• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 1996년도 춘계학술대회
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• pp.1-3
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• 1996

시뮬레이션 기법을 이용한 시스템의 분석에 있어서 실험의 자동화는 현재 많은 연구와 개발이 진행 중인 분야이다. 컴퓨터와 정보통신 시스템에 대한 시뮬레이션의 예를 들어 보면, 수많은 모델을 대한 시뮬레이션을 수행할 경우 자동화된 실험의 제어가 요구되고 있다. 시뮬레이션 수행회수, 수행길이, 데이터 수집방법 등과 관련하여 시뮬레이션 실험방법이 자동화가 되지 않으면, 시뮬레이션 실험에 필요한 시간과 인적 자원이 상당히 커지게 되며 출력데이터에 대한 분석에 있어서도 어려움이 따르게 된다. 시뮬레이션 실험방법을 자동화하면서 효율적인 시뮬레이션 출력분석을 위해서는 시뮬레이션을 수행하는 경우에 항상 발생하는 초기편의 (initial bias)를 제거하는 문제가 선결되어야 한다. 시뮬레이션 출력분석에 사용되는 데이터들이 초기편의를 반영하지 않는 안정상태에서 수집된 것이어야만 실제 시스템에 대한 올바른 해석이 가능하다. 실제로 시뮬레이션 출력분석과 관련하여 가장 중요하면서도 어려운 문제는 시뮬레이션의 출력데이터가 이루는 추계적 과정 (stochastic process)의 안정상태 평균과 이 평균에 대한 신뢰구간(confidence interval: c. i.)을 구하는 것이다. 한 신뢰구간에 포함되어 있는 정보는 의사결정자에게 얼마나 정확하게 평균을 추정할 구 있는지 알려 준다. 그러나, 신뢰구간을 구성하는 일은 하나의 시뮬레이션으로부터 얻어진 출력데이터가 일반적으로 비정체상태(nonstationary)이고 자동상관(autocorrelated)되어 있기 때문에, 전통적인 통계적인 기법을 직접적으로 이용할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 시뮬레이션 출력데이터 분석기법이 사용된다.본 논문에서는 초기편의를 제거하기 위해서 필요한 출력데이터의 제거시점을 찾는 새로운 기법으로, 유클리드 거리(Euclidean distance: ED)를 이용한 방법과 현재 패턴 분류(pattern classification) 문제에 널리 사용 중인 역전파 신경망(backpropagation neural networks: BNN) 알고리듬을 이용하는 방법을 제시한다. 이 기법들은 대다수의 기존의 기법과는 달리 시험수행(pilot run)이 필요 없으며, 시뮬레이션의 단일수행(single run) 중에 제거시점을 결정할 수 있다. 제거시점과 관련된 기존 연구는 다음과 같다. 콘웨이방법은 현재의 데이터가 이후 데이터의 최대값이나 최소값이 아니면 이 데이터를 제거시점으로 결정하는데, 알고기듬 구조상 온라인으로 제거시점 결정이 불가능하다. 콘웨이방법이 알고리듬의 성격상 온라인이 불가능한 반면, 수정콘웨이방법 (Modified Conway Rule: MCR)은 현재의 데이터가 이전 데이터와 비교했을 때 최대값이나 최소값이 아닌 경우 현재의 데이터를 제거시점으로 결정하기 때문에 온라인이 가능하다. 평균교차방법(Crossings-of-the-Mean Rule: CMR)은 누적평균을 이용하면서 이 평균을 중심으로 관측치가 위에서 아래로, 또는 아래서 위로 교차하는 회수로 결정한다. 이 기법을 사용하려면 교차회수를 결정해야 하는데, 일반적으로 결정된 교차회수가 시스템에 상관없이 일반적으로 적용가능하지 않다는 문제점이 있다. 누적평균방법(Cumulative-Mean Rule: CMR2)은 여러 번의 시험수행을 통해서 얻어진 출력데이터에 대한 총누적평균(grand cumulative mean)을 그래프로 그린 다음, 안정상태인 점을 육안으로 결정한다. 이 방법은 여러 번의 시뮬레이션을 수행에서 얻어진 데이터들의 평균들에 대한 누적평균을 사용하기 매문에 온라인 제거시점 결정이 불가능하며, 작업자가 그래프를 보고 임의로 결정해야 하는 단점이 있다. Welch방법(Welch's Method: WM)은 브라운 브리지(Brownian bridge) 통계량()을 사용하는데, n이 무한에 가까워질 때, 이 브라운 브리지 분포(Brownian bridge distribution)에 수렴하는 성질을 이용한다. 시뮬레이션 출력데이터를 가지고 배치를 구성한 후 하나의 배치를 표본으로 사용한다. 이 기법은 알고리듬이 복잡하고, 값을 추정해야 하는 단점이 있다. Law-Kelton방법(Law-Kelton's Method: LKM)은 회귀 (regression)이론에 기초하는데, 시뮬레이션이 종료된 후 누적평균데이터에 대해서 회귀직선을 적합(fitting)시킨다. 회귀직선의 기울기가 0이라는 귀무가설이 채택되면 그 시점을 제거시점으로 결정한다. 일단 시뮬레이션이 종료된 다음, 데이터가 모아진 순서의 반대 순서로 데이터를 이용하기 때문에 온라인이 불가능하다. Welch절차(Welch's Procedure: WP)는 5회이상의 시뮬레이션수행을 통해 수집한 데이터의 이동평균을 이용해서 시각적으로 제거시점을 결정해야 하며, 반복제거방법을 사용해야 하기 때문에 온라인 제거시점의 결정이 불가능하다. 또한, 한번에 이동할 데이터의 크기(window size)를 결정해야 한다. 지금까지 알아 본 것처럼, 기존의 방법들은 시뮬레이션의 단일 수행 중의 온라인 제거시점 결정의 관점에서는 미약한 면이 있다. 또한, 현재의 시뮬레이션 상용소프트웨어는 작업자로 하여금 제거시점을 임의로 결정하도록 하기 때문에, 실험중인 시스템에 대해서 정확하고도 정량적으로 제거시점을 결정할 수 없게 되어 있다. 사용자가 임의로 제거시점을 결정하게 되면, 초기편의 문제를 효과적으로 해결하기 어려울 뿐만 아니라, 필요 이상으로 너무 많은 양을 제거하거나 초기편의를 해결하지 못할 만큼 너무 적은 양을 제거할 가능성이 커지게 된다. 또한, 기존의 방법들의 대부분은 제거시점을 찾기 위해서 시험수행이 필요하다. 즉, 안정상태 시점만을 찾기 위한 시뮬레이션 수행이 필요하며, 이렇게 사용된 시뮬레이션은 출력분석에 사용되지 않기 때문에 시간적인 손실이 크게 된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제49권4호
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• pp.283-291
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• 2016

