• Title/Summary/Keyword: 문제해결

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Proposal of Hydrologic Performance Evaluation Method for the Improvement of Rainwater Management and Utilization of G-SEED (녹색건축 인증제도의 빗물관리 및 이용 항목의 개선을 위한 수문학적 성능평가 방법 제안)

  • Park, Jin;Han, Mooyoung
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.158-158
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    • 2021
  • 도시에 불투수면적이 증가하고, 기후변화가 극심해져감에 따라 홍수 및 열섬현상과 같은 도시의 물 문제가 발생하고 있다. 이를 해결하기 위한 정책의 일환으로 우리나라의 녹색건축인증제도(Green Standard for Energy and Environmental Design, G-SEED)에서는 물순환 관리를 평가하고 있다. 하지만, 현재 G-SEED의 평가방법을 살펴보면 빗물관리시설의 설치 정도로 평가하고 있고, 강우 특성 또한 고려되고 있지 않다. 그러므로 본 연구에서는 G-SEED의 빗물관리 및 이용 항목에 대해 수문 모델을 통해 효과를 정량화함으로써 성능에 따라 평가할 수 있는 방법을 제안하였다. 빗물관리 항목에서는 유출저감률을, 빗물이용 항목에서는 빗물이용률을 평가지표로 선정하였고, 각 평가인자를 산출하기 위하여 개념모델을 적용하였다. 빗물이용시설의 경우 초기우수배제장치 용량과 필터 효율에 따른 빗물유입량의 변화와 급수인원에 따른 수요량 변화를 고려한 수문모델을 개발하였고, 수요량과 빗물저장조 용량에 따른 유출저감률과 빗물이용률을 알아보기 위해 MATLAB을 이용하여 모의해보았다. 또한, 옥상녹화의 경우에는 강우, 저류, 증발산, 유출을 고려한 수문흐름모델을 적용하였고, 토층의 두께와 배수(저장) 층의 용량에 따라 모의하여 평가기준을 선정하였다. 제안된 수문모델의 검증을 위하여 서울대학교 기숙사와 35동 옥상녹화의 실측데이터를 비교하였고, 적용성 평가를 위해 RMSE(Root Mean Square Error)와 NSE(Nash-Sutcliffe Efficiency)를 이용하였다. 본 연구에서 제안된 방법을 통해 빗물관리시설의 수문학적 성능에 따른 평가가 가능해질 것이며 설계자와 건축가들로 하여금 실질적인 효과를 내는 시설을 설치하게끔 유도할 수 있을 것이다.

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Application of LSTM and Hydrological Data for Flood Level Prediction (홍수위 예측을 위한 수문자료와 LSTM 기법 적용)

  • Kim, Hyun Il;Choi, Hee Hun;Kim, Tae Hyung;Choi, Kyu Hyun;Cho, Hyo Seop
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.333-333
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    • 2021
  • 최근 전 지구적인 기후변화 및 온난화의 영향으로 태풍 및 집중호우가 빈번하게 일어나고 있으며, 이로 인한 한천범람 등 홍수재해로 인명 및 재산 피해가 크게 증가하고 있다. 우리나라에서도 태풍 및 집중호우로 인한 호수피해는 매년 발생하고 있으며, 피해 빈도와 강도가 증가하고 있는 실정이다. 이러한 현실을 고려하였을 때에 하천 인근 주민의 생명과 재산을 보호하기 위하여 실시간으로 홍수위 예측을 수행하는 것은 매우 중요하다 할 수 있다. 국내에서 수위예측을 위하여 대표적으로 저류함수모형(Storage Function Model, SFM)을 채택하고 있지만, 유역면적이 작아 홍수 도달시간이 짧은 중소하천에서는 충분한 선행시간과 정확도를 확보하기 어려운 문제점이 있다. 이는 유역면적이 작은 중소하천에서는 유역 및 기상 특성과 관련된 여러 인자 사이의 비선형성이 대하천 유역에 비해 커지는 문제점이 있기 때문이다. 본 연구에서는 위와같은 문제를 해결할 수 있도록, 수문자료와 딥러닝 기법을 적용하여 실시간으로 홍수위를 예측할 수 있는 방법론을 제시하였다. 지난 태풍 및 집중호우로 인하여 급격한 수위상승이 있던 낙동강 지류하천에 대하여 LSTM(Long-Short Term Memory) 모형 기반 실시간 수위예측 모형을 개발하였으며, 선행시간 30~180분 별로 홍수위를 예측하고 관측 수위와 비교함으로써 모형의 적용성을 검증하였다. 선행시간 180분 기준으로 영강 유역 수위예측 결과와 실제 관측치의 평균제곱근 오차는 0.29m, 상관계수는 0.92로 나타났으며, 밀양강 유역의 경우 각각 0.30m, 0.94로 나타났다. 본 연구에서 제시된 딥러닝 기반모형에 10분 단위 실시간 수문자료가 입력된다면, 다음 관측자료가 입력되기 전 홍수예측 결과가 산출되므로 실질적인 홍수예경보체계에 유용하게 사용될 수 있을 것이라 보인다. 모형에 적용할 수 있는 더욱 다양한 수문자료와 매개변수 조정을 통하여 예측결과에 대한 신뢰성을 더욱 높일 수 있다면, 기존의 저류함수모형과 연계하여 홍수대응 능력을 향상시키는데 도움이 될 수 있다.

