• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.490-490
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• 2021

상수도 관망은 대표적인 사회기반시설로 수원으로부터 수용가에게 수질적으로 안전한 물을 안정하게 공급하는 것을 목표로 한다. 초기의 상수도 관망의 최적 설계는 비용만을 고려함으로써 미래의 불확실한 상황에 대한 대처가 매우 취약하고, 사용자의 다양한 요구를 충족시키지 못하였다. 또한, 유량과 안정적인 수질 공급을 고려하는 설계는 몇몇 비선형적 요소를 포함하고 있으며, 특히 사용자의 수요 패턴에 따른 잔류 염소 농도가 설계 기준에 부합하지 못하는 문제가 되는 경우 사용자의 심미적, 심리적 불편을 초래할 수 있다. 이는, 수질의 안전성과 직결되는 문제이다. 따라서 본 연구에서는 상수도 관망의 설계에 대하여 수질과 수리학적 특성을 고려한 상수도 관망 다목적 최적 설계를 수행하였다. 상수도 관망은 수질적인 측면을 고려하기 위해 수원에서 수용가까지 용수를 공급하는 과정에서 병원성 미생물을 소독하기 위하여 염소를 주입한다. 또한, 유리 잔류 염소의 평상시 기준을 (1.0-4.0mg/L) 유지하도록 규정하였다 (수도법 시행규칙 제22조의2). 하지만 사용자의 사용패턴, 체류 시간에 따라 잔류염소량이 달라진다. 따라서, 본 연구에서는 상수도 관망의 설계 비용과 염소 주입량을 동시에 설계 인자로서 고려하기 위해 Multi-objective Harmony Search를 적용하고, 그 결과를 분석하였다. 이러한 상수도 관망의 수질 인자와 설계 비용을 고려한 최적 설계안은 경제적 측면 뿐만 아니라 사용자의 수질 측면의 안전성을 충족하는 방안을 제시할 수 있다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.28 no.2B
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• pp.199-213
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• 2008

The goal of this research is to develop and apply the integrational operation method (IOM) for the modeling of the monthly pan evaporation (PE) and the alfalfa reference evapotranspiration ($ET_r$). Since the observed data of the alfalfa $ET_r$ using lysimeter have not been measured for a long time in Republic of Korea, Penman-Monteith (PM) method is used to estimate the observed alfalfa $ET_r$. The IOM consists of the application of the stochastic and neural networks models, respectively. The stochastic model is applied to generate the training dataset for the monthly PE and the alfalfa $ET_r$, and the neural networks models are applied to calculate the observed test dataset reasonably. Among the considered six training patterns, 1,000/PARMA(1,1)/GRNNM-GA training pattern can evaluate the suggested climatic variables very well and also construct the reliable data for the monthly PE and the alfalfa $ET_r$. Uncertainty analysis is used to eliminate the climatic variables of input nodes from 1,000/PARMA(1,1)/GRNNM-GA training pattern. The sensitive and insensitive climatic variables are chosen from the uncertainty analysis of the input nodes. Finally, it can be to model the monthly PE and the alfalfa $ET_r$ simultaneously with the least cost and endeavor using the IOM.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.45-45
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• 2018

오염물의 혼합거동을 해석하기 위해 물리기반 모델을 이용하는 경우 모델을 구축하고 운용하는데 많은 시간과 재정이 소요되며 현장검증을 통한 검증이 반드시 필요하다. 하지만 데이터 기반 모델의 경우 축적된 데이터만으로도 예측을 수행할 수 있으며 물리기반모델에 비해 결정해야할 입력인자가 적어 모델운용이 용이하다는 장점이 있다. 다양한 데이터 모델 중 인공신경망(ANN) 모델은 데이터가 가지는 불확실성 및 비정상성, 복잡한 상호관련성에 효과적으로 대응할 수 있는 모델로 수자원 및 환경 분야에서 자주 사용되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 모델을 이용하여 지천유입이 있는 대하천의 수질인자 (pH, 전기전도도, DO, chl-a)를 예측하였다. 다른 데이터기반 모델과 같이 인공신경망 모델 또한 수집된 데이터 질에 크게 영향을 받으며, 내부 입력인자의 선택이 모델의 예측 결과에 큰 영향을 미친다. 이러한 인공신경망 모델의 특성을 바탕으로 예측모형의 정확도를 향상하기 위해서는 크게 데이터 처리부분과 모델구축 부분에서의 접근이 필요하다. 본 연구에서는 데이터 처리 과정에서 연구대상지점의 각각의 수질인자가 가지는 분포 특성을 유지하기 위해 층화표츨추출법을 이용하여 데이터를 구성하였다. 모델의 구축 과정에서는 초기가중치 값의 영향을 줄이기 위해 앙상블기법을 사용하였으며, 좀 더 견고하고 정확한 결과를 예측하기 위해 탄력적 역전파알고리즘을 추가하였다. 추가적으로 합류 후 본류의 미 계측지역 수질 예측 정확도 향상을 위해 본류의 수질인자뿐만 아니라 지류의 수질인자를 입력자료로 사용하여 모의를 수행하였다. 또한 동일 구간에서 수행한 현장추적자실험 자료를 이용하여 수질인자의 분포특성을 비교, 검증하였다. 개발된 모델을 이용하여 낙동강과 금호강 합류부 하류의 수질인자를 예측한 결과 지류의 수질인자를 입력자료로 추가한 경우 예측의 정확도가 증가하였으며, 현장실험 자료를 통해 밝혀진 오염물의 거동현상을 인공신경망 모델로도 동일하게 재현하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제안한 인공신경모델을 이용한다면 물리기반 수치모델을 대체하여 지천으로 유입된 오염물의 거동을 정확하고 효율적으로 파악할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1384-1388
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• 2009

