Choi, Kang Soo;Kyoung, Min Soo;Kim, Soo Jun;Kim, Hung Soo
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.29
no.2B
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pp.163-171
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2009
Classical linear models have been generally used to analyze and forecast hydrologic time series. However, there is growing evidence of nonlinear structure in natural phenomena and hydrologic time series associated with their patterns and fluctuations. Therefore, the classical linear techniques for time series analysis and forecasting may not be appropriate for nonlinear processes. In recent, the BDS (Brock-Dechert-Scheinkman) statistic instead of conventional techniques has been used for detecting nonlinearity of time series. The BDS statistic was derived from the statistical properties of the correlation integral which is used to analyze chaotic system and has been effectively used for distinguishing nonlinear structure in dynamic system from random structures. DVS (Deterministic Versus Stochastic) algorithm has been used for detecting chaos and stochastic systems and for forecasting of chaotic system. This study showed the DVS algorithm can be also used for detecting nonlinearity of the time series. In this study, the stochastic and hydrologic time series are analyzed to detect their nonlinearity. The linear and nonlinear stochastic time series generated from ARMA and TAR (Threshold Auto Regressive) models, a daily streamflow at St. Johns river near Cocoa, Florida, USA and Great Salt Lake Volume (GSL) data, Utah, USA are analyzed, daily inflow series of Soyang dam and the results are compared. The results showed the BDS statistic is a powerful tool for distinguishing between linearity and nonlinearity of the time series and DVS plot can be also effectively used for distinguishing the nonlinearity of the time series.
This study attempts to develop a stochastic system model for extension and prediction of monthly runoff series in river basins where the observed runoff data are insufficient although there are long-term hydrometeorological records. For this purpose, univariate models of a seasonal ARIMA type are derived from the time series analysis of monthly runoff, monthly precipitation and monthly evaporation data with trend and periodicity. Also, a causual model of multiple input-single output relationship that take monthly precipitation and monthly evaporation as input variables-monthly runoff as output variable is built by the cross-correlation analysis of each series. The performance of the univariate model and the multiple input-output model were examined through comparisons between the historical and the generated monthly runoff series. The results reveals that the multiple input-output model leads to the improved accuracy and wide range of applicability when extension and prediction of monthly runoff series is required.
Various modeling approaches to study along term behavior of streamflow or groundwater storagge have been conducted. In this study, a Multivariate AR (1) Model has been applied to generate monthly flows of the one key station which has historical flows using monthly flows of the three subordinate stations. The Model performance was examined using statistical comparisons between the historical and generated monthly series such as mean, various, skewness. Also, the correlation coefficients(lag-zero, and lag-one)between the two monthly flows were compared. The results showed that the modeled generated flows were statistically similar to the historical flows.
The cost of a looped pipe network is affected by a set of loop flows. The mathematical model for optimizing the looped pipe network is expressed in the optimal set of loop flows to apply to a stochastic optimization method. Because the feasible region of the looped pipe network problem is nonconvex with multiple local optima, the Modified Stochastic Probing Method is suggested to efficiently search the feasible region. The method consists of two phase: i) a global search phase(the stochastic probing method) and ii) a local search phase(the nearest neighbor method). While the global search sequentially improves a local minimum, the local search escapes out of a local minimum trapped in the global search phase and also refines a final solution. In order to test the method, a standard test problem from the literature is considered for the optimal design of the paralled expansion of an existing network. The optimal solutions thus found have significantly smaller costs than the ones reported previously by other researchers.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.24
