With the recent development of artificial intelligence, a Long Short-Term Memory (LSTM) model that is efficient with time-series analysis is being used to increase the accuracy of predicting the inflow of dams. In this study, we predict the inflow of the Soyang River dam, using the LSTM model with the Sequence-to-Sequence (LSTM-s2s) and attention mechanism (LSTM-s2s with attention) that can further improve the LSTM performance. Hourly inflow, temperature, and precipitation data from 2013 to 2020 were used to train the model, and validate and test for evaluating the performance of the models. As a result, the LSTM-s2s with attention showed better performance than the LSTM-s2s in general as well as in predicting a peak value. Both models captured the inflow pattern during the peaks but detailed hourly variability is limitedly simulated. We conclude that the proposed LSTM-s2s with attention can improve inflow forecasting despite its limits in hourly prediction.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2005.05b
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pp.1006-1010
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2005
본 연구는 1차원 부정류 해석모형인 FLDWAV 모형을 이용하여 댐방류 또는 상류지점의 지류유입유량과 하류단의 조위에 따른 영향이 낙동강 하류 홍수위에 미치는 영향을 해석하고, 이를 GUI 시스템과의 연계를 통한 효율적인 홍수관리시스템을 구축하는데 있다. 또한 수리학적 모형수행을 위한 입력자료가 될 수 있는 수문학적 모형과의 연계방법을 제시하였으며 예측조위와 하구둑 방류량을 고려한 합리적인 하류경계조건을 지정하기 위해 회귀방정식에 의한 하류부 예측조위산정방법을 제시하였다. 본 연구에서는 적포교 수위관측소를 기점으로 하여 낙동강 하구둑까지 110km를 대상구간으로 설정하였다. 상류경계조건으로는 적포교지점의 유입량과 남강, 밀양강, 양산천 등의 지류유입량 등을 현재 한국수자원공사에서 적용하고 있는 KOWACO 홍수분석모형에 의해서 산정하였다. 또한 하류경계조건은 하구둑 내수위의 실측자료를 이용하였으며 향후 예측을 위한 적용성을 위해서 하구둑의 유입량과 예측조위조건의 상관성을 이용하여 회귀식을 산정하였다. 또한 해석결과의 효율적인 도시를 위해서 홍수추적 모형과 연계한 GUI 시스템을 구축하였다. 과거 발생한 홍수사상에 대해서 적용한 결과 실측치와 관측치가 유사한 수위 거동을 나타내고 있었다. 본 연구의 결과를 이용하여 다른 수계에서도 홍수예경보시스템의 구축을 위한 수리학적 모형과 수문학적 모형의 연계를 통한 좀더 신뢰성있고 정확한 해석결과를 제시할 수 있을것으로 판단된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.536-536
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2012
