• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.172-172
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• 2022

분산계수는 하천에서 오염물질의 혼합능을 파악할 수 있는 대표적인 인자이다. 특히 하수처리장 방류수 혼합예측과 같이 횡 방향 혼합에 대한 예측이 중요한 경우, 하천의 지형적, 수리학적 특성을 고려한 2차원 횡 분산계수의 결정이 필요하다. 2차원 횡 분산계수의 결정을 위해 기존 연구에서는 추적자실험결과로부터 경험식을 만들어 횡 분산계수 산정에 사용해왔다. 회귀분석을 통한 경험식 산정을 위해서는 충분한 데이터가 필요하지만, 2차원 추적자 실험 건수가 충분치 않아 신뢰성 높은 경험식 산정이 어려운 상황이다. 따라서 본 연구에서는 SMOTE기법을 이용하여 횡분산계수 실험데이터를 증폭시켜 이로부터 횡 분산계수 경험식을 산정하고자 한다. 또한 다중선형회귀분석을 통해 도출된 경험식의 한계를 보완하기 위해 다양한 머신러닝 기법을 적용하고, 횡 분산계수 산정에 적합한 머신러닝 기법을 제안하고자 한다. 기존 추적자실험 데이터로부터 하폭 대 수심비, 유속 대 마찰유속비, 횡 분산계수 데이터 셋을 수집하였으며, SMOTE 알고리즘의 적용을 통해 회귀분석과 머신러닝 기법 적용에 필요한 데이터그룹을 생성했다. 새롭게 생성된 데이터 셋을 포함하여 다중선형회귀분석을 통해 횡 분산계수 경험식을 결정하였으며, 새로 제안한 경험식과 기존 경험식에 대한 정확도를 비교했다. 또한 다중선형회귀분석을 통해 결정된 경험식은 횡 분산계수 예측범위에 한계를 보였기 때문에 머신러닝기법을 적용하여 다중선형회귀분석에 대한 예측성능을 평가했다. 이를 위해 머신러닝 기법으로서 서포트 벡터 머신 회귀(SVR), K근접이웃 회귀(KNN-R), 랜덤 포레스트 회귀(RFR)를 활용했다. 세 가지 머신러닝 기법을 통해 도출된 횡 분산계수와 경험식으로부터 결정된 횡 분산계수를 비교하여 예측 성능을 비교했다. 이를 통해 제한된 실험데이터 셋으로부터 2차원 횡 분산계수 산정을 위한 데이터 전처리 기법 및 횡 분산계수 산정에 적합한 머신러닝 절차와 최적 학습기법을 도출했다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.449-449
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• 2021

하천 내 오염물질 유입원은 하수처리장과 같이 농도를 예측 가능한 점오염원이 일반적이지만, 수질오염사고와 같이 다량의 유해물질이 일시에 하천에 유입되는 경우도 발생하곤 한다. 특히 오염물질 유입지점과 취수장이 인접한 경우, 오염물질 혼합해석에 대한 이해가 오염사고 대응 및 수질 관리 측면에서 매우 중요하다. 자연하천에서는 사행에 따른 유속 구조의 불균일성 등으로 인하여 오염물질의 이송 및 분산 과정은 매우 복잡하게 나타난다. 이러한 하천의 지형적, 수리학적 특성이 오염물질의 혼합 거동에 미치는 영향을 정확하게 모의하기 위해서는 3차원 수치모형을 적용해야 한다. 그러나 대부분의 하천은 하폭 대 수심비가 매우 크기 때문에 2차원 이송-분산 방정식을 지배방정식으로 채택하는 2차원 수치 모형이 널리 사용되어왔다. 2차원 이송-분산 방정식의 해석결과는 입력된 종, 횡 분산계수의 값에 따라 변화하기 때문에 정확한 혼합해석을 위해 분산계수의 결정이 매우 중요하다. 과거 연구에서는 횡 분산계수의 결정을 위해 기본 수리량을 이용한 경험식을 활용하여 계산한 바 있다. 종 분산계수의 경우에는 경험식의 산정에 필요한 충분한 실험 자료가 축적되어 있지 않아 이상적 흐름 상태를 가정하여 유도된 Elder의 이론식(Elder, 1959)을 사용해왔다. 하지만 많은 연구에서 이러한 Elder의 이론식이 종 분산계수를 과소산정 할 우려가 있다고 제시했다. 따라서 하천의 전단류 분산특성을 나타낼 수 있는 데이터 확보를 통해 종 분산계수의 경험식 산정 및 횡 분산계수의 정확도 향상이 필요한 상황이다. 본 연구에서는 기존 선행 연구에서 수행된 2차원 추적자실험 데이터의 확장을 위해 오버샘플링 기법을 적용하였으며, 이를 통한 머신러닝을 통한 분산계수 산정 가능성을 분석하고자 한다. 부족한 추적자 실험 데이터를 확장하기 위해 오버샘플링 기법 중 SMOTE 기법을 활용했다. 오버샘플링 기법을 이용하여 생산된 데이터의 신뢰성을 검증하였으며, 추후 머신러닝을 이용한 2차원 종, 횡 분산계수 산정에 대한 활용 가능성을 분석했다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.75-75
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• 2015