no.2
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pp.138-148
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2012
A stochastic reliability analysis model has been developed for evaluating the time-dependent stability performance of armor units of rubble-mound breakwaters subjected to the multiple loads of arbitrary magnitudes which could be occurred randomly. The initial structural capacities and the damage rates of armor units of rubble-mound breakwaters could be estimated as a function of the incident wave height with a given return period by using the modified Hudson's formula and Melby's formula. The structural stability performances of armor units of rubble-mound breakwaters could be analyzed in detail through the lifetime reliability investigations according to the limit states such as the serviceability or ultimate limit state and the conditions of multiple loads. Finally, repair intervals for the structural management of armor units of rubble-mound breakwaters could quantitatively be evaluated by a new approach suggested in this paper that has been based on the target probability for repair and the accumulated probabilities of failure obtained from the present stochastic reliability analysis model.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.288-288
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2018
점착성 유사는 응집 현상을 겪는 유사로, 응집 현상(Flocculation Process)는 응집 과정(Aggregation Process)와 파괴 과정(Breakup Process)의 경쟁으로 이루어진다고 여겨진다. 응집 현상을 통해 점착성 유사는 물과 점착성을 띠는 작은 입자들의 덩어리인 플럭(Floc)을 형성하여 흐름 내에서는 대부분이 플럭의 형태로 이동한다. 점착성 유사의 응집 모형 중 하나인 플럭 성장모형(Floc Growth Model, FGM)은 상미분 방정식으로 시간에 따른 플럭의 크기를 계산하는 모형이다. 응집과 파괴의 평형 상태에서 평균 입경을 얻는다. 이러한 FGM은 낮은 수치 계산 비용으로 합리적인 계산 결과를 얻을 수 있으며, 유사 이동 모형 혹은 흐름 모형과의 결합이 수월한 장점을 가진다. 또한, 닫힌 계(Closed System)에서 질량이 보존되는 특징이 있다. 반면, 결정론적인 특성을 띠면서 특정 플럭 크기만을 계산하기 때문에 점착성 유사의 입도 분포에 대한 정보를 얻을 수 없다. 결정론적 특성을 띠는 FGM에 추계학적 방법을 적용함으로써 특정 확률 분포형을 가지는 플럭의 입도 분포를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 기 개발된 추계학적 FGM과 유사 이동 모형의 결합을 통해 변화하는 유수동역학적 조건에서 플럭의 입도 분포를 산정하고자 한다. 이전의 많은 실험실 실험 결과들은 부유가 발생한 상태를 유지하면서 수행되는 것으로, 특정 난류 특성(난류 소산 매개변수)와 특정 유사 농도 조건에서의 입도 분포를 얻는다. 그러나 하구부 및 하천의 하류는 조류의 영향을 받는 구간으로, 점착성 유사의 특성을 분석하기 위해서는 변화하는 유수동역학적 특성에 관한 고려가 필수적이라 할 수 있다. 결합된 점착성 유사 입도 분포 모형은 플럭의 침강과 재부유를 고려할 수 있는 특징을 가지며, 실측자료와의 비교를 통해 입도 분포를 합리적으로 모의하는 것으로 나타난다. 본 연구에서 개발된 점착성 유사 입도 분포 모형은 나아가 비점착성 유사의 입도 분포 모형과의 결합을 통해 두 종류의 유사가 혼재하는 구간에서도 합리적인 입도분포와 유사의 이동을 모의할 수 있을 것으로 예측된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.368-368
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2016
점착성 유사는 응집현상을 통해 크기와 밀도를 바꾸고 이에 따라 부유 및 이동에 큰 영향을 미치는 침강속도가 지속적으로 변화한다. 따라서 점착성 유사의 거동을 이해하기 위해서는 응집현상에 대한 고려가 필수적으로 이루어져야 한다. 현재까지 이루어진 응집현상 모형은 크게 Population balance equation type 모형(PBE)과 Floc growth type 모형(FGM)으로 나뉜다. PBE 모형은 점착성 유사의 입도분포를 모의할 수 있는 장점이 있는 반면에 닫힌 계에서 질량보존을 만족시키지 못하는 단점을 가진다. FGM 모형은 간단한 식을 통해 질량보존을 만족시키고 수치적으로 효율적인 모의를 할 수 있는 반면 입도분포를 모의할 수 없는 단점을 가진다. 이러한 장단점으로 인해 PBE 모형은 유사이동모형과 결합되어 이용된 사례가 없으며 FGM 모형은 유사이동모형과 결합되어 평균적인 점착성 유사의 거동만을 모의하는 연구에 이용되었다. 본 연구에서는 Stochastic floc growth type 모형(SFGM)의 개발에 따라 이해할 수 있는 점착성 유사이동의 특성과 이를 유사이동 모형과 결합시키는 방향에 대해 검토한다. 현재까지 진행된 연구 결과를 분석하면 SFGM은 질량보존을 만족시키면서도 점착성 유사의 입도분포를 모의할 수 있는 장점을 가지는 것으로 판단된다. 특히 난수발생의 단계에서 적절한 확률분포형을 선정하고 확률매개변수의 보정이 이루어지는 경우에는 높은 정확도를 가지는 입도분포 모의가 가능하다. 가는 모래를 대상으로 하는 비점착성 유사의 경우에는 추계학적인 유사이동 모형의 개발이 활발히 이루어져 왔다. 개발된 모형은 실제 측정값에 적용되어 다양한 학술적 가능성을 보여왔다. 따라서 SFGM의 개발이 점착성 유사의 이동모형과 결합되는 경우에는 점착성 유사가 지배적인 다양한 환경에서의 거동 특성을 이해할 때 매우 유용할 것으로 판단된다. 응집모형은 난류의 강도에 지배적인 영향을 받으며 유사의 입경 및 밀도 변화를 계산한다는 점을 고려할 때 유사이동 모형 역시 난류 강도에 대한 정보를 계산할 수 있는 지배방정식을 필요로 한다. 향후 개발될 추계학적 점착성 유사의 이동모형은 난류에 대한 정보, SFGM의 결합 등을 필요조건으로 가진다.
본 논문은 제15권 제3호(1982년 9월)의 제(I)보에 이어 기재되는 제(II)보이다. 제(I)보에서는 1. 서론 2. 분석기법과 수질모형의 이론, 3. 분석자료의 목차 순으로서 연구의 내용과 이론적 근거와 분석에 필요한 자료를 정리하여 제시하였다. 본 연구의 목적은 노량진 및 뚝도 지점의 DO, 탁도, 수온등의 특정수질에 대하여 (1) 수질의 주기성 발견, (2) 수질변동의 특성파악, (3) 시별 DO에 대한 자기 회귀모형의 추론, (4) 일별 DO에 대한 ARIMA 모형의 적용평가에 대한 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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