산업의 발전에 따라 기반시설 및 인구 등이 대도시에 밀집되어, 도시홍수방어는 인명피해 뿐만 아니라 재산피해 저감 차원에서도 매우 중요한 문제가 되었다. 요즘은 이러한 도시유역의 유출해석을 보다 정확하게 하기 위해 시강우나 분단위의 강우자료를 활용하고 있다. 하지만 기후변화 시나리오와 같은 미래 강우시나리오는 현재 일단위 수준으로 제공되므로 미래 강우에 대한 확률빈도 해석에 제한이 있다. 이에 본 연구에서는 추계학적 기법을 이용해 일강우 자료를 시강우 자료로 분해하고자 하였다. 일자료를 시자료로 분해하기 위해 과거 시강우 자료를 기반으로 Gram Schmidt 변환과 K개의 최근접 표본 중 하나를 재추출하는 비모수적인 기법(KNNR)을 적용하였다. 이 방법은 연유출량을 월유출량으로 분해하기 위해 개발된 것이다. 하지만 강우자료는 유출량 자료와 달리 확률밀도가 작아 일강우를 시강우로 분해하는 데 직접 적용하는 경우 결과가 실제와 유사한 통계 패턴을 갖는다고 보기 어려웠다. 이를 보완하기 위해 본 연구에서는 분해하고자 하는 일자의 전일과 후일을 포함한 3일 강우패턴을 7개로 구분하고 동일 패턴을 가진 자료들만 분해에 이용하도록 하여 강우자료에 대한 적용성을 높였다. 과거 52년간의 서울기상관측소 시강우 자료를 이용하여 강우자료의 분해에 대한 결과를 분석한 결과, 분해된 시강우 자료가 관측된 시강우자료와 통계적으로 매우 유사한 것을 확인하였다. 향후 기후변화자료의 시강우 분해 등에 활용하여 보다 정확한 도시유출에 대한 빈도해석 등에 적용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제20권2호
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• pp.167-198
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• 2011

