• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.160-160
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• 2017

본 연구는 앙상블 칼만필터(Ensemble Kalman Filter)를 통해 인공위성 기반 토양수분 자료를 수문모형에 동화하여 단위 격자에 대한 수문인자를 산출하고자 한다. 수문모형은 Variable Infiltration Capacity(VIC) model을 대상으로 수행하였으며, 시범 유역으로는 소양강댐 유역을 선정하였다. 입력자료는 2007년 이후 8년간 자료를 수집하였으며, 2007-2010년 관측 유량 자료를 사용하여 모형을 보정하고, 2011-2014년 자료를 통하여 검증하였다. Isolated-Speciation Particle Swarm Optimization(ISPSO) 기법을 통하여 매개변수를 추정하였고, 보정기간 뿐 아니라 검증 기간에 대해서도 높은 모형효율성계수를 얻을 수 있었다. VIC 모형 자료 동화 대상 자료로는 AMSR2 위성 토양 수분 자료, 지상관측 토양수분 보간자료 및 조건부합성방법을 통한 위성/지점 융합 토양수분을 선정하였다. 위성 토양 수분 자료는 값을 과대 추정하는 경향이 있었으며, 지상관측 보간 자료는 유량이 큰 사상에 대한 첨두 유량을 과소 추정하는 경향을 보였다. 인공위성자료와 지상 자료를 합성한 조건부합성기법 토양수분자료는 더 정확한 추정이 가능하여 모의의 정확도가 향상되었다. 본 연구를 통해서 미계측 유역에 대해 격자별 수문기상인자 정보를 제공할 수 있으며, 데이터베이스를 구축하여 다양한 수문분석에 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• The Sea:JOURNAL OF THE KOREAN SOCIETY OF OCEANOGRAPHY
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• v.20 no.3
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• pp.119-130
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• 2015

Impacts of Argo temperature assimilation on the analysis fields in the East Sea is investigated by using DAESROM, the East Sea Regional Ocean Model with a 3-dimensional variational assimilation module (Kim et al., 2009). Namely, we produced analysis fields in 2009, in which temperature profiles, sea surface temperature (SST) and sea surface height (SSH) anomaly were assimilated (Exp. AllDa) and carried out additional experiment by withdrawing Argo temperature data (Exp. NoArgo). When comparing both experimental results using assimilated temperature profiles, Root Mean Square Error (RMSE) of the Exp. AllDa is generally lower than the Exp. NoArgo. In particular, the Argo impacts are large in the subsurface layer, showing the RMSE difference of about $0.5^{\circ}C$. Based on the observations of 14 surface drifters, Argo impacts on the current and temperature fields in the surface layer are investigated. In general, surface currents along the drifter positions are improved in the Exp. AllDa, and large RMSE differences (about 2.0~6.0 cm/s) between both experiments are found in drifters which observed longer period in the southern region where Argo density was high. On the other hand, Argo impacts on the SST fields are negligible, and it is considered that SST assimilation with 1-day interval has dominant effects. Similar to the difference of surface current fields between both experiments, SSH fields also reveal significant difference in the southern East Sea, for example the southwestern Yamato Basin where anticyclonic circulation develops. The comparison of SSH fields implies that SSH assimilation does not correct the SSH difference caused by withdrawing Argo data. Thus Argo assimilation has an important role to reproduce meso-scale circulation features in the East Sea.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.44 no.11
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• pp.853-861
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• 2011

The objective of this study is to assess Sejong University River Forecast (SURF) model which consists of a continuous rainfall-runoff model and measured streamflow assimilation using ensemble Kalman filter technique for streamflow forecast on Nakdong river basin. The study area is divided into 43 subbasins. The forecasted streamflows are evaluated at 12 measurement sites during flood season from 2006 to 2007. The forecasted ones are improved due to the impact of the measured streamflows assimilation. In effectiveness indices corresponding to 1~5 h forecast lead times, the accuracy of the forecasted streamflows with the assimilation approach is improved by 46.2~30.1% compared with that using only the rainfall-runoff model. The mean normalized absolute error of forecasted peak flow without and with data assimilation approach in entering 50% of the measured rainfall, respectively, the accuracy of the latter is improved about 40% than that of the former. From these results, SURF model is able to be used as a real-time river forecast model.

