• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.96-96
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• 2023

지구온난화는 집중호우 및 태풍의 빈도와 규모를 증가시키는 원인이 되었으며, 전 세계적으로 홍수로 인한 피해가 발생하고 있다. 한국에서는 2020년 홍수로 인하여 1조 이상의 피해가 발생하였으며, 2021년에는 호우로 인한 피해가 60%이상을 차지하였다. 과거에는 구조적인 대책을 수립하기 위하여 경제성 높은 치수사업을 결정하는 연구들이 수행되었다. 하지만 치수 사업은 지구온난화를 가속시키게 되며 그로 인해 집중호우의 빈도와 규모가 증가하는 악순환이 발생하게 된다. 따라서 최근에는 비구조적 대책인 홍수 예경보를 수행하여 홍수에 대응하고자 홍수 예경보 지점을 확대하고 있다. 홍수 예경보는 강우-유출 모형을 이용하여 유출량을 산정하고, 일정 수위를 초과하면 홍수 경보가 발령된다. 하지만 강우-유출 모형의 경우 많은 매개변수 값을 요구하며, 강우 사상에 따라 다른 매개변수를 산정하는데 많은 시간을 필요로 한다. 따라서 특정 강우 사상에 따라 매개변수 값을 고정하여 유출량을 산정하고 있으나, 이는 실제 유출량과 예측 유출량과의 오차가 발생할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 강우-유출 모형의 오차를 AI로 예측하여 유출량을 보정하는 연구를 수행하고자 하였다. 강우-유출 모형에서는 유출량을 산정하고 그에 따른 오차를 생성하게 된다. 그리고 산정된 오차들을 이용하여 오차를 예측할 수 있는 AI 모형을 개발하게 된다. 최종적으로 강우-유출 모형의 유출량과 AI 모형의 오차가 결합되어 보정된 유출량을 산정하게 된다. 강우-유출 모형과 AI 모형이 결합된 Hybrid model은 기존의 단일로 사용했을 때의 발생할 수 있는 강우-유출 모형의 문제를 개선할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2002.05b
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• pp.1316-1321
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• 2002

일반적으로 강우-유출모형은 lumped model과 distributed model로 크게 구분될 수 있으며, 우리나라에서는 이중 비교적 부족한 자료를 이용하여도 개략적 모의가 가능한 전자를 널리 사용하고 있다. 본 연구에서는 이러한 모형들의 매개변수를 보정하는 방법에 관해 연구하였다. 일반적으로 모형의 보정 방법에는 크게 시행오차에 의한 수동보정(manual calibration) 방법과 최적화 기법에 의한 자동보정(automatic calibration) 방법으로 나눌 수 있다. 수동보정 방법은 모형 수행결과를 수문곡선의 시각적 비교에 의해 관측치와 비교하여 모형 운영자의 주관적인 판단하에 조정하는 기법이며, 자동보정 방법은 최적화 기법을 이용8하여 특정한 산정기준(estimation criteria)을 최대 또는 최소화시켜 모형의 매개변수를 결정하는 방법이다. 이러한 최적화기법은 일반적으로 직접탐색법과 경사법으로 구분할 수 있다. 경사법은 수렴속도가 빠르지만 편미분에 의해 방향을 찾아가는 방법으로 편도함수가 필요하므로 수문모형에는 적용하기가 힘들므로 적합하지 않다. 그러나, 보다 많은 컴퓨터 수행시간을 필요로 하는 직접탐색법의 경우 수렴속도는 느리지만, 편도함수를 필요치 않으므로 수문모형의 최적화 기법으로 적합하다고 할 수 있다. 직접탐색법에는 simplex-search 법, 패턴인식(pattern-search)법, rotating-direction 법, brent 법 등이 있으며, 본 연구에서는 직접탐색법의 일종인 패턴인식(pattern -search)법을 이용하여 매개변수 최적화 과정을 모의하였다. 이러한 매개변수 보정모형을 구성한 후 이를 가장 보편적으로 사용되고 있는 유출모형인 각종 단위도법들을 결합하는 모형을 구성하였다. 또한 구성된 모형을 시범유역에 적용하여 나온 결과를 HEC-1에서 적용되고 있는 단일변량 증감법과 같은 최적화 기법을 이용한 결과와 비교·분석을 실시하였다. 본 모형을 활용하여 강우-유출 모형의 매개변수를 지속적으로 산정하고 일반화할 경우 임의의 유역의 수문기상학적 특성에 부합한 매개변수를 정량화 시킬 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.287-287
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• 2021

