• Title/Summary/Keyword: 생성모형

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Areal Reduction Factor according to Storm Scale (일단위의 호우규모에 따른 면적감소계수)

  • Kim, Nam-Won;Lee, Jeong-Eun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2012.05a
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    • pp.273-273
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    • 2012
  • 최근 기후변화에 따른 수자원 평가를 위해 장기유출모형이 적극 활용되고 있다. 또한, 장기유출모형의 입력자료인 기후변화 시나리오를 적용한 수문학적 기상자료 생성을 위해 추계학적 기상모형(Stochastic weather generator)이 이용되고 있다. 이러한 장기유출모형의 수문학적 프로세스, 기상모형의 결과는 일단위에 기초하고 있다. 특히, 입력자료로 이용되는 강우량은 대상유역 단위의 면적강우량 산정, 즉 실제 강우의 공간적 특성이 반영된 강우생성이 무엇보다 중요한 것으로 판단된다. 따라서, 추계학적 기상모형을 이용하여 강우생성시, 강우의 공간적 특성이 고려된 호우(Storm) 생성이 중요하다. 이러한 호우생성을 위해 호우규모에 따른 면적감소계수에 대한 분석이 요구된다. 따라서, 본 연구에서는 충주댐 유역을 대상으로 일단위의 동시강우 자료를 수집하여, 호우규모에 따른 면적감소계수의 특성을 파악하여 논의하였다.

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Variation of sediment yields with changes in the number of subwatersheds and HRUs in SWAT model (SWAT 모형에서의 소유역 및 HRU 수에 따른 유사량의 변화)

  • Kim, Chul-Gyum;Kim, Nam-Won
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2005.05b
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    • pp.835-839
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    • 2005
  • 일반적으로 분포형 모형에서는 유역을 공간적으로 작은 계산단위로 분할하고, 각 단위에 대해 모형의 이론식을 전개하여 풀이하게 된다. 이 계산단위는 일반적으로 입력자료의 공간적인 해상도보다 크기 때문에 어느 정도 수준까지의 취합을 내포하게 된다. SWAT에서도 수문응답단위 (HRU; Hydrological Response Unit)라는 계산 단위를 통하여 모형 입력 매개변수를 생성하고, 모의를 수행한다. 따라서, 본 연구에서는 SWAT 모형의 거동 특성과 유역별 적정한 수준의 소유역 분할에 대한 기준을 제시할 목적으로 경안천 유역과 보청천 유역을 선정하여, 각 유역변 소유역 수 및 HRU 수에 따른 연평균 유출과 유사의 변화를 검토하였다. 검토 결과, 경안천 유역에 대해서는 SWAT 모형의 적용시에 하천망 생성을 위한 임계면적을 300 ha 이하로 두어 55개 이상의 소유역으로 분할하고, HRU 생성을 위한 토지이용과 토양 면적비는 $8\%$ 이하로 설정하여야 안정적인 유출과 유사 모의가 가능하며, 보청천에 대해서는 임계면적을 5,000 ha 이하로 하여 최소 5개 이상의 소유역으로 분할하고, 토지이용과 토양 면적비는 $1\%$ 이하로 설정하여 HRU를 생성함으로써 안정적인 유출 및 유사 모의가 가능한 것으로 나타났다. 이상의 결과와 같이 적절한 수준의 소유역 분할과 HRU 생성에 대한 기준을 제시함으로써, 모형의 모의 결과의 신뢰도를 크게 감소시키지 않으면서 모형의 입력자료 구축시간과 모형 구동시간을 단축함으로써 모형의 적용 효율을 높일 수 있을 것으로 판단된다.