• 한국지구과학회:학술대회논문집
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• 2005.02a
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• pp.182-187
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• 2005

The weather hazard by worldwide global warming rapidly increases year by year, and the damage becomes also enormous. especially, the damage by the random local severe rain in Korea is conspicuous. The forecast is difficult, because the random local severe rain arises by the complicated mechanism. However, local weather field in the Honam district where the weather hazard arises well is accurately grasped, and the systems that predict the local severe rain early are necessary. The purpose of this research is development of radar data assimilation observed at Jindo S-band radar. The accurate observational data assimilation system is required for meteorological numerical prediction of the region scale. Diagnostic analysis system LAPS(Local Analysis and Prediction System) developed by US FSL(Forecast Systems Laboratory) is adopted assimilation system of the Honam district forecasting system.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.24-24
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• 2015

최근 원격탐사기법을 이용한 많은 가뭄평가기법들이 개발되었으나 산림과 함께 산악지형이 우세한 우리나라의 경우 지형특성으로 인하여 가뭄평가시 불확실성이 증가하게 된다. 특히, 농업가뭄은 기후와 지표특성에 큰 영향을 받기 때문에 기후특성만을 고려한 가뭄지수는 실제 필요한 농업가뭄의 특성을 반영하는데 있어서 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 기후와 지표특성을 함께 고려할 수 있는 토양수분을 이용한 가뭄평가기법(Drought Assessment Scheme)을 개발하였다. 가뭄평가기법을 위하여 역추적기법(Inverse Modeling-IM) 기반의 자료동화기법(Data Assimilation, DA)을 이용하였다. 자료동화기법은 1-Dimensional (1-D) 기반의 토양의 물리적 특성을 고려하는 SWMI_ST 모형과 최적화 알고리즘(유전자 알고리즘, Genetic Algorithm-GA)을 연계하여 실측 및 위성기반의 토양수분자료로부터 토양의 수리학적 매개변수(${\alpha}$, n, ${\Theta}_{res}$, ${\Theta}_{sat}$, $K_{sat}$)를 추출한다. 본 연구에서는 LANDSAT(30 m X 30 m) 및 MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS, 500 m X 500 m) 이미지자료를 이용하여 시 공간적으로 분포되어 있는 토양수분을 산정하였으며, 이후 자료동화기법을 이용하여 LANDSAT/MODIS 토양수분자료로 부터 공간적으로 분포되어 있는 토양의 매개변수를 추출하였다. 추출된 매개변수, GIS 기반의 지표피복 및 기상자료를 이용하여 장기간의 토양수분을 산정 및 예측 할 수 있다. 고해상도의 이미지 자료를 사용하는 가뭄평가기법은 필지~시 군 단위까지 실제 우리나라 지형특성을 고려하여 효율적으로 가뭄을 모니터링 및 예측 할 수 있다.

• 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.

• Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.122-123
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• 2008

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2012.05a
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• pp.209-213
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• 2012

본 연구는 유아를 대상으로 멀티미디어동화방식과 구연동화방식이 유아의 언어표현력과 그리기 표상능력에 미치는 영향이 다른가를 알아보기 위해 수행되었다. 구체적으로 설정한 연구문제는 다음과같다. 1. 멀티미디어동화방식과 구연동화방식에 따른 유아의 언어표현력에는 어떤 차이가 있는가? 2. 멀티미디어동화방식과 구연동화방식에 따른 유아의 그리기 표상능력에는 어떤 차이가 있는가? 연구대상은 D광역시에 소재하고 있는 K유치원과 S유치원으로 만5세 유아 50명이었으며, 집단별로 사전과 사후에 각각 그리기 표상능력과 언어표현력 검사를 실시하였다. 실험처치는 5주에 걸쳐 이루어졌으며, 자료 분석은 공변량분석을 실시하였다. 본 연구에서 얻어진 주요 결과는 첫째, 멀티미디어동화 방식 집단이 구연동화 방식 집단에 비해 언어표현력 점수가 높았고, 둘째, 멀티미디어동화방식 집단이 구연동화방식 집단에 비해 그리기 표상능력 점수가 높았다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.381-381
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• 2020

