Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.24
no.2
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pp.227-234
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2006
Ministry of construction & transportation is operating for the soil and rock information system and is considered to accurate application of soil conversion factor that is essentially necessary for accurate calculation of earth volume. Since the balance of cutting earth in public work, the plan of spoil bank or borrow pit are directly related to construction costs, accurate calculation of earth volume and efficient scheme of haul are important. As such, this study has provided methods that can acquire information that is more rapid, applicable to job sites, and trustworthy by comparing resultant values of photogrammetry, laser scanning, or inside job site experimentations, and calculated soil conversion factor by applying photogrammetry and laser scanning methods for hard rock that has difficulty in calculating soil conversion factor. The study can provide alternatives that can resolve the problems of unbalanced earth volume that may arise in applying to plans the earth conversion factor that relies on planning books and experience without considering the characteristics of job site earth, and can establish its relevancy by calculating soil conversion factor for hard rock that has relative difficulties in doing inside or job site testing.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.18-18
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2021
초음파 도플러 유속계(ADCP)는 초음파를 이용하여 하천의 유속 및 수심을 측정하는 장비로 기존의 지점식 유속계와는 다르게 수심방향 유속분포와 수심을 한번에 측정하게 되며, 보트를 이용하여 하천을 횡단하게 되면 기존의 유속-면적법을 이용하는 방식보다 간편하고 빠르게 한 단면의 유량을 측정할 수 있다. 이와 같은 이점으로 인해 국내뿐만 아니라 해외에서도 대하천에서부터 중·소규모의 하천까지 다양한 범위에서 유량을 측정하는 장비로서 사용되어지고 있다. ADCP의 측정 유량은 유량관측소에서 수위-유량관계식을 구축할 때 사용하고 있으며, 이렇게 제공되는 유량은 하천의 중·장기 계획 수립, 수공구조물의 설계 및 수문·수리분야의 연구에 활용되고 있다. 하지만 ADCP의 유량측정은 ADCP의 미측정 영역의 유량 추정, ADCP 잠김깊이의 정확도, 하안에서의 고정 측정시간 등 ADCP의 측정 과정이나, 유량 추정 방법에 따라 영향을 받게 되며. 이외에도 하천의 수심, 하상의 상태와 같은 측정 조건에 따라서도 정확도의 변화가 발생할 수 있다. 측정결과의 정확성을 향상시키고, 신뢰도가 높은 자료를 제공하기 위해서는 ADCP의 유량 측정결과에 대한 불확도를 발생시키는 요인들에 대한 분석과 이를 감소시킬 수 있는 방법을 찾는 것이 중요하다. 1993년 ISO, BIPM, IFCC 등 6개 기구에서는 측정불확도를 산정하기 위한 측정불확도 산정 지침서(GUM, Guide to the expression of Uncertainty of Measurement)를 제시하였다. GUM 표준안은 측정과정에서 발생하는 다양한 불확도 요인들을 불확도 전파법칙을 통해 전체 불확도를 산정하는 방식으로 WMO와 ISO의 유량 측정분야에서도 GUM 표준안을 측정불확도 산정 기준으로 공인하여 사용하고 있다(JCGM 100, 2008; ISO 25377, 2020). 이에 본 연구에서는 GUM 표준안을 이용하여 ADCP로 측정된 유량의 측정불확도를 산정하는 방법을 개발하고 각 요인들에 대한 실험 및 분석을 진행하였다. ADCP의 측정 정확도를 분석하기 위한 실험은 자연에 가까운 형상을 모의하고 있고, 소하천 규모를 갖고 있는 하천연구센터에서 수행하였으며, 요인들에 대한 분석 방법 및 총 불확도를 계산하는 방법에 대하여 제시하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.449-449