댐은 하천의 흐름을 막아 그 저수를 생활 및 공업용수, 농업용수, 발전, 홍수조절, 특정용도로 이용하기 위한 구조물을 일컫는다. 여러 가지 용도로 만든 댐의 저수지에는 상류에서 들어오는 유사가 저수지 바닥에 가라앉아 쌓이게 되는데 이를 저수지 퇴사(reservoir sedimentation)라 하며, 이는 저수지 유효 용량을 감소시키고 홍수시 유입 하천의 홍수위를 상승 및 저수지 수질을 악화시키는 등의 문제를 일으킨다. 저수지를 관리함에 있어 저수지로 유입되어 바닥에 가라앉는 퇴사량을 분석하고 저수용량과 수면적의 감소율을 예측하는 것은 효율적인 저수지 장기운영에서 매우 중요한 사항이다. 본 연구에서 향후 저수지로 유입되는 일유출량의 예측을 위해 과거 1987~2011년(25년)의 충주 댐 일유입량($m^3/s$) 자료를 단순반복시켜 향후 50년 동안의 일유량($m^3/s$)을 산정하였고, 일단위 모의가 가능한 유역단위의 분포형 장기 강우-유출모형인 SWAT를 이용하여 산정된 일유량($m^3/s$) 자료를 비교 평가하여 모형의 검증을 실시하였다. 유량-유사량 관계곡선을 이용하여 분석 대상 기간 동안의 총유사량을 구할 수 있으며, 한강유역조사(2002)에서 유도한 충주댐 상류 정선지점의 유량-유사량 관계식으로부터 향후 50년의 일유량($m^3/s$) 자료를 이용하여 총유사량를 산정하였다. 또한, 경험적 면적감소법을 이용하여 임의의 기간에 대한 실측치와 모의치 각각에 대한 퇴사분포 및 퇴사량을 산정 및 평가하였다. 이를 통해 효율적인 용수관리를 위한 저수지 퇴사관리 방안의 시기별 도출이 가능하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2004.05b
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pp.1280-1284
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2004
본 논문에서는 월 댐유입량을 예측하는데 있어서 뉴로-퍼지 시스템의 적용성을 검토하였다. 뉴로-퍼지 알고리즘으로 퍼지이론과 신경망이론의 결합형태인 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)를 이용하여 모형을 구성하였다. ANFIS의 공간분야에 의한 제어규칙의 선정에 있어 퍼지변수가 증가함에 따라 제어규칙이 기하급수적으로 증가하는 단점을 해결하기 위해 퍼지 클러스터링(Fuzzy flustering)방법 중 하나인 차감 클러스터링(Subtractive Clustering)을 사용하였다. 또한 본 연구에서는 기후인자들을 인력으로 하여 모형을 구성하였으며 각각 학습기간과 검정기간으로 나누어 학습기간에는 모형의 매개변수 최적화를, 검정기간에는 최적화된 모형의 매개변수를 검정하는 순으로 연구를 수행하였다. 예측 길과, ANFIS는 댐유입량 예측시 입력자료의 종류가 많아질수록 예측능력 더욱 정확한 것으로 판단된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2010.05a
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pp.1410-1414
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2010
최근 들어 가뭄과 국지성 호우 등의 기상이변이 지속적으로 발생하고 있으며, 이는 국민 삶의 발전과 향상에 밀접한 관계가 있는 것으로 전세계적으로 이에 대한 관심이 증가하고 있는 추세이다. 특히 댐의 효율적 관리와 안정적인 운영은 홍수피해 방지, 안정적인 용수공급과 같은 국민 생활과 밀접한 관계를 가지고 있어 수자원의 효율적인 운영과 이용은 장기적인 관점을 통하여 수립해야 한다. 이와 같이 댐 유입량의 예측은 유출모형의 목적 중 중요한 부분으로 확정론적 모형이 시 혹은 일유량과 같은 매우 짧은 시간의 유출을 예측하는데 주로 사용되지만 이는 매개변수의 추정이 불가능하거나 실제유역에서의 측정이 불가능 할 경우에는 모형적용에 한계가 있다. 이에 반해 추계학적 모형에 의한 유출예측은 장기간의 유출을 과거자료의 통계학적 특성변수를 매개변수로 하여 예측하는 방법으로 모형의 적용에 필요한 매개변수가 적어 그 적용성이 간편한 장점이 있다. 본 연구에서는 계절형 ARIMA모형을 적용하여 과거자료의 적용범위, 매개변수의 산정, 적합성 판정에 대하여 판단하고, 이 모형이 월유입량의 예측에 적합한지를 검토하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.519-519
