• 물과 미래
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• 제23권1호
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• pp.109-118
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• 1990

본 연구에서는 한강 및 낙동강유역의 유량관측망에 대하여 개발된 지역화회귀모형을 이용하여 모형이 지니는 평균표본오차의 최소화를 목적함수로 하는 비선형 정수계획법에 의하여 5,6,10,15 및 20년의 계획년수를 갖는 각 운영계획에 따른 기존 관측망의 유효성을 평가하며, 경제적인 측면에서 관측망효율을 증가시킬 수 있도록 하천유량관측망을 조정·계획하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.354-354
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• 2022

딥러닝(Deep Learning)은 일반적으로 인공신경망(Artificial Neural Network) 를 의미하는데, 이에 따른 결과는 데이터의 양, 변수, 학습모델의 학습횟수, 은닉층(Hidden Layer)의 개수 등 여러 요소로 인해 결정된다. 본 연구에서는 물리적 장기유출 모형인 SWAT의 결과를 참값으로 LSTM모형의 매개변수인 은닉층 갯수와 학습횟수등의 시나리오를 바탕으로 검보정을 수행하였으며, 최적의 목적함수를 갖는 매개변수를 도출하였다. 이를 이용하여 유량지속곡선을 도출한결과를 SWAT의 결과와 비교해본 결과 매우 높은 상관성을 도출하였으며 이를 통해 수자원분야에서 인공신경망의 활용 가능성을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.319-319
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• 2012

최근 GIS의 발달로 지리정보를 정확하게 분석한 후 각종 수리 해석에 활발히 적용되고 있다. 수문지형학(Hydrogeomorphology)은 Rodriguez-Iturbe(1971)가 유역의 지형학적 인자를 기초로 하여 순간단위도를 유도하는 방법을 제시하는 것을 시작으로 Rodriguez-Iturbe와 Gonzalez-Sanabria(1982)가 지형학적 순간단위유량도(GIUH, Geomorphologic Instantaneous Unit Hydrograph) 매개변수와 유효우량만으로 함수를 표시하는 지형기후학적 순간단위유량도(GcIUH, Geomorphoclimatic Instantaneous Unit Hydrograph)를 유도하여 오늘날까지 발전해 오고 있다. GIS를 활용한 돌발홍수 및 지형학적 지형 기후학적 순간단위도 유도 및 한계유출량에 관한 연구에서 Sweeney(1992)는 돌발홍수능의 표준적인 산정 알고리즘을 제시하였고, Carpenter 등(1999)은 GIS와 연계하여 돌발홍수능을 산정하는데 중요한 한계유출량 산정방법에 관해 연구하였으며, 국내에서는 김운태 등(2002)은 GIS를 이용한 미소유역 규모의 한계유출량 산정 시스템을 개발한 바 있으며, 황보종구(2007)는 국내 유역에 적합한 GcIUH 산정방안에 관한 연구를 수행한 바 있다. 본 연구에서는 한국건설기술연구원에서 1995년부터 운영해 온 설마천 유역에 대하여 GIS 기법을 활용하여 강우-유출 해석시 GcIUH의 매개변수를 산정하여 유역에 적합한 돌발홍수 기준우량을 산정하는 것을 목적으로 하였다. GIS 기법의 적용결과를 통해 산정된 설마천 유역의 지형학적 특성은 <표 1>과 다음과 같다. 한편, 돌발홍수의 개념에서 한계유출량( )은 소하천의 제방을 월류하기 시작하여 홍수를 일으키기 시작할 때의 유효우량으로 정의되며, 유역전반에 걸쳐 균등하게 내리는 단위유효우량으로 인해 발생하는 직접유출 수문곡선이므로 제방이 가득 찬 상태의 유량 즉, 제방이 월류하기 시작할 때의 유량은 등류상태의 흐름을 해석하는 Manning의 공식으로부터 산정할 수 있으며(Chow et al., 1988), 설마천 유역의 경우 50년 빈도 홍수량에 해당하는 수위와 한계유량을 산정하였다. 향후 2011년 홍수 분석을 통해 한계유량 및 기준우량의 적합성을 평가하고 이를 바탕으로 설마천 유역의 돌발홍수예측을 위한 기준우량의 산정 등을 통해 산지 특성을 고려한 돌발홍수예측시스템 프로토타입을 개발하고자 한다.