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Empirical experiment to improve the applicability of the formula for time of concentration (홍수도달시간 산정식 적용성 개선을 위한 실증실험)

  • Keum, Ho Jun;Ko, Taekjo;Joo, Jaeseung;Kim, Yerim;Jung, Dojoon
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.123-123
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    • 2021
  • 도시하천유역이나 복합유역 등 지역적 성향을 고려한 도달시간 산정에 관한 연구는 현재까지도 미흡한 실정이다. 소규모 유역의 홍수량을 산정할 경우 유하시간보다 유입시간 비중이 상대적으로 크다. 그러나 유하시간만을 고려하여 도달시간을 산정할 때, 소규모 유역의 경우 하도가 없고 유역면적이 5km2 내외 또는 하도의 저류 효과를 기대할 수 없는 경우 도달시간이 짧아 홍수량이 과대 산정된다. 이를 극복하고자 재해영향성평가등의 협의 실무지침에서는 도달시간 이외에 매개변수인 저류상수를 인위적으로 증가시키는 방법을 제안하고 있다. 하지만 이 방법 역시 유역의 물리적인 특성을 나타내는 변수를 왜곡한다는 근복적인 문제를 완전히 해결하지 못하였다. 이에 본 연구에서는 기존 중·대규모 하천을 대상으로 수행된 연구결과를 바탕으로 제안된 홍수 도달시간 산정방법의 한계를 극복하고, 유입시간이 지배적인 소규모 복합유역에 적용 가능한 도달시간 산정방안을 제시하고자 한다. 이를 위해 실증실험을 통해 기존 유입시간 산정식을 개선하고, 도시수문 모니터링 시범유역에 적용하여 정확성을 평가하고자 하였다. 먼저, 홍수도달 시간 측정을 위한 강우유출 실내 실험장치를 제작하였다. 실험장치는 본체(길이3m×폭1.2m×높이0.8m)와 경사조절 장치(0~15도)를 포함하고 있다. 본체 전면부를 타공(ø10mm)하고 상·하단에서 지표와 기저유출을 집수하여 티핑버킷으로 유량을 측정하였고, 토체 내에는 토양수분센서를 설치하여 강우유출 발생시간 동안 토양수분 변화를 측정하였다. 본 연구에서는 하도흐름인 유하시간(Kraven 공식)을 계산하여 도달시간을 산정하기 보다 지표면 흐름인 유입시간(Kerby 공식)에 보정계수를 도입하여 도달시간을 산정하는 방안을 검토하였다. 실험 결과, 불투수 면적비율이 증가함에 따라 도달시간은 감소하고, 불투수 유역이 하류에 위치할수록 유출발생시간이 빨라졌다. 실증실험 결과를 바탕으로 도시수문 모니터링 시범유역에 적용하여 기존 유하시간과 저류상수를 보정하는 도달시간 산정방식(연속형 Kraven)과 유입시간을 보정한 도달시간 산정(수정 Kerby)으로 도출된 유출량을 실측 유량과 비교하였다. 그 결과 제안된 홍수도달시간 산정식에서 모의된 홍수량이 기존 방식과 유사하거나 우수한 첨두홍수량을 보였으며, 설계자 임의성이 배제된 일관성있는 해석값을 제시해 줄 것으로 판단된다.

