• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.410-410
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• 2017

지하수 관리를 위해서는 시공간적인 변동성을 고려한 지하수 함양량의 정량적 산정이 필수적이다. 본 연구에서는 지표수-지하수 연동해석이 가능하며 토지이용 특성과 국내 토양특성을 가장 잘 표현할 수 있는 한국형 장기 유출 모형 SWAT-K를 이용하여 김천지역의 분포형 지하수 함양량을 산정하였다. 행정경계와 수자원단위지도에서 제시하는 표준단위유역을 기준으로 하여 김천시를 포함하는 유역을 SWAT-K 구동을 위한 모델영역으로 설정하여 주하도를 따라 19개의 소유역으로 구분하였다. SWAT-K를 구동하기 위해서는 기상 및 수문자료를 구축해야 하는데 강우량을 비롯하여 기온, 풍속, 일사량, 상대습도 등의 기상자료가 요구된다. 본 연구에서는 대상유역 내에 위치한 구미, 추풍령, 거창, 상주 기상관측소와 김천, 지례, 부항1, 부항2, 선산 강우관측소의 자료를 이용하여 기상 및 강우자료를 구축하였으며, 모형의 계산시간, 모형결과의 정확도 등을 판단하여 30m 공간해상도를 가지는 DEM을 300m 공간해상도로 가공하여 사용하였다. 토지이용도는 모의시 다양한 토지이용상태를 반영할 수 있도록 중분류(1:25,000) 토지이용도를 사용하였다. 토양도는 국립농업과학원에서 토양도 전산화 사업을 통해 구축된 1:25,000 축척의 정밀토양도를 사용하였다. SWAT-K를 이용하여 김천시를 포함한 전체유역에 대해 지표수-지하수 통합 물수지 분석 결과(2008년~2015년) 연평균 강수량 대비 유출률은 61.2%, 증발산률은 36.3%, 함양률은 18.0%로 나타났다. 지표수 유출과정과 지하수위 변동을 동시에 고려하여 산정한 소유역별 연간 함양량 결과를 산정하였고, 총 19개의 소유역별 연간 지하수 함양량을 제시하였다. 또한 SWAT-K 모형을 이용한 모델 영역중 김천시에 속하는 행정구역별, 표준권역별 연평균 함양량을 산출하였으며, 그 분석 결과 김천시 평균 함양률은 18.2%로 산정되었다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.37 no.9
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• pp.771-780
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• 2004

The purpose of this study is to test a development of system for flood runoff forecasting using neural network model. As the forecasting models for flood runoff the neural network model was tested with the observed flood data at Gongju and Buyeo stations. The neural network model consists of input layer, hidden layer, and output layer. For the flood events tested rainfall and runoff data were the input to the input layer and the flood runoff data were used in the output layer. To make a choice the forecasting model which would make up of runoff forecasting system properly, real-time runoff of river when flood periods were forecasted by using neural network model and state-space model. A comparison of the results obtained by the two forecasting models indicated the superiority and reliability of the neural network model over the state-space model. The neural network model was modified to work in the Web and developed to be the basic model of the forecasting system for the flood runoff. The neural network model developed to be used in the Web was loaded into the server and was applied to the main stream of Geum river. For the main stage gauging stations mentioned above the applicability of the selected forecasting model, the Neural Network Model, was verified in the Web.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.31 no.6
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• pp.795-806
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• 1998

Soil moisture is affected by regional climate, soil characteristics and land surface condition, etc,. Especially, the changes in land surface condition is more than other factors, which is mainly due to rapid urbanization and industrialization. This study is to evaluate how the change of land surface condition impacts on soil moisture field evolution using a simple model of soil moisture dynamics. For the quantification of soil moisture field, the first half of the paper is spared for the statistical characterization based on the first- and second-order statistics of Washita '92 and Monsoon '90 data. The second half is for evaluating the impact of land cover changes through simulation study using a model for soil moisture dynamics. The model parameters, the loss rate and the diffusion coefficient, have been estimated using the observed data statistics, where the changes of surface conditions are considered into the model by applying various parameter sets with different second-order statistics. This study is concentrated on evaluating the impact due to the changes of land surface condition variability. It is because we could easily quantify the impact of the changes of its areal mean based on the linear reservoir concept. As a result of the study, we found; (1)as the variability of land surface condition, increases, the soil moisture field dries up more easily, (2)as the variabilit y of the soil moisture field is the highest at the beginning of rainfall and decreases as time goes on to show the variability of land surface condition, (3)the diffusion effect due to surface runoff or water flow through the top soil layer is limited to a period of surface runoff and its overall impact is small compared to that of the loss rate field.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.30 no.5
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• pp.449-457
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• 1997

