Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2011.05a
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pp.262-262
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2011
최근 들어 지구환경 변화에 따른 이상기후의 영향으로 태풍 및 집중호우로 인한 하천범람 등 홍수재해에 의한 인명과 재산의 피해가 급증하고 있다. 특히 한반도 지역에서는 집중호우와 태풍과 같은 이상강우로 인한 홍수피해의 발생이 매년 나타나고 있으며 홍수피해의 빈도와 강도는 증가하고 있는 실정이다. 이러한 상황에서 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 이상홍수의 예측에 관한 사항은 치수 이수는 물론 친수관점에서 볼 때 하천관리의 측면에서 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 특히 홍수예측은 주민의 대피 및 통제, 시설물의 보호 등을 위해 충분한 선행시간을 확보할 수 있는 실시간적 관점에서의 홍수예측 및 관리가 중요하다. 기존의 수문학적 강우-유출 모형은 비선형성이 강하고 유역의 지형학적 인자와 기후학적 인자의 영향을 포함하기 때문에 정확한 예측이 어렵고 유출량을 계산하기 위한 유역추적, 저수지추적 및 하도추적의 각 추적과정에서 크고 작은 오차들이 발생하고 그것들이 누적되어 유출 모형의 해석 결과에는 많은 오차들이 포함되어 있다는 문제점이 있다. 또한 주로 유역 면적이 크고 홍수의 도달시간이 긴 대하천의 홍수예측에는 기존의 강우-유출 모형이 적당한 방법임에도 불구하고 유역면적이 작은 중소하천에 적용됨으로써 많은 불확실성을 포함하고 있으며 충분한 선행시간을 확보하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 중소하천에서의 기존의 홍수예경보가 가지고 있는 문제점을 해결하기 위해 실시간 수위측정 자료 및 강우자료를 이용한 간단한 입력자료 만으로도 홍수예측이 가능한 뉴로-퍼지(Neuro-Fuzzy) 모형을 구축하여 충분한 선행시간을 확보함으로써 중소하천에서 의 실시간 홍수예측이 가능한 시스템을 구성하여 실시간으로 구동되는 효율적인 홍수예경보 시스템을 개발하고자 하였다. 임진강 유역을 대상으로 기존의 강우-유출 모형이 요구하는 유역의 물리적, 지형 자료 및 매개변수와 같은 광범위한 양의 자료를 배제하고, 유역의 강우 자료와 수위자료만으로 유역의 중요지점에 대한 홍수위 및 홍수량을 예측할 수 있는 뉴로-퍼지 모형을 구축하고 대상 유역에 적용하여 실측치와 비교 검증하였다.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.40
no.7
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pp.457-470
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2016
Most CFD codes, that mainly adopt the heat partitioning model as the wall boiling model, have shown low accuracies in predicting the two-phase flow parameters of subcooled boiling phenomena under low pressure conditions. In this study, a number of subcooled boiling experiments in vertical channels were analyzed using a thermal-hydraulic component code, CUPID. The prediction of the void fraction distribution using the CUPID code agreed well with experimental data at high-pressure conditions; whereas at low-pressure conditions, the predicted void fraction deviated considerably from measured ones. Sensitivity tests were performed on the submodels for major parameters in the heat partitioning model to find the optimized sets of empirical correlations suitable for low-pressure subcooled flow boiling. The effect of the K-factor on the void fraction distribution was also evaluated.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.15
no.2
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pp.61-69
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2011
In this paper, the factors affecting the dynamic characteristics of a polyurethane spring restoring disk bearing are analysed to predict the dynamic behavior of the bearing. The prediction results and the test results are compared. The Young's modulus of the polyurethane spring, which varies according to strain of spring and the friction coefficient, of PTFE (PolyTetraFluoroEthylene), which varies according to the velocity and pressure of PTFE, are considered as the factors influencing the dynamic characteristics. W-PTFE virgin products are used and polyurethane springs are produced for the tests. The equation related to changing the friction coefficient and the modulus of elasticity are obtained through an inverse estimation of the test results. The estimation results, considering the factors affecting the dynamic characteristics, simulate the test results more appropriately than the estimation without the consideration of those factors.
The characteristics of forest environmental factors were analyzed using the quantification theory (I) for prediction of the suitable area of erosion control dams. The results indicated that sediment discharge in small forest catchments was significantly correlated with dredging passage (0.7495) and age class (0.6000). In contrast, area (0.3416), slope gradient (0.3207), rainfall (0.3160), altitude (0.2990) and soil type (0.2192) were poorly correlated. Following quantification theory (I), we developed a selection decision table for erosion control dams based on sediment discharge rate as class I (highly suitable site, greater than 2.2496), class II (suitable site, 1.1248~2.2495), and class III (poorly suited site, lower than 1.1247).