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2015
2007년 발간된 IPCC의 4차 평가보고서에서 자연재해, 환경, 해양, 농업, 생태계, 보건 등 다양한 부분에 미치는 기후변화의 영향에 대한 과학적 근거들이 제시되면서 기후변화는 현세기 범지구적인 화두로 대두되고 있다. 또한, 기후변화에 의한 지구 온난화는 대규모의 수문순환 과정에서의 변화들과 연관되어 담수자원은 기후변화에 대단히 취약하며 미래로 갈수록 악영향을 받을 것으로 6차 기술보고서에서 제시하고 있다. 특히 우리나라는 지구온난화가 전 지구적인 평균보다 급속하게 진행될 가능성이 높기 때문에 기후변화에 대한 담수자원 취약성이 더욱 클 것으로 예상된다. 따라서 지표수에 용수의존도가 높은 우리나라의 댐 저수지를 대상으로 기후변화에 따른 수환경 변화의 정확한 분석과 취약성 평가는 필수적이다. 본 연구에서는 SRES A1B 시나리오를 적용하여 기후변화가 주암호 저수지의 수환경 변화에 미치는 영향을 분석하였다. 지역스케일의 미래 기후시나리오 생산을 위해 인공신경망(Artificial Neural Network.,ANN)기법을 적용하여 예측인자(강우, 상대습도, 최고온도, 최저온도)에 대해 강우-유출모형에 적용이 가능한 지역스케일로 통계적 상세화를 수행하였으며, 이를 유역모델에 적용하여 저수지 유입부의 유출량 및 부하량을 예측하였다. 유역 모델의 결과를 토대로 저수지 운영모델에 저수지 유입부의 유출량을 적용하여 미래 기간의 방류량을 산정하였으며, 최종적으로 저수지 모델에 유입량, 유입부하량 및 방류량을 적용하여 저수지 내 오염 및 영양물질 순환 및 분포 예측을 통해서 기후변화가 저수지 수환경에 미치는 영향을 평가하였다. 기후변화 시나리오에 따른 상세기 후전망을 위해서 기후인자의 미래분석 기간은 (I)단계 구간(2011~2040년), (II)단계 구간(2041~2070년), (III) 단계 구간(2071~2100년)의 3개 구간으로 설정하여 수행하였으며, Baseline인 1991~2010년까지의 실측값과 모의 값을 비교하여 검증하였다. 강우량의 경우 Baseline 대비 미래로 갈수록 증가하는 것으로 전망되었으며, 2011년 대비 2100년에서 연강수량 6.4% 증가한 반면, 일최대강수량이 7.0% 증가하는 것으로 나타나 미래로 갈수록 집중호우의 발생가능성이 커질 것으로 예측되었다. 유역의 수문 수질변화 전망도 강수량 증가의 영향으로 주암댐으로 유입하는 총 유량이 Baseline 대비 증가 하였으며, 유사량 및 오염부하량도 증가하는 것으로 나타났다. 저수지 수환경 변화 예측결과 유입량이 증가함에 따라서 연평균 체류시간이 감소하였으며, 기온 및 유입수온 상승의 영향으로 (I)단계 구간대비 미래로 갈수록 상층 및 심층의 수온이 상승하는 것으로 나타났다. 연중 수온성층기간 역시 증가하는 것으로 나타났으며, 남조류는 (I)단계 구간 대비 (III)단계 구간으로 갈수록 출현시기가 빨라지며 농도 역시 증가하였다. 또한 풍수년, 평수년에 비해 갈수년에 남조류의 연평균농도 상승폭과 최고농도가 크게 나타나 미래로 갈수록 댐 유입량이 적은 해에 남조류로 인한 피해 발생 가능성이 높아질 것으로 예상된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2008.05a
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pp.184-188
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2008
