• Title/Summary/Keyword: 매개변수 해석

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Evaluation on Applicability of On/Off-line Parameter Calibration Techniques in Rainfall-Runoff Modeling (온·오프라인 매개변수 보정기법에 따른 강우-유출해석 적용성 평가)

  • Lee, Dae Eop;Kim, Yeon Su;Yu, Wan Sik;Lee, Gi Ha
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.34-34
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    • 2017
  • 유역에 대한 유출해석은 지속가능한 수자원 관리 및 수재해 예방을 위한 가장 기본적이지만 중요한 과제이며, 우리나라와 같이 홍수와 가뭄의 재해에 의해 많은 영향을 받는 지역에서는 더욱 중요한 문제로 이러한 유출현상을 물리적으로 표현하기 위해 다양한 모형들을 활용하여 강우-유출해석을 수행하게 된다. 모형을 통한 유출해석에 있어 매개변수 추정은 유출해석 결과에 지대한 영향을 주기에 최적 매개변수를 추정하는 것은 예측결과의 성능 향상에 매우 중요한 사항이며 보다 효율적인 매개변수의 추정을 위해 추정방법간의 비교 및 검토를 통해 적용성을 판단하는 과정이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 개념적 집중형 수문모형의 매개변수 보정을 위해 오프라인과 온라인의 매개변수 자동보정기법을 이용하여 매개변수를 추정하였으며, 기법별로 추정된 매개변수를 이용한 수문해석 결과의 비교 검토를 통해 각 기법의 장 단점 분석 및 적용성 평가를 수행하였다. 연구대상지역으로 용담댐 상류 천천 유역을 선정하고, 강우유출 모의를 위해 저류함수모형을 선정하였으며, 매개변수 보정을 위한 자동보정기법으로 오프라인 방법으로는 SCE-UA, 온라인 방법으로는 PF 기법을 선정하여 적용하였으며, 총 9개의 강우사상에 대해 강우-유출 모의를 수행하였다. 본 연구의 결과는 강우-유출해석을 위한 사용자의 목적에 맞는 매개변수 자동보정기법의 선정에 있어 유용할 것으로 판단되며, 시간단계 또는 사상별 최적화된 매개변수를 유역에 대한 최적 매개변수로 변환 또는 전이하기 위한 연구가 추가적으로 필요할 것으로 판단된다.

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Rainfall frequency analysis using artificial neural network (인공신경망 기법을 이용한 비매개변수적 빈도해석)

  • Jeong, Han-Seok;Lee, Eun-Jung;Kang, Moon-Seong;Park, Seung-Woo
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2012.05a
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    • pp.310-310
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    • 2012
  • 확률강우량 산정은 수공구조물의 설계에 있어서 중요한 과정이다. 확률강우량을 산정함에 있어 지난 수십년간 모멘트법, 최우도법, 확률가중모멘트법, 그리고 L-모멘트법 등의 매개변수적 방법이 발달되어 적용되어 왔다. 매개변수적 빈도해석 방법은 그 적용성이 여러 연구를 통해 검정되었지만 가정한 확률분포와 매개변수 추정방법에 따라 확률강우량이 달라지며 강우지속시간과 기후변화 등에 따른 분포의 변동성을 고려해야 하는 단점이 있다. 매개변수적 빈도해석 방법의 단점을 극복하기 위하여 최근에 핵밀도함수 등을 포함한 다양한 비매개변수적 빈도해석 방법이 제안되고 있다. 본 연구에서는 서울기상관측소의 지난 50년간 지속시간 24시간 강우량을 바탕으로 수자원 분야에서 다양하게 적용된 바가 있는 인공신경망 기법과 대표적인 매개변수적 빈도해석 방법인 L-모멘트법을 이용하여 확률강우량을 산정하고 비교하였다. 그 결과 인공신경망 기법은 전통적인 매개변수방법의 하나인 L-모멘트법 보다 확률강우량 산정에 있어서 높은 정확도를 가지는 것으로 나타났다.