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A research on the generation of future rainfall scenarios using stochastic rainfall generation model (추계 강우 생성 모형을 통한 미래 강우 시나리오 생성 방법 연구)

  • Park, Jeong Ha;Park, Hyun Jin;Kim, Dong Kyun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2019.05a
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    • pp.336-336
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    • 2019
  • 기후변화는 미래 수문 순환 및 수자원에 악영향을 미칠 수 있는 가장 잠재력이 큰 요인이다. 특히 강우량의 변동은 가뭄 홍수를 더욱 양극화 할 수 있으며, 지역별 수문 순환에 막대한 영향을 주기 때문에 수자원 관리 계획 수립 시 기후변화 요소를 필히 고려해야 한다. 추계 강우 생성 모형은 상대적으로 적은 매개변수를 이용하여 긴 강우 시나리오를 생성할 수 있는 장점을 바탕으로 기후 변화와 결합하여 기후 변화 영향 평가에 활발하게 활용되고 있다. 본 연구에서는 General Circulation Model(GCM)으로 모의한 미래 월강우 자료에서 기후변화에 따른 강우량의 변화를 변동 인자(Change factor)로 정량화하고, 강우생성모형인 THM(The hybrid model)에 적용하여 미래 강우 시나리오를 모의하고자 한다. 먼저 기상청 28개 종관기상관측소를 대상으로 강우생성모형의 성능을 평가 하였고, 그 결과 집성기간 1시간-1일에 해당하는 강우의 통계치를 성공적으로 재현함을 확인하였다. 본 연구에서 생성된 미래 강우 시나리오는 1) 기후변화를 고려하였으며, 2) 시 단위의 고해상도 강우자료이며, 3) 수문 모의에 필요한 만큼 충분히 길게 생성할 수 있기 때문에 미래 수자원 관리 계획 및 수문 분석에 효과적으로 활용될 것이다.

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Case-based Optimization Modeling (사례 기반의 최적화 모형 생성)

  • 장용식;이재규
    • Journal of Intelligence and Information Systems
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    • v.8 no.2
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    • pp.51-69
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    • 2002
  • In the supply chain environment on the web, collaborative problem solving and case-based modeling has been getting more important, because it is difficult to cope with diverse problem requirements and inefficient to manage many models as well. Hence, the approach on case-based modeling is required. This paper provides a framework that generates a goal model based on multiple cases, modeling knowledge, and forward chaining and it also develops a search algorithm through sensitivity analysis to reduce the modeling effort.

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Development of Stochastic Rainfall Downscaling using Bayesian Neyman-Scott Rectangular Pulse Model(NSRPM) (Bayesian NSRP 모형을 이용한 추계학적 Downscaling 기법 개발)

  • Kim, Jang-Gyeong;Ban, Woo-Sik;Kwon, Hyun-Han
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.9-9
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    • 2018
  • 추계학적 강우생성모형 중 포아송 클러스터(Poisson Cluster) 모형은 단일지점에 대하여 시간강우량의 관측연한 문제점을 해결하기 위한 강우모형으로 강우 단계별 계층적 구조를 이해하는데 유용한 모형이다. 특히 강우 특성을 계절, 지역 등과 같이 비교하는 기준에 따라 5~6개의 비교적 적은 매개변수들로 모의 강우시계열을 생성할 수 있다는 점에서 장기간 강우분석에 필요한 관측연한 문제를 보완할 수 있다. 그러나 매개변수 최적해가 수렴되지 않는 사례가 많고, 매개변수들이 강우의 물리적 특성을 반영하는 것에 비해 내포된 불확실성에 관한 연구는 미흡하다. 본 연구에서는 포아송 클러스터 강우생성모형 중 Neyman-Scott Rectangular Pulse(NSRP) 모형을 Bayesian 모형과 연계한 Bayesian NSRP 모형을 개발하여 매개변수간 물리적 상관성을 고려한 최적화 기법을 개발하였다. Bayesian 모형은 물리적 범위가 다른 매개변수간의 결합확률분포를 산정하여 사후분포(posterior)를 추정하므로 매개변수 최적화와 불확실성 정량화 문제를 동시에 해결할 수 있다. 최종적으로 Bayesian NSRP 모형에 기후변화 시나리오의 통계적 특성을 고려한 시간단위 강우시계열 생성 모의 기법의 활용 가능성을 평가하고자 한다.