본 연구에서는 CUDA(Compute Unified Device Architecture) 포트란을 이용하여 확산파 강우 유출모형을 개발하였다. CUDA 포트란은 그래픽 처리 장치(Graphic Processing Unit: GPU)에서 수행하는 병렬 연산 알고리즘을 포트란 언어를 사용하여 작성할 수 있도록 하는 GPU상의 범용계산(General-Purpose Computing on Graphics Processing Units: GPGPU) 기술이다. GPU는 그래픽 처리 작업에 특화된 다수의 산술 논리 장치(Arithmetic Logic Unit: ALU)로 구성되어 있어서 중앙 처리 장치(Central Processing Unit: CPU)보다 한 번에 더 많은 연산 수행이 가능하다. 이에 따라, CUDA 포트란기반 확산파모형은 분포형 강우유출모형의 수치모의 연산시간을 단축시킬 수 있다. 분포형모형의 지배방정식은 확산파모형과 Green-Ampt모형으로 구성되었고, 확산파모형은 유한체적법을 이용하여 이산화 하였다. CUDA 포트란기반 확산파모형의 정확성은 기존 연구된 수리실험 결과 및 CPU기반 강우유출모형과 비교하였으며, 연산소요시간에 대한 효율성은 CPU기반 확산파모형과 비교하였다. 그 결과 CUDA 포트란기반 확산파모형의 결과는 수리실험 결과 및 CPU기반 강우유출모형의 결과와 유사한 결과를 나타냈다. 또한, 연산소요시간은 CPU 기반 확산파모형의 연산소요시간보다 단축되었으며, 본 연구에 사용된 장비를 기준으로 최대 100배 정도 단축되었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2010.10a
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• pp.128-130
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• 2010

예선과 부선으로 이루어진 예부선의 예인 운항 상태에 대한 수학모델을 개발하기 위하여, 먼저 예선에 대한 수학모델을 개발하였다. 이를 위하여 예선모형을 이용하여 4자유도의 수학모델에 대한 구속모형시험을 수행하였고, 그 결과를 이용하여 선회, 지그재그 시뮬레이션을 수행하였다. 또한 예선실선에 대한 예선시운전 실험을 통하여 선회, 지그재그 결과를 얻고, 이를 시뮬레이션 결과와 비교하여 예선의 수학모델을 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Rock Mechanics Conference
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• 2007.10a
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• pp.365-374
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• 2007

본 논문은 터널의 지반-지보재 상호 거동을 규명하기 위한 연구로서 주지보재인 숫크리트의 균열, 파괴하중 및 변형거동을 실물크기의 갱도모형실험을 통해 확인하고 3차원 수치 해석을 실시하여 각각의 결과를 비교 검증하였다. 갱도모형 실험은 실제 터널과 유사한 크기의 터널을 제작하여 11개 실린더에서 측압조건에 따라 하중을 가하여 실험을 수행하였다. 3차원 수치해석 모델링은 갱도모형실험과 가능하면 같은 조건으로 해석하기 위하여 모형실험으로부터 로드셀 및 LVDT를 통해 얻은 하중-변위곡선이 수치해석 시에도 재현되도록 하여 수행되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.645-649
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• 2008

노모그래프 또는 간략식을 이용하여 암거 설계를 하는 경우 암거 흐름이 자유수면을 가지는 개수로라면 정확한 흐름 해석을 할 수 없다. 특히 암거는 수리학적으로 짧기 때문에 암거 흐름에서 등류수심이 발생하지 않을 가능성이 높다. 이에 부등류(점변류) 해석을 이용하여 암거의 흐름 해석을 수행하도록 흐름 해석 모형을 개발하여 검증하고, 이를 기반으로 암거의 단면규격을 결정하는 설계모형을 개발하였다. 암거의 수리설계는 고려하고 있는 모든 단면에 대하여 흐름 해석을 수행하고, 산정된 상류수위(HWE)와 암거높이에 대한 상류수심의 비(H/D)가 허용치를 초과하지 않는 최적 단면을 설계 단면으로 결정한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.437-438
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• 2016

