• Journal of the Korean GEO-environmental Society
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• v.4 no.1
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• pp.5-10
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• 2003

The solids and the fluids in porous media have a relative velocity to each other. Due to physically and chemically different material properties and their relative velocity, the behavior of saturated porous media is extremely complicated. Thus, in order to describe and clarify the deformation behavior of saturated porous media, constitutive models for deformation of porous media coupling several effects need to be developed in frame of Arbitrary Lagrangian Eulerian(ALE) description. The aim of ALE formulations is to maximize the advantages of Lagrangian and Eulerian elements, and to minimize the disadvantages. Therefore, this method is appropriate for the analysis of porous media which are considered for the behavior of the solids and the fluids. For this reason, mass balance equations for saturated porous media are derived here in ALE description frames. ALE formulations of mass conservation for the solid phase and the fluid phase are expressed. Then, linear momentum balance equation for porous media as multiphase media is expressed.

• Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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• v.7 no.1 s.24
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• pp.67-72
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• 2007

A model for predicting potentials of land erosion and deposition over a natural basin was developed based on the mass balance principle. The program was developed based on sediment mass balance principle for each cell in a GIS. Sediment yield from a cell was estimated with RUSLE. The outflow sediment from a cell was calculated by multiplying the sediment yield of the cell by the sediment delivery ratio (SDR) of the cell. The outflow sediment from the upstream cell becomes the incoming sediment of the downstream cell. Therefore the erosion and deposition potential of each cell could be determined from the sediment mass balance i.e., the difference between the incoming and outflow of sediments of each cell. The developed model was validated by comparing the predicted sediment yields for three basins with measured data.

• Journal of Korean Society on Water Environment
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• v.23 no.5
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• pp.683-688
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• 2007

Water flow into unsaturated soils is most often modeled by Richards equation consisting of the mass conservation law and Darcy's law. Three standard forms of Richards equation are presented as the head (${\Psi}$)-based form, the moisture content (${\theta}$) based form, and the mixed form. Numerical solutions of these partial differential equations with highly nonlinear terms can cause poor results along with significant mass balance errors. The numerical solution based on the mixed form of Richards equation is known that the mass is perfectly conserved without any additional computational efforts. The aim of this study is to develop fully implicit numerical scheme of Richards equation for one-dimensional vertical unsaturated flow in homogeneous soils using the finite difference approximation, and then to perform sensitivity analysis of infiltration to the variations in the unsaturated soil properties and to different soil types.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2010.02a
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• pp.52.2-52.2
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• 2010

본 연구에서는 자유수면의 계산을 위해 동수압을 해석하는 수치모형을 제시하였다. 동수압과 자유수면을 고려하기 위해, 비점성 Navier-Stokes 방정식을 3단계로 나누어 해석하였다. 제1단계에서는 동수압과 자유수면을 전번 시간단계에서 계산된 값으로 대입하여 차분하였으며 이 차분식은 NGMRES(Newton-Generalized Minimal Residual) 방법을 이용해 음해적으로 해석되었다. 이때 계산된 유속장은 연속방정식을 고려하지 않았으므로 각 계산격자에서 질량보존법칙을 만족하지 않을 수도 있다. 제2단계에서 유속과 동수압 보정항으로 이루어진 식을 연속방정식에 대입하여 얻어지는 타원형 방정식인 동수압-포와송 방정식을 해석하므로 여기서 얻어지는 유속은 질량보존법칙을 만족하게 된다. 마지막 3 단계에서는 자유수면과 최종 유속을 계산하였다. 새로 개발된 수치모형을 검증하기위해 정사각형 탱크에서 수면의 자유 진동 문제에 적용한 결과 수치해는 해석해와 잘 일치하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.103-103
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• 2023

질량 및 에너지 보존 법칙은 수문현상을 포함한 자연 현상의 기본 법칙이다. 유역에서 물의 질량 보존은 강수량 P가 유출량 Q, 증발산량 E, 그리고 육역저수량변화 ΔS로 분할되는 것(P=Q+E+ΔS)을 의미하며 열 에너지 보존은 순복사에너지 R_n이 잠열 λE, 현열 H, 그리고 지열 G로 분할되는 것(R_n=λE+H+G)을 의미한다. 유역에서 물과 에너지의 분배 과정은 E로 연결되어 있으며 이 두 과정을 포괄적으로 이해하는 것은 기후 및 지표환경의 변화를 예측하고 대비하는데 중요하다. 이 연구에서는 미국 전역의 400여개 유역에 대한 정보를 제공하는 Model Parameter Estimation Project(MOPEX) 데이터를 이용하여 유역의 기후 조건에 따라 물과 에너지의 분배가 어떻게 달라지는지 Budyko 평면에서 분석했다. 장기간에 대해 ΔS와 G는 무시할 수 있다는 가정하에 건조한 유역일수록 P, Q, 그리고 E 모두 작게 나타나는데 P와 Q의 감소폭이 훨씬 크기 때문에 E의 P에 대한 비는 크게 나타났다. 또한 건조한 유역일수록 E는 작고 R_n이 크기 때문에 H가 크게 나타났으며 H가 큰 유역일 수록 유역의 최대 기온과 최저 기온의 차이가 크게 나타났다. 이러한 변화는 동일한 유역내에서 물과 에너지 분배의 시간적 변화로도 나타나고 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.150-150
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• 2023

