• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.348-348
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• 2022

미래에 대한 기후는 과거와 비교하여 변동성이 더 크고 불확실성 또한 더 크기 때문에 미래의 기후변화를 예측하기 위해서는 기후변화의 절대적인 크기뿐 아니라 불확실한 정도도 함께 고려되어야 한다. 본 연구에서는 CMIP6(Coupled Model Intercomparison Project Phase 6) DB에서 제공된 일 단위 18개의 GCMs(General Circulation Models)의 결과를 분석하였으며 또한 3개의SSP(Shared Socioeconomic Pathway)시나리오와 3개의 미래 구간에 대하여 100개의 앙상블을 각각 생성하였다. 불확실성을 초래하는 원인을 3가지로 구분하고, 각각의 원인에 대한 불확실성의 정도를 앙상블 시나리오에 반영하고자 한다. 현재 기간 및 미래 기간에 대해 100개의 20년 시계열 날씨변수 앙상블을 생성하여 LSTM(Long short-term memory)의 입력자료로 사용하여 댐유입량, 저수위, 방류량을 산정하였다. 댐 유입량 및 방류량의 예측성능을 향상시키기 위해 Input predictor의 종류를 선정하는 방법과 그 변수들의 lag time을 결정하는 방법, 입력자료들을 재구성하는 방법, 하이퍼 매개변수를 효율적으로 최적화하는 방법, 목적함수 설정 방법들을 제시하여 댐 유입량 및 방류량의 예측을 크게 향상시키고자 하였다. 본 연구에서 예측된 미래의 댐유입량 및 방류량 정보는 홍수 또는 가뭄 등 다양한 수자원 관련 문제의 전략을 수립하는 데 있어서 적절한 도움이 될 것이다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.34 no.3
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• pp.795-804
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• 2014

In this study, Andong Reservoir monthly and ten days inflows from July 2011 to September 2011 are predicted using SWAT model and ensemble technique. The weight method using monthly and ten days rainfall forecasts from Korea Meteorological Administration is applied for accurate analysis. If the rainfall prediction announced by Korea Meteorological Administration is close to the actual rainfall, the PDF-Ratio Method shows the best result. If the past high rainfall occurrence is close to the actual rainfall, the modified PDF-Ratio method shows the best result. This method can improve the prediction accuracy even though the Korea Meteorological Administration forecast is not accurate. On the contrary, if Korea Meteorological Administration forecast is different from the actual rainfall and the past rainfall occurrence statistics of lower section, the uniform method shows the best result.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.55 no.10
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• pp.761-774
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• 2022

Accurate hydrologic prediction is essential to analyze the effects of drought, flood, and climate change on flow rates, water quality, and ecosystems. Disentangling the uncertainty of the hydrological model is one of the important issues in hydrology and water resources research. Hydrologic data assimilation (DA), a technique that updates the status or parameters of a hydrological model to produce the most likely estimates of the initial conditions of the model, is one of the ways to minimize uncertainty in hydrological simulations and improve predictive accuracy. In this study, the two ensemble-based sequential DA techniques, ensemble Kalman filter, and particle filter are comparatively analyzed for the daily discharge simulation at the Yongdam catchment using airGRdatassim. The results showed that the values of Kling-Gupta efficiency (KGE) were improved from 0.799 in the open loop simulation to 0.826 in the ensemble Kalman filter and to 0.933 in the particle filter. In addition, we analyzed the effects of hyper-parameters related to the data assimilation methods such as precipitation and potential evaporation forcing error parameters and selection of perturbed and updated states. For the case of forcing error conditions, the particle filter was superior to the ensemble in terms of the KGE index. The size of the optimal forcing noise was relatively smaller in the particle filter compared to the ensemble Kalman filter. In addition, with more state variables included in the updating step, performance of data assimilation improved, implicating that adequate selection of updating states can be considered as a hyper-parameter. The simulation experiments in this study implied that DA hyper-parameters needed to be carefully optimized to exploit the potential of DA methods.

