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스케일 성질을 이용한 군집 지역에서의 스케일 인자에 대한 연구 (Study on Scaling Exponent for Classification of Regions using Scaling Property)

  • 정영훈;김성훈;안현준;허준행
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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    • pp.504-504
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    • 2015
  • 수공구조물을 설계하기 위해서는 설계수문량을 빈도해석을 통해 산정할 수 있다. 빈도해석 중 지점빈도해석을 보완한 지역빈도해석을 적용하기 위해서는 군집분석을 통한 지역구분이 무엇보다 중요하다. 또한 스케일 성질(scaling property)은 강우의 시 공간적 특성을 지속기간별 관측된 강우자료를 이용하여 재현기간에 대한 지속기간의 함수로 강우의 IDF곡선을 제시할 수 있는 방법이다. 따라서 스케일 성질을 통해 군집된 지역에서의 강우자료에 적용하여 스케일 인자(scaling exponent)를 추정한 후 수문학적 동질성을 통계적 특성으로 설명하고자 한다. 본 연구를 수행하기에 앞서 군집 분석은 4개의 군집방법(평균연결법, Ward방법, Two-Step방법, K-means방법)을 적용하였고, 한강유역에 위치한 104개의 강우지점은 4개의 지역으로 구분하는 것이 적절하다고 판단되어 비계층적 방법인 k-means방법을 이용하여 지역을 구분하였다. 본 연구에서는 군집된 결과를 바탕으로 4개의 지역으로 구분된 지역에 포함된 강우지점을 대상으로 스케일 인자를 추정하고 수문학적 동질성을 통계적 방법으로 제시하고자 한다.

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경험적 모드분해법을 활용한 경향성 분석의 적용성 평가 (Assessment for Detecting Trend using Empirical Mode Decomposition Method)

  • 김태림;최원영;서정호;허준행
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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    • pp.232-232
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    • 2016
  • 주어진 시계열 자료의 경향성을 분석하고 판별하는 것은 수문 자료의 분석에서 가장 우선적으로 수행되어야 할 절차이며 경향성의 유무에 따라 자료를 분석하는 방법이 달라지게 되므로 매우 중요한 부분이다. 일반적으로 국내에서 주로 사용되는 수문 시계열 자료의 경향성 분석 방법으로는 비매개변수적인 방법인 Mann-Kendall test, Spearman's rho test, Hotelling Pabst test, Sentest 등이 있으며 그 중에서도 국내외 수문 자료의 경향성 분석에는 비교적 높은 기각력을 보이는 Mann-Kendall test가 주된 방법으로 활용되어 오고 있다. Mann-Kendall test는 통계적 유의성을 바탕으로 한 경향성 판별 방법으로 시계열 자료 내에 존재하는 경향성의 형태를 분석하여 경향성 유무를 판별하는 것에는 한계가 있다. 경험적 모드분해법을 활용한 경향성 분석 방법은 체거름 과정을 통하여 주어진 시계열 자료를 내재모드함수로 분해한 후, 추출된 모든 요소를 제거하고 남은 잔여값의 형태를 이용하여 경향성 유무를 판별하는 방법으로 자료에 내재된 경향성의 형태를 확인할 수 있는 장점을 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 경험적 모드분해법을 이용한 경향성 분석 방법을 소개하고, 모의를 통한 시계열 자료를 이용하여 경향성 분석에 적용한 후 기존에 사용되어온 Mann-Kendall test와의 비교를 통해 적용성을 평가하였다.

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인공신경망 군집분석을 이용한 지역빈도해석에 관한 연구 - 낙동강 유역을 중심으로 (A Study on the Regional Frequency Analysis Using the Artificial Neural Network Method - the Nakdong River Basin)

