• Title/Summary/Keyword: 모형 매개변수

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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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A Study on Parameter Computation of Storage Function Model for the Han River Basin (한강유역에 대한 저류함수모형의 매개변수 산정에 관한 연구)

  • Jeon Yong Woon;Jeong Dong Kug;Lee Bae Sung;Jeon Kyong Soo
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2005.05b
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    • pp.725-730
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    • 2005
  • 본 연구에서는 저류함수모형을 이용하여 홍수유출분석을 좀더 정확하게 모의하기 위해 선행되어야 하는 유역에 대한 매개변수를 산정하였다. 매개변수를 산정함에 앞서 민감도분석을 실시하고, 연구 대상유역인 한강유역에 대하여 유역별 지형인자를 새로이 추출하였다. 저류함수모형의 중요 매개변수인 유출상수는 홍수직전유출고와의 관계를 이용하여 추정하였으며, 저류상수는 유역별 호우사상에 따른 최적의 저류상수식을 도출함으로써 호우의 특성 및 유역에 대한 물리적인 특성을 반영한 매개변수를 산정하였다. 재산정된 매개변수의 개선효과를 살펴보기 위해 KOWACO 모형과 한강홍수통제소 모형의 기존 매개변수를 이용한 모형 수행결과를 비교분석하였다. 분석결과 기존의 매개변수를 이용할 경우 한강홍수통제소 모형보다는 KOWACO 모형이 우수하며, 개선된 매개변수를 이용할 경우 관측 유출수문곡선에 좀더 근사한 모의결과를 나타내었다.

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A Bayesian Approach to Storm Water Management Model (SWMM) for the Estimation of Parameters and Their Uncertainty (Bayesian 기법과 연계한 SWMM 매개변수 추정 및 불확실성 분석)

  • Kim, Jang-Gyeong;Ban, U-Sik;Kwon, Hyun-Han
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2016.05a
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    • pp.110-110
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    • 2016
  • 도시 유역의 강우-유출 모의에는 지표 투수율 및 하수관거 영향 등 인위적 배수계통의 영향을 고려할 수 있는 도시유출모형이 널리 이용되고 있으며, 모형 검증을 통해 모의 성능을 평가한다. 도시유출모형의 검증은 일반적인 강우-유출 모형과 같이 강우사상별 유량의 관측시계열과 모의시계열의 목적함수가 최소가 되는 최적 매개변수를 탐색하는 과정이다. 도시유출모형의 검증에서 발생하는 문제점은 크게 다음과 같다. 첫째, 대규모 도시 유역의 복잡하고 다양한 하수관거에 대한 최적매개변수를 관거별로 구하는 것은 물리적으로 불가능하다. 따라서 동일 배수분구내 하수관거의 매개변수 값은 동일하다고 가정하거나, 모형 단순화 과정을 통해 매개변수의 물리적 범위 내에서 최적해를 탐색해야 하는 단순화에서 기인한 불확실성이 있다. 둘째, 다양한 매개변수들의 물리적 범위를 고려하기 위해서는 전역최적화기법이 유효하다. 그러나 전역최적화 종류, 목적함수, 모의횟수, 목표성능별 최적 매개변수 결과가 각각 다르므로 추정된 최적 매개변수의 범위에 대한 불확실성이 있다. 이에 본 연구에서는 Bayesian 모형과 EPA SWMM(Storm Water Management Model)을 연계하여 도시유출모형의 매개변수 불확실성을 정량적으로 분석할 수 있는 모형을 제안하고자 한다. 이를 위해 서울 우이천 유역을 대상으로 SWMM 모형을 구축하고, 절단 정규분포(truncated Gaussian distribution)를 사전분포(prior)로 가정하여 매개변수의 물리적 범위를 고려하였다. 최종적으로 결합확률분포로 계산된 각 매개변수간 사후분포를 통해 모의된 유출량의 불확실성을 정량적으로 분석하였다. 본 연구에서 제안된 모형은 대규모 도시 유역의 도시유출모형 구축 시 다양한 매개변수의 물리적 범위를 고려한 최적화와 동시에 내재된 불확실성을 정량적으로 분석할 수 있으므로, 침수예측 및 홍수예경보 등의 문제에서 상당한 신뢰성을 확보할 수 있을 것으로 판단된다.