래스터 기반 DEM 모델을 이용한 수문지형인자의 산정은 DEM의 해상도(셀크기)에 영향을 받으며, 이러한 DEM의 해상도에 따른 불확실성은 강우-유출모델의 결과에 전파되어 모델의 모의결과에 오차를 발생시키는 원인이 된다. 또한 흐름경로의 결정은 수문모델링에서 DEM으로부터 수계를 형성하고 유역을 생성 및 분할하는데 있어 결정적인 역할을 하며, 각 셀의 경사는 흐름방향을 결정하고 흐름길이는 흐름경로를 따라 측정된 거리로서 결정된다. 이러한 모든 일련의 과정들은 셀간의 연산을 통해 이루어지며, 이러한 점에서 DEM의 해상도에 따른 DEM 처리연산 및 수문지형인자의 변동성은 중요한 고려사항이라 할 수 있다. DEM의 해상도에 따른 영향을 규명하기 위해서는 주요 수문지형인자를 대상으로 DEM의 해상도에 따른 민감도를 분석하는 것이 일반적이며, 따라서 본 연구에서는 위천, 황강 및 금호강 유역에 대해 DEM의 셀크기에 따른 유역면적, 유로연장과 최원유로연장, 유역평균경사와 같은 수문지형인자의 변동성을 분석하였다. 셀크기가 증가함에 따라 유로연장 및 최원유로연장이 감소하는 추세는 보이고 있지만 셀크기의 증가로 인해 반드시 흐름길이 및 유로연장이 감소 또는 증가되는 것은 아니며, 더 많은 유역에 대한 적용을 통해 유로연장에 대한 변동을 규명할 필요가 있을 것으로 판단된다. 또한 유역평균경사는 대체로 셀크기 $10\sim30m$에서 가장 큰 감소를 보이고 있으며, 셀크기 30m 이상에서는 감소크기가 점차 완만하게 나타난다. 그리고 셀크기가 증가할수록 유역평균경사에 대한 누가빈도곡선의 기울기는 점차 급해지고 누가빈도가 증가할수로 각 셀크기간의 유역평균경사의 감소에 큰 영향을 미침을 알 수 있다. 이는 비록 유역평균경사에 대한 누가빈도분포의 추세가 모든 해상도에 대해 유사하게 나타나고 있지만 급경사부에 대해서는 데이터 축약으로 인해 유역평균경사에 있어 상당한 감소를 발생시킬 수 있기 때문이라 판단된다.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.17 no.2
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• pp.70-79
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• 2016

The current remodeling cost estimation process is not only dependent on the historical data of new building construction, but it also has a poor linkage with risk-based estimation approach. As such, there is a high risk of falling short of initial budget. To overcome this, a risk-based estimation approach is necessary by providing a probabilistic estimation in consideration of the potential risk factors in conducting the remodeling projects. In addition, the decision-making process should be linked with the risk-based estimation results in stead of intuitive and/or experience-based estimation. This study provides a probabilistic estimation process for residential remodeling projects by developing a detailed methodology in which a step-by-step approach can be achieved. The new proposed estimation approach can help in decision-making for remodeling projects in terms of whether to proceed or not, by effectively reflecting the potential risk factors in the early stage of the project. In addition, the study can enhance the reliability of the estimation results by developing a sustainable estimation process model where a risk-based evaluation can be accomplished by setting up the cost-risk relationship database structure.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.24 no.4
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• pp.383-389
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• 2011

In this paper, a statistical calibration method is proposed in order to identify the variability of complex modulus for a rubber material due to operational temperature and experimental/model errors. To describe temperature- and frequency-dependent material properties, a fractional derivative model and a shift factor relationship are used. A likelihood function is defined as a product of the probability density functions where experimental values lie on the model. The variation of the fractional derivative model parameters is obtained by maximizing the likelihood function. Using the proposed method, the variability of a synthetic rubber material is estimated and applied to a rubber mount problem. The dynamic characteristics of the rubber mount are calculated using a finite element model of which material properties are sampled from Monte Carlo simulation. The calculated dynamic stiffnesses show very large variation.