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광학 영상을 사용한 해안선과 해안지형 자동 생성 연구

  • 김승범;이해연
    • Proceedings of the KSRS Conference
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    • 2001.03a
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    • pp.19-24
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    • 2001
  • 본 논문에서는 해안지역의 광학 영상을 사용하여 수치 표고 모형을 생성하는데 있어서의 문제점을 분석하고, 해결방법을 제시하였다. 수치 표고 모형을 생성하기 위해서는 영상 정합, 절대 표정, 영상 편집 및 영상 보간 등의 과정을 거치게 된다. 기존 영상 정합 및 보간 방법의 경우 해안 지역에 대한 고려가 없어 바다에서도 표고값이 계산된다. 그러나 영상 상에서 바다에 해당하는 지역은 특성이 존재하지 않아 정확히 정합점을 찾기 어려워 대부분의 경우 이렇게 계산된 표고값은 심각한 오차로 이어지게 된다. 따라서 본 논문에서는 영상 정합과 영상 보간에 있어서 해안선에 대한 고려를 통해 생성된 수치 표고 모형의 정확도를 높이고자 한다. 이와 같은 방법을 통해 생성한 수치 표고 모형은 정확도와 생성시간에 있어서 상용 소프트웨어 보다도 우수하다. 또한 본 논문에서 제시한 방법은 해안 지역의 영상 뿐만 아니라 산악이나 도시 지역에 적용될 수 있다.

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Generation and Combination of Rainfall Ensemble using Artificial Neural Network Model (인공신경망 모형을 활용한 강우 앙상블 생성 및 조합)

  • Kim, Taereem;Shin, Ju-Young;Joo, Kyungwon;Heo, Jun-Haeng
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.497-497
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    • 2018
  • 복잡한 기상조건 하에서 강우의 예측은 수문 기상 분야에서 필수적인 과정이라 할 수 있다. 특히 월 단위의 강우 예측은 장기적인 수자원 관리 및 계획 수립 시 매우 중요한 기준이 되기 때문에 보다 정확하고 신뢰도 있는 예측을 필요로 하고 있다. 이를 위해 전 지구적 기후 변동의 양상을 수치화 하여 나타낼 수 있는 기상인자의 활용이 활발해지고 있으며 다양한 모형을 기반으로 한 강우 예측이 수행되고 있다. 최근에는 인공지능 기법을 활용한 인공신경망 모형의 적용이 활발해짐에 따라 높은 예측력을 바탕으로 강우 예측에 대한 연구가 이루어지고 있지만 초기 가중치의 무작위성 또는 과적합으로 인한 문제도 함께 나타나고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 모형의 활용성을 높이고 신뢰성을 확보하기 위한 강우 예측을 수행하고자 하였다. 이를 위해 다양한 기상인자를 활용하여 인공신경망 모형을 위한 정보를 구축하고 인공신경망 모형을 통해 생성되는 결과로부터 단일 예측이 아닌 앙상블 예측을 활용함으로써 강우 앙상블을 생성하고 조합하였다. 그 결과 인공신경망 모형을 통한 단일 예측보다 앙상블을 통한 예측으로 안정적이고 정확한 예측 결과를 산정할 수 있었으며 기존에 인공신경망 모형을 통한 예측의 문제점을 보완할 수 있었다.