• 한국추진공학회지
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• 제16권4호
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• pp.70-79
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• 2012

공력학적 성능을 평가하는 대형 유동 시험장치에서 시험체 입구로 들어가는 유체의 압력, 온도, 유량등은 시험체의 성능 계산에 필수적인 항목이므로, 이 값들을 정확하게 측정하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 벨마우스와 레이크를 사용하여 보정 유량 범위가 5 ~ 8 kg/s인 대용량 유량을 계측하는 방법을 연구하였다. 벨마우스는 ISO Standard를 따라 0.5% 정확도를 만족할 수 있도록 설계하였고, 레이크는 등면적으로 배치하도록 설계하였다. 총 9 회의 서로 다른 조건의 시험을 분석한 결과 레이크 레이놀즈 수와 유량값의 비가 1차 함수 관계에 있음을 확인하였고, 이 관계식을 이용하여 레이크의 유량값을 벨마우스의 값을 기준으로 최대 -0.507%, 평균 -0.000274% 오차율로 보정할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.293-293
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• 2021

자연유량이란 인위적 행위에 의한 하천의 유량 변화가 없는 개발되지 않은 상태의 하천유량을 말하며, 실제 유량을 측정하거나 관측자료를 활용한 장기유출모형을 통해 산정할 수 있다. 미계측 유역에 대한 강우-유출 모형 구축시, 무엇보다 실제 미계측유역에 적용시 나타날 수 있는 문제점을 최소화할 수 있는 방향으로 모형 개발이 이루어지는 것이 필요하다. 강우-유출 모형 매개변수의 수가 많아질수록 과적합(over-fitting)의 발생 소지가 증가하게 되며, 지역화 모형 구축시 불확실성을 더욱 가중시키게 된다. 이러한 이유로, 모형의 검정보다는 검증에 초점이 맞춰져 있어야 하며, 더불어 사용되는 강우-유출 모형의 매개변수가 적어야 한다. 본 연구에서는 대표 강우-유출모형의 선정시 여러 평가 기준 중 예측의 정확성 측면에서 통계적 지표를 통해 모형의 수행능력에 중점을 두었으며, 적은 개수의 매개변수를 갖음에도 불구하고 상대적 우수한 모의결과를 제공하는 GR4J(Ge'nie Rural a 4 parame tres Journalier)모형을 최적 유출모형으로 선정하여 댐 상류유역에 대한 자연유량 재현성능을 평가하였다. 최종적으로 강우-유출모형의 최적매개변수와 유역특성인자 사이의 상호연관성을 고려해 매개변수를 지역화하기 위하여, 본 연구에서는 두 가지 이상의 변량에 대한 상관성을 효과적으로 재현하는데 효과적이며, 자유로운 주변확률분포 선택과 결합확률분포의 추정이 용이한 장점이 있는 Copula 함수를 활용하였다. 제시된 방법론에 대한 적합성을 평가하기 위해 교차검증 관점에서 지역화된 매개변수의 적합성을 검토하였으며, 본 연구에서 도출된 결과는 유역특성에 따른 미계측유역의 자연유량 산정시 지역 매개변수를 강우-유출모형에 활용함으로써 신뢰성 있는 자연유량 산정 결과를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.363-363
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• 2019