  • 안현준;김성훈;정진석;허준행
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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    • pp.404-404
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    • 2017
  • 이상기후현상으로 인해 극치 수문 사상들이 빈번히 발생함에 따라 상대적으로 높은 재현기간에 해당하는 극치 수문 사상해석에 대한 관심이 높아지고 있다. 그러나 우리나라의 경우 이러한 극치 수문 사상을 추정하기 위한 표본의 수가 부족한 실정이다. 지역빈도해석은 지점의 표본 수가 적거나 수문자료의 수집이 불가능한 미계측지점인 경우, 해당 지점과 수문학적으로 동질하다고 여겨지는 주변 지점들의 자료를 확보하여 확률수문량을 추정함으로써 상대적으로 지점빈도해석 보다 roubst한 추정값을 얻을 수 있다는 장점을 가지고 있다. 따라서 최근 확률수문량 산정 기법으로 지역빈도해석 방법에 관한 관심이 높아지고 있다. 지역구분은 지역빈도해석이 지점빈도해석과 구분될 수 있는 큰 특징이고 지역구분 결과 따라 지역의 표본 크기가 결정되기 때문에 수문학적으로 동질한 지역을 나누는 방법은 매우 중요하다고 볼 수 있다. 인공신경망은 인간의 뇌가 학습하는 방식을 모사한 통계적 모델링 기법이다. 즉, 인간의 뇌가 일정한 반복 학습을 통해 어떠한 문제의 해법을 추론하거나 예측, 또는 패턴을 인식하는 일련의 과정을 알고리즘화 하여 목적함수의 해를 찾는 방식이다. 특히, 주어진 자료들로 부터 특징을 추출하고 그 특징을 학습하여 전체 자료의 분류나 군집화를 이루는데 널리 이용되고 있다. 본 연구에서는 낙동강유역을 대상으로 인공신경망을 이용한 군집분석을 수행하고 구분된 지역을 이용하여 지역빈도해석을 수행하였다.

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모의 실험을 이용한 Right-tail quantiles의 극치 분포형 비교 평가에 관한 연구 (A Study on the Assessment of Right-tail Prediction Ability of Extreme Distributions using Simulation Experiment)

  • 정진석;김태림;송현근;허준행
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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    • pp.158-158
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    • 2016
  • 본 연구에서는 극치 분포의 오른쪽 꼬리 부분 예측 시 안정적인 확률수문량 산정하는 확률분포형과 매개변수 추정 방법을 평가하기 위해 Monte Carlo 모의를 수행하였다. 수문자료의 빈도해석에 적합한 것으로 알려진 generalized extreme value (GEV), Gumbel (GUM), generalized logistic (GLO), gamma3 (GAM3), normal (NOR), log-normal3 (LN3) 총 6개의 확률분포형을 바탕으로 오른쪽 꼬리 부분의 확률수문량 추정 성능을 모의 실험을 통해 평가하고자 한다. 30년 이상 자료를 보유한 기상청 지점의 지속기간별 연최대값 자료를 분석한 결과를 바탕으로 모분포를 GEV분포로 선정하였으며 평균이 1.0, 표준편차 0.5, 왜곡도 계수는 0.5, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0이 되도록 가정하였다. 또한 자료 길이에 따른 성능 평가를 위해 표본 크기 20, 50, 100, 150, 200개에 대해 분석을 수행하였다. 위와 같은 가정으로 총 25종류(왜곡도계수 5개 ${\times}$ 표본 크기 5개)의 발생된 모분포에 6가지의 확률분포형과 3가지의 매개변수 추정방법(모멘트법, 최우도법, 확률가중모멘트법)을 조합한 18가지의 모델을 비교 분석해보았다. 평가방법으로는 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE), 편의(bias), 평균 상대오차(Mean Relative Difference, MRD), 평균 절대 상대오차(Mean Absolute Relative Difference, MARD)를 사용하여 적용 모델의 성능을 비교 분석하였다.

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RCP4.5 시나리오에 따른 한강유역 확률강우량 변화 (Rainfall Quantile Change based on RCP4.5 Scenario in Han-river Basin)