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2021
하천 내 오염물질 유입원은 하수처리장과 같이 농도를 예측 가능한 점오염원이 일반적이지만, 수질오염사고와 같이 다량의 유해물질이 일시에 하천에 유입되는 경우도 발생하곤 한다. 특히 오염물질 유입지점과 취수장이 인접한 경우, 오염물질 혼합해석에 대한 이해가 오염사고 대응 및 수질 관리 측면에서 매우 중요하다. 자연하천에서는 사행에 따른 유속 구조의 불균일성 등으로 인하여 오염물질의 이송 및 분산 과정은 매우 복잡하게 나타난다. 이러한 하천의 지형적, 수리학적 특성이 오염물질의 혼합 거동에 미치는 영향을 정확하게 모의하기 위해서는 3차원 수치모형을 적용해야 한다. 그러나 대부분의 하천은 하폭 대 수심비가 매우 크기 때문에 2차원 이송-분산 방정식을 지배방정식으로 채택하는 2차원 수치 모형이 널리 사용되어왔다. 2차원 이송-분산 방정식의 해석결과는 입력된 종, 횡 분산계수의 값에 따라 변화하기 때문에 정확한 혼합해석을 위해 분산계수의 결정이 매우 중요하다. 과거 연구에서는 횡 분산계수의 결정을 위해 기본 수리량을 이용한 경험식을 활용하여 계산한 바 있다. 종 분산계수의 경우에는 경험식의 산정에 필요한 충분한 실험 자료가 축적되어 있지 않아 이상적 흐름 상태를 가정하여 유도된 Elder의 이론식(Elder, 1959)을 사용해왔다. 하지만 많은 연구에서 이러한 Elder의 이론식이 종 분산계수를 과소산정 할 우려가 있다고 제시했다. 따라서 하천의 전단류 분산특성을 나타낼 수 있는 데이터 확보를 통해 종 분산계수의 경험식 산정 및 횡 분산계수의 정확도 향상이 필요한 상황이다. 본 연구에서는 기존 선행 연구에서 수행된 2차원 추적자실험 데이터의 확장을 위해 오버샘플링 기법을 적용하였으며, 이를 통한 머신러닝을 통한 분산계수 산정 가능성을 분석하고자 한다. 부족한 추적자 실험 데이터를 확장하기 위해 오버샘플링 기법 중 SMOTE 기법을 활용했다. 오버샘플링 기법을 이용하여 생산된 데이터의 신뢰성을 검증하였으며, 추후 머신러닝을 이용한 2차원 종, 횡 분산계수 산정에 대한 활용 가능성을 분석했다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.450-450
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2021
기후변화 보고서에 따르면 집중 호우의 강도 및 빈도 증가가 향후 몇 년동안 지속될 것이라 제시하였다. 이러한 집중호우가 빈번히 발생하게 된다면 강우 침식성이 증가하여 표토 침식에 더 취약하게 발생된다. Universal Soil Loss Equation (USLE) 입력 매개 변수 중 하나인 강우침식능인자는 토양 유실을 예측할때 강우 강도의 미치는 영향을 제시하는 인자이다. 선행 연구에서 USLE 방법을 사용하여 강우침식능인자를 산정하였지만, 60분 단위 강우자료를 이용하였기 때문에 정확한 30분 최대 강우강도 산정을 고려하지 못하는 한계점이 있다. 본 연구의 목적은 강우침식능인자를 이전의 진행된 방법보다 더 빠르고 정확하게 예측하는 머신러닝 모델을 개발하며, 총 월별 강우량, 최대 일 강우량 및 최대 시간별 강우량 데이터만 있어도 산정이 가능하도록 하였다. 이를 위해 본 연구에서는 강우침식능인자의 산정 값의 정확도를 높이기 위해 1분 간격 강우 데이터를 사용하며, 최근 강우 패턴을 반영하기 위해서 2013-2019년 자료로 이용했다. 우선, 월별 특성을 파악하기 위해 USLE 계산 방법을 사용하여 월별 강우침식능인자를 산정하였고, 국내 50개 지점을 대상으로 계산된 월별 강우침식능인자를 실측 값으로 정하여, 머신러닝 모델을 통하여 강우침식능인자 예측하도록 학습시켜 분석하였다. 이 연구에 사용된 머신러닝 모델들은 Decision Tree, Random Forest, K-Nearest Neighbors, Gradient Boosting, eXtreme Gradient Boost 및 Deep Neural Network을 이용하였다. 또한, 교차 검증을 통해서 모델 중 Deep Neural Network이 강우침식능인자 예측 정확도가 가장 높게 산정하였다. Deep Neural Network은 Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) 와 Coefficient of determination (R2)의 결과값이 0.87로서 모델의 예측성을 입증하였으며, 검증 모델을 테스트 하기 위해 국내 6개 지점을 무작위로 선별하여 강우침식능인자를 분석하였다. 본 연구 결과에서 나온 Deep Neural Network을 이용하면, 훨씬 적은 노력과 시간으로 원하는 지점에서 월별 강우침식능인자를 예측할 수 있으며, 한국 강우 패턴을 효율적으로 분석 할 수 있을 것이라 판단된다. 이를 통해 향후 토양 침식 위험을 지표화하는 것뿐만 아니라 토양 보전 계획을 수립할 수 있으며, 위험 지역을 우선적으로 선별하고 제시하는데 유용하게 사용 될 것이라 사료된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.17-17