최근 우리나라는 2020년 Business-As-Usual(BAU) 대비 30%를 감축하는 탄소배출 감축안을 목표로 설정하였다. 탄소배출 감축목표 달성의 한 방편으로 탄소배출권 거래제가 논의되고 있는 상황이지만, 탄소배출권 거래제를 실시하기 위해서는 가장 먼저 초기 탄소배출권의 배분문제가 해결되어야 한다. 본 연구에서는 탄소배출권 초기배분방식 결정이 우리 경제에 어떠한 영향을 미칠 수 있는가를 중심으로 살펴보았다. 이를 위해 협조적 게임이론인 bankruptcy problem에서의 배분방법을 적용해 배출권을 각 산업별로 배분하였다. 산업별 이산화탄소 배출량은 에너지 통계와 산업연관표를 결합한 하이브리드 산업연관표를 이용해 추계하였다. 세 가지 분배방법에 따른 경제적 파급효과 분석에는 녹색성장회계(green growth accounting) 방식이 적용되었다. 분석결과, 2005년~2007년 기간 동안 우리나라의 연평균 경제성장률은 약 4.36%로 추계되는데, Proportional rule에 의한 배분에 의하면 4.03%, Constrained Equal Awards rule에 의한 배분에서는 4.23%, 마지막으로 Constrained Equal Losses rule에 의한 배분으로는 3.67%로 추산되었다. 따라서 경제성장률 측면에서 보면 Constrained Equal Awards rule에 의한 초기 탄소배출권 배분이 가장 바람직한 것으로 분석된다. 이처럼 초기 배출권의 산업별 배분방식이 어떻게 결정되느냐에 따라 경제에 미치는 파급효과가 매우 상이하게 나타나기 때문에 탄소배출권 도입 및 시행을 위해서는 산업 수준의 연구결과를 반영해야 하며, 각 산업의 특성을 고려해야 할 것으로 보인다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.948-952
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• 2006

인구의 증가와 경제의 발전으로 인해 한정된 수자원에 대한 수요가 급증하였고 향후 고도의 복지사회 구현과 지방 자치화에 따른 각종 용수 수요에 대한 심각한 물 배분 문제가 대두되고 있다. 특히 심각하게 물 배분 문제가 야기될 때 각 수요지점별로 필요한 용수를 공급하기 위해서 단지 상류에서 하류 단으로 물을 배분한다면 수리권의 공정성 문제가 제기되며 물 관리 원칙의 결여에 따른 곤란한 상황이 발생할 수 있다. 이렇게 갈수 및 가뭄 시와 같이 물 배분 문제가 생길시 에는 우선 하천유역 전체의 가용수량을 파악한 후 각 용수 사용별로 중요성을 감안하여 용수공급 우선순위를 설정하여 전 하천 유역을 통하여 일관된 배분을 실시할 수 있는 수자원 최적화 배분 시스템을 개발 할 필요성이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 한국수자원공사 수자원연구원과 콜로라도주립대학에서 공동 개발한 유역 네트워크 유량 모델(River Basin Network Flow Model)인 K-MODSIM을 이용하여 유역통합 실시간 일 저수지 운영 모델을 개발하였다. 개발된 유역통합 실시간 일운영 모델은 금강유역에 적용하였으며, 금강유역을 12개의 소유역으로 구분하고, 용담댐과 대청댐을 포함하며, 유역관리는 용수공급, 치수대책, 발전수력 및 하천 유지용수의 공급등의 유역내 수자원 관리 상황을 포함하였다. 이처럼 유역의 매우 자세한 세부사항을 고려함으로서 기존에 개발된 모델이 가지고 있던 단순화의 단점을 보완하고 유역의 특성을 최대한 반영하도록 하였다. 또한 유역통합 실시간 일운영 모델의 장기적인 저수지 운영 문제를 해결하기 위해 암시적 추계학적 동적계획법을 사용하여 도출된 월운영룰을 일운영모델에 적용할 수 있는 방법을 제시 하였다.기능으로 구성되어 있으며, 각 기능을 선택하면 해당 화면으로 GUI가 전환된다. 따라서 다량의 측정자료의 신뢰성을 유지하고 이를 모형의 입력자료로 활용하는 일련의 과정을 시스템화하기 때문에 자료의 이상적 유지 관리가 이루어지며 복잡한 2차원 수질해석 모형을 수월하게 운영할 수 있는 시스템으로 개발하였다.제외하면, 부자측정 방법에 의한 유량산정시 가장 큰 오차원인은 홍수시 측정된 유속측선의 위치와 홍수 전후로 측정된 횡단면상의 위치가 일치하지 않는 점과, 대부분 두 측정 구간의 평균값을 대푯값으로 사용한다는 점이다. 본 연구는 다년간의 유량 측정 및 검증 경험과 자료를 토대로 현장에서 부자를 이용하여 측정된 측정성과를 정확도 높은 유량자료로 산정하는데 있어서의 문제점을 도출하고, 이로 인해 발생하는 오차를 추정하여 그 개선방안을 제시해 보고자한다. 더불어 보다 정확한 유량 산정을 위한 기준과 범주를 제시하고자 한다.리적 특성을 잘 반영하며, 도시지역의 복잡한 배수시스템 해석모형과 지표범람 모형을 통합한 모형 개발로 인해 더욱 정교한 도시지역에서의 홍수 범람 해석을 실시할 수 있을 것으로 판단된다. 본 모형의 개발로 침수상황의 시간별 진행과정을 분석함으로써 도시홍수에 대한 침수위험 지점 파악 및 주민대피지도 구축 등에 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 있을 것으로 판단되었다.4일간의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을

