• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.195-195
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• 2012

인공신경망 모형은 복잡하고 비선형의 입력과 출력 관계를 잘 반영할 수 있어서 유출 모델링에 널리 적용되어 왔다. 그러나 인공신경망 모형은 강우나 유역특성의 공간적 분포를 반영하는 것이 어려우며 물리적 개념이 결여되어 있는 단점이 있다. 본 연구에서는 유역특성과 물리적 개념을 반영할 수 있는 물리기반 모형과 인공신경망 모형의 장점들을 조합하여 물리기반 모형의 일 유출량 해석 능력을 향상하기 위하여 SWAT 모형과 인공신경망(ANN)을 연계하였다. SWAT-ANN 연계모형은 두 단계로 구성되어 진다. 첫 번째 단계에서는 관측 자료를 이용하여 SWAT 모형을 보정한다. 두 번째 단계에서는 첫 번째 단계에서 계산한 소유역별 SWAT 모형의 유출결과를 ANN의 입력자료로 이용하여 SWAT-ANN 연계모형을 구축한다. SCE-UA 최적화 방법을 적용하여 SWAT 모형의 매개변수들을 보정하였고, ANN 학습은 3층의 feed-forward 역전파 알고리즘에 기초한 Bayesian Regularization 방법을 적용하였다. ANN 은닉층의 뉴런 및 전달함수는 시행착오를 통하여 적절한 ANN 구조를 설정하여 SWAT-ANN 연계모형의 일유출량을 모의하였다. 여러 가지 통계적 오차기준을 이용하여 보청천 유역에서 SWAT-ANN 연계모형의 결과와 SWAT 단독 모형의 결과를 비교하였다. SWAT-ANN 연계모형이 SWAT 단독 모형보다 더 우수한 결과를 나타내어 일 유출량 해석을 위한 SWAT-ANN 연계모형의 유용성을 확인할 수 있었다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.44 no.3
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• pp.189-198
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• 2011

The aim of this study is to compare k-$\varepsilon$ and k-$\omega$ closures under the condition of oscillatory layer flow at high Reynolds number. A one dimensional vertical model incorporated with flow momentum equations and turbulence models (k-$\varepsilon$ and k-$\omega$) is applied to the laboratory measurements in the turbulent oscillatory boundary layer. The numerical simulation reveals that both turbulence models calculate similar velocity profiles and turbulent kinetic energy (TKE). In addition, both deliver high accuracy under the condition of negligible spanwise pressure gradient. Therefore, it is recommended in this study to use k-$\varepsilon$ closure, of which numerical coefficients have been calibrated from many studies, for the cases of straight channel, estuary, and coastal environment where the spanwise pressure gradient is not significant.

• The Journal of Engineering Geology
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• v.33 no.2
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• pp.293-305
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• 2023

Three ground models are analyzed using a 1g shaking table and laminar shear box (LSB) to investigate the impact of the ground structure on seismic wave amplification during earthquakes. Multi-layer horizontal, embankment, and basin ground models are selected for this investigation, with each model being divided into dense and loose ground layers, Accelerometers are installed during the construction of each ground model to capture any seismic wave amplification owing th the propagation of an artificial seismic wave, sine wave sweep, and 10-Hz sine wave through a given ground model. The amplification of the tested seismic waves is analyzed using the observed peak ground acceleration and spectrum acceleration. The observed acceleration amplification in the multi-layer horizontal ground model is significantly higher the seismic waves that propagated across the dense ground-loose ground boundary compared with those that only propagated through the dense ground. Furthermore, the observed acceleration amplification gradually increases in the central part of the multi-layer embankment and basin models for the seismic waves that propagated across the dense ground-loose ground boundary.

