• Title/Summary/Keyword: 예측 선행시간

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Development of Urban Flood Forecasting Model using Statistical Method (통계학적 기법을 이용한 도시홍수 예.경보모형의 개발)

  • Lee, Beum-Hee;Lim, Jong-Il
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2007.05a
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    • pp.805-809
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    • 2007
  • 최근 도시의 발달은 하상공간에 대한 이용도를 높이는 방향으로 개발이 진행되어가는 추세이며, 하상도로 및 하상주차장의 이용은 이제 도시 내에서 이용 가능한 마지막 여유 공간으로 인식될 정도로 그 의존도가 높아져가고 있다. 그러나 하상공간의 활용도가 높아져갈수록 도시홍수의 발생으로 인한 대피문제가 발생하게 되고 돌발홍수로 인하여 하상도로의 차단 혹은 하상 주차장에 주차된 차량의 소거가 늦어지는 경우 고스란히 피해를 보게 되는 등 그 부작용도 계속 증가되고 있다. 도시홍수의 특성을 살펴보면 국지성 돌발 강우에 의한 유량의 급격한 증가와 짧은 유하시간, 작은 유역면적 등에 의하여 주요 예보지점까지의 도달시간이 매우 짧아 수문학적 홍수예측 모형을 이용하여 홍수예측 업무를 수행하는데 선행시간을 충분히 확보할 수 없다는 단점을 지니고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 기존의 하천시스템에 대한 설계 등을 목적으로 하여 모형의 적용을 통한 시뮬레이션 기법을 적용하고 이를 통하여 홍수 예경보를 발령하기에는 선행시간의 확보(대피시간의 확보)라는 측면에서 상당한 어려움을 지닐 수 있으므로 시시각각으로 측정되는 실시간 수위측정 자료 및 실시간 강우자료를 이용하여 모형의 수행과정을 생략하고 하천의 수위변동을 직접 예측하고 대피할 수 있는 시나리오 기반의 수문모형을 개발하였다. SPSS를 사용한 통계학적 모형을 대전광역시 3대 하천에 대하여 적용한 결과 예측자료가 실측자료를 고수위 및 저수위 부근에서 정확히 모의하지 못하는 경향이 나타났으나 경계 및 위험수위를 설정하고 이를 넘어가는 시점에 대한 예측을 하는 홍수경보 시점 예측에는 효율적인 적용성을 나타내었다.씬 간편하면서도 정확도가 높아서, 환경방사성 스트론튬의 정량분석에 적절히 사용될 수 있다.e form of Jones matrix, which allows a new interpretation in the conversion efficiency of the thin-film optical waveguides.있다는 장점이 있었다. 따라서 소아에서 복막투석도관 수술 시 복강경적 방법을 이용하는 것이 효율적인 복막 투석을 위해 유용하다고 생각된다.상부 방광천자에 비해 민감도 59.5%(25/42), 특이도 86.6%(13/15)였고 위양성률 13.3%(2/15), 위음성률 40.5%(17/42) 로 정확도가 낮았다. 결론 : 소변을 가리지 못하는 영유아에서 요로 감염을 진단하기 위해서는 도뇨관 채뇨에 비해 초음파 감시하 치골상부 방광천자가 정확하고 안전한 채뇨법으로 권장되어야 한다고 생각한다.應裝置) 및 운용(運用)에 별다른 어려움이 없고, 내열성(耐熱性)이 강(强)하므로 쉬운 조건하(條件下)에서 경제적(經濟的)으로 공업적(工業的) 이용(利用)에 유리(有利)하다고 판단(判斷)되어진다.reatinine은 함량이 적었다. 관능검사결과(官能檢査結果) 자가소화(自家消化)시킨 크릴간장은 효소(酵素)처리한 것이나 재래식 콩간장에 비하여 품질 면에서 손색이 없고 저장성(貯藏性)이 좋은 크릴간장을 제조(製造)할 수 있다는 결론을 얻었다.이 있음을 확인할 수 있었다.에 착안하여 침전시 슬러지층과 상등액의 온도차를 측정하여 대사열량의 발생량을 측정하고 슬러지의 활성을 측정할 수 있는 방법을 개발하였다.enin과 Rhaponticin의 작용(作用)에 의(依)한 것이며,