오염원과 취수장이 동일 구간 내에 공존하는 국내하천의 특성상, 하천 평면 내에서 오염물의 거동 및 혼합 특성을 보다 정확하게 해석하기 위해서는 2차원 이송-분산 모형의 적용이 필요하다. 이를 위해서는 2차원 모형의 주요 매개변수인 종분산계수와 횡분산계수의 적절한 입력이 매우 중요하다. 하지만 국내외적으로 횡분산계수에 대한 연구는 많이 진행된 반면, 현재까지 종분산계수에 대한 연구는 충분히 이루어지지 않은 실정이다. 분산계수를 결정하는 방법에는 실측된 농도 자료의 유무에 따라 크게 두 가지로 분류된다. 실측된 농도 자료가 없는 경우, 이론식이나 경험식을 이용하는 방법이 있다. 반면에 추적자 실험 등을 수행하여 실측된 농도 자료가 있는 경우, 모멘트법 또는 추적법을 적용하여 농도-시간 분포 곡선으로부터 분산계수를 계산하는 것이다. 모멘트법은 임의 지점에서 농도의 횡분포를 통해 얻을 수 있는 2차 모멘트의 종방향 변화율이 횡분산계수와 비례한다는 원리를 이용한 것이며, 추적법은 상류부의 관측된 농도를 입력자료로 하여 하류부의 농도를 계산한 후 계산된 농도와 실측된 하류부 농도의 비교를 통해 분산계수를 산정하는 방법이다. 본 연구에서는 불규칙한 단면 형상을 가지는 자연하천에서의 2차원 종 횡분산계수를 산정하기 위해서 Baek & Seo(2010)가 제안한 2차원 유관추적법(2D Stream-tube Routing Procedure)을 적용하였다. 본 연구에서는 국내 자연하천 중 다양한 사행형태를 갖으며 수질오염 사고의 위험이 높은 구간을 선정하고, 추적자로서 Rhodamine WT를 이용하여 현장실험을 수행하였다. 실험에서 수집된 수리량 및 농도자료로부터 추적자의 2차원적 거동을 분석하였으며, 2차원 유관추적법을 적용하여 종분산계수를 산정하였다. 그 결과 하폭 대 수심비(W/H)와 마찰손실관련 무차원변수(U/U*)의 증가에 따라 종분산계수가 증가됨을 확인 할 수 있었다. 본 연구에서 산출된 종분산계수와 선행 연구에서 수집된 자료를 이용하여 추정식을 개발하였다. 차원해석을 통해 무차원 종분산계수에 영향을 미치는 무차원 인자를 선별하고 회귀분석을 이용하여 종분산계수 추정식을 유도하였다. 추정식을 이용하여 산정한 종분산계수의 범위는 Elder (1959)가 제안한 이론값보다 약 10배 정도로 크게 나타났다. 혼합 특성이 밝혀지지 않은 자연하천에 2차원 확산모형을 적용하고자 할 때 본 연구에서 개발된 추정식으로부터 계산된 종분산계수를 사용할 수 있을 것이다.

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.12 no.4
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• pp.190-194
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• 2000

Dispersion coefficient influenced by the wave parameters was derived analytically using the vertical velocity distribution based on linear wave theory. It is the depth- and wave period-averaged value and shows larger values in deep water condition than in shallow water condition. It also shows the general pattern of the dispersion coefficient in the oscillatory flows, i.e. it converges the specific value as the wave period is much larger than the vertical mixing time but it approaches zcro as the wave period is much smaller than the vertical mixing time. The dispersion coefficient derived in the condition of the simple assumption have to be modified in order to consider the shallow water condition or the real condition.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.54 no.12
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• pp.1305-1316
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• 2021

In this study, a new empirical formula for 2D transverse dispersion coefficient was developed using the results of previous tracer test studies, and the performance of the formula was evaluated. Since many tracer test studies have been conducted under the conditions where the width-to-depth ratio is less than 50, the existing empirical formulas developed using these imbalanced tracer test results have limitations in applying to rivers with a width-to-depth ratio greater than 50. Therefore, in order to develop an empirical formula for transverse dispersion coefficient using the imbalanced tracer test data, the Synthetic Minority Oversampling TEchnique (SMOTE) was used to oversample new data representing the properties of the existing tracer test data. The hydraulic data and the transverse dispersion coefficients in conditions of width-to-depth ratio greater than 50 were oversampled using the SMOTE. The reliability of the oversampled data was evaluated using the ROC (Receiver Operating Characteristic) curve. The empirical formula of transverse dispersion coefficient was developed including the oversampled data, and the performance of the results were compared with the empirical formulas suggested in previous studies using R². From the comparison results, the value of R² was 0.81 for the range of W/H < 50 and 0.92 for 50 < W/H, which were improved accuracy compared to the previous studies.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.88-88
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• 2020