This study attempts to develop a stochastic-dynamic real-time flow forecasting model for an event-orient watershed storage function model (SFM), which has been used as an official flood computation model in Korea, and to evaluate its performance for real-time flow forecast. The study area is the 747.5$\textrm{km}^2$ Hwecheon basin with outlet at Gaejin and the 8 single flow events during 1983-1986 are selected for comparison and verification of model parameter and model performance. The used model parameters in this study are the same values on field work. It is shown that results from the existing model highly depend on the events, but those from the developed model are stable and well predict the flows for the selected flood events. The coefficient of model efficiency between observed and predicted flows for the events was above 0.90. It is concluded that the developed model that can consider model and observation uncertainties during a flood event is feasible and produces reliable real-time flow forecasts on the area.

• International Area Studies Review
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• v.21 no.4
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• pp.159-172
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• 2017

In a typical trend-cycle decomposition of GDP, the trend component is usually assumed to follow a random walk process. This paper considers an ARIMA trend and assesses the validity of the ARIMA trend model. I construct univariate and bivariate unobserved-components(UC) models, allowing the ARIMA trend. Estimation results using U.S. data are favorable to the ARIMA trend models. I, also, compare the forecasting performance of the UC models. Dynamic pseudo-out-of-sample forecasting exercises are implemented with recursive estimations. I find that the bivariate model outperforms the univariate model, the smoothed estimates of trend and cycle components deliver smaller forecasting errors compared to the filtered estimates, and, most importantly, allowing for the ARIMA trend can lead to statistically significant gains in forecast accuracy, providing support for the ARIMA trend model. It is worthy of notice that trend shocks play the main source of the output fluctuation if the ARIMA trend is allowed in the UC model.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.2 no.3
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• pp.43-56
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• 1982

A recursive algorithms for prediction of streamflows by Kalman filtering theory and Self-tuning predictor based on the state space description of the dynamic systems have been studied and the applicabilities of the algorithms to the rainfall-runoff processes have been investigated. For the representation of the dynamics of the processes, a low-order ARMA process has been taken as the linear discrete time system with white Gaussian disturbances. The state vector in the prediction model formulated by a random walk process. The model structures have been determined by a statistical analysis for residuals of the observed and predicted streamflows. For the verification of the prediction algorithms developed here, the observed historical data of the hourly rainfall and streamflows were used. The numerical studies shows that Kalman filtering theory has better performance than the Self-tuning predictor for system identification and prediction in rainfall-runoff processes.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1684-1688
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• 2008

국내는 1960년대부터 시작된 급속한 산업화 및 도시화로 인해 하천 환경이 지속적으로 오염 및 훼손되어 왔다. 하천을 관리함에 있어서 치수목적을 중심으로 한 직강화와 콘크리트 제방과 더불어 하천변의 공간이 주차장이나 도로로 사용되었다. 또한, 하천의 홍수피해 방지, 도심의 택지 및 농경지 등의 토지 확보를 위한 대규모 하천정비사업으로 인해 과거 자연상태의 하천은 홍수터 내 저류능력 상실, 생태환경공간 훼손 등으로 하천의 자연적 환경 기능이 매우 악화된 상황이다. 최근 들어 치수 기능만을 위한 공학적 효율 위주의 하천관리 정책에서 벗어나 하천의 환경적 기능의 개선, 자연하천으로의 생태복원사업이 이루어지고 있다. 하지만 하천의 특성을 고려하지 않은 무분별한 복원공법의 적용결과 호안의 안정성이 고려되지 않은 복원사업들이 진행되기도 한다. 진정한 자연하천으로의 복원은 하천기능의 회복과 함께 호안의 안정성까지 고려된 복원이어야 할 것이다. 본 연구에서는 경상남도 김해시의 생태복원 하천을 대상으로 하여 HEC-HMS, HEC-RAS 등과 같은 수리 수문 모형을 이용하여 다양한 조건의 유량과 수위에 대하여 소류력 평가 공식을 활용하여 기설 고수호안의 안정성을 분석하였다. 신어천을 대상으로 각 하천마다 적용된 공법을 조사하고 지점별 적용 공법과 평균 소류력의 관계를 파악하여 고수호안의 안정성을 분석하고자 하였다. 향후 본 연구결과를 활용하여 각 호안공법의 수리학적 설계기준을 제안할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Materials Research Society of Korea Conference
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• 2009.11a
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• pp.6.1-6.1
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• 2009