• Korean Chemical Engineering Research
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• v.43 no.5
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• pp.571-578
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• 2005

We propose a new optimization framework for the reactive scheduling. The proposed rescheduling scheme is specially focused on how to generate rescheduling results when equipment failure occurs. The approach is based on a continuous-time problem representation that takes into account the schedule in progress, the updated information on the batches still to be processed, the present plant state, the deviations in plant parameters and the time data. To update the predictive scheduling, we used right shift rescheduling and total regeneration when equipment failure occurs. And, a practical solution to the rescheduling problem requires satisfaction of two often confliction measures: the efficiency measure that evaluates the satisfaction of a desired objective function value and the stability measure that evaluates the amount of change between the schedules before and after the disruption. In this paper, the efficiency is measured by the makespan of all jobs in the system. And, the stability is measured by the percentage change in makespan and the modified sequence deviation in the predictive scheduling and rescheduling.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.182-182
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• 2015

우리나라에서는 강우관측시스템의 지역적 불균형으로 상대적으로 소규모 저수지의 경우 미계측유역의 특성을 가지며, 신뢰성 있는 강우량, 유출량, 증발량 자료가 매우 부족한 실정이다. 다목적댐 유역과 같은 계측유역의 경우 상류유역의 유입량 자료의 확보가 용이하지만 대부분의 유역의 경우 계측장비가 부족하여 신뢰성이 확보된 유입량 자료를 얻는데 많은 어려움이 있다. 본 연구에서는 미계측유역의 유입량 산정을 위하여 계측유역을 대상으로 강우-유출 모형의 매개변수를 산정하였으며, 산정된 매개변수를 유역특성인자와의 상관성을 토대로 다중선형회귀분석기법(multiple linear regression, MLR)을 적용하여 지역화(regionalization)를 위한 회귀식을 도출하였다. 이를 위해 양질의 유량자료가 확보된 K-water 17개 댐 유역을 대상으로 매개변수를 산정하였으며 이 중 2개의 댐 유역을 미계측유역으로 간주하여 개발된 모형을 검증하였다. 대부분의 통계 지표에서 우수한 모의능력을 확인하였으며, 본 연구를 통하여 개발된 지역화 기법을 미계측유역에 활용한다면 보다 정량적이고 효율적인 수자원 계획이 가능할 것으로 판단된다. 향후 연구로는 불확실성을 고려한 Bayesian GLM 모형을 이용한 지역화기법을 개발하여 매개변수의 불확실성까지 고려할 수 있는 방안을 모색하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.501-501
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• 2015

댐과 같은 수공구조물의 치수능력부족은 구조물의 파손이나 붕괴로 직결되며, 대규모 재산피해와 인명피해가 불가피하다. 또한 최근 기후변화 현상에 의해 발생되고 있는 예상치 못한 큰 강우와 홍수는 댐 안전을 저하하는 요소로 간주되며, 복합적으로 발생시 댐의 치수능력이 크게 저하되어 댐 파괴에 영향을 미칠 가능성이 크다. 또한 ICOLD, 세계대댐회 등의 조사 결과 댐 파괴에 큰 영향을 미치고 있는 수문학적 요소로서 예상치 못한 강우, 홍수 및 월류로 조사되었다. 이러한 이유로 수문학적 위험인자를 효과적으로 고려하기 위해 2000년도 이후 선진국에서는 위험도 해석 기법을 기반으로 파괴모드, 다양한 하중조건 등을 조합하여 위험도 해석을 통해 댐의 안전도 검토를 실시하고 있다. 따라서 최근 증가하는 기상변동성을 능동적으로 고려하기 위해서는 위험도 해석기반의 수공구조물 안정성 평가기법을 기반으로 하는 종합적인 위험도 해석 방안수립이 요구된다. 이러한 이유로 본 연구에서는 BN 모형 기반의 댐 위험도 적용에 앞서 실증댐을 대상으로 분석을 수행하였으며, 분석 절차는 다음과 같다. 첫째, ICOLD 및 세계대댐회 등 다양한 논문, 보고서 등을 조사하여 댐 붕괴에 가장 큰 영향을 미치는 수문학적 파괴인자를 도출하였다. 둘째, BN 모형 구축시 각 노드는 앞서 도출된 수문학적 파괴인자를 이용하였으며, 각 파괴인자에 적합한 확률분포형을 부여하였다. 마지막으로, 노드별 임계값을 부여하여 상황별 파괴인자의 변화 양상을 도출하였다. 본 연구의 결과로 인해 연구대상댐의 가장 취약한 수문학적 파괴인자 도출이 가능하며, 댐의 보수 보강시 우선순위 의사결정의 지원이 가능 할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2002.04a
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• pp.117-118
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• 2002

본 연구에서는 지하수로부터 방출된 실내라돈오염을 해석하기 위한 수학적 모델에서 모델인자들의 불확실성을 고려하고 인체축적량을 정량적으로 해석하는 PBPK모델을 사용하여 호흡을 통한 라돈의 인체축적량을 보다 현실적으로 평가하려고 한다. 우선, 전에 사용한 3 구역모델을 샤워실과 화장실을 구분하는 경계가 없다는 국내실정을 감안하여 보다 현실적으로 개량한 2-구역 모델을 개발하였다. (중략)