수심평균 2차원 혼합모형은 하천환경에서 다양한 용존성 오염물질의 혼합현상을 모의하기 위해 널리 활용되어왔다. 2차원 혼합모형에서 분산계수는 하천의 전단 흐름에 의해 야기되는 오염물질의 퍼짐 현상을 표현하는 중요한 인자로서 작용하기 때문에 정교한 오염물질 혼합거동을 모의하기 위해서는 적합한 분산계수를 산정하는 것이 필수적이다. 분산계수를 실험적으로 산정하는 방법으로는 크게 모멘트법과 추적법으로 나뉘며, 비정상상태의 혼합거동에 대해 종방향 및 횡방향 분산계수를 동시에 산정할 수 있는 방법은 추적법 계열의 2차원 유관추적법(2D STRP)이 유일하다. 본 연구에서는 하천에 유입된 오염물질의 2차원 혼합해석을 위한 수치모형을 개발하였으며, 개발된 모형의 수치해를 바탕으로 다양한 Peclet 수의 범위에 대해 기존연구에서 제시된 2D STRP의 적용범위 및 성능을 정량적으로 분석하였다. 분석된 정보를 바탕으로 기존 2D STRP의 한계를 극복하기 위한 개선된 2차원 유관추적법(2D STRP-i)을 개발하고, 사행하천을 모형화한 실규모 하천실험시설에서 검증하였다. 기존 2D STRP의 성능평가 결과, Peclet 수가 낮은 조건일수록 농도분포의 예측 정확도가 감소하는 경향을 보였으며, 하안 경계에 도달하는 농도가 증가할수록 부정확한 결과를 초래하는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 기존 2D STRP의 한계를 보완하여 더욱 정확한 분산계수를 산정하고자 하안 경계면 조건을 고려한 2차원 유관추적법(2D STRP-i)을 개발하였다. 2D STRP-i는 직교-곡선좌표계 기반의 2차원 이송-분산 방정식을 바탕으로 횡방향 유속분포 및 하안 경계조건을 고려할 수 있도록 개선되었다. 2D STRP-i는 공간적으로 상이한 이송효과 및 하안경계 조건을 적절히 반영함으로써 농도분포의 예측 정확도를 개선 시키는 것으로 평가되었으며, 하안경계면에서 농도가 증가하는 구간에서 기존 2D STRP의 결과와 비교하여 더욱 정확한 농도분포 및 분산계수를 제공하는 것으로 밝혀졌다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.14 no.1 s.35
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• pp.57-63
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• 2006

The purpose of this study is to correct data on 3 intersection ranging from Kwangchun INT. to Nongsung INT. by the means of VTR recording and site survey and to measure the responsiveness of performance index by diversifying the platoon dispersion factor in signal progression simulation. The results are as follows : 1. The value of platoon dispersion factor was 0.28-0.33. The value in up stream is lower than that of in down stream even on the same intersection. 2. The platoon index showed big changes, though performance index didn't according to platoon dispersion factor. Therefore the value of platoon dispersion factor which is inner variable in T7F can be fixed for 0.34. 3. There was only little divergence in performance index changes according to platoon dispersion factor in designing the progression or T7F model.

• Proceedings of the Korean Society of Coastal and Ocean Engineers Conference
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• 2000.09a
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• pp.161-165
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• 2000

연안해역으로 유입되는 물질의 이동 및 확산에 관한 예측연구는 수치모형개발과 확산(또는 분산)계수 관측에 중점을 두고 수행되어 왔다. 수치모형의 보정 및 검증을 위한 (오염)물질의 유입량 및 농도관측과 더불어 각종 부표(drogue), 형광물질 등을 이용한 분산계수 측정연구가 다방면으로 수행되어 왔다. (중략)

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.17 no.1
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• pp.16-23
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• 2013

The effects of dispersion coefficient of dispersion compensating fiber (DCF) and residual dispersion per span (RDPS) on in the dispersion managed optical links for compensating the distorted 960 Gbps wavelength division multiplexd (WDM) signals due to group velocity dispersion (GVD) and optical nonlinear effects of single mode fiber (SMF) are investigated. It is confirmed that optimal net residual dispersion (NRD), which greatly affects compensating for optical signals, should be induced under the large launch power condition, irrelevant on the considered dispersion coefficient of DCF and RDPS. It is also confirmed that system performances are greatly improved by selecting the very small RDPS and very large dispersion coefficient of DCF.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.261-266
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• 2000

이변량 반복측정자료에서 Chinchilli 등(1996)이 제안한 가중일치상관계수는 두 변수의 일치성을 나타내는 측도이다. 기존에 제안된 가중일치상관계수 추정법은 변동효과 및 측정오차의 분산성분을 각각 최소제곱법으로 비편향 추정하여 구하는 것이다. 본 연구에서는 반복측정자료의 주변 우도함수를 설정한 후, 우도함수에 기초한 분산성분을 구하여 가중일치상관계수를 추정하는 방법을 제안한다. 이때, 각 분산성분은 유사/의사 우도함수 및 사후 분포에서 반복시행을 통하여 구해진다.