활성화 함수(activation function)는 기계학습(machine learning)의 학습과정에 비선형성을 도입하여 심층적인 학습을 용이하게 하고 예측의 정확도를 높이는 중요한 요소 중 하나이다(Roy et al., 2019). 일반적으로 기계학습에서 사용되고 있는 활성화 함수의 종류에는 계단 함수(step function), 시그모이드 함수(sigmoid 함수), 쌍곡 탄젠트 함수(hyperbolic tangent function), ReLU 함수(Rectified Linear Unit function) 등이 있으며, 예측의 정확도 향상을 위하여 다양한 형태의 활성화 함수가 제시되고 있다. 본 연구에서는 기계학습을 통하여 수위예측 시 정확도 향상을 위하여 Hybrid 활성화 함수를 제안하였다. 연구대상지는 조수간만의 영향을 받는 한강을 대상으로 선정하였으며, 2009년 ~ 2018년까지 10년간의 수문자료를 활용하였다. 수위예측 알고리즘은 Python 내 Tensorflow의 RNN (Recurrent Neural Networks) 모델을 이용하였으며, 강수량, 수위, 조위, 댐 방류량, 하천 유량의 수문자료를 학습시켜 3시간 및 6시간 후의 수위를 예측하였다. 예측정확도 향상을 위하여 입력 데이터는 정규화(Normalization)를 시켰으며, 민감도 분석을 통하여 신경망모델의 은닉층 개수, 학습률의 최적 값을 도출하였다. Hybrid 활성화 함수는 쌍곡 탄젠트 함수와 ReLU 함수를 혼합한 형태로 각각의 가중치($w_1,w_2,w_1+w_2=1$)를 변경하여 정확도를 평가하였다. 그 결과 가중치의 비($w_1/w_2$)에 따라서 예측 결과의 RMSE(Roote Mean Square Error)가 최소가 되고 NSE (Nash-Sutcliffe model Efficiency coefficient)가 최대가 되는 지점과 Peak 수위의 예측정확도가 최대가 되는 지점을 확인할 수 있었다. 본 연구는 현재 Data modeling을 통한 수위예측의 정확도 향상을 위해 기초가 되는 연구이나, 향후 다양한 형태의 활성화 함수를 제안하여 정확도를 향상시킨다면 예측 결과를 통하여 침수예보에 대한 의사결정이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제45권1호
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• pp.15-27
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• 2012

SWMM은 도시유역의 홍수유출 해석에 관한 대표적인 모형으로서 국 내외에서 활용도가 높은 반면, 다수의 불명확한 매개변수를 포함하고 있어 사용에 어려움이 있다. 본 연구에서는 SWMM에 집합체 혼합진화(SCE-UA) 알고리즘을 결합하여 자동 보정 모듈을 개발하였다. 최적화 문제는 목적함수에 따라 그 결과가 상이하게 도출될 수 있으므로 연구에서는 5개의 단일 목적함수를 적용하여 가장 적합한 목적함수를 도출하였다. 그리고 홍수유출 해석에는 첨두유량의 정확성이 중요하므로 이를 고려할 수 있는 다목적함수를 구성하였고, 파레토 최적해의 결정을 통해 결과를 도출하였다. 작성된 자동 보정 모듈은 구로1 빗물펌프장 유역에 내린 2009년 3개의 강우사상에 적용되었다. 다목적함수의 구성을 통해 자동 보정된 결과는 단일 목적함수에 의해 도출된 결과보다 첨두유량과 유출체적의 오차를 포함한 대부분의 모형평가 지표에서 우수한 것으로 나타났다. 또한, 다목적함수에 의해 보정된 모형의 검증 결과도 신뢰적인 것으로 분석되었다. 본 연구에서 개발된 SWMM의 자동 보정 프로그램은 도시유역의 다양한 홍수유출 해석 문제에 활용될 수 있을 것으로 전망된다.