기작기반의 역학적 모델과 자료기반의 딥러닝 모델은 수질예측에 다양하게 적용되고 있으나, 각각의 모델은 고유한 구조와 가정으로 인해 장·단점을 가지고 있다. 특히, 딥러닝 모델은 우수한 예측 성능에도 불구하고 훈련자료가 부족한 경우 오차와 과적합에 따른 분산(variance) 문제를 야기하며, 기작기반 모델과 달리 물리법칙이 결여된 예측 결과를 생산할 수 있다. 본 연구의 목적은 주요 상수원인 댐 저수지를 대상으로 수심별 수온과 탁도를 예측하기 위해 기작기반과 자료기반 모델의 장점을 융합한 PGDL(Process-Guided Deep Learninig) 모델을 개발하고, 물리적 법칙 만족도와 예측 성능을 평가하는데 있다. PGDL 모델 개발에 사용된 기작기반 및 자료기반 모델은 각각 CE-QUAL-W2와 순환 신경망 딥러닝 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델이다. 각 모델은 2020년 1월부터 12월까지 소양강댐 댐 앞의 K-water 자동측정망 지점에서 실측한 수온과 탁도 자료를 이용하여 각각 보정하고 훈련하였다. 수온 및 탁도 예측을 위한 PGDL 모델의 주요 알고리즘은 LSTM 모델의 목적함수(또는 손실함수)에 실측값과 예측값의 오차항 이외에 역학적 모델의 에너지 및 질량 수지 항을 제약 조건에 추가하여 예측결과가 물리적 보존법칙을 만족하지 않는 경우 penalty를 부가하여 매개변수를 최적화시켰다. 또한, 자료 부족에 따른 LSTM 모델의 예측성능 저하 문제를 극복하기 위해 보정되지 않은 역학적 모델의 모의 결과를 모델의 훈련자료로 사용하는 pre-training 기법을 활용하여 실측자료 비율에 따른 모델의 예측성능을 평가하였다. 연구결과, PGDL 모델은 저수지 수온과 탁도 예측에 있어서 경계조건을 통한 에너지와 질량 변화와 저수지 내 수온 및 탁도 증감에 따른 공간적 에너지와 질량 변화의 일치도에 있어서 LSTM보다 우수하였다. 또한 역학적 모델 결과를 LSTM 모델의 훈련자료의 일부로 사용한 PGDL 모델은 적은 양의 실측자료를 사용하여도 CE-QUAL-W2와 LSTM 보다 우수한 예측 성능을 보였다. 연구결과는 다차원의 역학적 수리수질 모델과 자료기반 딥러닝 모델의 장점을 결합한 새로운 모델링 기술의 적용 가능성을 보여주며, 자료기반 모델의 훈련자료 부족에 따른 예측 성능 저하 문제를 극복하기 위해 역학적 모델이 유용하게 활용될 수 있음을 시사한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.88-88
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• 2021