  • 김성훈;정영훈;안현준;허준행
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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    • pp.48-48
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    • 2016
  • 전 지구적으로 발생하는 기후변화의 영향으로 다양한 형태의 자연재해가 점차 증가할 것으로 전망되고 있다. 우리나라는 매년 발생하는 태풍과 집중호우로 인하여 심대한 규모의 사회적 경제적 국가적 손실이 발생하고 있다. 이러한 기후변화로 인한 재해피해 규모가 점점 커짐에 따라 국내 외 다양한 기후변화 연구들이 진행되고 있다. 기상청은 IPCC (Intergovermental Panel on Climate Change) 5차 평가보고서(5th Assessment Report, AR5)에 따른 국가표준 기후변화 시나리오를 산출하여 제공하고 있다. 총 4가지의 RCP (Representative Concentration Pathways) 시나리오 중 온실가스 저감 정책이 상당히 실현되는 경우인 RCP4.5 시나리오를 선정하여 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 관측된 연최대 강우자료와 기후변화 RCP4.5 시나리오에서 생산되는 강우자료를 이용하여 확률강우량을 추정하였고 이를 비교하여 기후변화로 인한 확률강우량의 변화를 분석하였다. 강우자료의 최적 확률분포형으로 Gumbel 분포와 GEV (Generalized Extreme Value) 분포를, 매개변수 추정방법으로 확률가중모멘트법을 선정하였다. 본 연구에서 분석한 현재 대비 미래 기간의 확률강우량 변화를 통하여 기후변화를 고려한 보다 안정적인 수공구조물 설계에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

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빈도해석과 지역 스케일 모델을 이용한 확률강우량 추정에 대한 연구 (A Study on Estimation of Quantile using Regional Scaling Model and Frequency Analysis)

  • 정영훈;김성훈;김한빈;허준행
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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    • pp.301-301
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    • 2016
  • 국내의 경우 수공구조물을 설계하기 위해서는 빈도해석을 통해 설계수문량을 산정한다. 일반적으로 실무에서는 지점빈도해석을 수행하게 되는데 설계빈도보다 대부분 짧은 기간의 자료를 이용하여 산정한다. 지역빈도해석은 이러한 자료기간이 가지는 문제점을 극복하기 위하여 확률수문량의 정확도와 신뢰도를 향상시키는 기법이다. 스케일 모델은 지속기간별로 관측된 강우자료를 이용하여 재현기간에 대한 지속기간의 함수로 표현이 가능하며, 이를 통해 강우의 IDF곡선을 제시할 수 있는 수학적 모델이다. 대상지역의 강우관측소에서 관측된 강우자료가 일단위이면, 기준지속기간이 24시간이 되며, 기준지속기간에 대한 확률강우량으로부터 임의의 지속기간에 대한 확률강우량을 스케일 모델을 이용하여 추정할 수 있다. 따라서 짧은 자료를 보유한 지역이거나 미계측 지역에 대한 확률강우량을 추정을 위해 지역빈도해석과 지역 스케일 모델을 이용하여 확률강우량을 추정하여 지점빈도해석과 비교하고자 한다. 본 연구를 위해 한강유역의 강우 관측소를 이용하였으며, 군집분석 중 k-means방법을 적용하여 수문학적 동질성을 확보한 후 지역을 구분하였다. 구분된 지역은 지점 및 지역빈도해석을 수행한 후 상대평균제곱근오차(relative root mean square error, RRMSE)를 비교하여 정확도를 판단하였고, 정확도가 높은 빈도해석에 지역 스케일 모델을 적용하여 미계측 지점에 대한 임의의 시간에 대한 확률강우량을 추정하고자 한다.

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최소무강우시간(Inter-Event Time)에 따른 강우사상 특성 및 이변량 확률분포형 적합성 검토 (Assessment of the Properties and Suitability for Bivariate Probability Distribution of Rainfall Event along the Inter-Event Time)

  • 주경원;신주영;김한빈;허준행
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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    • pp.463-463
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    • 2017
  • 최근 다변량 확률모형 연구 및 기후변화에 따른 강우패턴 연구의 증가에 따라 시계열로 기록되어 있는 강우량 자료로부터 강우사상(Event)을 분리하는 연구 또한 활발히 이루어지고 있다. 일반적으로 강우사상은 최소무강우시간(Inter-Event Time)을 기준으로 전후강우가 독립적인 강우인지 연속적인 강우인지 구별하는데 이 최소무강우시간을 결정하는 방법이 각 사용되는 분야마다 일관되지 않은 점이 있다. 본 연구에서는 30년 이상 기록된 기상청 강우관측소 자료를 이용하였으며, 설계강우의 시간분포를 위한 Huff 4분위법에서 사용되는 6시간의 최소무강우시간분터 지수확률분포 방법으로 얻어지는 최소무강우시간(일반적으로 12시간 내외)까지 최소무강우시간의 변화에 따라 분리된 강우사상의 특성을 분석하였다. 또한 강우사상의 이변량 빈도해석 적합성을 검토하기 위해 연최대강우량 사상을 선정하여 빈도해석을 수행하였으며 최소무강우 시간에 따라 이변량 확률분포형 적합성을 검토하였다.