• Journal of Korean Society of Water and Wastewater
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• v.28 no.4
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• pp.377-389
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• 2014

In recent years, Smart Water Grid (SWG) concept has globally emerged over the last decade and also gained significant recognition in South Korea. Especially, there has been growing interest in water demand forecast and this has led to various studies regarding energy saving and improvement of water supply reliability. In this regard, this study aims to develop a nonlinear ensemble model for hourly water demand forecasting which allow us to estimate uncertainties across different model classes. The concepts was demonstrated through application to observed from water plant (A) in the South Korea. Various statistics (e.g. the efficiency coefficient, the correlation coefficient, the root mean square error, and a maximum error rate) were evaluated to investigate model efficiency. The ensemble based model with an cross-validate prediction procedure showed better predictability for water demand forecasting at different temporal resolutions. In particular, the performance of the ensemble model on hourly water demand data showed promising results against other individual prediction schemes.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.101-101
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• 2023

지난 수십 년 동안 다양한 딥러닝 방법이 개발되고 있으며 수문 분야에서는 이러한 딥러닝 모형이 기존의 수문모형의 역할을 대체하여 사용할 수 있다는 가능성이 제시되고 있다. 본 연구에서는 딥러닝 모형 중에 트랜스포머 모형에 다중 인코더를 사용하여 중장기 기간 (1 ~ 10일)의 리드 타임에 대한 한국의 유출량 예측 전망의 가능성을 확인하고자 하였다. 트랜스포머 모형은 인코더와 디코더 구조로 구성되어 있으며 어텐션 (attention) 기법을 사용하여 기존 모형의 정보를 손실하는 단점을 보완한 모형이다. 본 연구에서 사용된 다중 인코더 기반의 트랜스포머 모델은 트랜스포머의 인코더와 디코더 구조에서 인코더를 하나 더 추가한 모형이다. 그리고 결과 비교를 위해 기존에 수문모형을 활용한 스태킹 앙상블 모형 (Stacking ensemble model) 기반의 예측모형을 추가로 구축하였다. 구축된 모형들은 남한 전체를 총 469개의 대규모 격자로 나누어 각 격자의 유출량을 비교하여 평가하였다. 결과적으로 수문모형보다 딥러닝 모형인 다중 인코더 기반의 트랜스포머 모형이 더 긴 리드 타임에서 높은 성능을 나타냈으며 이를 통해 수문모형의 역할을 딥러닝 모형이 어느 정도는 대신할 수 있고 높은 성능을 가질 수 있는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.685-688
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• 2004

본 연구에서는 저수지군 연계운영을 위한 표본 추계학적 선형 계획(SSLP, Sampling Stochastic Linear Programming) 모형을 제안한다. 일반적 추계학적 모형은 과거 자료로부터 확률변수의 확률분포를 추정하고 이를 몇 개 구간으로 나누어 이산 확률 값을 산정하여 기댓값이 최대가 되는 운영방안을 도출하지만 저수지 유입량 예측시 고려되어야할 지속성 효과(Persistemcy Effect)와 유역간 또는 시점별 공분산 효과(The joint spatial and temporal correlations)를 반영하는데 많은 한계가 있다. 이를 극복하기 위하여 과거자료 자체를 유입량 시나리오로 적용하여 시${\cdot}$공간적 상관관계를 유지하는 표본 추계학적(Sampling Stochastic)기법을 바탕으로 Simple Recourse Model로 구성한 추계학적 선형 계획 모형을 제시한다. 이 모형은 미국 기상청(NWS)에서 발생 가능한 유입량의 시나리오를 예측하는 방법인 앙상블 유량 예측(ESP, Ensemble Streamflow Prediction)을 통한 시나리오를 적용함으로써 좀더 신뢰성 있는 저수지군 연계운영 계획을 도출 할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.303-303
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• 2011

효율적인 수자원 관리를 위해서는 미래 수문자료의 예측치에 대한 구간을 추정하여 미래에 관측될 자료에 대한 정보를 얻는 문제는 어렵지만 중요한 부분에 해당한다. 특히 중장기 유량예측은 입력변수의 불확실성이 크므로 확률론적 방법을 적용한 예측이 유리하다. 본 연구에서는 SSARR 모형을 이용하여 현재 유역의 상태에 과거에 재현되었던 강우를 결합한 앙상블 유출시나리오를 생성하였다. 그리고 대청댐 월 유입량에 대한 확률론적 예측방안을 제시하기위하여 과거 시나리오의 관측 ESP(Ensemble Streamflow Prediction)확률 및 Croley방법, PDF-Ratio방법을 한국의 기상예측정보 실정에 맞는 가중치 부여방안으로 적용하여 분석하였다. 2010년도 상반기를 기준으로 각 분석 기법별 정확성을 검증한 결과 Croley, PDF-Ratio 등 기상전망을 가중치로 부여한 확률론적 예측기법의 효용성을 확인하였다.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.34 no.4
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• pp.183-189
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• 2021