3차원 수치모형을 이용하여 이안류 흐름을 재현하였다. 이안류 흐름이란 지형의 변화 또는 다방향 입사파의 영향으로 연안지역에서 외해방향으로 흐르는 흐름을 의미한다. 이러한 흐름은 그 발생원인이 다양하여 정교한 수치모의를 수행하여야 하나 지금까지는 주로 수심적분된 이차원 모형을 이용하여 연구가 수행되었다. 본 연구에서는 N-S방정식을 직접 수치모의하는 3차원 모형을 이용하여 이안류를 재현하고 그 현상을 분석해보았다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2010.10a
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• pp.108-109
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• 2010

본 연구에서는 비선형예측기법으로서 그 우수성을 인정받고 있는 인공신경망모형을 사용하여 컨테이너 물동량 예측을 수행하였다. 그러나 인공신경망모형을 사용해 시계열의 예측결과를 ARIMA모형과 같이 널리 알려진 다른 전통적인 수요예측기법들과 비교 평가한 과거 연구들을 보게 되면 각기 주장하는 바와 그 결론이 상반됨을 알 수 있다. 그래서 인공신경망의 예측성과를 높이기 위한 기존의 선행연구들의 다양한 시도들을 바탕으로 국내 항만의 컨테이너물동량을 예측하고, 그를 통해 여러 모형간의 비교 검증작업을 수행하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1499-1503
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• 2009

본 연구에서는 저류함수모형과 Tank 모형, SSARR 모형을 이용하여 금강유역의 미호천 유역, 일본의 Kusaki 댐 유역, 베트남의 Ta Trach 유역에 대하여 홍수모의예측을 수행하고 그 효율성을 분석하였다. 연구에 적용된 강우-유출 모형에 대하여 Pattern Search, Genetic Algorithm 의 최적화 방법과 WSSR과 SSR의 목적함수를 이용한 매개변수 산정을 수행하였다. 최적화 방법을 적용할 때 매개변수 보정의 효율성 증대를 위하여, 보정과정 내에서 매개변수 간 상관성을 분석하고 이를 바탕으로 매개변수를 소군집으로 분류하여 민감도에 따른 순차 보정 방법을 적용하고 이 결과를 비교 분석하였다. 매개변수 소군집을 이용한 보정 방법과 기존에 사용되는 전체 매개변수를 이용한 보정 방법을 적용한 결과, SSR 에 적용하였을 때 첨두 유량과 보정 시간 면에서 유리한 것으로 나타났고, 저류함수 모형과 TANK 모형에 대해서 좀 더 좋은 결과를 나타내는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.1376-1380
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• 2004

본 연구에서는 홍수범람지도 제작을 위해 사용되는 수치모형의 검증을 수행하고자 한다. 검증할 수치모형은 스위스의 Beffa에 의해 개발된 FLUMEN(FLUvial Modeling ENgine)으로서 수심 적분된 2차원 비선형 천수방정식에 불규칙 심각망을 이용한 유한체적법(finite volume method)이 적용된 수치모형이며 스위스, 독일, 오스트리아 등에서 홍수범람해석에 사용된 바 있는 모델이다. FLUMEN 모형의 검증을 위하여 범람해석시 가장 중요한 문제인 이동경계조건(moving boundary condition)을 포함하고 있는 원형섬에서의 고립파에 처오름높이를 계산하여 수리모형실험 결과와 비교한다. 수리모형실험은 미국 육군 공병단 산하의 해안공학연구소(CERC, Coastal Engineering Research Center)에서 수행되었으며(Liu 등, 1995) 수조의 중앙에 높이 0.625m, 해저지름 7.2m, 경사각 $14.04^{\circ}$의 원형섬이 위치한다. 본 연구 결과, 수치해석으로 계산된 섬에서의 실제 처오름높이와 입사파의 파고의 비(R/A)는 수리모형실험의 결과와 어느 정도 일치하였다.