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A Study on the Standardization of Construction Types for the Management of River Project (하천사업 공사관리를 위한 공종 표준화 방안 연구)

  • Jang, Chorok;Jang, Moon Yup;Song, Juil;Kim, Han Tae
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.486-486
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    • 2021
  • 국가에서는 수해예방 및 주민들의 삶의 질 향상을 위해 다양한 하천사업을 수행한다. 국토교통부의 경우 매년 막대한 예산을 투입하여 하천정비 및 재해복구사업 등을 추진 중에 있으나, 체계적인 공사관리와 산출물의 전산화를 위한 시스템은 부재한 실정이다. 현재 건설사업정보시스템(건설CALS)을 통해 하천공사에 관한 정보를 확인할 수 있으나 총 공사비, 참여업체 등 기본적인 정보만을 제공하고 있으며, 공정관리 및 예산정보에 관한 상세한 내역을 확인 및 관리할 수 있는 기능은 부재하다. 이러한 문제를 해결하고자 본 연구에서는 하천사업(공사)관리시스템의 필요성을 제시함과 동시에 우선적으로 하천사업 공종 표준화를 수행하고자 한다. 현재 건설공사표준품셈을 통해 건설공사의 공종을 확인할 수 있으나 '제2장 하천공사' 내에는 사석, 돌망태, 하천호안공에 관한 정보만을 담고 있다. 하천공사 공종 표준화를 진행하게 될 경우 공종별 공사 세부정보에 대한 관리가 가능해지며, 현재 하천을 관리 중인 국토교통부, 지방국토관리청 및 지자체 등 하천사업을 수행 중인 기관의 시스템 활용도를 제고할 수 있다. 하천사업 공종표준화를 위해 우선적으로 현재 건설공사표준품셈, 도로대장 전산화 입력지침 등기 수립된 지침 및 기준을 통해 건설토목공사 시의 공종을 조사·분석한 후, 하천공사 준공보고서 및 감리보고서 등 공사 관련 자료를 활용하여 하천공사에 주로 수행되는 공사들에 관한 종류를 도출하였다. 이후 건설토목공사 공종과의 비교·분석을 통해 하천공사에서 주로 수행되는 공종을 도출·표준화하는 작업을 진행하였다. 본 연구에서 제시한 하천사업 공종의 경우 향후 하천사업(공사)관리시스템 개발에 활용이 가능하며, 하천공사 관리의 효율성을 극대화할 수 있다.

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Multistage Transfer Learning for Breast Cancer Early Diagnosis via Ultrasound (유방암 조기 진단을 위한 초음파 영상의 다단계 전이 학습)

  • Ayana, Gelan;Park, Jinhyung;Choe, Se-woon
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2021.05a
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    • pp.134-136
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    • 2021
  • Research related to early diagnosis of breast cancer using artificial intelligence algorithms has been actively conducted in recent years. Although various algorithms that classify breast cancer based on a few publicly available ultrasound breast cancer images have been published, these methods show various limitations such as, processing speed and accuracy suitable for the user's purpose. To solve this problem, in this paper, we propose a multi-stage transfer learning where ResNet model trained on ImageNet is transfer learned to microscopic cancer cell line images, which was again transfer learned to classify ultrasound breast cancer images as benign and malignant. The images for the experiment consisted of 250 breast cancer ultrasound images including benign and malignant images and 27,200 cancer cell line images. The proposed multi-stage transfer learning algorithm showed more than 96% accuracy when classifying ultrasound breast cancer images, and is expected to show higher utilization and accuracy through the addition of more cancer cell lines and real-time image processing in the future.

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IoT-based monitoring and crash alarm systems for Access Service Basket (Access Service Basket을 위한 IoT 기반 모니터링 및 충돌 경보 시스템)

  • Yoo, Ju-Yeon;Woo, Yun-Tae;Sin, Il-Sik
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2021.05a
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    • pp.589-591
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    • 2021
  • In the offshore plant industry, the Access service basket for aerial work is used of for various business purposes. However, various types of safety accidents continue to occur in operating these system. In the case of high-capacity workstations currently in use, workers are exposed to various risks in determining and operating the load capacity, proximity distance, and direction of operation. In this paper, to solve this problem, we develop a device that incorporates IoT-based monitoring and crash alarm systems into aerial work systems. The developed device was tested in the presence of experts to ensure reliability of the device, which allows workers and managers to easily check the operation status and thereby prevent safety accidents in advance.

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Probability distribution predicted performance improvement in noisy label (라벨 노이즈 환경에서 확률분포 예측 성능 향상 방법)

  • Roh, Jun-ho;Woo, Seung-beom;Hwang, Won-jun
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2021.05a
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    • pp.607-610
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    • 2021
  • When learning a model in supervised learning, input data and the label of the data are required. However, labeling is high cost task and if automated, there is no guarantee that the label will always be correct. In the case of supervised learning in such a noisy labels environment, the accuracy of the model increases at the initial stage of learning, but decrease significantly after a certain period of time. There are various methods to solve the noisy label problem. But in most cases, the probability predicted by the model is used as the pseudo label. So, we proposed a method to predict the true label more quickly by refining the probabilities predicted by the model. Result of experiments on the same environment and dataset, it was confirmed that the performance improved and converged faster. Through this, it can be applied to methods that use the probability distribution predicted by the model among existing studies. And it is possible to reduce the time required for learning because it can converge faster in the same environment.