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Impacts of Parameter Changes According to Landuse Changes on Hydrologic Simulation (토지이용 변화에 따른 매개변수 변화가 수문모형의 수문 해석에 미치는 영향 분석)

  • Hwang, Soonho;Kim, Gye Woong;Kang, Moon Seong
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.336-336
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    • 2018
  • 수문 모형에서 토지이용 자료는 수문해석에서 중요한 환경변수라고 할 수 있으며, 토지이용 자료의 정확도 및 해상도에 따라서도 수문해석 결과가 달라지기도 한다. 특히, SWAT 모형은 수문해석을 위한 알고리즘에서 고려하는 토지이용 관련 매개변수가 다양하며, 수문 모형의 적용성을 평가하는데 토지이용 관련 매개변수를 정확하게 추정하는 것이 중요한 요인이라 할 수 있다. 일반적으로 수문 모형의 검보정을 위해서는 각 년도에 맞는 토지이용자료를 이용하여야 하고, 각 년도별 매개변수를 달리하여 검보정을 실시하여야 하지만 토지이용 자료의 부족함과 수문모형 검보정의 편의성을 위해 특정년도의 토지이용 자료를 이용하여 고정된 매개변수를 이용하고 있다. 특히, 장래 수문변화를 고려하는 연구에서는 장래 토지이용 변화를 고려하여, 토지이용 변화에 따라 변화하는 매개변수를 고려하고 있으나 장래 수문해석에 있어 모든 매개변수를 토지이용 자료로만 추정할 수 없기 때문에 기 검보정에 사용한 매개변수를 일부 수용하여 적용하고 있는 실정이다. 그러므로 본 연구에서는 모형의 검보정에 있어 고정된 매개변수를 사용한 경우 (a)와 토지이용 변화에 따라 변화하는 토지이용 특성과 매개변수 간의 상호 관계를 이용한 경우 (b)를 비교하여 토지이용 변화에 따른 매개변수 변화를 고려한 경우의 수문 모형의 수문모형 해석 결과를 검토하였다. 본 연구에서는 연도별 토지이용 자료를 생산하기 위해서 무료로 공개하는 위성영상 중 자료의 공간해상도와 분광해상도가 상대적으로 좋은 Landsat 위성영상 자료와 Sentinel 위성영상을 고려하였다. 또한 연구대상지는 토지이용 변화를 뚜렷이 확인할 수 있고 유역 말단 부분에 수문 모니터링 (혹은 유량 자료가 구축된 곳)이 이루어지고 있는 지역으로 선정하였다.

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Review of hydraulic characteristics in River by parameters chang (매개변수 변화에 따른 하도 수리특성 검토)

  • Kim, Mi Jung;Ahn, Seoung Seop
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.294-294
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    • 2017
  • 본 연구에서는 입력 매개변수의 변화에 따른 하천의 수리특성의 변화를 분석하기 위하여 2차원 수리해석 모형의 입력변수들에 대하여 초기 입력값의 15%~ +15% 범위로 변화시켜 해석하였다. 하도내 구조물 주변의 2차원 부정류 해석으로 각각의 매개변수의 입력값에 따라 나타나는 해석결과 최댓값들의 영향을 검토하여 하도내 2차원 분석결과에서 각각의 매개변수의 민감도를 파악하였다. 2차원 수리해석 입력자료의 민감도 분석을 위하여 수온, 밀도, 난류교환계수, 조도계수, MP(Marsh Porosity)에 대한 초기치를 기준으로 $0%{\sim}{\pm}15%$ 변화된 값을 각각 입력하여 하도내 합류부와 구조물 주변에 나타나는 2차원 수리특성 변화를 분석하고 하도구간의 종단 및 횡단에 대해서 각각 매개변수들의 결과 값에 따라 변화되는 특성을 분석하였다.