In recent years, active research has been devoted toward developing a monitoring system using ambient vibration data in order to quantitatively determine the deterioration occurring in a structure over a long period of time. This study developed a low-cost edge computing system that detects the abnormalities in structures by utilizing the dynamic characteristics acquired from the structure over the long term for ensemble learning. The system hardware consists of the Raspberry Pi, an accelerometer, an inclinometer, a GPS RTK module, and a LoRa communication module. The structural abnormality detection afforded by the ensemble learning using dynamic characteristics is verified using a laboratory-scale structure model vibration experiment. A real-time distributed processing algorithm with dynamic feature extraction based on the experiment is installed on the Raspberry Pi. Based on the stable operation of installed systems at the Community Service Center, Pohang-si, Korea, the validity of the developed system was verified on-site.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.290-290
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• 2022

본 연구는 대규모 기후 앙상블 모의 결과를 이용하여 산정된 극한 강우량을 최근 발생한 극한 호우사상의 규모 평가에 적용하는 것을 목적으로 수행되었다. 2018 년 히로시마 호우사상은 지속시간 24 시간에서 재현기간 1,000 년에 상응하는 극한 규모를 나타냈기 때문에 짧은 기간동안 수집된 관측자료만으로 규모를 평가하기 어렵다. 따라서 이를 평가하고자 대규모 기후 앙상블 모의결과 기반의 d4PDF 자료를 이용하였다. 이 자료는 3,000 개의 연 최대 강우자료를 제공하고, 이를 토대로 통계적 모형 및 가정 없이 비모수적으로 10 년부터 1,000 년의 재현기간을 나타내는 지속시간 24 시간의 확률강우량을 산정했다. 산정된 d4PDF 의 확률강우량은 관측강우량의 확률강우량과 비교하였으며, 관측기간에 가까운 50 년의 재현기간에서는 두 확률강우량의 차이가 3.53%였지만 관측기간 (33 년)과 재현기간 (100 년 이상)의 차이가 증가할수록 오차가 10% 이상으로 증가하는 양상을 나타냈다. 이는 장기간 재현기간에서 관측강우량의 확률강우량은 불확실성을 내포하는 것을 의미한다. d4PDF 의 확률강우량에 대해서 2018 년 히로시마 호우사상은 300 년에 가까운 재현기간을 나타냈다. 미래 기후조건에서의 d4PDF 자료를 이용해 확률강우량을산정했으며, 현재 기후조건대비 미래 기후조건에서 10 년부터 1000 년의 재현기간을 나타내는 확률강우량은 모두 20% 이상으로 증가했다. 미래 기후조건의 확률강우량에 대해 2018 년 히로시마 호우사상은 100 년에 가까운 재현기간을 나타냈으며, 이는 미래 기후조건에서 히로시마 호우사상의 발생 확률이 0.33% (현재 기후)에서 1% (미래 기후)로 증가하는 것을 의미한다. 결과적으로, 대규모 기후 앙상블 모의결과 기반의 d4PDF 는 현재 기후조건과 미래 기후조건하에서 극한 규모의 호우사상의 정량적인 평가에 유용하게 활용될 수 있다.

• Journal of Satellite, Information and Communications
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• v.12 no.3
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• pp.22-34
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• 2017

The K-DRUM(K-water hydrologic & hydraulic Distributed RUnoff Model), a distributed rainfall-runoff model of K-water, calculates predicted runoff and water surface level of a dam using precipitation data. In order to obtain long-term hydrometeorological information, K-DRUM requires long-term weather forecast. In this study, we built a system providing long-term hydrometeorological information using predicted rainfall ensemble of GloSea5(Global Seasonal Forecast System version 5), which is the seasonal meteorological forecasting system of KMA introduced in 2014. This system produces K-DRUM input data by automatic pre-processing and bias-correcting GloSea5 data, then derives long-term inflow predictions via K-DRUM. Web-based UI was developed for users to monitor the hydrometeorological information such as rainfall, runoff, and water surface level of dams. Through this UI, users can also test various dam management scenarios by adjusting discharge amount for decision-making.