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A Study on the Backwater effect analysis for Discharge computation at the Confluence (합류부 유량산정을 위한 배수영향 분석에 관한 연구)

  • Lee, Tae Hee;Yun, Seong Hak;Shin, Hee Jae
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2020.06a
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    • pp.326-326
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    • 2020
  • 하천의 본류와 지류가 만나는 합류부 흐름특성은 단일 하천에 비하여 수위, 유속, 경사, 유량 등 복잡한 수리학적 특성이 나타나게 된다. 특히, 홍수기 큰 호우사상이 발생하는 경우 본류와 지류에서 유입되는 각 유량의 크기에 따라 수위에 영향을 미치고 지류와 본류에 배수(back water)가 발생한다. 이러한 배수영향은 합류부 유량 산정에 있어서 매우 복잡한 요소로 작용한다. 일반적인 단일 하천에서는 수위가 증가하면 유량이 증가하여 수위관측소 수위 자료를 기반한 수위-유량관계곡선식을 이용하여 유량을 산정한다. 그러나 합류부에서는 배수영향으로 인하여 수위가 증가하더라도 수면경사가 완만해져 수위-유량관계곡선식 변수인 수위를 이용한 방법으로는 유량산정에 어려움이 있다. 따라서 조석 및 배수 영향 등 고리형 수위-유량관계가 발생하는 하천에서는 ADCP를 이용한 자동유량계측 방법을 채택하고 있다. 그러나 자동유량계측 시설을 설치하기 위해서는 고가의 비용이 발생하기 때문에 경제적 측면만 본다면 주요 지점이 아닌 모든 합류부에 설치하는 것은 어려움이 많다. 금강에 위치한 영동군(양강교) 관측소의 경우 하류 약 400m 우안측에서 유입되는 영동천의 영향으로 호우사상이 발생 할 경우 배수영향으로 고수위에서 상류 금산군(제원대교) 관측소와 첨두유량의 도달시간 및 유량 크기에서 역전이 발생한다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 초기 단계로서 영동군(양강교) 관측소가 위치한 금강과 영동군(초강교) 관측소가 위치한 영동천이 만나는 합류부에 수위계를 설치하였다. 호우사상별 유출에 따른 본류와 지류의 수면경사를 분석하여 배수영향이 시작되는 수위와 수위 상승으로 배수영향이 미미해지는 수위를 분석하여 배수영향 특성을 검토하였다. 이러한 분석은 기존 배수조건에서 왜곡된 유량 자료를 생산하는 수위-유량관계곡선식의 문제점을 개선하여 앞으로 정확한 유량산정 방법을 제시할 것으로 판단된다. 이러한 분석을 통하여 추후 합류부에서 배수영향 조건의 고리형 수위-유량관계곡선식 매개변수로 수위 외에도 수면경사를 고려한 수위-유량관계곡선식을 개발하는데 목적이 있다.

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The Local Drought Risk Assessment Framework Using Vulnerability and Hazard Index (가뭄 취약성 및 노출성 지표를 활용한 지역 가뭄 위험도 평가 방안)

