• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.301-301
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• 2020

물은 보다 나은 삶을 살아가는데 있어 매우 중요한 자원이며, 안전하고 깨끗한 물을 공급받는 것은 국민 생활 영위에 반드시 필요한 부분이다. 국내 주요 수자원은 하천수를 통해 확보하고 있으며, 안전한 수자원 공급을 위해서는 하천관리를 통한 수질오염사고에 대비한 대책 수립이 필요하다. 국내에서는 페놀, 황산 등 독성오염물질 유출로 인한 수질오염사고가 발생한 바 있고, 그 피해액이 수백억에 달한다. 이러한 수질오염사고로 인한 피해액을 감소시키고 안전한 수자원 공급을 유지하기 위해서는 오염물질의 거동을 이해하고 예측하는 것이 매우 중요하다. 국내하천의 경우, 대부분 하폭 대비 수심비가 크기 때문에 오염물질이 2차원 혼합특성을 나타낸다. 따라서 본 연구에서는 하천 내 오염물질의 2차원적 혼합거동을 해석할 수 있는 수치모형을 개발하고자 하며, 현장에 적합한 해석기법을 검토하고 모형 개발 방향을 결정하고자 한다. 본 연구에서는 하천 내 수질오염사고 발생 시 신속하고 정확한 수질 분석 및 예측을 목표로 오염물질 혼합해석에 주로 활용되는 격자기반 모형과 입자추적 기반 모형의 프로토타입을 개발했다. 용존성 오염물질을 대상으로 격자 기반 및 입자 기반 혼합해석 모형을 개발했으며, 오염물질의 주입형태와 하천 내 유속 분포를 가정해 혼합해석을 수행했다. 격자 기반 모형의 경우, 경계조건과 분산계수의 결정이 필요하고 수렴/발산 문제로 인해 모형의 안정적 실행을 위한 조건 수립이 필요하다. 입자 기반 모형의 경우에도 입자 수에 따른 계산시간 개선이 필요하지만, 입력조건 결정이 간편하고 분산계수 입력이 필요 없어 신속한 모의조건 설정이 가능하다. 오염물질 혼합해석 모형 개발을 위한 해석기법 검토 결과, 신속한 수질 분석 및 예측 결과를 제공하기 위해서는 계산시간 개선을 전제로 모의조건 설정이 용이한 입자 기반 모형이 가장 적합한 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.109-109
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• 2016

유역의 물수지는 기상인자, 지형, 토양, 식생 등 여러 가지 인자들에 의해 결정된다. 물수지 분포를 평가하기 위해 수문모형의 모의 시 필요한 수문요소 조건들을 정보화하게 되며, 동시에 토양수분의 특성, 강우 입력자료, 유역의 지형학적 특성들은 불확실성에 기인하는 요소로 작용한다. 이러한 수문모형 모의 시 불확실성을 제거하기 위해 모형 초기조건에 대한 다각적인 분석이 선행이 필요하다. 특히 토양수분은 대기와 지표 사이의 상호작용에 작용하는 중요한 수문기상학적 인자로 평가되고 있다. 토양수분 데이터 자료를 이용하여 강우-유출모형의 입력자료를 구축하여 실제 토양수분의 변동성을 파악하는 연구가 활발히 진행되고 있으며, 유역기반의 유출현황을 산정하기 위해 매우 유용한 초기조건으로 그 역할이 기대된다. 현장에서 관측하는 토양수분 데이터는 넓은 유역의 토양수분을 대표하는 자료로 사용되기에는 한계점이 있으며, 위성기반 토양수분 데이터는 원격탐사를 통해 획득되기 때문에 토양수분의 시 공간적인 변동성 파악에 용의하며 경제성 또한 높다. 이에 따라, 본 연구에서는 유역의 수문순환 분석을 하고, 위성기반 토양수분의 적용 가능성을 평가하기 위해 Aqua위성에 탑재된 Advanced Mircowave Scanning Radiometer Earth Observing System(AMSR-E)와 Metop-A의 Advanced SCATterometer(ASCAT)의 토양수분 데이터를 이용하여 강우-유출모델의 초기조건을 산정하였다. 또한, 이에 대한 검증을 위해 기존 강우인자 초기조건 및 지점에서 관측된 토양수분 초기조건 등을 비교하여 통계분석을 실시하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.37-37
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• 2022