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Parameters Optimization of Rainfall-Outflow Model Using Machine Learning (머신러닝을 활용한 강우-유출 모형의 매개변수 최적화 연구)

  • Jun, Kyung Soo;Sunwoo, Wooyeon
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.299-299
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    • 2021
  • 본 연구에서는 강우-유출 모형의 매개변수를 최적화하기 위해 머신러닝 기법을 활용하였다. 강우-유출 모형의 종류가 검토되었으며 이를 통해 선정된 강우-유출 모형의 매개변수 특성과 유출량 선정과의 관계성이 검토되었다. 이를 위해 다년간의 유출 측정 자료가 있는 연구지역이 선정되었다. 또한 매개변수 최적화를 위한 머신러닝 기법이 검토되었으며, 매개변수 최적화와 유출량 산정 정확성을 비교, 분석함으로써 관계성을 검토하였다. 본 연구의 결과를 요악하면 다음과 같다. (1) 여름 장마의 지속성은 매개변수 최적화 정확성에 영향을 주며 이 둘은 비선형적인 관계를 나타낸다. (2) 매개변수 최적화가 강우 심도에 따라 다른 결과를 나타내며 최적의 강우 심도는 연구 지역마다 차이가 있기 때문에 유역 특성을 반영한 머신러닝 기법 활용이 가능하다. 이를 통해 강우-유출 모형의 매개변수 최적화를 위한 머신러닝 기법의 활용 가능성을 확대하고, 모형의 정확도 개선을 기대 할 수 있다.

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A Study of Progressive Parameter Calibrations for Rainfall-Runoff Models (강우-유출모형을 위한 매개변수 순차 보정기법 연구)

  • Kwak, Jae-Won;Kim, Hung-Soo;Hong, Il-Pyo
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2009.05a
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    • pp.1499-1503
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    • 2009
  • 본 연구에서는 저류함수모형과 Tank 모형, SSARR 모형을 이용하여 금강유역의 미호천 유역, 일본의 Kusaki 댐 유역, 베트남의 Ta Trach 유역에 대하여 홍수모의예측을 수행하고 그 효율성을 분석하였다. 연구에 적용된 강우-유출 모형에 대하여 Pattern Search, Genetic Algorithm 의 최적화 방법과 WSSR과 SSR의 목적함수를 이용한 매개변수 산정을 수행하였다. 최적화 방법을 적용할 때 매개변수 보정의 효율성 증대를 위하여, 보정과정 내에서 매개변수 간 상관성을 분석하고 이를 바탕으로 매개변수를 소군집으로 분류하여 민감도에 따른 순차 보정 방법을 적용하고 이 결과를 비교 분석하였다. 매개변수 소군집을 이용한 보정 방법과 기존에 사용되는 전체 매개변수를 이용한 보정 방법을 적용한 결과, SSR 에 적용하였을 때 첨두 유량과 보정 시간 면에서 유리한 것으로 나타났고, 저류함수 모형과 TANK 모형에 대해서 좀 더 좋은 결과를 나타내는 것으로 나타났다.

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Comparative Analysis of Parameter Estimation Methods for the Storage Function Model (저류함수모형의 매개변수 산정방법들에 대한 비교 분석)

  • Song JaeHyun;Kim HungSoo;Hong IlPyo;Kim SangUg
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2005.05b
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    • pp.731-736
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    • 2005
  • 현재 국내 주요 하천의 홍수예경보시스템 운영과 다목적댐의 홍수조절관리를 위하여 수문학적 모형의 하나인 저류함수모형(Storage Function Model)을 사용하고 있다. 저류함수모형은 산지가 많은 유역에 적합하도록 개발된 모형으로, 계산절차가 간편하고 홍수유출의 비선형성을 고려할 수 있는 방법이므로 선형모형보다 합리적이라고 알려져 있다. 그러나 저류함수모형을 실제 홍수유출현상에 적용하는데 있어 매개변수를 결정하는 것이 매우 어렵다. 현재 매개변수들을 결정할 수 있는 객관적이고 합리적인 방법이 제시되어 있지 않기 때문에 모형의 매개변수를 결정할 때 경험식을 이용하거나 수문기술자의 판단에 의한 보정에 의존하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 홍수통제소에서 사용하고 있는 저류함수 모형의 대표(평균) 매개변수와 경험식, 시행착오법(trial & error method) 및 최적화기법(optimization technique) 중에 Rosenbrock 방법을 이용하여 매개변수를 산정하고 이들을 비교 분석하고자 한다.

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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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Development of a Parameter Estimation Support System for SWMM 5 (SWMM 5의 매개변수 추정지원 시스템 개발)

  • Jung, Tae Hun;Lee, Sangho
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2016.05a
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    • pp.529-533
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    • 2016
  • 미국 환경청의 SWMM 5(storm water management model 5)는 유역의 홍수유출 모의 및 연속 유출 모의를 할 수 있는 모형으로서 국내뿐만 아니라 세계적으로 많이 사용되고 있는 모형이다. SWMM 5와 같은 유역 유출모형에서 결과의 적절성을 향상시키기 위해서는 모형에 사용되는 매개변수를 올바르게 추정할 필요가 있다. 하지만, 외국의 정교한 유역 유출모형들이 우리나라에서 제대로 적용되고 있지 못하는 이유 중 하나는 적절한 매개변수의 추정이 이루어지지 못하고 있는 점이다. 이러한 문제를 해결하고자 SWMM 5의 매개변수 추정 지원 시스템을 개발하였다. SWMM 5의 매개변수 추정지원 시스템은 민감도 분석, 최적화 기법에 의한 모형 자동보정, 매개변수 할당 및 도움 모듈로 이루어져 있다. SWMM 5의 매개변수 추정 지원 시스템에 사용되는 최적화 기법은 전역최적화 기법 중 하나인 SCE-UA(shuffled complex evolution-University of Arizona) 이다. SWMM 5의 매개변수 추정 지원 시스템의 개발은 국내 수자원 기술자들의 SWMM 5에 대한 이해 및 활용도를 더욱 향상시켜줄 것으로 기대한다.