• 한국산림과학회지
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• 제107권2호
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• pp.158-165
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• 2018

산지하천의 평균유속을 정확하게 추정하는 것은 하천의 수리적 흐름을 이해하고, 사방댐과 같은 사방구조물 최적 설계를 위해 중요하다. 산지하천의 평균 유속에 대한 연구는 부족한 실정이나 최근에는 상대적으로 자료 확보가 용이한 유량 자료를 이용하여 유량과 평균유속의 관계를 파악하는 연구들이 많이 진행되고 있다. 이 연구에서는 8개소의 서로 다른 산지소하천에서 조사된 87회의 유량과 평균 유속 자료를 분석하였다. 산지하천의 유량과 평균유속을 측정하기 위해 salt-dilution 방법을 사용하였으며, 평균유속은 도달 시간의 조화 평균을 적용하여 구하였다. 하천의 거칠기 높이를 이용하여 유량과 유속과의 무차원 관계식을 도출하였다. 거칠기 높이는 하상재료의 $D_{50}$, $D_{84}$와 하상변위의 ${\sigma}_{pro}$, $IPR_{90}$를 이용하였으며, ${\sigma}_{pro}$와 $IPR_{90}$의 정확성이 더 높게 나타났다. 일반적으로 유량과 평균 유속은 지수함수 관계를 보였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.421-421
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• 2018

효율적인 수자원 관리를 위하여 전국유역조사, 수자원 장기종합계획 등 다양한 사업이 수행되고 있으며, 이를 위하여 유출해석은 필수적인 항목이라 할 수 있다. 유출해석을 위하여 수문모형 또는 관측소의 유량자료가 활용되고 있으나, 이는 기존에 관측된 유량자료를 바탕으로 구축된 수위-유량관계 곡선식(Rating-curve)을 활용하여 재생산된 자료라 할 수 있다. 즉, 수위자료는 매시간 관측소에서 측정이 되지만, 유량자료의 경우 측정이 어려울 뿐만 아니라 변동성 및 불확실성이 크기 때문에 시계열 수위를 곡신식을 통해 유량으로 변환하여 활용하고 있다. 이와 같이 수위-유량관계 곡선식의 정확성이 수문자료 생산에 핵심 요소임에도 불구하고 이에 대한 연구는 제한적이며, 특히 홍수터 등의 영향을 고려하여 분할된 곡선의 천이점 접합시 곡선식의 정확도 향상을 위한 연구도 드문 편이다. 따라서 본 연구에서는 구간 분할된 곡선의 최적 천이점 선정을 위하여 Particle Swarm Optimization(PSO)기법을 활용하였으며, 총 5개 구간까지 구간별 목적함수로 RMSE, RSR, 결정계수 적용시 특성변화에 대한 연구를 수행하였다. 구간에 대하여 절대적인 오차를 산정하는 RMSE를 활용하는 경우 저수위 부분에 대한 오차가 증가하는 것을 확인할 수 있었으며, 상대적인 오차인 RSR, 결정계수를 활용하는 경우 전체 구간에 대한 오차를 보완할 수 있는 것으로 나타났다. PSO기법을 활용하여 도출된 곡선식에 대해서는 구간 및 전체구간에 대한 오차(RMSE, 결정계수, RSR, MAPE)를 활용하여 불확실성을 검토할 수 있도록 하였고, 잔차분석을 통한 이상치 및 회귀곡선에 대한 정규성 검토를 수행할 수 있는 툴을 개발하였다. 레이팅 커브를 작성하는데 있어 최적화 알고리즘을 활용하여 구간분할시 천이점 선정의 자동화로 천이점 선정에 소요되는 시간을 대폭 감축할 수 있을 뿐만 아니라, 구간별 오차를 종합적으로 고려하여 우수한 품질의 레이팅 커브를 도출할 수 있는 기반을 구축하였다.

• 한국추진공학회지
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• 제8권3호
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• pp.44-52
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• 2004

본 연구에서는 실험데이터와 유전자 알고리즘으로 압축기 성능선도를 생성하는 방법을 제안하였다. 다수의 실험을 통해 엔진의 성능 데이터를 획득하고 회전수에 따른 유량함수, 압력비, 효율의 함수관계를 3차 방정식으로 유도한 후 유전자 알고리즘을 이용하여 미계수를 구하여 압축기 성능선도를 생성하였다. 새롭게 생성한 압축기 성능선도를 이용하여 상용 성능해석 프로그램인 GASTURB로 정상상태 성능해석을 수행하여 검증데이터와 비교하였다.