• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.290-290
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• 2019

최근 우리나라 수자원 오염의 심각성에 관한 인식이 커지고 있으며, 수질 및 조류 관리의 필요성이 다양한 분야에서 증가하고 있다. 우리나라의 경우 초여름부터 장마 이전과 장마 이후부터 10월까지 호소의 영양 단계가 조류의 성장에 충분한 상태이기 때문에 남조류가 대량으로 증식된다. 하지만 기상 조건에 따라 조류의 발생 시기와 발생 정도는 매년 다르게 나타날 수 있다. 한편, 조류를 포함한 수질 모의 모형은 현재의 상태에 대한 정확한 모사를 통해 수질 관리와 미래의 예측 등 다양한 방면으로 활용된다. 따라서 복잡한 현상을 모형을 통해 재현하는 것은 중요하다. 본 연구에서는 대청호 지역을 대상으로 CE-QUAL-W2 모형을 이용하여 2016년 1월부터 2018년 7월까지 수질 및 조류의 거동을 모의하였다. 금강의 지류 하천인 소옥천에 위치한 옥천천 측정소부터 대청호 내부의 대청댐5 구간을 상류 및 하류 경계로 설정하였고, 수질 및 조류의 모의를 위해 물환경 정보시스템과 실시간 수질 정보시스템의 관측자료 및 대청댐의 운영 자료, 기상청의 기상관측 자료를 수집하였다. 모형의 안정화(warm up) 기간을 고려하여 2015년 1월부터 2018년 7월까지 주요 수질 항목인 수온, 용존산소, 총 인, 총 질소, 클로로필-a에 대한 분석을 수행하였고, 연구대상 지역 내의 대청댐6 지점의 관측값과 모의 결과를 비교 분석하였다. 수온과 용존산소, 클로로필-a의 경우 모의 결과가 관측 값을 비교적 잘 모사하였지만, 총 인과 총 질소의 경우 자동 수질 측정지점의 값과 일반수질 측정 지점의 측정 방법의 차이로 인해 오차가 다소 발생하는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 CE-QUAL-W2 모형을 이용한 수질 및 조류 모의에 관한 연구로서, CE-QUAL-W2 모형을 이용한 수질 및 조류 관리에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제32권3호
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• pp.265-279
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• 1999

본 연구에서는, Markov 연쇄 모형에 의해 산정된 모의 일 강우량을 일 유출모형인 Tand 모형에 입력시켜 모의 일유출량을 산정함으로써 저수유량계열을 확장하는 방법을 개발하였다. 또한, 모의된 일 유량계열로부터 지속기간별 연 최저치 계열을 작성하였으며, 지속기간별 연 최저치계열에 대한 빈도분석을 시행하였다. 분석에 사용된 분포형은 Lognormal-2, Lognormal-3, Gamma-2, Gamma-3, LogGamma-3, Gumbel-2, Weibull-2 분포이었으며, 모수추정은 모멘트법과 최우도법을 사용하였다. Kolmogorov - Sminorv 검정방법으로 지속기간별 연 최저치 계열에 적합한 확률분포형을 결정하고, 용담댐 지점을 대상으로 하여 지속기간별 갈수 빈도곡선을 산정하였다. 본 연구에서 제안된 방법을 적용하면 과거 저수 유량계열의 통계적 특성을 잘 나타내는 일 유량의 모의가 가능 하여, 갈수유량계열 자료가 빈곤한 유역에서 확률 갈수량을 추정하는데 유용하리라고 판단된다.

• 응용통계연구
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• 제14권2호
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• pp.321-332
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• 2001

본 논문에서는 반응변수가 두 가지의 값을 갖는 회귀분석에 적용할 수 있는 사영추적회귀를 고려하였다. 회귀모형에 필요한 설명변수들의 선형결합이 하나이고 연결함수의 형태를 사전에 알지 못한다는 가정하에서 모의담금질 기법을 이용하여 모형에 필요한 선형결합을 찾는 알고리즘을 제시하였다. 이진 반응변수의 경우에는 평활모수의 값에 따라 잔차이탈도함수의 반응표면이 단봉의 형태를 갖지 않는 경우가 있어 비동질적 마코프체인을 이용한 모의담금질 기법을 적용하면 효율적으로 선형결합을 탐색할 수 있다.