유효우량 산정을 위하여 국내에서 주로 사용되는 모형은 NRCS-CN(Natural Resources Conservation Service - curve number) 모형으로, 유역의 유출 능력을 나타내는 유출곡선지수(runoff curve number, CN)와 같은 NRCS-CN 모형의 매개변수들은 관측 강우-유출자료 또는 토양도, 토지피복지도 등을 이용하여 유역마다 결정된 값이 사용되고 있다. 그러나 유역의 CN값은 유역의 토양 상태와 같은 환경적 조건에 따라 달라질 수 있으며, 이를 반영하기 위하여 선행토양함수조건(antecedent moisture condition, AMC)을 이용하여 CN값을 조정하는 방법이 사용되고 있으나, AMC 조건에 따른 CN 값의 갑작스런 변화는 유출량의 극단적인 변화를 가져올 수 있다. NRCS-CN 모형과 더불어 강우 손실량 산정에 많이 사용되는 모형으로 Green-Ampt 모형이 있다. Green-Ampt 모형은 유역에서 발생하는 침투현상의 물리적 과정을 고려하는 모형이라는 장점이 있으나, 모형에 활용되는 다양한 물리적인 매개변수들을 산정하기 위해서는 유역에 대한 많은 조사가 선행되어야 한다. 또한 이렇게 산정된 매개변수들은 유역 내 토양이나 식생 조건 등에 따른 여러 불확실성을 내포하고 있어 실무적용에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는, 현재 사용되고 있는 강우손실 모형들의 매개변수를 추정하기 위한 방법을 제시하고자 하였다. 본 연구에서 제시하는 방법은 인공지능(AI) 기술 중 하나인 딥러닝(deep-learning) 기법을 기반으로 하고 있으며, 딥러닝 모형으로는 장단기 메모리(Long Short-Term Memory, LSTM) 모형이 활용되었다. 딥러닝 모형의 입력 데이터는 유역에서의 강우특성이나 토양수분, 증발산, 식생 특성들을 나타내는 인자이며, 모의 결과는 유역에서 발생한 총 유출량으로 강우손실 모형들의 매개변수 값들은 이들을 활용하여 도출될 수 있다. 산정된 매개변수 값들을 강우손실 모형에 적용하여 실제 유역들에서의 유효우량 산정에 활용해보았으며, 동역학파 기반의 강우-유출 모형을 사용하여 유출을 예측해보았다. 예측된 유출수문곡선을 관측 자료와 비교 시 NSE=0.5 이상으로 산정되어 유출이 적절히 예측되었음을 확인했다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.307-307
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• 2021

개념적 강우-유출모형에서 토양수분과 관련된 물리적 거동은 간략화 된 형태로 강우 및 온도자료를 활용하여 중간변량(state variable)으로 간접적으로 고려되고 있다. 특히 강우-유출모형에 초기함수 조건은 선행함수조건을 고려하여 수문지질학적 평가를 통하여 결정되어야 하나, 일반적으로 가정되거나 모형에서 간략화 된 분석과정을 통해 추정되고 있다. 본 연구에서는 토양의 Water Balance 모형 기반의 개념적 토양수분 추정모형을 활용하였다. 토양수분의 시간적 변동성을 평가하는데 있어서 연속적으로 측정된 In-situ 토양수분 자료를 이용하여 모형의 적합성을 평가하였다. Green-Ampt 방법과 중력식 침투방법과 온도를 활용한 증발산 추정기법을 연계한 토양함수 평가 모형을 개발하였다. In-situ 토양수분 자료와 유역의 강수량 및 온도자료를 이용한 관련 매개변수를 Bayesian 기법을 통해 추정하였으며 매개변수의 민감도를 평가하여 제시하였다. 최종적으로 제안된 모형의 활용측면에서 강우-유출모형의 초기함수 조건으로써의 역할을 평가하였다. 구체적으로 첨두유량 및 유출고와 초기함수조건과의 관계를 제시하고 강우-유출모형에서 활용방안을 제시하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.400-404
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• 2008