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Generation of 3-D City Model using Aerial Imagery (항공사진을 이용한 3차원 도시 모형 생성)

  • Yeu Bock Mo;Jin Kyeong Hyeok;Yoo Hwan Hee
    • Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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    • v.23 no.3
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    • pp.233-238
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    • 2005
  • 3-D virtual city model is becoming increasingly important for a number of GIS applications. For reconstruction of 3D building in urban area aerial images, satellite images, LIDAR data have been used mainly and most of researches related to 3-D reconstruction focus on development of method for extraction of building height and reconstruction of building. In case of automatically extracting and reconstructing of building height using only aerial images or satellite images, there are a lot of problems, such as mismatching that result from a geometric distortion of optical images. Therefore, researches of integrating optical images and existing digital map (1/1,000) has been in progress. In this paper, we focused on extracting of building height by means of interest points and vertical line locus method for reducing matching points. Also we used digital plotter in order to validate for the results in this study using aerial images (1/5,000) and existing digital map (1/1,000).

Analysis of Generating Mechanism of Secondary Currents in Open-Channel Flows by Reynolds Stress Model (레이놀즈응력모형을 이용한 개수로 흐름에서의 이차흐름 생성 메커니즘 분석)

  • Choi, Sung-Uk;Kang, Hyeongsik
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2004.05b
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    • pp.381-385
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    • 2004
  • 본 인구에서는 레이놀즈응력모형을 이용하여 직사각형 개수로 흐름을 수치모의 하고 이차흐름의 생성 메커니즘을 제시하였다. 수치모의 결과 자유수면과 측벽의 접합부 근처에서 inner secondary flow가 발생하였다. 이는 최근 Grega 등(1995)과 Hsu 등(2000)에 의해 밝혀진 새로운 이차흐름이다. 또한 측벽에서의 전단력 분포를 계산한 결과 inner secondary flow에 의하여 수면 근처에서의 전단력 값이 증가하는 것으로 나타났다. 계산된 결과를 이용하여 와도 방정식에서 각 항의 크기를 비교하여 이차 흐름의 생성 메커니즘을 살펴보았다. 그 결과 벽 및 측벽 경계 부근에서는 난류의 비등방성에 의한 와도 생성항에 의해 이차 흐름이 생성되고, 경계와 멀리 떨어진 영역에서는 레이놀즈응력에 의한 와도 생성항이 이차흐름을 생성시키는데 중요한 역할을 하는 것으로 나타났다.

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High resolution mapping of future forcasts for precipitation using AWE-GEN-2D over South Korea (AWE-GEN-2D를 이용한 국내 미래 강우의 고해상도 예측)

  • Doi, Manh Van;Kim, Jongho
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.328-328
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    • 2022
  • GCM은 기후 변수들의 미래 예측을 위해 사용되는 모형이지만, 공간에 대해 저해상도 형태로 결과가 제공되며, 공간적으로 변화하는 국지적 규모의 기후변수(즉, 강수)를 이해하기 위해서는 공간변동성을 고려할 필요가 있다. 강우의 예측은 강우의 생성과 소멸 과정을 추계학적으로 재현하는 일기생성 모형인 AWE-GEN을 이용하여 앙상블 시계열을 생성하고, 구름의 생성과 소멸 및 이동, wet/dry 셀들의 생성과 이동, 지형의 국지적 특성 등을 반영한 시공간 변동 앙상블 시계열은 AWE-GEN-2D 모형을 이용하여 생성하였으며, 국토의 대부분이 산악지형으로 구성된 국내에 적용하여 그 적용성을 검토하였다. 생성된 시공간 격자 기반의 일기생성 시계열은 PRISM을 사용하여 매핑된 강수량의 공간 분포와 비교, 검증하였으며, 측정되지 않은 관측소 또는 원격 지역에 대한 평균 및 극한 강수량의 미래 예측 추정에 사용되었다. 또한, 평균 및 극한 강우의 공간 분포에 대한 미래 변화는 다양한 기간, 이산화탄소 배출 시나리오 등의 영향에서도 고려된다. 본 연구의 결과는 수자원 관리 및 재난 관리 정책을 수립하고 서비스를 제공하기 위한 기본 자료로 사용될 수 있다.

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