• 한국수자원학회논문집
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• 제34권5호
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• pp.567-575
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• 2001

관망해석 시뮬레이션과 유전자 알고리즘에 기초한 최적화 모형을 이용하여 최소비용의 배수관망을 설계하는 방법론이 개발되었다. 유전자 알고리즘은 추계학적 최적화 기법의 하나로, 비선형적이고 계산량이 많은 관망설계 문제에 적용하기에 적합한 장점을 가지고 있다. 기존의 연구가 대부분 전체 관망의 신설 혹은 기존 관망의 병렬확장에만 적용하던 것에 비해 본 연구에서는 개발된 모형을 수지상(tree-type) 신설관 및 loop형 병렬증설관이 공존하는 시스템에 적용하였다. 개발된 모형을 백련 배수관로를 대상으로 적용한 결과, 수리학적 제약조건을 만족시키면서 사업비를 최대 5.37% 절감할 수 있는 설계를 제공하는 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.403-403
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• 2019

수자원을 효율적으로 관리하고 사용하는 것은 확보한 수자원을 확보한 목표에 맞게 시,공간적으로 적절하게 분배 시키는 것이다. 따라서 저수지 운영의 최종 목표는 댐 건설 목적에 따라 확보된 물을 유입량, 저수량, 용수 수요등을 감안하여 댐 운영 목표에 맞게 최적으로 적절한 양의 물을 적절한 시기에 방류하는 것이다.(손덕환, 2004) 현재 댐군의 운영방법은 확정론적인 방법과 추계학적인 방법이 주로 이용되고 있으나 본 연구에서는 최근 연구가 많이 이루어지고 있는 인공신경망을 적용하여 운영방법으로써의 적용성을 검토하고자한다. 연구대상지로는 수력발전소가 포함된 한강의 충주 다목적댐을 선정하였다. 인공신경망은 입력층에서 출력층사이에 은닉층이 존재하는 다중신경망을 활용하였으며 출력층은 방류량으로 설정하여 발전방류와 수문방류를 구분하여 설정하였다. 방류량 결정을 위한 입력층 구성은 선행 연구들을 참고하여 예측 유입량, 현재 수위, 발전량, 용수 수요량 등을 설정하여 입력층으로 구성하였다. 학습기간의 방류량 자료를 학습하고 검정기간을 통해 실제 이루어진 방류량과 모의된 방류량의 차이를 비교, 분석하여 댐 운영방법으로써의 인공신경망의 적용성을 검토하고자하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권7호
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• pp.545-556
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• 2022