자료동화(Data Assimilation) 기법은 실시간 수문학적 예측에 있어 정확도 향상을 위해 필수적인 과정이다. 가장 대중적으로 사용되는 기법들 중 하나가 모델 상태변수와 매개변수를 동시에 업데이트할 수 있는 이중 앙상블 칼만 필터(Dual Ensemble Kalman Filter)이다. 이 방법은 정확도 개선 및 적용의 용이성 때문에 많은 연구 분야에서 사용되어져 왔지만, 앙상블을 생성하는 과정에서 상당시간이 소요되는 단점이 존재한다. 본 연구에서는 상태변수와 매개변수를 동시에 업데이트 하면서 홍수 예측의 정확성을 보장할 뿐만 아니라, 앙상블 생성에 있어 계산 효율을 크게 향상시킬 수 있는 기법을 제안한다. Polynomial Chaos Expansion(PCE) 기법을 사용하여 앙상블 칼만 필터를 모방(mimic)할 수 있는 새로운 대체필터(Surrogate Filter)를 개발하는 것을 목표로 한다. 구체적으로 대체필터를 구성하기 위한 다양한 필터를 설계하였다. 첫째 시간에 대해서 PCE가 변화하지 않는 '불변 필터'(즉, 전체 예측기간에 대해 하나의 필터를 사용하여 자료동화할 수 있는 대체필터)와, 매 시간마다 PCE가 변화하는 '시변 필터'(즉, 예측하는 매 시간마다 새로운 필터를 생성해야 하는 대체필터)를 설계하여 적용성, 정확성, 예측성 등을 비교하였다. 또한, PCE의 하이퍼 매개변수를 최적화하기 위한 최적의 프레임 워크가 제안되어, 대체필터를 구축하는 데 효율을 높이고 PCE의 과적합(overfitting) 현상을 피할 수 있도록 하였다. 본 연구에서 제안된 기법은 기존 단일 및 이중 앙상블 칼만 필터(EnKF)의 결과와 비교 검증하였으며, 그 결과는 다음과 같다. (1) 대체필터의 대부분은 원래 EnKF와 비슷한 정도의 불확실성을 설명할 수 있음; (2) 모든 대체 필터는 선행시간이 짧은 경우의 예측에 있어 우수한 결과를 제공하며, 시변 필터가 불변 필터보다 더 정확한 예측 결과를 제공함; (3) 대체필터는 원래 앙상블 칼만필터보다 최대 500배 빠른 속도로 성능을 향상시킬 수 있음. 제안된 대체필터는 자료동화를 수행하는 기존필터와 비슷한 정도의 정확성, 매우 향상된 효율성을 보장함을 확인할 수 있었다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.54 no.6
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• pp.365-379
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• 2021

Hydrological model parameters are essential for model simulation and can vary over time due to topography, climatic conditions, climate change and human activity. Consequently, the use of fixed parameters can lead to inaccurate stream flow simulations. The aim of this study is to investigate an appropriate method of estimating time-varying parameters using stream flow observations, and how the simulation efficiency changes when stream flow data are assimilated into the model. The data assimilation method can be used to automatically estimate the parameters of a hydrological model by adapting to a variety of changing environments. Stream flow observations were assimilated into a two parameter monthly water balance model using a particle filter. The simulation results using the time-varying parameters by the data assimilation method were compared with the simulation results using the fixed parameters by the SCEM method. First, we conducted synthesis experiments based on various scenarios to investigate if the particle filter method can adequately track parameters that change over time. After that, it was applied to actual watersheds and compared with the predictive performance of stream flow when using parameters that change with time and fixed parameters. The conclusions obtained through this study are as follows: (1) The predictive performance of the overall monthly stream flow time series was similar between the particle filter method and the SCEM method. (2) The monthly runoff prediction performance in the period except the rainy season was better in the simulation by the periodically changing parameters using the data assimilation method. (3) Uncertainty in the observational data of stream flow used for assimilation played an important role in the predictive performance of the particle filter.