• Journal of the Korean Geotechnical Society
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• v.24 no.8
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• pp.35-41
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• 2008

Laminar-shear-boxes are widely used to simulate free-field seismic ground response by using a l-g shaking table or geo centrifuge in geotechnical earthquake engineering. This study numerically modeled and compared the ground responses in the free field, rigid box, and laminar shear box by using a 3-D FEM program. It is found from the numerical simulations that the laminar shear box can simulate the free field ground movement more precisely than the rigid box. However, the laminar shear box underestimated the surface acceleration of the free field ground. It also showed low-frequency characteristics probably because the stiffness and inertia effect of surrounding ground are neglected.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.55 no.2
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• pp.147-157
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• 2022

The backward-facing step (BFS) is a benchmark geometry for analyzing flow separation occurred at the edge and resulting development of shear layer and recirculation zone that are occupied by turbulent flow. It is important to accurately reproduce and analyze the mean flow and turbulence statistics of such flows to design physically stable and performance assurance structure. We carried out 3D RANS computations with widely used, two representative turbulence models, k-ω SST and RNG k-ε, to reproduce BFS flow at the Reynolds number of 23,000 and the Froude number of 0.22. The performance of RANS computations is evaluated by comparing numerical results with an experimental measurement. Both RANS computations with two turbulence models appear to reasonably well reproduce mean flow in the shear layer and recirculation zone, while RNG k-ε computation results in about 5% larger velocity between the outer edge of boundary layer and the free surface above the recirculation zone than k-ω SST computation and experiment. Both turbulence models underestimate the shear stress distribution experimentally observed just downstream of the sharp edge of BFS, while shear stresses computed in the boundary layer downstream of reattachment point are agree reasonably well with experimental measurement. RNG k-ε modeling reproduces better shear stress distribution along the bottom boundary layer, but overestimates shear shear stress in the approaching boundary layer and above the bottom boundary layer downstream of the BFS.

• Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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• v.12 no.1
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• pp.57-66
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• 2008

An experimental study was performed to evaluate seismic reduction performance and applicability of 3-dimensional floor isolation system to the main control room of nuclear power plant. A friction pendulum system(FPS) and air spring were designed and fabricated for 3-dimensional floor isolation system. Two kind of the partial experimental model of a main control room attached to the FPS and air spring were tested on the shaking table. The experimental model consisted of a control panel, a $2.5m{\times}2.5m$ access floor, four FPS and air springs. The artificial time histories based on the vertical and horizontal floor response spectrums(OBE, SSE) of the main control room were used as the earthquake input signals in the test. Compared to non-isolated system, the seismic response of experimental models using 3-dimensional floor isolation system were shown considerable seismic reduction performance.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.244-244
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• 2021

난류흐름 거동은 지형이나 수공구조물과 같은 고체 경계면의 변화에 민감하게 반응하며 특징 또한 다양하다. 보나 여수로 등과 같은 단차 구조물을 통과하는 흐름은 구조물의 모서리 같은 흐름 경계면이 급변하는 지점에서는 흐름분리(flow separation)가 발생하는 것이 특징이다. 이러한 흐름분리로 인해 전단층이 발생하며 흐름 재순환(recirculation)이 구조물 하류부에 형성된다. 이 연구에서는 낙차공 형식의 단차 구조물 하류부에서의 흐름 거동을 이해하기 위해 CFD모델링을 통하여 계산된 3차원 유동장을 분석한다. 난류 모의는 하이브리드 LES(large-eddy simulation)/RANS 계산 기법인 IDDES(improved delayed detached-eddy simulation)기법을 적용한다. IDDES의 기본 모형으로는 k-ω SST모형과 Spalart-Allmaras모형을 이용하여 두 모형의 성능을 평가한다. 자유수면의 변동은 VoF(volume of fluid)기법을 이용하여 계산하며, 각 지배방정식은 최소의 수치분산을 유지하면서 수치해의 안정성을 확보할 수 있는 2차 정확도의 유한체적법을 이용하여 이산화하였다. 수치해석 결과는 레이놀즈수 23,400과 후르드수 0.22의 조건에서 기존에 계측된 자료와 비교하여 수치모형의 정확도를 평가하고 하상 단차 하류부에서의 흐름 거동 특성을 분석한다. 계산 결과는 공학적으로 널리 사용되는 RANS 수치모의에서 볼 수 없는 전단층과 난류구조의 동적 거동 특성과 이에 따른 레이놀즈 응력분포의 특성을 설명해준다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.36 no.2
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• pp.195-209
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• 2003