• 소프트웨어공학소사이어티 논문지
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• 제24권3호
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• pp.91-99
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• 2011

국가 방위를 위한 무기체계의 획득은 다른 분야와 비교할 때 상대적으로 비용이 과다히 소모되고, 획득자원의 시험과정 등이 매우 위험하며 획득결과의 품질이 매우 중요하다. 이러한 무기체계 획득의 특성으로 인해서 모의실험이 필수적으로 이루어지고 있으며, 이를 시뮬레이션 기반 획득(SBA, Simulation Based Acquisition) 이라고 한다. 그런데, 모의실험을 위한 모델개발 및 이의 실행분석이 갖는 비용이 무시할 수 없는 수준이기 때문에 모의실험이 갖는 효과도에 대한 분석에 대한 연구필요성이 제기되어 왔다. 본 연구에서는 이러한 효과도 분석에 요구되는 4가지의 지표를 제시하고, 이 지표들이 기존 연구에 어떻게 적용될 수 있는지에 대한 사례분석을 수행하였다. 비록 기존 연구들이 이러한 지표를 고려하지 않았지만, 본 논문에서 명시하고 있는 효과도에 대한 고찰을 통해 모의실험의 국방 획득 과정에서의 필요성을 확인 할 수 있다.

• 한국원자력학회:학술대회논문집
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• 한국원자력학회 1996년도 춘계학술발표회논문집(2)
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• pp.549-555
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• 1996

실제 발전소의 거동을 정확히 예측하여 코드 내장모델의 적합성을 증명하는 것은 완전계통 분석코드 검증에 필수적이다. 이를 위하여 코드 분석결과와 비교할 만큼 측정정보가 충분한 영광 3호기 자연대류 시험을 선택하여 모의하였다. 사용된 원전계통 분석코드는 KAERI에서 최적 코드로서 개발한 TASS 1.0 코드이며, 운전원의 조치 및 증기우회밸브의 오동작 등이 고려되었다. 분석결과, TASS 1.0 코드가 실제 발전소에서 수행된 자연대류 시험을 모의할 수 있으며, 아울러 최적코드로서 사용될 수 있음을 확인하였다.

• 한국원자력학회:학술대회논문집
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• 한국원자력학회 1996년도 춘계학술발표회논문집(2)
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• pp.616-621
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• 1996

PWR 원전의 중대사고시 격납건물내 수소거동을 모의한 NUPEC의 수소분포실험 결과를 MELCOR 1.8.3 코드를 이용하여 검증 차원의 비교분석을 수행하였다. 이 연구에서는 정확한 실험조건 및 코드의 특성을 반영하여 실험에서의 유동 및 열역학적 조건을 모두 모의하였다. 이를 통해 실험에서 나타난 수소거동 특성을 재확인하고, MELCOR 코드의 분석능력 및 특성을 평가하였다. ISP-35에 대한 비교분석을 통해 다격실 격납건물내 중대 사고시 수소 혼합 및 분포 현상에 대한 MELCOR의 분석능력을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.91-91
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• 2023