최근 수자원과 수질관리 분야에 자료기반 머신러닝 모델과 딥러닝 모델의 활용이 급증하고 있다. 그러나 딥러닝 모델은 Blackbox 모델의 특성상 고전적인 질량, 운동량, 에너지 보존법칙을 고려하지 않고, 데이터에 내재된 패턴과 관계를 해석하기 때문에 물리적 법칙을 만족하지 않는 예측결과를 가져올 수 있다. 또한, 딥러닝 모델의 예측 성능은 학습데이터의 양과 변수 선정에 크게 영향을 받는 모델이기 때문에 양질의 데이터가 제공되지 않으면 모델의 bias와 variation이 클 수 있으며 정확도 높은 예측이 어렵다. 최근 이러한 자료기반 모델링 방법의 단점을 보완하기 위해 프로세스 기반 수치모델과 딥러닝 모델을 결합하여 두 모델링 방법의 장점을 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다(Read et al., 2019). Process-Guided Deep Learning (PGDL) 방법은 물리적 법칙을 반영하여 딥러닝 모델을 훈련시킴으로써 순수한 딥러닝 모델의 물리적 법칙 결여성 문제를 해결할 수 있는 대안으로 활용되고 있다. PGDL 모델은 딥러닝 모델에 물리적인 법칙을 해석할 수 있는 추가변수를 도입하며, 딥러닝 모델의 매개변수 최적화 과정에서 Cost 함수에 물리적 법칙을 위반하는 경우 Penalty를 추가하는 알고리즘을 도입하여 물리적 보존법칙을 만족하도록 모델을 훈련시킨다. 본 연구의 목적은 대청호의 수심별 수온을 예측하기 위해 역학적 모델과 딥러닝 모델을 융합한 PGDL 모델을 개발하고 적용성을 평가하는데 있다. 역학적 모델은 2차원 횡방향 평균 수리·수질 모델인 CE-QUAL-W2을 사용하였으며, 대청호를 대상으로 2017년부터 2018년까지 총 2년간 수온과 에너지 수지를 모의하였다. 기상(기온, 이슬점온도, 풍향, 풍속, 운량), 수문(저수위, 유입·유출 유량), 수온자료를 수집하여 CE-QUAL-W2 모델을 구축하고 보정하였으며, 모델은 저수위 변화, 수온의 수심별 시계열 변동 특성을 적절하게 재현하였다. 또한, 동일기간 대청호 수심별 수온 예측을 위한 순환 신경망 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 개발하였으며, 종속변수는 수온계 체인을 통해 수집한 수심별 고빈도 수온 자료를 사용하고 독립 변수는 기온, 풍속, 상대습도, 강수량, 단파복사에너지, 장파복사에너지를 사용하였다. LSTM 모델의 매개변수 최적화는 지도학습을 통해 예측값과 실측값의 RMSE가 최소화 되로록 훈련하였다. PGDL 모델은 동일 기간 LSTM 모델과 동일 입력 자료를 사용하여 구축하였으며, 역학적 모델에서 얻은 에너지 수지를 만족하지 않는 경우 Cost Function에 Penalty를 추가하여 물리적 보존법칙을 만족하도록 훈련하고 수심별 수온 예측결과를 비교·분석하였다.

• Water for future
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• v.37 no.3
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• pp.44-49
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• 2004

지표 수문학(surface hydrology)은 강수에 의한 수자원의 발생, 육지나 하천, 그리고 해양에서 발생하는 증발이나 유출 등에 의한 수자원의 손실과 저수지나 댐에서 수위 상승, 토양수분이나 적설의 증가, 그리고 지하수면의 상승 등에 의한 저류량의 증가 등을 종합적으로 설명하는 과학이다. 수자원의 발생이나 손실, 그리고 저류량의 증가를 설명하기 위해서는 질량보존의 법칙과 같은 단순한 물수지 방정식을 이용한다. 그러나, 지표면에서 발생되는 증발이나 식물에 의해서 발생되는 증산 등과 같은 증발산 작용은 에너지를 수반하기 때문에 수문학적인 수지를 규명하기 위해서는 물수지와 에너지수지를 동시에 이용해야 한다.(중략)

• Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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• 1999.04a
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• pp.10-10
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• 1999

선형 및 비선형 GPA 기법을 이용한 가스터빈 엔진의 성능예측 및 진단을 연구하고 전형적 산업용 가스터빈 엔진인 TB5000에 적용하여 최적의 계측변수를 정의하였다. 선형 GPA는 가스가 지나가는 구성품의 계측가능한 온도, 압력, 연료유량, 로터 회전수 등과 같은 종속변수와 효율, 유량과 같은 측정불가능한 독립변수의 관계 방정식을 열역학 법칙, 연속방정식, 질량 및 에너지 보존법칙, 구성품 성능곡선 등으로부터 유도하는 것이며 비선형 GPA는 독립변수와 종속변수의 비선형 관계를 충분히 고려하기 위해 선형 GPA를 반복적으로 적용하는 방법이다. 본 연구에서 반복기법은 Newton-Raphson 반복기법을 사용하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.38 no.3 s.152
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• pp.223-233
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• 2005

In this study, a two-dimensional model for identifying areas of erosion and deposition over a basin was developed based on the mass balance principle in a distributed model. The program consists of three steps: (a) estimation of soil erosion; (b) determination of flow amount and direction; and (c) estimation of mass balance. Soil erosion was estimated with USLE. A single-direction (SF) and a multi-direction flow algorithm (MF) were applied to estimate slope length (L). The Maximum Downhill Slope Method (MDS) and the Neighborhood Method (NBH) were used to estimate the slope degree (S). Sediment transport resulting from eroded soil was estimated using Ferro's (1998) and Swift's (2000) sediment delivery ratio (DR). The model was validated by comparing the predicted sediment yields for three basins with measured data. The developed algorithm showed that Ferro's DR method combined with the MDS and MF produced the best agreement with the dredging records of three agricultural reservoir basins in Korea.