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.309-309
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2019
기후예측모델을 통해 일단위 강수의 예측정보가 제공되고 있지만, 실제 강수량자료와 시공간적 편의로 인해 수문학적 활용은 한계가 있다. 일반적으로 기후모델의 시공간적 해석 규모 및 예측정확성을 고려할 때 계절단위에서 예측정보의 활용이 가장 현실적인 것으로 알려지고 있다. 그러나 수문해석 시 시공간적 해상도가 낮아 직접적인 활용은 어려운 상황이며, 수문해석 모형의 입력자료로 활용 시 편의보정 및 상세화 과정이 일반적으로 요구된다. 본 연구에서는 기후모델로부터 얻은 강우예측결과에 Bayesian 모델 기반의 편의보정-상세화 기법을 개발하여 강우예측정보의 활용성을 개선하고자 한다. 이 과정에서 Bayesian Copula 모델을 이용한 이변량 형태의 예측강수의 검보정 방법을 개발하였으며, 특히 기후모델 이외의 기상 상태변량인 해수면온도(sea surface temperature, SST)를 예측인자로 추가하여 Hybrid 형태의 계절 앙상블 강우예측모델을 개발하고자 한다.
We developed a grid-based Gaussian plume model to evaluate tracer release data measured at Young Gwang nuclear site in 1996. Downwind distance was divided into every 10m from 0.1km to 20km, and crosswind distance was divided into every 10m centering released point from -5km to 5km. We determined dispersion factors, ${\sigma}_y\;and\;{\sigma}_z$ using Pasquill-Gifford method computed by atmospheric stability. Forecasting ability of the grid-based Gaussian plume model was better at the 3km away from the source than 8km. We confirmed that dispersion band must be modified if receptor is far away from the source, otherwise P-G method is not appropriate to compute diffusion distance and diffusion strength in case of growing distance. So, we developed an empirical equation using linear programming. An objective function was designed to minimize sum of the absolute value between observed and computed values. As a result of application of the modified dispersion equation, prediction ability was improved rather than P-G method.
This study aims to predict the amount of soil loss from Mt. Palgong's small basin, by using influence factors derived from related models, including RUSLE and MUSLE models, and verify the validity of the model through a comparative analysis of the predicted values and measured values, and the results are as follows: The amount of soil loss were greatly affected by LS factor. In comparison with the measured value of the amount of total soil loss, the predicted values by the two models (RUSLE and MUSLE), appeared to be higher than those of the measured soil loss. Predicted values by RUSLE were closer to values of measured soil loss than those of MUSLE. However, coefficient of variation of MUSLE were lower, but two model's coefficient of variation in similar partial patterns in the prediction of soil loss. RUSLE and MUSLE, prediction soil loss models, proved to be appropriate for use in small mountainous basin. To improve accuracy of prediction of soil loss models, more effort should be directed to collect more data on rainfall-runoff interaction and continuous studies to find more detailed influence factors to be used in soil loss model such as RUSLE and MUSLE.
Neutron room scattering corrections that should be made when neutron detectors are calibrated with a $D_2O$ moderated $^{252}Cf$ neutron source in the center of a calibration room are considered. Such room scattering corrections are dependent on specific neutron source type, detector type, calibration distance, and calibration room configuration. Room scattering corrections for the responses of a thermoluminescence dosimeter and two different types of spherical detectors to neutron source in the Radiation Calibration Laboratory(RCL) neutron calibration facility at the Korea Atomic Energy Research Institute(KAERI) were experimentally determined and are presented. The measured room scattering results are then compared with theoretical results calculated by predicting room scattering effects in terms of parameters related to the specific configuration. Agreement between measured and calculated scattering correction is generally about 10% for three kinds of detectors in the calibration facility.
This study evaluates landslide susceptibility using statistical analysis by SVM (support vector machine) and the illite index of clay minerals extracted from ASTER(advanced spaceborne thermal emission and reflection radiometer) imagery which can be use to create mineralogical mapping. Landslide locations in the study area were identified from aerial photographs and field surveys. A GIS spatial database was compiled containing topographic maps (slope, aspect, curvature, distance to stream, and distance to road), maps of soil properties (thickness, material, topography, and drainage), maps of timber properties (diameter, age, and density), and an ASTER satellite imagery (illite index). The landslide susceptibility map was constructed through factor correlation using SVM to analyze the spatial database. Comparison of area under the curve values showed that using the illite index model provided landslide susceptibility maps that were 76.46% accurate, which compared favorably with 74.09% accuracy achieved without them.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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