신경외과는 뇌수술과 척추수술로 나눈다. 이중뇌수술 분야에서는 두개강내압 항진시 감압술이라고 '머리의 뚜껑을 연다'라는 표현과 마찬가지로 두개골의 일부분(손바닥크기)을 절제하는 수술이 있다. 이때 과거에는 떼어낸 뼈를 복부의 피하지방밑에 심어서 보관을 하다가 3-6개월 후 환자의 뇌상태가 안정이 되면 다시 꺼내어 제자리에 놓았는데, 골편이 피하지방에서 녹는 경우가 다소 있고, 복부에 이식한 장소가염증이 생기는 경우도 있어서 요즘은 냉동고에서 -70도를 유지하여 보관 후 나중이 복원 수술을 할 때녹여서 사용한다. 이를 '자가골 두개성형술' 이라 한다. 하지만골편의 오염이나 소실 혹은 1차 두개성형술 후 감염 등 어쩔 수 없이 자가골을 사용 못하는 경우에는인공으로 두개골편 모형을 제작하여 '뚜껑'으로 사용해야 한다. 현재PMMA를 이용하여 수술 시 모형을 제작하는 방법이 많이 사용되며 최근 단단한 스펀지 형태의 인공제품이 사용되고 있으나 가격이 매우비싸지만 스펀지 기공내로 자가골이 자란다는 장점이 있다. 척추수술 분야에서는 뼈 대치품을 비교적 많이필요로 한다. 즉 척추 후방고정을 하는 경우 원래 수술의 목적인 감압술이나 교정술 등을 한 후 척추분절간 쇠(티타늄사용)고정을 한 뒤에 뼈조직(자가골이나 동종이식골, DBM, HA stick) 등을 충분히 사용하여덮어줌으로써 분절간 골유합을 유도할 때 많은 양이 필요하며, 척추 전방으로 수술을 하는 경우에도 디스크공간이 빈 상태에서 Cage(추체와 추체를 지지하는 작은 상자모양) 내에뼈조직을 넣어서 척추분절간 골유합이 일어나도록 한다. 최근 HA를 cage 대용품으로 사용한 경우에서 HA가 부서지는 경우가 기사화된바 있다. 또한 경추의 추체 내에 작은 구멍만 뚫고 디스크 수술을 한 후에 그 구멍에 HA+B-TCP 소재를 넣어 천연뼈의 성장 유도를 위해 사용되는 등 신경외과의 다양한 분야에서 생체소재들이 사용되고 있다.

• Journal of environmental and Sanitary engineering
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• v.15 no.2
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• pp.65-74
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• 2000

The purpose of this study is to develop the stochastic stream water quality model for the intake station of Chung-Ju city waterworks in the Han river system. This model was based on the theory of Box-Jenkins Multiplicative ARIMA(SARIMA) and the state space model to simulate changes of water qualities. Variable of water qualities included in the model are temperature and dissolved oxygen(DO). The models development were based on the data obtained from Jan. 1990 to Dec. 1997 and followed the typical procedures of the Box-Jenkins method including identification and estimation. The seasonality of DO and temperature data to formulate for the SARIMA model are conspicuous and the period of revolution was twelve months. Both models had seasonality of twelve months and were formulates as SARIMA {TEX}$(2,1,1)(1,1,1)_{12}${/TEX} for DO and temperature. The models were validated by testing normality and independency of the residuals. The prediction ability of SARIMA model and state space model were tested using the data collected from Jan. 1998 to Oct. 1999. There were good agreements between the model predictions and the field measurements. The performance of the SARIMA model and state space model were examined through comparisons between the historical and generated monthly dissolved oxygen series. The result reveal that the state space model lead to the improved accuracy.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.33 no.3
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• pp.341-350
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• 2000

The objectives of this study are to develop a state-space form of stochastic dynamic storage function routing model and to test the model performance for real-time flow forecast. The selected study area is the main Han River starting from Paldang Dam site to Indogyo station and the 13 flood events occurred from 1987 to 1998 are selected for computing model parameters and testing the model performance. It was shown that the optimal model parameters are quite different depending on Hood events, but the values used on field work also give reasonable results in this study area. It is also obvious that the model performance from the stochastic-dynamic model developed in this study gives more accurate and reliable results than that from the existing deterministic model. Analysis for allowable forecast lead time leads that under the current time step the reasonable predicted downstream flows in 5 hours time advance are obtained from the stochastic dynamic model on relatively less lateral inflow event in the study area.