  • Yu, Jisoo;Kim, Jieun;Lee, Joo-Heon;Kim, Tae-Woong
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2020.06a
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    • pp.5-5
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    • 2020
  • 가뭄은 일반적으로 기상학적, 수문학적, 농업적 및 사회·경제적 가뭄으로 분류된다. 그 중 강수량 부족으로 인해 야기되는 기상학적 가뭄은 지역 사회에 직접적인 피해를 유발하는 도화선이 된다. 그러나 강우량 부족이 경제적, 사회적 피해로 전파되는 과정은 단순하지 않으며, 정량화가 어려운 실정이다. 가뭄 위험도는 수문기상학적 요인뿐만 아니라 자연재해에 대한 지역의 취약성의 맥락에서 파악되어야하므로, 가뭄 위험도 평가 방안은 위험도와 지역사회 사이의 관계를 규명하는 과정을 포함해야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 가뭄 취약성(vulnerability)과 노출성(hazard)을 정량화하여 나타내는 지표를 적용한 가뭄 위험도 분석 방법이 주로 사용된다. 일반적으로 수용되는 취약성 개념은 개인 또는 그룹이 자연재해의 영향에 대처하고 이에 저항할 수 있는 능력을 의미하며, 노출성은 자연적 또는 인간이 유발할 수 있는 물리적 사건의 가능성을 나타낸다. 따라서 취약성은 지역의 문화적, 사회적 및 경제적 인자를 이용하여 정의된다. 반면 노출성은 주어진 시간 또는 영역 내에서의 특정 현상의 발생 확률에 따라 결정된다. 본 연구에서는 가뭄 취약성 지수 (Drought Vulnerability Index, DVI)와 가뭄 노출성 지수(Drought Hazard Index, DHI)를 이용하여 지역 가뭄 위험도를 평가하였다. 취약성 및 노출성 지수를 활용한 선행연구에서의 주요 쟁점은 연구자의 주관성을 배제하고 지역의 상황을 반영할 수 있도록 (1) 객관적이고 합리적인 변수의 선택과 (2) 각 인자들의 관계를 규정하는 가중치 정의 방법이다. 본 연구에서는 확률론적 접근방법을 적용한 위험도 평가 방안을 제시하고자 하였다. DVI를 산정 시 지역에서 지배적인 사회경제적 인자를 선택하기 위해 주성분분석(PCA) 기법을 활용하였으며, DHI는 이변량 가뭄 빈도 분석에 의해 산정된 특정 가뭄사상의 발생 확률로 정의되었다. 본 연구에서는 국내에서 가뭄 위험도가 가장 높은 것으로 평가되는 충청북도 및 충청남도를 대상지역으로 선정하고 지역 위험도를 평가하였다. 그 결과 가장 가뭄 위험도가 높은 지역은 충청북도에서는 청주시, 충청남도에서는 공주시로 분석되었다. 특히 청주시는 DVI가 매우 높지만 DHI는 상대적으로 작게 나타났으며, 반면 공주시는 DHI와 DVI가 지역 내에서 가장 높게 산정되었다.

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Assessment of Uncertainty in SWAT Model Derived from Parameter Estimation Using SWAT-CUP (SWAT-CUP 매개변수 추정에 따른 SWAT 모형 불확실성 평가)

  • Yu, Jisoo;Noh, Joonwoo;Cho, Younghyun;Hur, Youngteck;Kim, Yeonsu
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2020.06a
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    • pp.314-314
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    • 2020
  • SWAT (Soil and Water Assessment Tool)은 미국 농무성 농업연구소에서 개발된 준분포형(semi-distributed) 수문 모형으로 복합토지이용유역에서 장기간에 걸친 다양한 종류의 토양, 토지이용 및 토지관리 상태의 변화에 따른 유역의 유출량, 유사량 및 영양물질의 영향을 예측하기 위해 개발되었다. SWAT은 기본적으로 다양한 매개변수에 대한 수동 보정 기능을 제공하고 있지만 매개변수 보정에 따른 모의결과의 불확실성을 수반하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 자동보정 기능을 제공하는 SWAT-CUP (Calibration and Uncertainty Program)이 개발되었다. SWAT-CUP에서 제공하는 매개변수의 최적화 과정에서 유사한 모의 결과를 산출하는 수천 개의 매개변수조합이 존재하기 때문에 보정기법의 선택에 따라 최종 매개변수의 값이 달라질 수 있다. 불확실성을 발생시키는 요인으로 (1) 매개변수의 선택, (2) 보정 기법, (3) 목적함수, (4) 매개변수의 초기 범위, (5) 모의(simulation)의 실행(run) 및 반복(iteration) 횟수, (6) 위치, 개수 등 보정 자료의 선택 등이 주로 지목된다. 이러한 요인으로 발생하는 불확실성은 SWAT 모형의 구조 및 입력 자료에서 기인하는 것으로, 사용자의 설정에 따라 크게 좌우된다. 본 연구에서는 SWAT 매개변수 보정 과정에서 발생할 수 있는 불확실성을 평가하고, 효율적인 보정 방안을 제시하기 위해 수행되었다. 낙동강 권역의 내성천 유역을 대상으로 SWAT 모형을 구축하였으며, 내성천 본류에 위치한 수위(유량) 관측소의 자료를 활용하여 검·보정을 수행하였다. 모의 결과는 유량의 크기 뿐 아니라 유량의 발생 시기, 유역의 반응 및 증가·감소 경향성을 함께 고려하여 평가하였다. 그 결과 모형 구조에 따른 불확실성의 전이과정을 정확하게 파악하는 것은 불가능하지만 SWAT 모형의 비고유성(non-uniqueness)에 의한 불확실성을 정량화하여 나타내었다.

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