수공구조물 설계 및 수자원 계획에서는 목표연도 이상의 수문기상자료를 활용하는 것이 추천된다. 강우 자료의 확장을 위해 추계학적 강수 모의 모형을 활용하는데, Bartlett-Lewis Rectangular Pulse Modified Model (BLRPM)과 Neyman-Scott Rectangular Pulse Model(NSRPM)이 대표적이다. 이 모형들은 확률분포의 매개변수 조합을 통해 추정되는 통계적 모멘트와 관측값의 통계적 모멘트를 반복 비교하여 최적 매개변수를 추정한다. 그러나 상대적으로 적은 관측값을 이용하여 매개변수를 추정하는 것은 부적절하게 정의된 문제(ill-posed problem)에 해당하며, 최적화 과정에서 매개변수 추정이 어려울 뿐만 아니라, 매개변수의 변동성도 매우 크다. 또한, 일부 연구에서 드러나듯이, 모형 매개변수 추정과정에서 다양한 목적함수를 활용해도 2차 모멘트에 국한되어 있어, 극치 강수량 재현에는 한계가 있다. 따라서 본 연구는 3차 모멘트를 포함한 목적함수를 활용하여 NSRPM 매개변수를 추정하고, 기존 2차 모멘트를 이용한 매개변수 접근방법과 극치강수량 재현 측면에서 비교를 수행하였다. 그 결과, 목적함수의 왜곡도 포함 여부에 따라 1, 2차 모멘트는 큰 차이를 나타내지 않았지만, 극치강우 재현 측면에서는 왜곡도를 포함한 경우가 포함하지 않은 경우보다 개선된 결과를 나타냈다.

• 한국펄프종이공학회:학술대회논문집
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• 한국펄프종이공학회 2001년도 추계학술발표논문집
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• pp.203-203
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• 2001

패선/구부림 가공은 후가공의 일부분으로서. 박스가공 시 종이에 패션치기와 구부림 공정이 들어가게 되며 이때 종이표면이 약할 경우 금이가는 현상이 발생한다. 본 연구 는 이러한 가공과 다층판지의 물성이 패선/구부림 적성에 영향을 미치는가에 대한 연 구로서 2000년도 추계논문발표시 종이 물성 중 패션/구부림 가공에 영향을 주는 것으 로 표면층의 층간결합력과 내절도 그리고 인장강도가 중요한 변수로 작용하는 결과를 얻었으며 이후 이들 영향인자 중 핵심영향인자의 도출을 위하여 침엽수를 배합하지 않 은 상태에서 상질고지 재생펄프를 고해 처리하여 특성을 향상시켜 실제 공정에서 실험 하였다. 1차 실험은 공정실험 전 예비 실험으로서 재생펄프를 공장 refiner를 사용하여 고해 처리하여 강도향상 효과를 분석하였다. 분석결과 인장강도는 증가하나 내절도 향상은 기대에 미치지 못하는 것으로 나타났다. 이에 따라 1차 공정실험 조건을 부착량을 향상 시켜 인장강도를 침엽수 펄프 배합수준으로 끌어올리는 방법을 선택하였으며 그 결과 패선/구부림 적성이 기존대비 양호한 결과를 얻었다. 즉 인장강도 향상으로 침엽수 펄 프를 대체할 수 있다는 결론을 얻었다. 2차 실험은 부착량 대선 refiner를 사용하여 상 질고지 재생펄프를 고해 처리하여 인장강도를 향상시켜 생산하였다. 실험결과 인장강도 가 침엽수펄프 배합 시 대비 동등이상 수준에 있을 경우 패션/구부린 가공 시 금이가 는 터짐문제는 발생하지 않는 것으로 나타났다. 3차 실험은 두 차례 동안 실시된 공정 실험을 기준으로 refining 처리와 부착량 기준을 설정하고 장시간 생산하여 그 특성을 측정하였다. 실험결과 표면층의 인장강도가 낮아질 때 패선/구부림 적성이 약해지는 경 향을 보였으며 인장강도가 기존 침엽수펄프 배합대비 동등이상일 경우 패선/구부림 가 공적성이 양호하게 나타났으며 실제 가공업체에서도 터짐 문제가 발견되지 않았다. 결론적으로 표면층의 인장강도가 패션/구부림에 가장 중요한 변수로 작용하며 어떠 한 형태로 표면층의 인장강도를 향상시킬 경우 침엽수 펄프는 재생펄프로 대체가 가능 할 것으로 판단된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제14권6호
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• pp.1375-1383
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• 1994