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Parameters Estimation of Probability Distributions Using Meta-Heuristic Algorithms (Meta-Heuristic Algorithms를 이용한 확률분포의 매개변수 추정)

  • Yoon, Suk-Min;Lee, Tae-Sam;Kang, Myung-Gook;Jeong, Chang-Sam
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2012.05a
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    • pp.464-464
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    • 2012
  • 수문분야에 있어서 빈도해석의 목적은 특정 재현기간에 대한 발생 가능한 수문량의 규모를 파악하는데 있으며, 빈도해석의 정확도는 적합한 확률분포모형의 선택과 매개변수 추정방법에 의존하게 된다. 일반적으로 각 확률분포모형의 특성을 대표하는 매개변수를 추정하기 위해서는 모멘트 방법, 확률가중 모멘트 방법, 최대우도법 등을 이용하게 된다. 모멘트 방법에 의한 매개변수 추정은 해를 구하기 위한 과정이 단순한 반면, 비대칭형의 왜곡된 분포를 갖는 자료들에 대해서는 부정확한 결과를 나타내게 된다. 확률가중 모멘트 방법은 표본의 크기가 작거나 왜곡된 자료일 경우에도 비교적 안정적인 결과를 제공하는 반면, 확률 가중치가 정수로만 제한되는 단점을 갖고 있다. 그리고 대수 우도함수를 이용하여 매개변수를 추정하게 되는 최우도법은 가장 효율적인 매개변수 추정치를 얻을 수 있는 것으로 알려져 있으나, 비선형 연립방정식으로 표현되는 해를 구하기 위해서는 Newton-Raphson 방법을 사용하는 등 절차가 복잡하며, 때로는 수렴이 되지 않아 해룰 구하지 못하는 경우가 발생되게 된다. 이에 반해, 최근의 Genetic Algorithm, Ant Colony Optimization 및 Simulated Annealing과 같은 Meta-Heuristic Algorithm들은 복잡합 공학적 최적화 문제 있어서 효율적인 대안으로 주목받고 있으며, Hassanzadeh et al.(2011)에 의해 수문학적 빈도해석을 위한 매개변수 추정에 있어서도 그 적용성이 검증된바 있다. 본 연구의 목적은 연 최대강수 자료의 빈도해석에 적용되는 확률분포모형들의 매개변수 추정을 위해 Meta-Heuristic Algorithm을 적용하고자 함에 있다. 따라서 본 연구에서는 매개변수 추정을 위한 방법으로 Genetic Algorithm 및 Harmony Search를 적용하였고, 그 결과를 최우도법에 의한 결과와 비교하였다. GEV 분포를 이용하여 Simulation Test를 수행한 결과 Genetic Algorithm을 이용하여 추정된 매개변수들은 최우도법에 의한 결과들과 비교적 유사한 분포를 나타내었으나 과도한 계산시간이 요구되는 것으로 나타났다. 하지만 Harmony Search를 이용하여 추정된 매개변수들은 최우도법에 의한 결과들과 유사한 분포를 나타내었을 뿐만 아니라 계산시간 또한 매우 짧은 것으로 나타났다. 또한 국내 74개소의 강우관측소 자료와 Gamma, Log-normal, GEV 및 Gumbel 분포를 이용한 실증연구에 있어서도 Harmony Search를 이용한 매개변수 추정은 효율적인 매개 변수 추정치를 제공하는 것으로 나타났다.

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Assessment of Parametric Uncertainty for Storage Function Method (저류함수모형 매개변수의 불확실성 평가)

  • Lee Dong-Hee;Kim Jin-Hoon;Bae Deg-Hyo
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2005.05b
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    • pp.90-94
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    • 2005
  • 본 연구의 목적은 현 국내 홍수 예경보시스템에 사용되고 있는 저류함수모형의 매개변수 변화에 따른 유량해석의 불확실성을 평가하는데 있다. 적용 대상지점으로는 개진을 출구로 하는 낙동강 회천유역($747.5km^2$)이며 비교적 양호한 수문자료를 가지고 있는 단일 호우사상을 선정하였다. 불확실성 평가에 사용된 매개변수는 관측수문곡선을 비교적 정확하게 모의하는 경험적인 값을 기준으로 Monte Carlo 기법을 이용하여 각각의 매개변수(K, P, $T_{1},\;f_{l},\;R_{sa}$)에 대한 정규분포를 가지는 100개의 난수를 발생시켜 저류함수 모형으로 모의되는 유량 앙상블을 평가하였다. 최적화된 매개변수를 이용하여 유량해석을 실시한 결과, 각각의 매개변수가 유출해석에 미치는 영향을 파악할 수 있었으며, 그 중 저류상수 K와 포화누가우량 Rsa가 불확실성이 제일 큰 매개변수로 나타났고, 이들의 혼합 앙상블 유출결과도 매우 큰 불확실성을 내포하는 것으로 나타났다.