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Evaluation of Characteristics of Simulated Extreme Rainfall Obtained from NSRP model under Different Object Functions (목적함수에 따른 다지점 NSRP 모형의 극치강우 재현능력 평가)

  • Cho, Hemie;Yu, Jae-Ung;Moon, Jangwon;Kwon, Hyun-Han
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.363-363
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    • 2021
  • 수자원설계 및 계획 시 제한된 강우자료로 인해 나타나는 한계를 개선하기 위한 목적으로 추계학적 강수모의 모형을 활용한다. 대표적인 추계학적 강수모형으로 Bartlett-Lewis Rectangular Pulse Modified Model(BLPRM)과 Neyman-Scott Rectangular Pulse Model(NSRPM) 등이 활용되고 있으며, 관측강수량의 통계적 모멘트를 재현할 수 있도록 모형 매개변수를 최적화하는 과정이 필수적으로 요구된다. 기본적으로 모형 매개변수들의 조합을 통해 추정되는 통계적 모멘트와 관측값의 통계적 모멘트를 반복적으로 비교하면서 최적 매개변수를 추정하게 된다. 그러나 상대적으로 적은 관측값을 이용하여 매개변수를 추정하기 때문에, 매개변수 추정이 어려울 뿐만 아니라 매개변수의 불확실성도 큰 특징을 가지고 있다. 모형 매개변수 추정과정에서 다양한 목적함수가 활용되고 있으나, 고려되는 통계적 모멘트가 평균 및 분산 등 2차 모멘트에 제한되고 있어 극치강수량에 대한 재현성은 상대적으로 부족한 부분이 있다. 본 연구에서는 3차 모멘트를 포함한 목적함수를 활용하여 NSRP모형 매개변수를 추정하고, 기존 2차 모멘트를 이용한 매개변수 접근방법과 극치강수량 재현 측면에서 비교를 수행하였다. 최종적으로 유역 단위에서 극치강수량 재현효과를 평가하기 위해서는 면적강수량 추정이 매우 중요하며, 본 연구에서는 이러한 점을 감안하여 강우 지점 간의 상관성을 유지하면서 강우모의가 가능한 다지점 NSRP 모형과 연계하여 극치강우 재현 가능성을 평가하였다.

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Parameter Estimation for Multiple Linear Regession Model by OLS and Stepwise (OLS 및 변수선택법에 의한 다중선형회귀모형 매개변수 산정)

  • Kim, Kyung-Tak;Kim, Joo-Hun;Park, Jung-Sool
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2006.05a
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    • pp.1161-1165
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    • 2006
  • 본 연구는 OLS 및 변수선택법에 의해 통계학적 모형의 매개변수를 산정하여 모형의 적용성을 입증하고 하천 주요지점에 대한 홍수위 예측을 통해 홍수예보 및 예측 업무에 기여코자하는데 연구목적이 있다. 다중선형회귀모형을 구성하기 위한 독립변수는 예보지점의 수위/유출량 자료와 상류지점의 수위/유출량 자료, 그리고 유역의 선행 평균강우량 등의 자료를 독립변수로 하여 통계학적 홍수예측을 위한 다중선형 회귀모형을 각각 구성하여 적합성 여부를 판단하였다. 매개변수 산정은 OLS(Ordinary least square root method)와 변수선택(Stepwise)방법에 의해 산정하였으며, 중랑천 유역의 2002년부터 2005년까지의 수문사상 16개를 선정하여 모형에 적용한 결과 두 매개변수 산정방법 모두 30분에서 90분 예측은 상대적으로 정확한 결과를 나타내었으며, OLS 및 변수선택법에 의한 매개변수 산정결과 변수선택법에 의한 방법이 OLS 방법보다는 상관성이나 효율지수면에서 조금 더 정확한 값을 나타내고 있으나 독립변수의 일관성을 감안한다면 변수선택법보다는 OLS방법에 의한 매개변수 산정이 타당할 것으로 사료된다. 기존의 홍수예보 업무에 활용되고 있는 수문학적 홍수예측 모형인 저류함수법의 여러 매개변수 조정에 의한 홍수위 예측 방법보다는 비교적 간단한 통계적 방법에 의한 홍수위 예측 방법으로 홍수예보의 선행시간 확보가 필수적인 중랑천과 같이 유역면적이 작은 중소하천에서의 홍수예보 업무에 효과적으로 이용 가능할 것으로 사료된다.

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