댐 군 연계운영을 위한 기존의 많은 최적화 모형은 경제성에 기반을 둔 단일 목적 함수를 가정함으로써 현실과는 동떨어진 결과를 도출하곤 하였다. 따라서 보다 현실적인 최적화 모형이 되기 위해서는 실제 운영과정을 모사할 수 있도록 적절한 초기 가중치를 부여하여 모형을 구축하고, 상충되는 목적간의 절충안으로 파레토 프런티어(Pareto-frontier)를 제시할 수 있는 다중목적 의사결정 기법이 요구된다. 본 연구의 목적은 댐 군 연계 운영을 위한 최적화 모형으로 소개된 CoMOM(Coordinated Multi-reservoir Operating Model)의 다중목적함수에 적합한 초기 가중치를 도출할 수 있는 시스템을 제안하는 것이다. 본 연구에서는 최적화 모형에 적합한 가중치를 결정함에 있어 댐의 초기저수량과 미래의 예상 유입량과 같은 수문 조건을 감안할 필요가 있음에 주목하였다. 이것은 초기저수량과 미래에 예상되는 유입량이 작을 경우 가급적 저수에 중점을 두고, 그 반대일 경우는 발전방류에 주안점을 두는 것이 바람직하다는 사실에서 추정해 볼 수 있는 가정이다. 따라서 댐의 초기 저수량 조건과 유입량 시나리오의 다양한 수문 조건별로 가장 적합한 가중치를 찾아본 후, 수문 조건을 입력요소로, 최적 가중치를 출력요소로 갖는 신경망 모형을 활용해서 수문 조건에 적합한 가중치를 예측할 수 있는 절차를 제안한다. 이 과정에서 최적 가중치를 도출하는 것이 관건이 될 수 있는데, 이를 위해 전승목 (2008)등이 제안한 DEA기반 순위결정 절차를 활용해서 최선의 파레토 최적해와 이에 대응되는 가중치를 찾아 이를 신경망 모형의 출력요소 값으로 활용하였다. 본 연구에서 제안하는 신경망 모형은 임의의 수문 상황에 대해 이에 적합한 CoMOM의 초기 가중치를 결정해 줌으로써 CoMOM과 같은 최적화 모형의 가중치 선정에 따르는 어려움을 극복하는 데 도움이 될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한지리학회지
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• 제39권5호
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• pp.722-734
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• 2004

기반암 하상 하천의 종단 곡선은 지형 경관 발달의 기본 조건을 형성함으로서 경관 변화에 강력한 영향을 행사한다. 하천 종단 곡선은 기후 환경 조건의 변화, 기반암의 물리 화학적 특성, 지각 운동과 같은 변수들에 의해서 그 형태의 변화를 경험하게 된다. 특히 지각 운동의 시 공간적 양상은 지각 운동이 활발한 혹은 활발했던 것으로 알려진 지역에서 종단곡선에 강력한 영향력을 행사하는 것으로 추론되어 왔다. 그러나, 현재까지의 기반암 하상 하천에 대한 연구는 기반암 하상 하천의 침식 작용을 통제하는 변수들에 대한 이해의 부족으로 답보상태를 면하지 못하여 왔다. 현대 지형학의 주요 연구 기법인 컴퓨터를 이용한 지형 발달 시뮬레이션은 지형 발달의 단계들을 파악하는데 유용한 연구 도구로 환용 되어 왔으나. 기반암 하상 하천의 경우 그 이해의 부족으로 인하여 광범위한 응용이 가능한 모형의 마련에 어려움을 겪어 왔다. 그 결과 기존의 연구들은 단순한 확산 모형을 침식의 기본 모형으로 이용했다. 본 고 에서는 물리적 침식과정에 기반한 기반암 침식 모형들을 검토 수정한 새로운 모형을 소개하고 해당 모형을 이용하여 지각운동의 시 공간적 분포와 강도가 하천 종단 곡선에 미치는 영향을 시뮬레이션을 통해 모사하고 논의하였다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제28권4호
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• pp.191-201
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• 2016

추계학적 확률과정을 이용하여 경사제 피복재를 예방적으로 유지관리할 수 있는 조건기반모형을 개발하였다. 완전 보수보강 조건에서 가장 경제적으로 보수보강이 수행되어야 하는 최적의 시점을 결정할 수 있는 모형이다. 본 연구에서 개발된 RRP(Renewal Reward Process) 기반 경제성 모형은 이자율을 고려할 수 있을 뿐만 아니라 기존 연구에서 상수로 취급하던 비용을 시간에 따른 확률변수로 고려할 수 있다. 누적피해와 사용한계 그리고 구조물의 중요도를 모두 고려할 수 있는 함수식을 제시하여 ABM(Age-Based Maintenance)을 CBM(Condition-Based Maintenance)으로 쉽게 확장할 수 있게 하였다. 또한 함수식에 포함된 계수들을 수학적으로 산정할 수 있는 방법도 제시하였다. 두 가지 추계학적 확률과정, WP(Wiener Process)와 GP(Gamma Process)를 이용하여 경사제 사석재를 해석하였다. 사용한계, 이자율 그리고 구조물의 중요도에 따라 시간에 따른 기대총비용율을 산정하여 기대총비용율이 최소가 되는 예방적 유지관리의 최적 시점을 쉽게 추정할 수 있었다. 동일한 사용한계에서 이자율이 높을수록 최적시점은 늦어지고 그에 따라 기대총비용율도 낮아졌다. 또한 상대적으로 GP가 WP보다 더 보수적으로 최적시점을 예측하였다. 마지막으로 동일한 조건에서 구조물의 중요도가 높을수록 더 자주 예방적 보수보강을 실시하여야 한다는 것을 알았다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권7호
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• pp.869-874
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• 2019

