 빠른 속도로 계산이 가능한 Nelder-Mead 알고리즘 이용하여 NSRPM매개변수를 추정하고 정확도를 비교하였다. 표 1은 각 기법을 이용하여 추정된 매개변수를 이용하여 생성한 강우의 통계특성과 관측된 통계특성의 상대오차를 나타낸 것이다. 괄호 안 숫자는 중첩되지 않는 누적시간을 나타낸다. 상대오차는 다음과 같다(식 1). 분석결과 Nelder-Mead 기법이 1시간의 평균, 공분산과 6시간 분산 등 전체적으로 GA, DFP보다 높은 정확도를 보였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.45 no.5
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• pp.505-516
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• 2012

The study applies a hydrologic simulation model, HEC-1 developed by Hydrologic Engineering Center to Daecheong dam watershed for modeling hourly inflows of Daecheong dam. Although the HEC-1 model provides an automatic optimization technique for some of the parameters, the built-in optimization model is not sufficient in estimating reliable parameters. In particular, the optimization model often fails to estimate the parameters when a large number of parameters exist. In this regard, a main objective of this study is to develop Bayesian Markov Chain Monte Carlo simulation based HEC-1 model (BHEC-1). The Clark IUH method for transformation of precipitation excess to runoff and the soil conservation service runoff curve method for abstractions were used in Bayesian Monte Carlo simulation. Simulations of runoff at the Daecheong station in the HEC-1 model under Bayesian optimization scheme allow the posterior probability distributions of the hydrograph thus providing uncertainties in rainfall-runoff process. The proposed model showed a powerful performance in terms of estimating model parameters and deriving full uncertainties so that the model can be applied to various hydrologic problems such as frequency curve derivation, dam risk analysis and climate change study.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.13 no.2 s.32
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• pp.39-43
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• 2005

In this study, we analyzed the accuracy of the conversion from DLT parameters to physical camera parameters and optimized the use of DLT model for non-metric cameras in photogrammetric tasks. Using the simulated data, we computed two sets of physical camera parameters from DLT parameters and Bundle adjustment for various cases. Comparing two results based on the RMSE values of check points, we optimized the arrangement of GCPs for DLT.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.50 no.3
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• pp.191-200
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• 2017

A robust parameter set (ROPS) selection framework for an unsteady flow model was developed by combining Pareto optimums obtained by outcomes of model calibration using multi-site observations with the minimax regret approach (MRA). The multi-site calibration problem which is a multi-objective problem was solved by using an aggregation approach which aggregates the weighted criteria related to different sites into one measure, and then performs a large number of individual optimization runs with different weight combinations to obtain Pareto solutions. Roughness parameter structure which can describe the variation of Manning's n with discharges and sub-reaches was proposed and the related coefficients were optimized as model parameters. By applying the MRA which is a decision criterion, the Pareto solutions were ranked based on the obtained regrets related to each Pareto solution, and the top-rated one due to the lowest aggregated regrets of both calibration and validation was determined as the only ROPS. It was found that the determination of variable roughness and the corresponding standardized RMSEs at the two gauging stations varies considerably depending on the combinations of weights on the two sites. This method can provide the robust parameter set for the multi-site calibration problems in hydrologic and hydraulic models.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.37 no.9
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• pp.694-705
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• 2010

The mutation operation is the main operation in the evolutionary programming which has been widely used for the optimization of real valued function. In general, the mutation operation utilizes both a probability distribution and its parameter to change values of variables, and the parameter itself is subject to its own mutation operation which requires other parameters. However, since the optimal values of the parameters entirely depend on a given problem, it is rather hard to find an optimal combination of values of parameters when there are many parameters in a problem. To solve this shortcoming at least partly, if not entirely, in this paper, we propose a new mutation operation in which the parameter for the variable mutation is theoretically estimated from the self-adaptive perspective. Since the proposed algorithm estimates the scale parameter of the Cauchy probability distribution for the mutation operation, it has an advantage in that it does not require another mutation operation for the scale parameter. The proposed algorithm was tested against the benchmarking problems. It turned out that, although the relative superiority of the proposed algorithm from the optimal value perspective depended on benchmarking problems, the proposed algorithm outperformed for all benchmarking problems from the perspective of the computational time.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.41-41
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• 2018

하천과 저수지의 수질을 예측하고 관리하는데 수리 수질예측모형이 널리 활용되고 있다. 수질예측모형은 유역이나 수체 내의 오염물질 이동경로나 농도를 수치해석 방법으로 계산하여 사용자가 필요로 하는 지점과 시점에서의 수질자료 생산하는데 활용되고 있다. 수질예측모형은 검 보정을 통해 정확도를 확보하며, 정확도의 확보를 위해서는 높은 수준의 전문성을 필요로 한다. 특히 시행착오법으로 모형을 보정하는 경우 많은 시간과 노력을 필요로 하게 되며, 보정계수를 과대 혹은 과소로 모형에 적용하는 오류를 범하기 쉽고 모델러의 주관이 관여되기 쉽다. 그래서 본 연구에서는 CE-QUAL-W2모형의 조류항목에 대한 모형 보정을 위하여 Chl-a와 남조류세포수에서 주로 활용되고 있는 보정계수에 대한 민감도 분석 결과를 토대로 매개변수별 모의결과 변화율을 산정하였으며, 시기적 경향성을 재현하기 위해 Ensemble-Bagging 기법과 머신 러닝 기법을 적용하여 모형 구동횟수를 최소화 할 수 있는 방법으로 구성하였다. Chl-a를 보정하기 위한 매개변수는 9개를 선정하였으며, 규조류, 남조류, 녹조류에 총 27개 매개 변수를 민감도 분석으로 도출 한 후 예상 변화율 대비 이벤트별 모의치와 실측치 간 %difference가 유사하도록 매개변수를 조정하였다. 또한 각 이벤트 조합의 매개변수 빈도수와 매개변수별 예상변화율, 시기적 조류특성을 고려하여 가중치를 도출하였으며, 1회 보정에 맞춰 Chl-a 모델 실행결과를 %difference로 평가한 후 "good"등급을 만족할 때까지 반복 적용하였다. 남조류세포수의 경우 Chl-a에 맞춰 매개변수 최적화 이후 남조류세포수 농도를 세포수로 환산하기 위한 CACEL에 대해 머신러닝 기법을 적용하였으며, CACEL 추정변화율 회귀식에 따라 평가 한 후 %difference "good"등급 이상을 만족할 때까지 반복 수행하는 방법을 적용하였다. 본 연구에서는 수질예측모형의 정확도를 확보하기 위하여 최적화 기법을 적용하였으며, 이를 통해 모형을 보정하는 과정에서 요구되는 시간과 노력을 줄일 수 있도록 하였으며, Ensemble기법과 머신러닝 기법을 적용하여 모형보정계수 적용에 객관성을 확보할 수 있도록 하였다.