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데이터마이닝을 적용한 유역 수질평가 산정방안 연구 (A study on calculation methods for basins water quality assessment using data mining)

  • 임재연;조부건;이상웅;김영도
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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    • pp.189-189
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    • 2023
  • 최근 이상 기후변화로 인해 환경과 생태계 등 다양한 분야에서 문제들이 발생하고 있다. 특히 하천에서는 유량 부족, 부영양화, 탁수 등 수질 악화 현상이 대두되고 있어 체계적인 하천 수질관리의 필요성이 높아지고 있다. 국내에서는 수질오염총량제도를 통해 BOD, T-P 항목을 대상물질로 수계의 수질을 관리하고 있지만, 오염원이 다양해짐에 따라 다항목의 수질인자를 활용한 평가방안이 필요한 실정이다. 최근 효율적인 하천의 수질관리를 위해 다양한 항목을 고려한 종합적인 수질 평가 방법이 도입되고 있다. 국내외에서는 하천의 종합적인 수질을 평가하고자 CCME WQI, RTWQI, NSFWQI 등의 수질지수(Water Quality Index, WQI)를 개발하여 하천의 복잡한 수질 정보를 점수 및 등급으로 산정하여 하천의 수질을 평가하고 있으나 하천 유역 특성에 따라 주요 영향 인자가 상이하므로 유역 특성에 따른 맞춤형 수질관리가 필요하다. 본 연구에서는 유역 특성별 수질을 평가하기 위해 의사결정나무 기법을 적용한 수질지수를 산정하고자 한다. 군집분석을 통해 비슷한 특징을 가지는 유역을 분류하고, 군집별 특성 및 관계 분석을 통해 유역별 주요 수질인자 도출 및 가중치를 산정하여 군집별 적합한 수질지수를 산정하고자 한다. 이러한 연구를 통해 유역 특성별 수질 관리를 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

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형광센서를 활용한 조류 농도 분석에 대한 연구 (A study on algal concentration analysis using a fluorescent sensor)

  • 임재연;김광수;남수한;김영도
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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    • pp.261-261
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    • 2022
  • 최근 국내 녹조현상의 빈도가 잦아지고, 지속기간이 증가하였다. 이러한 녹조현상은 이상기후로 인한 일사량, 수온, 체류시간 증가로 인한 환경적인 영향이 있으며, 산업단지 및 농지 등에서 유출되는 질소나 인의 부영양화로 인한 인위적 영향이 있다. 조류종 중 특히 남조류가 생장하는 과정에서 발생하는 독성물질(간독소, 신경독소), 이취미 물질(Geosmin, 2-MIB 등)은 수질을 악화시키고 있어 생태계에 큰 영향을 미친다. 조류는 하천에서 넓은 분포로 발생하게 되는데 현재 조류 조사 방법은 현장에 발생한 조류를 직접 채취하여 연구실에서 현미경으로 직접 검경하기 때문에 많은 인력과 시간, 비용이 소비되고 있는 실정이다. 국내에서는 인력과 시간을 줄이기 위해 센서를 활용한 조류분석 및 원격탐사 기법을 이용한 조류 모니터링에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 하지만 하천에서는 녹조류와 남조류 모두 혼합되어 존재하며 센서를 이용하여 조류를 분석할 시 녹조류는 Chl-a, 남조류는 Phycocyanin을 대체하여 분석하고 있다. 하지만 모든 조류는 광합성을 하기 때문에 Chl-a를 모두 함유하고 있어 Chl-a만으로 남조류를 추정하는 데에는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 조류 계측장비인 LISST-HAB를 통하여 조류시료의 농도를 측정하여 Chl-a, Phycocyanin 농도를 측정하여 조류종 분류에 대한 분석을 진행하였다.

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