노화에 의한 시스템의 예기치 않은 장애 발생은 예방 관리 기능을 수행함으로써 줄일 수 있으며, 이를 통해 시스템의 가용도를 높일 수 있다. 예방 관리 기법은 크게 시간 기반과 조건 기반의 두 가지로 나눌 수 있다. 시간 기반 방식은 정해진 시간 간격마다 수행되고, 조건 기반 방식은 시스템 상태가 특정 조건을 만족할 때 수행된다. 조건 기반 방식은 시간 기반 방식과 비교했을 때 예방 관리의 효율성을 향상시킬 수 있다는 장점이 있다. 본 논문은 노화 상태에서 일정 시간이 지난 후 예방 관리를 수행하게 되는 시스템을 분석할 수 있는 확률 모형을 제시한다. 제시한 모형은 현실적인 상황을 반영하여 비 마르코비안 모형으로 모델링한다. 해당 확률 모형을 수학적으로 해석하여 정상 상태에서의 시스템 가용도와 수익을 분석한다.

• 대한교통학회지
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• 제30권1호
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• pp.113-123
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• 2012

본 연구에서는 수단별 비용변수를 주요 설명변수로 활용하고 있는 현행 수단분담모형의 문제점으로서 설명변수간 높은 상관관계로 인한 다중공선성 문제와 버스노선의 가변성으로 인한 설명변수의 장래치 추정불가능성 문제를 지적하고 이와 같은 문제점을 극복할 수 있는 방안으로서 존을 설명하는 사회경제적 변수, 토지이용변수, 교통체계변수들을 설명변수로 하는 '존 데이터 기반 수단분담모형'의 활용가능성을 검증하였다. 장래교통수요추정모형으로서 수단분담모형의 설명변수가 갖추어야 할 조건으로서 목표연도별 설명변수의 추정가능성을 설정하고 이러한 조건을 만족하는 존 데이터를 설명변수로 한 수단분담모형을 구축하였으며 수단별 비용변수를 주요 설명변수로 하는 수단분담모형과의 비교를 수행하였다. 추정된 계수에 대한 통계적 유의성 검정에서 비용변수간 높은 상관관계로 인한 다중공선성 문제를 확인할 수 있었으며 적합도 평가(우도비의 비교)를 통해서 존 데이터 기반 수단분담모형이 수단별 비용변수를 설명변수로 한 수단분담모형에 비해서 설명력이 더욱 높다는 사실이 확인되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.201-206
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• 2019

소프트웨어 노화에 따른 시스템의 예기치 않은 장애 발생은 재활 기능을 주기적으로 수행함으로써 줄일 수 있다. 이 시스템 재활 기능은 주로 시스템이 가장 한가한 시간에 수행하는 것이 효과적이다. 이를 통해 시스템 가용도를 높일 수 있다. 재활 기법은 크게 시간 기반과 조건 기반의 두 가지 종류로 나눌 수 있다. 시간 기반 재활은 정해진 시간 간격마다 수행되고, 조건 기반 재활은 시스템 상태가 특정 조건을 만족할 때 수행된다. 조건 기반 방식은 시스템 감시와 정보의 수집 및 통계적 분석을 통해 재활 시점을 추정해야하기 때문에 추가적인 비용이 발생한다. 본 논문은 시간 기반 소프트웨어 재활 기법을 분석할 수 있는 확률 모형을 제시한다. 제시한 모형은 재활을 주기적으로 수행하는 시간 간격을 일정하게 유지할 수 있는 현실적인 상황을 반영한다. 해당 확률 모형을 수학적으로 분석하여, 정상 상태에서의 시스템 가용도와 사용자 인지 가용도 및 이에 따른 비용을 분석한다.