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2022
현재 하천에서 유량을 측정하는 가장 일반적인 장비는 ADCP(Acoustic Doppler Current Profiler)이다. ADCP는 일정 수심이 확보되는 곳에서는 보트에 장착하여 효율적으로 정확한 유량을 측정하고 있다고 알려져 있다. ADCP의 활용성이 증가함에 따라 측정결과의 신뢰성을 표현하는 방법에 대한 관심이 증가하고 있으며, 프랑스에서는 해외 전문가들을 초청하여 동일한 현장에서 ADCP의 유량을 측정하고 해당 결과를 비교하여 ADCP의 측정정확도에 대한 분석을 수행하고자 하였고, 국내에서도 이와 동일한 방식으로 홍수통제소가 주관하여 국내 유량조사기관들의ADCP를 이용해 장비에 대한 검정과 측정유량에 대한 정확도를 확인하고자 하였다. 해당 방식은 장비들간의 측정결과를 이용하여 이상치를 나타내는 장비에 대해서는 검토가 가능하나, 측정결과에 어떠한 요인들이 측정정확도에 영향을 발생시키는지에 대한 분석을 하기 에는 한계점이 있다. ISO에서는 일반적으로 이루어지는 측정에 대하여 GUM 표준안을 기반으로 하여 측정불확도를 산정하도록 권장하고 있으며, 유량분야의 위원회인 TC 113에서도 GUM을 이용하도록 권장하고 있다(ISO 25377, 2020). 하지만 ADCP를 이용하여 유량을 계산하는 방식이 매우 복잡하고, 이를 GUM에 적용하여 유량측정의 불확도를 산정하기에는 복잡하고 많은 계산식이 필요하기 때문에 이를 계산할 수 있는 도구가 없다면 일반적인 측정자가 불확도를 산정하기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 기존에 수행되었던 연구성과들을 종합하여 ADCP의 유량 측정불확도를 산정하는 과정을 프로그램화하고 쉽게 계산할 수 있도록 AQUA(ADCP discharge(Q) Uncertainty Assessment)라는 소프트웨어를 개발하였다. AQUA는 C#을 기반으로 국내에서 일반적으로 사용하고 있는 Sontek사와 TRDI사의 ADCP의 측정결과를 불러올 수 있도록 개발되었다. 해당 소프트웨어를 이용하여 다양한 사용자들이 사용하고 이를 통해 현재 개발된 소프트웨어의 사용성을 보완한다면, 실무에서도 쉽게 ADCP의 측정불확도를 산정할 수 있을 것으로 기대된다.
Kang Joon-Mook;Min Kwan-Sik;Park Joung-Hyun;Kang Young-Mi
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2006.05a
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pp.181-186
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2006
오늘날 토목공사에서 토량을 산정하기 위해서는 많은 지형정보를 필요로 한다. 지형정보 획득의 한 방법으로 라이다측량을 실시하여 지형의 표고를 획득 할 수 있으며, 라이다 데이터는 기존의 일반측량, 사진측량, 원격탐측과 비교하여 좀 더 빠르고 정확한 지표의 표고를 획득할 수 있다. CPS 데이터와 함께 획득한 라이다 데이터는 지상의 수치표고모델 및 등고선 추출이 가능하며, 이 수치표고모델을 이용하여 토량을 산정하고 기존의 1:1000 수치지형도에서 산정한 토량과 정량적 비교를 수행하였다 비교결과 라이다 데이터가 수치지형도 상에서의 토량 산정 보다 더 정확한 결과를 얻을 수 있었다.
Kim, Jin-Ho;Yu, Jae-Geun;Hong, Jun-Pyo;Son, Pal-Won;Choi, Nack-Joong;Kim, Byung-Gyun;Choi, Yong-Suk
Proceedings of the Korean Society of Marine Engineers Conference
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2006.06a
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pp.211-212
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2006
인공어초에 대한 정확한 개수산정은 인공어초 사후관리사업의 필요충분조건이라 할 수 있다. 그러나, 현재까지 정립된 기준 산정방법이 없으며, 개수 산정시 필요한 실체적율 또는 0.8을 관례적으로 사용하였다. 본 연구에서는 인공어초를 투하한 직후 멀티빔에코사운더를 이용한 조사를 통하여 정확한 실체적율값을 알아보았다.
Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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2007.11a
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pp.607-612
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2007
Early cost estimation promote efficient budget plan by comparing alternatives and presenting cost information However it is hard to predict accurate cost because of vague cost standard and lack of available information in the early stage. The precious cost model has limitations in the accuracy because they are simple linear model which uses the unit cost per kilometer. This study presents the framework of early cost estimation for road construction projects to overcome the limitation of previous cost model. This study analyzed domestic and foreign cost model and cost data of previous road construction project to present method of cost model framework.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.8
no.2
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pp.136-144
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2005
GIS analyzes various topographic feature in three dimensions using triangulated irregular network (TIN). This paper proposed a method that can analyze topographic features effectively in three dimensions. Method developed in this study can calculate earth-volume, the inundation volume, storage volume etc, effectively. We could reduce error than existing volume calculation methods in computing volume in addition to water level's change about each. Also, the develop method can improve accuracy in measuring the storage of reservoirs. Main result of this paper id to develop a efficient calculation method using contour and elevation data on digital map.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2011.05a
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pp.128-128
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2011
본 연구에서는 자동유량측정시설에 의하여 실시간으로 생산되는 자동유량측정 자료의 정상성 여부를 판단하는데 중요한 적정 측정 신뢰구간을 실시간으로 예측할 수 있는 기술을 개발하였다. 전세계적으로, 현대적인 유량측정이 시작된 이래 연속유량 산정을 위한 방법은 수위-유량관계곡선을 이용하는 방법 외에 실무적으로 활용 가능한 방법은 거의 전무한 실정이다. 수위-유량관계곡선을 이용하는 방법은 연속수위를 계측하여 이에 해당하는 연속유량을 산정하는 방법으로 수위와 유량간에 일정한 관계를 가지는 정상적인 흐름을 보이는 자연하천의 경우에 정확도가 매우 높다. 그러나 감조나 구조물 등에 의해 유량이 조절되는 경우에 유량산정의 정확도는 현저히 떨어지게 된다. 따라서 수위에서 유량을 환산하는 방법이 아닌 유량을 직접 연속으로 측정하는 방법이 꾸준히 연구되어 왔고, 이 중 가장 대표적인 방법이 자동유량측정 방법이다. 그러나 자동유량측정 방법은 유량을 연속으로 측정할 수 있다는 장점에 반해 측정된 유량의 정확도를 높이기가 매우 어렵다는 단점도 가지고 있다. 계측 자체의 기술적 한계는 주로 계측기기적인 문제로 이는 전자기, 통신 기술 등 첨단 기술의 발전과 함께 다양한 현장 시험을 통해 폭넓은 개선이 이루어지고 있다. 그러나 아직 기술적 완성도가 완전하지 못한 현실에서, 현재 설치되어 있는 자동유량측정 유량자료의 신뢰도를 높이기 위해서는 각각의 계측 시점에서 자료가 정상적으로 산정되고 있는지에 대한 검정이 필요하고, 이는 자동유량측정 자료의 정확도 확보에 매우 중요한 관건으로 작용할 수밖에 없다. 이러한 배경에서 본 연구에서는 조석성분과 유출성분을 분리하여 예측하는 방법을 새롭게 개발 적용하였다. 자료는 자료의 시간해상도 증감에 따른 실제 예측의 정확도 증감을 고려하여 가장 적절하다고 판단되는 시자료를 사용하였으며, 자료간 상관을 분석하여 주 입력 자료로 팔당댐 방류량, 한강대교 지점 수위, 전류 수위를 이용하였다. 모형의 예측 능력을 극대화하기 위하여 조석 영향을 받는 자료의 경우는 웨이블릿 변환(wavelet transform)을 이용하여 순수 유출성분과 조위성분을 분리하여 별도로 적용하였다. 그리고 예측을 위한 모형은 실시간 자료기반 모형으로 그 안정성이 인정된 서포트벡터머신(support vector machine)을 이용하였다. 이러한 과정을 통해 한강대교 지점의 순수 유출성분과 조위성분의 유량을 각각 예측한 후 두 결과를 합성하여 최종 한강 대교 지점의 유량을 산정하였다. 조석성분을 분리하여 한강대교 지점의 유량을 예측한 결과 대부분의 예측치가 95% 예측구간에 포함되었다. 그리고 조석성분을 분리하지 않은 모형과 조석성분을 분리한 모형의 예측 능력을 비교한 결과, 조석성분을 분리한 모형이 예측이 정확도가 높았다. RMSE의 경우 분리하지 않은 모형대비 23%의 예측오차가 감소하였고, NSC의 경우 0.92에서 0.95로 예측의 정확도가 증가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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