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Evaluation of Dam Inflow Predictability Using Hybrid Seasonal Forecasting System (하이브리드 계절예측 시스템을 이용한 댐 유입량 예측성 평가)

  • Cho, Jaepil;Kim, Chul-Gyum
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.27-27
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    • 2017
  • 신뢰성 있는 수개월 선행시간의 댐 유입량 예측은 가뭄 상황으로 진입하는 시점에서 효율적인 댐 운영을 위해 필수적이다. 최근 기후변화로 인한 강수량의 경년 및 계절 내 변동성이 증가됨에 따라서 기존의 과거 통계치를 이용한 댐 운영 의사결정은 많은 도전을 받고 있다. 최근 엘리뇨-남방진동(ENSO) 등의 전구기후지수와 지역수문기후와의 원격상관성을 활용하여 수개월 이후에 대한 수문조건을 통계적으로 예측하기 위한 연구가 시도되고 있다. 또한 매월 제공되는 역학적 예측모형으로부터 생산된 월단위 예측정보를 유량예측을 위한 유역모형에 활용하기 위하여 편이보정 및 상세화 기법이 개발되어 활용되고 있다. 본 연구에서는 댐 유입량 예측을 위해 SWAT 모형을 선정하였고 최장 6개월 선행 강수량 및 기온의 예측을 위해서 하이브리드 계절예측 시스템을 활용하였다. 이 시스템은 전지구역학적 예측모형의 자료를 편이보정을 거쳐 직접적으로 사용하는 단순 편이보정(Simple Bias Correction, SBC) 방법에 회귀모형을 이용하여 통계적인 방법으로 예측자료를 생산하는 전구기후지수 기반의 Climate Index Regression (CIR), 실시간 재분석자료 기반의 Observation-based Moving Window Regression (MWR-Obs), 역학적 예측모형의 예측자료 기반의 Moving Window Regression (MWR) 방법을 통합하여 사용하고 있다. 충주댐을 대상으로 우선 관측자료를 이용하여 SWAT 모형을 검 보정한 후, 관측기간에 대하여 하이브리드 시스템에 의한 예측 기상자료를 적용하여 모의된 댐 유입량과 관측 유입량과의 비교를 통해 예측성을 평가하였다. 본 연구는 다양한 기후정보를 활용하여 댐 유입량 예측에 있어서 예측성을 높이고자 시도되었으며, 도출된 결과는 향후 충주댐 운영에 유용한 정보를 제공할 수 있는 것으로 판단된다.

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Analysis of Effecting Factor of Communication for Timing Analysis in Distributed Real-Time Systems (분산 실시간 시스템에서 실시간성 분석을 위한 통신 요소 분석)

  • 구현우;홍영식
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2004.10a
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    • pp.610-612
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    • 2004
  • 실시간 시스템은 논리적 정확성뿐만 아니라 시간적 정확성을 요구한다. 시간적 정확성을 만족시키기 위해서 실시간 시스템의 설계자는 작업들의 스케줄 가능성에 대한 연구를 선행하여야 한다. 스케줄 가능성 분석을 위해 작업들에 대한 실행 시간 예측이 필요하다 작업들의 실행 시간 예측을 위한 방법으로 측정과 정적 분석이 연구되었다. 측정 및 정적 분석은 비용 및 막장성에 문제점을 지니고 있고 실시간 시스템의 발전을 따라가지 못하여 분석 결과의 정확성이 만족스럽지 못하다. 본 논문에서는 정적 분석을 단일 시스템이 아닌 분산 실시간 시스템에 적용할 수 있는 확장된 정적 분석 도구의 개발을 위해 분산 실시간 시스템으로 전환에 의해 발생되는 통신 영향 요소의 분석 및 통신 영향 요소 분석기를 설계한다. 실행 시간에 영향을 미치는 요소들의 분석을 통해 원시 프로그램에서 자동적으로 예측된 실행 시간의 정확도와 신뢰도를 높인다.