추계학적 시계열 분석은 크게 수문자료의 장기간 합성과 실시간 예측으로 구분해 볼 수 있다. 장기간 합성은 주로 수문자료의 추계적 특성을 반영한 수자원 시스템의 운영율 개발에 이용되어 왔다. 반면에 실시간 예측은 수자원 시스템의 순응적(adaptive) 관리에 적용되고 있다. 두 개념의 차이로 전자는 시계열 자료를 합성하여 발생 가능한 모든 수문조합을 얻고자 하는 것이라면 후자는 전 시간의 수문량을 조건으로 하는 다음 시간의 값을 순응적으로 예측하는 것이라 할 수 있다. 수문자료의 합성과 예측에는 크게 결정론적, 확률론적 방법의 두 가지 대별될 수 있다. 결정론적 모델링 방법에는 인공신경망이나 Fuzzy 기법 등을 이용할 수 있으며, 확률론적 방법에는 ARMAX 등의 모수적 기법과 k-NN(k-nearest neighbor bootstrap resampling), KDE(kernel density estimates), 추계학적 인공신경망 등의 비모수적 기법으로 분류할 수 있다. 본 연구에서는 대표적 비모수적 기법인 k-NN를 이용하여 충주댐을 대상으로 월 및 일 유입량 자료의 예측 정도를 살펴보았다. 전 시간 관측치를 조건으로 하는 다음 시간의 조건부 확률분포를 구하여 평균값을 계산한 후 관측치와 비교함으로써 모형의 정도를 살펴보았다. 그리고 실시간 저수지 운영에 이 기법의 활용성과 장단점도 살펴보았다. 모형개발 절차로 모형의 보정을 거쳐 검증을 실시하였다. 결론적으로 월 및 일 유입량 예측에 k-NN 기법이 실무적으로 적용될 수 있었으며, 장점으로는 k-NN 기법이 다른 기법보다 모델링 절차가 비교적 쉬워 저수지 운영 최적화 등 타 시스템과의 연계에 수월함이 인식되었다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.359-362
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2012
수자원시스템의 설계, 계획, 운영에 있어 핵심적인 수문변수의 미래거동에 대한 보다 나은 추정치가 필요하다. 예를 들어, 수력발전, 레크리에이션 이용과 하류지역의 오염희석과 같은 다중 목적 기능을 유지하기 위하여 다목적댐을 운영할 때에, 다가오는 미래시간에 대한 계획된 유량의 예측이 요구된다. 예측의 목적은 미래에 발생할 정확한 예상치를 제공하는 것이다(Keith W. Hipel, 1994). 본 연구의 주요 목적은 금강수계인 대청댐에서 다변량 신경망 모형을 이용한 유입량 예측을 수행해 보는데 있다. 신경망 모형인 MLP, PCA, RBF모형 등을 이용하여 대청댐의 수문자료인 강우량, 유입량, 기온, 습도 등의 자료를 이용하여 최적의 모형을 탐색해 보고자 시도하였으며, 이중 New classification모형과 New Function Approximation Network모형이 타 모형보다 좋은 결과를 보여 주고 있음을 알 수 있었다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.382-382
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2019
홍수시 홍수관리체계는 기상청 등 관련기관으로부터 수위, 강우 등 수문자료를 취득하고, 저수지의 실시간 저수지 수위자료와 강우예측정보를 이용하여 홍수 유입량 및 방류량을 계산하고 홍수 단계별로 홍수분석을 실시한 후 조기에 상황을 전파하고 선제적으로 대응할 수 있는 운영체계가 필요하다. 본 연구에서는 기상청 레이다 및 위성자료 기반의 실시간 강우예측 자료를 적용한 저수지 홍수예측 및 하류부 침수 안전성 분석에 활용하기 위한 저수지 홍수분석 모듈을 개발하였다. 홍수량 산정은 Clark 방법과 NRCS 단위도법을 적용하고, 하류하천 수리해석을 위해 미환경청의 SWMM EXTRAN 블록을 수리해석 모형을 적용하였다. 홍수 실시간분석은 기상청 발표 예측 강우량을 이용하여 유역의 유출량을 분석하고 저수지 유입량을 산정할 수 있도록 하였으며, 이때 유입량에 의하여 저수지 홍수관리 수위를 상회하게 되면 여수토를 통하여 하류 하천으로 방류하도록 설계하였다. 방류된 홍수량은 하천을 따라 홍수추적을 수행하고 하천의 주요 지점에서 하천기본계획에서 수립된 홍수위의 상회 여부를 판단하여 관리자가 침수여부를 판단할 수 있도록 모듈을 개발하였다. 개발모듈의 검증을 위해 ${{\bigcirc}{\bigcirc}}$용수구역에 적용하여 백곡지구 농업용저수지 둑 높이기사업 기본계획(2011)에서 산정한 가능최대강수량에 대한 6시간, 12시간, 18시간, 24시간 홍수량을 HEC-HMS, HEC-1 모형으로 산정한 결과 비교하였다. 본 모듈은 농촌지역 홍수관리체계를 구축하는데 활용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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