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Analysis of Parameter Sensitivity using VfloTM Model (VfloTM 모형을 이용한 매개변수의 민감도 분석)

  • Joo, Hong-Jun;Lee, Myung-Jin;Kim, Jong-Sung;Hong, Hung-Soo
    • Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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    • 2016.11a
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    • pp.226-228
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    • 2016
  • 유출해석을 하기 위한 수문 모형은 크게 분포형 모형과 집중형 모형으로 구분할 수 있다. $Vflo^{TM}$와 같은 분포형 모형은 격자 기반의 유역 특성 및 강우자료로부터 초기 매개변수 값을 추정하기 때문에 모형보정시 민감하게 반응할 수 있다. 따라서 모형 내 구성된 매개변수들의 특성과 민감도를 파악하여 유출해석을 하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 물리적 기반의 완전분포 모형인 $Vflo^{TM}$모형을 이용하여 감천유역의 유출해석을 실시하였다. 그 후, 지표면 유출과 하도 추적에서 주요 매개변수가 미치는 영향을 분석하여 매개변수별 민감도를 평가하였다. 이 결과, 수리전도도는 유역전체 유출고에 관여하였고, 불투수율은 첨두유량에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구결과를 통해 유출고 및 유출량에 영향을 미치는 매개변수와 이에 따른 민감도를 확인할 수 있었다.

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Monte-Carlo Simulation for Parameter Estimation of Bivariate Probability Distribution for Hydrological Data (수문자료의 이변량 확률분포형 매개변수 추정 개선을 위한 Monte-Carlo 모의실험)

  • Joo, Kyungwon;Kim, Sunghun;Jung, Younghun;Heo, Jun-Haeng
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2019.05a
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    • pp.335-335
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    • 2019
  • 최근 수문자료에 대한 다변량 빈도해석 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하나의 자료를 확률변수로 사용하는 단변량 빈도해석에 비해 여러 수문자료를 조합하여 동시에 추정할 수 있는 다변량 빈도해석은 수문자료의 상관성을 고려하면서 확률분포형을 추정할 수 있다는 장점이 있다. 이에 다변량 확률분포형을 이용한 빈도해석 과정 중 정확한 매개변수 추정을 위한 연구도 최근 여러방면으로 이루어지고 있다. 본 연구에서는 다변량 확률분포형의 매개변수 추정방법 중 기존에 주로 사용되고 있는 의사최우도법(MPL, Maximum Pseudo-Likelihood method)의 성능을 개선하기 위해 기존의 방법과 본 연구에서 제안하는 매개변수 추정방법의 Monte-Carlo 모의실험을 수행하였다. 일반적으로 수문자료는 양(+)의 왜곡도계수를 갖기 때문에 GEV(Geveralized Extreme Value) 분포형을 모분포로 하여 각 방법의 정확성을 검토하였다. 모의실험을 수행한 결과, 기존의사최우도법에서 Weibull 식을 이용하여 순위통계량을 계산하는 방법보다 본 연구에서 제안한 왜곡도를 고려하는 순위통계량을 사용하는 것이 더 정확한 매개변수 추정결과를 보여주는 것으로 나타났다.

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A Study on Estimation of Design Rainfall and Uncertainty Analysis Based on Bayesian GEV Distribution (Bayesian GEV분포를 이용한 확률강우량 추정 및 불확실성 평가)