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홍수시 저수지운영을 위한 시우량 모형 - Hyetograph model for Reservoir operation during Flash flood

  • Lee, Jae-Hyeong;;Jeong, Dong-Guk
    • Water for future
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    • v.23 no.3
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    • pp.341-350
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    • 1990
  • Precise run-off forecasting depends on the ability to predict quantitative rainfall intensity. This study suggests a stochastic model for 1 hour order rainfall prediction. The model simultaneously predicts rainfall intensity at all telemetered rain-gauge locations. All model parameters, velocity and direction of storm movement, radial spectrum, dimensionless time distribution of rainfall, are estimated from telemetered and historical data for the basin being predicted. Also the estimated parameters are based on the previous study. The results are the influence of dimensionless time distributions on the prediction and the model on run-off.

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A Study on the 3-month Prior Prediction of Chl-a Concentraion in the Daechong Lake using Hydrometeorological Forecasting Data (수문기상예측자료를 활용한 대청호 Chl-a 3개월 선행예측연구)

  • Kwak, Jaewon
    • Journal of Wetlands Research
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    • v.23 no.2
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    • pp.144-153
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    • 2021
  • In recently, the green algae bloom is one of the most severe challenges. The seven days prior prediction is in operation to issues the water quality warning, but it also needs a longer time of prediction to take preemptive measures. The objective of the study is to establish a method to conduct a 3-month prior prediction of Chl-a concentration in the Daechong Lake and tested its applicability as a supplementary of current water quality warning. The historical record of water quality in the Daechong Lake and seasonal forecasting of ECMWF were obtained, and its time-series characteristics were analyzed. The Chl-a forecasting model was established using a correlation between Chl-a concentration and meteorological factor and NARX model, and its efficiency was compared.

Development of Radar Rainfall Tracking Technique for the Short-Term Rainfall Forecasting (초단기강우 예측을 위한 기상레이더 강우장 추적기법 개발)

  • Kim, Tae-Jeong;So, Byung-Jin;Kwon, Hyun-Han
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2015.05a
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    • pp.2-2
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    • 2015
  • 최근 국지성 집중호우 및 돌발홍수와 같은 급격한 기상변화로 인한 기상재해의 발생빈도가 증가함에 따라 기존 지상 기상관측소로부터 얻어지는 직접탐측 자료보다는 기상레이더와 위성영상 등 원격탐측 자료를 사용한 수문분야의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 기상레이더는 넓은 지역에 걸쳐 실시간으로 강수현상 감시가 가능하며 지상우량계로는 파악이 불가능한 미계측 유역을 통과하는 국지적인 호우현상이나 강우장의 이동 및 변화의 파악도 빠른 시간에 가능한 장점이 있다. 본 연구는 기상레이더 공간적 분포와 지상관측소(AWS 및 ASOS) 자료를 연계한 통계적 레이더 강수량 추정(Quantitative Precipitation Estimation, QPE)과 레이더 강수장을 직접 추적하는 강수장 예측(Quantitative Precipitation Forecast, QPF)를 연계한 해석방안을 수립하였으며, 모형 적용과정은 다음과 같다. 첫째, 강우장의 공간적인 이동을 고려하기 위해 강우장으로 부터 이류(advection)패턴을 추출하여 각 강우세포가 가지는 이동방향 및 이동속도를 고려한 강우장 추적기법을 통하여 2시간의 선행시간을 가지는 강우장을 예측하고자 한다. 둘째, 과거 기상레이더 이미지와 지상관측소의 강수 특성을 파악한 후 앞서 예측된 레이더강우장의 형태와 가장 유사한 과거 레이더강우장과 동일 시간대에 지상관측소 강수시계열을 시나리오 형태로 구축한다. 본 연구를 통하여 개발된 기상레이더 영상 이미지 상관분석 기법을 활용한 초단기강우예측은 집중호우시 홍수 예 경보를 위한 수문모형의 입력자료로 활용이 가능하다. 즉, 수문모형과 연계한 고해상도 단기홍수 예측기술 적용이 가능할 것으로 판단되며, 향후 실시간 재해 예 경보에 활용성을 평가하고자 한다.