관수로시스템 문제는 수리학적 및 시스템운영 제약조건아래서 시스템의 전체비용을 최소비용으로 구하는 것이다. 관수로시스템 문제는 수많은 국지해(local minimum)을 갖는 비볼록(nonconvex) 이므로 종래의 최적화 기법은 임의의 국지해만을 구할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 좀더 나은 국지해를 구하기 위해 외부탐사 및 내부최적화 단계 즉 2 단계 분해기법을 제안하였다. 외부탐사 단계에서는 관로들의 최적유량을 찾기 위해 여러 국지해 사이를 이동하면서 좀더 나은 국지해를 찾는 방법인 추계학적탐사방법(stochastic probing method)을 이용 하였고 내부최적화 단계(local minimizer)에서는 외부탐사 단계에서 구한 국지해를 증진시킨다. 이 제안한 방법은 신설 관수로시스템 설계와 기존 관수로시스템의 확장에 적용할 수 있으며, 제안한 방법의 효율성을 검증하기 위해 어느 관수로시스템을 표본으로 채택하여 제안한 방법을 적용한 결과 먼저 발표된 연구자들의 결과보다 적은 비용으로 설계할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.382-382
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• 2011

최근의 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 유출량의 예측에 관한 사항은 치수 이수는 물론 방재의 측면에서도 역시 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 강우-유출 관계는 유역의 수많은 시 공간적 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 매우 복잡하여 예측하기 힘든 요소이며, 과거에는 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 혹은 경험적 모형 등을 사용하여 유출량을 예측하였으나 최근에는 인공신경망과 퍼지모형 그리고 유전자 알고리즘과 같은 인공지능기반의 모형들이 많이 사용되고 있다. 하지만 유출량을 예측하고자 할 때 학습자료 및 검정자료로써 사용되는 유출량은 수위-유량 관계곡선식으로부터 구하는 경우가 대부분으로 이는 이렇게 유도된 유출량의 경우 오차가 크기 때문에 그 신뢰성에 문제가 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 수위를 직접 예측함으로써 이러한 오차의 문제점을 극복 하고자 한다. Neuro-Fuzzy 모형은 과거자료의 입 출력 패턴에서 정보를 추출하여 지식으로 보유하고, 이를 근거로 새로운 상황에 대한 해답을 제시하도록 하는 인공지능분야의 학습기법으로 인간이 과거의 경험과 훈련으로 지식을 축적하듯이 시스템의 입 출력에 의하여 소속함수를 최적화함으로서 모형의 구조를 스스로 조직화한다. 따라서 수학적 알고리즘의 적용이 어려운 강우와 유출관계를 하천유역이라는 시스템에서 발생된 신호체계의 입 출력패턴으로 간주하고 인간의 사고과정을 근거로 추론과정을 거쳐 수문계의 예측에 적용할 수 있을 것이다. 유전자 알고리즘은 적자생존의 생물학 원리에 바탕을 둔 최적화 기법중의 하나로 자연계의 생명체 중 환경에 잘 적응한 개체가 좀 더 많은 자손을 남길 수 있다는 자연선택 과정과 유전자의 변화를 통해서 좋은 방향으로 발전해 나간다는 자연 진화의 과정인 자연계의 유전자 메커니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘이다. 즉, 자연계의 유전과 진화 메커니즘을 공학적으로 모델화함으로써 잠재적인 해의 후보들을 모아 군집을 형성한 뒤 서로간의 교배 혹은 변이를 통해서 최적 해를 찾는 계산 모델이다. 이러한 유전자 알고리즘은 전역 샘플링을 중심으로 한 수법으로 해 공간상에서 유전자의 개수만큼 복수의 탐색점을 설정할 뿐만 아니라 교배와 돌연변이 등으로 좁아지는 탐색점 바깥의 영역으로 탐색을 확장할 수 있기 때문에 지역해에 빠질 위험성이 크게 줄어든다. 따라서 예측과 패턴인식에 강한 뉴로퍼지 모형의 해 탐색방법을 유전자 알고리즘을 사용한다면 보다 정확한 해를 찾는 것이 가능할 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 선행우량 및 상류의 수위자료로부터 하류의 단시간 수위예측에 관해 연구하였으며, 이를 위해 유전자 알고리즘을 이용항여 소속함수를 최적화 시키는 형태의 Neuro-Fuzzy모형에 대하여 연구하였다.