General circulation models(GCMs)은 여러 국가 기관들의 물리적 기후 모의 프로세스를 기반으로 과거 및 미래 기후변화의 영향을 정량화하기 위해 개발되었으며 현재 미래 기후변화를 예측하는데 가장 효과적인 도구이다. 그러나 GCMs에 내포된 여러 불확실성 요소 및 넓은 격자형식의 기후 데이터는 GCMs 기후 데이터를 사용한 지역적 기후 모의 시 주요 걸림돌로 인식되어지고 있다. 편의보정 방법은 GCMs을 사용한 지역적 기후 모의 시 기후 모의 성능을 향상시키기 위해 여러 연구에서 사용되어져 왔으나 다른 연구에서는 이러한 편의보정 방법의 문제점을 언급했다. 따라서 본 연구는 편의보정 방법이 GCMs 기후 모의 결과에 미치는 영향을 정량화하고 더 나아가 GCMs 기후 변수에 따른 유량 모의 결과에 미치는 영향을 분석했다. 연구대상지 과거 기간 기후 모의를 위해 coupled model intercomparison project(CMIP)6의 GCMs을 사용했으며, 미래 기후 모의를 위해 shared socioeconomic pathway(SSP) 시나리오를 사용했다. 편의보정 방법으로는 분위사상법을 사용했으며, 편의보정 전후 GCMs 기후 모의 성능평가를 위해 5개 평가 지표를 사용했다. 연구대상지 장기 유출 모의를 위해 storm water management model(SWMM)이 사용되었으며, 기후 입력 자료로는 일 단위 강수량, 최고 및 최저온도를 고려했다. 미래 기후 및 유량 모의 결과의 불확실성은 square root of error variance(SREV) 방법을 통해 정량화됐다. 결과적으로 과거 기간 GCMs 기후 및 유량 모의성능은 편의보정 전보다 편의보정 후에서 향상되었으며 특히, 강수 및 유량 모의 성능이 크게 향상되었다. 미래 기간의 경우 편의보정 후에서 기후 및 유량의 극값을 더 잘 반영함을 확인했다. 본 연구의 결과는 GCMs 기후 변수를 사용한 지역적 기후 및 유량 모의 시 편의보정 방법이 미치는 영향에 대한 구체적인 정보를 제공할 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.1713-1716
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• 2008

최근 배출되는 미량유해물질로 1991년 페놀, 2004년 1,4-다이옥산, 2006년 퍼클로레이트 검출 등 빈번하게 원수수질 오염사고가 발생하고 새로운 미량유해 화학물질의 배출이 우려됨에 따라, 일부 시민단체, 시의회, 언론 등에서 깨끗하고 안전한 상수원수 확보를 위한 근본적인 대책을 요구하는 목소리가 커지고 있다. 이에 대한 대책의 일환으로 취수원 이전에 대한 타당성 등이 검토되고 있다. 이러한 요구를 바탕으로 본 연구에서는 K-WEAP 모형을 이용하여 낙동강수계 물수지 분석을 실시하였다. 관련된 기존자료를 이용하여 용수수요량을 산정하였으며, 갈수량시 물수지 분석을 실시하였다. 연구에 사용된 K-WEAP 모형은 SEI-B(Srockholm Environment Institute, Boston Center)에서 개발된 WEAP에 기반을 두고 우리나라에 특성에 맞게 모의형태를 개선하고 한글화한 모형으로 분석대상 지역으로서 도시지역과 농업지역, 단일 소유역이나 복잡한 하천유역의 물 수요-공급 시스템에 적용할 수 있다. 또한 K-WEAP 모형은 용수목적별 수요량 분석, 물 절약, 수리권과 배분 우선순위, 지하수와 하천유량 모의, 저수지 운영, 수력발전, 오염물질 추적, 생태계 필요수량 분석과 같은 광범위한 부문의 문제들까지 다룰 수 있다. 본 연구에서 물수지 분석에 사용된 대상구간은 낙동지점에서 고령교지점까지 약 120km이며, 낙동강에 유입되는 지류로는 감천과 금호강을 대상에 포함하였다. 대상구간에 대해서는 3가지의 시나리오를 바탕으로 모의를 진행하였다. 선정된 3가지 시나리오는 현재의 대구 인근지역의 취수와 방류를 고려하는 상태와 현실가능성이 있는 2가지의 대안에 대해서 분석을 실시해 보았다. 대안들은 각각의 대구 취수시설을 구미 상류로 이전하여 취수하는 상황과 구미지역 및 칠곡지역의 방류구 시설을 하류로 이전하여 방류하는 상황으로 가정하여 분석을 실시하였다. 분석결과 현재 상태의 시나리오에서만 갈수기시 만족할 만한 결과를 보여주었고 나머지 2가지의 시나리오에서는 유량이 부족함을 나타났다. 현재의 상태를 모의한 시나리오를 제외한 시나리오의 분석에서는 갈수기 시에 물 부족을 겪게 된다. 이는 낙동강 상류에서 추가방류가 없으면 해결되지 못하는 상황으로 다른 대안들(신규 댐 방류 등)에 대한 추가적인 시나리오 분석이 필요할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.320-320
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• 2019