  • Kwon, Hyun-Han;Kim, Jin-Young
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2012.05a
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    • pp.366-366
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    • 2012
  • 확률강우량은 하천설계, 수자원설계 및 계획을 위한 기초자료로 활용되며 최근 이상기후 및 기후변화로 인한 극치강우의 빈도 및 양적 증가로 인한 확률강우량 산정의 불확실성 분석에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 수문빈도 해석에 있어서 대부분 지역이 50년 이하의 수문자료가 이용되고 있으며 수문설계에서 요구되는 50년 이상의 확률강수량 추정시에는 상당한 불확실성을 내포하고 있다. 이러한 점에서 본 연구에서는 자료연수에 따른 Sampling Error와 분포형의 매개변수의 불확실성을 고려한 해석모형을 구축하고자 한다. 빈도해석에서 매개변수를 추정하기 위해서는 일반적으로 모멘트법, 최우도법, 확률가중모멘트법이 이용되고 있으나 사용되는 분포형에 따라서 통계학적으로 불확실성 구간을 정량화하는 과정이 난해할 뿐만 아니라 극치 수문자료가 Thick-Tailed분포의 특성을 가짐에도 불구하고 신뢰구간 산정시 정규분포로 가정하는 등 기존 해석 방법에는 많은 문제점을 내포하고 있다. 본 연구에서는 이러한 매개변수의 불확실성 평가에 있어서 우수한 해석능력을 발휘하는 Bayesian기법을 도입하여 분포형의 매개변수를 추정하고 매개변수 추정과 관련된 불확실성을 평가하고자 한다. 이와 별개로 자료연한에 따른 Sampling Error를 추정하기 위해서 Bootstrapping 기반의 해석모형을 구축하고자 하며 최종적으로 빈도해석시에 나타나는 불확실성을 종합적으로 검토하였다. 빈도해석을 위한 확률분포형으로 GEV(generalized extreme value)분포를 이용하였으며 Gibbs 샘플러를 활용한 Bayesian Markov Chain Monte Carlo 모의를 기본 해석모형으로 활용하였다.

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Auto-Estimation Module of GRM Model Parameters Using PEST (PEST를 이용한 GRM 모형의 매개변수 자동추정 모듈)

  • Choi, Yun Seok;Kim, Gil Ho;Kim, Kyung Tak;Noh, Seong Jin
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2015.05a
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    • pp.431-431
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    • 2015
  • 일반적으로 유량을 계산하는 수문모형은 강우에서부터 유출에 이르는 수문현상을 해석하는 방법에 따라 하나 이상의 매개변수가 이용된다. 이러한 수문모형의 보정은 계산된 유량과 관측 유량을 비교하고, 계산된 유량이 관측유량을 잘 재현할 수 있도록 모형의 매개변수를 반복적으로 수정하는 과정을 통해서 이루어진다. 수문모형의 매개변수는 수문학적으로 의미가 있는 값을 가지며, 매개변수를 수정하기 위해서는 대상 매개변수가 모형내에서 수문학적으로 어떠한 의미를 가지에 대한 이해가 필요하다. 또한 하나의 매개변수는 다른 매개변수와 함께 복합적으로 유량계산에 작용하므로, 다수의 매개변수를 함께 추정하여 최적 계산결과를 도출하는 과정은 일반적으로 전문성과 함께 많은 시간이 소요된다. 본 연구에서는 범용 매개변수 추정모형인 PEST와 GRM 모형을 연계하여 GRM 모형의 매개 변수를 자동으로 추정할 수 있는 모듈을 개발하였다. 개발된 모듈에서는 GRM 모형의 보정을 위한 PEST 모형의 입력파일을 자동으로 생성하고, PEST 혹은 병렬 PEST를 실행할 수 있다. 사용자는 GRM 모형의 추정대상 매개변수 선택, 관측자료 설정, 자동으로 생성된 PEST 입력파일을 확인 및 수정하며, 병렬 PEST를 실행할 경우에는 slave PEST 개수 등을 설정한다. 본 연구에서 개발된 모듈은 OpenGIS인 MapWindow GIS의 Plug-in으로 개발된 GRM(MW-GRM)에서 메뉴로 제공되며, GUI를 통해서 편리하게 활용될 수 있다. 본 연구에서는 물리적 분포형 모형인 GRM의 보정시 다수의 매개변수를 편리하게 추정할 수 있는 방안을 마련하였다. 본 연구의 결과는 강우-유출 해석 분야에서 GRM 모형이 좀 더 쉽게 활용되는 데 기여할 수 있을 것이다.

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