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A Study on the Development of the Stochastic Continuous Storage Function Model (추계학적 연속형 저류함수 모형 개발에 관한 연구)

  • Lee, Byong-Ju;Bae, Deg-Hyo
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2009.05a
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    • pp.231-235
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    • 2009
  • 본 연구에서는 홍수예보를 위한 사상형 모형인 저류함수모형 적용시 문제점을 개선하기 위해 기존의 저류함수 모형에 자유수와 장력수의 2개 영역으로 구성된 토양수분모의 컴포넌트를 결합하여 지표유출, 중간유출, 기저유출의 유출수문성분에 대한 연속적인 모의가 가능하도록 하였으며 실시간 홍수예측을 위해 다수의 유량 관측지점과의 실시간 오차 보정이 가능하도록 앙상블 칼만 필터링 기법을 도입하였다. 개발된 모형의 적용성을 평가하기 위해 낙동강 권역을 대상유역으로 선정하였으며 시단위 강우자료, 기상자료, 유량자료를 비롯하여 GIS를 기반의 지형자료를 구축하였다. 연속형 저류함수형의 매개변수 추정결과 주요지점의 관측유량에 대해 높은 적합도를 보였으며 1시간 선행시간의 홍수량 예측결과에서도 높은 정확도를 보이는 것으로 나타났다.

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Radar-based rainfall prediction using generative adversarial network (적대적 생성 신경망을 이용한 레이더 기반 초단시간 강우예측)

  • Yoon, Seongsim;Shin, Hongjoon;Heo, Jae-Yeong
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.56 no.8
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    • pp.471-484
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    • 2023
  • Deep learning models based on generative adversarial neural networks are specialized in generating new information based on learned information. The deep generative models (DGMR) model developed by Google DeepMind is an generative adversarial neural network model that generates predictive radar images by learning complex patterns and relationships in large-scale radar image data. In this study, the DGMR model was trained using radar rainfall observation data from the Ministry of Environment, and rainfall prediction was performed using an generative adversarial neural network for a heavy rainfall case in August 2021, and the accuracy was compared with existing prediction techniques. The DGMR generally resembled the observed rainfall in terms of rainfall distribution in the first 60 minutes, but tended to predict a continuous development of rainfall in cases where strong rainfall occurred over the entire area. Statistical evaluation also showed that the DGMR method is an effective rainfall prediction method compared to other methods, with a critical success index of 0.57 to 0.79 and a mean absolute error of 0.57 to 1.36 mm in 1 hour advance prediction. However, the lack of diversity in the generated results sometimes reduces the prediction accuracy, so it is necessary to improve the diversity and to supplement it with rainfall data predicted by a physics-based numerical forecast model to improve the accuracy of the forecast for more than 2 hours in advance.