유역의 수문 자료를 정확하게 분석하는 것은 수리 구조물을 효율적으로 운영하기 위한 중요한 요소이다. 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANNs) 모형은 입 출력 자료의 비선형적인 관계를 해석할 수 있는 모형으로 강우-유출 해석 등 수문 분야에 다양하게 적용되어 왔다. 이후 기존의 인공신경망 모형을 연속적인(sequential) 자료의 분석에 더 적합하도록 개선한 회귀신경망(Recurrent Neural Networks, RNNs) 모형과 회귀신경망 모형의 '장기 의존성 문제'를 개선한 장단기메모리(Long Short-Term Memory Networks, 이하 LSTM)가 차례로 제안되었다. LSTM은 최근에 주목받는 딥 러닝(Deep learning) 기법의 하나로 수문 자료와 같은 시계열 자료의 분석에 뛰어난 성능을 보일 것으로 예상되며, 수문 분야에서 이에 대한 적용성 평가가 요구되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 모형과 LSTM 모형으로 유출량을 모의하여 두 모형의 성능을 비교하고 향후 LSTM 모형의 활용 가능성을 검토하고자 하였다. 나주 수위관측소의 수위 자료와 인접한 기상관측소의 강우량 자료로 모형의 입 출력 자료를 구성하여 강우 사상에 대한 시간별 유출량을 모의하였다. 연구 결과, 1시간 후의 유출량에 대해서는 두 모형 모두 뛰어난 모의 능력을 보였으나, 선행 시간이 길어질수록 LSTM의 정확성은 유지되는 반면 인공신경망 모형의 정확성은 점차 떨어지는 것으로 나타났다. 앞으로의 연구에서 유역 내 다양한 수리 구조물에 의한 유 출입량을 추가로 고려한다면 LSTM 모형의 활용성을 보다 더 확장할 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.158-158
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• 2016

본 연구에서는 극치 분포의 오른쪽 꼬리 부분 예측 시 안정적인 확률수문량 산정하는 확률분포형과 매개변수 추정 방법을 평가하기 위해 Monte Carlo 모의를 수행하였다. 수문자료의 빈도해석에 적합한 것으로 알려진 generalized extreme value (GEV), Gumbel (GUM), generalized logistic (GLO), gamma3 (GAM3), normal (NOR), log-normal3 (LN3) 총 6개의 확률분포형을 바탕으로 오른쪽 꼬리 부분의 확률수문량 추정 성능을 모의 실험을 통해 평가하고자 한다. 30년 이상 자료를 보유한 기상청 지점의 지속기간별 연최대값 자료를 분석한 결과를 바탕으로 모분포를 GEV분포로 선정하였으며 평균이 1.0, 표준편차 0.5, 왜곡도 계수는 0.5, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0이 되도록 가정하였다. 또한 자료 길이에 따른 성능 평가를 위해 표본 크기 20, 50, 100, 150, 200개에 대해 분석을 수행하였다. 위와 같은 가정으로 총 25종류(왜곡도계수 5개 ${\times}$ 표본 크기 5개)의 발생된 모분포에 6가지의 확률분포형과 3가지의 매개변수 추정방법(모멘트법, 최우도법, 확률가중모멘트법)을 조합한 18가지의 모델을 비교 분석해보았다. 평가방법으로는 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE), 편의(bias), 평균 상대오차(Mean Relative Difference, MRD), 평균 절대 상대오차(Mean Absolute Relative Difference, MARD)를 사용하여 적용 모델의 성능을 비교 분석하였다.