Spatial-Stochastic Neural Networks Model(SSNNM) is used to estimate long-term streamflow in the parallel reservoir groups. SSNNM employs two kinds of backpropagation algorithms, based on LMBP and BFGS-QNBP separately. SSNNM has three layers, input, hidden, and output layer, in the structure and network configuration consists of 8-8-2 nodes one by one. Nodes in input layer are composed of streamflow, precipitation, pan evaporation, and temperature with the monthly average values collected from Andong and Imha reservoir. But some temporal differences apparently exist in their time series. For the SSNNM training procedure, the training sets in input layer are generated by the PARMA(1,1) stochastic model and they covers insufficient time series. Generated data series are used to train SSNNM and the model parameters, optimal connection weights and biases, are estimated during training procedure. They are applied to evaluate model validation using observed data sets. In this study, the new approaches give outstanding results by the comparison of statistical analysis and hydrographs in the model validation. SSNNM will help to manage and control water distribution and give basic data to develop long-term coupled operation system in parallel reservoir groups of the Upper Nakdong River.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.30 no.2
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• pp.119-129
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• 1997

A three-dimensional numerical model for the simulation of meso-scale local circulation is developed and it is applied to the land and sea breezes which take place around Ulsan. The surface temperature and moisture on the land are determined by means of the surface heat budget with a layer of vegetation considered. The vertical diffusion coefficients of momentum, heat and specific humidity at the surface layer are obtained by the lever-2 model of the turbulence closure proposed by Yamada (1982). This model proved to be effective in simulating the structure of the land and sea breezes around Ulsan.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.292-292
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• 2023

본 연구에서는 인공신경망을 이용한 통계적 모형을 구성하여 금강권역의 봄철(3~5월) 강수량 예측을 수행하였다. 통계적 모형의 예측인자로서는 NOAA 등에서 제공하는 AAO, AMM, AO 등 36종의 기후지수와 대상권역인 금강권역의 강수량, 기온 등의 기상인자 8종 등 총 44종의 기후지수를 활용하였다. 예측대상기간을 기준으로 선행기간(1~18개월)에 따른 상관성을 분석하여 상관도가 높은 10개의 기후지수를 예측인자로 선정하였다. 예측모형 형태는 10개의 입력층과 1개의 은닉층으로 되어 있는 인공신경망모형을 구성하였다. 모형 구성과정에서의 불확실성을 최소화하고 예측모형의 적합도를 높이기 위해 예측대상기간을 기준으로 과거 40년간의 자료에 대해 임의로 20년간 자료를 선별하여 모형을 구성하고, 너머지 기간에 대해 검증하는 무작위 교차검증을 반복하여, 예측대상기간 및 예측시점에 따라 각각 적합도가 높은 1000개의 예측모형을 선별하였다. 과거기간(1991~2022년)을 대상으로 예측시점에 따라 각 연도별 1000개의 예측결과를 도출하여, 실제 해당년도의 관측값과의 비교를 통해 예측성을 분석하였다. 예측성은 크게 예측치의 최대값과 최소값 범위 및 예측치의 25%~75% 범위 안에 관측치가 포함될 확률, 그리고 과거 관측값의 3분위 구간을 기준으로 한 예측확률 등을 평가하였다. 관측치가 예측치의 범위 안에 포함될 확률은 평균 87.5%, 예측치의 25~75% 범위 안에 포함될 확률은 30.2%로 나타났으며, 3분위 예측확률은 35.6%로 분석되었다. 관측값과의 일대일 비교는 정확도가 떨어지지만 3분위 예측확률이 33.3% 이상인 점으로 볼 때 예측성은 확보된다고 볼 수 있다. 다만, 우리나라 강수량의 불규칙성과 통계적 모형 특성상 과거 관측되지 않은 패턴에 대해서는 예측이 어려운 문제가 있어, 특정년도의 예측결과가 관측치를 크게 벗어나는 경우도 종종 나타나고 있다.