Hydrologic Variable Prediction Using Nonlinear Ensemble Model (비선형 앙상블 모형을 이용한 수문량 예측)

  • Kwon, Hyun-Han;Kim, Min-Ji;Kim, Jang-Kyung;Na, Bong-Gil
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2011.05a
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    • pp.359-359
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    • 2011
  • 기존 수자원계획에 있어서 수문량 예측은 매우 제한적으로 활용되고 있는 실정으로서 최근 기후변화 및 이상기후로 기인하는 기상학적 불확실성 증가에 대해서 효과적으로 대응 하기가 어렵다. 본 연구에서는 기상인자를 활용한 수문변량 예측기법을 개발하고자 하며 국내에 수문자료가 충분한 지역에 대해서 모형의 적합성과 타당성을 평가하고자 한다. 대부분의 수문변량은 해수면온도, 해수면기압, 바람장 등 Large Scale의 기상학적 특성과 연관성을 가지고 있으며 선행시간을 가지고 수문순환에 영향을 주고 있다. 수문변량과 기상학적 변량사이에는 일반적으로 비선형 관계를 가지고 있는 것으로 알려지고 있으며 이러한 비선형 관계를 효과적으로 예측하기 위해서 본 연구에서는 비선형 예측모형을 개발 하고자 한다. 최근 비선형 예측모형에서 불확실성을 고려한 모형에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며 특히, 다중 모형을 사용한 Ensemble 개념의 예측모형 도입이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 국내 다목적댐 유입량 및 강수량에 대해서 최적 기상변량을 도출하고 이를 활용한 비선형 Ensemble 예측모형을 개발하였다. 일반적인 선형 회귀분석 모형에 비해 기상현상과 수문현상에 비선형성을 효과적으로 재현할 수 있는 장점을 확인할 수 있었으며 이와 더불어 예측결과에 대한 불확실성을 제공함으로서 신뢰성 있는 수자원 계획을 위한 기초자료로서 활용이 가능할 것으로 판단된다.

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Rainfall and Flood Forecasts using Numerical Weather Prediction Data from Korea and Japan (수치예보자료를 이용한 강우 및 홍수 예측 평가 : 한국-일본 비교)

  • Yu, Wansik;Hwang, Euiho;Chae, Hyosok
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2019.05a
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    • pp.305-305
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    • 2019
  • 태풍에 의한 재해는 우리나라에서 발생하는 자연재해 중 발생빈도가 가장 높은 것으로 나타나며, 최근 들어 태풍 및 집중호우로 인한 홍수가 급증하고 있는 실정이다. 최근에는 치수증대사업으로 하천 범람의 재해가 감소하는 추세이지만, 도시지역의 경우 도시개발에 따른 내수 범람 피해가 증가하고 있고, 산지에서는 토석류 등의 토사 재해가 증가하고 있다. 이러한 홍수피해를 경감하기 위해서는 치수사업 등과 같은 구조적인 대책도 필요하지만, 정확한 홍수 예 경보를 통한 대비시간의 확보 등과 같은 비구조적인 대책도 중요하며, 홍수 예 경보를 통한 선행시간(Lead time)확보를 위해 강우 및 홍수예측 시스템 구축이 하나의 대안으로 대두되고 있다. 강우예측 기법으로는 레이더(Radar)를 통해 관측된 자료를 외삽하는 초단기 강우예측기법이 최근까지 많이 수행되어 왔다. 하지만 컴퓨터 계산 능력이 향상되면서 수치예보(Numerical Weather Prediction; NWP) 모델을 이용한 강우예측 및 수문학적 적용에 관한 연구들이 대두되고 있다. 본 연구에서는 수치예보모델을 이용하여 기상 및 수자원 간의 연계를 통한 강우 및 홍수 예측에 활용방안을 검토하기 위해 한국 기상청에서 제공하는 국지예보모델(LDAPS)과 예측 도메인에 한국을 포함하는 일본 기상청의 중규모 모델(MSM)을 이용하여 남강댐 유역 내 산청 유역에 대해 강우 및 홍수 예측 정확도를 평가하고 비교 검토하였다. 본 연구에서 적용한 LDAPS와 MSM은 사용하는 수치모델, 물리과정 매개변수, 자료동화 기법 및 지배 방정식 등이 다르기 때문에 직접적인 비교를 하는데 무리가 있지만 국내의 강우 및 홍수 예측 분야에서의 각 수치예보모델의 활용성을 검토하고자 한다.

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